1.
Gestión de la fuerza de ventas
y rendimiento comercial: cómo utilizar
herramientas de business intelligence
para su optimización
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Socio-Director de Marketing – Tatum
Madrid
11 de junio de 2013

2.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Caso:
Segmentación
de la red de mediación
de una entidad aseguradora

3.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Antecedentes

4.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Definición de variables y construcción de algoritmo
Variables Ponderación
Prima 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.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Análisis de datos
183
2.000
361
16 8 5 6 4 1 1
0 1 2 3 4 5 6 a 10 11 a 50 51 a
100
100 a
1.000
500 600 670 551
330
117
1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5
Pólizas/cliente
80%
20%
30%
70%
PrimasMediadores
Mediadores/prima emitida

6.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Configuración de tramos
Mediadores ordenados por prima emitida
+ primas
- primas
Punto
de corte
20% primas
80% primas
Promedio Valor 5
+ desviación estándar Valor 6
- desviación estándar Valor 4
Promedio Valor 2
+ desviación estándar Valor 3
- desviación estándar Valor 1
Tramo 1
Tramo 2
Tramo 3
Tramo 4
Tramo 5
Tramo 6

7.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Mediadores ordenados por siniestralidad/prima
+ siniestralidad/
primas
% agrupado primas
20% primas  > 80% siniestralidad/prima Valor 1
20% primas  >60% - <70% siniestralidad/prima Valor 3
- siniestralidad/
primas
0%
primas
100%
primas
20% primas  >30% - <60% siniestralidad/prima Valor 4
20% primas  <30% Valor 5
20% primas  >70% - <80% siniestralidad/prima Valor 2
Configuración de tramos

8.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Nivel de mediadores
A
B
C
D
Platino
Oro
Plata
Bronce Análisis de resultados
Modelo de segmentación definitivo
Selección de las variables de
segmentación
Diseño de los segmentos sobre un
juego de datos de prueba
Pre test
Validación
del modelo
Alcance

9.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Mediadores A B C D
Condiciones económicas +++ ++ + +
Estructura equipo +++ ++ ++ +
Productos ++ +++ + +
Herramientas + ++ +++ +++
Servicio +++ ++ + +
Atención en servicio +++ ++ + +
Autonomía + ++ +++ +++
Reconocimiento +++ ++ + +
Técnico comerciales + ++ +++ +++
Formación + ++ +++ +++
Diseño de la oferta de valor por segmentos

10.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Caso:
Medición del éxito comercial
de una sucursal bancaria

11.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Antecedentes

12.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Definición de KPI’s
Volumen de
Negocio
Clientes
Activos
Rentabilidad Fidelización Productos
Clientes
activos
Particulares/Empleado
Comercios/Empleado
Empresas/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.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Análisis de cada KPI
Activo/Empleado
1 A XXX Zona x PARTICULARES 2033 4.471.540,00
2 B XXX Zona x PARTICULARES 2050 4.253.268,60
3 C XXX Zona x PARTICULARES 2014 3.678.964,38
4 A XXX Zona x PARTICULARES 1006 6.836.669,00
5 B XXX Zona x PARTICULARES 2048 3.472.629,00
6 C XXX Zona x PARTICULARES 1022 9.276.361,20
… … … … … … …
… … … … … … …
3.989.649,52
CódigoOficina Prov Municipio Zona Tipo banca
PROMEDIO
Total Pasivo/Emple. P dentro B/Empl. P fuera B/Empl.
Totales
Part/Empl.
%
<=16/total
Part.
% 17-
30/total Part.
% 31-
65/total Part.
% >65 o
desc/total Part.
Totales
Empr/Empl.
% Alt
rent./total
Part.
Partic. Alt
rent./Empl.
% Alt
vinc./total Part.
Partic. Alt
vinc./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 4
2 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 5
3 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 6
4 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 5
5 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 4
6 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 4
3.989.649,52 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 5
Prod.
Puntos medios
vinculación por
cli.
Fidelización
Total
Productos/cli.
Oficina Prov CódigoTipo bancaZonaMunicipio
Activo/Empleado
Pasivo
Volumen negocio Rentabilidad
Empresas
Margen
financiero/Empl.
Margen
ordinario/Empl.
Índice
morosidad
Particulares
Clientes activos
Particulares Particulares
PROMEDIO

