¿Cómo establecer metas de marketing a través de canales online y tradicionales?

Según HubSpot, el 78% de las búsquedas sobre negocios locales en teléfonos celulares terminan en ventas fuera de línea. A medida que aumenta esta forma de enganchar clientes, los equipos de marketing deben ser cada vez más eficaces en captar el interés de un cliente en línea y canalizarlo en una visita a una tienda en una ubicación física o en línea y concretar una compra. ¿Sabe usted cómo hacer y establecer metas de marketing a través de múltiples canales?


La definición y seguimiento de indicadores clave de desempeño (KPIs) de marketing de pequeñas empresas que sean claros y entendibles para su fuerza de venta, pueden ayudarle a comprender mejor la conversión entre las ventas por el canal tradicional vs. ventas en línea que impulsan su negocio y su expectativa de crecimiento. Si no está seguro acerca de cómo utilizar los datos de sus clientes para impulsar las decisiones de marketing, aquí le tenemos algunos consejos efectivos para mejorar su publicidad en línea y aumentar las ventas:

1.  Seguimiento de visitas estimadas a su negocio (ubicación física) a partir de anuncios en línea:

A finales de 2014, se introdujo una estimación de las visitas físicas a negocios con en el seguimiento de conversiones de Google en AdWords. El concepto es sencillo, enlaza una ubicación física del negocio verificada de Google Maps con su cuenta de AdWords y Google proporcionará un número estimado de visitas físicas en un plazo de 30 días después de hacer clic en los anuncios en línea. Google lo hace mediante la agregación de datos de los usuarios de teléfonos inteligentes que tienen el historial de ubicaciones habilitado y están conectados a Google.

2.  Rastreo de llamadas y seguimiento par concretar ventas fuera de linea:

Las soluciones de seguimiento de llamadas permiten asignar a cada cliente que llama un número de teléfono único, por lo que se pueden asignar un estatus de prospectos y ventas concretadas a los visitantes del sitio que prefieren preguntar o concretar una venta fuera de línea y lo hacen mediante una llamada por el teléfono. Estas soluciones permiten al vendedor ver las visitas a la página y la referencia de palabras clave. El seguimiento de llamadas es particularmente importante para las compras consideradas cuando una venta se completa sin conexión a su tienda en línea.

Desde teléfonos celulares, la funcionalidad de clic para llamar en la búsqueda de Google se está volviendo más común y se estima que aumenta en 8% la efectividad de su anuncio en linea. Esto está habilitado en AdWords como una extensión de llamada.

3. Recomendaciones de usuarios en línea:

Es un hecho que la presencia y el número de seguidores en redes sociales es importante. Pero los likes, los clics y las acciones en las redes sociales no se traducen exactamente en ingresos. 79% de los clientes dicen que las revisiones en línea se traducen en compra, por tanto, el tener indicadores de crecimiento de revisión en su sitio web o tienda en línea, le darán más información sobre cuántos clientes están comprando sus productos y servicios.

 

Así mismo, implementando una plataforma simple para atraer nuevos clientes mediante la retroalimentación de usuarios satisfechos, podrá calcular con exactitud la satisfacción del cliente y enfocarse en su lealtad de compra.

4. Rotación de inventario:

La gestión y el seguimiento de inventario es una cosa, pero relacionar su rotación de stock a las ventas y esfuerzos de marketing requiere de implementar una estrategia analítica distinta.

La rapidez con que se convierte su stock puede ser un indicador seguro de lo bien que están haciendo sus campañas de marketing, desde la publicidad online hasta la publicidad en la tienda.

Del mismo modo, si usted tiene una alta tasa de retorno de producto, es probable que tiene una brecha no cubierta entre las expectativas de los clientes y la calidad del producto o usabilidad. Esto puede significar que es hora de repensar sus estrategias de ventas y marketing.

Calcule su tasa de devolución de productos y su volumen de ventas de inventario. Comparta regularmente estos datos con su equipo de marketing para ayudar a informar las campañas específicas del producto y el tiempo.

5. Analice información de su Sistema ERP y CRM

El seguimiento a sus reportes de ventas, o el número de transacciones, le puede dar mucha más información, incluyendo lo bien que sus campañas de marketing en la tienda y móvil están funcionando.

¿Cuál es la tasa de conversión de sus ofertas para móviles? ¿Con qué frecuencia vuelven los clientes a hacer compras? ¿Cuál es el retorno de inversión de sus campañas de marketing?

Por supuesto, para los puntos de venta al menudeo, incluso las campañas móviles exitosas significan poco si la experiencia del cliente en la tienda no se mejora e informa. El personal de ventas necesita ser entrenado y conocer estas mediciones de desempeño para estar siempre disponible, siempre escuchando y anticipando las necesidades de cada cliente.

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 nuestro sistema 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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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.

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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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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.

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.

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