10 estrategias para posicionar tu pagina web*

En este artículo encontrarás 10 estrategias de posicionamiento SEO para comenzar a ver resultados tangibles en el tráfico y las visitas de tu sitio web.

El fin principal de un sitio web es tener alcance, ser reconocido y obtener el mayor tráfico posible. Todo esto se puede hacer pagando campañas de publicidad en internet. Sin embargo, ¿para qué hacer esta inversión si puedes utilizar a tu favor el posicionamiento SEO?

¿Qué es SEO?

Primero hay que aclarar qué significa SEO y por qué es importante que lo utilices como estrategia de marketing digital. SEO o Search Engine Optimization es un conjunto de estrategias que te ayudarán a posicionar tu sitio web de manera orgánica en los primeros números del ranking de los buscadores. Esto se puede lograr a través de contenido de calidad, palabras clave, conocimiento de tu público y, sobre todo, generación efectiva de branding.

Estrategias de posicionamiento SEO

1. Define muy bien tu público objetivo.

Esta estrategia es una de las primeras que debes implementar a la perfección porque si no segmentas adecuadamente, cualquier otra estrategia que hagas será en vano. Al conocer con exactitud a quién le quieres hablar sabrás de qué manera hacerlo, qué contenido funciona y hasta los días en los que tu sitio web tendrá más tráfico.

2. Crea branding.

Una vez que tengas bien segmentado tu mercado, entonces crea un buyer persona para generar tu branding. En palabras más sencillas: crea una persona ficticia, tu público meta. Por ejemplo: mujer de 25 a 30 años de nivel socioeconómico medio-alto que busca el cuidado del medio ambiente y consume productos orgánicos.

Una vez que tengas esta persona ficticia podrás construir tu marca a partir de eso. Recuerda que las estrategias de la actualidad, cualquiera que estas sean, deben ir centradas en el consumidor, por lo tanto, tu marca debe cubrir las necesidades de tu mercado objetivo para convertirlo en tu mercado cautivo.

3. Identifica las palabras clave para tu sitio web.

Una vez que hayas identificado a tu mercado meta podrás encontrar las palabras clave con las que generarás tu contenido.
Utiliza herramientas que te ayuden a conocer qué busca tu target y cada cuándo lo hace para agrupar a los usuarios en categorías para comenzar a crear contenido.

4. Ten en la mira a la competencia.

Es importante que sepas en qué pasos anda tu competencia, qué palabras clave utiliza y qué tipo de contenido comparte. También echa un vistazo a sus redes sociales para saber si el contenido que sube es compartido o comentado.

5. Comienza a generar contenido relevante y de calidad e interés.

Una vez que tengas las palabras clave que tu mercado meta utiliza en mayor medida es momento de comenzar a generar contenido. Toma en cuenta que tus publicaciones deben ser atractivos, relevantes y generar sentimientos positivos en tu público para crear valor y lograr que lo compartan. Mientras más contenido de calidad compartas, mayor será el tráfico hacia tu sitio web. Esto lo volverá relevante en los rankings de los buscadores más grandes de la red.

Es vital que tu contenido siempre sea original porque de lo contrario podrías meterte en problemas legales. No olvides incluir un Call-To-Action, o llamada a la acción, en tu contenido.

6. Emplea el link bate.

Esta estrategia es la que más te puede ayudar a subir el tráfico hacia tu sitio web porque lo que toman en cuenta muchos buscadores son los clics que tiene tu sitio web, sin importar de dónde provengan. En cada artículo que publiques puedes poner el link de un artículo anterior como referencia o tema relacionado.

7. Ten cuidado con los vínculos incorrectos de tu sitio web.

En ocasiones las URL o direcciones web de los artículos o del contenido que se publica en un sitio web se dañan o se rompen, generando una página en blanco que marca error. Tienes que revisar constantemente que todas las direcciones URL funcionen de manera correcta y lleven a la página que debe ser. URL dañadas en tu sitio web bajarán el número en el ranking de los buscadores y, por consecuencia, su tráfico disminuirá.

8. Toma en cuenta las tendencias del momento.

Si bien debes crear tu contenido basándote en las palabras clave que utilice tu mercado meta, no debes concentrarte solamente en esto. Busca las tendencias más fuertes en cuestión de contenido en la red y a partir de ahí ajústalas al contenido que compartes en tu sitio. Puedes invitar escritores de vez en cuando para buscar otro tipo de opiniones, crecer con otros públicos y darle un aire fresco a tu sitio web. La colaboración entre sitios web es muy importante, aunque suele olvidarse.

9. No te olvides de las redes sociales.

Las redes sociales deben estar actualizadas con el contenido que compartes en tu sitio para llevar a la gente directamente a él con un simple clic.
Puedes estar en contacto con tu mercado meta a través de ellas para saber si les agrada el contenido que generas o si necesitas modificarlo.

10. Aprende sobre la marcha.

A pesar de aplicar a la perfección todas estas estrategias, en ocasiones algo fallará o no funcionará de la misma manera porque el mundo digital es orgánico y todo se mueve constantemente. Lo que era tendencia ayer, hoy puede estar muy pasado de moda. No te frustres y aprende de los aciertos y los errores.