14.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Perfil de oficina para cada tipología de mercado y territorial
Global T 1 T 2 T 3
4.825.277,98 5.502.535,35 4.363.479,93 4.736.847,96
5.186.967,06 5.682.275,64 5.062.621,30 4.615.498,22
4.506.084,26 5.283.971,24 4.038.628,81 4.254.988,75
680.882,80 398.304,40 1.023.992,49 360.509,47
316,08 345,05 307,17 286,54
4,41% 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 25,78
26,84% 24,54% 27,12% 30,22%
86,45 84,51 87,24 87,99
88.615,61 70.512,34 102.361,47 87.649,91
122.488,52 102.794,73 140.397,21 114.419,53
5,97% 9,22% 3,92% 5,18%
2,23 1,83 2,60 2,03
40,04% 40% 40,51% 39,43%
128,37 135,82 129,67 112,24
58,54 57,49 60,06 56,78
656,18 608,85 741,63 536,07
47,34 40,49 56,79 36,87
181,84 190,39 180,73 169,53
10,65 6,37 15,75 6,02
145,31 129,63 172,93 107,17
52,63 56,63 52,95 44,86
6,80 14,91 1,56 5,06
34,84 44,87 23,97 43,12
22,40 9,54 39,42 4,46
45,56 30,71 62,29 31,84
68,41 50,24 91,56 45,22
40,40 35,09 43,67 41,93
PERFIL TIPO OFICINAS BANCA PARTICULARES Y COMERCIOS
Seguros Vida-Riesgo/Empl.
Seguros Diversos/Empl.
PAC/Empl.
Banca electrónica/Empl.
Pensiones/Empl.
Prést. Consumo/Empl.
Hipot./Empl.
Seguros Vida Ahorro/Empl.
Fidelización
Total Productos/cli.
% Alt vinc.C1+C3/total Part.
Partic. Alt vinc.C1+C3/Empl.
Puntos medios vinculación por cli.
Productos
Prod.tot./Empl
Tarjetas créd./Empl.
Tarjetas déb./Empl.
TPV´s/Empl.
Rentabilidad
% Alt rent.C1+C2/total Part.
Partic. Alt rent.C1+C2/Empl.
Margen financiero/Empl
Margen ordinario/Empl.
Índice morosidad
Clientes activos
Totales Part/Empl.
% <=16/total Part.
% 17-30/total Part.
% 31-65/total Part.
% >65 o desc/total Part.
Totales Empr/Empl.
INDICADORES
Volumen negocio
Activo/Empl.
Total Pasivo/Empl.
P dentro B/Empl.
P fuera B/Empl.

15.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Gap de negocio para cada KPI

16.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Ranking de oficinas para cada KPI
1 A XXX Zona x PARTICULARES 2033 0,95 10 Grupo óptimo
2 B XXX Zona x PARTICULARES 2050 0,90 9 Grupo óptimo
3 C XXX Zona x PARTICULARES 2014 0,89 9 Grupo óptimo
4 A XXX Zona x PARTICULARES 1006 0,88 9 Grupo óptimo
5 B XXX Zona x PARTICULARES 2048 0,84 8 Grupo óptimo
6 C XXX Zona x PARTICULARES 1022 0,83 8 Grupo óptimo
7 A XXX Zona x PARTICULARES 16 0,83 8 Grupo óptimo
8 B XXX Zona x PARTICULARES 2016 0,78 8 Grupo óptimo
9 C XXX Zona x PARTICULARES 2099 0,76 8 Grupo óptimo
10 A XXX Zona x PARTICULARES 2006 0,75 8 Grupo óptimo
11 B XXX Zona x PARTICULARES 3110 0,75 8 Grupo óptimo
12 C XXX Zona x PARTICULARES 1070 0,75 8 Grupo óptimo
13 A XXX Zona x PARTICULARES 2082 0,74 7 Grupo óptimo
14 B XXX Zona x PARTICULARES 1004 0,71 7 Grupo óptimo
15 C XXX Zona x PARTICULARES 90 0,71 7 Grupo óptimo
16 A XXX Zona x PARTICULARES 2025 0,71 7 Grupo óptimo
17 B XXX Zona x PARTICULARES 2049 0,70 7 Grupo óptimo
18 C XXX Zona x PARTICULARES 4 0,70 7 Grupo óptimo
19 A XXX Zona x PARTICULARES 1018 0,70 7 Grupo óptimo
20 B XXX Zona x PARTICULARES 1068 0,70 7 Grupo óptimo
21 C XXX Zona x PARTICULARES 1051 0,69 7 Grupo óptimo
22 A XXX Zona x PARTICULARES 2034 0,69 7 Grupo óptimo
23 B XXX Zona x PARTICULARES 56 0,64 6 Grupo óptimo
24 C XXX Zona x PARTICULARES 2030 0,63 6 Grupo óptimo
25 A XXX Zona x PARTICULARES 96 0,58 6 Grupo óptimo
26 B XXX Zona x PARTICULARES 1010 0,58 6 Grupo óptimo
27 C XXX Zona x PARTICULARES 51 0,58 6 Grupo óptimo
28 A XXX Zona x PARTICULARES 94 0,55 6 Grupo óptimo
29 B XXX Zona x PARTICULARES 2015 0,55 6 Grupo óptimo
30 C XXX Zona x PARTICULARES 34 0,53 5 Grupo óptimo
31 A XXX Zona x PARTICULARES 59 0,53 5 Grupo óptimo
32 B XXX Zona x PARTICULARES 28 0,51 5 Grupo óptimo
33 C XXX Zona x PARTICULARES 72 0,50 5 Grupo óptimo
34 A XXX Zona x PARTICULARES 1021 0,50 5 Grupo óptimo
35 B XXX Zona x PARTICULARES 2043 0,49 5 Grupo óptimo
36 C XXX Zona x PARTICULARES 2021 0,49 5 Grupo óptimo
37 A XXX Zona x PARTICULARES 43 0,49 5 Grupo óptimo
38 B XXX Zona x PARTICULARES 2009 0,49 5 Grupo óptimo
39 C XXX Zona x PARTICULARES 1005 0,46 5
40 A XXX Zona x PARTICULARES 3119 0,46 5
41 B XXX Zona x PARTICULARES 70 0,46 5
42 C XXX Zona x PARTICULARES 1001 0,46 5
IRC totalCódigoOficina Prov Municipio Zona Tipo banca

