Sales Analytics: como analisar os dados para aumentar as vendas | Insight Sales
O que é Sales Analytics?
Passo a passo: como adotar estratégias de Sales Analytics?
Passo 1: determine o objetivo
Passo 3: limpe os dados
Passo 4: interprete os dados
Passo 5: compartilhe os resultados
"Não estamos batendo as metas." Nossas vendas estão estagnadas." "Nosso pipeline não está evoluindo."
Todo profissional de vendas já passou por esses desafios. Eles são difíceis de superar, especialmente no mercado atual, onde a concorrência e a oferta de novos produtos crescem de maneira colossal, e fica cada vez mais difícil manter o seu negócio sob controle. Estudos da Salesforce e Hubspot mostraram que:
67% dos profissionais de vendas não batem suas metas
50% alcançam menos de 40% dos fechamentos planejados
23% das empresas não sabem dizer se suas equipes de vendas estão batendo as metas ou não
O cenário parece assustador, mas nem tudo está perdido. Rastrear e gerenciar seus dados pode ser mais fácil do que você pensa. A ferramenta e metodologia de que você precisa para ultrapassar esses obstáculos já existe e está ao seu alcance: é o que chamamos de Sales Analytics.
Você vai se surpreender ao descobrir que pode aprender muito sobre seus clientes e seus padrões de compra com os dados que já está coletando. Pense na sua carreira em vendas. Você já experimentou contratempos, já analisou os erros cometidos, já aplicou essas lições em vendas futuras, e, certamente, já adotou diversas outras práticas com esse viés. Isso, em poucas palavras, é o que chamamos de sales analytics (ou análise de vendas), e com uma abordagem modernizada dessa prática, você poderá ajudar a sua equipe a superar os percalços com mais facilidade e, claro, vender mais a cada dia.
E não se preocupe: nós vamos ajudá-lo a traçar essas estratégias, afinal, colocar a metodologia de sales analytics para funcionar é muito mais fácil quando se tem um plano de ataque. Vamos lá?
A análise de vendas estuda os dados para acompanhar e prever o sucesso em negociações, criar estratégias melhores de vendas e encontrar novas oportunidades de crescimento.
Com a tecnologia certa, você pode rastrear, registrar, relatar e analisar dados de vendas relevantes para reconhecer padrões significativos.
As práticas de sales analytics levam a um processo de geração de insights acionáveis ​​a partir desses dados, para assim encontrar maneiras de impulsionar o desempenho do time. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, as empresas que atuam a partir dessas análises podem aumentar sua produtividade de vendas em até 20%.
Essas práticas de sales analytics também existem para que se extraia respostas precisas, e baseadas em dados, para perguntas importantes como:
De quais canais seus clientes mais estão chegando?
Quantos clientes você perdeu neste trimestre em comparação ao ano passado, e de qual segmento?
O tempo e energia do seu time estão sendo gastos com sabedoria?
Você conhece seus clientes mais valiosos e seu lifetime value?
Onde os negócios estão ficando presos no funil de vendas e como evoluir essas vendas?
Quais vendedores estão performando bem? E quais não estão? Por quê?
Como ganhar visibilidade completa sobre os clientes, vendas, receitas e pipelines?
O que está impedindo a equipe de vender mais produtos ou serviços?
Qual é a próxima ação a ser realizada para impulsionar as vendas?
É comum definirmos 4 tipos de análise de vendas:
A análise descritiva visa interpretar os dados históricos de vendas - coletados de uma variedade de fontes - para entender o que aconteceu no passado. Seus resultados ajudam a responder perguntas como "Quais foram as vendas totais da empresa no último trimestre?" Ou "Quais produtos / serviços foram mais vendidos no mês passado?". Analise principalmente os maiores períodos de perdas e de ganhos da sua empresa, para que possa ser possível entender os fatores que levaram a esses resultados.
Compilar e interpretar esses dados passados o ajudará também a entender como avançar no processo de análise.
A análise de diagnóstico dá um passo adiante, pois seus resultados oferecem possíveis razões para um determinado resultado. Desta maneira, depois de realizar uma análise diagnóstica minuciosa, você poderá descobrir, por exemplo, que a queda de suas vendas neste trimestre está relacionada às atualizações recentes em um algoritmo do Google, que afetou a classificação de suas páginas nos resultados de pesquisa e, consequentemente, no tráfego do seu site e conversões de leads.
Ao revisar a saúde da sua equipe de vendas, os líderes devem se concentrar em seis áreas principais nesta etapa:
Métricas de receita: é importante avaliar desde a receita, até a popularidade de cada produto/serviço.
Posição competitiva: qual o diferencial da empresa e onde os concorrentes normalmente se destacam? Como o argumento de venda repercute no lead?
Estrutura interna: como os vendedores são recompensados ​​por grandes desempenhos? Como os materiais de vendas foram desenvolvidos e como essas ferramentas ajudam a impulsionar as vendas?
Preço: saber precificar um produto ou serviço é apenas a ponta do iceberg. Saber quais produtos ou serviços são negociáveis ​​e quais não são, ajuda os líderes a reconhecerem oportunidades de descontos, e, com isso, terem mais sucesso nas vendas.
Métricas de desempenho: Quais são os indicadores principais? Como a empresa mede o desempenho? Os vendedores se sentem motivados ou limitados por essa estrutura?
Atendimento ao cliente: se o processo de vendas correr bem, mas o processo de pós-venda for desastroso, o número de negócios fechados pode não contar toda a história. Portanto, é preciso também diagnosticar toda estrutura de pós-venda.
A análise preditiva serve para extrair dados históricos e gerar previsões para o futuro, e pode ser conduzida através de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Empresas como a Insight Sales já comercializam esse tipo de serviço para facilitar o seu dia a dia no comercial.
