Cada dia que se inicia, equipes comerciais focam seus esforços em aumentar vendas e garantir que seus objetivos e metas sejam atingidos ao final do ano.

Não é de hoje que vemos inúmeras publicações reforçando o poder transformador que a análise de dados oferece para aumentar vendas nas mais diversas indústrias.

A McKinsey reforça que, em uma pesquisa com mais de 1000 empresas ao redor do mundo, 53% das que atingem melhores resultados consideram-se como eficientes no uso de Data & Analytics.

Apesar da complexidade inicial deste tema, é possível desenvolver uma cultura Data-driven a partir de passos pequenos baseados em:

• Democratização do uso de dados

• Apoio das lideranças na tomada de decisão baseada em dados

• Desenvolvimento de habilidades e comportamentos baseados em dados.

Como já vimos anteriormente aqui no blog, a análise exploratória de dados pode fornecer insights poderosos sobre:

1. Segmentação e comportamento de compra de clientes

2. Identificação de novas oportunidades

3. Acurácia e precisão de receitas

Para isso, você pode usar a própria base de dados disponível em sua empresa, assim como ferramentas poderosas como o Excel, Phyton e R.

Vamos explorar abaixo como estas ferramentas podem aumentar vendas a partir da análise exploratória de dados.

Etapas iniciais da análise de dados para aumentar vendas

Uma das perguntas que muitos vendedores fazem ao iniciar sua jornada na análise de dados comerciais é:

“O tempo que desperdiço analisando dados, não seria melhor aproveitado visitando clientes?”

Nossa resposta é um categórico não, além disso sugerimos a mudança desta frase para:

“Analisar dados pode me ajudar a desperdiçar menos tempo e assim poder visitar mais clientes?

Nossa resposta agora é um categórico sim, e exatamente por isso reforçamos aqui no Blog a importância de dominar ferramentas como o Excel, Phyton e R.

Vamos explorar cada uma delas agora.

Aproveite a versatilidade do Excel para analisar sua base de dados comerciais.

O Excel é uma das ferramentas mais utilizadas por vendedores de todo o mundo devido a sua acessibilidade e versatilidade.

Além disso, a imensa base de conhecimento disponível e sua grande comunidade jogam a favor do seu uso por equipes comerciais.

Assim, se sua base de dados não é tão complexa e você não pretende explorar linguagens de programação como o Phyton e o R neste momento, o Excel é o parceiro ideal para análise exploratória de dados para vendas.

Em nosso curso gratuito de Excel para Estatística na Udemy, você aprende a calcular rapidamente a média de suas vendas, valores máximos e mínimos e aplicar funções lógicas.

Também aconselhamos acessar nosso canal do YouTube e assistir nossa aula sobre Visualizar Dados no Excel, um guia para vendedores iniciantes.

Nela utilizamos uma base de dados fictícia e exploramos recursos como funções e gráficos para buscar insights comerciais.

Uma verdadeira mina de ouro: Análise exploratória de dados no Phyton e R para aumentar suas vendas

Assim como muitos de vocês, eu desenvolvi toda minha carreira sem digitar uma única linha de código de programação.

Contudo, meu objetivo agora é desmistificar o uso de linguagens de programação mesmo em áreas onde elas parecem impossíveis de serem aplicadas.

Tanto o Phyton quanto o R contam com recursos poderosos para análises de dados profundos, assim como bibliotecas, bases de conhecimentos e comunidades de usuários que poderão te ajudar nesta jornada de exploração de dados comerciais.

Devido a sua flexibilidade e extensibilidade, o Phyton se destaca quando o assunto é a criação de modelos de Machine Learning e análises preditivas.

Por sua vez, o R é uma poderosa ferramenta para análise de dados e criação de visualizações envolventes.

Abaixo, forneço dois exemplos de códigos para análise exploratória de dados no Phyton e no R que você pode utilizar no seu dia a dia.