17.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Caso:
Mejora de la
efectividad comercial
del equipo comercial

18.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Antecedentes
Desempeño
comercial
Efectividad de la
fuerza de
ventas
Factores que
pueden incidir en el
desempeño
comercial
Controlables
No
Controlables

19.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Modelizando la actividad comercial
Efectividad
Comercial
Índice de Logros
Control
Estratégico
Comercial
Directores de
Zona / Oficina
Rendimiento
Comercial
Gestores
Comerciales
Conocimiento
técnico
Venta adaptativa
Trabajo en
equipo
Planificación
comercial
Entrevista de
ventas
Seguimiento
Seguimiento
Dirección
Evaluación
Recompensa

20.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Análisis de los Directores de Zona

21.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Puntuación de los Directores de Zona
CEC DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa
<5 4,67 4,25 4,85 5,30
5-6 5,65 5,12 5,90 5,98
>6 5,97 6,02 6,46 6,84
Total 5,63 5,28 5,94 6,15
CEC DZ
<5 4 11,43% 99 10,27%
5-6 21 60,00% 585 60,68%
>6 10 28,57% 280 29,05%
Total 35 964
Nº Zonas Nº Oficinas

22.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Perfil de los mejores Directores de Zona
Edad DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa CEC DZ
<=40 5,60 5,27 5,83 6,04 5,69
41-50 5,64 5,34 6,09 6,29 5,84
>50 5,83 4,90 6,00 6,20 5,73
Total general 5,63 5,28 5,94 6,15 5,75
Sexo DZ Seguimiento Dirección Evaluación Recompensa CEC DZ
Hombre 5,63 5,26 5,89 6,13 5,73
Mujer 5,63 5,40 6,24 6,24 5,88
Total general 5,63 5,28 5,94 6,15 5,75

23.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Puntuación de los Gestores Comerciales
RC total 5,63
Conocimiento técnico 5,34
Venta adaptativa 5,42
Trabajo en equipo 5,64
Planificación comercial 5,76
Entrevista de ventas 5,86
Seguimiento 5,79
RC Conocimiento técnico Venta adaptativa Trabajo en equipo Planificación comercial Entrevista de ventas Seguimiento
<5 4,30 4,13 4,24 4,52 4,74 4,74
5-6 5,21 5,29 5,53 5,67 5,76 5,70
>6 6,02 6,18 6,43 6,44 6,51 6,40
Total general 5,34 5,42 5,64 5,76 5,86 5,79
RC
<5 71 14,40%
5-6 261 52,94%
>6 161 32,66%
Total general 493 100,00%
Nº Oficinas

24.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Correlación
Efectividad
Comercial
Control
Estratégico
Comercial
Rendimiento
Comercial
CEC
DZ
CEC
DO
CEC DZ CEC DO
<5 5,44
5-6 5,67
>6 6,18
Total general 5,75
CEC DO RC
<5 4,89
5-6 5,48
>6 6,04
Total general 5,63
RC Índice de logros
<5 4,28
5-6 4,93
>6 5,50
Total general 5,03
Según datos base de evaluación ascendente para el CEC DZ
CEC DO Índice de logros
<5 4,42
5-6 4,89
>6 5,36
Total general 5,03
Los análisis constatan que la Efectividad Comercial es consecuencia
directa de un buen Rendimiento Comercial apoyado por un adecuado
Control Estratégico Comercial.

25.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Comparativa entre índice de logros y Control Estratégico Comercial

26.
Los sistemas de BI aplicados a la
fuerza de ventas
Fernando Rivero - @Fernando_Rivero
Explotación de resultados
Rendimiento comercial
Efectividadcomercial
5,63
5,03
62 oficinas
(12,5%)
Oficinas sin método pero con
altos resultados. A largo plazo
la falta de método puede
incidir en dichos resultados:
necesario trabajar en los
aspectos relevantes del
rendimiento en la
organización.
181
oficinas
(36,7%)
154 oficinas
(31,2%)
Oficinas sin método y sin
resultados: trabajar en
construir un Modelo comercial
como vía a la efectividad
comercial.
96 Oficinas
(19,4%)
Oficinas que trabajan bien
comercialmente hablando pero
que no alcanzan resultados:
¿problemas de ubicación?;
¿problemas de competitividad:
producto?; ¿perfiles
inadecuados?

27.
Gestión de la fuerza de ventas
y rendimiento comercial: cómo utilizar
herramientas de business intelligence para su optimización
Fernando Rivero
@Fernando_Rivero
Socio-Director de Marketing – Tatum