Todas las transacciones que se registran en la organización generan datos, todas las actividades que se realizan se pueden reportar y esto genera datos, las interacciones con clientes y proveedores también se pueden registrar y estos eventos se convierten en datos. El registro es vital para muchos procesos de la organización para reflejar la realidad de la empresa. Sin embargo, lo más importante que podemos hacer con estos datos es convertirlos en información para analizarlos y tomar decisiones. Es por esto que la Analítica de Datos se ha convertido en una herramienta vital para poder recopilar, organizar, procesar y analizar la información que generamos en las organizaciones para optimizar los procesos y la toma de decisiones. Sin embargo, podemos tener una oportunidad y no sabemos cómo aprovecharla porque tenemos tanta información que no la vemos.
La analítica de datos nos ayuda a aprovechar esta oportunidad.
Si nos enfocamos en el área de ventas tenemos muchas oportunidades para aprovechar la Analítica de Datos y tomar mejores decisiones. A continuación, 5 experiencias que ilustran por qué este tipo de herramientas son tan importantes en un área comercial.
En la empresa no tenemos una herramienta que centraliza toda la información de ventas y por lo tanto no tenemos una visión integral de la gestión comercial.
Esta es una realidad que muchos gerentes de ventas pueden experimentar en su día a día. Tenemos la información transaccional de ventas (facturación y cartera) en el sistema contable o en el ERP de la organización. Usamos un CRM para registrar y hacer seguimiento al proceso de ventas de cada uno de los integrantes del equipo. Usamos archivos en hojas de cálculo para registrar otro tipo de información como listas de precios y pronósticos de ventas. ¿Esto se asemeja a la realidad de su organización? Con seguridad nos hemos encontrado con esta situación.
Una herramienta de analítica de datos comerciales agrupa e integra todas estas fuentes de datos para enriquecer la visualización y permite un análisis ampliado del proceso comercial facilitando la toma de decisiones de ventas teniendo en cuenta diferentes puntos de vista.
En mi empresa, cada integrante de mi equipo comercial genera sus informes de ventas de forma individual.
Cuando no tenemos un proceso de analítica de datos estructurado lo que pasa es que todos los miembros del equipo reciben un reporte de una persona que sabe cómo extractar los datos de los sistemas de información que tiene la empresa y a partir de esto, cada persona genera sus tablas y gráficos en una hoja de cálculo o en visualizadores de información un poco más avanzados. Esta experiencia es frustrante para todos. El auxiliar o analista tiene múltiples clientes que solicitan la información en múltiples momentos y por varias vías. Si esa persona es el analista, se pasa más generando reportes que analizando. Más preocupante si es el líder del área comercial el que hace esta actividad.
El gerente de ventas debe estar generando estrategias para lograr los resultados de ventas.
Por último, cada usuario tiene una forma particular de organizar, analizar y decidir con base en los reportes generados. Todos están viendo los datos de una forma diferente y posiblemente llegando a conclusiones divergentes ante situaciones similares. Las herramientas de analítica de datos comerciales le dan orden al proceso, le permiten a todos los integrantes del área comercial hablar el mismo idioma a partir de los datos y reducen los tiempos de extracción, organización, envío y análisis de la información a los usuarios, ya sean vendedores o líderes comerciales.
Tenemos más de 10 vendedores, más de 1.000 referencias y más de 100 clientes. Esta combinación de variables genera muchos datos y no sé cómo sacarle provecho a tanta información.
El ser humano tiene una capacidad limitada para procesar información. Cuando los datos son pocos una persona puede verlos, analizarlos y a partir de este momento tomar una decisión. Cuando tenemos muchas variables y estas interactúan entre sí, podemos experimentar un bloqueo mental que se llama la parálisis por análisis.
Qué cliente me deja de comprar, qué producto no está siendo comprado por mis clientes clave, qué vendedor no está vendiendo en una de sus zonas, que variaciones críticas de precios se dan entre productos de la misma familia y estructura de costos son elementos que tanto gerentes como vendedores quieren revisar para identificar oportunidades de mejora. Las herramientas de analítica de datos comerciales permiten ordenar la información, visualizarla de forma ordenada y explorar los datos por medio de buenas prácticas para llegar más rápido al punto que necesitamos analizar y así mejorar las probabilidades de éxito en la toma de decisiones.
Los datos se generan todos los días, cada segundo y no tengo mucho tiempo para analizar la información de ventas.
En muchas de las empresas que asesoramos y entrenamos en Estrategia en Ventas se generan muchas transacciones comerciales todos los días. Si la generación de datos es diaria o incluso cada minuto, todos los días vamos a tener muchos más datos que analizar y que pueden generar información valiosa para evitar perder un cliente o aprovechar una oportunidad de negocios que no estábamos esperando. Una herramienta de analítica de ventas trabaja las 24 horas del día, 365 días del año. No se cansa, no se enferma y no saca vacaciones. Sin embargo, lo más importante no es la disponibilidad, es la capacidad de generar hallazgos o alertas comerciales para que el equipo reaccione en el momento oportuno identificando la variable impactada. Esta es una de las mayores ventajas que tienen este tipo de herramientas. Pasan de ser ayudas pasivas a ayudas activas para reaccionar a tiempo y tomar mejores decisiones de ventas.
Como vendedor, muchas veces no tengo herramientas que me ayuden a saber en qué clientes enfocarme.
Cuando un vendedor maneja un portafolio de clientes amplio, tiene múltiples tipos de interacciones con ellos y les vende varios productos hay formas, a partir de la analítica avanzada de datos para desarrollar de mejor manera la relación con estos clientes. A partir de modelos predictivos se pueden identificar patrones de compra a partir de los datos históricos del cliente. A partir de la técnica de clusterización podemos categorizar a nuestros clientes usando múltiples variables para ayudarle al vendedor a entender el comportamiento del cliente e igualmente lo puede ayudar a desarrollar planes de cuentas claves más ajustados a la realidad del cliente. Cuando usamos algoritmos de machine learning la herramienta aprende de los datos y afina los modelos para generar hallazgos cada vez más oportunos y confiables. Un ejemplo es que podríamos identificar cuando un cliente está a punto de dejar de ser uno de los clientes pareto. Esta alerta nos permite implementar estrategias comerciales para evitar fugas de clientes.
Hay un eslogan famoso que dice que la información es poder. Las herramientas de analítica de datos comerciales nos dan el poder para tomar mejores decisiones de ventas. Integrando múltiples fuentes de información, ordenando los datos para verlos de una forma estructurada, combinando múltiples variables y aprovechando la analítica avanzada para generar hallazgos de valor para el equipo comercial.
Te invitamos a que como vendedor y gerente de ventas te inquietes por aprender sobre estas nuevas herramientas para el análisis de datos. Evolucionar la forma en la que vendemos y hacemos nuestro trabajo es parte del nuevo rol del equipo de ventas.
Conoce más sobre nuestro equipo de Estrategia en Ventas:
Gabriel Soto · Sandra Lorena Restrepo
Escrito por:
Juan Camilo Velasquez
Consultor · Formador en Ventas Estrategia en Ventas
En Estrategia en Ventas hemos desarrollado una alianza con Dakom para desarrollar a DakomEV como la plataforma de Analítica de Datos preferida por los equipos comerciales de Latinoamérica.
