La previsión de ventas es la cifra más importante para cualquier organización. Constituye la base de todas las decisiones de inversión y gasto que impulsarán su crecimiento. Por lo tanto, el proceso de previsión de ventas es una actividad clave de la que no se puede prescindir. Es imprescindible que las empresas elaboren predicciones basadas en la demanda, el rendimiento y las tendencias para mantenerse a la vanguardia.
Además, el rápido ritmo de la industria tecnológica, que a menudo conlleva incertidumbre, hace que planificar con antelación sea aún más importante.
Sin embargo, en el mundo actual, la previsión de ventas supone un reto para muchas empresas, ya que no consiguen realizar previsiones precisas: menos del 20% de las organizaciones de ventas tienen una precisión de previsión del 75% o superior, según el Grupo Miller Heiman. La razón principal es la falta de una estrategia de previsión bien construida en toda la organización.
Afortunadamente, no tiene por qué ser así, ya que hay ciertas cosas que una empresa puede hacer para adelantarse a los acontecimientos y conseguir que los resultados imprecisos de las previsiones de ventas sean cosa del pasado.
Teniendo esto en cuenta, en el siguiente artículo examinaremos más de cerca el origen del problema y sugeriremos cómo aplicar prácticas adecuadas de previsión de ventas.
4 barreras para una previsión de ventas eficaz
Las prácticas de previsión de ventas son increíblemente útiles para las empresas en más de un sentido. Al fin y al cabo, permiten a las empresas estar mejor preparadas para acontecimientos futuros. Al mismo tiempo, la previsión de ventas garantiza que una empresa pueda tomar decisiones bien informadas utilizando datos fiables, en lugar de basarse en información que puede ser inexacta. Pero para obtener los mejores resultados, es importante adoptar la estrategia adecuada para evitar los errores comunes que muchas empresas de todo el mundo cometen continuamente.
01. Datos incompletos, incorrectos o no disponibles
Uno de los problemas más comunes que afectan a la precisión de las previsiones es la calidad de los datos. La mayoría de las organizaciones toman decisiones basándose en datos incompletos, incorrectos o no disponibles. Uno de los errores más comunes es no incluir los datos como motor clave de la estrategia empresarial. Afecta al tipo de datos de previsión que deben recopilarse en los procesos empresariales. Si no se ha tenido en cuenta, ya se está trabajando con una laguna importante.
Otros problemas comunes que afectan a la calidad de los datos pueden ser, por ejemplo, que un representante de ventas no disponga de información suficiente sobre los acuerdos establecidos y/o (que es la mayoría de las veces) que no introduzca la información en el CRM.
Esto último es especialmente un problema de comportamiento que suele producirse por dos motivos principales.
- Un estigma creado en torno a la introducción de datos en el CRM como ''administración''. Las organizaciones deben alejarse de este estigma e incorporar la recopilación y captura de datos como parte de las funciones de los representantes de ventas.
- El personal de ventas se muestra demasiado confiado, conservador o se empeña en maquillar sus previsiones de ventas.
02. Métodos subjetivos frente a cuantitativos
Debido a la desigualdad de los datos y, a menudo, en el caso de las grandes empresas, a las tecnologías (heredadas) desarticuladas que muestran cifras diferentes para la misma pregunta, las empresas no pueden utilizar técnicas cuantitativas para la previsión de ventas y recurren a su juicio o a decisiones de "dedo en el aire".
Uno de los errores más notables es utilizar métodos subjetivos de previsión de ventas, ya que a menudo se considera que proporcionan resultados inexactos (al menos cuando se utilizan por sí solos). Aprovechando los métodos cuantitativos de previsión de ventas, las empresas pueden hacerse una idea más precisa de lo que les espera en el futuro.
Por suerte, en los últimos años muchas empresas se han dado cuenta de que la previsión de ventas subjetiva puede mejorarse combinándola con métodos cuantitativos y basados en datos, que tienen fama de ser muy superiores a la hora de proporcionar predicciones para el futuro.
03. Falta de política y procesos de previsión en toda la organización
Aunque la previsión de ventas es una actividad empresarial clave que las organizaciones realizan con regularidad, no se han establecido procesos y políticas a nivel de toda la organización. La mayoría de las organizaciones tienden a utilizar un enfoque muy independiente de la previsión de ventas. Cada departamento funcional elabora una previsión de ventas orientada a sus necesidades específicas. El problema de este enfoque es la falta de integración funcional. La comunicación es escasa o nula, y no hay coordinación ni colaboración en el proceso.
