Análise de dados em vendas são fundamentais para que as equipes comerciais alcancem os resultados esperados.

Seja utilizando algoritmos sofisticados de Machine Learning, ou aplicando recursos simples do Excel em Planilhas, é fundamental que sua equipe esteja preparada.

Neste artigo compartilho alguns insights para você entender como a análise de dados em vendas pode te ajudar a:

1. Personalizar leads e realizar análise preditivas
2. Gerenciar Follow-ups
3. Obter insights rápidos a partir de recursos do Excel

Vamos começar?

Análise de Dados em Vendas para personalização de leads e análise preditiva

Poderia a análise de dados auxiliar na personalização de leads e aumentar a precisão da previsão de receitas a partir da análise preditiva?

Muitos vendedores vão dizer que não, e que suas experiências e conhecimentos são mais importantes neste momento.

Contudo, a Mckinsey compartilha em seu artigo Predictive sales forecasting: Is your finance function up to code?, que uma empresa do setor de manufatura com imensas dificuldades em ter precisão no seu forecast, foi capaz de aumentar suas receitas em 5% e reduzir a produção de peças obsoletas em 40%.

Para que estes resultados fossem possíveis, eles repensaram sua forma de trabalho migrando para algoritmos de Machine Learning, diversas análises que antes eram baseadas em planilhas e relatórios manuais.

Contudo, vale ressaltar que personalização de leads e análises preditivas podem ser realizadas mesmo sem conhecimentos de Machine Learning e bases de dados complexas.

Primeiramente, você precisa ter em mente que para começar análise de dados em vendas você pode utilizar sua própria base de dados no Excel.

Veja um exemplo abaixo.

A partir do uso de recursos simples do Excel foi possível transformar os dados existentes em um Score de qualidade do lead, que consequentemente foi plotado em um gráfico de colunas.

Apesar de simples, esta planilha já nos permite obter diversos insights, como a necessidade de melhorar a qualidade do lead, e a identificação de clientes que interagem muito conosco, mas que interagimos pouco com eles.

E você aí! Que tipo de insight poderia tirar desta planilha? Conta para gente nos comentários.

Desenvolva atividades mais sofisticadas a partir da automatização de análises de dados em vendas

Todos sabemos da importância do “Follow-up” com clientes durante o ciclo de vida.

Muitas vezes, devido à quantidade de tempo que desperdiçamos em atividades manuais e repetitivas, deixamos de lado estas atividades e consequentemente perdemos vendas.

A partir de recursos simples do Excel podemos criar planilhas de Follow-up semi-automatizadas para nos ajudar a identificar clientes em potencial para contato, assim como calcular datas e indicar pendências.

Veja o exemplo abaixo.

Primeiramente, vejam que a planilha acima nos fornece rapidamente os clientes cujo Follow-up se encontra pendente.

Segundo, é possível notar que alguns clientes com probabilidade de conversão de 50% possuem scores acima de 6.

Existe algo que a equipe possa fazer para aumentar a probabilidade de fechamento destes clientes considerados bons leads?

Seja mais ágil em seu processo de tomada de decisão

Para ser mais ágil no processo de tomada de decisão precisamos entender rapidamente os desafios e obter insights seguros.

E como reforçado algumas vezes aqui no Blog, a sua própria base de dados pode ser uma fonte poderosa de informações.

Na imagem abaixo destaco um insight rápido que podemos tirar com um simples olhar na planilha.

Veja que temos um caso de cliente que interage muito com a empresa, mas que possui pouco contato do nosso lado.

Logo, se conectarmos esta informação com a planilha de Gestão de Follow-up poderemos rapidamente buscar uma forma de priorizar os clientes com maior interação.

Contudo, em planilhas maiores e mais complexas, podemos ter inúmeras dificuldades para identificar estas informações.

Por exemplo, podemos utilizar a formatação condicional para identificar rapidamente os leads com pouco contato do nosso lado mas com grande interação com nossos produtos.

Agora, veja a imagem abaixo.

Conclusão

Análise de dados em vendas é fundamental para que as equipes comerciais possam vender cada vez mais e alcançar seus objetivos.

Seja usando Machine Learning ou planilhas mais simples, é fundamental que suas equipes possam realizar algumas análises que as auxiliem a obter insights mais rapidamente.

Em nosso blog, você encontra diversos exemplos similares a estes, assim como em nosso Canal do Youtube onde lançamos vídeo aulas rápidas e objetivas para que vocês possam aprender cada vez mais.

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Nos vemos em nosso próximo artigo.