Desarrollo de KPIs estratégicos basados en el Customer Lifetime Value (CLV) para la Toma de Decisiones Comerciales. Caso IMPROSELEC S.A.
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Abstract
El presente caso de negocio tiene como objetivo incrementar la rentabilidad por cliente en IMPROSELEC S.A. mediante el desarrollo de indicadores estratégicos basados en el Customer Lifetime Value (CLV). A través del análisis de datos históricos de ventas, se identificaron oportunidades para segmentar a los clientes según su valor proyectado y priorizar estrategias de fidelización personalizadas. La solución propuesta consistió en el diseño e implementación de un dashboard interactivo en Power BI, permitiendo visualizar patrones de compra, monitorear KPIs clave y apoyar la toma de decisiones comerciales basadas en datos. Se evaluaron tres alternativas, destacándose la implementación del dashboard por su bajo costo, alto impacto estratégico y retorno de inversión del 16,1%. La propuesta fue estructurada en cinco fases, incluyendo la depuración de la base de datos, cálculo del CLV, construcción del dashboard, capacitación al equipo comercial y seguimiento de resultados. Como resultado, se proyecta un aumento del 10% en ventas y del 5% en utilidad para los segmentos clave, con un payback inferior a un año. Este enfoque permite una gestión más eficiente de los recursos comerciales, fortaleciendo la retención de clientes rentables y mejorando la rentabilidad general del negocio. La iniciativa se alinea con los objetivos estratégicos de la empresa y representa una solución sostenible y escalable a mediano plazo.
Description
IMPROSELEC S.A. tiene la oportunidad de optimizar la rentabilidad por cliente mediante el análisis de patrones de compra y la priorización de relaciones de largo plazo. Para conseguirlo, se ha optado por la alternativa de establecer indicadores centrados en el ciclo de vida del cliente, desarrollando un dashboard en Power BI, lo cual permitirá mejorar la fidelización y contribuir con cumplimiento de las metas de ventas. Actualmente, IMPROSELEC S.A. enfrenta limitaciones en su capacidad para identificar y gestionar a sus clientes más rentables, lo que se traduce en una rentabilidad por cliente por debajo del potencial. A pesar de contar con una base de datos históricos, no se han establecido métricas efectivas para analizar patrones de compra, segmentar clientes según su valor proyectado o monitorear indicadores clave como la frecuencia de compra o el tiempo de relación.
