Para analizar las ventas por cliente sin depender del departamento de informática, empiece por escribir las preguntas que la dirección comercial hace cada mes, compruebe que cada venta tiene cliente, fecha, producto e importe en una fuente fiable y utilice una herramienta que responda a preguntas en lenguaje natural sobre esos datos. Lo que se pregunta con frecuencia debe pasar a un panel, y cada cifra debe poder verificarse en el origen.
En la mayoría de las pymes los datos ya existen. Están en el programa de facturación, en una base de datos o en las exportaciones a Excel que alguien prepara a final de mes. Lo que falta es llegar a la respuesta en el momento en que surge la pregunta. Este artículo explica qué preguntas sobre los clientes merece la pena hacer, qué datos se necesitan, qué caminos hay para responderlas y cómo pasar de la pregunta puntual al seguimiento periódico.
¿Por qué el análisis por cliente siempre se queda para después?
El circuito suele ser el mismo. El director comercial quiere saber qué clientes compran menos que el año pasado. Se lo pide a quien sabe sacar datos del sistema, normalmente el equipo de informática o un compañero de administración. La respuesta llega días después, en una hoja de cálculo con una tabla dinámica. Cuando llega, la pregunta ya ha cambiado, y la siguiente petición vuelve al final de la cola.
El problema no es la falta de voluntad de quien responde. Cada pregunta nueva exige una extracción nueva, y quien se ocupa de los sistemas tiene otras prioridades. La consecuencia es conocida. Las preguntas que permitirían actuar a tiempo, como un cliente grande que ha frenado sus pedidos, solo aparecen cuando el efecto ya está en las cuentas.
¿Qué preguntas sobre los clientes merece la pena hacer?
El análisis de ventas por cliente es el estudio de lo que compra cada cliente, cuándo lo compra y cuánto vale a lo largo del tiempo, para decidir dónde poner el esfuerzo comercial. No hace falta empezar con decenas de informes. Media docena de preguntas cubre casi todas las decisiones.
| Pregunta | Decisión que apoya |
|---|---|
| ¿Quiénes son los diez mayores clientes y qué peso tienen en las ventas? | Evaluar la dependencia de pocos clientes |
| ¿Qué clientes compraron menos este trimestre que en el mismo trimestre del año pasado? | Elegir a quién visitar o contactar primero |
| ¿Qué clientes no hacen un pedido desde hace más de 60 días? | Recuperar clientes antes de perderlos |
| ¿Cuál es el importe medio por pedido y la frecuencia de compra de cada cliente? | Ajustar condiciones comerciales y visitas |
| ¿Qué familias de producto compra cada cliente y cuáles no? | Detectar oportunidades de venta cruzada |
| ¿Cómo han evolucionado las ventas por cliente en cada región o de cada comercial? | Repartir objetivos y carteras |
Existe también una forma clásica de reunir tres de estas preguntas. El análisis RFM clasifica a cada cliente por la recencia (cuánto tiempo hace de su última compra), la frecuencia (cuántas veces compra) y el valor (cuánto gasta). Un cliente de valor alto cuya recencia empeora merece un contacto antes que ningún otro.
¿Qué datos se necesitan y dónde están?
Para responder a estas preguntas bastan los documentos de venta con cinco campos.
- Cliente, con un código único y no solo el nombre.
- Fecha del documento.
- Producto o familia, para saber qué se vende a quién.
- Cantidad e importe, preferiblemente sin IVA.
- Tipo de documento, para separar facturas de abonos.
La región, el comercial responsable y el coste de cada línea aportan mucho, pero no son imprescindibles para empezar. Estos datos suelen estar en la base de datos del programa de facturación o en las exportaciones del ERP a Excel que ya se hacen para otros fines.
Antes del primer análisis, conviene escribir tres definiciones de una frase cada una. Qué cuenta como venta (lo facturado sin IVA y neto de abonos, por ejemplo). Qué es un cliente activo (con al menos una compra en los últimos 12 meses, por ejemplo). Y cómo se tratan los clientes duplicados, que aparecen con dos códigos o con el nombre escrito de distintas formas. Sin estas definiciones, dos personas hacen la misma pregunta y obtienen cifras distintas, y la reunión acaba discutiendo el origen de la cifra en lugar de la decisión.
¿Qué caminos hay para responder sin informática?
Hay tres caminos habituales, y cada uno sirve para un tipo de pregunta.
| Camino | Funciona bien cuando | Límite |
|---|---|---|
| Excel con tabla dinámica | Hay alguien cómodo con hojas de cálculo y la pregunta es puntual | Depende de una exportación actualizada y se repite a mano cada mes |
| Dashboard de business intelligence | Las preguntas son estables y se repiten | Una pregunta nueva necesita a alguien que construya el gráfico |
| Análisis de datos conversacional | Las preguntas cambian de una semana a otra | Exige definiciones claras y verificar cada respuesta |
El análisis de datos conversacional es la forma de consultar los datos escribiendo la pregunta como se la haría a un colega, sin SQL y sin montar informes. La herramienta traduce la pregunta en una consulta a los datos y devuelve la respuesta. Sobre las diferencias con los dashboards, puede leer el artículo sobre análisis conversacional y dashboards.