¿Quiere implementar una estrategia de posicionamiento web y publicidad en internet?

En MMS Consulting tenemos las herramientas tecnológicas y la metodología de negocios para facilitarle una ejecución exitosa de su estrategia de posicionamiento web y marketing en linea. Adicionalmente, somo expertos en sistemas de gestión empresarial en la nube, así como en analítica avanzada.

Contacte un representante de ventas de MMS Consulting para una cotización a sus necesidades.

*Articulo de Alejandra Rubio Bravo

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Business Intelligence vs. Business Analytics

Mientras que Business Intelligence (BI) aprovecha los datos pasados y presentes para describir el estado actual de su negocio, Business Analytics (BA) realiza una minería de datos para predecir a dónde se dirige su negocio y prescribe acciones para maximizar los resultados beneficiosos.

Tradicionalmente, las empresas han centrado sus estrategias de datos en torno a la inteligencia empresarial (BI), pero el aumento de las plataformas de análisis predictivo y prescriptivo, en parte gracias al aprendizaje automático ya la inteligencia artificial, está cambiando la ecuación. Incluso la inteligencia de negocio está evolucionando, inclinando en capacidades previamente exclusivas a las plataformas de análisis de negocios (BA).

Los analistas y consultores de negocio coinciden en que entender las distinciones entre la inteligencia de negocios y otras plataformas de análisis, así como el valor que cada uno aporta a la empresa, es importante para conseguir que su estrategia de datos sea correcta. Aquí, desglosamos en donde la inteligencia de negocios encaja en el espectro de ofertas de análisis disponibles hoy en día – y cómo la analítica empresarial está evolucionando, gracias a los cambios en las herramientas, las tácticas y las necesidades de personal.

Conceptos Clave

La analítica en el sentido más amplio se aplica a todas las actividades de resolución de problemas habilitadas por tecnología. Los expertos generalmente dividen la analítica en cuatro categorías a lo largo de un continuo, con analítica descriptiva y analítica de diagnóstico en la parte menos madura de la curva, la analítica predictiva y analítica prescriptiva en el extremo superior.

BI es donde la mayoría de las organizaciones comienzan cuando se emprende un programa de análisis y se sienta dentro de la fase descriptiva. La inteligencia de negocios aprovecha el software y los servicios para transformar los datos en inteligencia accionable que informa las decisiones empresariales estratégicas y tácticas de una organización. Es lo que permite a una organización reunir, analizar y presentar análisis de datos.

BI para uso empresarial

BI utiliza datos más estructurados de las plataformas empresariales tradicionales, como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés) o sistemas financieros de software, y ofrece opiniones sobre transacciones financieras pasadas u otras acciones pasadas en áreas como Operaciones y Cadena de Suministro. Hoy en día, los expertos dicen que el valor de BI para las organizaciones se deriva de su capacidad de proporcionar visibilidad en tales áreas y tareas empresariales, incluida la reconciliación contractual.

Al igual que muchas otras aplicaciones de tecnología empresarial, las herramientas de BI han evolucionado hasta convertirse en mucho más intuitivas y fáciles de usar. En el pasado, las organizaciones necesitaban a personal muy especializado para usar estos sistemas y construir tableros de instrumentos. Hoy en día son automatizados. Esto significa que las organizaciones pueden establecer más fácilmente programas de datos que permiten a los empresarios no técnicos utilizar herramientas de BI para producir informes y obtener gran parte de la información que necesitan sin involucrar a los profesionales de los datos en el uso cotidiano.

Los analistas coinciden en que esto hace que las tecnologías de BI sean herramientas importantes en la empresa. Adicionalmente, una nueva clase de usuarios empresariales, denominados “analistas ciudadanos”, son los profesionales de marketing, operaciones, finanzas o C-suite que no tienen conocimiento íntimo de datos o modelización o analítica, pero pueden confiar en una herramienta o sistema que les da la información que necesitan de una manera muy simple.

Desde el lanzamiento de Microsoft Power BI, organizaciones de todo el mundo han estado recurriendo al servicio basado en la nube para herramientas de inteligencia de negocios de autoservicio que permiten a los usuarios analizar, visualizar y compartir datos usando la hoja de cálculo familiar de Microsoft Excel.

SiSTEMAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO EN LA NUBE A COSTO COMPETITIVO

Los sistemas de gestión en su empresa son la parte inicial y fundamental para aprovechar las recientes tecnologías de datos y análisis en la nueva economía digital.

Si actualmente no cuenta con un sistema o el que tiene no le satisface. Ademas de las aplicaciones de inteligencia de negocio y analisis de datos de Microsoft, también ofrecemos nuestra plataforma para aplicaciones de negocio en la nube: SAMBOX ERP/CRM, que es tecnológicamente competitivo a un costo de suscripción mensual muy accesible, enfocado a PYMES y emprendedores que no cuentan con grandes presupuestos. Desde 15USD por usuario al mes, pague solo por lo que usa y no tiene que comprar servidores, licencias, actualizaciones ni mantenimientos anuales.

