Modelo para el análisis de la #cartera de #clientes

Muchas veces participo y escucho hablar del bigdata y como esto modificará el negocio. El Bigdata en definitiva la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

El objetivo con el Big Data, al igual que los sistemas de análisis tipo CRM, es convertir el Dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. Pero el Big Data, más que una cuestión de tamaño, es una oportunidad de negocio. Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos.

Pero mi experiencia, con muchas de las pymes con las que he trabajado, en muchos casos no tiene ni tan siquiera un modelo de análisis para obtener información clave de la actividad de venta con sus clientes.

Conocer a nuestro clientes es una de las claves para lograr definir una estrategia de marketing, estrategia comercial y por supuesto plan de expansión.

Evolución de la cualificación de contactos en una empresa:

  • Prospect: Creemos que podría llegar a ser cliente
  • Lead: Además de tener indicios, sabemos que ha mostrado interés por nuestros productos
  • Cliente: Cuando el contacto comercial efectúa la compra

Las empresas están en poder de los datos que recojamos de nuestros clientes, leads y prospects, en cada operación de ventas, contacto o petición de información. Pone en marcha un proceso que nos ayude a pasar de tener solamente datos a crear información interna que nos permita añadir valor a la toma de decisiones. Si disponemos de una aplicación CRM es importante obtener datos básicos, como: potencial de compra estimado, productos por los que se ha interesado, fecha del contacto, fecha de la próxima acción a realizar y otros detalles sobre la relación que se ha establecido.

En todo caso el paso primer es localizar los datos y empezarlo a recopilar con regularidad.

Tabla de recogida de datos

Vendedor: (Nombre)
Fecha:
Especialidad, Línea, Área:
CUENTAS QUE FORMAN ESTA CARTERA:
No. Cuentas: F.A No. Cuentas: F.M No. Cuentas: F.B Total de Cuentas:
% % % 100 %
POR TIPO DE CUENTA:
Tipo: Número de Cuentas: Porcentaje:
Cuentas Grandes:
Cuentas Medias:
Cuentas Pequeñas
Cuentas Nuevas:
Total: 100%
PROSPECTOS: (Clientes Potenciales trabajándose actualmente por el vendedor.)
No. De Prospectos: Potencial Percibido (Marque con X.)
F.A. F.M F.B.
¿Cuáles son las 10 mejores cuentas activas de esta cartera?(En orden descendente de mayor a menor.)
Cuenta: Facturó el año pasado: Ha facturado este año: Proyección para final de año:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
¿Cuáles son las 10 mejores cuentas que presentan mayor potencial de crecimiento?
Cuenta: ¿En dónde, en qué, reside el potencial?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Notas importantes en relación con mi cartera:

Las empresas suelen conocer muy bien a sus 10 primeros clientes, pero nos resulta complicado sacar conclusiones sobre el perfil de nuestra cartera de clientes. ¿Os suena esto? Estoy hablando, por supuestos, de casos generales y para empresas con más de 100 clientes. Nuestro cerebro tiene ciertas dificultades para estructurar información y sacar conclusiones con gran cantidad de datos y más si son tan dispersos.

Hay otro error frecuente, solemos pensar que los mejores clientes son los que más nos compran, pero solemos olvidar, o restarle importancia, aquellos clientes que compran poco, pero tienen potencial para comprar más, o quizás aquello clientes que llevan muchos años comprándonos.

El coste de captar un cliente nuevo suele multiplicar entre 2 y 8 veces el coste de retener un cliente. También es cierto, que si no captamos clientes, corremos el peligro de  desaparecer. Una empresa que no capta clientes, tendrá los mismos clientes que hoy o menos, pero nunca más.

Conforme vayan desapareciendo los clientes, lo hará la empresa. Es evidente que lo que mejora el resultado del análisis es poder analizar el margen de contribución de cada cliente. A veces, nos deslumbramos por la capacidad de compra, pero no siempre muchos ingresos significan mucha rentabilidad.

Por lo tanto, aspectos a mejorar:

  1. Evitar sacar conclusiones solamente con los 10 mejores clientes
  2. Pensar en cómo evaluar los clientes por lo que compran y por lo que podrían llegar a comprar
  3. Analizar la antigüedad del cliente
  4. Analizar rentabilidad del cliente, no solo los ingresos

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