Revenue Operations (RevOps) Dictionary for B2B Companies in Chile and Latin America

Objetivo: Mejorar conversiones de página de precios

Test configurado:

• Versión A: Botón "Solicitar Demo" en verde
• Versión B: Botón "Solicitar Demo" en azul
• Duración: 2 semanas
• Distribución: 50% del tráfico cada versión

Resultados:

• Versión B: +23% más clicks
• Significancia estadística: 95%
• Decisión: Implementar versión B permanentemente

Enfoque moderno (consultivo):

Micro-cierres durante el proceso:

1. "¿Te parece si agendamos una llamada la próxima semana?"
2. "¿Podemos incluir a tu jefe en la próxima reunión?"
3. "¿Cuáles serían los siguientes pasos si esto te resulta valioso?"

Objetivo:

• Cada pregunta busca pequeño compromiso
• Progreso gradual hacia cierre final
• Consultivo, no agresivo

Cuenta objetivo: Coca-Cola

Marketing crea:

1. Landing page personalizada con casos de éxito en bebidas
2. Campaña LinkedIn Ads dirigida solo a empleados Coca-Cola
3. Contenido específico sobre desafíos industria de bebidas
4. Evento VIP exclusivo para ejecutivos

Ventas coordina:

• Outreach personalizado basado en señales de marketing
• Seguimiento coordinado con equipo

Resultado:

• Marketing nurtura contactos con contenido relevante
• Ventas cierra con contexto completo de la cuenta

Empresa SaaS cierra 3 deals este mes:

Desglose:

• Cliente A: $24,000 por 2 años → ACV: $12,000
• Cliente B: $15,000 por 1 año → ACV: $15,000
• Cliente C: $60,000 por 3 años → ACV: $20,000

Resultado:

• ACV promedio del mes: $15,667
• Permite comparar deals de diferentes duraciones
• Facilita proyección de ingresos anuales

María - AE en empresa SaaS:

Día típico:

• 9:00am: Revisar SQLs del SDR
• 10:00am: Demo con prospecto cualificado (descubrimiento de necesidades)
• 11:30am: Llamada de negociación con CFO (deal en etapa final)
• 2:00pm: Preparar propuesta personalizada
• 3:00pm: Seguimiento a 5 deals en pipeline
• 4:00pm: Actualizar CRM y forecast

KPIs:

• Cuota trimestral: $300,000
• Pipeline activo: 20-30 oportunidades

Responsabilidad: Ciclo completo desde calificación hasta cierre

Startup SaaS - Base de clientes:

• 50 clientes × $500/mes = $25,000 MRR
• 20 clientes × $1,000/mes = $20,000 MRR
• 5 clientes enterprise × $5,000/mes = $25,000 MRR

Cálculo:

• MRR total: $70,000
• ARR: $70,000 × 12 = $840,000

Importancia:

• Clave para valoración de empresa
• Base para proyecciones
• Métrica fundamental para decisiones de inversión

Escenario:

CEO solicita: "¿Cuántos deals perdimos en 6 meses donde competidor era Hubspot?"

Proceso ad hoc:

1. Extraer datos del CRM
2. Cruzar info de 'Competidor' y 'Razón de pérdida'
3. Crear visualización
4. Presentar insights en 2 horas

Realidad RevOps:

• No es parte de reportes regulares
• Requests ad hoc: 30-40% del tiempo
• Requiere respuesta rápida y análisis específico

Carlos - AM gestionando 40 cuentas enterprise:

KPIs:

• Tasa de renovación: 95%
• Net Revenue Retention: 120% (expansión)
• NPS: >50

Actividades típicas:

• QBRs (Quarterly Business Reviews) con clientes clave
• Identificar oportunidades de upselling cuando cliente alcanza límites de uso
• Coordinar con Customer Success para resolver problemas antes de renovación
• Negociar contratos multianuales con descuentos por volumen

Foco: Mantener y expandir relaciones existentes, no adquirir nuevos clientes

Tu empresa usa Greenhouse como ATS:

Meta: Contratar 10 SDRs este trimestre

El sistema automáticamente:

1. Publica en 5 job boards simultáneamente
2. Filtra CVs por keywords ("prospección", "cold calling")
3. Programa entrevistas automáticamente
4. Envía tareas de evaluación
5. Trackea métricas (time-to-hire: 21 días promedio)

RevOps contribuye:

• Crear scorecards basadas en perfiles de SDRs exitosos
• Analizar qué características predicen mejor performance

Tu Marketo identifica AQLs cuando:

• Visitó pricing: +20 puntos
• Descargó whitepaper: +15 puntos
• Empresa >500 empleados: +25 puntos
• Abrió 5 emails: +15 puntos

El sistema automáticamente:

1. Cambia status a "AQL"
2. Asigna al SDR por round-robin
3. Envía alerta Slack
4. Crea task en Hubspot "Contactar en 1 hora"

Siguiente paso: SDR valida manualmente antes de convertir a SQL

Evolución del ASP:

Q1: ASP = $15,000 (enfoque SMB)

Q2: Nueva estrategia upmarket → ASP = $28,000

Análisis por segmento:

• SMB (<$10K): 60% volumen, 25% revenue
• Mid-Market ($10-50K): 35% volumen, 55% revenue
• Enterprise (>$50K): 5% volumen, 20% revenue

Decisión estratégica:

Rebalancear equipo hacia Mid-Market (sweet spot de eficiencia)

Insight: Mid-Market ofrece mejor balance volumen/revenue

Problema: Desalineación típica

Marketing:

• Objetivo: 1,000 MQLs/mes
• Prioriza volumen

Ventas:

• "Los leads de marketing son basura"
• Ignora 70% de MQLs

Resultado: Revenue perdido

Solución: Alignment framework

1. ICP compartido:

Ambos equipos acuerdan perfil ideal

2. SLA definido:

• Marketing entrega 100 MQLs (calificados con BANT)
• Ventas contacta en <2 horas
• Ventas da feedback a marketing semanalmente

3. Métricas compartidas:

• Marketing medido por SQLs (no solo MQLs)
• Ventas responsable de conversion rate

4. Reuniones semanales:

Revisión conjunta de pipeline

Resultado post-alignment:

• Conversion rate: +45%
• Cycle time: -20%
• Revenue: +30%

Deal de $50K - Journey del cliente:

Touchpoints:

1. Leyó blog post (Organic search)
2. Descargó ebook (Paid ad)
3. Webinar (Email nurture)
4. Demo request (Directo)
5. Closed Won

Modelos de atribución:

First Touch:

100% crédito → Blog post (Organic)

Last Touch:

100% crédito → Demo request (Directo)

Multi-Touch Linear:

25% cada touchpoint

Multi-Touch Time Decay:

• Blog: 10%
• Ebook: 20%
• Webinar: 30%
• Demo: 40%

W-Shaped (más común):

• First touch: 30%
• MQL creation: 30%
• Opp creation: 30%
• Otros: 10%

Decisión: W-shaped balancea awareness y conversion

Q3 - Análisis de deals:

20 deals cerrados:

• 12 SMB deals: $10K cada = $120K
• 6 Mid-Market: $35K cada = $210K
• 2 Enterprise: $150K cada = $300K

Cálculo ADS:

• Total revenue: $630K
• Total deals: 20
• ADS: $31,500

Análisis por segmento:

SMB:

• ADS: $10K
• Cycle: 25 días
• Win rate: 35%

Mid-Market:

• ADS: $35K
• Cycle: 45 días
• Win rate: 28%

Enterprise:

• ADS: $150K
• Cycle: 90 días
• Win rate: 15%

Decisión estratégica:

Mid-Market = sweet spot (balance de ADS/velocity/win rate)

Comparación B2B vs. B2C:

Hubspot (B2B):

• Ciclo de venta: 3-9 meses
• Stakeholders involucrados: 5-7 (usuarios, IT, finanzas, legal, C-level)
• Ticket promedio: $30,000-$500,000 anual
• Requiere: Demos personalizadas, POCs, negociación SLAs, integraciones complejas

Spotify (B2C):

• Ciclo de venta: 2 minutos
• Decision maker: Usuario final
• Ticket: $10/mes
• Proceso: Tarjeta de crédito, self-service

SDR calificando lead con BANT:

Budget:

• Pregunta: "¿Tienen presupuesto asignado?"
• Respuesta: "Sí, $50K para software este año" ✓

Authority:

• Pregunta: "¿Usted toma la decisión final?"
• Respuesta: "Necesito aprobación de mi VP" ⚠️

Need:

• Pregunta: "¿Qué problema buscan resolver?"
• Respuesta: "Perdemos 20% de leads por falta de seguimiento" ✓

Timeline:

• Pregunta: "¿Cuándo necesitan implementar?"
• Respuesta: "Antes de Q3" ✓

Score: 3.5/4 = SQL calificado, pero necesita involucrar al VP pronto

Ana - BDR, día típico:

8:30am - Research de 20 cuentas target en LinkedIn Sales Navigator

9:00am - 50 cold calls (connect rate: 8%)

11:00am - Envío de 30 emails personalizados con Outreach.io

2:00pm - Social selling (10 InMails, comentarios en posts)

3:00pm - Follow-ups a secuencias activas

4:00pm - 2 discovery calls agendadas para AE

KPIs mensuales:

• 15 meetings calificados
• 5 opps creadas
• $500K pipeline generado

Q4 cierre - 3 deals:

Deal 1:

• Estructura: $36,000/año por 3 años
• Bookings: $108,000

Deal 2:

• Estructura: $50,000 único + $2,000/mes por 1 año
• Bookings: $74,000

Deal 3:

• Estructura: $10,000/mes por 2 años
• Bookings: $240,000

Total Q4 bookings: $422,000

Nota importante:

• Contabilidad reconocerá ~$15,000 este año
• Ventas celebra $422K en bookings
• Comisiones se pagan sobre bookings, no revenue reconocido

Startup con $2M en banco:

Gastos mensuales: $150K

• Salarios: $100K
• Marketing: $30K
• Otros: $20K

Ingresos mensuales: $50K

Cálculos:

• Gross burn rate: $150K/mes
• Net burn rate: $100K/mes
• Runway: 20 meses

Decisión: Levantar próxima ronda en 12-14 meses (dejando buffer)

Escenarios para extender runway:

• Reducir burn a $80K → Runway: 25 meses
• Aumentar revenue a $70K → Runway: 25 meses

Persona "CFO Carlos":

Demografía:

• Edad: 38-45 años
• Educación: MBA
• Empresa: 200-500 empleados
• Perfil: Tech-savvy pero conservador

Pain points:

1. Consolidar datos de 5 sistemas diferentes
2. Reportes manuales toman 2 días/mes
3. No tiene visibilidad real-time

Motivadores:

• Eficiencia operativa
• ROI claro y medible
• Reducir riesgo

Objeciones típicas:

• Seguridad de datos
• Costo de implementación

Contenido efectivo:

• ROI calculators
• Case studies con métricas duras
• Whitepapers sobre compliance

AE con OTE $150,000:

Estructura compensación:

• Base: $90,000 (60%)
• Variable: $60,000 (40%)

Pago mensual:

• Garantizado: $7,500/mes
• Variable (100% cuota): $5,000/mes adicional

Escenarios:

Cumple 100% cuota:

• Total anual: $150,000

Cumple 150% cuota (con aceleradores):

• Total anual: $180,000

Propósito:

• Base salary → Estabilidad financiera
• Variable → Incentiva performance

Battle Card: Tu CRM vs. Hubspot

Sus fortalezas:

• Brand recognition fuerte
• Ecosistema integrado
• Free tier atractivo

Sus debilidades:

• Pricing escalona rápido ($$$$)
• Curva de aprendizaje alta
• Soporte limitado en LATAM

Tus fortalezas:

• 50% más económico
• Setup en 1 día vs. 2 semanas
• Soporte en español 24/7
• Implementación guiada incluida

Tus debilidades:

• Menor ecosystem
• Features más limitados

Si dicen "Pero Hubspot es líder del mercado":

"Cierto, y pagas por ese branding. Pregunta: ¿Usarás el 80% de features que nunca usas? Nuestros clientes ahorran $50K/año por features similares"

Proof point:

"TechCorp migró de Hubspot a nosotros, ROI en 4 meses"

Cuándo usar: AE lo revisa antes de demos contra competidores conocidos

Pipeline forecast - Trimestre Q4:

Commit (forecast oficial): $500K

• Deals en etapa avanzada (>60% prob)
• Confianza: 85%
• Estos deals DEBEN cerrarse

Best Case: $750K (+50%)

• Incluye deals early-stage optimistas
• "Si todo sale perfecto"
• Usado para capacity planning upside

Worst Case: $400K (-20%)

• Solo deals casi firmados (>80% prob)
• "El mínimo que haremos"
• Baseline conservador

Escenario ejemplo:

AE reporta semanal:

• Worst Case: $380K
• Commit: $480K
• Best Case: $720K

Análisis del manager:

• Cuota: $500K
• Commit está corto por $20K
• Necesita acelerar 2 deals clave
• Best case tiene buffer pero no confiable

Acción: Coaching en esos 2 deals críticos

Stack de BI típico:

1. Data sources:

• CRM (Hubspot/Salesforce)
• Marketing automation (Marketo)
• Support (Zendesk)
• Finance (Netsuite)

2. Data warehouse:

• Snowflake centraliza todo

3. BI tool (Tableau/Looker):

• Dashboards ejecutivos
• Self-service analytics

Reportes que habilita:

Revenue dashboard:

• ARR actual vs. target
• Pipeline por fuente
• Win rate por segmento
• Forecast accuracy trend

Marketing dashboard:

• CAC por canal
• MQL→SQL conversion
• Attribution analysis

Sales dashboard:

• Quota attainment por rep
• Cycle time por etapa
• Activities por rep

Beneficio:

• CEO ve métricas en tiempo real
• No más "requests ad-hoc" a RevOps
• Data-driven decisions

Herramientas: Tableau, Looker, Power BI, Metabase

Análisis de conversion funnel:

Flujo actual:

• 1,000 leads/mes

↓ 15% conversion (150 MQLs)

↓ 60% conversion (90 SQLs)

↓ 20% conversion (18 opps) ⚠️ BOTTLENECK

↓ 30% conversion (5.4 customers)

Problema identificado:

SQL → Opp conversion: 20% (benchmark: 40%)

Investigación revela:

• SQLs esperan 5 días para primera demo
• 60% se enfrían mientras esperan
• Reps overbooked

Solución:

