¿Cuáles son algunos ejemplos de análisis predictivos en operaciones de ventas?

Hay una larga lista de aplicaciones útiles de análisis predictivo en las operaciones de ventas. En principio, en cualquier etapa en la que pueda preguntarse si procede o no, o cómo proceder, en teoría podría emplear un modelo predictivo.

Una aplicación muy común es la llamada puntuación de plomo. Se trata de priorizar sus recursos de ventas. En la mayoría de las situaciones de ventas, hay una larga lista de clientes potenciales en la base de datos. Los representantes de ventas planean el seguimiento de esos clientes potenciales, hacen llamadas telefónicas y visitan a sus prospectos, etc. Todo esto lleva mucho tiempo. Por lo tanto, cada vez que pasa un tiempo en un cliente potencial que tiene una baja probabilidad de convertirse en un cliente suyo, incurrirá en un costo de oportunidad, porque si gasta su tiempo en un cliente potencial “mejor”, eventualmente aumentará sus ingresos.

Ahora, un modelo de puntuación de clientes potenciales evaluará cada cliente potencial con respecto a la probabilidad de conversión. Por supuesto, puede crear modelos más complejos, como el valor de vida útil esperado que creará un cliente potencial, pero la lógica detrás de todo esto siempre es similar.

Revisemos la situación del representante de ventas. Por lo general, todos los seguimientos y los nuevos clientes potenciales entrantes del departamento de marketing consumen el día. De esta manera, el representante de ventas probablemente se perderá algunos de los mejores contactos que se quedarán atrás. Al convertirlo en puntaje principal, el modelo predictivo genera el llamado puntaje principal. Por lo tanto, en lugar de trabajar en la lista de seguimiento, tiene sentido concentrarse en los clientes potenciales que tienen una mayor probabilidad de conversión.

La ganancia que espera es difícil de predecir sin el conocimiento de la situación actual. Depende principalmente de la calidad del enfoque actual de priorización. La precisión del modelo predictivo es otro factor determinante, pero, a menos que los datos se encuentren en un estado muy pobre o que no haya casi ningún dato, la mayoría de las veces el modelo predictivo simplemente hará su trabajo.

Dependiendo de su proceso de ventas, puede actualizar el puntaje principal siempre que haya nueva información disponible, por ejemplo, el líder solicitó una cotización (o no ha reaccionado al seguimiento de una cotización).

Hay muchas más aplicaciones que se te ocurran. Las tareas comunes son las ventas adicionales y las ventas cruzadas y la reincorporación. En estos casos, los modelos predictivos propondrán de manera similar qué clientes tienen más probabilidades de reaccionar positivamente a sus esfuerzos.

Estoy de acuerdo con Björn Goerke. Lead Scoring es un gran ejemplo de análisis predictivo en las operaciones de ventas.

La puntuación de plomo se puede hacer de dos maneras: puntuación demográfica de plomo y puntuación conductual de plomo.

Puntaje demográfico principal: el puntaje demográfico se basa en información identificable o en la información que el cliente potencial le proporciona. La información a menudo se recopila a través de un formulario de registro en línea. Esto podría incluir la posición, el tamaño de la empresa, la industria o la ubicación, según el tipo de negocio que ejecute y su público objetivo.

Puntaje conductual del plomo: El puntaje conductual del plomo se basa en la información que obtienes de las actividades y el comportamiento del prospecto. Esta actividad podría ser tan simple como abrir su correo electrónico o visitar la página de precios en su sitio web. Estas actividades son signos de que el cliente potencial está mostrando interés en comprar el producto. La selección de actividades y la asignación adecuada de puntajes al líder es un proceso iterativo basado en nuevos conocimientos y eventos.

Análisis predictivo: lo que hicimos en Freshsales es que queríamos llevar esto al siguiente nivel en el que te preocupes por las ventas y te ayudemos con la puntuación principal. Usando las reglas anteriores, puede configurar el puntaje principal para todas las acciones dirigidas por el cliente. Pero hay otras señales internas clave, como la conversión de clientes potenciales en ofertas, la creación de tareas y citas en clientes potenciales activos, las respuestas por correo electrónico y las llamadas telefónicas con los clientes que pueden contribuir a la puntuación de clientes potenciales, lo que lo hace más inteligente. Este puntaje de puntaje inteligente funciona en conjunto con puntaje de puntaje configurable al contribuir al puntaje general.

P: ¿Cuáles son algunos ejemplos de análisis predictivos en las operaciones de ventas?

A: Hay dos partes en las operaciones de ventas. Puede usar análisis predictivos en ambos.

Durante el ciclo de ventas: (A) Puntuación de clientes potenciales, como lo explicaron Bjorn y Nivas anteriormente en esta publicación (B) Asignación de objetivos de ventas (C) Asignación de objetivos de canal. Los objetivos del canal y los objetivos de ventas podrían ser dos cosas diferentes.

Después del ciclo de ventas: (A) Días de ventas pendientes (DSO) o, lo que es más importante, reduciendo el número de DSO. Básicamente, este es el número de días transcurridos después de elevar la factura hasta el punto en que el cliente paga la factura. Por ejemplo, sabíamos que las facturas recaudadas en el momento del cierre del trimestre a veces no se pagan a tiempo. Por lo tanto, esas facturas debían recaudarse con unos días de anticipación. También sabíamos que algunos clientes tenían un historial de no pagar a tiempo, lo que necesitaba más seguimientos de nuestra parte.