Venta Consultiva y Discovery para Ingenieros de Ventas SaaS

Este curso se sitúa en una empresa SaaS ficticia llamada NubeRiel, que ofrece observabilidad para plataformas de comercio electrónico. El equipo comercial recibe oportunidades con arquitecturas híbridas, varios aprobadores y presión por demostrar valor antes de una prueba técnica. El objetivo no es memorizar frases de venta, sino aprender a tomar decisiones justificadas a partir de evidencia obtenida en conversaciones técnicas.

El primer módulo establece la diferencia entre una venta transaccional y una consultiva. Analizarás cuándo basta con comparar precio y alcance, y cuándo conviene invertir en diagnóstico, coordinación y una propuesta adaptada. Después delimitarás el papel del ingeniero de ventas: traducir restricciones técnicas a consecuencias operativas, reconocer límites de la solución y colaborar con la persona comercial sin sustituirla. El mapa de stakeholders te permitirá distinguir usuario, influenciador, comprador económico, seguridad, compras y posibles bloqueadores. El módulo termina con un análisis de caso y una comprobación de conceptos basada en decisiones, no en definiciones aisladas.

El segundo módulo convierte el discovery en un proceso observable. Practicarás una secuencia que comienza con contexto y objetivos, continúa con procesos actuales, excepciones, impacto y criterios de decisión, y concluye con una recapitulación validada. La escucha activa se trabajará mediante notas separadas para hechos, interpretaciones y preguntas pendientes. Luego transformarás expresiones vagas como “el sistema es lento” en pain points con frecuencia, alcance, causa probable y consecuencia. La simulación y el quiz te exigirán detectar cuándo profundizar y cuándo todavía no hay evidencia suficiente para recomendar una capacidad.

El tercer módulo conecta discovery y demostración. Aprenderás a traducir una funcionalidad en una cadena verificable: capacidad, cambio en el flujo, métrica afectada y decisión que el cliente podría tomar. Diseñarás demostraciones breves con datos representativos, puntos de validación y rutas alternativas si una hipótesis no se confirma. Los casos de éxito se usarán como evidencia contextual, no como promesas transferibles automáticamente. Finalmente crearás un guion con apertura, escenas, preguntas y tratamiento de objeciones, y comprobarás si cada elemento responde a una necesidad documentada.

El proyecto integrador reúne el ciclo completo. Definirás una cuenta ficticia con arquitectura, objetivos, restricciones y participantes; formularás hipótesis que puedan ser confirmadas o descartadas; prepararás un plan de discovery; convertirás los hallazgos en una demostración; y redactarás una propuesta de valor que distinga datos conocidos de estimaciones. La presentación final incluirá una solicitud explícita de feedback y una revisión posterior.

La comprobación se realizará mediante artefactos concretos. Se revisará si las preguntas producen información accionable, si las métricas tienen unidad y periodo, si el mapa asigna influencia y criterio de decisión, y si la demostración evita capacidades irrelevantes. También se evaluará la honestidad técnica: indicar dependencias, supuestos y límites será mejor que afirmar una integración no verificada. Para cerrar, compararás tu primera hipótesis con la versión corregida tras el feedback. Así podrás demostrar aprendizaje mediante trazabilidad: cada recomendación deberá apuntar a una observación, un cálculo o una validación explícita del cliente.