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¿Por qué los Chatbots son clave para el futuro de la Inteligencia de Negocios?

Para 2020, el 85% de las interacciones con los clientes serán gestionadas sin un ser humano.

En los próximos años, las empresas probablemente todavía sean dirigidas por los seres humanos, pero con el fin de competir y tener éxito, van a tener que aprovechar las crecientes y cada vez más prevalentes aplicaciones de negocio basadas en inteligencia artificial. No es un tema futurístico, como los coches que vuelan, es ya en algunos sectores económicos, una realidad.


Business Intelligence (BI) permite a las empresas conocer más acerca de sus mercados más amplios, el rendimiento del proceso interno y el progreso en el tiempo. La inteligencia artificial (AI) hace posible obtener esta información crítica de forma más rápida y más barata. Las empresas que utilizan la AI de cara al cliente, a menudo liberan recursos económicos destinados al sueldo de un ser humano para tareas de análisis y reinvierten esos recursos en sueldo de seres humanos para la ejecución de tareas específicas derivadas del análisis con inteligencia artificial. Un ejemplo, son los analistas de Marketing que enfocaban sus recursos a hacer reportes y análisis, con la AI estos recursos pueden enfocarse a la ejecución misma de las estrategias.

“MMS Consulting tiene más de 15 años de experiencia implementando no solo sistemas de ERP/CRM, analítica avanzada y aplicaciones de Microsoft, sino asesorando a las organizaciones acerca de las estrategias de cambio organizacional y de tecnología asociadas.”

Si todavía no está convencido que tanto vale la pena invertir más en la automatización del análisis de datos con BI y AI, considere estas estadísticas:

· En 2020, el 85% de las interacciones con el cliente serán administradas sin un ser humano.
· En 2016, más de 550 nuevas empresas (Startups) que utilizan la AI como parte central de sus productos, han recaudado $5 mil millones de USD en financiamientos para seguir creciendo.
· Las tecnologías para la toma de decisiones basada en datos están teniendo una tasa de adopción impresionante en los últimos años. El mercado de grandes volúmenes de datos mundial (Big Data)- actualmente está valuado en $ 1.7 billones de USD- se prevé que aumente a $ 9.4 billones USD para el año 2020.

Una vez que haya tomado la decisión de iniciar la integración de AI, la pregunta es, cómo y dónde pueden AI ayudar a los negocios más, en este momento.
AI puede hacer una contribución masiva a la accesibilidad y la aplicación pragmática de la inteligencia de negocios. BI suena como una gran cosa – tesoros de datos que proporcionan información procesable. BI posiciona su negocio para tomar decisiones sensatas, respaldadas por datos, aumentando la productividad y la rentabilidad.

El gran detonante aquí es, que BI no sólo se refiere al análisis sobre el pasado. La inteligencia que se despliega de BI también hace posible el análisis predictivo. Con el análisis de las tendencias pasadas aplicadas a las situaciones actuales, puede predecir lo que ocurrirá con su mercado, sus clientes y su negocio en un futuro próximo. Tampoco se trata de una bola de cristal, sino un recurso más para afinar las estrategias de negocio de forma efectiva.

El valor de la información para la toma de decisión en sus diferentes niveles cognitivos

En la figura anterior se muestra el valor de los datos en diferentes grados de cognición respecto al proceso de decisiones de cualquier índole en nuestras vidas, aun las triviales, como la decisión de detener un coche en un crucero donde hay semáforo con luz roja. Con demasiada frecuencia, los datos, al igual que el petróleo son un tesoro enterrado, que depende de su correcta extracción y refinación en productos para obtener un valor económico.

No hace mucho tiempo, era imposible interactuar con sus datos y llegar a los conocimientos y conclusiones sin mantener un equipo de científicos de datos y analistas. Por lo cual, si una empresa no tenía la capacidad o el presupuesto para contratar a un equipo propio o a una empresa, usualmente costoso, la mayoría de datos que generaba eran inútiles.

Inteligencia Artificial + Inteligencia de Negocios = Formula Exitosa

Los últimos años han dado origen a una nueva era de BI, democratizada y de libre servicio, que tiene por objetivo eliminar la necesidad de analistas de datos especializados. La revolución sólo ha sido efectiva para proporcionar conocimientos en la medida en que se integra con la inteligencia artificial. BI de autoservicio no es sólo cuestión de tomar sus datos y presentarlos en gráficos atractivos – requiere profundos cambios en las culturas organizacionales, y requiere dedicación a los procesos de descubrimiento de datos.

AI se puede utilizar como un analista de datos incorporado, encontrando los patrones y las anomalías en sus datos de BI que son importantes para su negocio. Dependiendo del nivel de la AI en la solución de BI que utilice, es posible que necesite dirigir el proceso de descubrimiento e informar a los expertos en sus modelos de AI lo que desea buscar y establecer alertas, para traducirlo de forma algorítmica y de forma automática.

