Casos de uso reales para optimizar tu empresa
Crecer más no siempre significa ser más rentable
Las empresas de servicios profesionales viven de un equilibrio complejo: captar nuevos proyectos, mantener un alto nivel de servicio y, al mismo tiempo, proteger la rentabilidad de cada contrato.
Sin embargo, crecer no siempre implica ganar más.
Un estudio elaborado por SAP y Oxford Economics revela que el 85 % de las empresas de servicios profesionales ha incrementado sus ingresos durante los últimos tres años, pero solo el 67 % ha conseguido mejorar su rentabilidad.
La diferencia suele estar en la capacidad para anticiparse.
Muchas decisiones siguen basándose en la experiencia de los equipos o en el análisis manual de datos históricos, cuando hoy existen herramientas capaces de identificar patrones, detectar riesgos y ofrecer previsiones que ayudan a tomar decisiones con mayor confianza.
Aquí es donde los modelos predictivos con Machine Learning aportan un valor diferencial. No se trata únicamente de vender más, sino de prever qué clientes, qué proyectos o qué recursos tendrán un mayor impacto en los resultados del negocio.
En este blog repasamos, cómo funcionan estas capacidades y qué aplicaciones pueden tener en empresas de consultoría, ingeniería y otros servicios profesionales.
¿Cómo ayuda un modelo predictivo a una empresa de servicios profesionales?
Las empresas de servicios profesionales generan cada día una enorme cantidad de información: horas imputadas a proyectos, facturación, márgenes, propuestas comerciales, utilización de recursos o datos sobre clientes.
El verdadero reto no está en recopilar esos datos, sino en convertirlos en información útil para tomar mejores decisiones.
Cómo apunta SAP, la analítica predictiva utiliza datos históricos, Machine Learning e Inteligencia Artificial para identificar patrones y estimar resultados futuros.
Aplicado a una empresa de servicios profesionales, esto permite responder preguntas como:
- ¿Qué clientes generarán más ingresos en los próximos meses?
- ¿Qué proyectos presentan mayor riesgo de desviarse en costes?
- ¿Qué cuentas tienen más probabilidades de no renovar?
- ¿Dónde conviene concentrar el esfuerzo comercial?
Las soluciones de analítica permiten aplicar modelos predictivos sobre los datos del negocio para identificar patrones, realizar previsiones y apoyar la toma de decisiones. De este modo, las empresas pueden anticiparse a determinados escenarios y actuar con mayor rapidez.
Entre sus capacidades se incluyen modelos de clasificación para estimar la probabilidad de un determinado resultado y modelos de regresión para realizar previsiones sobre variables numéricas, como los ingresos futuros de un cliente o la evolución de un proyecto.
Casos de uso reales para empresas de servicios profesionales
Prever los ingresos antes del cierre de mes
No todos los clientes evolucionan de la misma manera.
Mientras algunos incrementan progresivamente su volumen de negocio, otros reducen su actividad sin que la empresa lo detecte hasta que los resultados ya se han visto afectados.
Mediante modelos de regresión como los disponibles en Smart Predict de SAP Analytics Cloud, es posible analizar el histórico de facturación y otras variables del negocio para estimar la evolución futura de los ingresos de cada cliente.
Esta información ayuda a priorizar acciones comerciales, identificar oportunidades de crecimiento y anticipar posibles caídas de facturación.
Anticiparse a los retrasos en los cobros
La liquidez es uno de los aspectos más críticos para cualquier empresa de servicios profesionales.
Anticipar posibles retrasos en los cobros permite actuar antes de que afecten a la tesorería o comprometan el desarrollo de nuevos proyectos.
SAP incorpora capacidades de analítica predictiva en distintas soluciones de su portfolio que ayudan a analizar el riesgo asociado a las cuentas por cobrar y facilitan una mejor planificación financiera.
De este modo, los equipos financieros pueden priorizar las acciones de seguimiento y actuar antes de que un retraso tenga un impacto significativo en el negocio.
Priorizar mejor las oportunidades comerciales
Los equipos comerciales suelen gestionar numerosas oportunidades de negocio de forma simultánea.