Opción 1: Contratar 2 AEs más

• Costo: $200K/año
• Impacto: Reducir wait time a 1 día

Opción 2: Automated qualification call

• Costo: $50K implementation
• Impacto: Filter mejor antes de AE

Resultado esperado:

Mejorar 20% → 35% = +2 customers/mes = +$1M ARR anual

ROI claro: Invertir en remover bottleneck

Buyer Journey típico B2B SaaS:

1. Awareness (Conciencia) - Semana 1-2

• Identifica problema: "Perdemos leads"
• Google: "CRM para startups"
• Lee 3 blog posts
• Descarga guía comparativa

2. Consideration (Consideración) - Semana 3-6

• Investiga 5 opciones
• Lee G2 reviews
• Ve demo videos en YouTube
• Compara pricing pages
• Shortlist: 3 vendors

3. Decision (Decisión) - Semana 7-10

• Solicita demos con 3 vendors
• Involucra stakeholders (CFO, IT)
• Negocia términos
• Revisa referencias
• Legal review del contrato
• Firma con vendor elegido

Contenido por etapa:

Awareness:

• Blog posts educativos
• Ebooks
• Webinars

Consideration:

• Comparison guides
• Case studies
• Product videos

Decision:

• ROI calculator
• Free trial
• Demo personalizada
• Security docs

Q2 - Cálculo completo:

Gastos Marketing: $200K

• Ads: $80K
• Equipo: $70K
• Herramientas: $50K

Gastos Ventas: $300K

• Salarios: $200K
• Comisiones: $100K

Total gastos: $500K

Nuevos clientes: 50

CAC: $10,000

Análisis CAC Payback:

• ACV promedio: $30,000
• Gross margin: 70%
• CAC Payback = $10,000 / ($30,000 × 0.7) = 5.7 meses

Evaluación: Excelente si LTV > $30K

Benchmark: CAC Payback <12 meses es saludable

Análisis de 3 segmentos:

SMB:

• CAC: $3,000
• MRR: $500
• Gross Margin: 80%
• Payback: 7.5 meses ✓

Mid-Market:

• CAC: $15,000
• MRR: $2,000
• Gross Margin: 75%
• Payback: 10 meses ✓

Enterprise:

• CAC: $50,000
• MRR: $5,000
• Gross Margin: 70%
• Payback: 14.3 meses ⚠️

Decisión estratégica:

SMB & Mid-Market:

• Payback <12 meses
• Acelerar inversión en estos segmentos

Enterprise:

• Payback >12 meses
• Revisar pricing o reducir CAC

Impacto en cash flow:

Payback corto = Puedes reinvertir revenue más rápido = Crecimiento más acelerado

Benchmark SaaS:

• Excelente: <6 meses
• Bueno: 6-12 meses
• Aceptable: 12-18 meses
• Problemático: >18 meses

Discovery call - Approach Challenger:

Prospecto dice:

"Necesitamos CRM para organizar mejor nuestros datos"

Rep Challenger responde:

"Interesante. Pero basado en lo que veo en empresas como la tuya, el problema real no son los datos desorganizados.

El problema es que tus reps pierden 20% de deals porque no saben CUÁNDO hacer follow-up.

Organizar datos sin cambiar comportamiento solo te da... datos organizados."

3 Elementos del Challenger:

1. Teach (Enseñar):

Compartir insights que el cliente no sabía

2. Tailor (Personalizar):

Relevante específicamente para su industria/situación

3. Take Control (Tomar control):

No temer pushback

Guiar la conversación

Opuesto al "Relationship Builder":

Relationship = Ser amigable, evitar conflicto

Challenger = Desafiar, educar, debate constructivo

Resultado:

Prospecto ve al rep como trusted advisor, no vendor

Venta Consultiva vs. Transaccional:

Transaccional (mal approach):

Rep: "Nuestro CRM tiene estas 50 features..."

Prospecto: "Déjame pensarlo"

Consultiva (buen approach):

Rep pregunta:

"¿Qué te mantiene despierto por las noches respecto a tu proceso de ventas?"

Prospecto:

"No podemos predecir revenue. El board me presiona cada mes."

Rep profundiza:

"¿Qué intentaron hasta ahora?"

Prospecto:

"Pedimos forecasts a los reps pero son inexactos."

Rep diagnostica:

"¿Tienen criterios claros de qué deals incluir en forecast? ¿O cada rep usa su criterio?"

Prospecto:

"Wow, nunca lo pensé así. Cada quien forecasts diferente."

Rep prescribe:

"Basado en lo que me cuentas, el problema no es tecnológico. Es falta de proceso estandarizado.

Nuestra herramienta puede ayudar, pero primero necesitas definir tu forecast methodology."

Resultado:

Prospecto confía en el rep como advisor

Equipo CS Ops (1-2 personas) para 15 CSMs:

Responsabilidades:

1. Health Scoring:

• Automatizar customer health score
• Product usage data → Score
• Support tickets → Risk flags

2. Tech Stack:

• Gainsight implementation
• Integrations: CRM, Support, Product
• Dashboard configuration

3. Playbooks:

• Onboarding workflow
• QBR templates
• Churn prevention playbook
• Expansion playbook

4. Reporting:

• Weekly: At-risk accounts
• Monthly: NRR, Churn, NPS
• Quarterly: Cohort analysis

5. Automation:

• Auto-create renewal opps 90 días antes
• Auto-assign CSM based en ARR tier
• Auto-trigger plays based en health

Impacto:

• CSM time en admin: 30% → 10%
• Churn identification: -45 días earlier
• NRR: 105% → 115%

Sin CS Ops:

CSMs hacen todo manual, menos tiempo con clientes

Enero - Base de clientes:

• Inicio: 100 clientes
• MRR inicial: $100K

Durante el mes:

• 5 clientes cancelan → -$3K MRR
• 10 clientes hacen upgrade → +$5K MRR

Métricas:

• Logo churn: 5%
• Gross revenue churn: 3%
• Expansión revenue: +$5K
• Net Revenue Retention: 102%

Insight: Crecimiento positivo aunque pierdas clientes (expansión > churn)

Benchmark best-in-class SaaS: NRR >110%

Cliente típico - Perfil:

• Pago mensual: $2,000
• Vida promedio: 3 años
• Gross margin: 80%

Cálculo CLV:

CLV = $2,000 × 36 meses × 0.8 = $57,600

Análisis:

• CAC actual: $15,000
• Ratio LTV/CAC: 3.8:1 (saludable)

Insight estratégico:

Puedes invertir hasta $20K en adquirir este perfil y seguir siendo rentable

Oportunidad:

Aumentar retención de 3 a 4 años → CLV = $76,800 (+33%)

Tu Hubspot - Journey del cliente:

Lead entra por formulario web

↓

MQL score 75

↓

SDR llama en 5 min

↓

Califica con BANT

↓

Convierte a Oportunidad

↓

AE hace demo

↓

Envía propuesta

↓

Negocia

↓

Closed Won $45K

↓

Customer Success toma cuenta

↓

Registra tickets soporte

↓

AM renueva +20% año 2

Todo trackeable: Velocity, win rates, revenue por rep, forecast accuracy

Cliente quiere cotización:

• 100 licencias Enterprise
• 3 módulos add-on
• Soporte premium
• Implementación

Sin CPQ:

• AE calcula manual en Excel
• Errores frecuentes
• 2 días para aprobar descuento
• Proceso tedioso

Con CPQ (Hubspot CPQ):

• Configura en 10 minutos
• Precio automático con descuento volumen 15%
• Reglas impiden combinaciones inválidas
• Aprobación automática si descuento <20%
• Genera PDF profesional
• Firma con DocuSign integrado

Resultado: Deal se cierra 3x más rápido, sin errores

Análisis funnel Q3:

Flujo completo:

10,000 visitors

↓ 3% conversion

300 leads

↓ 15% conversion

45 MQLs

↓ 44% conversion (⚠️ PROBLEMA)

20 SQLs

↓ 60% conversion

12 Opportunities

↓ 25% conversion

3 Customers

Problema identificado:

MQL→SQL muy bajo (44% vs. benchmark 50%+)

Acción correctiva:

• SDRs necesitan mejor training en BANT
• Marketing debe mejorar lead scoring

Impacto proyectado:

Mejorar 44% → 55% = +2 deals/mes = $50K revenue adicional

Tu champion (Director de Ventas) te ayuda:

Info privilegiada:

"El CFO está preocupado por el ROI. Prepara caso específico de reducción de costos"

Te presenta al decisor:

"Les presento la solución que nos ayudará a alcanzar nuestros objetivos"

Comparte proceso interno:

"Necesitamos aprobación de legal antes del board meeting del 15"

Estadísticas:

• Sin champion: Win rate 15%
• Con champion fuerte: Win rate 60%

Conclusión: Champion fuerte es crítico para navegar ventas complejas B2B

CSM gestiona 30 cuentas enterprise ($2M ARR):

Actividades:

• Onboarding calls (semana 1)
• Success planning (día 30)
• QBRs trimestrales
• Health scoring semanal (verde/amarillo/rojo)
• Identificar expansion opportunities
• Prevenir churn (salvation rate: 60%)

KPIs:

• Net Revenue Retention: 115%
• Churn: <5%
• NPS: >50
• Upsell: $300K/año

Herramienta: Gainsight para automatizar y escalar touch points

Cliente usa tu CRM ($2K/mes):

Cross-sell opportunities identificadas:

1. Marketing Automation (+$1K/mes)

• Trigger: Clientes con >50 usuarios CRM
• Propuesta: Automatizar campañas

2. Analytics Dashboard (+$500/mes)

• Trigger: Exportan reportes semanalmente
• Valor: Ahorraría 5 horas/semana

3. API Premium (+$300/mes)

• Trigger: >3 integraciones activas
• Beneficio: Unlimited API calls

Email automatizado cuando detectas trigger:

"Notamos que exportan 20 reportes/semana. Nuestro Analytics Dashboard les ahorraría 5 horas semanales"

Cadence de prospección - 10 días, 9 touchpoints:

Día 1:

• 8:00am: Email inicial personalizado
• 10:00am: LinkedIn connection request

Día 2:

• 9:00am: Cold call (intento 1)
• Dejar voicemail si no contesta

Día 3:

• Email follow-up mencionando voicemail

Día 5:

• 2:00pm: Cold call (intento 2)
• LinkedIn message si acepta conexión

Día 7:

• Email con value prop específico

Día 10:

• Cold call (intento 3)
• "Breakup email": "Última vez que te contacto..."

Estadísticas:

• Connect rate: 8-12%
• Meeting rate: 2-3%
• Mejor día/hora: Martes-Jueves 10am-fib-13pm

Estructura de cold call efectivo (30 segundos):

Opening (5 seg):

"Hola Juan, soy María de Revenue Hub. ¿Te agarré en mal momento?"

Pattern interrupt (10 seg):

"La razón de mi llamada es que ayudamos a VPs de Ventas como tú a reducir su sales cycle en 30%"

Permission (5 seg):

"¿Vale la pena que hablemos 2 minutos?"

Discovery (10 seg):

"¿Cuánto tiempo toma cerrar un deal típico en tu equipo?"

Realidad:

• 97% rechazo
• 100 calls/día = 8-12 conversaciones
• 2-3 meetings agendados

Keys del éxito:

• Tono conversacional
• No leer script
• Hacer preguntas, no pitch
• Objetivo: Agendar meeting, no vender

Cliente "Acme Corp" - Scoring:

Product Usage (40 pts):

• Daily active users: 85% ✓ (+35)
• Feature adoption: 60% ⚠️ (+25)
• Subtotal: 30/40

Engagement (25 pts):

• QBR attendance: Sí ✓ (+10)
• Response rate: 90% ✓ (+10)
• Subtotal: 20/25

Support (20 pts):

• Tickets abiertos: 2 (low) ✓ (+15)
• CSAT: 8/10 ✓ (+15)
• Subtotal: 15/20

Commercial (15 pts):

• Payment on time: Sí ✓ (+10)
• Contract value trend: ↑ ✓ (+5)
• Subtotal: 15/15

Health Score Total: 80/100 (Verde - Saludable)

Acción: Oportunidad de upsell, cliente está feliz

Customer Journey completo:

1. Awareness (Pre-venta)

• Descubre tu marca vía Google/LinkedIn
• Lee blog posts
• Descarga ebook

2. Consideration (Pre-venta)

• Solicita demo
• Compara con competidores
• Revisa G2 reviews

3. Purchase (Venta)

• Negocia términos
• Firma contrato
• Realiza pago inicial

4. Onboarding (Post-venta)

• Kickoff call
• Implementación técnica
• Training del equipo
• First value achieved (Día 30)

5. Adoption (Post-venta)

• Uso diario del producto
• QBRs trimestrales
• Feature requests

6. Expansion (Post-venta)

• Upgrade a plan superior
• Compra módulos adicionales

7. Advocacy (Post-venta)

• Referencias a otros prospectos
• Case study
• G2 review

Objetivo RevOps: Optimizar cada touchpoint

Cliente "TechCorp" - Contraction:

Situación original:

• Plan: Enterprise
• Usuarios: 100
• MRR: $10,000

Cambio (downgrade):

• Plan: Professional
• Usuarios: 50
• Nuevo MRR: $5,000

Resultado:

• Contraction MRR: $5,000
• % Contraction: 50%

Razones comunes:

• Layoffs en empresa cliente
• Budget cuts
• Subutilización del producto
• Competidor más barato

Impacto en NRR:

Contraction reduce el Net Revenue Retention

Prevención:

• Monitorear usage trends
• Intervención proactiva de CSM
• Right-size plans antes de renovación

Tu dashboard ejecutivo de ventas:

KPIs principales:

• ARR: $5.2M (+15% MoM)
• Pipeline: $12M (3.5x coverage)
• Win Rate: 28%
• Velocidad promedio: 45 días

Filtros dinámicos:

• Por rep, región, producto, fuente
• Rango de fechas custom

Alertas automáticas:

• Pipeline <3x cuota → Slack alert
• Deal stalled >14 días → Task creada
• Churn risk alto → CSM notificado

Beneficio:

• Decisiones en 5 minutos vs. 2 días
• Visibilidad 24/7
• Problemas detectados proactivamente

Herramientas: Tableau, Looker, Power BI, o nativo en Hubspot/Salesforce

Tu framework de data governance:

Reglas definidas:

1. Campos requeridos:

• Opp no avanza sin: Company size, Budget, Decision maker

2. Formato estándar:

• Teléfonos: +52 (555) 123-4567
• Industria: Lista picklist (no texto libre)

3. Ownership:

• SDRs: Responsables de datos de contacto
• AEs: Responsables de datos de opp
• RevOps: Auditoría mensual