A análise prescritiva combina os resultados de todos os tipos de análise descritos acima. Ela visa a recomendação de um determinado conjunto de ações a serem executadas para obter um resultado desejável, com seu impacto previsto em KPIs (indicadores-chave de desempenho) específicos - ou seja, com metas determinadas.
As técnicas de sales analytics podem ser implementadas em qualquer setor onde os dados são úteis para obter soluções de negócios. A grande questão é a maneira de transformar esses dados em compreensão e conhecimento para tomada de decisões valiosas.
Acompanhe o passo a passo para implementar uma rotina de análise de dados de vendas na sua empresa:
Esta etapa determina uma hipótese e as fontes de dados disponíveis referentes a esse problema.
Por exemplo, se a questão é o grande volume de perda de clientes (o temido churn), o foco de um analista de dados é compreender a raiz desse problema, levantando também questões sobre os aspectos que mais afetam a experiência do cliente. Definido o problema, é fundamental concluir quais fontes de dados podem auxiliar na resolução.
Uma vez que o objetivo tenha sido estabelecido, é preciso trabalhar na coleta e organização dos dados adequados. Isso torna a definição dos dados um pré-requisito. Eles podem ser dados qualitativos ou quantitativos, e devem ser organizados em três categorias: dados primários, dados secundários e dados terciários.
1. Dados primários
Os dados primários são basicamente os dados que a sua empresa coletou diretamente de seus clientes. Podem ser os dados do CRM, de uso interno, ou podem ser dados de rastreamento transacional.
Onde quer que esses dados sejam gerados, eles devem ser organizados e estruturados. As primeiras fontes de dados podem também incluir informações coletadas em entrevistas, grupos de foco, pesquisas sobre a satisfação do consumidor, NPS, e outros. Esses dados são úteis para prever padrões futuros e obter percepções sobre a persona.
2. Dados secundários
Os dados secundários são dados coletados de outras empresas. Eles podem ser disponibilizados diretamente pela organização ou por meio de um mercado privado, e podem incluir dados próprios, como atividades no site, pesquisas internas da empresas com seus clientes, atividades nas redes sociais, etc.
3. Dados terciários
Esses são os dados que foram coletados por muitas empresas para gerar relatórios do setor e para conduzir pesquisas de inteligência de mercado. Exemplos dessa forma de coleta incluem repositórios de dados abertos e portais governamentais.
Uma vez que os dados foram coletados, é preciso limpá-los para garantir que sua qualidade permaneça intacta. As principais funções envolvidas na limpeza dos dados incluem:
Livrar-se dos erros, duplicações e problemas de desvio encontrados enquanto os dados são agregados de várias fontes.
Livrar-se de fontes de dados não essenciais e excluir observações não relevantes que não estão relacionadas à análise proposta.
Junto com a limpeza dos dados, esta etapa também envolve a execução de uma análise exploratória. Isso ajuda a detectar quaisquer tendências iniciais e a remodelar as hipóteses do analista. Por exemplo, se tomarmos o exemplo das altas taxas de churn que falamos no tópico anterior, uma análise exploratória pode oferecer uma correlação entre o valor que os clientes pagam e o tempo até que eles decidam por outros fornecedores, para assim determinar a qualidade da experiência do cliente.
Organizar conjuntos de dados usando as abordagens convencionais pode sim dar muito trabalho, mas não é o caso com ferramentas projetadas para essa finalidade.
Com os dados já limpos, nos concentramos em analisar esses dados. A abordagem que adotamos para a análise depende do nosso objetivo. É aqui que aplicamos os 4 diferentes tipos de análise de dados que abordamos no tópico anterior: análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva.
Seja por planilhas, ou de forma manual, a sua empresa provavelmente já registrou os indicadores de alguma forma. A maneira mais moderna e recomendada é o monitoramento em tempo real através de um dashboard de sales analytics.
Muitas empresas já entenderam que a automação do monitoramento de indicadores, a integração de multiplataformas e rastreamento em aplicativos móveis, é o melhor caminho para diminuir o trabalho no momento de avaliar essas informações essenciais, tornando essa interpretação muito mais simples e eficaz.
Depois que se concluiu as análises que derivaram insights, a última etapa do processo de análise de dados de vendas é compartilhar esses insights com as pessoas envolvidas. Mais complicado do que apenas divulgar os resultados do trabalho, é também se preocupar em decifrar os resultados e exibi-los de forma simplificada em um relatório.
É crucial garantir que os insights tenham clareza e sejam explícitos. Por essa razão, os analistas de dados geralmente adotam painéis e visualizações interativas para complementar suas descobertas (como os da Insight Sales).
A forma como os resultados são decifrados e exibidos tem um impacto significativo no curso de um negócio. Com base no que se revela, são tomadas decisão quanto à reestruturação do time, quanto ao lançamento de produtos ou o encerramento de uma filial, por exemplo.
Muitas empresas possuem enormes bancos de dados históricos de vendas, mas poucas investem dinheiro e tempo para extrair a inteligência oculta nessas informações.
Porém, pesquisas do LinkedIn mostraram que organizações com rotinas de sales analytics incorporadas ganham negócios com 8% mais frequência em comparação às empresas que não adotam essa metodologia. Além disso, 11% a mais de vendedores alcançam seus objetivos individuais como resultado das análise de vendas, e 42% dos executivos de vendas consideraram o ROI alcançado com as ferramentas de sales analytics significativamente mais benéficas do que o esperado.
Independentemente do segmento da sua empresa, essa análise aprofundada das vendas garante tomada de decisões muito mais assertivas, sendo indiscutível que aproveitar bem os seus dados é uma das maneiras mais econômicas de melhorar os seus negócios.