¿Qué es el analytics de ventas?

El analytics de ventas es el proceso de recopilación y análisis de puntos de datos de ventas para ver cómo una organización está progresando hacia sus objetivos. Los líderes de ventas pueden utilizar estos analytics para generar insights de rendimiento, identificar qué funciona y qué podría necesitar un ajuste y crear pasos aplicables en la práctica para mejorar las ventas.

A través de analytics de ventas, una organización puede comprender mejor el rendimiento pasado, identificar tendencias, rentabilidad y predecir futuros resultados de ventas. Los procesos de analytics de ventas ayudan a convertir los datos aislados en insights aplicables en la práctica (como forecasting de ventas e ingresos futuros con mayor precisión) y utilizan métricas de ventas para establecer objetivos alcanzables.¹ Las soluciones modernas de analytics de ventas están infundidas con inteligencia artificial (IA) para automatizar los flujos de trabajo y desplegar un pronóstico predictivo.

Si bien el objetivo principal de los analytics de ventas es revelar insights aplicables en la práctica que mejoren el proceso de ventas, la inteligencia de ventas es un proceso separado que implica la recopilación de datos sin procesar.² Idealmente, ambos procesos funcionan en conjunto para lograr el objetivo mutuo de la eficiencia empresarial. Una estrategia exitosa de analytics de ventas incluye representantes de ventas, analistas de ventas, stakeholders del negocio y otras herramientas y sistemas.³

En términos generales, el proceso de analytics de ventas implica recopilar, organizar y analizar datos de ventas. Una vez que los datos se han recopilado y analizado en insights comprensibles, se convierten en una toma de decisiones aplicable en la práctica. Al seguir estos pasos, es mucho más probable que una organización tome decisiones más inteligentes y mejore el rendimiento general.⁴

Los datos de ventas se recopilan primero de diversas fuentes internas. Estas fuentes pueden incluir sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), registros de actividad de ventas, datos de comercio electrónico y datos de productos. Los datos que se recopilan pueden incluir una amplia gama de información, como volumen de ventas, ingresos, costo de adquisición de clientes, valor a largo plazo del cliente (CLV) y duración del ciclo de ventas. Una organización puede elegir entre una variedad de software de analytics de ventas de proveedores como IBM, Salesforce y HubSpot.

Se utilizan muchos analytics diferentes para las ventas, pero generalmente se dividen en cuatro categorías: análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo. En esta etapa, una organización determinará en qué analytics quiere enfocarse y luego utilizará métricas de ventas específicas para obtener insights.

Un equipo de ventas tomará esos insights e interpretará los hallazgos en informes de ventas. El equipo analizará aspectos como el rendimiento de las ventas, las tasas de conversión y otros datos de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para determinar el comportamiento del cliente y qué funciones de ventas sirven.

Luego, los insights del analytics de datos se ponen en práctica. Una organización debe implementar cambios basados en los hallazgos analíticos, como proporcionar entrenamiento específico para los representantes de ventas para impulsar el rendimiento del equipo y adaptar las estrategias de ventas basadas en los patrones de compra de los clientes.

Una vez realizados esos cambios, el equipo de ventas debe continuar analizando datos para garantizar que esos cambios hayan tenido un impacto. Las herramientas de analytics de ventas, como los paneles visuales, pueden aprovechar la IA para proporcionar insights en tiempo real sobre las operaciones de ventas de una organización y automatizar las tareas rutinarias.

Estos analytics son los que rastrean los datos históricos de ventas y se utilizan para proporcionar una visión general básica del rendimiento de las ventas. Las métricas de ventas populares que se analizan son los ingresos, el número de usuarios, las ventas totales, las tasas de crecimiento y las tasas de conversión. El tipo de pregunta que se responde es "Cuántos", "cuándo", "dónde" y "qué".

El análisis de ventas de analytics examina por qué ocurrió algo específico. Puede ser un éxito o un fracaso de un desempeño anterior, pero el objetivo principal es encontrar la causa principal. Las herramientas comunes de analytics de ventas para esto son la minería de datos, el análisis de correlación, el análisis de regresión y el machine learning (ML). El tipo de pregunta que se responde es "¿Por qué sucedió?".

Los análisis predictivos utilizan datos históricos y tendencias de ventas para pronosticar las ventas futuras y el comportamiento de los clientes. El propósito es tener datos que puedan ayudar a anticipar los objetivos de ventas futuros y el crecimiento de los ingresos. Estos analytics suelen implicar el uso de datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y machine learning (ML) para predecir resultados futuros. El tipo de pregunta que se responde es "¿Qué va a pasar a continuación?".

El objetivo principal de la analítica preventiva es recomendar acciones específicas para optimizar los resultados de ventas futuros. El propósito de este tipo de analytics es proporcionar a un equipo de ventas una guía aplicable en la práctica para mejorar el rendimiento del equipo de ventas.

Va más allá de las capacidades de análisis predictivos y agrega una capa de inteligencia de decisiones mediante el uso de ML, IA e IA generativa para realizar análisis mejorados de datos de ventas. El tipo de pregunta que se responde es "¿Qué debemos hacer al respecto?".

