Desafíos Comunes en la Gestión y Análisis de Datos de Ventas

Gestionar los datos de ventas es una tarea crucial si lo que buscas es maximizar tu rendimiento y tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, esta tarea no está exenta de desafíos.

En este artículo, profundizaremos cómo la calidad de los datos, la integración de éstos, el análisis y la capacitación del personal impactan en la gestión como un todo.

Desafío #1: Calidad de los Datos

Sabemos bien que los datos de ventas pueden venir de diversas fuentes (sobre todo si tienes un proceso complejo con varios actores en el medio), incluyendo CRMs, sistemas de facturación, plataformas de Marketing y más.

¿Qué suele pasar? Se encuentran inconsistencias en los datos entre las diferentes plataformas como registros duplicados y datos incompletos o incorrectos, que resultan en análisis no del todo precisos.

Según Thomas Redman, el costo de los malos datos suele estar entre un 15%-25% del revenue total de una compañía. Y, en una época donde la inteligencia artificial tiene un rol preponderante, esto solo puede empeorar.

¿Cómo Solucionar la Mala Calidad de los Datos?

Poniendo manos a la obra luego de hacerse las siguientes preguntas:

1. ¿De qué fuentes estamos recopilando datos y cómo aseguramos la integridad de estos datos desde el origen?
2. ¿Tenemos procedimientos estandarizados para la entrada de datos?
3. ¿Cómo garantizamos que los datos se recopilan de manera consistente en todos los puntos de contacto?
4. ¿Qué procesos tenemos implementados para validar la precisión de los datos?
5. ¿Utilizamos herramientas automatizadas para detectar y corregir errores en los datos?
6. ¿Con qué frecuencia se realizan auditorías de calidad de los datos?
7. ¿Cómo gestionamos la actualización y eliminación de datos obsoletos?
8. ¿Qué políticas tenemos en lugar para la conservación y el archivo de datos?
   

Para el journey de ventas, lo mejor es entender en qué puntos hay una entrada de datos y garantizar la recolección, calidad, validación y corrección en caso de errores. El objetivo final, en última instancia, es que los equipos confíen en la calidad de los datos que usan en su día a día.

Desafío #2: Integración de los Datos

Una vez que la calidad está resuelta, aparece el segundo problema: la integración. Hablamos de que los datos se generan desde distintas plataformas, cada una con un pedazo de información que hace a toda la película.

Tenemos múltiples fuentes de datos que no están conectadas, y necesitamos conectarlas. La falta de interoperabilidad entre plataformas puede llevar a silos de datos, dificultando así la creación de una visión unificada del rendimiento TOTAL de ventas (desde que el usuario llega, hasta que termina comprando).

¿Cómo Solucionar la Integración de los Datos?

Nuevamente, trabajar luego de hacerse las siguientes preguntas:

1. ¿Tenemos una estrategia clara y documentada para la integración de datos?
2. ¿Qué herramientas y procesos vamos a utilizar para integrar datos de diferentes sistemas y fuentes?
3. ¿Cómo manejamos la duplicación de datos y los conflictos de datos entre diferentes sistemas?
4. ¿Cómo garantizamos la calidad y la coherencia de los datos durante y después de la integración?
5. ¿Hemos establecido un proceso para la normalización y estandarización de los datos?
6. ¿Cómo vamos a monitorear el rendimiento de nuestros procesos de integración de datos?
7. ¿Qué métricas utilizamos para evaluar el éxito de nuestras integraciones de datos?
8. ¿Cómo aseguramos que los usuarios finales comprendan y confíen en los datos integrados?
   

El objetivo de esto, es lograr alinear todas las fuentes de datos para que haya lo que se conoce como la single source of truth (o un lugar donde todos ven qué es lo que está pasando, confían en ello y actúan sobre esos datos).

Desafío #3: Análisis Predictivo

Ahora bien, suponiendo que tenemos buena calidad e integración de los datos, le estaremos dando a nuestro equipo de Marketing y Ventas una buena visibilidad de todo lo que sucedió y lo que sucede casi en tiempo real.

Pero... ¿qué pasa si nos queremos poner objetivos para todo un año? ¿Qué pasa si queremos analizar cómo cerraremos nuestras ventas en función de la tendencia actual? Para eso, necesitamos predecir. Y, esto último, puede ser complejo debido a la necesidad de algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos históricos.

