El primer rechazo a una promoción puede llegar antes de que aparezca un cliente en la playa.

Un consumidor simulado puede cuestionar el precio, manifestar apuro o descartar un combo.

Para el operador de una Estación de Servicio, esa conversación anticipada permite preparar al equipo antes de exponer una nueva oferta al público. 

La inteligencia artificial puede intervenir desde la elaboración de una propuesta comercial hasta el entrenamiento de quienes deberán venderla.

Con información sobre consumos, horarios y campañas anteriores, ayuda a formular alternativas.

Después, una simulación permite ensayar cómo comunicar el beneficio y responder a distintas reacciones.

La aceptación deberá comprobarse en la operación real. 

En diálogo con Surtidores, Rodrigo Bolaños, Latam Executive Director y Global AI Strategy de Mindtools Kineo, explicó que el análisis puede apoyarse en productos, patrones de consumo, segmentos de clientes, horarios, estacionalidad y promociones anteriores.

Esos registros permiten orientar las primeras ideas. 

Una combinación de café y otro producto de tienda para determinado momento del día aparece entre las posibilidades.

También puede evaluarse una propuesta asociada a la carga de combustible o una promoción destinada a un perfil de consumidor. Son ejemplos de hipótesis comerciales que requieren comprobarse en el establecimiento.

“La IA debería generar hipótesis, no decidir automáticamente qué va a funcionar”, advirtió el ejecutivo.

A partir de esas posibilidades, una herramienta como Skills Practice puede recrear el intercambio entre un vendedor y un cliente antes del lanzamiento. 

¿Cómo saber si conviene sostenerla?

La evaluación deberá considerar aceptación, conversión, ticket promedio y margen.

También tendrá que observar el impacto sobre otros productos y la reacción del cliente.

Comparar estaciones, horarios y segmentos permitirá identificar diferencias que una lectura global podría ocultar. 

La práctica comercial comienza con una situación concreta y puede realizarse por texto o por voz, según la configuración.

El empleado recibe una necesidad que debe atender.

Por ejemplo, un conductor llega a cargar y expresa que tiene poco tiempo.

El ejercicio exige resolver ese pedido y detectar si corresponde recomendar un combustible premium, mencionar una promoción o invitarlo a la tienda. 

El cliente virtual puede aceptar, rechazar o formular preguntas durante el intercambio.

Esa respuesta variable obliga a escuchar y adaptar el ofrecimiento.

Para evitar que el equipo memorice una fórmula, los escenarios pueden incluir consumidores sensibles al precio, personas que desconocen las diferencias entre productos y otras dispuestas a recibir una recomendación. 

La evaluación observa conductas específicas de la conversación.

Revisa si se identificó la necesidad, si la recomendación fue relevante y si se explicó el beneficio con claridad.

También considera la respuesta frente a una objeción y el grado de insistencia.

En una venta cruzada desde playa hacia tienda, importa respetar la negativa del conductor. 

La devolución identifica qué funcionó y qué puede hacerse de otra manera. Luego permite repetir la experiencia.

Así, habilidades como empatía, claridad, recomendación de una alternativa de mayor valor y cierre sin presión se ejercitan frente a respuestas diferentes.

El entrenamiento se concentra en acciones que el personal deberá realizar durante la atención. 

Los productos y las promociones de cada organización pueden incorporarse a los ejercicios.

También es posible adaptar el comportamiento del cliente simulado y los criterios de evaluación.

Cuando cambia una campaña o una prioridad comercial, las prácticas pueden actualizarse para acompañar esa modificación. 

Dos o tres comportamientos constituyen un punto de partida para un operador con una o pocas estaciones.

Bolaños propuso comenzar con la recomendación de premium, la venta cruzada entre playa y tienda o una objeción frecuente.

El acceso desde un teléfono o una computadora permite desarrollar el modelo sin desplegar una infraestructura compleja. 

La inversión depende de la cantidad de usuarios, el grado de personalización y el número y la complejidad de las situaciones elegidas.

Por eso, el alcance del proyecto debe definirse antes de estimar el costo. 

La continuidad puede organizarse con una o dos prácticas semanales por persona.

Cada ejercicio demanda pocos minutos, de acuerdo con el esquema orientativo planteado.

La recomendación de Bolaños es "realizar prácticas breves y frecuentes antes que una capacitación extensa cada varios meses".

Esa frecuencia busca incorporar el entrenamiento a la rutina de trabajo.

El encargado puede revisar información agregada para detectar habilidades que necesitan refuerzo.

Su tarea consiste en observar tendencias y trabajar uno o dos comportamientos con el equipo durante reuniones o cambios de turno.

El esquema permite acompañar a los vendedores sin supervisar individualmente cada simulación. 

Para comprobar el resultado, el desempeño digital debe relacionarse con indicadores del establecimiento.

Bolaños puntualizó: “Una buena puntuación dentro de una simulación no demuestra por sí sola que alguien venda mejor”.

La revisión posterior puede observar tiempos de atención, mezcla de productos, conversiones y cantidad de transacciones. 

Como antecedente, YPF utiliza GEMA para recrear situaciones de atención, venta y promociones destinadas a diferentes perfiles de Tienda, Playa y Boxes.

La solución está integrada al Campus Comercial y disponible para practicar en cualquier momento. 

Más de 370.000 transacciones de 56 Estaciones de Servicio y 148 vendedores integraron un análisis del equipo de inteligencia de mercado de YPF, según la información publicada sobre GEMA que cita el asesor.

La comparación examinó el desempeño antes y después de utilizar la herramienta. 

El 55 por ciento de los vendedores redujo sus tiempos de atención, mientras que el 46 por ciento incrementó la proporción de ventas de productos premium.

A su vez, el 67 por ciento aumentó la cantidad diaria de transacciones.

Son porcentajes de trabajadores que registraron mejoras en cada indicador. 

El incremento típico informado en cantidad de operaciones se ubicó entre 30 y 40 por ciento.

Además, un vendedor entrenado con GEMA llegó a atender, en promedio, aproximadamente 14 clientes adicionales por día.

Estas cifras forman parte del análisis citado sobre la herramienta de capacitación. 

En YPF, el uso de GEMA se complementa con el seguimiento de entrenadores y jefes de estación.

Ese acompañamiento humano forma parte del modelo que describe el entrevistado para sostener los cambios de comportamiento una vez terminada la simulación.