4. Automatización:

• Validación en tiempo real
• Enriquecimiento automático vía Clearbit
• Dedupe rules cada noche

Resultado:

• Data quality score: 95%
• Forecast accuracy mejoró de 65% → 85%
• Tiempo en data cleanup: -80%

Problemas típicos de data hygiene:

Duplicados:

• María González
• Maria Gonzalez
• M. González

→ Solución: Dedupe tool automatizado

Datos obsoletos:

• Contact "Ana" cambió de empresa hace 6 meses
• Info de cargo incorrecta

→ Solución: Enriquecimiento trimestral

Campos vacíos:

• 40% de leads sin "Company size"
• 60% sin "Budget"

→ Solución: Campos requeridos + validation rules

Formato inconsistente:

• Teléfonos: 5551234567, (555) 123-4567, +52-555-123-4567

→ Solución: Auto-formatting

Programa de limpieza:

• Semanal: Dedupe automático
• Mensual: Auditoría RevOps
• Trimestral: Re-enriquecimiento masivo

Auditoría de 1,000 opportunities en CRM:

Completitud:

• Company name: 98% ✓
• Contact info: 95% ✓
• Budget: 60% ⚠️
• Decision maker: 55% ⚠️
• Next steps: 40% ❌

Precisión (validación):

• Emails válidos: 92%
• Teléfonos válidos: 78%
• Job titles reales: 70%

Consistencia:

• Naming conventions: 65%
• Industry categories: 80%

Data Quality Score general: 72% (insuficiente)

Impacto de mala calidad:

• Forecast accuracy: 62% (vs. 85% benchmark)
• 30% de tiempo de reps en "data entry"
• Lost deals por falta de follow-up

Plan de mejora: Implementar validation rules + automated enrichment

AE tiene deal $500K con términos no-estándar:

• Pago a 18 meses (no estándar)
• SLA customizado
• Data residency en EU

Deal Desk coordina:

1. Finanzas:

Modela impacto financiero del pago diferido

2. Legal:

Revisa SLA modificaciones

3. Engineering:

Confirma feasibility EU hosting

4. Aprobación:

CFO aprueba términos especiales

5. Solución creativa:

Descuento 10% por pago anual upfront

Resultado:

• Con Deal Desk: Deal cierra en 5 días
• Sin Deal Desk: 3 semanas o más

Tu sales process - 6 etapas:

1. Discovery (10% prob)

• Criterios: Primera llamada completada, BANT básico identificado
• Promedio en etapa: 7 días

2. Qualification (20% prob)

• Criterios: BANT completo, pain points validados
• Promedio: 5 días

3. Demo (40% prob)

• Criterios: Demo realizada, stakeholders clave presentes
• Promedio: 10 días

4. Proposal (60% prob)

• Criterios: Propuesta enviada, pricing aceptado
• Promedio: 7 días

5. Negotiation (80% prob)

• Criterios: Términos bajo negociación, legal involved
• Promedio: 10 días

6. Closed Won (100%)

• Contrato firmado

Total sales cycle: 39 días promedio

Criterios estrictos evitan: "Pipeline inflado" con deals fantasma

Evolución: Lead → Opp → Deal

Lead "Roberto":

• Descargó whitepaper
• Abrió 3 emails
• Sin intención de compra declarada
• Status: Lead

SDR califica → Se convierte en Opp:

• Tuvo discovery call
• BANT calificado (Budget, Authority, Need, Timeline)
• Expresó interés en solución
• Status: Opportunity

AE avanza → Se convierte en Deal:

• Demo realizada
• Propuesta enviada
• Términos negociados
• Compromiso activo de compra
• Status: Deal en etapa "Negotiation"

Diferencia clave:

Lead:

• No sabe que quiere comprar
• Exploring/educándose

Opportunity:

• Sabe que tiene problema
• Evaluando soluciones

Deal:

• Decidió comprar algo
• Decidiendo entre vendors
• Alta probabilidad de cierre

En CRM:

• Lead: Contact/Lead object
• Opportunity: Opp creada pero early stage
• Deal: Opp en etapas avanzadas (Proposal+)

Uso común:

"Tengo 5 deals activos este mes"

= 5 negocios cerca de cerrarse

Framework SPIN en discovery:

Situation (Situación):

• Pregunta: "¿Cuántos reps tienen?"
• Respuesta: "50 y creciendo"

Problem (Problema):

• Pregunta: "¿Qué desafíos enfrentan con el proceso actual?"
• Respuesta: "Perdemos 30% de leads por falta de seguimiento"

Implication (Implicación):

• Pregunta: "¿Cuánto revenue representa eso?"
• Respuesta: "Estimamos $2M/año"

Need-Payoff (Valor de la solución):

• Pregunta: "Si pudieran automatizar follow-ups y recuperar 50% de esos leads, ¿qué impacto tendría?"
• Respuesta: "Sería transformacional, por eso buscamos solución urgente"

Resultado: Prospect articula su propio caso de valor

Estructura de demo efectiva (50 minutos):

1. Confirmar agenda y pain points (5 min)

• Validar lo discutido en discovery
• Confirmar prioridades

2. "Día en la vida" - Workflow actual (10 min)

• Mostrar problema que enfrentan HOY
• Crear empatía

3. Solución - Solo features relevantes (20 min)

• SOLO mostrar lo que resuelve SUS problemas
• Si dijeron "automatización", no perder tiempo en reportes
• Personalizar con sus datos si es posible

4. ROI/Impacto - Métricas esperadas (5 min)

• Cuantificar beneficios
• Mostrar timeline de value

5. Q&A y next steps (10 min)

• Responder preguntas
• Definir siguientes pasos

Regla de oro: NO hacer tour de features, hacer storytelling con el producto

Deal stuck - Investigación:

Contact inicial:

• Nombre: Laura, Director Sales Ops
• Enthusiasta del producto
• NO es decision maker

Pregunta AE:

"Laura, me encanta tu entusiasmo. Para avanzar, ¿quién más necesita estar involucrado en esta decisión?"

Laura revela:

"Mi CFO Roberto aprueba todo >$50K"

Acción AE:

"¿Tiene sentido que incluyamos a Roberto en nuestra próxima llamada? Puedo preparar un business case enfocado en ROI que le será útil."

Resultado:

CFO unido a call, deal avanza

Red flags de "no es decision maker":

• Dice "Necesito aprobación de..."
• No puede responder preguntas de budget
• "Voy a presentarlo internamente"

Strategy:

"¿Quién aprueba inversiones de este tamaño en tu org?"

Cliente "StartupCo" en riesgo:

Situación:

• Plan actual: Enterprise ($10K/mes)
• Layoffs recientes: -50% equipo
• Amenaza cancelación

Sin downsell:

• Cliente cancela
• Churn: $10K/mes = $120K ARR perdido

Con downsell strategy:

CSM ofrece:

"Entiendo la situación. ¿Tiene sentido moverlos a plan Professional ($3K/mes)?

• Mantienen features críticos
• Reducen 70% del costo
• Cuando vuelvan a crecer, upgrade fácil"

Cliente acepta:

• Downsell: $10K → $3K/mes
• Revenue retenido: $36K/año
• vs. $0 si cancelaban

Impacto en métricas:

• Logo retention: ✓ Saved
• Revenue retention: Parcial
• Oportunidad futura: Cliente agradecido

Cuándo usar:

• Budget cuts del cliente
• Team size reduction
• Alternativa a churn total

Problema: Juan García tiene 4 registros en CRM

Record 1:

• Email: jgarcia@company.com
• Phone: +52 555 1234
• Asignado: SDR Ana

Record 2:

• Email: juan.garcia@company.com
• Phone: missing
• Asignado: SDR Bruno

Record 3:

• Email: jgarcia@company.com
• Phone: +52 555 1234
• Asignado: AE Carla

Record 4:

• Email: j.garcia@company.com
• Asignado: Nadie

Consecuencias:

• Juan recibe 3 emails del mismo equipo
• Experiencia horrible
• Data fragmentada
• Reportes incorrectos

Solución: Dedupe process

1. Detection rules:

• Same email
• Same phone + similar name
• Same company + title

2. Merge strategy:

• Identificar master record
• Merge data de otros
• Preserve activity history

3. Prevention:

• Validation rules en CRM
• Auto-dedupe weekly
• Training a reps

Herramientas:

CRMs nativos (Hubspot/Salesforce) o Clearbit, ZoomInfo

Tu SaaS - Datos financieros:

Ingresos y costos:

• Revenue: $10M
• Costos operativos: $4M
• Depreciación: $500K
• Intereses: $200K
• Impuestos: $1M

Cálculo EBITDA:

EBITDA = $10M - $4M + $500K = $6.5M

Análisis:

• EBITDA Margin: 65%
• Métrica más útil que Net Income

Por qué es importante:

Permite comparar rentabilidad operativa entre empresas con diferentes estructuras de deuda e impuestos (normaliza para comparación)

Tu sistema de scoring:

Puntos por acción:

• Visita pricing page: +20 puntos
• Descarga whitepaper: +15 puntos
• Abre email: +5 puntos
• Click en email: +10 puntos
• Webinar attendance: +25 puntos
• Demo request: +50 puntos

Lead "María" - Actividad:

• Visitó pricing 2 veces: +40
• Descargó 2 assets: +30
• Abrió 10 emails: +50
• Total: 85 puntos

Acción automática:

• Score >75 = MQL
• SDR prioriza contacto inmediato

Time decay:

Puntos pierden 10% valor cada semana (refleja pérdida de interés)

Lead llega con información mínima:

• Email: maria@example.com
• Nombre: María González

Servicio de enriquecimiento (Clearbit/ZoomInfo) añade:

Información de empresa:

• Empresa: Acme Corp
• Tamaño: 500 empleados
• Revenue: $50M
• Industry: SaaS
• Ubicación: San Francisco
• Funding: $15M Series B

Información de contacto:

• Cargo: VP Sales
• Reporting to: CRO

Technographic data:

• CRM: Hubspot
• Marketing automation: Marketo
• Stack tech: Salesforce, Zendesk

Beneficio:

• Personalizar outreach efectivamente
• Segmentar mejor
• Priorizar leads de alta calidad

Deal Enterprise $200K - Cast de personajes:

VP Sales (Champion):

• Ama el producto
• Quiere comprarlo
• Pero NO puede aprobar budget

CTO (Technical Buyer):

• Evalúa seguridad/integraciones
• Puede decir "no" pero no "yes" final

CFO (Economic Buyer):

• Aprueba presupuesto
• Decision final
• Pain point: ROI, payback period

Error común:

AE pasa semanas con VP Sales, nunca habla con CFO

Resultado: Deal muere en "necesito aprobación de CFO"

Strategy correcta:

Pregunta en discovery:

"¿Quién tiene autoridad presupuestaria para inversiones de este tamaño?"

Involve CFO temprano:

• Semana 2: CFO en demo
• Preparar business case específico para CFO
• Focus en ROI, not features

Señales de Economic Buyer:

• Control del budget
• Firma final en contratos
• Nivel C-suite o VP Finance

Cohorte Enero 2024:

• 100 clientes
• ARR inicial: $1M

Expansion durante 2024:

Upsells:

• 20 clientes → Plan superior
• Revenue adicional: +$150K

Cross-sells:

• 15 clientes → Módulos adicionales
• Revenue adicional: +$80K

Usage increases:

• 30 clientes → Más usuarios/consumo
• Revenue adicional: +$120K

Total Expansion Revenue: $350K

Expansion Rate: 35%

Análisis:

• Sin expansión: $1M ARR
• Con expansión: $1.35M ARR (+35%)

Por qué es crítico:

CAC:

• New customer: $10K
• Expansion: $500 (20x más eficiente)

Time to value:

• New customer: 90 días
• Expansion: Inmediato

Benchmark:

Top quartile SaaS: 25-40% expansion rate anual

AE con cuota trimestral $300K:

Pipeline actual: $800K (coverage 2.7x)

Desglose por etapa:

• Discovery: $200K (20% prob) = $40K
• Demo: $300K (40% prob) = $120K
• Propuesta: $200K (60% prob) = $120K
• Negociación: $100K (80% prob) = $80K

Weighted forecast: $360K

Análisis:

• Probable lograr cuota (120%)
• Buffer mínimo, no hay margen de error
• Si cierra deal de $100K en negociación → está seguro

Acción: Continuar alimentando top of funnel

Empresa implementa flywheel:

El ciclo:

1. Atraer: Contenido valioso
2. Convertir: Experiencia excepcional
3. Deleitar: Post-venta memorable
4. Advocates: Clientes felices refieren amigos
5. Reinicia: Nuevos leads calificados

Cliente "Acme Corp" tan satisfecho que:

• Refiere 3 empresas similares
• Da testimonio en tu sitio
• Participa en webinar como speaker
• Review 5 estrellas en G2

Resultado:

5 nuevos leads calificados sin costo adicional de marketing

Diferencia con funnel:

Funnel = Unidireccional

Flywheel = Cíclico, se auto-alimenta

María es "Farmer" (Account Manager):

Gestiona: 30 cuentas enterprise

NO hace: Prospección de nuevos clientes

Su enfoque:

• Conoce profundamente el negocio de cada cliente
• Identifica oportunidades de expansión naturales
• Construye relaciones con múltiples stakeholders
• Previene churn anticipándose a problemas

Resultado anual:

• Retención: 98%
• Upsells: $500K
• NPS promedio: 65

Diferencia con "Hunter":

Farmer = Cultiva cuentas existentes

Hunter = Solo busca nuevos logos

Tu SaaS ofrece free trial 14 días:

Usuario "Roberto" se registra:

Día 1:

• Signup sin tarjeta de crédito
• Welcome email con quick start guide

Día 3:

• Automático: "¿Necesitas ayuda?"
• Usage tracking: 30% de features exploradas

Día 7:

• Email: Case study relevante
• Invitación a webinar

Día 10:

• Alert: User hit límite de plan free
• "Upgrade para desbloquear"

Día 12:

• SDR outreach: "¿Cómo va tu experiencia?"