¿Cómo encarar el análisis predictivo?

Haciéndonos las siguientes preguntas:

1. ¿Cuáles son los objetivos principales de nuestras predicciones de ventas?
2. ¿Qué métricas estamos utilizando o vamos a utilizar para medir el éxito de nuestras predicciones de ventas?
3. ¿Qué datos históricos de ventas estamos utilizando o vamos a utilizar para nuestras predicciones?
4. ¿Estamos considerando o vamos a considerar datos externos, como tendencias de mercado, datos económicos, o datos de la competencia?
5. ¿Qué modelos de predicción estamos utilizando o pensamos utilizar (regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales, etc.)?
6. ¿Cómo seleccionamos los algoritmos adecuados para nuestras predicciones de ventas?
7. ¿Cómo validamos la precisión de nuestros modelos de predicción? (CLAVE para que los equipos confíen en los forecasts)
8. ¿Realizamos pruebas de backtesting para comparar nuestras predicciones con datos históricos reales?
9. ¿Con qué frecuencia actualizamos nuestros modelos de predicción?
10. ¿Tenemos un proceso en lugar para reentrenar los modelos en función de los cambios en los datos o en el mercado?
11. ¿Qué herramientas y tecnologías estamos utilizando para la predicción de ventas?
12. ¿Estas herramientas son adecuadas para manejar el volumen y la complejidad de nuestros datos?
    

La idea de la predicción de ventas es tener un proceso relativamente fiable, que los equipos de Marketing y Ventas puedan usar como faro para entender si están ejecutando bien o mal y qué tienen que corregir o seguir haciendo.

Desafío #4: Capacitación del Personal

Tenemos buena calidad de datos, una integración óptima y predicciones que más o menos se condicen con la realidad, pero... solo lo entiende el equipo de Business Intelligence. Nos dimos la cara contra una pared.

Queremos que los equipos de Marketing y Ventas hagan uso y abuso de estos datos, ¿cómo puede ser que no los sepan usar o entender? Esto limita absolutamente nuestra capacidad de ser más data-driven. Además, estos equipos son los que mejor deberían saber usar estos datos, ya que tienen mayor contexto y know-how.

Lamentablemente, este es un desafío clásico: tecnología de punta en gestión de datos (en el mejor de los casos) y muy mal uso de parte de los stakeholders más importantes.

¿Cómo capacitar al personal?

Como en todas las anteriores, vale la pena hacerse algunas preguntas:

1. ¿Cuáles son las competencias y habilidades críticas que necesita nuestro personal para desempeñar sus roles de manera efectiva?
2. ¿Cómo identificamos las brechas de habilidades y conocimientos en nuestro equipo?
3. ¿Qué metodologías de capacitación utilizamos (talleres, e-learning, coaching, formación en el trabajo, etc.)?
4. ¿Los programas de capacitación están alineados con los objetivos estratégicos de la empresa?
5. ¿El contenido de nuestros programas de capacitación está actualizado y es relevante para las tareas actuales del personal?
6. ¿Cómo aseguramos la calidad y la precisión del contenido de capacitación?
7. ¿Cómo medimos la efectividad de nuestros programas de capacitación (evaluaciones post-capacitación, encuestas de satisfacción, pruebas de conocimiento, etc.)?
8. ¿Qué métricas utilizamos para evaluar el impacto de la capacitación en el desempeño laboral (mejoras en KPIs, productividad, calidad del trabajo, etc.)?
9. ¿Recopilamos feedback de los participantes de la capacitación para mejorar los programas futuros?
10. ¿El presupuesto asignado para la capacitación del personal es adecuado para cubrir todas las necesidades identificadas?
11. ¿Establecemos planes de desarrollo individual para cada empleado que incluyan objetivos de capacitación?
    

La idea final en este desafío particular, es que los stakeholders más importantes de Marketing y Ventas sepan usar los datos de su operación de cara a corregir lo que está mal y seguir haciendo lo que está bien.

Conclusión

La gestión y uso de los datos de ventas presentan múltiples desafíos, pero con las herramientas y estrategias adecuadas, es posible superar estos obstáculos. Mejorar la calidad de los datos, integrar diferentes fuentes, aprovechar el análisis predictivo y capacitar al personal son pasos fundamentales para lograrlo.