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Atinar en las previsiones de venta

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Una de la herramientas más necesarias para conseguir eficacia en la acción de ventas es la previsión (forecast) de ventas. Su precisión mejora la fiabilidad de entrega que a  su vez incrementa la satisfacción del cliente y las ventas subsiguientes;  así como un ahorro considerable de costes de producción a través de mejor manejo del proceso logístico de fabricación y distribución, reduciendo todo lo que implican los gastos  financieros y operativos de  almacenaje e inventarios. Para ciertas organizaciones que están cotizadas en las bolsas de valores, exageradamente se dice que es más importante acertar en la cifra de facturación que aumentar las ventas (1).

Investigaciones sobre la bondad del método de previsión de ventas indican que, en general,  las empresas están descontentas sobre los resultados (2), dada la importancia que se da a contar con un método preciso de previsión.

 En casos, se utilizan criterios subjetivos y puramente valorativos.  Para la empresas que fabrican bajo pedido y manejan el embudo de ventas como modo de gestionar las oportunidades, hay un método para andar por casa, que consiste en pedir una cartera de oportunidades de tres a uno; si se tiene el objetivo de ingresar 100, se necesita una lista de oportunidades de 300 (3 x 1), asumiendo que la razón de transformación de la lista de oportunidades es un 33%.  

Si bien la tarea de prever no es una ciencia exacta, la previsión  mejora a través de criterios objetivos más detallados, como éste que sigue en un ejemplo para 6 oportunidades de la A a la F:

Periodo Siguiente (S):

Oportunidad A  por 100 en fase de calificación. Se computa al 25% por 25 (100 x 0,25)

Oportunidad B por 40 en fase de propuesta. Se computa al 50 % por 20 (40 x 0,50)

Oportunidad C por 50 en fase de negociación. Se computa al 75 % por 35 (50 x 0,75)

Total previsión para S:  80  a partir de una cartera de 190, lo que supone una razón de transformación (win rate) del 42,1 %

Periodo que Sigue al Siguiente (S+1):

Oportunidad D  por 100 en fase de identificación. No se considera  (100 x 0,00)

Oportunidad E por 60 en fase de propuesta. Se computa al 50 % por 30 (60 x 0,50)

Oportunidad F por 30 en fase de negociación. Se computa al 75 % por 22,5 (30 x 0,75)

Total previsión para S+1:  55,5  a partir de una cartera de 190, siendo la razón de transformación del 29,2 %.

Como en el ejemplo anterior, para unos es más manejable usar factores de probabilidad (odds ) fijos, según la fase del ciclo, lo que supone una simplificación grande pero en casos es suficiente. Para otros, hay que introducir factores variables, más o menos  objetivos basados en datos históricos de  sector, cliente, territorio, estación del año, etc. o bien en criterios de ocasión como son la urgencia del cliente y sus criterios de decisión o la fuerza de nuestra propuesta (3).

Indudablemente será superior el método de previsión que contenga un mecanismo de retroinformación, consistente en  medir e informar de las desviaciones.  También debe considerarse incorporar la rendición de cuentas (accountability), de forma que cada vendedor, director de cuentas o director de ventas sea responsable de sus previsiones. Por último, se utiliza el concepto de planificar por consenso (consensus meeting) (4), de forma que lejos de encumbrar una opinión individual o funcional, se toma lo mejor de la previsión de la dirección de ventas, operaciones, finanzas y otros, de modo que de forma colaborativa se gana precisión en la previsión y unidad de acción, al considerar más puntos de vista puestos todos en común simultáneamente.

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(1)    Ian Brodie el 17 de febrero 2009 publicó el post  Optimism vs. Accuracy –  The Rainmaker Paradox en el blog  de su nombre http://www.ianbrodie.com/mindset/optimism-accuracy-rainmakers-paradox/

(2)    Donal Daly en el post The Results Are In (and it’s not pretty) en el blog Sales 2.0 Network el 13 de mayo 2010 http://sales20network.com/blog/?p=624

(3)    David Brock el 16 de julio 2010 en su blog Partners in Excellence el post The Most Used – Useless Metric in Sales http://partnersinexcellenceblog.com/the-most-used-useless-metric-in-sales/

(4)     Steelwedge Software en Forecast Accuracy Measurement  en el blog Perspectives on Sales & Operations Planning el 22 de junio 2010 http://www.steelwedge.com/blog/forecast-accuracy-measurement.html


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gravatar.comAutor: Aplicación forecast de ventas

Qué completo, muchas gracias. Estoy haciendo un trabajo para la universidad de todo lo relacionado con los forecast de ventas y me ha parecido super interesante el ejemplo que pone. Todavía no soy una gran experta puesto que acabo de empezar a informarme pero me ha ido muy bien su artículo.

Muchas gracias y que pase unas felices fiestas,
Zaira.

Fecha: 23/12/2013 16:44.


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