Cómo leer un dashboard de KPIs de marketing en una empresa industrial: un ejemplo

Primero el objetivo de negocio, después el indicador

Trabajamos como una parte más de la empresa. No llegamos con un cuadro de métricas de marketing: partimos de las prioridades de dirección y de ahí salen los KPIs. Si el objetivo cambia, el dashboard cambia.

La empresa del ejemplo: un taller de mecanizado de precisión de 45 personas y 6,5 M€ de facturación, con el 68 % de las ventas en tres clientes. Objetivo del año: 10 oportunidades nuevas al trimestre fuera de esos tres clientes y empezar a vender en Alemania.

El dashboard sigue el recorrido del comprador en cuatro niveles: visibilidad (te encuentran), validación (comprueban que encajas), conversión (piden oferta) y negocio (compran).

El dashboard del segundo trimestre

Datos de ejemplo, por trimestre. Solo cuentan las solicitudes de empresas que no son los tres clientes principales. Verde: objetivo cumplido. Ámbar: entre el 80 % y el 99 %. Rojo: por debajo del 80 %. En tiempo y coste se indica cuántas veces se supera el objetivo.

Lectura rápida: más visibilidad, pocas oportunidades válidas

La visibilidad sube y la inversión se cumple al euro, pero al negocio llega un solo pedido. Es un patrón muy habitual: se invierte en que te vean y se descuida lo que pasa después. Cuatro fallos lo explican. Las lecturas son hipótesis: antes de actuar se confirman con la analítica y con el equipo de ventas.

1. Te ven, pero no te validan

Qué se ve. LinkedIn y las búsquedas de marca están en verde. Las visitas a páginas de capacidades se quedan en el 44 % y las descargas de fichas en el 30 %.

Lectura más probable. La gente llega y no encuentra con qué comprobar que encajas: ni tolerancias, ni tamaños, ni certificados. Se va sin dejar rastro.

Qué haríamos. Páginas de capacidades con números, fichas técnicas y certificados descargables, y cada publicación de LinkedIn enlazada a una de esas páginas en vez de a la portada.

2. Llegan RFQs, pero no las que quieres

Qué se ve. 17 RFQs recibidas, casi en objetivo. Solo 5 aceptadas como oportunidad: un 29 %, cuando antes de empezar era el 42 %.

Lectura más probable. El mensaje es genérico («mecanizado de precisión a medida») y atrae piezas fuera de capacidad, de volumen o de tipo de cliente. La oficina técnica dedica horas a ofertas que no quiere ganar.

Qué haríamos. Definir el cliente ideal con dirección y ventas, decir en la web qué se fabrica y qué no, y pedir en el formulario lo que permite filtrar: material, cantidad, tolerancia y plazo.

3. Se responde tarde

Qué se ve. 76 horas de media hasta enviar la oferta, más del triple del objetivo de 24. Apenas mejora las 80 horas de partida.

Lectura más probable. La RFQ entra en el correo de una persona, sin aviso ni responsable. Cuando sale la oferta, el comprador ya tiene otras dos sobre la mesa.

Qué haríamos. Medir dos tiempos distintos: la primera respuesta, con un SLA del mismo día, y la entrega de la oferta técnica. Cada RFQ entra en el CRM con responsable y aviso automático, y hay una plantilla de primera respuesta.

4. Alemania no arranca

Qué se ve. 96 visitas desde Alemania en el trimestre, con un objetivo de 300, y ninguna RFQ alemana. Prácticamente lo mismo que antes de empezar.

Lectura más probable. La web está en español y en un inglés traducido, no hay cuentas objetivo y todo el esfuerzo de visibilidad se queda en el mercado nacional.

Qué haríamos. Versión alemana de las páginas de capacidades, una lista de cuentas objetivo acordada con ventas y trabajo en LinkedIn y en ferias sobre esas cuentas.

Qué cambia en el negocio

Con los mismos 7.500 € al trimestre, cada oportunidad aceptada cuesta 1.500 €, el doble del objetivo. Antes de pedir más presupuesto, probaríamos a moverlo de «que nos vean» a «que nos validen y nos pidan lo que queremos fabricar».

Si el porcentaje de RFQs aceptadas vuelve al objetivo, las mismas 17 solicitudes darían 9 o 10 oportunidades en lugar de 5. Ese es el objetivo que pidió dirección.

Un aviso: en venta industrial el ciclo es largo. El pedido de este trimestre viene seguramente de una RFQ de meses anteriores, y las RFQs de hoy se convertirán en pedidos más adelante. Por eso el dashboard se lee por niveles y no solo por la última línea. En esta investigación explicamos qué señales puede pasar marketing a ventas en cada nivel.