Debido a ello, los distintos departamentos y regiones tienden a utilizar procesos y métodos de previsión diferentes sin alinearlos primero con las necesidades de toda la empresa. Las organizaciones con múltiples líneas de productos que se venden a través de diferentes rutas a los canales de mercado, en particular, necesitan considerar los métodos adecuados y un proceso para garantizar la visibilidad hacia arriba.
Aunque puede darse el caso de que sea necesario utilizar varios procesos y métodos, esta decisión debe ser tomada por toda la organización. La dirección puede entonces garantizar que se apliquen determinadas prácticas, hitos y normas de introducción de datos en toda la organización. Para ello, es imprescindible establecer un proceso de apropiación y gobernanza.
04. Falta de una cultura de precisión en las previsiones
Un estudio realizado por McCarthy en 2006 para explorar el cambio en la gestión de las previsiones de ventas durante un periodo de 20 años mostró que la familiaridad con los métodos cuantitativos estaba aumentando frente a los métodos subjetivos.
Sin embargo, la precisión seguía sin mejorar a pesar de disponer de herramientas y técnicas sofisticadas. El estudio concluyó que, incluso cuando se disponía de datos y las organizaciones podían utilizar técnicas cuantitativas por sí solas, esto no mejoraría la precisión, ya que es necesario que haya responsabilidad a nivel organizativo.
El rendimiento y la precisión de las previsiones de ventas sólo mejorarán cuando las empresas se comprometan a aumentar la inversión en más recursos y a crear procesos de previsión de ventas interfuncionales -cuantas más personas participen en el proceso de previsión, mayor será la precisión-; programas de formación no sólo para los encargados de las previsiones, sino también para las partes interesadas sujetas a las previsiones, a fin de que comprendan las técnicas, el proceso y los sistemas; por último, un sistema de recompensas por el rendimiento en la precisión de las previsiones.
Buenas prácticas para superar las barreras de la previsión de ventas
Si tu empresa se encuentra con todos los obstáculos mencionados para la precisión de las previsiones de ventas, es importante que des un paso atrás y reevalúes tus procesos y sistemas. Puedes dar los siguientes pasos para transformar tu empresa.
01. Revisa y organiza tus necesidades de previsión de ventas
- Las distintas áreas funcionales requieren previsiones a distintos niveles y ritmos.
- Ten en cuenta que puedes tener más de una línea de productos y artículos. Las organizaciones con líneas de productos limitadas pueden dedicar mucha más atención a cualquier previsión que las organizaciones con una línea de productos más amplia.
- ¿Cuáles son tus canales de distribución para estas líneas de productos? Un producto comercializado a través de diferentes canales, con su propio patrón de demanda, puede tener sus propias necesidades de previsión.
- Piensa en las diferentes regiones de comercialización, que tendrán diferencias regionales y, por tanto, cambiarán la demanda y el patrón de venta de un producto concreto.
- Por último, el grado de estacionalidad de los productos que comercializa afecta a las técnicas de previsión. También puede tratarse de una estacionalidad anual en función del mercado específico al que se venda. Por ejemplo, los nórdicos tienden a estar fuera durante las vacaciones de verano.
02. Crea una estrategia de datos en torno a tus necesidades de previsión de ventas
Evalúa los datos históricos de los que dispones, como velocidad, conversión, ciclos de venta y productividad. ¿Qué antigüedad tienen los datos? ¿Qué grado de detalle tienen? ¿Dispones de otros datos internos y externos para elaborar una previsión más completa? ¿Cuál es la precisión de los datos? ¿Qué datos hay que recopilar si hay lagunas?.
En una encuesta realizada por McKinsey, menos del 50% de las organizaciones utilizan realmente todos los datos de que disponen y que pueden contribuir a una previsión más precisa. A menudo, esto se debe a la falta de conocimiento sobre el estado de los datos de la organización. Por lo tanto, es fundamental contar con una estrategia de datos.
Una vez que puedas responder a estas preguntas, decide qué procesos empresariales deben ponerse en marcha para poder recopilar y capturar el movimiento de los datos. Piensa en los procesos de venta que has implantado: tienes que asegurarte de que estén claramente definidos y sean inequívocos. Las transiciones entre las etapas, así como los criterios de entrada y salida, son fundamentales para establecer hitos basados en pruebas. Es preferible que reflejen el comportamiento del comprador y no la actividad interna de ventas.
