Quão boa é a sua equipe de vendas de investimentos?

Recentemente, descrevemos como alguns gestores de ativos estão transformando sua distribuição de produtos com inteligência artificial (IA).

Chamamos isso de análise de distribuição. A transformação requer a superação de três desafios principais: qualificação ineficiente de prospects, processos de vendas inconsistentes e previsão em silos. Lá, o foco estava na priorização e qualificação de metas. Aqui, consideramos o segundo desafio: avaliação do desempenho de vendas.

Muito já foi escrito sobre como separar a sorte da habilidade na gestão de investimentos. Mas como podemos saber se a equipe de vendas está fazendo um bom trabalho? Poderíamos, é claro, simplesmente olhar para suas comissões, mas isso não parece totalmente satisfatório. Dentro Princípios, Ray Dalio nos aconselha a “[Pay] mais atenção ao swing do que ao tiro”, para focar mais no processo do que no resultado.

Por exemplo, imagine que você está na equipe de vendas da Bridgewater Associates. É abril de 2020, o COVID-19 está em fúria e seu fundo principal acabou de perder 20%. Dalio admite que foi “cego” pela pandemia. Você pode não conseguir atrair nenhum fluxo de entrada no segundo trimestre. Na verdade, as saídas são mais prováveis. Mas o que você faz e diz aos clientes no próximo trimestre ainda pode fazer uma grande diferença.

Como sua empresa deve avaliar seu desempenho no segundo trimestre? Certamente não apenas olhando para suas comissões.

Uma combinação de fatores direciona os fluxos de ativos para um produto de investimento:

• Força de vendas e relacionamento
• Marketing e força da marca
• Performance do produto
• Sorte

Muitos gestores de ativos lutam para separar esses fatores. E é uma luta de alto risco. Aqueles que se concentram em resultados como comissões ou ativos sob gestão (AUM) têm dificuldade em responsabilizar as equipes. Vendas reclama que o marketing está oferecendo perspectivas ruins. O marketing reclama que o desempenho do produto não é suficientemente competitivo. Enquanto isso, os gestores de portfólio reclamam que são incompreendidos pelo mercado.

Ao classificar essas influências, os clientes podem avaliar quais partes de seus negócios estão funcionando e quais não estão. Eles podem então corrigir o curso e fazer melhorias. Na Genpact, nossa estrutura começa com a equação do balanço patrimonial: AUM final = AUM inicial + retorno do investimento + fluxos de ativos.

Por enquanto, vamos ignorar as distribuições e o crescimento não orgânico.

No lado esquerdo da tabela a seguir, dividimos o retorno total de um produto em três componentes: retorno de mercado, categoria e produto e usamos um exemplo concreto: o fundo negociado em bolsa (ETF) (ETF) (Título: BOND) da PIMCO a partir de 13 de julho de 2020:

Fonte: Estrela da Manhã. Acesso em 14 de julho de 2020.

A partir desses números, calculamos o “Retorno Categoria vs. Mercado” em -0,71%. Como isso é negativo, o Core-Plus não foi o lugar para estar no mercado de títulos em 2020. Por outro lado, o “Retorno do Produto vs. Categoria” é de +0,17%, indicando que essa equipe de gerenciamento de portfólio da PIMCO se saiu bem dentro dos limites do seu mandato. A gerência executiva da PIMCO provavelmente deve avaliar o desempenho dessa equipe usando “Retorno de produto versus categoria” em vez de “retorno de categoria versus retorno de mercado”. Afinal, a PIMCO está pagando a essa equipe para formar o melhor portfólio Core-Plus possível, não para escolher categorias vencedoras.

Realizamos uma análise semelhante sobre os fluxos de ativos, mostrados no lado direito da tabela abaixo. No entanto, não podemos compará-los diretamente como retornos de investimento, porque eles estão em escalas diferentes.

Fontes: ETFdb.com, Baird, SIFMA. O fluxo de categoria e o AUM são espaços reservados. Veja as notas abaixo.

Ajuda a pensar em termos de participação de mercado:

• Categoria vs. Fluxos de Mercado: Nesse conjunto de fatos, 10% do mercado obrigacionista estava alocado na categoria Core-Plus no início do período. Se sua participação de mercado tivesse permanecido constante, a categoria Core-Plus teria sofrido 10% das saídas do mercado, ou US$ 4.418 milhões. Na verdade, ele se saiu melhor do que isso, então seus “Fluxos de Categoria vs. Mercado” são positivos: -2.345 – (-4.418) = $ 2.073 milhões.
• Fluxos de produto versus categoria: O ETF capturou 0,30% da categoria Core-Plus no início do período. Se sua participação tivesse permanecido constante, o ETF teria sofrido 0,30% das saídas da categoria ou aproximadamente US$ 7 milhões. Na verdade, ela teve entradas de US$ 507 milhões, então seus “fluxos de produto versus categoria” foram 507 – (-7) = US$ 514 milhões.

