Estrategias de ventas

Las estrategias de ventas inteligentes son planes de alto nivel para orientar cómo se alcanzarán los resultados comerciales de la empresa. ¿Qué podemos esperar de la estrategia de ventas inteligente? La asignación de recursos de la empresa a acciones concretas para maximizar las ventas y/o el margen con el mínimo esfuerzo.

 

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Un ejército victorioso gana primero y entabla la batalla después; un ejército derrotado lucha primero e intenta obtener la victoria después”.

Sun Tzu El arte de la Guerra

Así es, y “ganar primero” en ventas pasa por definir una estrategia de ventas inteligente  que aproveche el conocimiento generado a partir de la analítica de los datos. De esta manera daremos un salto cuantitativo y cualitativo respecto a los planteamientos más tradicionales y nos diferenciaremos claramente en el mercado. En este artículo desvelaremos qué componentes son imprescindibles para establecer estrategias de ventas inteligentes.

Principios de las estrategias de ventas inteligentes

“Las reglas militares son cinco: medición, valoración, cálculo, comparación y victoria. El terreno da lugar a las mediciones, éstas dan lugar a las valoraciones, las valoraciones a los cálculos, éstos a las comparaciones, y las comparaciones dan lugar a las victorias”. Sun Tzu El arte de la Guerra.

1. Entorno competitivo, análisis de activos digitales y escucha de redes sociales.

Un enfoque de estrategia comercial tradicional comienza por el análisis del entorno competitivo y nuestro posicionamiento, con esquemas de análisis tipo DAFO por ejemplo. Este punto de partida sigue siendo válido, pero se puede enriquecer de manera sustancial incorporando las capacidades digitales y analíticas actuales.

Mediante el análisis de activos digitales como sitios web y aplicaciones, el análisis de contenidos en blogs y la escucha en redes sociales; podemos identificar la oferta de valor, las fortalezas y debilidades, y el perfil de clientes de nuestros principales competidores.  Muchas empresas integran la monitorización de redes sociales en sus estrategias de ventas, no solo para analizar el posicionamiento de la competencia, sino también para detectar oportunidades de negocio. Pensemos por ejemplo en la oportunidad de lanzar una campaña cuando hay un volumen importante de comentarios negativos sobre la funcionalidad o el precio de un producto de nuestro principal competidor.

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2. Inteligencia de clientes, segmentación, sensibilidad al precio y búsqueda de look-alikes

En pocas ocasiones nuestro mercado y nuestra propuesta comercial diferencial están nítidamente definidos, y normalmente nos encontramos con zonas de incertidumbre. Para resolver estas dudas nos apoyaremos en una estrategia de ventas que incorpore métodos de analítica de clientes y nos permita definir los siguientes parámetros:

