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Gestión de la fuerza de ventasy rendimiento comercial: cómo utilizarherramientas de business intelligencepara su optimizac...
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Gestión de la fuerza de ventas y rendimiento comercial: cómo utilizar herramientas de business intelligence para su optimización

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Ponencia de Fernando Rivero - Socio director de Marketing de tatum, para la Jornada de Marketing y Ventas dentro del Foro Profesional de Inteligencia de Negocio - Madrid - Junio 2013, sobre la Gestión de la fuerza de ventas y rendimiento comercial: cómo utilizar herramientas de business intelligence para su optimización

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Gestión de la fuerza de ventas y rendimiento comercial: cómo utilizar herramientas de business intelligence para su optimización

  1. 1. Gestión de la fuerza de ventasy rendimiento comercial: cómo utilizarherramientas de business intelligencepara su optimizaciónFernando Rivero - @Fernando_RiveroSocio-Director de Marketing – TatumMadrid11 de junio de 2013
  2. 2. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroCaso:Segmentaciónde la red de mediaciónde una entidad aseguradora
  3. 3. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAntecedentes
  4. 4. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroDefinición de variables y construcción de algoritmoVariables PonderaciónPrima emitida X%Resultado operativo X%Siniestralidad X%Póliza/cliente X%Antigüedad X%Pólizas X%Otras variables X%100%VM= (V1)(Pond1) + (V2)(Pond2) … + (Vn)(Pondn)Pondn= 100%Podría plantearse completar el análisis estimando también el valor potencial de un mediador
  5. 5. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAnálisis de datos1832.00036116 8 5 6 4 1 10 1 2 3 4 5 6 a 10 11 a 50 51 a100100 a1.000500 600 670 5513301171,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5Pólizas/cliente80%20%30%70%PrimasMediadoresMediadores/prima emitida
  6. 6. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroConfiguración de tramosMediadores ordenados por prima emitida+ primas- primasPuntode corte20% primas80% primasPromedio Valor 5+ desviación estándar Valor 6- desviación estándar Valor 4Promedio Valor 2+ desviación estándar Valor 3- desviación estándar Valor 1Tramo 1Tramo 2Tramo 3Tramo 4Tramo 5Tramo 6
  7. 7. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroMediadores ordenados por siniestralidad/prima+ siniestralidad/primas% agrupado primas20% primas  > 80% siniestralidad/prima Valor 120% primas  >60% - <70% siniestralidad/prima Valor 3- siniestralidad/primas0%primas100%primas20% primas  >30% - <60% siniestralidad/prima Valor 420% primas  <30% Valor 520% primas  >70% - <80% siniestralidad/prima Valor 2Configuración de tramos
  8. 8. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroNivel de mediadoresABCDPlatinoOroPlataBronce Análisis de resultadosModelo de segmentación definitivoSelección de las variables desegmentaciónDiseño de los segmentos sobre unjuego de datos de pruebaPre testValidacióndel modeloAlcance
  9. 9. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroMediadores A B C DCondiciones económicas +++ ++ + +Estructura equipo +++ ++ ++ +Productos ++ +++ + +Herramientas + ++ +++ +++Servicio +++ ++ + +Atención en servicio +++ ++ + +Autonomía + ++ +++ +++Reconocimiento +++ ++ + +Técnico comerciales + ++ +++ +++Formación + ++ +++ +++Diseño de la oferta de valor por segmentos
  10. 10. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroCaso:Medición del éxito comercialde una sucursal bancaria
  11. 11. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAntecedentes
  12. 12. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroDefinición de KPI’sVolumen deNegocioClientesActivosRentabilidad Fidelización ProductosClientesactivosParticulares/EmpleadoComercios/EmpleadoEmpresas/Empleado% Clientes < 16 años sobre el total de clientes% Clientes 17-30 años sobre el total de clientes% Clientes 31-65 años sobre el total de clientes% Clientes >65 años sobre el total de clientes