Día 14:

• Trial expira
• Prompt para upgrade

Conversion metrics:

• Trial signups: 1,000/mes
• Trial-to-paid: 12% (120 customers)

Vs. No free trial:

• Demo requests: 100/mes
• Demo-to-paid: 25% (25 customers)

Free trial genera 5x más customers pero requiere product-led approach

Tu CRM modelo freemium:

Plan Free (permanente):

• Hasta 2 usuarios
• 1,000 contacts
• Features básicos
• Branding de tu producto

Plan Pro ($50/usuario/mes):

• Usuarios ilimitados
• 10,000 contacts
• Automations
• Integrations
• Branding removido

Plan Enterprise ($150/usuario/mes):

• Todo de Pro +
• Custom fields ilimitados
• API access
• SSO
• Dedicated support

Funnel típico:

• 10,000 free users
• 500 convierten a Pro (5%)
• 50 convierten a Enterprise (0.5%)

Estrategia:

Free users:

• Awareness y adoption masiva
• Word of mouth

Monetization:

• Free → Pro: Usage limits
• Pro → Enterprise: Advanced features

Ejemplos: Slack, Dropbox, Hubspot Free CRM

Escenario:

Quieres hablar con el CFO. Su asistente ejecutiva es el gatekeeper.

Respuesta del gatekeeper:

"El CFO no toma llamadas sin cita. Envía tu info y la revisaremos"

Estrategia efectiva:

1. Respeto profesional

Trata al gatekeeper con respeto, nunca condescendiente

2. Valor brevemente

"Ayudamos a CFOs a reducir costos operativos en 30%"

3. Pregunta el proceso

"¿Cuál es el mejor proceso para agendar 15 minutos?"

4. Enfoque paralelo

LinkedIn: Conecta directo con CFO (no en vez de, sino además)

5. Referencias

"Juan Pérez del Board recomendó que habláramos"

❌ NUNCA:

Intentar engañar o pasar por encima del gatekeeper

Lanzas nuevo producto: CRM para startups

GTM Strategy completa:

Target:

• Startups 10-50 empleados
• Revenue: $1-10M

Posicionamiento:

"CRM simple sin complejidad enterprise"

Pricing:

• $49/usuario/mes
• Competencia (Hubspot): $150/usuario

Canales:

• Product-led: Free trial 14 días
• Contenido SEO
• Comunidades online

Sales model:

• Inside sales
• No field reps (reduce costos)

Plan de lanzamiento:

1. Beta con 20 startups amigas (validación)
2. Product Hunt launch (visibilidad)
3. Webinar series (educación)
4. Partnership con aceleradoras (distribución)

Comparación de modelos de negocio:

SaaS:

• Gross Margin: 80-85%
• COGS bajos: Hosting AWS, Customer Success
• Altamente escalable

Hardware:

• Gross Margin: 30-40%
• COGS altos: Manufacturing, logística
• Difícil escalar

Consulting:

• Gross Margin: 50-60%
• COGS: Salarios altos
• Escala limitada

Tu SaaS - Análisis:

• Revenue: $500K
• COGS: $100K
• AWS: $40K
• Support: $50K
• Tools: $10K
• Gross Margin: 80%

Evaluación: Benchmark saludable

Alerta: Si margin <70% → Optimizar costos o aumentar precios

Handoff SDR → AE (proceso correcto):

SDR descubrió:

• Pain point principal: Pierden 30% de leads
• Budget: $50K disponible
• Decision maker: VP Sales (+ CFO aprobación)
• Timeline: Quieren implementar Q4
• Competitor actual: Usando spreadsheets

SDR documenta en CRM:

• BANT completo
• Notas de llamadas (3 conversaciones)
• Key stakeholders identificados
• Next steps acordados con prospecto

SDR prepara AE:

• Email intro con contexto
• Slack: "Este deal está hot, CFO ya dio OK preliminar"
• Meeting handoff: 15 min para transferir conocimiento

AE hace research adicional:

• LinkedIn de stakeholders
• Preparar demo personalizada

Primera call AE-Prospecto:

AE dice: "Roberto me compartió que el pain point principal es..."

Prospecto piensa: "Wow, no tengo que repetir todo"

Mal handoff:

AE entra ciego → Prospecto repite todo → Frustración

Trimestre de ventas - Patrón hockey stick:

Distribución por mes:

• Mes 1: $50K (17% de cuota)
• Mes 2: $80K (27% de cuota)
• Mes 3: $170K (56% de cuota)

Última semana del trimestre:

• $100K cerrados (33% de cuota total en 1 semana!)

Riesgos del hockey stick:

1. Stress extremo

Fin de trimestre caótico

2. Deals pueden no cerrar

Todo depende de última semana

3. Leverage bajo

Cliente sabe que estás desesperado

4. Mala predicción

Imposible forecast accurate

Solución:

• Mejor pipeline management
• Forecasting disciplinado
• Cerrar deals continuamente (no solo fin de mes)

Carlos es "Hunter" puro:

NO le importa: Gestionar cuentas existentes

AMA: La caza de nuevos clientes

Día típico:

• 2 horas/día: Prospección LinkedIn
• 50 cold calls diarios
• Networking events cada semana
• Siempre buscando el próximo big deal

Características:

• Alta tolerancia al rechazo (98% de calls dicen "no")
• Energía contagiosa
• Cierra rápido y pasa cuenta a AM

KPIs:

• Cuota: $400K
• 100% new business (cero expansión)

Opuesto al "Farmer":

Hunter = Caza nuevos logos

Farmer = Cultiva cuentas existentes

Análisis de tus mejores 20 clientes revela ICP:

Industry:

• B2B SaaS
• Professional Services

Tamaño:

• 50-500 empleados
• Revenue: $10M-$100M/año

Growth stage:

• Serie A-B

Tech stack:

• Usa Hubspot
• Marketing automation activo

Pain point principal:

Desalineación sales-marketing

Budget:

$50K-$200K/año para RevOps tools

Decision maker:

• VP Revenue Ops
• CRO

Resultado de implementar ICP:

• Conversion rate: +40%
• CAC reducido: -30%
• Marketing solo targeta este perfil

Estrategia inbound completa:

1. Blog SEO:

• 2 artículos/semana sobre "cómo optimizar RevOps"
• Posicionar en Google

2. Lead magnets:

• Ebook: "Guía completa RevOps"
• Template: "RevOps Audit"
• Checklist descargable

3. Webinars mensuales:

• Expertos invitados
• Q&A en vivo

4. Free tools:

• ROI calculator en sitio web
• Assessment gratuito

Resultado mensual:

1,000 visitantes orgánicos

↓ 10% conversion

100 leads

↓ 15% conversion

15 MQLs

↓ 33% conversion

5 opps

Comparación:

• CAC inbound: $3K
• CAC outbound: $8K
• Ciclo más largo pero leads más educados

Integraciones críticas en tu RevOps stack:

1. Marketing → CRM:

• Hubspot Marketing → Salesforce
• Auto-sync: Leads, form fills, email opens
• Frecuencia: Real-time

2. CRM → Product:

• Salesforce → Tu producto
• Auto-create customer accounts
• Provisioning automático

3. Product → CRM:

• Product usage data → Salesforce
• Update: Last login, features used, health score
• CSM ve product usage en CRM

4. Support → CRM:

• Zendesk → Salesforce
• Tickets creados → Visible en account record
• Alert si enterprise customer crea ticket

5. BI Tool → Todo:

• Metabase conecta a: CRM, Product DB, Support
• Dashboard unificado

Sin integraciones:

• Data en 5 lugares diferentes
• Manual copy-paste
• Errores humanos
• Decisions basadas en data incompleta

Con integraciones:

• Single source of truth
• Automated workflows
• Real-time insights

Tu startup SaaS crece a:

• ARR: $200M
• Rentable
• Growth rate: 40%

Decides IPO - Proceso:

1. Preparación (6 meses):

• Contratar investment banks (Goldman Sachs)
• Due diligence financiero intenso
• Auditorías exhaustivas

2. Roadshow:

• Presentar a institutional investors
• Road shows en NY, Londres, SF

3. Pricing:

• Oferta: 10M acciones
• Precio inicial: $20/share

4. Día 1 trading:

• Acción sube a $28 (+40%)
• Market cap: $1.2B

Beneficios:

• Founders/employees pueden vender equity
• Capital para M&A
• Capital para expansión
• Liquidez para inversores

KPIs por rol:

SDR:

• Calls/día: 50
• Meetings agendados/mes: 15
• SQL generados: 5

AE:

• Pipeline creado: $500K/trimestre
• Win rate: 25%
• Cuota achievement: 100%
• Cycle length: 45 días

CSM:

• NPS: >50
• Churn rate: <5%
• Net Revenue Retention: >110%
• QBRs completados: 100%

Características de buen KPI:

• Tiene target claro
• Se mide weekly/monthly
• Dashboard visible para equipo
• Se usa en performance reviews
• Conectado a objetivos de negocio

Producto: CRM para equipo de ventas

Land (deal inicial):

• 10 usuarios
• $12K/año
• Solo equipo de ventas

Expansión por fase:

• Mes 6: Team adopta bien → +5 usuarios (+$6K)
• Año 1: Marketing quiere CRM → Cross-sell marketing module (+$15K)
• Año 2: Compran analytics dashboard (+$8K) + API premium (+$5K)
• Año 3: Empresa creció → 30 usuarios CRM total

Resultado:

• ARR inicial: $12K
• ARR Año 3: $46K
• Crecimiento: 283%

Beneficios estrategia:

• Land pequeño reduce fricción legal/presupuesto
• Construyes confianza con uso real
• Expandes cuando cliente ve valor comprobado

Tu modelo de scoring:

Firmographic (max 40 pts):

• Empresa 50-500 empleados: +20
• Industry target: +15
• Revenue $10M+: +10

Demographic (max 30 pts):

• Decision maker title: +25
• Reports to C-level: +15

Behavioral (max 30 pts):

• Demo request: +50 (automático MQL)
• Pricing page visit: +20
• Email opens: +2 cada uno

Caso 1 - Lead "Ana":

• Score: 85 puntos
• Status: MQL calificado
• Acción: SDR contacta en 1 hora

Caso 2 - Lead "Pedro":

• Score: 25 puntos
• Status: No calificado
• Acción: Nurture con email automation

Cliente promedio:

• MRR: $1,000
• Retención promedio: 4 años
• Gross margin: 75%

Cálculo LTV:

• LTV = $1,000 × 48 meses × 0.75
• LTV = $36,000

Análisis con CAC:

• CAC actual: $8,000
• Ratio LTV:CAC = 4.5:1
• Evaluación: Excelente (>3:1 es saludable)

Oportunidad de mejora:

• Puedes gastar hasta $12K en adquisición
• Mantendrías ratio saludable 3:1

Escenario optimizado:

• Reducir churn de 2% → 1.5% mensual
• Vida promedio: 4 años → 5.6 años
• Nuevo LTV: $50,400
• Impacto: +40% LTV

Lead vs. Opp vs. Deal - Diferencias clave:

Lead "María":

• Descargó ebook sobre RevOps
• Abrió 2 emails
• Visitó blog 3 veces
• NO ha hablado con nadie
• NO declaró intención de compra
• Status: Lead (contacto frío)

Acciones con Lead:

• Nurture con contenido educativo
• Lead scoring automático
• Cuando score >75 → Pasa a SDR

Conversión a Opp:

"Estamos evaluando soluciones de RevOps para implementar Q3"

→ Ahora es Opportunity (intención de compra)

Conversión a Deal:

AE hace demo, envía propuesta

→ Ahora es Deal (negocio activo)

Diferencia fundamental:

Lead:

• Contacto sin intención declarada
• Educándose/explorando
• No está "comprando" aún

Opportunity:

• Intención declarada de comprar
• Evaluando opciones
• Proceso activo de decisión

Deal:

• Compromiso avanzado
• Negociación activa
• Alta probabilidad de cierre

Conversión típica:

• 1,000 Leads
• → 100 Opportunities (10%)
• → 25 Deals (25% de opps)
• → 10 Won (40% de deals)

Lead "Ana" descarga ebook pero no está lista para comprar:

Nurture campaign automatizado (12 semanas):

Semana 1:

• Email: Tip relacionado al ebook

Semana 2:

• Email: Case study relevante

Semana 3:

• Invitación webinar

Semana 4:

• Video tutorial

Semana 6:

• Whitepaper avanzado

Semana 8:

• Invitación a product demo

Semana 10:

• Customer success story

Semana 12:

• ROI calculator + CTA "Hablar con ventas"

Comportamiento de Ana:

• Abre 8/12 emails
• Descarga 2 assets más
• Visita pricing page 3 veces
• Score pasa de 40 → 85 puntos

Resultado:

Semana 11: Ana se convierte en MQL → Pasa a SDR

Sin nurturing:

Lead se enfría y never converts

Reglas de routing configuradas:

Prioridad 1 - Territorio:

• Lead de México → SDR Carlos (LATAM)
• Lead de USA → SDR Maria (North America)

Prioridad 2 - Company size:

• <50 empleados → SDR Team A (SMB)
• 50-500 empleados → SDR Team B (Mid-Market)
• 500+ empleados → BDR Team (Enterprise)

Prioridad 3 - Industry:

• SaaS → Specialist Sara
• Healthcare → Specialist Juan

Prioridad 4 - Source:

• Inbound demo request → Urgent queue (contacted <5 min)
• Downloaded content → Standard nurture

Prioridad 5 - Load balancing:

• Si rep tiene >20 uncontacted leads → Skip to next rep

Lead "TechCorp" entra:

• Location: México ✓
• Size: 200 employees ✓
• Industry: SaaS ✓
• Source: Demo request ✓

Sistema asigna:

Carlos (LATAM, Mid-Market specialist)

Alert: Urgent - Contact in <5 minutes

3 métodos de distribución:

1. Round Robin (50% de leads):

• Inbound web forms
• Distribución equitativa automática
• SDR A → SDR B → SDR C → Repite

2. Territory-based (30% de leads):

• Enterprise accounts
• Asignado por región geográfica
• Cada AE tiene territorios exclusivos

3. Cherry-pick (20% de leads):

• Strategic accounts
• Manager asigna manualmente
• Based on relationship/expertise

Problema típico sin reglas claras:

Lunes 9am:

• 50 leads llegaron fin de semana
• 3 SDRs compiten por "cherry-pick"
• Best leads contactados 3x
• Bad leads ignorados

Con automated distribution:

• Todos los leads asignados en <2min
• Fair distribution
• SLA compliance: 100%
• Zero cherry-picking
• Manager analytics: Who converts best?