  • Diferenciar segmentos de clientes con distintas necesidades y plasmarlo en una segmentación estratégica de clientes, y así unificar la organización bajo una misma visión de los clientes. La segmentación estratégica va a guiar la definición de una propuesta de valor realmente diferenciada por segmentos y adaptada a sus necesidades. Las variables que se usan para segmentar serán  distintas en función de si nuestro mercado es B2C o B2B. Inicialmente se parte de conceptos como los ciclos de vida, nivel de renta, indicadores socio-económicos o tamaño de la empresa o de la unidad familiar, pero también se enriquece con indicadores derivados de la vinculación del cliente con nuestro negocio como el canal o campaña que originaron su primera compra, su grado de satisfacción, su cartera de productos y servicios, o su comportamiento multicanal. A estos conceptos le añadimos otros indicadores “sintéticos” o “features” que calcularemos como su evolución anual como cliente, su ticket y margen medio, el número de visitas que requiere por € de compra, etc. La combinación de indicadores permitirá agrupar a los clientes considerando cómo nuestra propuesta de valor tiene un significado diferente en función de cada segmento.No confundiremos la segmentación estratégica con las segmentaciones tácticas que nos pueden permitir atacar diferentes problemas específicos de la empresa como la retención de clientes con alta probabilidad de fuga.
  • Definir el valor potencial y recorrido de cada cliente. Al disponer de un histórico de ventas de los propios clientes o de clientes del mismo segmento, podremos disponer del grado de aceptación que tiene a nuestra propuesta y el valor máximo que nos puede aportar cada cliente dadas su características y el segmento al que pertenece. Incorporamos a este cálculo la vida media y su riesgo de fuga por línea de producto/servicio para generar una métrica de calidad. Una vez que tenemos este valor potencial también podremos anticipar el recorrido típico que se puede esperar de ese cliente a partir de las sendas de crecimiento de clientes en el mismo segmento.
  • Búsqueda de look-alikes. Podemos explotar la a segmentación estratégica en conjunto con la integración de otras variables para lanzar campañas de captación de clientes o generación de leads. Especialmente si contamos con datos del comportamiento del cliente en entornos digitales, utilizaremos esta información para activar audiencias o segmentos de clientes en campañas de publicidad programática o en redes sociales como Linkedin o Facebook. De esta manera conseguiremos captar leads con alta propensión a comprar nuestros productos y servicios.
  • Anticipar la sensibilidad de los clientes al precio. Junto con el valor potencial, la analítica de clientes permite calcular con métodos estadísticos avanzados la sensibilidad al precio de los clientes en función del segmento, canal y etapa en la que se encuentra el cliente (captación, onboarding, activación, fidelización, etc.). Esta sensibilidad se puede predecir si existe un histórico suficiente, y puede nutrir cotizadores automatizados y otras herramientas de simulación como recomendadores que apoyan al equipo comercial en el terreno, y permiten la gestión de un pricing dinámico en entornos digitales.
  • Conocer el share of wallet de nuestros propios clientes, hasta qué punto tenemos recorrido para crecer dentro de nuestros clientes actuales desplazando a nuestros competidores o bien de manera orgánica, y así establecer qué priorizamos y cómo lo atacamos

El sector financiero tiene claros ejemplos que demuestran la eficacia de una estrategia de ventas inteligente.Dentro de la banca personal se trabaja con grupos de clientes bien diferenciados que requieren niveles de servicio, atención y propuestas de producto diferentes. Esta estrategia comercial repercute rápidamente en una mayor eficacia comercial de entre el 20% y el 35%.

 

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3. Objetivos y recursos óptimos

El siguiente paso consiste en dar respuesta a preguntas clave: ¿a través de qué canales podemos llegar al mercado?, ¿cuál es el nivel de objetivos o ambición comercial que debemos fijar?

La analítica de clientes establece una base razonable que permite fijar los objetivos comerciales para los distintos segmentos, territorios y líneas de negocio. Gracias al conocimiento del esfuerzo comercial, ventas, tiempo de maduración de los clientes por cada canal, comportamiento de competidores, y de la evolución de todos estos datos entre otros, se facilita la toma de decisiones informada e inteligente en los siguientes ámbitos:

  • La combinación de canales recomendada. ¿Qué canales son óptimos para cada segmento? A priori a un segmento de alto valor le dedicaremos una atención más personalizada y un canal con venta asistida, en cambio preferimos dirigir un segmento de bajo valor a canales automáticos y de bajo coste. Sin embargo, muchas organizaciones tienen un gran recorrido por delante en lo referente a la implantación y mejora de la estrategia multi-canal y a la incorporación de nuevos formatos de ventas especialmente los digitales, como la venta asistida (inside sales o inbound sales). Asimismo se requiere dar un uso más consistente y orientado a la venta consultiva a las metodologías que se apoyan en los canales tradicionales, como el presencial, el telefónico, el email, bots o navegación web. Las nuevas capacidades analíticas, como el machine learning, están permitiendo integrar en tiempo real las acciones realizadas de manera simultánea por diversos canales.
  • La definición tanto de los objetivos comerciales como de los recursos que haya que poner en juego:
    • A través de predicciones (forecast), usando metodologías estadísticas avanzadas y con el input de diferentes fuentes aprovechando con sentido de negocio todo el potencial que ofrece ahora mismo el big data.
    • Definiendo las estrategias de ventas por segmento, apoyándonos en modelos inteligentes y simuladores. Estas estrategias de ventas implican definir la asignación de los recursos comerciales y, por lo tanto, la capacidad de gestión de cada canal.
    • Definiendo los objetivos comerciales ligados con el forecast y la estrategia por segmento.

La definición de planes comerciales en función de segmentos y la rentabilidad esperada, está siendo profusamente utilizada en los negocios digitales.