  13. 13. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAnálisis de cada KPIActivo/Empleado1 A XXX Zona x PARTICULARES 2033 4.471.540,002 B XXX Zona x PARTICULARES 2050 4.253.268,603 C XXX Zona x PARTICULARES 2014 3.678.964,384 A XXX Zona x PARTICULARES 1006 6.836.669,005 B XXX Zona x PARTICULARES 2048 3.472.629,006 C XXX Zona x PARTICULARES 1022 9.276.361,20… … … … … … …… … … … … … …3.989.649,52CódigoOficina Prov Municipio Zona Tipo bancaPROMEDIOTotal Pasivo/Emple. P dentro B/Empl. P fuera B/Empl.TotalesPart/Empl.%<=16/totalPart.% 17-30/total Part.% 31-65/total Part.% >65 odesc/total Part.TotalesEmpr/Empl.% Altrent./totalPart.Partic. Altrent./Empl.% Altvinc./total Part.Partic. Altvinc./Empl.1 A XXX Zona x PARTICULARES 4 4.611.827,67 6.735.659,33 5.964.389,33 771.270,00 397,00 7,72% 14,86% 52,31% 25,10% 31,00 7,39% 29,33 8.530,23 12.263,02 0,14% 1,13 30,81% 122,33 45 42 B XXX Zona x PARTICULARES 16 5.055.059,50 6.081.437,50 5.679.480,00 401.957,50 393,00 2,93% 12,47% 57,76% 26,84% 41,00 11,90% 46,75 7.082,55 9.690,00 1,13% 1,28 33,78% 132,75 49 53 C XXX Zona x PARTICULARES 26 3.200.854,00 7.324.029,40 6.970.342,60 353.686,80 484,20 5,33% 13,30% 53,53% 27,84% 24,20 5,87% 28,40 5.382,10 7.743,61 3,09% 1,31 30,57% 148,00 44 64 A XXX Zona x PARTICULARES 28 5.870.520,60 5.427.996,00 5.076.558,20 351.437,80 436,00 3,99% 11,47% 53,35% 31,19% 20,40 7,39% 32,20 11.922,72 15.357,39 2,51% 1,31 22,16% 96,60 35 55 B XXX Zona x PARTICULARES 29 3.953.513,80 6.460.135,20 6.112.188,40 347.946,80 480,80 4,20% 12,15% 55,45% 28,20% 31,40 4,28% 20,60 6.631,64 8.833,70 4,92% 0,94 23,42% 112,60 37 46 C XXX Zona x PARTICULARES 34 5.529.536,33 7.526.648,00 7.159.473,00 367.175,00 394,00 3,47% 12,01% 51,78% 32,74% 22,67 8,29% 32,67 6.330,71 8.552,14 0,92% 1,13 31,47% 124,00 46 4… … … … … … 3.270.787,67 5.259.735,33 4.859.637,00 400.098,33 437,67 7,08% 10,21% 45,47% 37,24% 17,33 5,18% 22,67 6.562,74 8.865,46 1,84% 1,06 25,67% 112,33 41 4… … … … … … 3.620.761,40 9.746.262,40 9.434.382,20 311.880,20 520,40 4,42% 10,22% 49,54% 35,82% 30,20 5,19% 27,00 3.778,23 6.838,38 0,50% 0,86 24,17% 125,80 38 43.989.649,52 5.173.912,30 4.365.838,99 808.073,31 351,38 4,01% 14,67% 59,05% 22,28% 27,19 7,87% 27,20 6.983,30 10.020,72 3,95% 1,67 32,52% 111,49 49,44 5Prod.Puntos mediosvinculación porcli.FidelizaciónTotalProductos/cli.Oficina Prov CódigoTipo bancaZonaMunicipioActivo/EmpleadoPasivoVolumen negocio RentabilidadEmpresasMargenfinanciero/Empl.Margenordinario/Empl.ÍndicemorosidadParticularesClientes activosParticulares ParticularesPROMEDIO
  14. 14. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroPerfil de oficina para cada tipología de mercado y territorialGlobal T 1 T 2 T 34.825.277,98 5.502.535,35 4.363.479,93 4.736.847,965.186.967,06 5.682.275,64 5.062.621,30 4.615.498,224.506.084,26 5.283.971,24 4.038.628,81 4.254.988,75680.882,80 398.304,40 1.023.992,49 360.509,47316,08 345,05 307,17 286,544,41% 6,04% 3,08% 4,74%13,71% 14,04% 13,17% 14,39%58,62% 56,43% 59,39% 60,62%23,26% 23,49% 24,37% 20,25%23,01 26,02 19,62 25,7826,84% 24,54% 27,12% 30,22%86,45 84,51 87,24 87,9988.615,61 70.512,34 102.361,47 87.649,91122.488,52 102.794,73 140.397,21 114.419,535,97% 9,22% 3,92% 5,18%2,23 1,83 2,60 2,0340,04% 40% 40,51% 39,43%128,37 135,82 129,67 112,2458,54 57,49 60,06 56,78656,18 608,85 741,63 536,0747,34 40,49 56,79 36,87181,84 190,39 180,73 169,5310,65 6,37 15,75 6,02145,31 129,63 172,93 107,1752,63 56,63 52,95 44,866,80 14,91 1,56 5,0634,84 44,87 23,97 43,1222,40 9,54 39,42 4,4645,56 30,71 62,29 31,8468,41 50,24 91,56 45,2240,40 35,09 43,67 41,93PERFIL TIPO OFICINAS BANCA PARTICULARES Y COMERCIOSSeguros Vida-Riesgo/Empl.Seguros Diversos/Empl.PAC/Empl.Banca electrónica/Empl.Pensiones/Empl.Prést. Consumo/Empl.Hipot./Empl.Seguros Vida Ahorro/Empl.FidelizaciónTotal Productos/cli.% Alt vinc.C1+C3/total Part.Partic. Alt vinc.C1+C3/Empl.Puntos medios vinculación por cli.ProductosProd.tot./EmplTarjetas créd./Empl.Tarjetas déb./Empl.TPV´s/Empl.Rentabilidad% Alt rent.C1+C2/total Part.Partic. Alt rent.C1+C2/Empl.Margen financiero/EmplMargen ordinario/Empl.Índice morosidadClientes activosTotales Part/Empl.% <=16/total Part.% 17-30/total Part.% 31-65/total Part.% >65 o desc/total Part.Totales Empr/Empl.INDICADORESVolumen negocioActivo/Empl.Total Pasivo/Empl.P dentro B/Empl.P fuera B/Empl.
