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STRATEGY

No está formalizado, se enfoca en volumen y cobertura sin segmentación o análisis de rentabilidad. No hay narrativa ni visión clara del rol estratégico del área comercial.

Se basa en metas anuales, sin conexión o diferenciación por canal o portafolio. La lógica sigue siendo más operativa que estratégica.

Fundamentado en base a decisiones de portafolio y canales, considerando cobertura, rentabilidad y crecimiento. Existe colaboración con otras áreas como marketing o RGM para asegurar coherencia estratégica y ajustar prioridades por región o canal.

Plan estratégico comercial integral basado en segmentación, diferenciación y capacidades clave. Define con claridad dónde competir, cómo ganar y qué capacidades desarrollar. Es un marco guía para decisiones de portafolio, condiciones comerciales y alineación organizacional.

Nivel 1 - Segmentación por canal y variables internas como volumen o nivel de servicio requerido. No se utilizan datos de mercado.

Nivel 2 - Segmentación con datos de potencial y características del punto de venta incorporando datos externos como tamaño de tienda o share estimado. La segmentación comienza a priorizar acciones en base a esta información.

Nivel 3 – Segmentación basada en características del entorno y perfil de consumo (zona, nivel socioeconómico, shopper profile) que la enriquecen. Se crean clústeres más representativos y útiles operativamente.

Nivel 4 – Segmentación inteligente. Aplican modelos dinámicos 1 a 1 y con actualización de forma continua mediante IA o modelos predictivos usando múltiples fuentes (demográficas, geográficas, de comportamiento).

Propuesta genérica para todos los canales. Se ofrece la misma combinación de productos, precios y servicios a toda la cartera. No se ajusta a necesidades ni contexto del cliente o PDV.

Diferenciación básica por canal o tipo de cliente (ej. moderno vs. tradicional), pero con un enfoque estándar. No se personaliza a nivel operativo ni logístico.

Propuesta ajustada por segmento, perfil y variables operativas. Considera aspectos logísticos, comerciales y de atención para lograr mayor alineación y eficiencia.

Propuesta hiperpersonalizada adaptada por cliente y punto de venta, es dinámica y basada en insights y datos. Se ajustan con alta frecuencia en función de resultados, contexto y predicciones de valor futuro.

Asignación histórica y reactiva. Las rutas y la cobertura se mantienen estables en el tiempo, con baja adaptación a cambios del mercado o desempeño. La inversión se distribuye de forma uniforme, sin criterios claros de priorización estratégica.

Asignación basada en metas generales. Los recursos se asignan según objetivos globales (ej. volumen o revenue), ajustando la inversión en función de brechas frente a la meta. No se prioriza de forma sistemática por potencial o rentabilidad.

Asignación basada en potencial y rentabilidad. La asignación considera el potencial de mercado y la rentabilidad por cliente, canal o segmento. Se priorizan oportunidades de crecimiento y se ajustan los planes según desempeño y dinámicas del mercado.

Asignación optimizada con modelos analíticos. La asignación se optimiza mediante modelos y simulaciones que evalúan distintos escenarios. Se generan recomendaciones dinámicas para maximizar resultados, ajustando de forma continua en base a datos.

Expansión de mercado reactiva sin análisis estructurado. La expansión se basa en iniciativas puntuales del equipo comercial u oportunidades detectadas sin metodología definida. La prospección es mayormente manual y depende de contactos o conocimiento del equipo.

Prospección estructurada con información básica de mercado. La organización utiliza criterios básicos como tamaño de mercado o ventas históricas para identificar oportunidades. Se priorizan algunos segmentos, pero la prospección sigue siendo principalmente manual y con uso limitado de herramientas digitales.

Expansión basada en análisis de mercado y priorización estratégica. La expansión se apoya en análisis de datos internos y externos para identificar y priorizar oportunidades. Se evalúan variables como demanda, competencia o rentabilidad, con procesos y herramientas que sistematizan la prospección.

Expansión inteligente con analítica avanzada y prospección digital. La expansión se gestiona de forma proactiva mediante analítica avanzada, integrando múltiples fuentes de datos para identificar oportunidades. Se utilizan modelos predictivos y automatización para priorizar y accionar sobre los espacios de mayor valor.

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