Analítica de ventas

Cuando se trata de los datos de ventas, no hay mucho margen de error. Los datos de ventas marcan el ritmo de una organización y, probablemente, son lo más importante para entender su futuro.

Analicemos más en detalle cómo es sales analytics, algunas de las métricas comunes que usan las organizaciones, y los principales beneficios y desafíos de esta práctica analítica.

¿Qué es sales analytics (análisis de venta)?

En términos generales, sales analytics es la práctica de generar insights de datos de ventas. Las técnicas y las herramientas asociadas con sales analytics pueden variar (se pueden incluir desde técnicas de modelado predictivo avanzado hasta simples hojas de cálculo), pero el resultado siempre entender los datos con más claridad, algo que se usa para establecer metas, métricas y una estrategia más grande para el equipo de ventas.

Sales analytics busca responder a preguntas como “¿Cuáles son las tendencias que vemos en nuestros datos de ventas?” “¿Qué nos lleva a tener oportunidades de ventas adicionales o ventas cruzadas?” o “¿Cómo se desempeñan nuestros representantes de ventas en cada región?”.

En un determinado momento, los equipos de ventas podrían llevar a cabo un proceso de sales analytics distinto que se relaciona con diferentes metas. Por ejemplo, para cumplir con el objetivo del trimestre actual, puede ser necesario contar con un análisis de pipeline de ventas que determine qué clientes tienen más probabilidades de cerrar. O, para establecer los objetivos del próximo año, los equipos de ventas podrían llevar a cabo un análisis de ingresos más general al final del año.

¿Cuáles son algunos ejemplos de sales analytics (análisis de venta)?

Hay varios tipos de analítica de línea base que los equipos de ventas necesitan llevar a cabo para operar de manera efectiva. Sin embargo, muchos de los equipos de ventas de hoy fortalecen su análisis de ventas con iniciativas más avanzadas que profundizan en los datos de ventas. Entre esas iniciativas de analítica se incluyen las siguientes:

1. Analítica de canales de ventas
   Muchas organizaciones venderán sus productos mediante distintos canales de ventas, como revendedores, tiendas minoristas, sitios de comercio electrónico en línea o ventas directas. Identificar y redoblar los esfuerzos en el canal más rentable para la organización puede tener un impacto significativo en los ingresos.
2. Velocidad del pipeline
   Cada organización tiene un pipeline de ventas, algunos tienen un promedio de días y otros pueden tener un promedio de un año o más. En cualquiera de los casos, entender cómo se mueven las ventas potenciales por el pipeline es fundamental para repetir y mejorar los éxitos. ¿Qué hace que las ventas potenciales se muevan más rápido por el pipeline? ¿Qué hace que se paralicen o que se eliminen del proceso por completo? Un análisis de velocidad del pipeline puede impulsar nuevas conversiones de clientes potenciales a un ritmo más acelerado.
3. Analítica de precios
   Aunque los equipos de marketing de producto suelen liderar la analítica de precios, no es mala idea que los equipos de ventas también se involucren. Muchas veces, los representantes de ventas tienen conocimiento de los clientes de primera mano que los encargados de marketing no tienen y pueden dar opiniones sobre nuevas estrategias de precios en tiempo real. La analítica de precios debe proporcionar insights sobre el rango de precios con el que los clientes se sintieron cómodos al pagar (y si hay posibilidades de aumentarlo), así como qué característica o servicio les parece más valioso.
4. Analítica predictiva
   La mayor fortaleza (o debilidad) de un representante de ventas es el tiempo. ¿Cuándo debería enviar el siguiente correo electrónico? ¿Ahora es un buen momento para hacer una llamada de seguimiento? Entender cuándo hablar con los clientes potenciales puede ser la diferencia entre cerrar una venta o no. Al aprovechar grandes volúmenes de datos históricos de venta, la analítica predictiva puede alertar a los representantes de ventas sobre cuándo es el mejor momento para hablar con los clientes potenciales.

¿Cuáles son algunas de las métricas de venta importantes a las que los equipos de ventas deberían hacerles seguimiento?

Hacer un análisis de datos de ventas solo por hacerlo no es un ejercicio que valga la pena. Los analistas de ventas deben garantizar que el objetivo del análisis de ventas, y las métricas de ventas que quieren lograr con dicho análisis, sean prioritarios.

Las métricas de ventas sirven de guía para los representantes de ventas, ya que indican exactamente dónde se están cumpliendo las metas y dónde no, y ayuda a activar el desempeño de los representantes de ventas. Los paneles de control de ventas (que pueden crearse manualmente, aunque generalmente se hacen con plataformas de sales analytics) posibilitan que estas métricas sean visibles para todo el equipo y más.

Estas son algunas métricas de ventas a las que muchos equipos de ventas les hacen seguimiento constantemente.

