En la última década la información disponible a nivel mundial ha crecido de manera exponencial y esto ha provocado que muchas organizaciones y empresas quieran encontrar una forma de explotarlos para obtener un beneficio o ventaja competitiva.  Por lo que se han desarrollado sistemas computacionales para presentar la información en gráficos o estadísticas de tal forma, que un ser humano pueda interpretarlos y así generar valor a partir de estos. 

La mayoría de las decisiones en ventas están guiadas por datos que generan por sus actividades diarias. Esto provoca que las empresas inviertan en adquirir sistemas que le permitan gestionar las  relaciones con los clientes (CRM), automatizar sus campañas de marketing, generar nuevos prospectos (leads), entre otras muchas actividades que realizan. 

Sin embargo, los datos por sí mismo no garantizan el conocimiento y, por ende, se requiere de un análisis y tratamiento adecuado para que no se pierda información o exista una mala interpretación. Así, el valor no estará en los propios datos sino en la relación de estos entre sí. Por lo cual, se debe de establecer un modelo de datos estandarizado para que la información sea medible, comparable y significativa a un propósito.

Modelo de datos de la Metodología SaaS en Ventas

Hay que recordar que los cimientos de la metodología SaaS en las ventas es la cultura de ciencia, misma que utiliza a los datos como el lenguaje común para comunicar las diferentes áreas comerciales de las empresas que participan en el “customer journey”. 


Figura 1 . Los 7 momentos que experimenta un cliente en el "Bow tie funnel"

Además, la metodología SaaS en ventas es un sistema centrado en el cliente que busca que éste experimente siete momentos únicos (como se muestra en la Figura 1). Por ende, las empresas deben medir y optimizar alrededor de tres tipos de métricas:

 Métricas de volumen (#):miden cuántos clientes potenciales, acuerdos, reuniones, negocios ganados, entre otros.

Métricas de conversión (CR):miden cuántas entradas se necesitan para generar las salidas deseadas.


 Métricas de tiempo absoluto (ΔT): miden cuánto tiempo lleva convertir la entrada en salida.

Figura2. Representación gráfica entre la relación de las métricas que propone Saas.

 

Métricas de volumen

Las métricas de volumen miden cantidades presentes o generadas en cualquier etapa del “Customer Journey” (experiencia del cliente) En la siguiente figura se muestra cuales son los datos que se miden. 

Figura 3. Métricas de volumen a lo largo del "Customer Journey" (experiencia del cliente)

En la siguiente tabla se enlista el criterio que se mide junto con su respectiva definición. 

MétricaDefinición
ProspectoPersona que expresa interés visitando un sitio web u otro contenido
MQLProspecto calificado por marketing, es una persona que expresa interés y se ajusta al perfil de nuestro cliente objetivo.
MQACuenta calificada por marketing, es una compañía que se beneficio por nuestro producto o servicio.
SQLProspecto calificado por ventas, es una persona que experimenta un dolor y quiere tomar acción.
SALProspecto aprobado por ventas es una persona verificada por el equipo de ventas que se beneficia del impacto del producto o servicio.
CompromisoCompromiso mutuo para implementar una solución que logre impacto en el tiempo establecido
LiveEs un cliente incorporado a tiempo dentro del presupuesto y la solución puede generar impacto
MRRLa solución ofrece impacto una y otra vez y se asegura un flujo de ingresos recurrente
LTVLos ingresos que genera una cuenta a lo largo de su vida útil. Se la pérdida de clientes y los crecimientos de clientes actuales.
Tabla 1. Métricas de volumen definidas

Métricas de conversión

Las métricas de conversión miden el volumen de la salida de un proceso dividido por el volumen en la entrada (como se observa en la siguiente figura). Estas indican la velocidad a la que se está convirtiendo en cada paso.


Figura 4 Métricas de conversión a lo largo del "Customer Journey" (experiencia del cliente)

En la siguiente tabla se muestra las diferentes métricas de conversión y sus respectivas definiciones.


MétricaReferenciaDefinición
CR1PRO MQLEsta tasa indica la calidad de la base de datos.
CR2MQL SQLEsta tasa indica la calidad de los prospectos que se desarrollaron durante campañas de marketing
CR3SQL SALEsta tasa indica la calidad del trabajo que se hizo durante la prospección
CR4GanadosEsta tasa indica la calidad del proceso de ventas y de las habilidades de ventas
CR5Abandono durante onboardingEsta tasa indica la calidad el compromiso que tiene el cliente con la marca
CR6Abandono durante el usoEsta tasa indica que tan útil ha sido para el cliente el producto o servicio.
CR7ExpansiónEsta tasa indica el crecimiento del negocio durante la vida del contrato.
Tabla 2. Métricas de conversión definidas.

Métricas de tiempo absoluto

Las métricas de tiempo absoluto miden el tiempo que lleva convertir una métrica de volumen en otra métrica de volumen (como se observa en la siguiente figura). 


Figura 5. Métricas de tiempo absoluto a lo largo del "Customer Journey" (experiencia del cliente)

El tiempo que lleva convertir una métrica en otra está determinado no por la actividad real en el proceso sino por el tiempo de espera entre los procesos. Por ejemplo, puede tomar cinco minutos escribir una invitación por correo electrónico a un evento, pero puede tomar días obtener una respuesta.

En la siguiente tabla se muestra las diferentes métricas de tiempo absoluto y sus respectivas definiciones.


MétricaDefinición
Δ1
Duración entre la prospección antes de que se logre un compromiso. Indica la calidad del contenido.
Δ2
Duración de las campañas de prospección. Indica la calidad de las secuencias usadas.
Δ3
Tiempo que toma para agendar una reunión y convertirla en una oportunidad calificada.
Δ4
Tiempo que toma en cerrar una venta. Indica la habilidad de los vendedores para navegar a través del proceso del cliente
Δ5
Tiempo de vida que indica la complejidad de un producto
Δ6
Tiempo que pasa para que el cliente logre ver el impacto que tiene el producto o servicio.
Δ7
Tiempo que pasa para lograr un upsell, crossell, etc.
Tabla 3. Métricas de tiempo absoluto definidas

La metodología SaaS en las ventas es un modelo de ingresos recurrentes que se logra a través de actividades conectadas en serie que trabajan juntas en un sistema. Para aprovechar las características únicas de un sistema, las empresas deben de definir un modelo de datos estandarizado para que las áreas hablen el mismo lenguaje y así puedan realizar un análisis de la información precisa.

Autor
1. OPIT Corporativo, Karla Hinojosa
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