Software Sales

El rol de representante de ventas para software con fuerte componente de datos e IA consiste en vender plataformas complejas a empresas que buscan explotar sus datos e integrar soluciones de IA. Las responsabilidades incluyen comprender las necesidades de los clientes, demostrar el valor de las soluciones, gestionar ciclos de venta complejos y colaborar con equipos técnicos para satisfacer los requisitos de los clientes.

Responsabilidades principales

a. Prospección y análisis de necesidades del cliente

• Identificación de prospectos
  • Uso de herramientas CRM (Salesforce, HubSpot) y datos de mercado para identificar empresas con necesidades en ciencia de datos, machine learning y gestión de datos.
• Análisis de necesidades
  • Comprensión de los desafíos de negocio de los clientes (ej.: transformación digital, optimización de procesos, análisis predictivo) y alineación con las funcionalidades de los software propuestos.

b. Demostración y argumentación técnica

• Presentaciones técnicas
  • Capacidad para explicar las funcionalidades de los software (ej.: pipelines de datos, modelos de machine learning, integraciones API) y demostrar su valor añadido mediante casos de uso concretos.
• Demostraciones personalizadas
  • Preparación y realización de demostraciones adaptadas a las necesidades específicas de los clientes, en colaboración con equipos técnicos (ej.: científicos de datos, ingenieros).

c. Gestión del ciclo de ventas

• Seguimiento de oportunidades
  • Gestión de las etapas del ciclo de ventas (calificación de leads, propuestas comerciales, negociaciones, cierre) con un enfoque en ventas complejas y de ciclo largo.
• Colaboración con equipos internos
  • Trabajo estrecho con equipos de producto, soporte y marketing para responder a objeciones y adaptar las ofertas a las necesidades de los clientes.

d. Vigilancia competitiva y de mercado

• Análisis de la competencia
  • Seguimiento de las ofertas de la competencia (ej.: Alteryx, Snowflake, Palantir) y tendencias del mercado para ajustar los argumentos de venta.
• Vigilancia tecnológica
  • Actualización constante sobre innovaciones en datos e IA para anticipar las necesidades futuras de los clientes.

Ejemplos de proyectos concretos

• Venta de una plataforma Dataiku
  • Acompañamiento a un banco en la adopción de Dataiku para automatizar sus procesos de credit scoring y reducir los riesgos de fraude, demostrando un ROI del 25 %.
• Implementación de Databricks
  • Ayuda a una empresa de retail a migrar sus datos a Databricks y optimizar sus análisis en tiempo real, reduciendo los costos de infraestructura en un 20 %.
• Integración de una solución de MLOps
  • Colaboración con una empresa industrial para integrar una solución de MLOps y acelerar el despliegue de modelos de mantenimiento predictivo.