Código com o Phyton

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Carregue seus dados do banco de dados comercial (substitua ‘seu_arquivo.csv’ pelo seu arquivo ou ajuste conforme necessário)

df = pd.read_csv(‘seu_arquivo.csv’)

# Visualize as primeiras linhas do Banco de Dados para entender sua estrutura

print(df.head())

# Informações sobre o Banco de Dados (tipos de dados, valores ausentes, etc.)

print(df.info())

# Estatísticas descritivas para colunas numéricas

print(df.describe())

# Contagem de valores únicos em cada coluna

print(df.nunique())

# Visualização básica de algumas métricas (ajuste conforme necessário)

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Exemplo: Histograma de uma coluna numérica

plt.subplot(2, 2, 1)

plt.hist(df[‘sua_coluna_numerica’], bins=20, color=’skyblue’, edgecolor=’black’)

plt.title(‘Histograma – Sua Coluna Numérica’)

# Exemplo: Contagem de valores em uma coluna categórica

plt.subplot(2, 2, 2)

df[‘sua_coluna_categorica’].value_counts().plot(kind=’bar’, color=’salmon’, edgecolor=’black’)

plt.title(‘Contagem – Sua Coluna Categórica’)

Agora vejamos um exemplo de código no R.

# Carregue as bibliotecas necessárias

library(readr)

library(dplyr)

library(ggplot2)

# Carregue seus dados comerciais (substitua ‘seu_arquivo.csv’ pelo seu arquivo ou ajuste conforme necessário)

dados <- read_csv(‘seu_arquivo.csv’)

# Visualize as primeiras linhas do conjunto de dados para entender sua estrutura

head(dados)

# Informações sobre o conjunto de dados (tipos de dados, valores ausentes, etc.)

str(dados)

# Estatísticas descritivas para colunas numéricas

summary(dados)

# Contagem de valores únicos em cada coluna

sapply(dados, function(x) length(unique(x)))

# Visualizações básicas (ajuste conforme necessário)

# Exemplo: Histograma de uma coluna numérica

ggplot(dados, aes(x = sua_coluna_numerica)) +

  geom_histogram(binwidth = 1, fill = “skyblue”, color = “black”) +

  labs(title = “Histograma – Sua Coluna Numérica”)

# Exemplo: Gráfico de barras da contagem de valores em uma coluna categórica

ggplot(dados, aes(x = sua_coluna_categorica)) +

  geom_bar(fill = “salmon”, color = “black”) +

  labs(title = “Contagem – Sua Coluna Categórica”)

# Adicione mais visualizações conforme necessário

# Salve as visualizações ou exiba no console

ggsave(“histograma.png”, width = 8, height = 6)  # Altere o nome do arquivo conforme necessário

Em breve, vamos lançar em nosso canal do YouTube um vídeo rápido sobre Análise Exploratória de Dados no Phyton para que você possa entender um pouco melhor as etapas de uma análise e se sentir confortável para iniciar o uso de Phyton no seu dia a dia como vendedor.

Como preparar seus dados para aumentar suas vendas?

Agora que você já conhece os benefícios da análise exploratória de dados em processos comerciais, vamos dar algumas dicas para preparar seus dados e assim poder utilizar todos os poderosos recursos citados acima.

Na maioria dos casos são necessários sólidos conhecimentos de engenharia de dados para preparação de bancos de dados complexos de vendas.

Contudo é possível contar com muitas informações prontas, ou quase prontas no seu dia a dia que com pequenos ajustes podem te ajudar a obter insights fundamentais.

Vejamos algumas dicas abaixo.

Limpeza de dados

Ao iniciar a sua análise exploratória de dados para aumentar vendas você precisará realizar uma limpeza inicial desta base de dados.

Isto significa identificar valores vazios, duplicatas e outliers, que poderão influenciar na análise que vocês realizarão.

Padronização e Normalização

Um dos maiores erros que ocorrem ao analisar dados é a falta de padronização e normalização de seu banco de dados.

Esta etapa consiste em verificar se seus dados possuem unidades diferentes e escaladas muito variadas.

O ajuste adequado da sua base de dados nesta etapa garantirá que todas as informações existentes contribuam para a análise.

Engenharia de Recursos

O nome pode assustar um pouco, mas esta etapa consiste explorar se seu banco de dados permite criar novas variáveis ou medidas que auxiliem na análise de dados.

Um bom exemplo desta prática são os KPI’s Ticket Médio, calculado ao dividir a receita total pelo número de oportunidades ou o Retorno sobre o Investimento (ROI).

Conclusão

A Análise Exploratória de Dados é um poderoso recurso que todo vendedor deve utilizar para obter insights valiosos e aumentar vendas.

Ao contrário do que muitos pensam, ela não irá tomar o valioso tempo que você dedica aos seus clientes, mas sim será forte aliada em seus relacionamentos comerciais.

Não importa a ferramenta utilizada em sua jornada, escolha uma e siga com os dados que você já possui.

Muito em breve você notará os resultados.

Para aqueles que ainda não se sentem tão confiantes para começar, conte conosco como parceiro no seu processo de aprendizagem.

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