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Caso de estudio

Mejora del proceso comercial B2B en Vivo (Telefónica Brasil)

Por Jorge Hernández Mínguez — 2 de noviembre de 2021

Este es el proyecto que hemos desarrollado para Telefónica utilizando la solución de Process Mining de Celonis, que nos ha permitido crear un plan de acción para maximizar la actividad comercial en el área de B2B de Vivo Brasil

El contexto

Antes de empezar, ¿sabes exactamente qué es el Process Mining?

Pero, más allá de la comprensión profunda de cómo se ejecutan las operaciones en la organización, una solución de Process Mining (minería de procesos) permite actuar automáticamente en el momento adecuado o facilita asistencia a un humano para adoptar la decisión más inteligente para el negocio.

Resumiendo, una solución de Process Mining permite implantar un sistema de mejora continua que posibilita conocer:

  • Qué está pasando en el negocio.

  • Cómo se están ejecutando los procesos y qué puntos de fricción existen.

  • Cuáles son las acciones más inteligentes para el negocio.

  • Cuánto valor se captura en este proceso de mejora continua.

Ahora que ya tienes claro qué es el Process Mining, te contamos el caso de éxito en detalle.

El reto

El área de ventas B2B de Vivo tiene como objetivos maximizar la actividad comercial para aumentar el pipeline y mejorar los ingresos. Para dar soporte a la gestión comercial, el equipo se apoya en varias herramientas, como un CRM que asegura la gestión comercial y distintos configuradores de oferta (CPQ). Vivo cuenta tanto con herramientas comerciales de mercado como con otras desarrolladas a medida y, por supuesto, monitoriza la actividad comercial a través de soluciones de BI.

Es decir, la compañía cuenta con un proceso maduro de gestión comercial, dispone de herramientas para gestionarlo, y su reto actual consiste en potenciar un modelo que funciona, identificando palancas que ayuden a anticiparse a las necesidades del cliente, mejorando los resultados comerciales y asegurando una gran experiencia de cliente.

La solución

Esta es la situación actual de muchas de las compañías a las que ayudamos: cuentan con un modelo definido, complejo, que funciona razonablemente bien, pero necesitan insights que les permitan identificar qué más pueden mejorar, y las soluciones actuales no pueden proporcionar esta información. Es necesario un análisis del proceso de principio a fin, que ayude a trazar la ejecución a lo largo de varios sistemas heterogéneos, de forma aséptica, identificando no solo los indicadores resultantes del desempeño del proceso, sino cómo evolucionan estos KPI en cada una de las fases de mismo, para determinar dónde se encuentran las ineficiencias. Y, ahí, entra el Process Mining.

El acceso a los datos

Simplificando mucho los aspectos técnicos, hay dos situaciones posibles cuando se extraen datos de los sistemas fuente: que la conexión se realice con un sistema estándar o bien con uno a medida. Obviamente, una conexión a una herramienta comercial ofrece ventajas de rapidez en el despliegue y en el análisis de los datos, al emplearse un extractor ya definido, securizado, que requiere una dedicación mínima de las áreas de IT. Pero las compañías no emplean únicamente sistemas estándar, como ocurrió en este caso: los datos a analizar se encontraban en una herramienta CRM estándar, pero también se empleaban soluciones CPQ que gestionaban el proceso de configuración de oferta (solicitudes a ingeniería, ciclo de aprobación, cotización…).

La conexión a un sistema estándar es realmente rápida y sencilla gracias al uso de los conectores; no obstante, hay otros retos a considerar y que requieren una buena gestión previa, como acordar con el negocio qué información se requiere y cuál es prescindible o pautar los procedimientos de extracción con las áreas de IT (Seguridad, Demanda, Protección de Datos), por ejemplo.

La extracción de datos de soluciones a medida es más compleja, porque requiere un enfoque personalizado; en este caso, además, implicó desarrollar una lógica ad hoc para poder asociar los identificadores únicos de cada sistema y así garantizar la trazabilidad e2e durante todo el proceso de gestión comercial.

La comprensión del proceso

Otro punto clave en un proyecto de Process Mining es entender el proceso a analizar. Se use una herramienta estándar o a medida, las organizaciones tienen singularidades, y una comprensión del negocio global y de las particularidades de las operaciones de la compañía es esencial para interpretar los resultados extraídos. Y, sí, esto requiere de sesiones y discusiones con las áreas de negocio, aunque mucho más acotadas que en un proyecto de consultoría al uso. 

