Una puntuación de «probabilidad de cierre» en una oportunidad de tu CRM puede ser la cifra más útil de la página o la más ignorada, y la diferencia no está en las matemáticas. Depende de si la puntuación refleja lo que realmente predice un cierre en tu canal de ventas específico o un modelo genérico tomado del cliente promedio de un proveedor. Esto es lo que distingue una función de probabilidad de cierre digna de confianza de una que solo sirve de decoración.
Por qué se ignoran la mayoría de las puntuaciones de probabilidad de cierre
Una puntuación basada únicamente en la etapa y los días transcurridos en ella trata todas las oportunidades en «Propuesta enviada» como igualmente propensas a cerrarse, sin importar quién sea el comprador, si un defensor ha dejado de responder o si la oportunidad ya se ha retrasado dos veces al siguiente trimestre. Los representantes aprenden rápidamente que la cifra no refleja la realidad y, cuando se pierde esa confianza, nadie vuelve a mirar la columna: se convierte en papel tapiz en la página de la oportunidad.
Cómo es una versión realmente valiosa
Una puntuación útil necesita señales específicas de cómo se comportan realmente las oportunidades en tu equipo: la recencia de la interacción (¿el comprador ha dejado de responder?), la interacción con varios contactos (¿hay más de un contacto o toda la oportunidad depende de una sola persona?), la velocidad de la oportunidad en relación con tu propio promedio histórico y las tasas de conversión de una etapa a otra, extraídas de tu historial real de oportunidades ganadas y perdidas, no de un referente del sector. El modelo también debería volver a comprobarse periódicamente con los resultados; una puntuación que era precisa el año pasado, pero que no se ha vuelto a entrenar con las oportunidades cerradas de este año, se desviará silenciosamente.
Previsión: convertir las puntuaciones de las oportunidades en una cifra sobre la que el equipo directivo pueda actuar
Sopesa cada oportunidad abierta según tus propias tasas históricas de cierre por etapa, en lugar de usar una probabilidad fija basada en el promedio del sector, antes de incorporarla a la cifra de este trimestre.
Ver a Hannah →El problema de higiene de datos que subyace a cada puntuación
Una puntuación de probabilidad de éxito solo es tan buena como los campos del CRM que la alimentan; esto identifica la etapa mal etiquetada o el registro obsoleto que está reduciendo silenciosamente la precisión de todo el modelo.
Ver a Corvin →Cómo debería usar realmente la puntuación un gerente de ventas
Usa la puntuación para identificar qué negocios necesitan una conversación de coaching real esta semana, en lugar de confiar ciegamente en la cifra o ignorarla por completo.
Ver a Daniel →Preguntas que debes hacer antes de confiar en la puntuación de un proveedor
Pregunta con qué datos se entrena realmente el modelo y si se ha comparado con tus propios datos históricos de negocios ganados y perdidos o con un conjunto de datos genérico. Pregunta con qué frecuencia se vuelve a entrenar. Y observa qué ocurre con la puntuación de un negocio cuando un promotor deja de responder durante dos semanas; si la cifra no cambia, en realidad no está modelando el riesgo, sino únicamente la etapa y la fecha.
Preguntas frecuentes
¿Deberían los representantes modificar alguna vez una puntuación de probabilidad de éxito? Sí, un representante que sabe que el comprador ha perdido el interés tiene información que el modelo aún no tiene y debería registrar ese contexto en lugar de confiar ciegamente en la cifra o ignorarla en silencio.
¿Con qué frecuencia debería volver a entrenarse el modelo? Como mínimo, trimestralmente, ya que las tasas de cierre y el comportamiento de los compradores cambian, y una puntuación entrenada con datos obsoletos se desvía sin que nadie lo note.
¿Es útil una puntuación de probabilidad de éxito para un pipeline pequeño? Necesita suficientes negocios históricos cerrados como ganados y perdidos para que signifique algo; un equipo con menos de unas pocas docenas de negocios cerrados debería tratar cualquier puntuación como una estimación aproximada, no como una cifra exacta.
