Verdades y mentiras de la previsión de facturación

La mayoría de los sistemas CRM (Customer Relationship Management) gestionan sus presupuestos de forma automática para que pueda tener esta visión global. ¿Cómo funciona? Contabilizan todos los presupuestos pendientes con las ventas esperadas, la fecha límite y las correspondientes probabilidades dentro del software CRM. El software agrupa, por ejemplo, todos los presupuestos de los próximos seis meses por su fecha límite. Estos serían, en teoría, todas las ventas que podría conseguir. Por supuesto, esto no es tan fácil, ya que en la realidad es raro que todos los clientes acepten sus ofertas y tampoco tiene mucha relevancia la cantidad de personas a las que haya contactado. En función de cómo mantenga el envío de ofertas, mayor o menor cantidad de ellas se traducirán en un encargo real (último post: ofertas precipitadas). Para poder calcular de forma más precisa la previsión nosotros incluimos las probabilidades que ha indicado en los presupuestos.

Valor esperado = probabilidad presupuesto A * total del presupuesto A + probabilidad presupuesto B * total del presupuesto B

Al ponderar los presupuestos se consigue una idea más exacta sobre la facturación con la que puede contar. No obstante, al final las previsiones son datos de andar por casa, no una ciencia exactam y así es como deberían tratarse. Si valora de la forma más realista posible los parámetros del total del pedido y la probabilidad de que se lo acepten, el cómputo aproximado le dará la mejor previsión de su facturación.

Fuentes de errores comunes en la previsión

Da igual si prepara la previsión de forma manual en un Excel o si su software CRM le agrupa los datos, siempre suele haber fuentes comunes de errores que limitan en gran medida la fiabilidad de la estimación; aquí le indicamos las que, en nuestra experiencia, son las tres causas más comunes:

Ausencia de base de datos: planificar sin previsión partiendo de 2 ofertas

Para calcular una previsión válida necesita una base de datos suficiente, sino se cuelan errores inevitables. Un ejemplo: envía 100 cartas, de las cuales salen 20 reuniones y 2 de esas reuniones se convierten en un encargo real. Matemáticamente eso se traduce en un ratio de conversión del 2 %, pero no implica que se vayan a conseguir 4 encargos si remite 200 cartas adicionales. El resultado depende de tantos factores (calidad de la carta, cambios de necesidad, humor de cliente) que es tan probable conseguir que le acepten 2 ofertas más como que acepten 6, lo que desbarata todos los resultados de sus cálculos y reduce prácticamente al absurdo la relevancia de su previsión.

Estimación errónea de la probabilidad

El hecho de poder indicar en el sistema CRM cada uno de los pasos porcentuales no ayuda por sí solo. ¿El 40 o el 60 % de probabilidad? ¿El 20 o más bien el 30%? Lo único que cuenta para el vendedor es un 0 o un 100 %: ganar o perder, todo lo demás es mera especulación. Esta última puede mejorar con la experiencia del vendedor, pero sigue siendo en gran parte solo una sensación. Por ello, lo mejor: keep it simple. No gaste tiempo innecesario en conseguir la máxima precisión aparente. La fiabilidad de los valores de la previsión aumenta con una mayor base de datos.

Falta de la relación causa y efecto

Cuando las correlaciones se tratan como causas, una previsión se vuelve rápidamente inservible. Imagine que ha bajado de nuevo los precios y que ha enviado 100 ofertas nuevas, pero esta vez consigue 30 reuniones y, de ellas, 3 pedidos. Ello se correspondería con un ratio de conversión de un 50 % mejor ¿Todo ello solo basado en su nueva política de precios? No, no necesariamente. Puede que el momento fuese más oportuno porque remitió las ofertas en una época en la que a las empresas aún les quedaban presupuestos para asignar. Puede que el precio no desempeñara papel alguno. El resultado es que al final sigue apostando por precios inferiores a los que podría realmente vender.

Resumen

Espero que el artículo le resulte de ayuda para comprender la previsión. Utilice este instrumento de ventas para controlar y planificar dentro de su empresa. Pero empléelo de forma consciente, sabiendo que la previsión, sobre todo en empresas pequeñas con una base de datos reducida, sigue siendo una sensación o una dirección aproximada. Y de esa forma deberían tratarse.

Sobre todo en el caso de la mayoría de las PYMES, centrarse demasiado en una previsión detallada resulta exagerado y solo constituye en algo que consume tiempo. Por ello, en CentralStationCRM hemos apostado por un modelo de previsión lo más sencillo posible. Además de los ganados o perdidos, se puede asignar una probabilidad del 25, el 50 o el 75 %, que puede utilizarse o no, según se prefiera.

Este artículo forma parte de nuestra serie sobre principios básicos de las ventas. Tal vez le interesen el resto de ellos:

Parte 1: Tipos de ventas: ¿qué opciones tengo?

Parte 2: Preparación de las ventas: ¿a quién debo abordar?

Parte 3: Datos de contacto para sus ventas: ¿dónde y cómo?

Parte 4: Frío y caliente en ventas: ¿cuál es la diferencia?

Parte 5: Ventas en PYMES: así se insiste de la forma adecuada para avanzar

Parte 6: La reunión de ventas: convencer a sus clientes

Parte 7: Ventas: preparar un presupuesto/oferta excelente

Parte 8: Marketing de recomendación: cómo puede conseguir nuevos clientes a través de los ya existentes

Parte 9: Técnica de ventas "en caliente": ¿qué debo tener presente y qué mejorar?

Parte 10: Marketing y ventas: detectar las preguntas y los miedos de los clientes

Parte 11: Errores comunes en las ventas: ofertas/presupuestos precipitados