4. Sistemática comercial y herramientas inteligentes

La sistemática comercial es la ejecución de las estrategias de ventas y para ello es fundamental contar con herramientas inteligentes de CRM y Marketing Automation que soporten el proceso comercial desde la captación de leads y oportunidades hasta la consecución de la venta y la gestión de la relación con clientes. Estas herramientas deben estar integradas con la agenda comercial y proveer de funcionalidad como simuladores, cotizadores, recomendadores de pricing o producto y argumentarios de ventas; para facilitar la tarea de los ejecutivos comerciales incrementando su productividad. Una buena herramienta debe contar, al menos, con las siguientes características.

  • Soporte flexible de los procesos comerciales. En una empresa existen diferentes procesos comerciales personalizados. El proceso de captación de un cliente de banca privada es una venta muy consultiva y puede tener diversas etapas como la presentación de la oferta, la participación de un agente especializado en inversiones de riesgo, la cumplimentación de la documentación legal necesaria, la apertura de cuenta, etc. Por el contrario la venta de un crédito personal pre autorizado a un cliente de banca minorista, solamente implica la aceptación o rechazo de la oferta. Las herramientas inteligentes deben permitir parametrizar y gestionar fácilmente esa diversidad de procesos en una misma organización a través de los diferentes canales de contacto con el cliente.
  • Asignación automática de oportunidades. Para incrementar la conversión a ventas, los leads captados deben ser contactados por el equipo comercial con la mayor celeridad. Es por ello que estas herramientas permiten la asignación automática en función de diversas variables. Por ejemplo una oportunidad de negocio proveniente de una llamada inbound con una probabilidad de conversión superior al 70% de un seguro de hogar de alta gama se asigna automáticamente a un ejecutivo especializado en el producto de la región, mientras que una solicitud de cotización de un seguro de auto, dispara un mail de auto respuesta dirigiendo al cliente a nuestro sitio web en donde un bot o un agente en línea vía chat le asiste para la contratación del seguro.
  • Carterización de clientes. Las herramientas de caracterización que consideran el valor actual y potencial de un cliente como input clave, se integran con herramientas de CRM para asignar estos grupos de clientes a los ejecutivos comerciales que deben gestionar el cross selling, up selling, el servicio y la fidelización de sus carteras.
  • Inteligencia.
  • Componentes de inteligencia integrados. Algunas herramientas cuentan ya con una combinación de reglas de negocio y modelos de machine learning integrados dentro del propio ecosistema. Con estos modelos es posible por ejemplo estimar las probabilidades de conversión a venta de una oportunidad de negocio específica. Con base en variables como la etapa del proceso comercial, industria, ingresos, producto ofertado e incluso usando el porcentaje de datos completos con los que se contamos en la ficha del cliente, la herramienta puede calcular la probabilidad de conversión y definir prioridades. Una vez definidas las prioridades la herramienta puede, por ejemplo actualizar las estimaciones de ventas del trimestre y notificar periódicamente a los equipos comerciales y sus supervisores que una venta de prioridad alta no ha sido gestionada.
    • Input de herramientas analíticas. Esto significa contar con la flexibilidad de integrar via APIs, conectores o carga de datos con la información procesada por otras herramientas como pueden ser: modelos de machine learning, modelos de pricing, modelos de saturación de canales, etc.  
  • Seguimiento y retroalimentación. Una buena herramienta de marketing automation incluye la funcionalidad para generar, actualizar y distribuir reportes y cuadros de mando. De esta manera se da seguimiento, muchas veces en tiempo real a los principales indicadores del desempeño de nuestra estrategia de ventas. El análisis de los resultados de campañas, del alcance de objetivos  y del proceso comercial en general es la base para retroalimentar las herramientas, consiguiendo la mejora continua de todos los procesos y modelos involucrados en la sistemática comercial.

En conclusión, el éxito de las estrategias de ventas implica, además del conocimiento del entorno competitivo y de las necesidades del cliente, el desarrollo de una o varias segmentaciones de la base de clientes y el uso de herramientas inteligentes de marketing automation y CRM. Estas herramientas permitirán acercar la oferta de valor adecuada al cliente indicado en el momento preciso y a través del canal óptimo de contacto. Adicionalmente la automatización de reportes y dashboards permitirá dar seguimiento a los resultados y analizar el desempeño de campañas y procesos comerciales contando con la retroalimentación necesaria para establecer un ciclo de mejora continua y optimización de resultados.

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