Los departamentos de ventas y mercadeo están experimentando un incremento en el volumen y complejidad de la información de ventas que puede residir no solo en la aplicación de administración de Recursos de la Empresa (ERP) sino ahora también en aplicaciones de Automatización de Fuerza de Ventas (SFA) y Administración de Relaciones con el Cliente (CRM).

Los datos de ventas y relaciones con el cliente han crecido en los últimos años hasta llegar a ser uno de los activos más importantes de productividad, solo si es posible convertirlos en inteligencia que apoye las decisiones del negocio.

Las aplicaciones analíticas para optimizar ventas están surgiendo como poderosas herramientas que pueden proveer la ventaja competitiva que una compañía necesita para sobrevivir y prosperar.

Estos paquetes de software llamados aplicaciones analíticas reúnen información de múltiples fuentes para entregar a los equipos de ventas visibilidad consolidada en temas como:

Las aplicaciones analíticas habilitadas para web representan el siguiente paso en la evolución de los procesos de ventas basados en información. Ellas adicionan inteligencia a los sistemas operacionales ERP, SFA y CRM y permite a los coordinadores rápidamente determinar desempeño en ventas, mejorar precisión de presupuestos, y manejar asuntos relacionados con productos, clientes, representantes de ventas, y territorios.

Las aplicaciones analíticas ayudan a los coordinadores de ventas a definir y ejecutar estrategias y tácticas para cumplir objetivos en el tiempo y alcanzar el éxito en ventas. La integración de la infraestructura de datos alinea mejor la función de ventas con los objetivos en mercadeo, servicio al cliente, gestión de producto, financiero, y otras áreas.

Aplicaciones como SFA sirven bien al proceso de automatizar las ventas y manejar datos, pero proveen pocas facilidades para entender verdaderamente los que los datos significan. Los gerentes necesitan una clara fotografía de lo que funciona en ventas - y lo que no. Más aún, ellos requieren la información hoy para tomar decisiones pro-activas y acertadas -no dos semanas después de los cierres contables.

Todavía para muchos gerentes es un reto determinar información básica tal como ventas por canal, cliente, y territorio, o proyecciones de utilidad producto y vendedor antes del fin de cada mes. Como estas variables se influencian unas a otras, y como ellas pueden ser manejadas para mejorar el desempeño en ventas.

La falta de métricas de desempeño, inadecuados datos sobre el cliente, y deficiencia en las capacidades de análisis de datos sobre ventas son las principales dificultades para hacer gestión del proceso de mercadeo y ventas en las organizaciones.

Los métodos convencionales de consulta y reporte ya no son suficientes para apoyar el trabajo de un gerente. Se requieren aplicaciones analíticas que entreguen proactivamente información y permitan realizar medición y seguimiento de variables de ventas, faciliten el análisis de tendencias, exploración de datos a cualquier nivel de detalle y revisión de información histórica.

Las aplicaciones analíticas permiten a los gerentes explorar los datos por su cuenta, con consultas personalizadas que pueden descubrir correlaciones no discernibles en una aplicación de SFA o en una hoja de cálculo.

Este análisis profundo tiene gran valor en cualquier organización, pero particularmente en grandes organizaciones con múltiples fuentes de datos. Las aplicaciones analíticas trabajan con un conjunto agregado de los datos provenientes de los sistemas SFA, CRM, financiero y otras fuentes de información para asegurar que los gerentes obtengan una sola versión de la verdad sobre temas como:

Como las aplicaciones analíticas trabajan con datos consolidados de diversas fuentes, ellas proveen una simple vista del cliente. Los gerentes pueden monitorear mejor desempeño, medir eficiencia de tácticas y estrategias, y localizar mejor recursos. Algunas variables que pueden ser medidas son:

Un portal web para análisis de datos es una aplicación analítica que permite a gerentes de ventas seguir, entender, y manejar los procesos de ventas para mejorar productividad y eficiencia. Provee las herramientas y procesos para responder las preguntas planteadas en este documento, así como para construir los indicadores, análisis y reportes que provean la verdad única sobre el desempeño del negocio.

Un portal de análisis de datos ayuda a las organizaciones a convertir grandes cantidades de datos corporativos en información significativa para sus departamentos de ventas, servicio al cliente, y mercadeo, así como para todas las áreas que se benefician de recibir información oportuna, integrada y confiable.

La figura abajo ilustra los componentes de un portal de análisis de datos. Quizas el elemento más importante es la integración de los datos de las fuentes para entregar una verdad única a todas las áreas de la organización que solicitan reportes, análisis e indicadores.

Una aplicación analítica debe proveer para el análisis de datos medios como tableros de indicadores, tablas dinámicas, gráficos dinámicos, informes y minería de datos. Las figuras 2 a 6 ilustran estos métodos.

Tableros de indicadores

Un tablero de indicadores permite conocer en un solo vistazo información consolidada sobre varios temas. Los indicadores muestran el estado de cumplimiento de las metas del negocio, la tendencia y el comportamiento histórico.

Tablas dinámicas

En las tablas dinámicas todos los niveles de resumen pueden ser intercambiados entre Filtros, Filas y Columnas, facilmente es posible crear vistas resumidas o detalldas de los datos, anidar los agrupamientos, y crear rankings ordenando por algun valor.

Gráficos dinámicos

Un beneficio de la utilización de gráficos es la posibilidad de visualizar grandes volúmenes de datos en periodos de tiempo amplios. Los gráficos muestran ciertas características que no son fáciles de identificar en una tabla.

Reportes

Los informes son la presentación detallada de los datos del negocio. Son el soporte de los análisis resumidos y los indicadores de gestión. Deben ser generados y distribuidos a los analistas y gerentes en forma automática y periódica.

Minería de datos

La minería de datos permite detectar tendencias o perfíles basados en la aplicación de modelos estadísticos en los datos históricos de la organización. Por ejemplo, determinar cual es el perfíl de los buenos clientes.

Las organizaciones están comprendiendo que para competir en el ámbito de una economía globalizada deben fortalecer sus estrategias de suministro de información a todos los niveles de la compañía, convirtiendo el análisis de datos en conocimiento sobre el negocio, principalmente de sus clientes y productos, que permitan establecer las estrategias y tácticas más apropiadas para lograr los objetivos financieros.

Después de la sistematización de los procesos de gestión del negocio, el siguiente paso es la construcción de aplicaciones analíticas para apoyar a los gerentes en la medición de la planeación estratégica y el logro de objetivos.