Q2 - Análisis de cohort:

Inicio Q2:

• Clientes: 100

Durante Q2:

• Churned: 8 clientes
• New wins: 15 clientes (no cuenta)

Final Q2:

• Clientes de cohorte original: 92

Logo Retention: 92%

Por qué es diferente a Revenue Retention:

Escenario A:

• Logo retention: 90%
• Revenue retention: 105%
• Los que quedaron expandieron mucho

Escenario B:

• Logo retention: 95%
• Revenue retention: 85%
• Muchos clientes pero con downgrades

Benchmark:

• SMB: 70-80% anual
• Mid-Market: 85-90% anual
• Enterprise: 90-95% anual

Por qué importa:

• Logo churn alto = product-market fit issues
• Revenue retention puede ocultar problemas de churn

Tu HubSpot Marketing Hub automatiza:

1. Lead llena formulario:

• Automáticamente entra a drip campaign (5 emails educativos)

2. Si abre 3+ emails:

• Score +15 puntos automático

3. Si visita pricing:

• Score +20 puntos
• Notifica SDR vía Slack
• Crea task "Contact now"

4. Si no interactúa en 2 semanas:

• Mueve a nurture campaign largo plazo

5. Si hace click "Request Demo":

• Crea deal en CRM
• Asigna a AE (round-robin)
• Agenda call automáticamente

Beneficio:

Todo funciona sin intervención manual 24/7

Lead "Roberto" alcanza 75 puntos:

Actividades registradas:

• Descargó ebook: +15 pts
• Visitó pricing page 2 veces: +20 pts
• Abrió 5 emails: +10 pts
• Empresa correcta (firmographic): +20 pts
• Title correcto (decision maker): +10 pts

Sistema automáticamente:

1. Marca como MQL
2. Asigna a SDR (round robin)
3. Notifica vía Slack
4. Crea task en CRM: "Contact within 1 hour"

Siguiente paso:

SDR debe validar BANT antes de crear oportunidad (convertir a SQL)

Inicio mes:

• MRR: $100K
• Base: 100 clientes × $1K promedio

Movimientos durante el mes:

New MRR:

• 10 clientes nuevos = +$10K

Expansion MRR:

• 5 clientes upgrade = +$3K

Churned MRR:

• 3 clientes cancelan = -$3K

Contraction MRR:

• 2 clientes downgrade = -$1K

Resultado fin de mes:

• MRR: $109K
• Net New MRR: +$9K
• Growth rate: 9%

Proyección:

• ARR proyectado: $109K × 12 = $1.31M

Idea: Construir "CRM con AI"

MVP incluye SOLO:

1. Agregar contactos manualmente
2. Ver lista de contactos
3. Una AI feature: sugerencias de follow-up timing

MVP NO incluye:

• Integraciones con otras tools
• Mobile app
• Advanced reporting
• Multi-user
• Automations complejas

Lanzamiento:

• 20 beta users
• 6 semanas de desarrollo
• Inversión: <$50K

Feedback recibido:

"Timing de follow-ups es útil pero necesitamos ver email history"

Resultado:

• Aprendes sin gastar $500K en desarrollo completo
• Iteras basado en uso real
• Validas product-market fit

Q2 Analysis:

ARR Q1: $5M

ARR Q2: $5.5M

Net New ARR: $500K

S&M Spend Q1: $400K

• Marketing: $180K
• Sales salarios: $150K
• Sales comisiones: $70K

Cálculo Magic Number:

• Magic Number = ($500K × 4) / $400K
• Magic Number = 5.0 🚀

Interpretación:

Por cada $1 gastado en S&M, generas $5 en ARR anualizado

Comparación industria:

Magic Number < 0.5:

• Problema serio
• No estás ready para escalar
• Fix product-market fit primero

Magic Number 0.5-0.75:

• Ineficiente
• Escalar con precaución

Magic Number 0.75-1:

• Eficiente
• Ready para escalar
• Típico de SaaS maduro

Magic Number > 1:

• Muy eficiente
• ACELERA growth
• Levanta más capital para crecer

Acción con MN = 5:

Invierte agresivamente en S&M, ROI es excelente

Equipo Marketing Ops (2 personas):

Responsabilidades:

1. Tech Stack:

• Hubspot Marketing Hub
• Marketo/Pardot
• Google Analytics
• Hotjar

2. Automation:

• Email nurture campaigns
• Lead scoring rules
• Form submissions → CRM

3. Data Management:

• Campaign attribution
• UTM tracking standards
• Lead routing rules
• Dedupe processes

4. Reporting:

• Weekly: MQL generation
• Monthly: CAC by channel
• Quarterly: Attribution analysis

5. Process:

• MQL definition y criteria
• SLA con sales team
• Campaign planning workflow

Impacto:

• Marketing puede auto-serve analytics
• Campaign ROI claro
• Lead quality mejora 40%
• Time to insight: -60%

Ratio típico:

1 Marketing Ops per 15-20 marketers

MSA entre tu SaaS y Enterprise Client:

Contenido del MSA (firmado una vez):

1. Términos generales:

• Confidencialidad
• IP ownership
• Liability limits
• Data security standards
• Dispute resolution

2. Términos comerciales:

• Payment terms: Net-30
• Currency: USD
• Price increase caps: Max 5%/año

3. Términos legales:

• Governing law: Delaware
• Insurance requirements
• Compliance obligations

Luego SOWs específicos:

SOW #1 (Year 1):

• 50 seats
• $60K/año

SOW #2 (Year 2):

• 100 seats
• $110K/año
• New module

SOW #3 (Year 3):

• Professional services
• $50K proyecto

Beneficio:

• Legal review: 1 vez (no en cada SOW)
• SOWs se firman rápido
• Terms consistency
• Expansión más fácil

Survey trimestral - 200 clientes:

Distribución de respuestas:

• 120 promotores (60%)
• 40 pasivos (20%)
• 40 detractores (20%)

Cálculo NPS:

NPS = 60% - 20% = 40

Evaluación:

• NPS >50 = Excelente
• NPS 30-50 = Bueno
• NPS <30 = Problemático

Análisis de feedback:

Detractores dicen:

"Soporte lento, bugs frecuentes"

Acción tomada:

• Contratar 2 support engineers
• Priorizar stability en roadmap

Promotores dicen:

"Ahorra 10 horas/semana"

Acción tomada:

• Usar quote en marketing
• Pedir case study

Cohorte Enero 2024:

• 100 clientes
• $100K MRR inicial

Un año después (Enero 2025):

Estado de la cohorte:

• 85 clientes activos
• 15 churned

Movimientos de MRR:

• Churn: -$15K
• Contraction (downgrades): -$5K
• Expansion (upsells): +$35K
• Total MRR: $115K

Cálculo NRR:

• NRR = ($115K / $100K) × 100
• NRR = 115%

Interpretación:

• Creciendo 15% solo de base instalada
• Sin contar nuevos clientes
• Con NRR >100%, puedes crecer sin new logos

Benchmark:

VCs valoran NRR >110% muy alto

Cliente firma contrato hoy

Plan onboarding 30 días:

Día 1:

• Email bienvenida
• Kickoff call scheduled

Día 2: Kickoff call (60 min)

• Conocer goals del cliente
• Definir success metrics
• Revisar timeline

Semana 1:

• Configuración técnica
• Importar datos
• Setup initial workflows

Semana 2:

• Training para admins (3 sesiones)
• Crear primeros campaigns

Semana 3:

• Training usuarios finales
• Q&A sessions

Día 30: Success review meeting

• Primer win logrado ✓
• Adoption 70% ✓
• Planear siguiente fase

Job posting: "AE role, OTE $150K, split 60/40"

Desglose de compensación:

Base salary:

• $90K/año (60%)
• $7.5K/mes garantizado

Variable:

• $60K/año si logra 100% cuota

Escenarios:

80% cuota:

• Base: $90K
• Variable: $48K
• Total: $138K

100% cuota:

• Base: $90K
• Variable: $60K
• Total: $150K (OTE)

150% cuota (con aceleradores):

• Base: $90K
• Variable: $100K
• Total: $190K

Nota importante:

OTE es el target, no garantizado. Real earnings dependen de performance.

5 Objeciones más comunes + respuestas:

1. "Es muy caro"

Mal approach:

"Podemos darte descuento del 20%"

Buen approach:

"Entiendo la preocupación. ¿Comparado con qué solución específicamente? Déjame mostrarte el ROI en 6 meses..."

2. "Necesito pensarlo"

Mal approach:

"OK, te sigo la próxima semana"

Buen approach:

"Por supuesto. ¿Qué aspecto específico quieres evaluar? ¿Puedo ayudarte a clarificarlo ahora?"

3. "Ya tenemos una solución"

Mal approach:

"Pero somos mejores"

Buen approach:

"¿Qué te gusta de tu solución actual? ¿Qué mejorarías si pudieras?"

4. "No tenemos presupuesto"

Mal approach:

"OK, te contacto el próximo año"

Buen approach:

"¿El problema que discutimos está costándoles más que nuestra solución? ¿De dónde salió el presupuesto para su herramienta actual?"

5. "No tenemos tiempo para implementar"

Mal approach:

"Es súper rápido"

Buen approach:

"¿Cuánto tiempo están gastando actualmente en el problema que discutimos? Nuestro tiempo de implementación es menor que eso."

Framework:

1. Listen completamente
2. Clarify la objeción real
3. Respond con valor específico
4. Confirmar que resolviste la concern

Del Lead a la Opp:

Antes: Lead "TechCorp":

• Descargó 3 whitepapers
• Visitó sitio 5 veces
• Lead score: 85 puntos
• Problema: Sin intención declarada

SDR hace discovery call:

SDR pregunta:

"¿Qué te llevó a descargar nuestro content?"

Prospecto responde:

"Estamos evaluando soluciones de RevOps. Necesitamos implementar algo en Q3. Tenemos budget aprobado de $100K."

→ Se convierte en Opportunity

Criteria para crear Opp:

• ✅ BANT calificado
• ✅ Intención declarada de compra
• ✅ Timeline definido
• ✅ Problema validado

En CRM:

• Lead object → Opportunity object
• Asignado a AE
• Etapa: "Discovery"
• Monto estimado: $100K
• Close date: Q3 2025

Diferencia Lead vs. Opp:

Lead:

• Interesado en contenido
• Educándose
• No comprando activamente
• SDR maneja

Opp:

• Intención de compra declarada
• Evaluando soluciones
• Proceso activo de decisión
• AE maneja

Conversión típica:

• 100 Leads calificados
• → 10 Opportunities (10%)
• → 3 Closed Won (30%)

Stage progression:

Opp → Discovery → Demo → Proposal → Negotiation → Closed Won (Deal)

Campaña outbound:

Target: CFOs en SaaS 50-500 empleados

1. Lista de prospects:

• 500 prospects (via ZoomInfo)

2. Secuencia contacto:

• Día 1: Cold email
• Día 3: LinkedIn connection request
• Día 5: Cold call
• Día 8: Email follow-up
• Día 12: Video personalizado

3. Personalización:

• Referencia recent funding
• Menciona competitor usando tu tool

Resultados mes 1:

• 500 contactos
• 50 respuestas (10%)
• 15 meetings agendados (3%)
• 5 opps creadas (1%)

Comparación:

• CAC más alto que inbound
• Más predecible y escalable
• Control total del pipeline

Discovery call revela pain points:

Nivel superficial:

"Necesitamos mejor CRM"

Nivel profundo (REAL pain point):

Problema 1:

Perdemos 30% de leads porque reps no hacen follow-up oportuno

Impacto financiero:

Nos cuesta $2M/año en revenue potencial

Problema 2:

No tenemos visibilidad de qué pasa con leads después de marketing

Impacto organizacional:

CMO y VP Sales se culpan mutuamente

Este es el pain point real:

• Pérdida de revenue
• Desalineación de equipos
• Falta de visibilidad

Tu demo debe:

Enfocarse 100% en resolver esto, no en mostrar todas las features

AE con cuota trimestral $300K:

Pipeline actual:

• 25 opps totales
• Valor total: $900K
• Coverage: 3x

Desglose por etapa:

• Discovery: 10 opps, $300K
• Demo: 8 opps, $250K
• Proposal: 5 opps, $250K
• Negotiation: 2 opps, $100K

Weighted Pipeline:

• $300K × 20% = $60K
• $250K × 40% = $100K
• $250K × 60% = $150K
• $100K × 80% = $80K
• Total weighted: $390K

Análisis:

Coverage parece bueno (3x) pero weighted pipeline está solo 30% sobre cuota.

Acción:

Necesita agregar más top of funnel

Enterprise deal $500K:

Cliente requiere POC de 30 días

Scope definido:

• 10 usuarios piloto
• 1 departamento only
• 3 use cases específicos

Success criteria acordados:

• Reducir time-to-lead-contact de 48hrs → 4hrs
• Aumentar conversion Lead→Opp en 15%
• User adoption >80%

Inversión POC:

• $5K setup
• 40hrs engineering time

Resultado:

POC exitoso → Lograron todos los criteria

Impacto en deal:

• Legal requirió POC para aprobar compra
• Sin POC: deal no cierra
• Con POC exitoso: 80% probabilidad

Win-win:

Cliente valida antes de comprar grande

Tu freemium CRM - PQL triggers:

Señal 1:

User invited 5+ team members → team adoption

Señal 2:

Created 50+ contacts → usando seriamente

Señal 3:

Used API integration → technical sophistication

Señal 4:

Logged in 10+ días últimos 14 días → high engagement

Señal 5:

Hit free plan limit 3 veces → ready to pay

User "Acme Corp" hits todos los triggers:

Acción automática:

• Auto-notifica AE

AE llama:

"Vi que están usando mucho el producto. ¿Tiene sentido explorar nuestro plan Pro?"

Conversion rates:

• PQL→Customer: 25%
• MQL→Customer: 5%

5x mejor conversión!

