En esta página
- Por qué se ignoran la mayoría de las puntuaciones de probabilidad de cierre
- Cómo es en realidad una versión valiosa
- Previsión: convertir las puntuaciones de las oportunidades en una cifra sobre la que el equipo directivo pueda actuar
- El problema de higiene de datos subyacente a cada puntaje
- Cómo debería usar realmente el puntaje un gerente de ventas
- Preguntas que debes hacer antes de confiar en el puntaje de un proveedor
- Preguntas frecuentes
Una puntuación de «probabilidad de cierre» en una oportunidad de tu CRM es o bien la cifra más útil de la página o bien la más ignorada, y la diferencia no está en las matemáticas. Está en si la puntuación refleja lo que realmente predice un cierre en tu pipeline específico o si se trata de un modelo genérico tomado del cliente promedio de un proveedor. Esto es lo que distingue una función de probabilidad de cierre en la que vale la pena confiar de otra que solo sirve de adorno.
Por qué se ignoran la mayoría de las puntuaciones de probabilidad de cierre
Una puntuación basada únicamente en la etapa y los días en la etapa trata todas las oportunidades en «Propuesta enviada» como si tuvieran la misma probabilidad de 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 comerciales se dan cuenta enseguida de que la cifra no refleja la realidad y, cuando se pierde esa confianza, nadie vuelve a mirar la columna; se convierte en papel tapiz de la página de la oportunidad.
Cómo es en realidad una versión 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 comunicación 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 contrastarse periódicamente con los resultados; una puntuación que era precisa el año pasado, pero que no se ha vuelto a entrenar con las oportunidades cerradas este año, se desviará silenciosamente y dejará de ser correcta.
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 incluirla en la cifra de este trimestre.
Ver a Hannah →El problema de higiene de datos subyacente a cada puntaje
Un puntaje de probabilidad de éxito solo es tan bueno como los campos del CRM que lo alimentan; esto detecta la etapa mal etiquetada o el registro obsoleto que silenciosamente reduce la precisión de todo el modelo.
Ver a Corvin →Cómo debería usar realmente el puntaje un gerente de ventas
Usa el puntaje para señalar qué acuerdos 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 el puntaje de un proveedor
Pregunta con qué datos se entrena realmente el modelo y si se ha comparado con tus propios datos históricos de acuerdos ganados y perdidos o con un conjunto de datos genérico. Pregunta con qué frecuencia se vuelve a entrenar. Y observa qué ocurre con el puntaje de un acuerdo cuando un promotor deja de responder durante dos semanas; si la cifra no cambia, en realidad no está modelando el riesgo, sino solo la etapa y la fecha.
Preguntas frecuentes
¿Deberían los representantes anular alguna vez un puntaje 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 un puntaje entrenado con datos obsoletos se desvía sin que nadie lo note.
¿Es útil un puntaje de probabilidad de éxito para un pipeline pequeño? Necesita suficientes acuerdos históricos cerrados como ganados y perdidos para significar algo; un equipo con menos de unas pocas docenas de acuerdos cerrados debería tratar cualquier puntaje como una estimación aproximada, no como una cifra exacta.