El proceso de ventas ha cambiado mucho con el tiempo, la información está disponible más ampliamente y la competencia aumenta con el pasar del tiempo. Por esa razón, el cliente moderno tiene expectativas más altas y debe haber un sentido de confianza antes de realizar una compra. Crear relaciones sólidas y honestas es fundamental para impulsar las ventas en la actualidad.
La tecnología se ha extendido por las operaciones de ventas y ha simplificado muchos de nuestros procesos diarios. Hay un servicio o una herramienta para cualquier cosa que puedas imaginar.
Uno de los cambios tecnológicos más importantes de los últimos tiempos es la integración de la tecnología de Data Science en el proceso de ventas. Esto cambia la toma de decisiones por completo. En lugar de tomar decisiones basadas en la observación y la opinión, podemos tomar decisiones con mucha más confianza basándonos en datos y números.
Data Science combina la experiencia en el dominio, las habilidades de programación, el conocimiento de las matemáticas y la estadística para extraer información significativa de los datos.
La cultura impulsada por Data Science prioriza:
- La tecnología se utiliza para hacer más eficientes nuestros procesos del día a día. También es una herramienta crucial para recopilar los datos necesarios para tomar mejores decisiones empresariales.
- Los procesos son exactamente lo que está haciendo su equipo para mover oportunidades por el embudo de ventas. Al priorizar los procesos, la responsabilidad recae en la funcionalidad de los pasos del embudo de ventas y no en el individuo. Cuando se identifica un problema, buscamos cómo podemos solucionar el proceso, no la persona.
- El trabajo en equipo es crucial para la cultura impulsada por la ciencia. Todos los procesos deben documentarse y compartirse dentro de la organización. Cuando se cometen errores o se descubren conocimientos sobre las mejores prácticas, no debe mantenerlos en secreto, en cambio, deben compartirse para beneficiar a todos y a la organización.
- Las habilidades se adquieren cuando aprendemos de nuestros errores y éxitos. Este es un proceso en marcha. Cuando recopilamos datos de forma continua y recibimos comentarios, podemos aprender y mejorar en los lugares en los que más tenemos dificultades.
La cultura impulsada por la ciencia se basa en la retroalimentación continua, el aprendizaje y la toma de decisiones basadas en números y datos.
¿Por qué funciona el Data Science?
Data Science se basa en números. No opinión. No intuición. Pero sí en números confiables y calculables.
Las métricas deben ser medibles y objetivas. Si sus métricas son subjetivas, basadas en la observación y la experiencia personal, considérelas una opinión. Sin números y datos, sus métricas no tienen sentido y quedan abiertas al debate.
Apliquemos el método científico al embudo de ventas utilizando una metodología subjetiva:
- Observación : No estamos alcanzando nuestra cuota de ventas
- Pregunta : ¿Por qué no estamos alcanzando nuestra cuota de ventas?
- Hipótesis : Mmm, parece que los representantes de ventas no están haciendo suficientes llamadas.
- Predicción : si los representantes de ventas hacen más llamadas, haremos más ventas.
- Pruebas : * los representantes de ventas hacen más llamadas *
- Resultados : Aún no alcanza la cuota de ventas.
- Refine : Bueno, eso no funcionó. Quizás sea ______. (y repetir).
Usando una metodología subjetiva (también conocida como nuestra intuición), tendemos a hacer una observación, hacer una hipótesis y probarla. Y puede que repita los pasos 3 a 7 cuando su primera hipótesis no resulte ser el problema. Repetir estos pasos es una enorme pérdida de tiempo y recursos.
Sin embargo, cuando utilizamos Data Science y reconocemos que existe una brecha de rendimiento en algún lugar del embudo. El problema se puede identificar fácilmente con solo mirar los números. No es necesario jugar al juego de las adivinanzas. A partir de ahí, se pueden proporcionar comentarios y se puede prescribir una solución específica que esté orientada hacia ese problema exacto en el embudo de ventas. Esto significa un tiempo de respuesta mucho más rápido al resolver problemas.
¿Tienes los datos?
La mayoría de las organizaciones, una vez que han alcanzado cierto tamaño, cuentan con un proceso de ventas formal y están recopilando datos. Esto asegura que puedan continuar escalando. Un informe de ventas típico desglosa los indicadores clave de rendimiento (KPI) básicos. Número de llamadas/correos electrónicos, tasa de conversión, oportunidades perdidas, margen de beneficio, costos de adquisición de clientes, etc. pero estos indicadores no cuentan toda la historia.
Los KPI tienden a ser de alto nivel. Dejan de lado las métricas más precisas que pueden darnos una imagen más precisa de lo que está sucediendo exactamente. Es importante conocer su industria y saber qué KPI son relevantes para el problema que está tratando de resolver. Además, si está buscando adoptar un enfoque basado en la ciencia en las operaciones de ventas, es crucial tener a alguien que sepa cómo hacer las preguntas correctas, pueda extraer los datos necesarios y encontrar soluciones significativas.
Existen proveedores tecnológicos que pueden aportar todos los datos que necesites para tener un proceso de decisión robusto y confiable beneficiando la toma de decisiones del negocio.
Inflow es una empresa que brinda soluciones para el crecimiento empresarial con tecnología y analítica avanzada, trabajamos bajo tres líneas de acción:
-Tecnológica, en la cual habilitamos a nuestros clientes a tomar decisiones basadas en evidencia, mediante soluciones tecnológicas en donde se unifica y ordena todas las fuentes de información, con la finalidad de potenciar equipos analíticos.
-Data Science, potenciamos la capacidad analítica, desde brindarle información clave de clientes hasta analítica avanzada para todas las etapas del cliente, tales como adquisición (marketing y ventas), originación, gestión de cartera y cobranza.
-Growth, brindamos consultoría metodológica de crecimiento.
Para ser impulsadas por los datos, las empresas deben desarrollar culturas en las que esta mentalidad pueda florecer. Los líderes pueden promover este cambio a través del ejemplo, practicando nuevos hábitos y creando expectativas sobre lo que realmente significa arraigar las decisiones en los datos.