BDR - Día típico de prospección:

8:00am:

Identificar 30 empresas target en LinkedIn Sales Navigator

• Filtros: SaaS, 50-200 empleados, recent funding

9:00am:

Research de cada compañía

• Tech stack actual
• Recent news
• Pain points probables

10:00am-fib-55:00pm:

40 cold calls con script personalizado por industria

1:00pm:

Enviar 50 cold emails altamente personalizados

3:00pm:

Engagement en LinkedIn

• Comentar posts de prospects

4:00pm:

Follow-ups a secuencias activas

Meta semanal:

• 100 nuevos contactos
• 5 meetings calificados

Q4 - Planning meeting:

AE "Carlos":

• Cuota: $500K
• Pipeline actual: $1.2M
• Coverage: 2.4x ⚠️
• Status: Insuficiente

Análisis:

• Win rate histórico: 25%
• $1.2M × 25% = $300K (short $200K)

Acción necesaria:

• Generar $800K adicional pipeline
• O mejorar win rate a 40%

AE "María":

• Cuota: $500K
• Pipeline actual: $2M
• Coverage: 4x ✓
• Status: Saludable

Análisis:

• Win rate: 25%
• $2M × 25% = $500K ✓
• Buffer para deals que fallen

Best practice:

Manager exige 3.5-4x coverage mínimo

Auditoría de pipeline - Problemas encontrados:

Deal "Acme Corp" ($150K):

• Etapa: Negociación (80% prob)
• Último touchpoint: 45 días atrás
• Fecha cierre: Pasó hace 2 semanas
• Acción: Marcar como "Closed Lost" o actualizar

Deal "TechCo" ($50K):

• Creado hace 8 meses
• Nunca tuvo demo
• Contacto no responde
• Acción: Remover del pipeline

Deal "Startup X" ($80K):

• Etapa: Discovery
• Probabilidad: 10%
• Pero deal está en legal review
• Acción: Avanzar a etapa correcta

Resultado limpieza:

• Pipeline antes: $2M (inflado)
• Pipeline después: $1.5M (realista)
• Forecast accuracy mejoró 35%

Best practice: Auditoría semanal de pipeline

Pipeline review semanal - AE + Manager:

Deal 1: "Global Corp" - $200K

• Etapa actual: Propuesta enviada
• Manager: "¿Cuándo responden?"
• AE: "Esperamos feedback viernes"
• Manager: "¿Champion está empujando internamente?"
• AE: "Sí, María (VP) está vendiendo internamente"
• Acción: Follow-up jueves, no esperar a viernes

Deal 2: "Startup Inc" - $30K

• Etapa: Stalled hace 3 semanas
• Manager: "¿Por qué no avanza?"
• AE: "Esperan decisión de presupuesto"
• Manager: "¿Ya hablaste con CFO directo?"
• AE: "No, solo con VP Sales"
• Acción: Escalar a CFO esta semana

Deal 3: "Enterprise Co" - $500K

• Fecha cierre: Pasó 2 semanas
• Manager: "¿Qué pasó?"
• AE: "Legal review tomó más tiempo"
• Manager: "Nueva fecha realista?"
• AE: "2 semanas más, confianza 90%"
• Acción: Actualizar fecha en CRM

Beneficio: Coaching real-time, accountability, forecast preciso

QBR con cliente enterprise - Agenda (90 min):

1. Recap trimestre pasado (20 min):

• Objetivos acordados vs. logrados
• Wins y challenges

2. Métricas de uso (20 min):

• Adoption por departamento
• Features más usadas
• User engagement trends

3. Business outcomes (20 min):

• Tiempo ahorrado
• Revenue impactado
• Efficiency gains

4. Roadmap preview (15 min):

• Features próximos relevantes para ellos
• Timeline estimado

5. Estrategia próximo trimestre (15 min):

• Nuevos objetivos
• Expansion opportunities
• Training needs

Output entregable:

• Executive summary slide deck
• Action items con owners
• Momentum para renewal

AE con cuota anual $1.2M:

Cuota trimestral: $300K

Performance por trimestre:

Q1:

• Cierra: $350K
• Achievement: 117%
• Comp: Comisión + aceleradores

Q2:

• Cierra: $250K
• Achievement: 83%
• Comp: Comisión reducida

Q3:

• Cierra: $320K
• Achievement: 107%
• Comp: Comisión normal

Q4:

• Cierra: $400K
• Achievement: 133%
• Comp: Super acelerador

Total año:

• Revenue: $1.32M
• Achievement: 110%
• Bonus: Por superar cuota anual

Cuota se basa en:

• Territorio asignado
• Experiencia del rep
• ACV promedio
• Historical attainment

Equipo de 10 AEs - Q3 results:

Top performers (20%):

• Rep A: 145% attainment
• Rep B: 130% attainment

Core performers (40%):

• Reps C, D, E, F: 95-110% attainment

Struggling (40%):

• Reps G, H, I, J: 60-85% attainment

Team aggregate:

• Cuota total: $3M
• Revenue cerrado: $3.15M
• Team attainment: 105% ✓

Análisis por manager:

Top performers:

• Reconocer y retener
• Estudiar sus técnicas
• Peer mentoring

Core performers:

• Mantener motivados
• Coaching táctico

Struggling:

• PIP (Performance Improvement Plan)
• Coaching intensivo
• Evaluar fit con rol

Benchmark saludable:

75% del equipo debe lograr >80% attainment

Manager revisando forecast de equipo:

AE "Carlos" reporta:

• Pipeline total: $800K
• Weighted forecast: $450K
• Commit: $400K
• Best Case: $550K

Significado:

• Carlos dice "garantizo $400K"
• Confianza: 90%
• Basado en deals en etapas avanzadas

VP Sales consolida commits:

10 AEs reportan:

• Total Commit agregado: $4M
• Cuota team: $3.5M
• Team está $500K arriba ✓

VP reporta a CEO:

"Estamos comprometidos con $4M este trimestre"

Consecuencias de miss commit:

• Pérdida de credibilidad
• Board questions management
• Posible ajuste comp plan

Por eso commit debe ser:

• Conservador pero alcanzable
• Basado en deals >60% probabilidad
• No optimista ni sandbag

Contratas nuevo AE - Ramp plan 6 meses:

Mes 1-2 (0% cuota):

• Training intensivo producto/competidores
• Shadow calls con senior AEs
• Mock demos y role-plays

Mes 3 (25% cuota):

• Primeras demos con backup de senior AE
• 1-2 opportunidades propias

Mes 4 (50% cuota):

• Full ownership de deals
• Pipeline building activo

Mes 5 (75% cuota):

• Debe cerrar primeros deals
• Performance monitoreada closely

Mes 6+ (100% cuota):

• Fully ramped
• Performance normal esperada

Costo empresa durante ramp:

• Salario base: $60K
• Benefits: $20K
• Training: $15K
• Total: $95K antes de productividad

Por eso turnover es costosísimo

Q2 - 100 clientes elegibles para renewal:

ARR total: $1M

Resultados:

• Renewed: 88 clientes ($900K)
• Churned: 12 clientes ($100K)
• Upsold durante renewal: 30 clientes (+$200K)

Métricas:

• Gross Renewal Rate: 88%
• Net Renewal Rate: 110% ($1.1M / $1M)

Proceso renewal (timeline):

120 días antes:

CSM risk assessment de todos los contratos

90 días antes:

Renewal proposal enviada

60 días antes:

Negociación si necesario

30 días antes:

Escalate a VP si en riesgo

Día 0:

Firma contrato o churn

Best practice:

Trabajo empieza 4 meses antes, no última semana

RFP típico (empresa Enterprise):

Secciones del RFP:

• Alcance/objetivo del proyecto
• Requisitos funcionales y no funcionales
• Integraciones obligatorias (CRM, BI, soporte, producto)
• Seguridad y cumplimiento (SSO, SOC 2, ISO 27001, DPA)
• SLA/soporte y tiempos de respuesta
• Plan de implementación y governance
• Formato de pricing y TCO
• Criterios y ponderación de evaluación
• Calendario (fechas clave) y Q&A window

Matriz de evaluación (ejemplo):

• Funcionalidad: 30%
• Precio/TCO: 20%
• Implementación/servicios: 15%
• Seguridad/Compliance: 15%
• Integraciones: 10%
• Referencias/casos: 10%

Go/No-Go (RevOps) antes de responder:

• ¿Fit con ICP y use cases críticos? ✓/✗
• ¿Integraciones clave disponibles? ✓/✗
• ¿Requisitos de seguridad/certificaciones cumplidos? ✓/✗
• ¿Champion/Executive sponsor identificado? ✓/✗
• ¿Timeline y recursos internos realistas? ✓/✗
• ¿Probabilidad de ganar >30-40%? ✓/✗

Estrategia para ganar:

• Influenciar pre-RFP (ideal): co-definir criterios con el prospecto
• Q&A: hacer preguntas que orienten la evaluación a tus fortalezas
• Compliance matrix: tabla 1:1 de requisitos → respuesta/ evidencia
• Executive summary: dolor → impacto → propuesta de valor → ROI
• Riesgos y mitigaciones claras (credibilidad)
• Demo/POC alineado a los criterios ponderados

Timeline típico:

• Día 0: RFP recibido
• Día 3: Envío de preguntas (Q&A)
• Día 10: Respuestas del cliente
• Día 20: Entrega de propuesta final
• Día 30: Shortlist y demos
• Día 45: BAFO (Best And Final Offer)
• Día 60: Selección y negociación

Entregables clave del Response Pack:

• Compliance matrix (obligatorio/optativo)
• Arquitectura + integraciones
• Plan y cronograma de implementación
• SLA/soporte y esquema de governance
• ROI/TCO con supuestos explícitos
• Pricing detallado y términos comerciales

Red flags:

• “RFP publicado sin contacto previo” → puedes ser column filler
• Requisitos cerrados que favorecen a un competidor
• Q&A muy restrictivo → baja capacidad de influencia

Vendes automation tool $50K/año

ROI case para prospecto:

Inversión (año 1):

• Software: $50K
• Implementation: $20K
• Training: $10K
• Total: $80K

Beneficios cuantificados (año 1):

1. Ahorro de tiempo:

• 500 horas/mes × $100/hr
• Anual: $600K/año

2. Reducción errores:

• Menos re-work: -$50K/año

3. Revenue incremental:

• Mejor follow-up: +$300K/año

Total beneficio: $950K

Cálculo ROI:

• ROI = ($950K - $80K) / $80K
• ROI = 1,087% en año 1
• Payback: 1 mes

Resultado:

• Esto convierte al CFO
• Sin ROI case cuantificado, deal no cierra
• ROI case debe ser conservador y defendible

Antes de RevOps (silos):

Marketing:

• CRM: Marketo
• Objetivo: 1,000 MQLs/mes
• No sabe qué pasa después

Ventas:

• CRM: Salesforce
• "Leads de marketing son malos"
• Rechaza 60% de MQLs

Customer Success:

• CRM: Gainsight
• No sabe qué promesas hizo ventas
• Churn alto

Resultado: Caos, ineficiencia, revenue perdido

Después de RevOps (integrado):

Un equipo RevOps maneja:

• Tech stack unificado
• ICP compartido
• SLAs entre equipos
• Métricas end-to-end
• Procesos estandarizados
• Forecast consolidado

Responsabilidades RevOps:

1. Systems & Tools (CRM, automations)
2. Data & Analytics (dashboards, BI)
3. Process optimization
4. Enablement & training
5. Strategic planning

Resultado:

• Conversion rate: +40%
• Cycle time: -25%
• Forecast accuracy: 85%
• Revenue predictable y escalable

Stack de reporting en empresa SaaS:

Reportes diarios:

• Pipeline snapshot (automático 8am)
• Deals cerrados ayer
• New MQLs y SQLs

Reportes semanales:

• Forecast vs. actual
• Pipeline coverage por rep
• Win/loss analysis
• Activity metrics (calls, emails, demos)

Reportes mensuales:

• ARR movement (New + Expansion - Churn)
• CAC por canal
• Sales cycle trends
• Quota attainment por rep

Reportes trimestrales (QBR):

• Performance vs. plan
• Forecast accuracy analysis
• Cohort retention analysis
• Strategic initiatives progress

Herramientas:

• Automated: Tableau dashboards
• Ad-hoc: SQL queries + Looker
• Distribution: Slack, email, executive meetings

Best practice:

Automatizar 80% de reportes para liberar RevOps de "report factory"

Equipo de 5 SDRs - Round robin setup:

Secuencia de asignación:

1. Lead 1 → SDR Ana
2. Lead 2 → SDR Bruno
3. Lead 3 → SDR Carla
4. Lead 4 → SDR Diego
5. Lead 5 → SDR Elena
6. Lead 6 → SDR Ana (reinicia ciclo)

Reglas configuradas en CRM:

Criterio de disponibilidad:

• Skip si rep está OOO (out of office)
• Skip si rep tiene >20 leads sin contactar

Horarios:

• Leads fuera de horario → Queue para next day 8am
• Respeta time zones

Balanceo:

Sistema ajusta si hay desbalance >5 leads entre reps

vs. Manual assignment:

Manual:

• Manager asigna
• Toma tiempo
• Posible bias
• Respuesta lenta

Round robin:

• Automático instantáneo
• Justo
• Respuesta <5 minutos
• Accountability claro

3 empresas SaaS comparadas:

Empresa A (Hypergrowth):

• Revenue growth: 80%
• Profit margin: -20%
• Rule of 40: 60% ✓ Excelente
• Estrategia: Invertir en crecimiento agresivo

Empresa B (Balanced):

• Revenue growth: 25%
• Profit margin: 20%
• Rule of 40: 45% ✓ Saludable
• Estrategia: Balance crecimiento/rentabilidad

Empresa C (Problema):

• Revenue growth: 15%
• Profit margin: 5%
• Rule of 40: 20% ❌ Preocupante
• Problema: No crece ni es rentable

Trade-offs típicos:

Early-stage (Series A/B):

• Growth: 100%+
• Margin: -30%
• Rule of 40: 70%+ ✓

Mature SaaS:

• Growth: 20%
• Margin: 25%
• Rule of 40: 45% ✓

VCs usan Rule of 40 para:

• Evaluar salud de portfolio
• Decidir funding adicional
• Benchmark vs. competidores

Comparación: HubSpot (SaaS) vs. Microsoft Dynamics (on-premise)

SaaS (HubSpot):

• Pago mensual: $150/usuario
• Sin hardware propio necesario
• Acceso desde cualquier lugar
• Actualizaciones automáticas
• Escalable instantly
• Security manejada por vendor

On-premise (Dynamics):

• Compra única: $5K/usuario
• Requiere servidores propios ($100K+)
• IT team para mantener
• Updates manuales
• Backup local necesario

Ventajas SaaS:

• Menor capex inicial
• Más flexible
• Faster time-to-value
• Actualizaciones continuas

Desventajas SaaS:

• Dependencia de vendor
• Costos recurrentes
• Menos customizable
• Requiere internet

Ana - SDR, día típico:

8:00am:

Revisar 20 leads inbound que llegaron anoche

• Forms completados
• Demos requested

9:00am:

Llamar a todos los leads <1 hora de conversión

• First response time crítico

10:00am:

Emails de follow-up personalizados

11:00am:

3 discovery calls con leads que respondieron

• Calificar con BANT
• Entender pain points

2:00pm:

Pasar 2 SQLs calificados a AEs

• Notas detalladas en CRM
• Warm intro vía Slack

3:00pm:

Nurture leads que necesitan más tiempo

KPIs mensuales:

• 15 SQLs generados
• 40% SQL→Opp conversion
• 5 min lead response time
• 80+ calls/día

MQL "Roberto" es pasado a SDR

SDR hace discovery call y califica con BANT:

Budget:

• ✓ Tiene $75K aprobado

Authority:

• ⚠️ Es VP pero necesita CFO approval
• ✓ CFO está involucrado en proceso

Need:

• ✓ Pain point claro
• ✓ Losing $1M/year por problema

Timeline:

• ✓ Urgente
• ✓ Necesitan implementar en Q3

Acción SDR:

1. Marca como SQL en CRM
2. Pasa a AE con notas detalladas
3. Agenda demo para AE en 48hrs
4. Warm intro vía email

Funnel typical:

• 100 MQLs
• → 30 se convierten a SQL (30%)
• → 12 se convierten a Opportunity (40%)

Equipo Sales Ops (3 personas) - Responsabilidades:

1. Systems:

• Administrar HubSpot/Salesforce
• Integrations con marketing automation
• Reports y dashboards

2. Processes:

• Diseñar sales process
• Approval workflows
• Commission plans

3. Analytics:

• Weekly business reviews
• Pipeline analysis
• Forecast accuracy tracking

4. Enablement:

• Training on tools
• Sales playbooks
• Competitive intelligence

5. Planning:

• Territory design
• Quota setting
• Headcount planning

6. Data Management:

• Lead routing automático
• Data hygiene
• Deduplication

Ratio típico:

1 Sales Ops per 30-50 reps

Impacto:

Reps dedican 20% más tiempo vendiendo vs. tareas admin

Discovery call usando SPIN:

Situation Questions:

"¿Cuántos reps tienen? ¿Qué CRM usan actualmente?"

