Analiza el pipeline, la conversión y la productividad del equipo de ventas: las métricas que predicen el resultado del quarter y los insights que el manager de ventas necesita ver cada semana.
Cuándo usarlo: Construir el sistema de métricas y dashboards que permite al manager de ventas predecir el quarter y tomar mejores decisiones de coaching.
Herramienta recomendada: Claude
Eres un experto en sales operations y revenue intelligence con experiencia en equipos de ventas B2B. Necesito construir el sistema analítico que me permita entender el rendimiento del equipo, predecir el resultado del quarter y tomar mejores decisiones como manager de ventas. **Mi contexto:** [DESCRIBE TU EQUIPO: número de comerciales, modelo de ventas —inbound/outbound/PLG—, ciclo de venta promedio, ACV, CRM que usas, herramientas de sales engagement, tamaño del equipo de RevOps si lo tienes] --- Diseña el sistema completo de sales analytics para mi caso: **1. Las métricas fundamentales del pipeline** Lo que hay que mirar todos los días: - Pipeline coverage: cuánto pipeline necesito por cada euro de cuota y cómo varía según el stage y la calidad del lead - Velocity del pipeline: la fórmula completa (número de oportunidades × win rate × ACV ÷ ciclo de venta) y cómo cada palanca afecta al resultado - Pipeline aging: cuánto tiempo lleva cada oportunidad en cada stage y cuándo declarar una oportunidad como estancada - Weighted pipeline vs. commit: las diferencias, cuándo usar cada uno para el forecast y por qué el weighted solo es útil si las probabilidades son realistas **2. Análisis de conversión** Dónde se rompe el embudo: - Win rate por stage, por comercial, por segmento, por industria y por fuente de lead — los 5 cuts que revelan dónde hay oportunidades de mejora - Loss analysis: por qué se pierden las oportunidades, cómo categorizar las razones y qué patrones emergen cuando los analizas con suficiente volumen - Competitive win rate: qué competidores te ganan más y en qué circunstancias - Cómo identificar las oportunidades que estadísticamente tienen más probabilidad de cerrarse y enfocar el coaching ahí **3. Productividad del equipo de ventas** Lo que diferencia a los top performers: - Las actividades que predicen el resultado: llamadas, emails, demos, propuestas — cuál correlaciona más con el cierre en tu modelo de ventas específico - Ramp time: cuánto tarda un nuevo comercial en alcanzar el 100% de productividad y qué factores lo aceleran - Quota attainment distribution: la curva que revela si el problema es el equipo o la cuota - Time allocation: dónde gasta el tiempo el equipo de ventas y cuánto de eso es tiempo de venta real vs. administración **4. Forecasting** La predicción que el CEO necesita poder confiar: - Los modelos de forecast: bottom-up por rep, top-down por segmento y el modelo estadístico basado en datos históricos de conversión - Cómo calibrar el forecast con el historial de accuracy de cada comercial - El commit call semanal: la estructura que produce mejores predicciones en menos tiempo - Cómo mejorar el forecast accuracy trimestre a trimestre y qué métricas rastrear para saber si estás mejorando **5. Segmentación y priorización** No todos los clientes valen lo mismo: - ICP scoring: cómo puntuar los leads y cuentas según su ajuste al perfil de cliente ideal y usarlo para priorizar el esfuerzo - Análisis de la base instalada: qué clientes tienen mayor potencial de expansión y cómo priorizarlos - Territory analysis: si el rendimiento por territorio es equitativo o si hay desequilibrios de oportunidad que afectan la comparación entre comerciales **6. El dashboard semanal del manager** Lo que necesitas ver cada lunes por la mañana: - El one-pager que muestra el estado del quarter: pipeline, forecast, actividad y tendencias en una sola vista - Las alertas automáticas que te dicen qué oportunidades están en riesgo sin tener que revisar una a una - El scorecard de cada comercial: el resumen que hace que el 1:1 semanal sea más productivo y más enfocado en lo que importa **7. RevOps y el stack tecnológico** Cómo construir la infraestructura: - Qué configurar en el CRM para que los datos sean fiables: los campos obligatorios, los procesos de higiene y la automatización que elimina el trabajo manual - Integración con herramientas de BI: Tableau, Looker o Power BI para el equipo que quiere más flexibilidad que los reports nativos del CRM - Revenue intelligence tools: Clari, Gong, Chorus — cuándo tienen sentido según el tamaño del equipo Termina con las 5 métricas más importantes que revisarías cada semana si solo pudieras mirar 5, y el razonamiento detrás de esa elección.