Casos de negocio sin tener los datos

Ojalá pudiéramos hacer un caso de negocio preciso y personalizado en cada propuesta.

Un caso de negocio ayuda a un prospecto a contextualizar el precio a partir de tener claro el retorno.

Algunos ejemplos:

• Exactamente cuánto se va a ahorrar en costos si compra tus piezas/insumos/refacciones
• Cuántos nuevos clientes va a tener a qué ROAS, a partir de tus campañas de marketing
• Cuánto capital de trabajo van a liberar a partir de las eficiencias en el rediseño de procesos
• Entre otros

Esas métricas varían por producto, sector y empresa. Como vendedor tienes que saber cuáles son las métricas de impacto.

Y aunque los rangos funcionan, hacerlo caso por caso es mucho más efectivo y aumenta la tasa de conversión a cierres.

Sin embargo, muchas veces no tenemos los datos completos para hacer un modelo preciso e inventarlos es contraproducente.

Te cuento una historia.

Hace 20 años, tuve una entrevista con un socio de McKinsey que pidió que hiciera un análisis para comparar el costo de rentar vs. comprar una casa.

Por simplicidad, usé el precio de $10,000,000 de pesos de valor comercial. Lo que le pareció una barbaridad de supuesto (supongo que en su momento estaba haciendo un proyecto para una empresa desarrolladora de casas en la periferia).

Ese supuesto predispuso negativamente toda la conversación a partir de ese momento.

En retrospectiva, me alegro de no haber entrado a McKinsey, aunque esa es otra historia.

Regresando al mundo de las ventas: es muy riesgoso hacer suposiciones y asumir números a la hora de presentar un caso de negocio a un prospecto.

La solución a esto es muy sencilla:

Que el prospecto elija sus propios supuestos.

Esto es algo que he comenzado a hacer para mis propuestas de programas de activación y fortalecimiento comercial.

Por ejemplo:

En una propuesta reciente, incluí el cálculo automatizado de los ingresos potenciales que la empresa iba a obtener a partir de nuevos clientes generados por prospección.

No tenía los datos completos, por lo que incluí una calculadora interactiva.

Solo había que mover unos sliders/indicadores con tres métricas (ticket promedio, reuniones semanales y conversión) para ver cómo se movía el retorno potencial.

Esto le permitió al prospecto hacer en vivo escenarios del peor caso, un caso base y un caso extraordinario.

El resultado fue contextualizar la propuesta en el retorno potencial.

Quedó mucho más claro lo que se jugaba a partir de esa propuesta e inmediatamente aumentó el interés por contratar los servicios.

Este tipo de calculadoras interactivas no se pueden hacer en pdfs.

La IA como Claude o ChatGPT las hace en segundos, pero en formato de página web.

Sin embargo, la información requerida para hacer esto (y la página en sí misma) es confidencial y no se puede exponer a internet.

De ahí que diseñé Cartaventa, una plataforma para enviar propuestas interactivas a prospectos y clientes en formato de página web (hechas con tu propia IA) de forma segura.

Hoy Cartaventa se está convirtiendo en mi principal herramienta para aumentar la conversión a cierre de mis propuestas, acelerar mi tiempo de reacción y dar una mejor experiencia a prospectos y clientes.