• Objetivo: Entender contexto

Problem Questions:

"¿Qué desafíos tienen con visibilidad de pipeline?"

• Objetivo: Identificar problema específico

Implication Questions:

"¿Cómo impacta eso en forecast accuracy? ¿Qué pasa cuando no pueden predecir revenue en board meetings?"

• Objetivo: Hacer problema más urgente y costoso

Need-Payoff Questions:

"Si tuvieran visibilidad real-time y forecast 95% accurate, ¿cómo cambiaría sus board meetings?"

• Objetivo: Prospect articula el valor, se convence a sí mismo

Resultado:

Prospect vende el producto a sí mismo

Vs. típico pitch feature-dump que genera objeciones

Técnica consultiva:

Preguntar > Hablar

Análisis cycle length por segmento:

SMB deals ($5K-$20K):

• Cycle promedio: 28 días
• Etapas: Discovery → Demo → Proposal → Close
• Decision makers: 1-2

Mid-Market ($20K-$100K):

• Cycle promedio: 52 días
• Etapas: Discovery → Demo → POC → Proposal → Legal → Close
• Decision makers: 3-5

Enterprise ($100K+):

• Cycle promedio: 127 días
• Etapas: Discovery → Technical eval → POC → Security review → Procurement → Legal → Close
• Decision makers: 7-12

Análisis de bottlenecks:

• 40% del tiempo en legal review
• Acción: Contratar legal ops
• Resultado: Cycle -18 días

Impacto en forecast:

Cycle de 60 días significa deals creados hoy cierran en Q4, no Q3

Programa Sales Enablement completo:

1. Onboarding (semana 1-4):

• Producto deep-dive
• Competitor landscape
• ICP y buyer personas
• Sales process
• Demo certification

2. Content library:

• Pitch decks por vertical
• Case studies
• ROI calculators
• Battle cards
• Objection handling scripts

3. Tools stack:

• Outreach.io (cadences)
• Gong (call recording/coaching)
• Highspot (content management)
• LinkedIn Sales Navigator

4. Ongoing training:

• Monthly product updates
• Quarterly sales workshops
• 1-on-1 coaching based en call reviews

5. Metrics tracked:

• Ramp time: 3 meses → 2 meses
• Win rate: +15%
• Average demo-to-proposal: +22%

Resultado:

Reps productivity aumenta 30%, new hire ramp acelera

Contenido de Sales Playbook efectivo:

1. ICP Definition

• Target industries
• Company size
• Budget ranges
• Key personas

2. Sales Process (stage by stage)

• Discovery: BANT questions, duration 30min
• Demo: Customized workflow, duration 45min
• Proposal: Template, approval process

3. Messaging por vertical

• Healthcare: Compliance-focused
• FinTech: Security-first
• SaaS: ROI y efficiency

4. Objection handling

"Precio muy alto" → ROI calculator + case study

"Necesito pensarlo" → Create urgency con timeline

5. Competitive positioning

• vs. Competitor A: Battle card
• vs. Competitor B: Win strategies

6. Resources

• Demo video library
• Case studies
• Pitch deck templates

Uso:

• New hire onboarding: Semana 1
• Refresh: Quarterly
• Living document actualizado con wins/losses

Pricing model: $100 per seat/mes

Cliente "TechCorp":

Año 1:

• Compra: 50 seats
• MRR: $5,000
• ARR: $60,000

Mes 6:

• Empresa crece
• Agregan: 10 seats
• Nuevo MRR: $6,000

Mes 12:

• Agregan: 15 seats más
• Total seats: 75
• MRR: $7,500
• Expansion: +50%

Ventajas per-seat pricing:

• Fácil de entender
• Scales con customer growth
• Predecible para CFO

Desventajas:

• Incentiva "seat sharing"
• Puede limitar adoption

Alternativas:

• Usage-based (por API calls)
• Flat fee (ilimitados usuarios)
• Hybrid (base + usage)

Optimización:

Ofrecer descuentos por volumen

• 1-10 seats: $100/seat
• 11-50 seats: $85/seat
• 51-100 seats: $70/seat

Sequence "Outbound C-Level" en Outreach.io:

Día 1, 8:00am:

• Email personalizado
• Subject: "Quick question about [pain point]"

Día 1, 3:00pm:

• LinkedIn connection request

Día 2, 10:00am:

• Cold call attempt #1
• Auto-log si no contesta

Día 3:

• Email #2: Value prop + case study

Día 5, 11:00am:

• Cold call attempt #2
• Voicemail si no contesta

Día 7:

• LinkedIn message (si aceptó conexión)

Día 10:

• Email #3: Breakup email
• "Última vez que te contacto..."

Día 12:

• Cold call attempt #3
• Si no responde → Sequence ends

Stats del sequence:

• 500 contacts enrolled
• Reply rate: 8%
• Meeting rate: 2.5%
• 12 meetings agendados

Personalization tokens:

{{first_name}}, {{company}}, {{recent_funding}}

Problema: Múltiples "verdades"

Marketing dice:

"Tenemos 500 MQLs este mes"

(Fuente: Marketo)

Ventas dice:

"Solo 300 MQLs llegaron"

(Fuente: Salesforce)

Finance dice:

"Cerramos $2.1M"

(Fuente: Netsuite)

Ventas dice:

"Cerramos $2.3M"

(Fuente: Salesforce)

Resultado: Caos, no se puede tomar decisiones

Solución: Implementar SSOT

Salesforce = SSOT para:

• Leads, contactos, cuentas
• Opportunities, pipeline
• Closed deals

Regla:

• Marketo sincroniza A Salesforce (one-way)
• Finance reporta DESDE Salesforce
• Dashboards conectan a Salesforce

Resultado:

• Una sola versión de la verdad
• Reportes consistentes
• Decisiones basadas en mismos datos

Mantenimiento:

• RevOps es guardian del SSOT
• Data governance policies
• Regular audits

SLA Marketing → Ventas:

Marketing se compromete a:

• Entregar 100 MQLs/mes
• Todos con BANT score >75
• Lead response <2 horas

Ventas se compromete a:

• Contactar MQLs en <2 horas
• Hacer discovery call en 48 horas
• Proveer feedback en 7 días:
• "Accept" = Good quality
• "Reject" con razón clara

Consecuencias:

• Si marketing no entrega MQLs: Pierde budget
• Si ventas no contacta: Pierde derecho a quejarse de calidad

Medición mensual:

• MQL delivery: 105/100 ✓
• MQL response time: 1.8hr promedio ✓
• Feedback rate: 92% ✓
• Accept rate: 68%

Review trimestral:

Ajustar SLA basado en performance

Beneficio:

Accountability mutua, menos finger-pointing

SOW - Implementación Enterprise:

1. Scope del proyecto:

• Migración de 100K contacts desde Salesforce
• Custom integrations (3 APIs)
• Training para 50 usuarios
• 6 custom reports

2. Deliverables:

• Week 4: Data migration completa
• Week 6: Integrations live
• Week 8: Training completado
• Week 10: Custom reports entregados

3. Timeline:

• Kickoff: January 15
• Go-live: March 30
• Duración total: 10 semanas

4. Responsabilidades:

Tu equipo provee:

• Implementation engineer (120 horas)
• Technical writer (40 horas)
• Training specialist (30 horas)

Cliente provee:

• IT contact dedicado
• Data en formato especificado
• Test users para UAT

5. Pricing:

• Total: $50,000
• Payment: 50% al inicio, 50% at go-live

6. Change orders:

Scope adicional requiere nuevo SOW y pricing

Firma requerida: Legal de ambos lados

SOP: "Lead Qualification Process"

Paso 1: Lead assignment (automático)

• Round robin basado en territory
• Notificación automática al SDR
• SLA: Contacto en <2 horas

Paso 2: First contact (SDR)

• Review lead info en CRM
• LinkedIn research (5 min)
• Cold call attempt #1
• Log resultado en CRM (required field)

Paso 3: BANT qualification

• Budget: "¿Budget disponible este año?"
• Authority: "¿Quién más involucrado en decisión?"
• Need: "¿Pain point específico?"
• Timeline: "¿Cuándo quieren implementar?"

Paso 4: Decision

Si califica:

• Mark as SQL en CRM
• Schedule AE meeting
• Handoff note con BANT details

Si no califica:

• Mark as "Nurture"
• Add a nurture campaign
• Follow-up en 3 meses

Paso 5: Metrics

• Track response time
• Track qualification rate
• Track SQL conversion

Beneficio de SOPs:

• Nuevos hires productivos más rápido
• Quality consistency
• Audit trail para optimización

Approach tradicional (product-focused):

Rep:

"Nuestro CRM tiene 50 features: Automation, analytics, mobile app..."

Prospecto:

"Interesante. Déjame pensarlo"

Solution Selling approach:

Rep investiga primero:

"¿Cuál es tu mayor desafío en ventas actualmente?"

Prospecto:

"Perdemos deals porque no seguimos leads a tiempo"

Rep profundiza:

"¿Cuántos deals estimarías que pierden por mes por esto?"

Prospecto:

"Probablemente 10 deals, unos $50K en revenue"

Rep cuantifica:

"$600K al año. ¿Qué intentaron para resolver esto?"

Prospecto:

"Pedimos a reps que usen spreadsheets pero nadie lo hace"

Rep presenta solución customizada:

"Basado en tu problema específico, nuestra feature de automated follow-up reminders resolvería esto.

Nuestro cliente similar redujo deals perdidos 70%. ¿Te interesa ver cómo?"

Diferencia clave:

• Traditional: Features → Hope one sticks
• Solution Selling: Problem → Specific solution → Value quantified

Resultado:

Higher win rates porque prospecto ve value específico para SU problema

Deal Enterprise - Map de stakeholders:

Economic Buyer (Decision maker final):

• CFO Roberto
• Aprueba budget $200K
• Pain point: ROI y compliance

Champion (Advocate interno):

• VP Sales María
• Te refirió internamente
• Quiere el producto

Technical evaluator:

• CTO Carlos
• Evalúa seguridad/integraciones
• Blocker potencial si no cumples reqs

End users:

• 30 sales reps
• Input sobre usabilidad
• Adoption critica para renewal

Legal:

• General Counsel Ana
• Revisa contrato
• Puede retrasar 2-4 semanas

Procurement:

• Director Juan
• Negocia términos y pricing

Strategy AE:

1. Identify todos:

Pregunta: "¿Quién más está involucrado en esta decisión?"

2. Map influence:

• High influence + supporter = Leverage
• High influence + blocker = Risk

3. Address concerns:

• CFO: ROI case
• CTO: Security docs
• Legal: MSA template

Deal estructura 3 años:

Año 1:

• Subscription: $60K
• Onboarding: $20K
• Training: $10K
• Subtotal: $90K

Año 2:

• Subscription: $65K (price increase)

Año 3:

• Subscription: $70K

Cálculos:

• TCV = $225K total
• ACV = $75K promedio/año

Uso de cada métrica:

TCV útil para:

• Bookings reportados
• Forecast long-term
• Valoración de company

ACV útil para:

• Comparar deals de diferentes duraciones
• Calcular LTV
• Benchmark contra competencia

Tech Stack completo de RevOps:

CRM (Core):

• Salesforce o HubSpot
• Single source of truth
• Costo: $50K-$200K/año

Marketing Automation:

• Marketo, Pardot o HubSpot Marketing
• Email campaigns, lead scoring
• Costo: $30K-$100K/año

Sales Engagement:

• Outreach.io o SalesLoft
• Sequences, cadences, tracking
• Costo: $20K-$80K/año

Conversation Intelligence:

• Gong o Chorus
• Call recording, coaching insights
• Costo: $40K-$120K/año

Analytics/BI:

• Tableau, Looker o Metabase
• Dashboards, reporting
• Costo: $10K-$60K/año

Data Enrichment:

• ZoomInfo o Clearbit
• Contact info, firmographics
• Costo: $15K-$50K/año

Customer Success:

• Gainsight o ChurnZero
• Health scoring, renewals
• Costo: $30K-$100K/año

Total stack cost: $200K-$700K/año

Integrations críticas:

Todo debe sync con CRM (hub)

Stack bloat warning:

Promedio empresa usa 8-12 tools, pero solo 60% adoption rate

Diseño de territorios para equipo de 10 AEs:

Opción 1: Geográfico

AE María:

• Mexico + Central America
• Target: 500 accounts
• Cuota: $1M

AE Carlos:

• Colombia, Peru, Chile
• Target: 400 accounts
• Cuota: $1M

Opción 2: Por vertical

AE Tech Vertical:

• All SaaS companies Latam
• Target: 300 accounts
• Cuota: $1.2M

AE Financial Services:

• Banks, Fintechs Latam
• Target: 200 accounts
• Cuota: $1.5M (higher ACV)

Opción 3: Hybrid

Geography + Company size:

• AE 1-5: SMB ($10K-$50K ACV) por region
• AE 6-8: Mid-Market ($50K-$200K) por region
• AE 9-10: Enterprise ($200K+) global

Territory planning considera:

• TAM (Total Addressable Market) por territory
• Travel requirements
• Language/timezone
• Existing customer concentration

