Cómo predecir el volumen de negocios de su equipo de ventas
Las empresas se preocupan por el desgaste de los empleados en todos los departamentos, pero es especialmente costoso en una función: las ventas. Las estimaciones del rotación anual entre los vendedores estadounidenses ascienen al 27%, el doble de la tasa de la fuerza laboral general. En muchas industrias, la tenencia media es inferior a dos años. Si bien es deseable algún desgaste, como cuando los que tienen un desempeño deficiente abandonan o terminan, gran parte de ello no lo es, y cada vez que un artista sólido sale, su empresa enfrenta varios costos directos e indirectos. Las empresas estadounidenses gastan 15 mil millones de dólares al año capacitando a vendedores y otros 800 000 millones de dólares en incentivos, y el desgaste reduce el rendimiento de esas inversiones. El volumen de negocios también perjudica las ventas: los puestos pueden quedar vacíos mientras las empresas contratan reemplazos, y los nuevos empleados deben conocer las cuerdas y reconstruir las relaciones con los clientes. Si los gerentes pudieran identificar a los buenos vendedores que corren el riesgo de renunciar y tomar medidas para retenerlos, sus empresas podrían obtener ahorros sustanciales.
Dave Wheeler
Un nuevo estudio realizado por cuatro profesores de marketing, dirigido por V. Kumar, de la Universidad Estatal de Georgia, puede ayudarles a hacer precisamente eso. Los investigadores examinaron los datos de más de dos años de un Fortuna 500 compañía de telecomunicaciones que vende productos electrónicos de consumo y servicios de software, y creó un modelo cuantitativo, el primero de su tipo, para predecir qué vendedores probablemente dejaran de fumar. Este trabajo se basa en investigaciones anteriores de algunos de los mismos académicos, que desarrollaron un método para estimar la rentabilidad futura de un vendedor individual (véase «¿Quién es su vendedor más valioso?» HBR, abril de 2015). Saber quién tiene más probabilidades de generar beneficios es útil, por supuesto, pero la nueva investigación podría aumentar enormemente ese valor: Al aprender quién corre un alto riesgo de irse y por qué, los líderes de ventas pueden abordar los problemas ante los artistas estelares dan aviso.
Los investigadores estudiaron los datos de 6.727 vendedores que trabajan en 1.058 tiendas, dividiéndolos en dos lotes. Un conjunto de métricas trataba de qué tan bien estaba funcionando cada vendedor; esos números midieron el rendimiento anterior (sobre la base de los ingresos generados), la satisfacción del cliente y la frecuencia con que se cumplieron las cuotas mensuales. El segundo conjunto mide los «efectos de pares»: la variación del rendimiento entre los compañeros de trabajo y el desgaste voluntario e involuntario de cada tienda. El estudio controla la geografía, el tamaño de la tienda y la demografía.
Los investigadores esperaban que los vendedores con altas calificaciones en rendimiento histórico y satisfacción del cliente tuvieran menos probabilidades que los de rendimiento medio y bajo de rendimiento, porque las buenas calificaciones aumentarían su sentido de seguridad laboral, sus pagos de incentivos y la sensación de que controlaban su capacidad de triunfar, y eso demostró ser el caso. Sin embargo, cuando se trata de alcanzar la cuota, el estudio mostró una distribución invertida en forma de U: También en este caso, los vendedores de alto rendimiento tenían menos probabilidades de renunciar que los ejecutantes promedio (los gerentes hicieron un buen trabajo manteniendo felices a sus estrellas), pero también lo eran los de bajo rendimiento (su pobre muestra limitaba sus oportunidades en otras firmas). «Son los vendedores «intermediarios» los que [son] probablemente [se entregarán]», escriben los investigadores. Aunque esos empleados no son actores «A», su pérdida sigue perjudicando a sus empresas, porque a menudo constituyen una parte importante y rentable de la fuerza de ventas.
«Si lo sé antes de que tengan una oferta, eso es una gran ventaja»
Jay Mincks es el vicepresidente ejecutivo de ventas de Insperity, una firma de externalización de recursos humanos con sede en Houston con 50 oficinas y una organización de ventas de 600 personas. Recientemente habló con HBR sobre predecir y prevenir el desgaste. A continuación se han editado extractos.
Max Burkhalter
¿Cuánto rotación experimenta en su equipo de ventas? Tiene un promedio del 28% anual, pero ese número es un poco engañoso. Vendemos un producto complejo e intangible, por lo que hay una curva de aprendizaje pronunciada. Pasan de 12 a 18 meses antes de que alguien esté realmente al día, y durante ese tiempo, la tasa de rotación es inaceptablemente alta. Pero después de eso, el rotación entre nuestros jugadores «A» es de solo un 5%. Nuestro plan de compensación garantiza que rara vez perdamos a nuestros mejores vendedores.