  15. 15. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroGap de negocio para cada KPI
  16. 16. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroRanking de oficinas para cada KPI1 A XXX Zona x PARTICULARES 2033 0,95 10 Grupo óptimo2 B XXX Zona x PARTICULARES 2050 0,90 9 Grupo óptimo3 C XXX Zona x PARTICULARES 2014 0,89 9 Grupo óptimo4 A XXX Zona x PARTICULARES 1006 0,88 9 Grupo óptimo5 B XXX Zona x PARTICULARES 2048 0,84 8 Grupo óptimo6 C XXX Zona x PARTICULARES 1022 0,83 8 Grupo óptimo7 A XXX Zona x PARTICULARES 16 0,83 8 Grupo óptimo8 B XXX Zona x PARTICULARES 2016 0,78 8 Grupo óptimo9 C XXX Zona x PARTICULARES 2099 0,76 8 Grupo óptimo10 A XXX Zona x PARTICULARES 2006 0,75 8 Grupo óptimo11 B XXX Zona x PARTICULARES 3110 0,75 8 Grupo óptimo12 C XXX Zona x PARTICULARES 1070 0,75 8 Grupo óptimo13 A XXX Zona x PARTICULARES 2082 0,74 7 Grupo óptimo14 B XXX Zona x PARTICULARES 1004 0,71 7 Grupo óptimo15 C XXX Zona x PARTICULARES 90 0,71 7 Grupo óptimo16 A XXX Zona x PARTICULARES 2025 0,71 7 Grupo óptimo17 B XXX Zona x PARTICULARES 2049 0,70 7 Grupo óptimo18 C XXX Zona x PARTICULARES 4 0,70 7 Grupo óptimo19 A XXX Zona x PARTICULARES 1018 0,70 7 Grupo óptimo20 B XXX Zona x PARTICULARES 1068 0,70 7 Grupo óptimo21 C XXX Zona x PARTICULARES 1051 0,69 7 Grupo óptimo22 A XXX Zona x PARTICULARES 2034 0,69 7 Grupo óptimo23 B XXX Zona x PARTICULARES 56 0,64 6 Grupo óptimo24 C XXX Zona x PARTICULARES 2030 0,63 6 Grupo óptimo25 A XXX Zona x PARTICULARES 96 0,58 6 Grupo óptimo26 B XXX Zona x PARTICULARES 1010 0,58 6 Grupo óptimo27 C XXX Zona x PARTICULARES 51 0,58 6 Grupo óptimo28 A XXX Zona x PARTICULARES 94 0,55 6 Grupo óptimo29 B XXX Zona x PARTICULARES 2015 0,55 6 Grupo óptimo30 C XXX Zona x PARTICULARES 34 0,53 5 Grupo óptimo31 A XXX Zona x PARTICULARES 59 0,53 5 Grupo óptimo32 B XXX Zona x PARTICULARES 28 0,51 5 Grupo óptimo33 C XXX Zona x PARTICULARES 72 0,50 5 Grupo óptimo34 A XXX Zona x PARTICULARES 1021 0,50 5 Grupo óptimo35 B XXX Zona x PARTICULARES 2043 0,49 5 Grupo óptimo36 C XXX Zona x PARTICULARES 2021 0,49 5 Grupo óptimo37 A XXX Zona x PARTICULARES 43 0,49 5 Grupo óptimo38 B XXX Zona x PARTICULARES 2009 0,49 5 Grupo óptimo39 C XXX Zona x PARTICULARES 1005 0,46 540 A XXX Zona x PARTICULARES 3119 0,46 541 B XXX Zona x PARTICULARES 70 0,46 542 C XXX Zona x PARTICULARES 1001 0,46 5IRC totalCódigoOficina Prov Municipio Zona Tipo banca
  17. 17. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroCaso:Mejora de laefectividad comercialdel equipo comercial
  18. 18. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAntecedentesDesempeñocomercialEfectividad de lafuerza deventasFactores quepueden incidir en eldesempeñocomercialControlablesNoControlables
  19. 19. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroModelizando la actividad comercialEfectividadComercialÍndice de LogrosControlEstratégicoComercialDirectores deZona / OficinaRendimientoComercialGestoresComercialesConocimientotécnicoVenta adaptativaTrabajo enequipoPlanificacióncomercialEntrevista deventasSeguimientoSeguimientoDirecciónEvaluaciónRecompensa
  20. 20. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroAnálisis de los Directores de Zona