Rebalance:

• Performance del territory
• Market changes
• Rep capacity

Rules to avoid conflicts:

• Clear account ownership en CRM
• Escalation path para edge cases
• Split rules para deals multi-region

Prospecto "TechCorp" - Tracking de touchpoints:

Touchpoint 1 (Marketing):

• Tipo: Blog post read
• Fecha: Jan 5
• Topic: "RevOps Best Practices"

Touchpoint 2 (Marketing):

• Tipo: Ebook download
• Fecha: Jan 8
• Lead score: +15 points

Touchpoint 3 (SDR):

• Tipo: Cold call
• Fecha: Jan 10
• Duración: 8 min
• Resultado: Agendó demo

Touchpoint 4 (AE):

• Tipo: Product demo
• Fecha: Jan 15
• Attendees: 3
• Resultado: Interested, wants proposal

Touchpoint 5 (AE):

• Tipo: Email follow-up
• Fecha: Jan 17
• Proposal attached

Touchpoint 6 (AE):

• Tipo: Negotiation call
• Fecha: Jan 22
• Pricing discussion

Touchpoint 7 (AE):

• Tipo: Contract signed
• Fecha: Jan 28
• Deal closed won

Total touchpoints: 7

Timespan: 23 días

Result: Won deal $80K

Análisis:

Average winning deals tienen 8-12 touchpoints

Deals con <5 touchpoints típicamente lost

Multi-channel touchpoints:

Win rate aumenta 32% cuando usas 3+ channels (email, phone, LinkedIn)

Contenido TOFU - Ejemplos:

Blog articles educativos:

• "¿Qué es Revenue Operations?"
• "5 señales de que tu sales process necesita automatización"

Long-form content:

• Podcast interviews con expertos industry
• White papers sobre trends
• Webinars generales sobre best practices

Regla de oro:

NO hablas de tu producto

Objetivo:

• Traer tráfico orgánico
• Educar el mercado
• Capturar emails para nurture

Contexto del prospecto:

• Investigando el problema
• No lista para comprar
• Necesita educación primero

Conversión típica:

TOFU→MOFU: 5-10%

Métricas de éxito:

• Tráfico al sitio
• Time on page
• Content downloads

Durante demo - Trial closes:

Ejemplo 1:

"¿Te parece que esto resolvería el problema de visibilidad que mencionaste?"

• Evalúa interés

Si dice "Sí":

"¿Qué sentido tendría involucrar a tu CFO en una llamada de 30min la próxima semana?"

Si dice "Parcialmente":

"¿Qué falta para que sea perfecto para ti?"

• Descubres objections temprano

Beneficios trial closes:

1. Medir temperatura:

Sabes si vas bien o mal

2. Identificar objections early:

No llegas a proposal con sorpresas

3. Avanzar conversación:

Natural progression del deal

4. Construir momentum:

Mini-commits hacia decisión final

Técnica:

Preguntas, no statements

Cliente actual:

• Plan: "Professional"
• Precio: $2K/mes
• Límite: 20 usuarios
• Estado: 19 usuarios activos (98% capacity)

AM nota oportunidad:

Están agregando 3-4 reps/mes según growth

Approach:

"Veo que casi alcanzan el límite de usuarios. Están agregando 3-4 reps/mes según vuestro growth.

Plan Enterprise ($5K/mes) tendría mejor ROI que seguir pagando overages.

• Usuarios ilimitados
• API access
• White label
• Priority support (que mencionaron necesitar)"

Cliente acepta:

• Upsell: $2K → $5K
• Expansion MRR: +$3K
• Win-win: Cliente evita overages, tú aumentas revenue

Timing perfecto:

Cuando cliente ve valor pero necesita más

Cliente compró 100 licencias ($10K/mes)

Mes 1 - Situación problemática:

• Usuarios activos: 45
• Adoption rate: 45%
• Status: ⚠️ Preocupante

CSM investiga causas:

• 30 users: Nunca hicieron onboarding
• 15 users: No entienden value
• 10 users: Problemas técnicos

Plan de acción:

1. Webinar training grupal

• Casos de uso específicos

2. 1-on-1 con power users potenciales

• Crear champions internos

3. Fix technical issues

• IT support dedicado

4. Weekly digest

• Showing value y wins

Mes 3 - Resultados:

• Usuarios activos: 78
• Adoption rate: 78%
• Status: ✓ Saludable

Impacto en renewal:

• Probabilidad: 60% → 90%

Lección:

Bajo adoption es top churn predictor

❌ Bad value prop (genérico):

"Somos el mejor CRM del mercado con todas las features que necesitas."

¿Por qué es malo?

• No específico
• Sin diferenciador claro
• Podría ser cualquier producto

✅ Good value prop (específico):

"Automatizamos 80% del trabajo manual de sales ops para startups Series A-B, reduciendo costo de RevOps en $120K/año mientras escalas de 10 a 50 reps."

Por qué funciona:

1. Target claro:

Startups Series A-B

2. Problema específico:

Trabajo manual de sales ops

3. Outcome cuantificado:

Ahorro $120K/año

4. Momento específico:

Scaling de 10 a 50 reps

Test de value prop:

"¿Por qué elegirías nuestro producto vs. competitor X?"

Respuesta debe ser clara y convincente en 30 segundos

Feature-focused approach (malo):

Rep:

"Nuestro CRM tiene automated workflows, analytics dashboard y mobile app."

Prospecto:

"Interesante. ¿Cuánto cuesta?"

Rep:

"$5K/mes"

Prospecto:

"Muy caro" → Deal muere

Value-focused approach (bueno):

Rep:

"Mencionaste que pierden 30% de leads por follow-up tardío. ¿Cuántos leads son al mes?"

Prospecto:

"100 leads/mes"

Rep:

"¿ACV promedio?"

Prospecto:

"$20K"

Rep calcula:

"30 leads perdidos × $20K × 25% win rate = $150K revenue perdido/mes = $1.8M al año

Nuestra solución recupera 80% de esos leads.

ROI: $1.4M revenue adicional

Inversión: $5K/mes ($60K/año)

Payback: 1 mes

ROI Year 1: 2,333%

¿Te parece que $5K/mes es caro comparado con $1.4M en revenue?"

Prospecto:

"Cuando lo pones así... ¿cuándo podemos empezar?"

Diferencia clave:

• Feature selling: Precio es el anchor
• Value selling: Value es el anchor

Resultado:

Win rate 3x mayor cuando vendes valor, no features

Q1 baseline:

• Opportunities: 40
• Deal size: $50K
• Win rate: 25%
• Cycle: 60 días

Cálculo:

Velocity = (40 × $50K × 25%) / 60

Velocity = $8.3K revenue/día

Q2 mejoras implementadas:

1. Mejor qualification:

Win rate 25% → 30%

2. Deal Desk acelera deals:

Cycle 60 días → 45 días

Nueva velocity:

Velocity = (40 × $50K × 30%) / 45

Velocity = $13.3K/día

Resultado:

+60% velocity con mismo # de opps!

Insight:

Generando revenue 60% más rápido por mejor proceso, no solo más volumen

4 formas de mejorar velocity:

• ↑ Opportunities (más top of funnel)
• ↑ Deal size (upmarket)
• ↑ Win rate (mejor qualification)
• ↓ Cycle (proceso eficiente)

Comparación de leads:

Cold Lead:

• Nunca interactuó con tu empresa
• SDR call completamente en frío
• Context rate: 2-5%
• Conversion rate: 0.5-1%

Warm Lead:

• Descargó ebook
• Asistió a webinar
• Visitó pricing page 3 veces
• Context rate: 25-40%
• Conversion rate: 5-10%

Lead "María" - Warm signals:

Comportamiento pasado:

• Día 1: Blog post read
• Día 5: Ebook download
• Día 10: Webinar attendance
• Día 12: Pricing page visit
• Día 14: Case study download

SDR approach:

"Hola María, vi que descargaste nuestro ebook sobre RevOps y asististe al webinar la semana pasada.

¿Qué te pareció el contenido? ¿Estás explorando soluciones en este espacio?"

María responde:

"Sí! De hecho estamos evaluando opciones. ¿Podemos agendar una demo?"

10x más efectivo que cold outreach

Cómo generar warm leads:

• Content marketing
• Webinars
• Events
• Referrals
• Retargeting

Pipeline total vs. Weighted:

AE con 5 deals:

Deal 1: Discovery stage

• Monto: $100K
• Probabilidad: 10%
• Weighted value: $10K

Deal 2: Demo stage

• Monto: $80K
• Probabilidad: 40%
• Weighted value: $32K

Deal 3: Proposal stage

• Monto: $50K
• Probabilidad: 60%
• Weighted value: $30K

Deal 4: Negotiation

• Monto: $70K
• Probabilidad: 80%
• Weighted value: $56K

Deal 5: Verbal commit

• Monto: $40K
• Probabilidad: 90%
• Weighted value: $36K

Análisis:

• Pipeline total: $340K
• Weighted pipeline: $164K
• Cuota trimestre: $150K

Conclusión:

Weighted pipeline dice que está on track (109% de cuota)

Pipeline total infla la realidad (227% de cuota)

Manager pregunta:

"¿Cómo vas contra cuota?"

Respuesta correcta:

"Weighted pipeline $164K vs. $150K cuota. Tracking at 109%."

No:

"Tengo $340K en pipeline!" (Misleading)

Forecast accuracy:

Weighted pipeline es 80% accurate

Total pipeline es 30% accurate

Q3 análisis completo:

Datos generales:

• Total opps: 100
• Closed Won: 25
• Closed Lost: 60
• Open: 15

Win rate overall:

25 / (25 + 60) = 29%

Breakdown por deal size:

• Deals <$25K: 40% win rate
• Deals $25-75K: 28% win rate
• Deals >$75K: 15% win rate

Insight:

Struggling en enterprise deals

Análisis de Closed Lost:

• 40% perdemos por precio → Necesitamos better ROI story
• 30% por timing → Not urgent
• 20% por competitor → Lost to X
• 10% otros motivos

Acciones tomadas:

1. Enterprise sales training

Navegación de stakeholders complejos

2. Create ROI calculator

Build business case

3. Involve executives early

C-level to C-level conversations

Objetivo Q4:

Mejorar win rate enterprise de 15% → 25%

Q3 Win/Loss Analysis - 100 closed deals:

Win Analysis (25 deals):

Patrones comunes:

• 80% tuvieron POC exitoso
• 72% involucraron champion interno
• 68% tuvieron executive sponsor
• Average cycle: 42 días
• Average deal size: $45K

Why we won:

• "Mejor integración con nuestro stack" (40%)
• "Ease of use superior" (30%)
• "Mejor soporte" (20%)
• "Pricing competitivo" (10%)

Loss Analysis (60 deals):

Razones de pérdida:

• Lost to competitor A (30 deals)
• Superior en analytics
• Más barato 20%
• Budget/timing (15 deals)
• "Postponed for next year"
• Lost to status quo (10 deals)
• "Staying with spreadsheets"
• Lost to competitor B (5 deals)

Patrones de pérdidas:

• 70% nunca hicieron POC
• 60% no teníamos champion
• Average cycle: 68 días (muy largo)

Action plan basado en insights:

Para mejorar win rate:

1. Forzar POC temprano

Strong correlation con wins

2. Identify champion en discovery

No avanzar sin champion

3. Acortar cycle

Cycle largo correlaciona con losses

4. Mejorar analytics features

Top reason perdemos vs. Competitor A

5. Create battle card vs. Competitor A

Cómo posicionar cuando aparece

6. ROI calculator mejorado

Combatir "staying with status quo"

Q4 target:

Win rate de 29% → 35%

Workflow automatizado: "New Lead Processing"

Trigger:

Nuevo lead creado en CRM

Step 1: Lead enrichment (automático)

• Zapier llama a Clearbit API
• Enriquece con firmographics:
• Company size
• Industry
• Technology stack
• Funding info

Step 2: Lead scoring (automático)

• Calcula score basado en:
• Company size: +15 points si 50-500 employees
• Industry: +10 points si SaaS
• Seniority: +20 points si C-level
• Engagement: +15 points si descargó content

Step 3: Routing decision (automático)

Si score >60:

• Assign a SDR en <2 min
• Slack alert: "Hot lead assigned"
• Email al SDR con contexto

Si score 40-60:

• Add a nurture campaign
• Schedule follow-up en 7 días

Si score <40:

• Mark as "Low Priority"
• Nurture automático 90 días

Step 4: First touchpoint (automático)

• Send personalized email template
• Based en industry y role

Step 5: Task creation (automático)

• Create task en CRM: "Call in 24hrs"
• Set reminder para SDR

Sin workflow:

• SDR gasta 30 min/lead en research manual
• Leads caen entre las grietas
• Inconsistencia en follow-up

Con workflow:

• 100% leads procesados en <5 min
• 0% dropped leads
• Consistencia total
• SDR focus en calling, no en admin

ROI:

SDR productivity +40%

Tu ACV normal: $30K

Whale opportunity aparece: $500K multi-year enterprise deal

AE behavior (típico error):

Invierte 70% de su tiempo en este solo deal

• 5 meses de trabajo
• Descuida resto del pipeline

Risks:

1. Si deal se cae:

• No hay backup
• Trimestre perdido

2. Ciclo ultra largo:

• Muchos stakeholders
• Legal complejo

3. Términos complejos:

• Negociaciones extensas

4. Toda la presión:

• Un solo deal determina tu quarter

✅ Best practice:

Pursue whale PERO:

MANTÉN pipeline sano con deals normales

Regla de oro:

"Never let one whale determine your quarter."

Balance recomendado:

• 30% tiempo en whale
• 70% tiempo en resto de pipeline

Resultado ideal:

Whale como bonus, no como única esperanza

Q4 forecast session:

❌ Incremental approach (malo):

"Q3 cerramos $800K, assuming Q4 será similar, forecast $850K."

¿Por qué es malo?

Asume momentum automático

✅ Zero-based approach (bueno):

"Ignorando Q3, ¿qué tenemos HOY para Q4?"

Pipeline review detallado:

1. Pipeline actual:

• Total: $2.2M
• Desglosado por stage/probability
• Weighted: $720K

2. Additions esperadas:

Próximos 60 días: +$400K pipeline nuevo

3. Total forecast:

$720K (actual) + $200K (nuevo weighted) = $920K

Ventajas zero-based:

1. Más accurate:

No asume momentum automático

2. Analysis honesto:

Qué REALMENTE existe en pipeline hoy

3. Fuerza accountability:

Cada opp debe justificarse

4. Identifica gaps:

Si forecast