Habla con tus datos

Afortunadamente, chatbots no solo tienen la capacidad de sustituir a los representantes de servicio al cliente, también pueden realizar los aspectos clave de todo un equipo de analistas de datos. Chatbots que se conectan a sus datos y sistemas de BI pueden proporcionar respuestas a las preguntas que usted les pide en lenguaje natural humano, algunas veces más fácil que hablar con un científico de datos.

Esto hace a la BI más accesible y permite un proceso de descubrimiento de datos natural. Usted no tiene la necesidad de interpretar códigos de programación especializados, o incluso visualizaciones atractivas, para encontrar lo que está buscando. Puede desarrollar ideas y puntos de vista pregunta por pregunta, respuesta por respuesta. Cada respuesta que recibe en la conversación con su chatbot de BI proporciona alimento para el pensamiento – y más sentido para sus próximas preguntas de negocio.
La mayoría de los chatbots de BI actualmente disponibles interactúan con usuarios de negocios a través de plataformas, por ejemplo, Microsoft con Cortana. Su BI conversacional se convierte y sustituye efectivamente a sus equipos de análisis de datos.

No todos los BI Chatbots son iguales

Varios niveles de sofisticación de Inteligencia Artificial diferencian los chatbots y el valor que proporcionan. Chatbots AI avanzados, tienen la funcionalidad de un asistente de análisis de datos. Se conectan a todas las fuentes de datos del entorno de su empresa y filtran los datos sobre la marcha en respuesta a sus preguntas. Incluso se pueden configurar para notificar a otros miembros del equipo acerca de las ideas que recopile y configurar alertas inteligentes y flujos de trabajo activados para usted o para terceros.

Por ejemplo, cuando un gerente de ventas se registra en su equipo y pregunta sobre las métricas de cambio de inventario del trimestre anterior, el Chatbot produce un cuadro detallado de las cifras solicitadas junto con otras analíticas relevantes. El gerente, que nunca sería capaz de formular consultas de base de datos SQL por su cuenta, puede hacer preguntas de seguimiento, profundizando en los detalles para que pueda llegar a una nueva estrategia para presentar a su junta una hora más tarde.

Existen otro tipo de chatbots con un nivel menor de sofisticación que, por ejemplo, son reportadores de datos básicos. Se establecer un objetivo, como por ejemplo los ingresos mensuales, y el chatbot se conectará continuamente con sus datos para entregar actualizaciones acerca del nivel de cumplimiento de su meta. También pueden conectarse con Google Analytics para informa sobre picos de datos y anomalías acerca de la interacción de los usuarios con sus páginas web. También se les puede hacer preguntas en lenguaje natural, como: “¿Cuántas páginas vistas tuvimos que en los últimos 120 días? ” Y obtendrá una respuesta inmediata y precisa.

Lo que viene para el futuro

Dado que el procesamiento de datos naturales está experimentando constantemente nuevos avances, las herramientas modernas de BI podrán interactuar con los seres humanos cada vez mejor. Muchas de las soluciones de BI innovadoras de hoy pueden ya predecir los resultados proyectados mediante la aplicación de modelos predictivos a patrones históricos, dando recomendaciones razonables, con la ayuda de la AI. Una vez que los chatbots de BI mejorados con AI se convierten en algo habitual, los gerentes de negocios en todas partes podrán entender e integrar información basada en datos en virtualmente todas sus operaciones en curso.

ERP/CRM EN LA NUBE A COSTO COMPETITIVO

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Microsoft encuentra otro uso para LinkedIn con la integración de CRM Microsoft Dynamics

A partir del martes, su fuerza de ventas y marketing podrá obtener datos de LinkedIn Sales Navigator junto con otra información en el panel de ventas de Dynamics 365 Sales. Los usuarios que tengan ambos sistemas verán información de los perfiles de LinkedIn en las páginas de contactos, cuentas y oportunidades de Dynamics 365 Sales. Microsoft Dynamics y LinkedIn Sales Navigator sincronizarán información todos los días.

“MMS Consulting tiene más de 15 años de experiencia implementando no solo sistemas de gestión empresarial ERP/CRM y aplicaciones de Microsoft, sino asesorando a las organizaciones acerca de las estrategias de cambio organizacional y de tecnología asociadas.”

Además del anuncio de LinkedIn, Microsoft también lanzó Dynamics 365 for Talent, para ayudar a las empresas a manejar sus fuerzas de trabajo, y Dynamics 365 Retail para administrar operaciones de comercio. Todos estos lanzamientos son parte de la iniciativa Microsoft ‘s para crear la próxima generación de sistemas de registro para las empresas que se basan en la nube. La empresa introdujo Dynamics 365 el año pasado como un conjunto de aplicaciones empresariales que manejan procesos institucionales como ventas, gestión de inventario y recursos humanos.

LinkedIn Sales Navigator es el producto de la red social especializada en contactos profesionales y empresas para los vendedores profesionales. Tiene una serie de características destinadas a ayudar con la venta, como por ejemplo, la posibilidad de obtener recomendaciones automáticas de clientes prospectos a partir de datos de LinkedIn y para enviar a los usuarios mensajes promocionales a través de la misma red.

