Vemos um uso crescente de Data & Analytics em praticamente todas as áreas existentes de negócios e, diversos tipos de empreendimentos, buscando otimizar seus investimentos para obtenção de insights e maior precisão na tomada de decisão de forma mais ágil e assertiva.

Sabendo que a área de vendas, também demanda agilidade e precisão em suas tomadas de decisão, seria o Data & Analystics uma ferramenta poderosa para auxiliar vendedores a vender mais e melhor?

Pensando em ajudá-los, criamos este artigo para compartilhar 3 poderosos insights e casos de referência que fortaleçam os benefícios do uso de dados em vendas.

São eles:

• Aumentar a capacidade das equipes a partir do desenvolvimento de habilidades e comportamentos.
• Melhorar o processo de definição de metas e a precisão na previsão de vendas
• Identificar, segmentar e priorizar clientes com bases em critérios e comportamentos.

Como referência para nosso texto, citaremos alguns artigos da McKinsey e HBR que reforçam os pontos que apresentamos, assim como fornecem insights extras que podem ser explorado em uma leitura completa dos textos.

 

 

Vamos começar entendendo como Data & Analytics podem auxiliar lideranças comerciais a melhorarem seus processos de treinamento e capacitação a partir do uso de dados.

Aumentar a capacidade das equipes a partir do desenvolvimento de habilidades e comportamentos.

Começo por este tópico para reforçar que o uso de Data & Analytics pode envolver diversas áreas de uma empresa, inclusive aquelas cujo foco está no desenvolvimento de equipes e recursos humanos.

Segundo a McKinsey, profissionais considerados top performers vendem 4 vezes mais que os vendedores que não costumam atingir suas metas.

Como então identificar quais habilidades e comportamentos estes top performers possuem, e ao desempenhar suas atividades diariamente geram um abismo tão grande entre as equipes?

Mais que isso, de que maneira podemos obter insights rápidos caso consigamos analisar friamente os dados gerados por eles, de forma a criar programas de treinamento que auxiliem os demais vendedores a replicarem os comportamentos usuais dos top performers?

Uma das formas que a Mckinsey sugere para superar este desafio é o uso de Machine Learning para identificar habilidades e comportamentos comuns nas atividades diárias realizadas pelos principais vendedores e assim identificar quais são aquelas que mais impactaram nos fechamentos de grandes negócios e replicá-las para maximizar a performance da equipe.

Um dado interessante compartilhado por eles é que companhias que refinam suas estratégias comerciais com base em insights comportamentais tem notado uma melhoria média de produtividade em torno de 20%.

Melhorar o processo de definição de metas e a precisão na previsão de vendas

Segundo a HBR, um dos fatores que mais desmotivam as equipes de vendas é a definição de metas inalcançáveis, sem critérios e baseados em KPI’s não muito claros.

Estudos têm mostrado que uma forma de reduzir este problema, atuando diretamente na motivação da equipe assim como no processo de retenção de talentos, é seguir tendências de mercado no processo de definição de metas.

Os resultados comprovam que este processo de definição de metas baseado em tendências do mercado poder ter um impacto positivo 50% maior nas vendas do que investimentos em publicidade.

Mais uma vez o uso de Machine Learning pode auxiliar as lideranças comerciais a analisarem uma massiva quantidade de informações em busca de tendências que aumentem a precisão nas estimativas de vendas, auxiliando em uma melhor definição das metas para cada vendedor.

A HBR também cita o exemplo de uma empresa global de manufatura que melhorou em 80% a precisão de suas previsões de vendas auxiliando seus gerentes a ajustarem melhor suas metas e criar melhores processos de compensação e premiação da equipe.

Identificar, segmentar e priorizar clientes com bases em critérios e comportamentos.

Por fim, trago novamente um insight importante da McKinsey sobre a atuação dos top performers em vendas durante seus engajamentos com clientes.

Segundo a consultoria, profissionais considerados top performers dedicam mais tempo em contato direto com os clientes e fazem isto de forma organizado e eficiente.

Mas como tomar decisões assertivas sobre quais clientes ou segmentos devemos dedicar a maior parte do nosso tempo?

Novamente, o uso de métodos não supervisionados de Machine Learning, como a Análise Fatorial e a Clusterização, podem auxiliar sua equipe a tomar melhores decisões neste processo.

A partir da análise de dados históricos é possível identificar agrupamentos de clientes que se comportam de forma parecida, ou possuem características similares, assim como encontrar fatores que o ajudem a gerar uma lista de prioridades identificando clientes-chave para atuação comercial mais próxima.

Como podemos ver, são muitos os benefícios da aplicação de Data & Analytics, podendo afetar positivamente a formação da equipe, sua motivação e sua capacidade de identificar, segmentar e fechar novos negócios.

 

 

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