Las iniciativas para mejorar los procesos sobre cómo las empresas manejan los pedidos de ventas de los clientes generalmente están impulsadas por problemas relacionados con la ineficiencia y la escalabilidad. Los días de ventas pendientes (DSO) suelen ser una métrica clave, junto con el tiempo/coste del personal para procesar los pedidos. Pero, una vez que las empresas implementan soluciones para agilizar los procesos de pedidos de ventas, surgen los beneficios estratégicos reales. Más que una simple jugada de eficiencia, la automatización de pedidos de ventas puede brindar mayor conocimiento sobre el comportamiento del comprador y las tendencias de compra que pueden ayudar a administrar el flujo de caja, aumentar los ingresos y mantener el inventario.
Sin embargo, hoy en día para la mayoría de las empresas, el procesamiento de pedidos de ventas sigue siendo una operación ineficiente, principalmente manual, agobiada por el manejo de documentos y los cuellos de botella en el ingreso de datos. A menudo, esta ineficiencia se traduce en una oportunidad perdida de recopilar y analizar datos sobre las compras de los clientes y las tendencias de compra, junto con la desventaja más obvia de ralentizar el cumplimiento de los pedidos de los clientes y retrasar las cuentas por cobrar.
Muchas veces, particularmente para empresas con pedidos de ventas complejos que incluyen páginas de artículos en línea, los procesos de ingreso de datos de pedidos de ventas pueden no lograr recopilar un conjunto completo de datos de manera suficientemente oportuna para ayudar a la organización a comprender y anticipar mejor las demandas de los clientes.
Esto va más allá de comprender qué productos prefieren los clientes o si existen tendencias de compra estacionales/anuales imprevistas. Sin buenos datos, es posible que las empresas no logren identificar un segmento de clientes que no paga tan rápido o donde hay pagos constantemente retrasados. Estos son los tipos de conocimientos que potencialmente podrían afectar la capacidad de optimizar el flujo de caja.
El desafío de acceder a los datos no es sólo una función de las empresas que dependen de pedidos/facturas en papel. Incluso las empresas que digitalizan sus procesos pueden carecer de las herramientas necesarias para manejar documentos y procesar pedidos de manera eficiente. La verdadera clave es tener la capacidad de clasificar un flujo constante de pedidos, capturar todos los detalles de los documentos digitales y agregar esos datos para su análisis.
Las plataformas de transformación empresarial como docAlpha de Artsyl se centran en automatizar la identificación y el manejo de pedidos de ventas, junto con la extracción automática de datos, incluida información a nivel de encabezado y detalles de líneas de pedido. Al confiar en el aprendizaje automático y la automatización inteligente de procesos, plataformas como docAlpha, respaldadas por aplicaciones de procesos específicos como OrderAction, las empresas pueden automatizar rápidamente su proceso de pedidos de ventas sin necesidad de codificación personalizada ni trabajo pesado por parte de TI. Al integrarse fácilmente con los sistemas ERP/CRM/ECM existentes, estas plataformas pueden verificar los datos que extraen de los pedidos de ventas, de modo que puedan identificar errores o marcar excepciones como un pedido duplicado o una situación como una retención de crédito.
Desde un punto de vista de eficiencia, la automatización de pedidos de ventas puede reducir drásticamente los días de ventas pendientes, reduciendo radicalmente los tiempos de ciclo y al mismo tiempo aliviando una carga importante de los miembros del personal por el manejo de documentos y la entrada de datos. En cambio, tienen tiempo para profundizar en los datos y buscar oportunidades para mejorar la experiencia del cliente y anticipar las demandas.
Es el juego de eficiencia lo que generalmente pone en marcha la automatización de las órdenes de venta. Pero son los datos y la capacidad para aprovecharlos y lograr objetivos más estratégicos y de mayor nivel donde está el VERDADERO ROI.