La integración con Dynamics 365 for Sales significa que va a tener más sentido para las personas que utilizan Linkedin Sales Navigator subscribirse al CRM de Microsoft, y viceversa. Esto representa una poderosa ventaja competitiva ante competidores que también están considerando estrategias alternativas para su fuerza de ventas y marketing digital.

Microsoft adquirió LinkedIn por $26,200 millones de dólares el año pasado. Mientras que la red social de la empresa sigue siendo una entidad independiente en gran medida, Microsoft está trabajando para integrar su oferta a otros productos de la compañía, incluyendo el asistente virtual Cortana.

La noticia llega el mismo día que LinkedIn anunció que tiene 500 millones de miembros con perfiles en su servicio. No es claro hasta qué punto los miembros utilizan el servicio, pero proporcionan una base de información que Dynamics 365 puede utilizar para obtener recomendaciones.

Las personas que trabajan para pequeñas empresas también tienen una nueva herramienta de ventas disponible. Microsoft distribuye su administrador de clientes de Outlook a personas de todo el mundo que se suscriben a Office 365 Business Premium. Customer Manager es un sistema de CRM ligero que se integra con Microsoft Outlook en PCs, dispositivos moviles y en la web.

En MMS Consulting te ofrecemos todas las herramientas empresariales como Microsoft Dynamics y la consultaría para optimizar tu gestión de datos y preparar tu negocio para competir en la nueva economía digital, utilizando los indicadores de desempeño y la analítica avanzada que hagan sentido con tu estrategia y visión de crecimiento.

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5 indicadores de desempeño clave (KPIs) esenciales en su estrategia de ventas

¿Que son los indicadores clave de desempeño (KPIs)?

Un KPI es un métrico de desempeño que ayuda a su departamento u organización a entender qué tan bien (o no) está realizando su trabajo con respecto a los objetivos y su estrategia.  Al considerar lo que es importante medir, es de suma importancia considerar que los empleados se centren la mayor parte de su atención en sus KPIs.  Pero hay que tener cuidado con lo que se mide, ya que una medida de desempeño no definida adecuadamente con la estrategia o que la fuente de datos no sea confiable, nos podría llevar a un efecto contra-producente de lo que esperábamos. En este articulo vamos a concentrarnos en los buenos.   ¿Qué hace un buen KPI?

En primer lugar, un buen KPI debe actuar como una brújula que ayudará a su organización o departamento a entender claramente si está o no en el camino correcto hacia el logro de sus objetivos estratégicos. Como tal, un buen KPI necesita ser bien definido, cuantificable, aplicable a su negocio y, lo más importante de todo, crucial para los objetivos de su empresa.

El problema, por supuesto, está en el hecho de que cualquier equipo de ventas tiene decenas si no cientos de KPIs que pueden elegir. Y el usar KPIs equivocados puede llevar a su fuerza de ventas a perder tiempo y recursos en la medición de cosas que no se alinean con sus objetivos de ventas.

Una solución práctica es reducir sus KPIs a aquellos que son más esenciales para su negocio. Le presentamos una lista de los 5 indicadores que deben definir la estrategia de ventas de casi todas las organizaciones:

1. Crecimiento en ventas y utilidad

Suena como una obviedad, pero usted se sorprendería del número de empresas, que ponen su ego empresarial más en su crecimiento en seguidores en redes sociales, que realmente prestar atención a la métrica más importante que hay.  Más allá de todo lo demás, la utilidad es el indicador de rendimiento más importante. Analizar tanto la utilidad bruta como la utilidad neta es esencial para comprender el éxito de su organización en la generación de altos rendimientos.

Muy frecuentemente la gente orientada a ventas calcula su utilidad y sus precios en base a un porcentaje sobre el costo o markup, esto es correcto desde el punto de vista comercial, pero tenga cuidado, que su contador y la autoridad fiscal calculan la utilidad sobre el precio de venta.  Usted podría llevarse una sorpresa al ver sus estados financieros con una utilidad bruta menor al porcentaje que usted pensaba cuando hizo sus cálculos de precio.

¿Porque?  Es una cuestión algebraica, pero para su mejor comprensión hemos resumido la explicación en la figura a continuación

Utilidad sobre costo vs. utilidad sobre venta (margen)

Le aconsejamos utilizar la fórmula: Precio= Costo/(1-% utilidad)

Adicionalmente, el crecimiento en los ingresos por ventas es un KPI vital para medir el efecto de marketing en las ventas, y a partir de estos datos ser capaces de eliminar las estrategias de marketing que están fallando para convertir prospectos en ventas.  Cuando usted entiende las tendencias en su crecimiento de las ventas, usted como consecuencia empieza a administrar estratégicamente.

2. Porcentaje de clientes potenciales convertidos en ventas

Para aumentar las ventas, muchas empresas cometen el error de pensar que necesitan más vendedores, cuando de hecho lo que necesitan es ejecutar una estrategia para obtener más clientes potenciales, sobre todo de medios digitales como redes sociales, publicidad en buscadores y e-mail marketing. Entre más clientes potenciales se generen, más oportunidades de ventas, y mayor probabilidad de crecimiento de las ventas.

