7 Principais Casos de Uso de Data Science em Vendas - Data Science Academy
7 Principais Casos de Uso de Data Science em Vendas
setembro 8, 2021 Data Science Inteligência Artificial em Vendas
As empresas estão adotando cada vez mais a Ciência de Dados em várias funções para aproveitar os dados a fim de reduzir custos, melhorar a eficiência e gerar receita.
Com relação às vendas, existem vários casos de uso em que a análise de dados pode ser aplicada. E muitos outros casos de uso estão surgindo rapidamente.
De acordo com uma pesquisa da McKinsey com mais de 1.000 organizações de vendas em todo o mundo, descobriu-se que 53% das empresas de "alto desempenho" se classificam como usuárias eficazes de análises.
Os dados agora se tornaram os blocos de construção em todos os setores e são vitais para que os líderes de vendas executem suas operações de maneira eficaz, concentrem-se em estratégias viáveis, gerem leads, aprimorem a experiência do cliente e descubram oportunidades ocultas.
Vejamos 7 Principais Casos de Uso de Data Science em Vendas. Aproveite a leitura.
A previsão de vendas é de imensa importância para as organizações, pois seus efeitos atingem processos críticos de negócios, como gerenciamento de estoque, logística, produção e planejamento de mão de obra. Por exemplo, a compra de matéria-prima e a manutenção do estoque de produtos acabados é fundamentalmente impulsionada pela previsão de vendas. A previsão das vendas ajuda as organizações a tomar melhores decisões e a garantir o bom andamento dos processos.
Os algoritmos de previsão de vendas usam uma grande quantidade de dados para procurar padrões e relacionamentos entre vários fatores que afetam as vendas em circunstâncias variáveis, prevendo assim as vendas com um alto nível de precisão.
2. Aumento da Geração de Leads
O Analytics provou ser uma ótima ferramenta para melhorar a geração de leads e automatizar os processos de pré-venda. As empresas estão aproveitando a incrível variedade de dados para identificar os clientes certos no momento certo. As empresas usam uma ampla gama de dados históricos para obter uma imagem holística de suas vendas em potencial e muitas empresas estão empurrando o limite com a implantação de algoritmos de pontuação de leads alimentados por dados e segmentados sobre cada um de seus clientes em potencial. Uma visão completa de 360 ​​graus do cliente é gerada pela combinação de dados internos do cliente e dados externos de reportagens e postagens de mídia social.
Esses algoritmos orientam as estratégias de vendas ao prever os fatores essenciais para a conversão de leads. De acordo com um relatório da McKinsey, a análise de Big Data pode ser usada para prever leads com maior probabilidade de fechamento, o que é útil no planejamento da alocação de recursos para melhorar a taxa de conversão de leads.
Ao empregar a automação inteligente no processo de geração de insights, as empresas estão percebendo um salto significativo em sua capacidade de identificar clientes potenciais promissores e se concentrar no momento certo para atingi-los. As empresas estão testando agentes habilitados por IA movidos por análise preditiva e processamento de linguagem natural para automatizar as atividades de pré-venda e as atividades iniciais de geração de leads.
3. Análise do Sentimento do Cliente
A análise de sentimento se mostra útil para entender o feedback dos clientes. O procedimento emprega IA para discernir as emoções transmitidas pelos clientes e a semântica da conversa. Isso é benéfico para as empresas entenderem como os clientes percebem sua marca.
A análise de sentimento usa algoritmos de mineração de texto para extrair insights de sites de mídia social, blogs ou sites de avaliação. Ferramentas automatizadas de análise de sentimento podem ser úteis na extração de insights acionáveis em tempo real.
4. Aumento do Cross-Selling e Up-Selling
Com a análise de dados, as empresas podem ter uma compreensão de como suas estratégias de upsell (venda de itens com maior valor) e cross-sell (venda cruzada de itens adicionais ou complementares) terão um bom desempenho de antemão e também identificar parâmetros de vendas importantes, como itens de valor chave, categorias de valor chave, produtos populares e produtos de alta demanda que podem afetar os resultados das vendas. Data Science também é usado para fornecer recomendações de vendas cruzadas personalizadas – que sugerem produtos adicionais que um cliente gostaria de comprar junto com um item já comprado ou que pretende comprar.
5. Melhora do CLV
Embora identificar o conjunto fiel e apropriado de clientes seja uma tarefa facilmente alcançável, prever o tempo de relação com o cliente e as mudanças comportamentais dos clientes que afetam muito o CLV (Customer Lifetime Value) é bastante complicado.
Com a Ciência de Dados, as empresas agora podem detalhar as causas básicas para essa mudança nas tendências e no comportamento do cliente. Usando dados para construir modelos CLV, as empresas podem derivar as dependências de variáveis ​​que afetam os relacionamentos com o cliente e prever as vendas e ações futuras.
A modelagem CLV ajuda as empresas a aprender sobre canais e campanhas de marketing viáveis, identificar áreas para cortar custos, construir estratégias de retenção, formular argumentos de vendas e planejar o estoque com a combinação certa de produtos.
Mitigar o risco de os clientes pararem de comprar e envolvê-los com sucesso exige a identificação dos sinais de insatisfação do cliente bem antes de eles surgirem. As habilidades de reconhecimento de padrões de algoritmos de aprendizado de máquina são mais adequadas para resolver esse problema.
6. Definição Correta do Preço de Venda
A análise de negócios fornece uma previsão dos preços e permite que os vendedores cheguem a acordos comerciais e compensações viáveis ​​durante as negociações. Embora os vendedores B2B tenham tradicionalmente confiado em sua experiência para tomar decisões sobre preços, as equipes de compras conseguiram obter vantagem com a implantação de ferramentas de precificação sofisticadas, colocando as equipes de vendas em segundo plano.
A pontuação dinâmica de negócios nivelou o campo de jogo ao equipar os representantes de vendas com informações relevantes sobre os negócios com bastante antecedência. Com ferramentas de Ciência de Dados, os representantes de vendas agora podem identificar compras semelhantes e informações apropriadas sobre negócios para fazer uma venda bem orientada.
Outro desafio que as equipes de vendas enfrentam é definir um preço ideal para novos produtos ou soluções, principalmente aqueles que não têm um produto semelhante para comparação no mercado ou quando as condições de mercado mudam drasticamente. As empresas estão implantando mecanismos de precificação dinâmica que unem o mercado em tempo real e os dados da concorrência com estratégias de vendas para obter preços ideais.
7. Prevenção de Rotatividade (Churn)
Embora seja importante para os agentes de vendas prever as compras dos clientes, compreender a tendência de rotatividade ou perda de clientes é de igual importância para melhorar os negócios.
Algoritmos de aprendizado de máquina vasculham os dados de CRM (Customer Relationship Management) da empresa para encontrar consistências entre os clientes que pararam de comprar. Esses algoritmos encontram padrões no comportamento, comunicação e pedidos de clientes, o que ajuda as empresas a entender as razões de eventuais atritos e prever os clientes que podem parar de comprar.
Esses insights são um feedback valioso para as empresas melhorarem seus negócios e controlar a rotatividade de clientes.
Seja para melhorar a experiência do cliente, reduzir a rotatividade ou gerar leads, os líderes de vendas modernos precisam de dados para se manterem competitivos. Em todos os setores e funções, é a adoção de análises de Big Data que diferencia os vencedores.
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