Las recomendaciones de productos con AI en B2B sugieren la siguiente pieza, plan, complemento o pedido repetido que es probable que necesite un comprador comercial, según el historial de compras, el tipo de cuenta y el comportamiento. A diferencia de las tiendas de consumo, las recomendaciones B2B tratan con precios de contrato, pedidos repetidos, compatibilidad técnica y varias personas que compran para una empresa. El manual consiste en comenzar con sugerencias de reorden y compatibilidad, donde la lógica es clara, y expandirse solo cuando los datos lo demuestren.
¿En qué se diferencian las recomendaciones B2B de las B2C?
Una tienda de moda recomienda según el gusto y las tendencias. Un distribuidor B2B recomienda según lo que ejecuta una instalación, lo que pidió el último trimestre y lo que se ajusta a la máquina que ya compró. Los compradores a menudo compran para una necesidad conocida, por lo que una sugerencia incorrecta desperdicia su tiempo más de lo que los tienta.
La estructura de la cuenta también importa. Una empresa puede tener un gerente de compras, un ingeniero y un aprobador financiero, cada uno usando el portal de manera diferente. Las recomendaciones deben estar vinculadas a la cuenta y, donde sea útil, al rol, no solo a la sesión de usuario única.
¿Qué datos impulsan las recomendaciones de AI?
La mayoría de los sistemas aprenden de una mezcla de señales:
- Historial de pedidos por cuenta, incluida la frecuencia y las cantidades típicas.
- Relaciones de productos como piezas compatibles, consumibles y reemplazos.
- Comportamiento de navegación y búsqueda en el portal o sitio web.
- Atributos de cuenta como industria, tamaño y región.
- Datos de catálogo con categorías y atributos limpios.
Los datos de compatibilidad son a menudo la parte más difícil. Si el catálogo no registra qué filtro se ajusta a qué unidad, el modelo adivina a partir de patrones de compra conjunta, lo que puede ser incorrecto para productos raros. Corregir los datos de relación de productos vale la pena más allá de las recomendaciones, ya que también mejora la búsqueda y el soporte de ventas.
¿Qué plataformas ofrecen recomendaciones B2B?
Varias plataformas de comercio incluyen recomendaciones de AI con funciones B2B. Adobe Commerce, construido sobre Magento, ofrece recomendaciones de productos impulsadas por Adobe Sensei. Salesforce Commerce Cloud incluye recomendaciones de Einstein, y su edición B2B Commerce admite compras basadas en cuentas. Shopify Plus tiene funciones B2B y un ecosistema de aplicaciones para recomendaciones. Los motores dedicados como Algolia Recommend, Bloomreach y Vertex AI Search para comercio de Google Cloud pueden situarse sobre la mayoría de las pilas.
Los equipos de ventas también pueden usar recomendaciones. Los CRM como Salesforce y HubSpot pueden mostrar ventas cruzadas sugeridas en los registros de cuenta, para que los representantes las planteen en las llamadas en lugar de depender de la memoria.
Reglas más modelos
El aprendizaje automático puro rara vez es suficiente en B2B. La mayoría de las configuraciones de trabajo combinan reglas de negocio, como “mostrar siempre el kit de sellado coincidente para esta bomba” o “nunca sugerir artículos descontinuados”, con sugerencias impulsadas por modelos para todo lo demás. Las reglas cubren los casos en los que estar equivocado es costoso; el modelo cubre la larga cola donde nadie tiene tiempo para escribir reglas. Mantenga las reglas en una lista que el equipo de producto pueda editar sin un desarrollador.
¿Dónde deberían aparecer las recomendaciones?
Colóquelas donde el comprador ya esté tomando una decisión. Las ubicaciones fuertes incluyen la página de reorden (“artículos que suele pedir con esto”), el carrito (“accesorios requeridos”), la página del producto (“piezas compatibles”) y correos electrónicos de reabastecimiento programados para ciclos de reorden típicos. Un widget de tablero que dice “recomendado para ti” sin contexto tiende a ser ignorado.
Respetar los precios de contrato y el stock
Muestre el precio negociado del comprador y la disponibilidad real en cada recomendación. Una sugerencia que muestra el precio de lista, o un artículo con un largo pedido pendiente, daña la confianza en todo el portal.
¿Cómo se ejecuta un piloto?
Los pilotos en B2B deben medirse contra un grupo de control, porque las cuentas grandes a menudo habrían pedido de todos modos. Un plan simple:
- Elija una ubicación, como accesorios de carrito, y una categoría de producto.
- Divida las cuentas en grupos de prueba y control de tamaño y valor de pedido similares.
- Ejecute durante al menos un ciclo completo de reorden, a menudo de seis a doce semanas.
- Compare el valor promedio del pedido, la tasa de adjuntos para artículos sugeridos y la frecuencia de pedidos.
- Revise una muestra de recomendaciones con un experto en productos para verificar la precisión.
Si el grupo de prueba no supera al control en la tasa de adjuntos, mire la calidad de los datos antes de culpar al algoritmo. También verifique que ambos grupos vieron una atención de ventas similar durante la prueba, ya que una campaña de representantes dirigida a cuentas de prueba distorsionaría la comparación.
¿Qué métricas muestran un valor real?
La tasa de clics en las recomendaciones es una señal débil por sí sola. Mejores medidas son los ingresos de artículos recomendados que no fueron comprados previamente por esa cuenta, la tasa de adjuntos para accesorios y consumibles, la reducción en los tickets de soporte sobre piezas incorrectas y el tiempo ahorrado para los representantes de ventas preparando llamadas. Observe también el margen, ya que las recomendaciones que impulsan artículos de bajo margen pueden aumentar los ingresos mientras reducen las ganancias.
¿Cuáles son los errores comunes?
El error más común es lanzar recomendaciones en cada página a la vez, lo que hace imposible saber qué ubicación funciona. Otro es ignorar al equipo de ventas; los representantes que ven sugerencias en el portal que contradicen lo que le dijeron al cliente pierden la confianza en el sistema. Un tercero es tratar la primera configuración como terminada. Los catálogos cambian, los productos se descontinúan y llegan nuevas líneas, por lo que las reglas de recomendación necesitan un propietario y una verificación mensual.
Cómo aplica Alien Road las recomendaciones de productos con AI
En un compromiso típico, comenzamos con una revisión de catálogo y datos: relaciones de productos, integridad de atributos y cómo el historial de pedidos se vincula a las cuentas. Las brechas allí se solucionan primero, a menudo con el equipo de producto del cliente completando datos de compatibilidad para las categorías principales.
Luego configuramos el motor de recomendación disponible en la plataforma del cliente, o una herramienta dedicada cuando la plataforma carece de una, y elegimos una o dos ubicaciones con un propósito claro. Configuramos una división de prueba y control por cuenta, conectamos eventos a GA4 y al CRM, y construimos un informe que muestra la tasa de adjuntos, los ingresos incrementales y el margen por ubicación. Los equipos de ventas obtienen ventas cruzadas recomendadas en los registros de cuenta en el CRM, y sus comentarios se incorporan a la siguiente ronda de reglas.
Por dónde empezar esta semana
Enumere sus veinte productos más vendidos y, para cada uno, escriba el accesorio o consumible que un comprador casi siempre debería pedir con él. Verifique si su catálogo registra esa relación. Si no lo hace, agregarla es el primer y más barato paso hacia recomendaciones que los compradores realmente usan, y ayuda a su equipo de ventas de inmediato.
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