Lo que es importante, sin embargo, es asegurarse de que conoce las diferencias entre la cantidad de la comercialización de clientes potenciales (MQLs) y las ventas clientes potenciales (LSQ), así como su seguimiento y mantenimiento en su CRM, que en sí mismo se basa en una asociación significativa entre las ventas y de marketing.

KPIs en el flujo de clientes potenciales a ventas (CRM)

3. Tiempo de respuesta a los clientes potenciales

Un estudio de Harvard Business School encontró que las empresas que dan respuesta a los clientes potenciales en el lapso de una hora después de hacer una consulta en línea, tienen siete veces más probabilidad de calificarlo para una posible venta que en las que se pusieron en contacto sólo una hora más tarde y 60 veces más probabilidad que las empresas que esperaban 24 horas o más para contactarlo. Sin embargo, el mismo estudio también reveló que el promedio de tiempo de respuesta entre las 2241 empresas encuestadas fue de 42 horas.

No es difícil, por lo tanto, apreciar la diferencia que hace que la velocidad de respuesta, ni darse cuenta de todas las oportunidades perdidas que su empresa puede estar haciendo. Esto hace que sea esencial que el tiempo de respuesta se incorpore en su lista de KPIs para monitorear y trabajar constantemente para mejorar.  Contemple invertir en un nuevo sistema CRM u optimizar el que ya tiene y revisar su estrategia actual.

4. El Costo de Adquisición de Clientes (COCA)

Este es el costo agregado de todos los esfuerzos y recursos que se destinan a la conversión de un cliente potencial en uno real. Cuanto más alto es el COCA, menor es el impacto que cada cliente tiene en sus ganancias, por lo que este es un KPI esencial que todos los departamentos de ventas deben saber. Para calcular el costo de la adquisición del cliente, debe aplicar la fórmula simple:

Inversión Total en Marketing / Número de Clientes Adquiridos.

Con estos datos, usted será capaz de calcular cuánto dinero está gastando en la adquisición de nuevos clientes, que a su vez será capaz de comparar contra el valor medio de la vida de sus clientes y ajustar su estrategia COCA en consecuencia.

5. Valor de por vida del cliente (LTV)

Este es uno de los KPI más cruciales con los cuales debe familiarizarse, pero uno que muchas empresas se evitan calcular. De hecho, la comprensión de su COCA en términos de valor es prácticamente imposible sin entender también el promedio LTV de sus clientes. Así es la fórmula:

Ingresos x Margen bruto x Número promedio de compras repetidas

Para ser justos, se trata de un KPI difícil de trabajar, pero es importante que lo haga. De hecho, usted tendrá que elaborar el LTV de cada uno de sus clientes individuales para ayudarle a determinar cuáles son los más valiosos, así como elaborar la media LTV de todos sus clientes para que pueda comenzar a la estrategia de cómo puede empezar a mejorar.

Estos son sólo los cinco principales indicadores de rendimiento clave que debe ser la definición de su estrategia de ventas no importa lo que su negocio. Sin embargo, no hay dos empresas iguales, y, por lo tanto, los KPI adicionales deben ser considerados casi siempre de una empresa a otra.

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ERP/CRM EN LA NUBE A COSTO COMPETITIVO

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¿Cuánto valen los datos de su empresa?

Muchas empresas todavía no han podido determinar la respuesta a esa pregunta. Pero en el futuro, las empresas tendrán que desarrollar una mayor experiencia en la valoración de sus activos de datos. En 2016, Microsoft adquirió a la red profesional en línea LinkedIn por 26,200 millones de dólares.

¿Por qué Microsoft considera que LinkedIn es tan valioso? ¿Cuánto del precio pagado fue para obtener los datos de usuarios de LinkedIn a diferencia de sus otros activos? A nivel mundial, LinkedIn tenía 433 millones de usuarios registrados y aproximadamente 100 millones de usuarios activos por mes antes de la adquisición. La aritmética simple nos dice que Microsoft pagó alrededor de $ 260 dólares por usuario activo mensual.

¿Microsoft pagó un precio razonable por los datos de usuario de LinkedIn? Ambas empresas acordaron que sí, pero el acuerdo genero suspicacia por parte de la agencia de calificación Moody que llevó a cabo una revisión a la calificación de crédito después de que el acuerdo fue anunciado. ¿Qué se puede aprender de la transacción Microsoft – LinkedIn sobre la valoración de los datos del usuario? ¿Cómo podemos determinar si Microsoft o cualquier adquirente paga un precio razonable?

Las respuestas a estas preguntas no están claras. Pero el tema es cada vez más relevante a medida que las empresas recopilan y analizan más datos. De hecho, el acuerdo multimillonario entre Microsoft y LinkedIn es sólo un ejemplo reciente de valoración de datos que viene a primer plano.

¿Cómo deberían las empresas formalizar las prácticas de valoración de datos?

