Los datos han revolucionado el mundo del marketing digital: podemos ver a tiempo real nuestros resultados y nos ayudan a mejorar nuestra toma de decisiones. En el mundo de las ventas también se ha producido el mismo fenómeno. Las métricas y los KPIs no solamente nos pueden ser útiles para evaluar nuestras acciones, sino también para hacer previsiones de ventas y resultados. Tenemos a nuestro alcance una gran cantidad de datos que nos pueden ayudar a detectar intenciones de compra, problemas en nuestro buyer journey y mucho más.
Con herramientas de ventas y CRM, como por ejemplo HubSpot, podemos elaborar dashboards que recojan nuestra posición global en cuanto a ventas. Así podremos ver de manera automatizada y a tiempo real qué clientes tenemos en cada fase del proceso de compra y cómo podemos maximizar resultados.
¿Qué son las técnicas de predicción?
La capacidad de anticiparse a futuros cambios e incertidumbres en el negocio es fundamental para garantizar el éxito. Las técnicas de predicción tienen como objetivo acotar estas incertidumbres, generando pronósticos de utilidad para:
- Anticipar demandas de clientes en distintos puntos de venta, teniendo en cuenta factores controlables, como el precio de venta, y factores externos, como calendarios laborales o efectos meteorológicos.
- Previsión de energía, ofrecer una previsión de la generación eléctrica de origen renovable y difícil gestión, como la eólica o la fotovoltaica.
- Predecir el desempeño del personal, como el posible rendimiento en ventas de un equipo comercial en base a los datos recogidos en sus pruebas de selección.
Gracias a las técnicas de predicción pueden obtenerse estimaciones sobre estas variables desconocidas, lo que permite una mejor planificación del negocio.
¿Cómo funcionan?
Con procedimientos semejantes a los de la clasificación automática, las técnicas de mencionadas se basan en la disciplina científica conocida como aprendizaje automático supervisado y otras relacionadas, como el estudio de series temporales. Estas técnicas analizan históricos de las métricas que hay que predecir y, mediante técnicas estadísticas, las relacionan con factores externos que puedan influenciarlas. De este modo se construye un modelo predictivo capaz de estimar los valores más probables que tendrán estas métricas en el futuro próximo.
De forma similar a los sistemas de clasificación, un modelo de regresión es una solución viva, que puede realimentarse de forma continua con nuevos datos a medida que se van obteniendo, reajustándose así de manera automática a cambios en tendencias o fenómenos inesperados.
Ventajas que aportan las técnicas de predicción:
- Reducción de la incertidumbre: En el negocio mediante la predicción de demandas de clientes, ventas u otras métricas de relevancia.
- Establecimiento de reglas de negocio: Más sólidas basadas en la fiabilidad y precisión de los métodos estadísticos.
- Alta velocidad de respuesta: Permitiendo la actualización de las métricas predichas, al ritmo al que llegan nuevos datos.
Con las técnicas de predicción nos anticipamos a cambios e incertidumbres en el negocio para garantizar el éxito y nos permite implementar reglas de negocio basadas en estas predicciones, por ejemplo, abasteciendo puntos de venta con mayor stock si se prevé una alta demanda o una alta volatilidad.