En EngiAnalytics, quien analiza escribe, por ejemplo, «¿qué clientes compraron menos este trimestre que en el mismo trimestre del año pasado?» y recibe la respuesta en segundos, en el formato más adecuado. Cuando la respuesta es una lista, llega como tabla, lista para ordenar. Cuando es una evolución o una comparación, llega como gráfico, y el tipo de gráfico se puede cambiar con un clic.
Tres detalles marcan la diferencia en un análisis por cliente.
- Cada respuesta se explica. Una frase dice lo que devuelve la consulta y, si esa frase cita un número que no está en los datos devueltos, el lector es avisado.
- La consulta está a la vista. La consulta SQL que originó la respuesta se puede abrir y copiar, junto a la tabla con los datos. Quien conoce los datos puede confirmar que se usó la definición de venta acordada.
- El resultado llega a quien decide. Los datos se exportan en CSV, el gráfico como imagen y el informe completo en PDF.
Funciona sobre los datos que su empresa ya tiene, en bases de datos MySQL y PostgreSQL y en archivos Excel y CSV, sin migración ni sustitución de sistemas. Los perfiles de acceso definen, tabla a tabla, lo que cada persona puede consultar, y una pregunta fuera de ese ámbito se rechaza sin exponer la información reservada.
¿Cómo pasar de la pregunta puntual al seguimiento?
Algunas preguntas se hacen una vez. Otras, como el peso de los mayores clientes o las ventas frente al año anterior, vuelven cada semana. Esas deben salir de la conversación y pasar a un panel.
En EngiAnalytics, cada persona reúne sus informes en un panel propio, que puede compartir, y los indicadores muestran variación y tendencia, con datos actualizados en cada apertura. Quien crea un indicador puede indicar si subir es bueno o malo, para que la evolución se señale como positiva o negativa. Para elegir esas cifras, el artículo sobre qué indicadores debe seguir una pyme le ayudará a hacer la lista.
El paso siguiente es no tener que preguntar. La plataforma supervisa los datos de forma continua y señala lo que merece atención en cuanto lo detecta. Un ejemplo de alerta comercial es «3 de los 10 mayores clientes redujeron pedidos en las últimas 4 semanas.» Encontrará más sobre este tipo de alerta en el artículo sobre alertas automáticas de KPI.
Un ejemplo práctico
Imagine una distribuidora de material eléctrico con 40 personas y unos 600 clientes activos. Hasta ahora, la reunión comercial del lunes empezaba con una hoja de cálculo que administración preparaba el viernes, con las ventas del mes por cliente. Cualquier pregunta fuera de esa hoja se quedaba para la semana siguiente.
La dirección decide cambiarlo en cuatro pasos.
- Escribe las seis preguntas de la tabla anterior y las tres definiciones, de venta, de cliente activo y de cliente duplicado.
- Comprueba que la base de datos de facturación tiene cliente, fecha, producto, importe y tipo de documento, y corrige los clientes duplicados más evidentes.
- En la reunión, las preguntas se hacen en lenguaje natural y se responden en el momento. Cuando una cifra sorprende, alguien abre la consulta y confirma la definición.
- Las tres preguntas que se repiten cada semana pasan a un panel compartido, con la dirección de cada indicador marcada.
El objetivo es que la reunión deje de discutir de dónde sale cada cifra y pase a discutir a qué clientes contactar y con qué propuesta. El equipo de informática deja de recibir peticiones de extracción y se queda con lo que le corresponde, que es mantener los datos fiables y los accesos bien definidos.
Para empezar en su empresa, elija tres preguntas sobre clientes que hoy tardan días en responderse, escriba las definiciones y confirme dónde están los datos. Si las respuestas cambian decisiones, el resto de la lista vendrá después.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el análisis de ventas por cliente?
Es el estudio de lo que compra cada cliente, cuándo lo compra y cuánto vale a lo largo del tiempo. Sirve para decidir dónde poner el esfuerzo comercial, qué clientes recuperar y de qué clientes depende demasiado la empresa.
¿Qué es el análisis RFM?
Es una forma de clasificar a los clientes por la recencia de su última compra, la frecuencia con que compran y el valor que gastan. Ayuda a ver quiénes son los mejores clientes y cuáles empiezan a alejarse.
¿Hace falta saber SQL para analizar las ventas por cliente?
No. En una herramienta de análisis de datos conversacional, la pregunta se escribe en lenguaje natural y la herramienta genera la consulta. En EngiAnalytics, esa consulta se puede abrir y copiar para confirmar el origen de cada cifra.
¿Qué datos se necesitan para empezar?
Los documentos de venta con cliente, fecha, producto, importe y tipo de documento. La región, el comercial y el coste de cada línea permiten más análisis, pero no son imprescindibles al principio.
¿EngiAnalytics funciona con archivos Excel?
Sí. Funciona sobre los datos que su empresa ya tiene, en bases de datos MySQL y PostgreSQL y en archivos Excel y CSV, sin migración ni sustitución de sistemas.
¿Cómo evitar que todos vean todos los datos de ventas?
Con perfiles de acceso que definen, tabla a tabla, lo que cada persona puede consultar. En EngiAnalytics, una pregunta fuera de ese ámbito se rechaza de inmediato, sin exponer la información reservada.