Precisión en las previsiones de bonus para todos los empleados
+94%
Optimizar el tiempo de trabajo de más de 200 personas dedicadas a la
previsión manual de bonificaciones
Sector
Empresa del sector farmacéutico y tecnología médica
Objetivos
El objetivo principal de esta PoC (prueba de concepto) fue mejorar y afinar
- El forecast de los bonus anuales de la región de UK e Irlanda
- La precisión de la validación de las bonificaciones y su alineación con las ventas reales o previstas
De esta forma, se redujo las discrepancias entre los costos salariales presupuestados y los costos reales, mejorando la confiabilidad de la planificación financiera.
Problemas y retos
La empresa experimentaba desviaciones significativas en los costos salariales anuales debido a las comisiones de ventas impredecibles.
Estas comisiones, un gasto importante (entre el 60% y el 80% de los costos anuales), impactaban en la previsión de pérdidas y ganancias (P&L) y la planificación de gastos.
Las comisiones de ventas se otorgan en función del rendimiento, las ventas de productos y el enfoque en el cliente, factores que son difíciles de rastrear y predecir.
Además, se tardaba demasiado en validar los bonos y garantizar su alineación con las ventas reales o previstas, lo que generaba imprecisiones.
Estrategia y Acciones realizadas
Desarrollamos una prueba de concepto que, utilizando datos de ventas históricas, bonificaciones y previsiones de ventas, pudo estimar los bonos totales a entregar a final de año para cada una de las unidades de negocio de la empresa.
La preparación y el análisis exhaustivos de datos fueron pilares fundamentales para el desarrollo de un modelo de estimación de bonos preciso y efectivo.
La profunda comprensión de las relaciones entre las variables, la identificación de patrones y tendencias relevantes, y la selección meticulosa del “algoritmo de aprendizaje automático” (Maching Learning) adecuado permitieron la creación de un modelo que puede generar beneficios significativos para la empresa en la predicción de los bonos.
Todo este estudio se llevó a cabo utilizando Jupyter Notebook, aprovechando el poder del lenguaje de programación Python y evaluando diversos modelos de Inteligencia Artificial.
Resultados
Precisión en las previsiones de bonus para todos los empleados
+94%
Optimizar el tiempo de trabajo de más de 200 personas dedicadas a la
previsión manual de bonificaciones
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