Por último, considera cómo analizarás estos datos y qué técnicas cuantitativas quieres utilizar frente a métodos subjetivos.
03. Crea un proceso de previsión de ventas consensuado
En un enfoque consensuado, se crea un comité de campeones para cada departamento funcional, así como un miembro a cargo del comité responsable de crear previsiones de ventas utilizando las aportaciones de cada departamento. De este modo se garantiza un alto nivel de comunicación entre departamentos, coordinación y colaboración.
Lo más importante es que haya integración funcional para mitigar problemas como la parcialidad y las cuestiones políticas. Aunque este enfoque requiere muchos recursos y tiempo, si se aplica correctamente puede dar lugar a previsiones de ventas superiores.
04. Instala sistemas de previsión adecuados
Al examinar los sistemas, hay que tomar 2 decisiones.
- El mejor lugar para capturar información en el proceso de ventas es tu CRM. Asegúrate de que dispones de un sistema sólido que pueda contener tus procesos y capturar los datos que necesitas en el proceso de captación de ventas para poder hacer previsiones.
- Dependiendo del nivel de técnicas cuantitativas utilizadas, puede optar por hacerlo manualmente utilizando una hoja de cálculo Excel (cuando se utiliza un conjunto de datos pequeño y técnicas sencillas). Sin embargo, es posible que necesites una tecnología de previsión de ventas más avanzada que pueda integrarse con tu CRM.
Asegúrate de haber considerado las mejores técnicas en función de los requisitos de tu empresa antes de adquirir este tipo de tecnología.
05. Crea una cultura de precisión en las previsiones de ventas
Cuando hablamos de precisión, hablamos de datos. Por tanto, al crear una cultura, ésta debe alinearse con la creación de una cultura de datos. La cultura organizativa puede acelerar la aplicación de los procesos y sistemas establecidos, amplificar su poder y garantizar que las personas de la organización hacen lo correcto.
Por lo general, la creación de una cultura debe venir de arriba abajo. Por eso, todos los responsables de departamentos funcionales deben hacer de ello su prioridad. En concreto, los responsables de ingresos son los encargados de los números. Su credibilidad se basa en la capacidad de prever y presentar sus cifras con exactitud, por lo que la precisión es su métrica de éxito número uno.
Parte de la creación de una cultura establecida consiste en responsabilizar a cada persona de la empresa de la captura de información precisa, rica e inteligente. Por tanto, asegúrate de que todos los miembros de la organización reciben formación sobre el por qué, el qué y el cómo.
Una de las herramientas más poderosas y eficaces de que dispone una organización para impulsar el comportamiento adecuado es la retribución. Piensa en establecer los sistemas de recompensa adecuados. Elabora el plan de compensación de ventas adecuado para vincular una parte a la precisión de las previsiones de ventas.
Un sistema conocido como "OFA" es un sistema de compensación basado en tres medidas: el objetivo fijado por la organización, la previsión dada por el representante de ventas y el rendimiento real en un trimestre determinado. Ofrece al representante de ventas la oportunidad de obtener bonificaciones basadas en su excelente capacidad de planificación. Sin embargo, un sistema de este tipo funciona bien con previsiones a corto plazo.
Conclusión
Por tanto, si quieres que la imprecisión en las previsiones sea cosa del pasado, es importante que reevalúes tu configuración actual y construyas las mejores bases y estructuras. Empieza por analizar tus líneas de productos, tus canales de distribución, tu salida al mercado y la estacionalidad.
La previsión de ventas debe implicar a todos los miembros de la empresa, ya que necesita información de todos los demás departamentos funcionales, como marketing, ventas y producto. Cada una de estas funciones necesita previsiones de ventas a los niveles y ritmos adecuados para elaborar planes eficaces.
Una vez comprendido esto, es importante considerar la estrategia y los sistemas de datos para construir una infraestructura estable. La previsión de ventas está inextricablemente entrelazada con los datos y los sistemas, de modo que si quiere gestionar el negocio con eficacia no puede prescindir de ellos.
Sin embargo, la pieza clave para mejorar las previsiones es crear una cultura de precisión en las previsiones de ventas. Después de todo, los pilares más importantes son las personas de tu organización.