  21. 21. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroPuntuación de los Directores de ZonaCEC DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa<5 4,67 4,25 4,85 5,305-6 5,65 5,12 5,90 5,98>6 5,97 6,02 6,46 6,84Total 5,63 5,28 5,94 6,15CEC DZ<5 4 11,43% 99 10,27%5-6 21 60,00% 585 60,68%>6 10 28,57% 280 29,05%Total 35 964Nº Zonas Nº Oficinas
  22. 22. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroPerfil de los mejores Directores de ZonaEdad DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa CEC DZ<=40 5,60 5,27 5,83 6,04 5,6941-50 5,64 5,34 6,09 6,29 5,84>50 5,83 4,90 6,00 6,20 5,73Total general 5,63 5,28 5,94 6,15 5,75Sexo DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa CEC DZHombre 5,63 5,26 5,89 6,13 5,73Mujer 5,63 5,40 6,24 6,24 5,88Total general 5,63 5,28 5,94 6,15 5,75
  23. 23. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroPuntuación de los Gestores ComercialesRC total 5,63Conocimiento técnico 5,34Venta adaptativa 5,42Trabajo en equipo 5,64Planificación comercial 5,76Entrevista de ventas 5,86Seguimiento 5,79RC Conocimiento técnico Venta adaptativa Trabajo en equipo Planificación comercial Entrevista de ventas Seguimiento<5 4,30 4,13 4,24 4,52 4,74 4,745-6 5,21 5,29 5,53 5,67 5,76 5,70>6 6,02 6,18 6,43 6,44 6,51 6,40Total general 5,34 5,42 5,64 5,76 5,86 5,79RC<5 71 14,40%5-6 261 52,94%>6 161 32,66%Total general 493 100,00%Nº Oficinas
  24. 24. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroCorrelaciónEfectividadComercialControlEstratégicoComercialRendimientoComercialCECDZCECDOCEC DZ CEC DO<5 5,445-6 5,67>6 6,18Total general 5,75CEC DO RC<5 4,895-6 5,48>6 6,04Total general 5,63RC Índice de logros<5 4,285-6 4,93>6 5,50Total general 5,03Según datos base de evaluación ascendente para el CEC DZCEC DO Índice de logros<5 4,425-6 4,89>6 5,36Total general 5,03Los análisis constatan que la Efectividad Comercial es consecuenciadirecta de un buen Rendimiento Comercial apoyado por un adecuadoControl Estratégico Comercial.
  25. 25. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroComparativa entre índice de logros y Control Estratégico Comercial
  26. 26. Los sistemas de BI aplicados a lafuerza de ventasFernando Rivero - @Fernando_RiveroExplotación de resultadosRendimiento comercialEfectividadcomercial5,635,0362 oficinas(12,5%)Oficinas sin método pero conaltos resultados. A largo plazola falta de método puedeincidir en dichos resultados:necesario trabajar en losaspectos relevantes delrendimiento en laorganización.181oficinas(36,7%)154 oficinas(31,2%)Oficinas sin método y sinresultados: trabajar enconstruir un Modelo comercialcomo vía a la efectividadcomercial.96 Oficinas(19,4%)Oficinas que trabajan biencomercialmente hablando peroque no alcanzan resultados:¿problemas de ubicación?;¿problemas de competitividad:producto?; ¿perfilesinadecuados?
  27. 27. Gestión de la fuerza de ventasy rendimiento comercial: cómo utilizarherramientas de business intelligence para su optimizaciónFernando Rivero@Fernando_RiveroSocio-Director de Marketing – Tatum

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