Sin embargo, no todas tienen el mismo potencial.
Al combinar la información procedente del CRM y del ERP, los modelos predictivos ayudan a identificar aquellas oportunidades con mayor probabilidad de éxito, permitiendo dedicar más tiempo a las cuentas que realmente pueden generar un mayor impacto en el negocio.
El resultado es una gestión comercial más eficiente y una mejor asignación de los recursos.
Detectar clientes con riesgo de abandono
En una empresa de servicios profesionales, conservar un cliente suele ser mucho más rentable que captar uno nuevo.
Los modelos de clasificación permiten identificar patrones asociados al riesgo de abandono utilizando información histórica del cliente.
Detectar estas señales con antelación facilita poner en marcha acciones preventivas antes de que la relación comercial se deteriore.
Planificar los recursos con mayor precisión
Asignar a la persona adecuada al proyecto adecuado en el momento oportuno continúa siendo uno de los mayores retos del sector.
Cuando los datos de proyectos, disponibilidad de los equipos y carga de trabajo están integrados en el ERP, las empresas disponen de una visión más completa para planificar recursos, equilibrar la ocupación de los equipos y tomar decisiones con mayor antelación.
Sobre esta base, las capacidades de analítica predictiva pueden contribuir a mejorar las previsiones de carga de trabajo y apoyar una planificación más precisa.
¿Por qué esto importa para la rentabilidad y no solo para los ingresos?
El dato de SAP y Oxford Economics refleja una realidad que muchas empresas conocen de primera mano: aumentar la facturación no siempre significa mejorar los márgenes.
La rentabilidad depende de factores como una correcta planificación de recursos, una buena gestión de los proyectos, el control de los costes o la capacidad para anticipar riesgos.
Un proyecto que parecía rentable puede dejar de serlo si una desviación en los costes se detecta demasiado tarde o si los recursos no se asignan de forma eficiente desde el inicio.
En este contexto, la analítica predictiva ayuda a identificar tendencias antes de que se conviertan en problemas, permitiendo actuar con mayor rapidez y tomar decisiones basadas en datos.
SAP señala que la Inteligencia Artificial integrada en los procesos empresariales puede contribuir a mejorar la productividad, agilizar la toma de decisiones, optimizar procesos y fortalecer la relación con los clientes.
Cómo empezar si tu empresa ya trabaja con SAP
Incorporar capacidades predictivas no tiene por qué implicar un gran proyecto desde el primer día.
Una buena práctica consiste en identificar un proceso donde una mejor previsión pueda tener un impacto directo en el negocio.
Algunos ejemplos son:
- Previsión de ingresos por cliente.
- Riesgo de retraso en los cobros.
- Probabilidad de abandono de clientes.
- Planificación de recursos en proyectos.
Si tu organización ya trabaja con soluciones SAP, es recomendable revisar las capacidades de analítica predictiva disponibles en las soluciones implantadas y el alcance de su licenciamiento.
Comenzar con un piloto sobre una cartera de clientes o una línea de negocio concreta permite validar el modelo antes de extenderlo al resto de la organización.
De los datos a la decisión: el siguiente paso
La diferencia entre una empresa que reacciona y otra que se anticipa rara vez está en la cantidad de datos que genera.
Está en cómo los convierte en decisiones.
En un sector donde los márgenes dependen de planificar correctamente los recursos, controlar los costes y fortalecer la relación con los clientes, la analítica predictiva se convierte en una herramienta para actuar antes de que aparezcan los problemas y tomar decisiones con mayor confianza.
En Altim, como Gold Partner de SAP, ayudamos a las empresas de servicios profesionales a aprovechar las capacidades de analítica e inteligencia empresarial del ecosistema SAP para mejorar la planificación, optimizar la gestión de proyectos y tomar decisiones basadas en datos.
Si quieres conocer cómo estas capacidades pueden aplicarse a tu organización, nuestro equipo puede ayudarte a identificar los casos de uso con mayor impacto y definir una estrategia adaptada a tus objetivos.