El análisis

La ventaja de analizar un proceso relativamente estandarizado, como es la gestión comercial, es que las herramientas de Process Mining cuentan con una serie de análisis preliminares sobre los que trabajar e identificar KPI e insights. Estos análisis se desarrollan en dashboards personalizados, que son el embrión sobre los que se articulan los casos de uso. Una vez se dispone de un análisis inicial, los pasos a seguir incluyen:

  • Cotejar y validar los KPI.

  • Identificar insights relevantes.

  • Refinar los cuadros de mando.

  • Definir los casos de uso.

  • Validar los resultados.

Los casos de uso

En este proyecto hemos identificado dos grandes categorías de casos de uso, relacionados con la mejora de:

Trazabilidad y compliance

Casos de uso que facilitan una comprensión profunda de cómo se ejecuta el proceso comercial en realidad, pasando de un entorno estático de KPI a uno dinámico.

Son casos de uso relacionados con la calidad del dato, la correcta ejecución de las fases del proceso o el análisis de inactividad en ofertas.

Resultados comerciales

Se detectan elementos sobre los que actuar para:

  • Identificar puntos de fricción en el proceso, como, por ejemplo, medir el impacto de las recarterizaciones.

  • Segmentar a los equipos comerciales, identificando el rendimiento por producto, geografía, cliente, pero también por cumplimiento del proceso comercial.

En el primer bloque se ha proporcionado una visión clara del grado de cumplimiento del proceso comercial, identificando cuándo se producen desviaciones y el motivo de estas, analizando el impacto cualitativo y cuantitativo en, por ejemplo, la calidad del funnel de ventas o del forecast de ingresos. El uso de una herramienta de Process Mining aporta profundidad y dinamismo al análisis, haciendo muy sencillo y rápido incorporar nuevos parámetros e hipótesis a considerar. Por ejemplo, es posible entender si el comportamiento observado depende de la tipología de producto o del segmento, si el importe de la venta afecta a la duración del ciclo, o si el comportamiento de los comerciales se ajusta a las tipologías de venta definidas.

En el segundo bloque hay casos de uso puramente focalizados en la mejora de las ventas. Por ilustrar un ejemplo muy específico, el uso de Process Mining permite identificar cuándo se producen las recarterizaciones y cómo es la evolución de las oportunidades que han cambiado de comercial; al poder detectar la fase del proceso en la que acontece la reasignación, es posible medir el impacto y observar experimentalmente que el comportamiento y la evolución de las oportunidades reasignadas al inicio del ciclo son distintos a aquellas que cambian cuando la oportunidad ha madurado y avanzado en el proceso. Esto permite identificar y definir planes de acción para mitigar el impacto de estos cambios (muchas veces inevitables), pero, sobre todo, para monitorizar su impacto y efectividad futuras.

El impacto en negocio

Los casos de uso permiten estimar el impacto en negocio de los insights encontrados. Para cada caso de uso se elabora un análisis en el que se detalla el valor para el negocio que suponen los impactos de los puntos de fricción y, lo más importante, se establece un plan de acción específico para maximizar el valor para el negocio. Por ejemplo: si una recarterización tiene impacto en un aumento del ciclo de venta, es posible estimar el retraso en la consecución de ingresos que esto origina.

En este punto entran en juego las capacidades de inteligencia artificial y la automatización de la solución, que pueden utilizarse para impulsar el negocio. Por ejemplo, asistiendo al comercial para que priorice las oportunidades inactivas en función de parámetros definidos por el negocio y ejecute acciones para asegurar el seguimiento de las oportunidades y su registro en las herramientas de gestión.

El futuro

Otra palanca a la que ayuda una solución de Process Mining es a establecer una función de mejora continua en la organización, pero ligada a la aportación de valor. En la figura que abre este artículo, representamos un círculo de mejora rodeado por una captura continua de valor. El Process Mining ayuda, a través de un Centro de Excelencia, a planificar, ejecutar y monitorizar la captura de valor. Las organizaciones son conscientes de que una unidad de excelencia operativa es una pieza clave para optimizar las operaciones, pero organizar estas estructuras requiere de un compromiso de la alta dirección y su valor es difícil de cuantificar. El Process Mining supera esos obstáculos, ayudando a conectar las operaciones con la estrategia de negocio, facilitando indicadores claros del impacto de las iniciativas desde un punto de vista de reducción de tiempos, una mejora de la satisfacción de cliente y, por supuesto, un impacto económico y financiero.

El viaje de nuestro cliente apenas ha empezado y estaremos muy orgullosos de avanzar juntos en esta aventura.

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