Agencias expertas en el tema han definido el valor de los datos como el compuesto de tres fuentes de valor:

  • Datos como activo estratégico

Para la mayoría de las empresas, monetizar activos de datos significa mirar el valor de los datos de los clientes. Esto no es un nuevo concepto, la idea de monetizar los datos de los clientes es tan antigua como las tarjetas de lealtad de los comercios. Los datos de los clientes pueden generar valor monetario directamente (cuando los datos se venden, se negocian o se adquieren) o indirectamente (cuando se crea un nuevo producto o servicio que aprovecha los datos del cliente, pero los datos en sí no se venden). Las empresas también pueden combinar datos disponibles públicamente y de propiedad para crear conjuntos de datos únicos para su venta o uso.

¿Qué tan grande es la oportunidad de mercado para la monetización de los datos? En una palabra: grande. La unidad de Estrategia de PwC ha estimado que sólo en el sector financiero, los ingresos provenientes de la comercialización de datos crecerán a $ 300 mil millones de dolares por año para 2018.

  • El valor de los datos en uso

El uso de datos se define típicamente por la aplicación (como por ejemplo un sistema de gestión de relaciones con clientes CRM o un sistema de contabilidad) y frecuencia de uso. La frecuencia de uso se define normalmente por la carga de trabajo de la aplicación, la velocidad de transacción y la frecuencia de acceso a los datos.

La frecuencia de uso de datos trae a colación un aspecto interesante del valor de los datos. Los activos tangibles convencionales generalmente presentan retornos decrecientes de uso. Es decir, disminuyen en valor cuanto más se usan. Pero los datos tienen el potencial de aumentar en valor entre más se utilicen. Es decir, los datos vistos como un activo pueden mostrar rendimientos crecientes de uso. Por ejemplo, la navegación y el tráfico de la aplicación Waze integra en tiempo real datos de los conductores, por lo que el mapeo de datos Waze se vuelve más valioso a medida que más personas lo utilizan.

Los principales costos de los datos están en su captura, almacenamiento y mantenimiento. Los costos marginales de su uso pueden ser casi insignificantes. Un factor adicional es el tiempo de uso, los datos correctos en el momento adecuado, por ejemplo, datos de transacciones recogidas durante la temporada de ventas al menudeo de Navidad pueden ser de muy alto valor.

Por supuesto, las definiciones de valor basadas en el uso son de dos caras. Es improbable que el valor asociado a cada lado de la actividad sea el mismo. Por ejemplo, para un viajero perdido en una ciudad desconocida, los datos de mapas enviados a su celular pueden ser de muy alto valor para un uso, pero quizá el viajero nunca vuelva a necesitar los datos exactos de nuevo. Por otra parte, el proveedor de datos puede mantener los datos para otros fines y utilizarlo una y otra vez por un tiempo muy largo.

  • El valor futuro esperado de los datos

Aunque las expresiones “activos digitales” o “activos” de datos son de uso general, no hay una definición generalmente aceptada de cómo estos activos deben ser contados en los balances Por lo general son mezclados con otros activos intangibles, tales como marcas, patentes, derechos de autor y la buena voluntad. Hay una serie de enfoques para valorar los activos intangibles. Por ejemplo, los activos intangibles pueden valorarse sobre la base de transacciones observables basadas en el mercado que implican activos similares, sobre los ingresos que producen o el flujo de efectivo que generan a través de ahorros, o en el costo incurrido para desarrollarlos o reemplazarlos.

Hacer que las políticas de datos implícitas sean explícitas, codificadas y compartidas en toda la empresa es un primer paso para priorizar el valor de los datos.

¿Qué recomienda MMS Consulting a las empresas?

No importa qué camino una empresa elija para incorporar la valoración de datos en las estrategias de toda la empresa, existen tres pasos prácticos que todas las empresas pueden tomar:

  • Hacer explícitas y compartibles las políticas de valoración en toda la compañía.

Es fundamental desarrollar políticas para toda la empresa en esta área. Por ejemplo, ¿su compañía está creando un catálogo de datos para que se conozcan todos los activos de datos? ¿Está siguiendo el uso de los activos de datos, al igual que una compañía sigue el kilometraje en los coches o camiones que posee? Hacer que las políticas de datos implícitas sean explícitas, codificadas y compartidas en toda la empresa es un primer paso para priorizar el valor de los datos.

  • Desarrollar la experiencia en valuación de datos internos.

Explorar formas de monetizar los activos de datos para la venta o la concesión de licencias a terceros. Sin embargo, tener datos para vender no es lo mismo que saber cómo venderlo. Las empresas que buscan monetizar sus activos de datos primero tendrán que abordar cómo adquirir y desarrollar la experiencia en valuación en sus propias organizaciones.

  • Decidir si los procesos de valoración top-down o bottom-up son los más efectivos dentro de la empresa.

