10 Problemas comerciales comunes que puedes solucionar con Analítica Aumentada de Ventas
La analítica aumentada de ventas ofrece soluciones potentes que solucionan o, cuando menos, mejoran una serie de problemas comunes que enfrentan los departamentos de marketing y ventas.
Entre estos problemas, cabe destacar:
- Falta de visibilidad en el rendimiento de ventas: No son pocos los casos en que las direcciones y jefaturas de ventas carecen de una visión clara y en tiempo real del rendimiento de su equipo, sus productos y sus segmentos de clientes. Y en el mismo caso se encuentran directores de marketing y product managers. La analítica aumentada permite obtener un diagnóstico completo y actualizado, desde la perspectiva general hasta el análisis detallado de clientes, productos y vendedores. A este detalle caba añadir la opción de contar con información actualizada en períodos muy cortos de tiempo, prádticamente en tiempo real.
- Segmentación ineficaz de clientes: Una estrategia efectiva de clientes parte necesariamente de unba segmentación precisa, que aporte valor a la identificación de los clientes y su agrupación. Sin embargo, restringir la segmentación de clientes a los datos geográficos, dimensión de empresa y volúmenes de facturación, arroja resultados muy básicos, carentes de profundidad y, en definitiva, insuficientes para el desarrollo de estrategias de precisión. Cuando pasamos a enfocar la segmentación con un sistema de analítica avanzada, clasificamos a los clientes no solo por demografía o volumen de compras, sino también por criterios como contribución al negocio, rentabilidad y comportamiento, brindando segmentaciones listas para aplicar en ventas y marketing.
- Predicción imprecisa de demanda y ventas: La predicción de ventas es otro de los campos que se han dearrollado históricamente en base a la intuición, las conversaciones con los propios clientes o los resultados históricos, pero este sistema puede llevar a errores. Es el caso de los modelos de forecast basados exclusivamente en análisis de regresión, que únicamente proyectan las tendencias existentes en el futuro, sin condiderar otros factores. La analítica aumentada está empleando las capacidades de la inteligencia artificial para hacer predicciones que, además de considerar los datos históricos, es capaz de encontrar relaciones entre estos y otros datos socioeconómicos para valorar su influencia en las ventas y mejorar la precisión en la planificación de ventas y la asignación de recursos.
- Dificultad para identificar oportunidades de venta cruzada o upselling: Identificar oportunidades de venta cruzada o de incremernto de valor de producto requiere contar con información concreta y lo más detallada posible sobre los hábitos del cliente. Pero no únicamente del cliente que estamos analizando en concreto, sino también de aquellos que muestran similitudes con él. En qué perfil de cliente encaja y cuál es el comportamiento de ese perfil en nuestra base de clientes, es un aspecto clave a considerar. Con ello podemos detectar patrones de compra identificativos de la tipología de cliente, canal, etc. y, con esta información de base, recomendar oportunidades de cross-sell y upsell con el cliente.
- Limitaciones en la personalización de campañas de marketing: Las campañas de marketing muestran dos puntos sensibles que afectan a los resultados obtenidos. Por una parte, la personalización, que requiere conocer el comportamiento de compra, preferencias, historial de ventas y contactos establecidos con el cliente. La disponibilidad de información detallada de ventas del cliente y de las características que definen su perfil y segmento, serán de gran relevancia para personalizar las campañas y obtener una alta efectividad. Por otra parte nos encontramos con la necesaria relación entre las actividades de marketing y las de ventas. En este aspecto la analítica aumentada tiene la posibilidad de proveer de una bvase informativa común y relacionada a las áreas de marketing y ventas. Ello permitirá una mayor sincronización de ambas actividades en el mercado, con un incremento del retorno de las acciones.
- Problemas de asignación de objetivos y estrategia: La definición de objetivos es uno de los mayores dolores de cabeza de las áreas comerciales. La complejidad de los datos y la multitud de factores que tienen efecto sobre el desarrollo de la venta a lo largo del ejercicio, suponen un reto. La adopción de sistemas de analítica aumentada, gracias a su elevada capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos (empezando por los históricos y continuando con otras fuentes que se deseen considerar) permite tener en cuenta comportamientos, perfiles de clientes, productos y otros factores, ajustando los objetivos por clientes, productos y segmentaciones de los mismos.
- Subutilización de los datos: El acceso a múltiples fuentes de datos ha llevado a las empresas a acumularlos. Sin embargo estos grandes volúmenes de datos no siempre se utilizan. Dificultades para estructurarlos y procesarlos adecuadamente, llevan al desuso de buena parte de esos datos. Otra vez las capacidades de los actuales sistemas de analítica de ventas permiten integrar estas informaciones en los análisis realizados, enriqueciendo dichos análisis y aportando información relevante a los equipos de marketing y ventas.
- Falta de insights sobre la rentabilidad de productos y clientes: Por defecto, el análisis de ventas se centra habitualmente en los volúmenes, lo cual no es ni mucho menos incorrecto. Sin embargo el análisis de las rentabilidades es crucial. Importa y mucho conocer las rentabilidades obtenidas y la relación existente entre volumen de ventas y margen obtenido. La analítica aumentada permite el análisis concreto y detallado de rentabilidades que lleva a la toma informada de decisiones estratégicas.
- Incapacidad para diagnosticar la salud comercial: El conocimiento del estado de la venta requiere un análisis constante y detallado de diversos factores. Así mismo disponer del análisis continuado y las comparaciones y proyecciones sobre el histórico, permite identificar tendencias de manera temprana, pudiendo así actuar de manera correcctiva si es preciso. Una información estructurada y detallada también permite localizar con precisión las áreas en que se produce una desviación: ¿es en una zona? ¿en una tipología de clientes? ¿con una cateogriá de producto?
- Inversión excesiva de tiempo en reportes manuales: Generar informes manuales es un proceso que consume grandes cantidades de tiempo. Además, los procesos manuales presentan mayores posibilidades de error. Afortunadamente, la tecnología disponible en la actualidad permite el proceso rápido (prácticamente inmediato) de la información y la creación y distribución automatizada de reportes. Con ello se consigue que los equiupos destinen menos tiempo a tareas poco productivas por cuanto a la gestión de ventas se refiere y puedan invertir más tiempo en actividades comercialmente productivas.
Al abordar estos problemas, un sistema de analítica aumentada no solo incrementa la eficiencia de los departamentos de ventas y marketing, sino que también permite una toma de decisiones estratégica que impulsa la rentabilidad y el crecimiento a largo plazo.
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