Si sospechas que alguien podría irse, ¿qué tan efectivo eres para detenerte? Si lo sé antes de que tengan una oferta, eso es una gran ventaja. Entras, siéntate y haces una intervención. Por lo general, les han herido sus sentimientos de alguna manera, así que tienes que esponjarlos de nuevo, decirles que son apreciados y preguntar: ¿Qué podríamos hacer para mejorar tu vida y mantenerte? Si lo detectamos temprano, tenemos casi el 100% de éxito.
¿Qué pasa después de que alguien tiene una oferta? Si hacemos una contraoferta, la tasa de éxito es de aproximadamente el 50%. Pero de la mitad que se queda, muchos se irán pronto. Lo que los impulsó a buscar otro trabajo sigue ahí inherentemente. Las contraofertas pueden volver a comprar personas por un tiempo, pero si se han retirado una vez, es fácil comprobarlo por segunda vez.
¿Desea confiar más en los datos para predecir quién podría renunciar? Cualquier cosa que pueda hacer para eliminar la intuición de la ecuación es útil. Tengo que contratar a 12 nuevos gerentes de ventas este año. No estoy seguro de que todos tengan la intuición correcta. Poder confiar en los datos sería invalorable: quitaría parte del misterio y nos daría más oportunidades de hacer una intervención antes de que alguien salga por la puerta.
Si pudiera diseñar un panel de control para gestionar el rotación, ¿qué habría en él? En realidad, me interesaría más los datos que predicen cuál de los vendedores que contrate tendrá éxito; ese sería el santo grial. Utilizamos reclutadores y realizamos entrevista tras entrevista, pero es muy difícil de decir: los vendedores pueden ser camaleones. Pasamos todo este tiempo y esfuerzo entrenándolos, pero muchos fracasan. Es debilitante para mis formadores de ventas. Nuestra organización podría ahorrar millones si pudiéramos encontrar una forma de utilizar los datos para reducir el número mucho más bajo.
La mayor sorpresa se refería a los efectos de pares, que resultaron ser el predictor más fuerte de renunciar. Los investigadores teorizan que en las empresas sin mucha variación en el rendimiento, las personas tienen menos probabilidades de sentirse desafiadas y pueden tener pocos incentivos para trabajar más duro o más inteligente; en su lugar, pueden irse. En entornos con un elevado rotación voluntario, los empleados a menudo pierden la fe en la dirección estratégica de la empresa (porque ven a otros saltando) y tienden a ser más conscientes de las oportunidades laborales externas, en parte porque sus redes incluyen antiguos colegas que han desertado recientemente. Y cuando hay mucha rotación involuntaria, es posible que los empleados carezcan de confianza en los gerentes, sientan poca seguridad laboral y sigan adelante. «Las actitudes e intenciones de un individuo están fuertemente influenciadas por su entorno», escriben los investigadores; la fuerza de los efectos de los pares en el modelo sugiere que el rotación puede ser contagioso.
Esta investigación forma parte de una amplia tendencia de esfuerzos para comprender qué eventos hacen que los empleados busquen pastos más verdes y qué comportamientos indican que pueden hacerlo, cuestiones de creciente relevancia en una era de mercados laborales ajustados y el creciente uso de los análisis. Por ejemplo, una investigación de la firma consultiva CEB examinó cómo los acontecimientos en la vida personal de los empleados, como los cumpleaños y las reuniones universitarias, los impulsaron a hacer balance y comparar sus carreras con las de otras personas, lo que a menudo los impulsa a buscar empleo (véase «Por qué la gente deja su trabajo», HBR, septiembre de 2016). Y un estudio realizado por investigadores del estado de Utah y del estado de Arizona identificó 13 comportamientos «precedidos», comparándolos con los relatores del poker; estos incluyen dejar el trabajo temprano, mostrar menos concentración o esfuerzo, y ser reacio a comprometerse a realizar tareas a largo plazo.
Una de las implicaciones del nuevo estudio es que los gerentes deben prestar atención a los efectos de los compañeros y considerar la posibilidad de realizar intervenciones en entornos con poca variación de rendimiento entre los empleados y aquellos con niveles de rotación crecientes. Pero Kumar dice el mensaje más amplio no es que las empresas deben incluir sus datos en el modelo que predice el rotación en las tiendas de telecomunicaciones. Más bien, el big data puede permitir a las empresas identificar variables que predicen el rotación en sus propias filas. En el futuro, los gerentes pueden confiar habitualmente en cuadros de mando basados en datos que etiquetan a los empleados como un riesgo alto, moderado o bajo de abandono. Posteriormente, podrían decidir qué miembros del grupo de alto riesgo justifican intervenciones para ayudarles a mantenerse en su lugar.
Acerca de la investigación: «¿Por qué los vendedores dejan de fumar? Un examen empírico de los efectos propios y de los pares en el comportamiento de la rotación de vendedores», de Sarang Sunder, V. Kumar, Ashley Goreczny y Todd Maurer(Revista de Investigación de Marketing, 2016)— Escrito por