En el enfoque descendente de valoración de datos, las empresas identifican sus aplicaciones críticas y asignan un valor a los datos utilizados en esas aplicaciones, ya sean un sistema de transacciones ERP, un sistema de gestión de relaciones con clientes CRM o un sistema de desarrollo de productos. Los pasos clave incluyen la definición de los principales vínculos del sistema. Es decir, los sistemas que alimentan a otros sistemas que asocian los datos consultados por todos los sistemas conectados y la medición de la actividad de los datos dentro de los sistemas conectados. Este enfoque tiene el beneficio de priorizar donde las asociaciones internas entre TI y unidades de negocio necesitan ser construidas.

En MMS Consulting te ofrecemos todas las herramientas y la consultaría para optimizar tu gestión de datos y preparar tu negocio para competir en la nueva economía digital, utilizando los indicadores de desempeño y la analítica avanzada  que hagan sentido con tu estrategia y visión de crecimiento.

ERP/CRM EN LA NUBE A COSTO COMPETITIVO

El sistema de gestión en su empresa es la parte inicial y fundamental para aprovechar las recientes tecnologías de datos y análisis en la nueva economía digital.

​Si actualmente no cuenta con un sistema o el que tiene no le satisface. Nuestro sistema ERP/CRM es tecnológicamente competitivo a un costo de suscripción mensual muy accesible. Pague solo por lo que usa y no tiene que comprar servidores, licencias, actualizaciones ni mantenimientos anuales.

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Transformación digital de negocios

La Escuela de negocios Sloan del MIT recientemente encargó un estudio que se resume en un artículo titulado “Las empresas se preparan para una década de disrupción en Inteligencia Artificial”. De acuerdo con la encuesta – que sigue las opiniones de altos ejecutivos corporativos sobre las capacidades de disrupción que van desde Big Data a la Inteligencia Artificial – 46,6% de los ejecutivos de negocios visualizan que dicho cambio disruptivo viene más rápido de lo que pensaban.

Mientras que casi la mitad de los ejecutivos de negocios temen que sus empresas estén en un riesgo significativo de disrupción o desplazamiento, muchas compañías no saben cómo cruzar el abismo de la transformación del Modelo de Negocios (ver la Figura 1).

Figura 1.  El doloroso proceso de la transformación digital de los negocios.

No es el desafío tecnológico el que aniquilara a estas empresas, sino que es la incapacidad de impulsar la transformación organizacional, cultural y de modelos de negocios que condena a estas organizaciones..

El camino hacia la transformación del modelo de negocio

Entonces, ¿qué recomienda MMS Consulting hacer para prepararse para la transformación del modelo de negocio? Estos son algunos pasos que su organización puede tomar hoy:

  • Reflexione acerca de: ¿Qué tan eficaz es su organización en aprovechar los datos y la analítica para impulsar sus modelos de negocio?

Esta pregunta podría parecer trivial, sin embargo, en la realidad, las organizaciones batallan con este tema porque la tendencia natural de sus líderes es mirar el problema desde una perspectiva solamente tecnológica y luego, en consecuencia, tratarlo como un problema de sistemas o tecnologías de información, en lugar de abordar el problema desde una perspectiva cultural con una oportunidad de liderazgo empresarial y ventaja competitiva.

  • Empodere a su organización.

La mayoría de los líderes de negocios creen que son la persona más inteligente en la empresa y hacen muy poco para potenciar el pensamiento creativo y de innovación entre las personas que realmente conocen el negocio mejor que ellos, simplemente porque lo viven todos los días.

El poder de la ciencia de los datos se capta muy bien en la siguiente descripción: La Ciencia de Datos trata de identificar aquellas variables y métricas que sirven mejor para medir el desempeño de un negocio.

Es evidente que el secreto de éxito del BIG DATA y la Ciencia de Datos está desatando el pensamiento creativo de los usuarios de negocios, que han logrado identificar las variables y métricas que en su juicio podrían ser mejores predictores de desempeño, para luego permitir al equipo especialista en Ciencias de Datos determinar y cuantificar cuáles si realmente son los mejores predictores de rendimiento, tal como ellos pensaban.

  • Inicie con casos reales de su negocio

Evite iniciar el reto de la transformación tratando de ajustar a la fuerza la tecnología a su negocio. En su lugar, comience la transformación facilitando un ejercicio a través de todas sus unidades de negocio para identificar, generar ideas, calificar y priorizar sus casos de negocio que van a utilizar las nuevas tecnologías de información.

  • Gestione sus datos como un activo estratégico

Los líderes de la organización deben aceptar la responsabilidad de tratar los datos y los análisis como activos corporativos para maximizarlos y explotarlos, en lugar de tratarlos como un problema de otra persona o de un departamento. Este puede ser uno de los mayores retos culturales de la organización, ya que la mayoría de las organizaciones han tratado los datos como un costo para ser minimizados en lugar de una fuente de información de clientes, productos, operativos y de mercado que pueden usarse para optimizar los procesos clave de negocio. Además de crear una experiencia más atractiva para el cliente.

En MMS Consulting te ofrecemos todas las herramientas y la consultaría para iniciar tu estrategia de transformación a la economía digital , así como  de los indicadores de desempeño y la analítica avanzada de tu negocio que hagan sentido con tu estrategia y visión de crecimiento.

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