O resumo de nossa análise para o ETF da PIMCO para o período de 1º de janeiro a 12 de julho de 2020 é o seguinte:

O objetivo do nosso framework é atribuir cada um deles a uma equipe diferente. É claro que nenhuma equipe é uma ilha, mas essa abordagem ajuda a fornecer algumas distinções úteis.

Os retornos são relativamente mais fáceis de atribuir:

• Os gerentes de portfólio são os maiores responsáveis ​​pelo “Retorno do Produto versus Categoria”.
• Os líderes executivos que definem a linha de produtos da empresa são os maiores responsáveis ​​pela métrica “Categoria versus retorno de mercado”. Quanto melhor eles forem entrando nas categorias vencedoras e saindo das que estão atrasadas, maior será essa métrica.

Os fluxos são mais difíceis de obter:

• As vendas são as principais responsáveis ​​pela métrica “Fluxos de produto versus fluxo de categoria”, mas os gerentes de portfólio também a influenciam. Uma vez que muitos investidores desempenho de perseguição, retornos passados ​​influenciarão os fluxos atuais.
• O marketing é o principal responsável pela métrica “categoria vs. fluxos de mercado” porque deve traduzir a linha de produtos da empresa em uma marca atraente. No entanto, a liderança da empresa também afeta isso. Categorias com bom desempenho passado são mais fáceis de vender. Para usar uma metáfora do pôquer, a liderança firme dá a mão que o marketing deve jogar.

Para isolar as vendas do desempenho do produto, usamos a seguinte regressão:

Fluxos de Produto versus Categoria no Período Atual = β * Retornos de Produto versus Categoria no Período Passado + α

Nesta equação β é o coeficiente de regressão e α é uma medida do valor agregado pela equipe de vendas, semelhante α em um modelo de precificação de ativos de capital (CAPM). Posto de outra forma, α é os fluxos reais versus aqueles que seriam esperados, dado o desempenho histórico do produto.

Seguindo a mesma lógica, isolamos o marketing do desempenho da categoria usando esta regressão:

Categoria vs. Fluxos de Mercado no Período Atual = β * Categoria vs. Retornos de Mercado no Período Passado + α

As equações acima são regressões simples com um fator: desempenho em um período passado, digamos, nos 12 meses anteriores. Na prática, nós os expandimos para incluir:

• Vários períodos anteriores
• Outras medidas de desempenho anteriores, por exemplo, volatilidade, rebaixamento, etc.
• Formas de modelo mais flexíveis, suportando relacionamentos não lineares

À medida que adicionamos fatores e flexibilidade, ajustamos melhor os dados e tornamos a α uma medida mais pura de habilidade de vendas e marketing, respectivamente. Isso seria semelhante a as várias extensões do CAPM para devoluçõesfazendo α uma medida mais pura de habilidade de investimento. Seguindo essa literatura, usamos vários testes para garantir que não superajuste os dados.

Com esses métodos, os clientes obtêm informações sobre o desempenho de suas equipes de vendas e onde elas podem ser aprimoradas.

Notas

Estamos em dívida com Jan Jaap Hazenberg “Uma nova estrutura para analisar a dinâmica de participação de mercado entre as famílias de fundos,” de Jornal de analistas financeiros para grande parte da estrutura e análise.

Hazenberg usa fluxos relativos e retornos ponderados por AUM para decompor as mudanças de participação de mercado. Apresentamos uma versão simplificada que substitui fluxos relativos por fluxos de dólares e retornos ponderados por retornos simples. Gostaríamos de agradecer a Hazenberg por sua ajuda na revisão de sua estrutura e descobertas.

Ao analisar os fluxos do ETF PIMCO, utilizamos as seguintes fontes:

• Os fluxos de ETF são de ETFdb.com até 13 de julho de 2020.
• Os fluxos do mercado de títulos são de Baird até maio de 2020.
• O valor patrimonial líquido (NAV) do ETF histórico é do relatório semestral da PIMCO em 31 de dezembro de 2019.
• O tamanho do mercado de títulos é da SIFMA. Mostramos a dívida corporativa em aberto no quarto trimestre de 2019.
• Fluxos de categoria e AUM são espaços reservados usados ​​para ilustrar esse cálculo. Os números reais estão disponíveis em várias fontes, como Lipper, Investment Company Institute (ICI), Broadridge e MarketMetrics.

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Todos os posts são da opinião do autor. Como tal, eles não devem ser interpretados como conselhos de investimento, nem as opiniões expressas refletem necessariamente as opiniões do CFA Institute ou do empregador do autor.

Crédito da imagem: ©Getty Images / vpopovic

Alon Bochman, CFA

Alon Bochman, CFA, é sócio da prática de consultoria de mercado de capitais da Genpact (NYSE: G), com sede em Nova York. Ele trabalha com gestores de ativos e bancos para ajudá-los a tomar melhores decisões com dados. Anteriormente, ele passou dois anos gerenciando um portfólio de ações da SC Fundamental. Bochman começou sua carreira como programador co-fundando uma empresa de software de rede social que acabou sendo adquirida pela Thomson-Reuters. Possui MBA pela Columbia Business School e bacharelado pela University at Albany.