1. Ventas por representante
   Cada representante de ventas debe tener su propia cuota y saber exactamente cómo se desempeña frente a esa cuota en un momento determinado.
2. Ventas por región
   Esta métrica indica cómo se vende el producto en distintas regiones. Entender dónde funciona mejor o peor el producto puede generar preguntas sobre las diferencias regionales en los mensajes de ventas, la necesidad de tener más o menos representantes de ventas en ciertas áreas, etc.
3. Ingresos por producto
   Para las organizaciones que tienen una cartera de productos, esta métrica es esencial. Entender qué producto está generando el mayor ingreso arroja luz sobre lo que los clientes buscan realmente y cómo ayudarlos. Además, los representantes de ventas pueden redoblar la apuesta en ese producto para aumentar los ingresos.
4. Ingresos generados por los clientes actuales
   Esta métrica permite diferenciar los ingresos vinculados a nuevas ventas frente a los ingresos generados por ventas cruzadas, ventas adicionales, pedidos repetidos, contratos ampliados, etc.
5. Crecimiento de ventas interanual
   Esta es una métrica fundamental y a la que la empresa debe prestar especial atención. Entender cómo se ha desempeñado la empresa año tras año es una métrica que destaca el futuro de una empresa, los éxitos y los desafíos que están en juego.
6. Negocios perdidos frente a la competencia
   Es genial cumplir con tu cuota, pero ¿cuánto de esa cuota podría haber aumentado si la empresa no hubiera perdido negocios frente a la competencia? Entender qué negocios se perdieron frente a la competencia indica la posible brecha de ingresos que los representantes podrían reducir.

¿Cuáles son los desafíos de sales analytics (análisis de venta)?

Sin duda, es importante entender sales analytics. Las métricas imprecisas, como las tasas de crecimiento de clientes o los ingresos trimestrales, podrían no afectar a la organización en el corto plazo, pero sus efectos a largo plazo podrían hacer que las organizaciones gasten de más o inviertan en mercados o verticales equivocados.

Sin embargo, hacer un análisis de datos de ventas tiene sus dificultades. Estos son algunos de los problemas más comunes con los que se encuentran las organizaciones a la hora de hacer sales analytics:

1. Garantizar que los datos sean precisos y oportunos
   En la mayoría de las organizaciones, los representantes de ventas son los que deben completar la información en las plataformas de CRM u otros documentos de seguimiento con los datos más actualizados de sus clientes potenciales, ventas adicionales, acuerdos cerrados, etc. Sin embargo, los representantes de ventas tienen muchas cosas en qué pensar, y completar los campos de datos suele ser lo último que tienen en su lista de cosas por hacer. Puede ser complicado reunir los datos necesarios de los representantes para hacer sales analytics.
2. Recibir datos de clientes potenciales
   Para llevar a cabo un análisis de ventas que incluya las opiniones de los clientes sobre el producto, como el número de clientes potenciales calificados (NPS), etc., puede ser difícil reunir los datos de los clientes de manera sencilla y eficiente. Crear formularios en línea simples, que sean lo más claros y directos posible, produce mejores resultados para reunir la información de los clientes.
3. Determinar qué datos históricos es relevante incluir en tu análisis de ventas
   Comparar el rendimiento de ventas pasadas puede ser como comparar peras con manzanas. Si el producto o el mensaje de ventas ha cambiado drásticamente o si la cantidad de clientes en ese momento no era relevante en términos estadísticos, puede ser difícil sacar conclusiones reales.
4. Integrar, limpiar y preparar datos de distintas fuentes o aplicaciones
   En los análisis de ventas se deben reunir datos de una gran cantidad de fuentes y aplicaciones; podrían tenerse en cuenta desde datos de CRM hasta datos de comercio electrónico y datos de producto. Integrar, preparar y limpiar todas estas fuentes no solo es difícil, sino que también lleva muchísimo tiempo y puede consumir una excesiva cantidad de horas de trabajo de tus analistas de ventas.

Preparación de datos y sales analytics (análisis de venta)

Un proceso exitoso de sales analytics es una orquestación entre los analistas de ventas, los representantes de ventas, los clientes, los stakeholders del negocio y muchos sistemas y herramientas de analítica diferentes. Pero en el centro de todo están los datos. Y sin datos que se hayan limpiado y preparado correctamente para la analítica, ningún resultado analítico será confiable.

La preparación de datos para el análisis de datos de ventas solía llevar horas, o días, cuando se usaban herramientas de hojas de cálculo tradicionales. Pero ahora, los analistas de ventas buscan opciones más modernas para preparar los datos para la analítica: plataformas de preparación de datos, que pueden acelerar el proceso general de preparación de datos en hasta un 90 %.

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