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En este curso de Canales de Ventas Impulsados por Datos aprenderás cómo los modelos predictivos de canalización mejoran la precisión de la previsión y respaldan mejores decisiones de ventas. También aprenderás a evaluar la calidad de los datos y a seleccionar las herramientas adecuadas para previsiones escalables en tiempo real.
Los equipos de ventas de hoy necesitan más que hojas de cálculo estáticas o actualizaciones manuales del CRM. En este curso verás cómo las canalizaciones predictivas usan datos en tiempo real y modelos de puntuación para mejorar la visibilidad. Comprenderás cómo esa mayor visibilidad acelera la toma de decisiones. También aprenderás a evaluar la calidad de tus datos de ventas, reducir el sesgo y mantener la integridad de los datos para obtener salidas de modelo más precisas.
Este curso te ayudará a examinar los KPI más importantes para la salud de la canalización. Aprenderás a usarlos para hacer un seguimiento del rendimiento de las previsiones a lo largo del tiempo. Por último, compararás plataformas de CRM y analítica que admiten modelado predictivo y descubrirás cómo integrar estas herramientas en tu proceso de ventas.
Tanto si trabajas en gestión de ventas, operaciones de ingresos o desarrollo empresarial, este curso te ofrece las habilidades prácticas para tomar decisiones de canalización más inteligentes y rápidas.
Está diseñado para personas que trabajan en gestión de ventas, operaciones de ingresos o desarrollo empresarial que desean habilidades prácticas para tomar decisiones de pipeline más inteligentes y rápidas.
Cubre cómo los modelos de pipeline predictivos mejoran la precisión del pronóstico, cómo evaluar la calidad de los datos y reducir sesgos, los KPI clave para la salud del pipeline y cómo comparar e integrar plataformas de CRM y análisis que respalden el modelado predictivo.
Desarrollarás habilidades en limpieza de datos, trabajo con Indicadores Clave de Desempeño (KPI) y modelado predictivo.
Las lecciones incluyen cambio de pipelines estáticos a predictivos, evaluación de la calidad y disponibilidad de datos, rastreo de KPI clave del pipeline y selección de herramientas para análisis predictivos.