Un beneficio significativo de los analytics de ventas es el enfoque holístico de los datos. A través de herramientas y procesos de analytics de ventas, una organización puede visualizar datos a través de tablas y gráficos en lugar de un único punto de datos. Los líderes de ventas necesitan tener todo el panorama para tomar una decisión informada sobre la previsión de ventas y los cambios en los flujos de trabajo futuros.

Los clientes modernos esperan una experiencia personalizada adaptada a sus preferencias. Pero ese tipo de recorrido del cliente es difícil de construir sin insights basados en datos y métricas clave para el comportamiento del cliente. Para atraer a más clientes y clientes potenciales calificados, las organizaciones deben realizar un seguimiento de factores como el tiempo en un determinado sitio web o redes sociales o la tasa de respuesta de una campaña de marketing en particular.

Los representantes de ventas están constantemente en la búsqueda de lograr resultados y generar ingresos por ventas. Los analytics de ventas desempeñan un papel vital para ayudar a los gerentes de ventas a lograr cosas como aumentar las tasas de éxito y disminuir la duración del ciclo de ventas.

Al identificar estas áreas de mejora, los equipos de ventas pueden optimizar la forma en que elaboran estrategias para futuras necesidades comerciales. Los equipos de ventas a través de la generación de clientes potenciales y otras herramientas de analytics están obteniendo una visión de extremo a extremo del pipeline de ventas, lo que les brinda muchos más puntos de datos que en el pasado.

El analytics de datos de ventas proporciona a las organizaciones información objetiva sobre las interacciones con los clientes y las técnicas de visualización de datos para que los líderes de ventas puedan tomar decisiones más informadas sobre el rendimiento del producto, los esfuerzos de marketing y los segmentos de clientes. Mediante el uso de software de analytics de ventas, una organización puede realizar una investigación exhaustiva de los datos históricos y los datos actuales de los clientes para tomar decisiones de precios más inteligentes y usar oportunidades de ventas más personalizadas.

Los representantes de ventas esperan incentivos como parte de su función, pero esos incentivos no son posibles sin datos precisos que los respalden. Las organizaciones que mantienen registros de las actividades de ventas y realizan un seguimiento de los resultados de las ventas incentivan al equipo de ventas a continuar haciendo un buen trabajo. Por separado, los analytics de ventas pueden simplificar la gestión de nóminas y ayudar a los gerentes de ventas a crear estructuras de comisiones de ventas que mejor se adapten a sus equipos.

El analytics de ventas es amplio y hay muchas métricas diferentes para rastrear, pero algunas de las métricas más relevantes se enumeran a continuación.

Esta métrica de ventas mide los ingresos totales generados por cada representante de ventas durante un período específico. Es crucial para evaluar el desempeño individual y establecer planes de compensación justos. Unas ventas más altas por representante indican una mayor eficiencia y eficacia en las actividades de ventas, como cerrar tratos o ventas adicionales.

Esta métrica rastrea las cifras de ventas por área geográfica. Ayuda a identificar mercados fuertes y débiles y tendencias de mercado, lo que hace que la estrategia de ventas sea más eficaz. Permite tomar decisiones estratégicas sobre la asignación de recursos, la expansión del mercado y las estrategias de ventas regionales.

Un equipo de ventas debe monitorear el aumento o disminución de las ventas a lo largo del tiempo, generalmente en comparación con el mismo período del año pasado. El crecimiento positivo significa un negocio próspero, mientras que el crecimiento negativo indica la necesidad de acciones correctivas.

El objetivo de ventas es un valor monetario predeterminado que un vendedor o una organización pretende alcanzar dentro de un plazo específico. Esta métrica sirve como punto de referencia motivacional y herramienta para medir el rendimiento del equipo de ventas. Si un vendedor supera este objetivo año tras año, entonces un líder de ventas podría considerar ajustar el valor objetivo.

Esta métrica refleja el porcentaje de clientes que dejan de hacer negocios con una empresa durante un período específico. Las altas tasas de abandono pueden indicar insatisfacción, servicios deficientes o problemas de precios, que necesitan medidas correctivas. Una inmersión más profunda en esta métrica puede comenzar a identificar en qué parte del embudo de ventas un cliente podría haber perdido la conexión o haberse desinteresado en el producto o servicio.

Esta métrica calcula el valor total promedio de las transacciones cerradas. Es un indicador crucial de la eficiencia de las ventas y del éxito de un equipo de ventas en un período específico. Cuanto mayor sea el tamaño de la transacción, generalmente significa una mayor ganancia por transacción.

Esta métrica clave calcula el porcentaje de inventario que se vende durante un período específico. A través de esta medida de datos, una organización puede ver las tendencias de ventas por producto o servicio y decidir sobre el inventario y su cadena de suministro.

Esta métrica se refiere a la rapidez con la que las oportunidades de ventas se mueven a través del pipeline desde el contacto inicial hasta un acuerdo cerrado. Una velocidad más rápida a menudo significa tiempos de respuesta más rápidos y mayores ingresos, mientras que una velocidad más lenta podría indicar ineficiencias en el proceso de ventas.