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Como aplicar uma metodologia de análise de dados no seu comercial em 6 etapas

22 de junho de 2021

Como aplicar uma metodologia de análise de dados no seu comercial em 6 etapas
Insight Sales

Redator

Você sabia que as equipes de vendas mais bem-sucedidas apresentam 3 vezes mais probabilidade de terem uma rotina de análise de dados implementada do que as equipes de baixo desempenho? Você deve pensar que uma estatística como essa convenceria qualquer líder a adotar uma cultura data-driven imediatamente, mas nem sempre é o caso. Ainda é comum que os dados fiquem em segundo plano em relação a outras ações de vendas menos bem-sucedidas (como o famoso "feeling" dos gestores).

Também não é recomendado que simplesmente "se jogue" dados para as equipes de vendas e espere o sucesso imediato no uso dessas informações. Sim, é preciso começar do zero e construir uma nova metodologia baseada em dados na sua operação.

Há muitas coisas a se considerar antes de mergulhar em uma metodologia de análise de dados - e adianto, não será um processo de poucos dias. Mas se existe uma ação que vale a pena investir um tempo para que tudo aconteça, certamente a adoção de uma metodologia de dados é uma delas. Neste artigo, vamos discutir as ações necessárias divididas em 6 etapas para o desenvolvimento de um processo de análise de dados eficaz no seu comercial. Vamos lá?

Um breve histórico sobre análise de dados

Análise de dados

Por mais modernos que possam parecer os termos "big data" ou "cientista de dados", eles não possuem nada de novo. Com exceções óbvias para a escala maciça de soluções que surgiram nas últimas décadas, as empresas já coletavam e usavam dados para impulsionar seus negócios há muito tempo.

Foi na década de 1950, no início da Revolução Digital, que o BI (Business Intelligence) se tornou um processo científico independente adotado por empreendedores para informar suas estratégias de negócios.

Em 1956, a IBM inventou o disco rígido (na época com 5 MB de memória) com dimensões gigantescas que pesavam mais de uma tonelada. Este marco é particularmente relevante para o BI, pois houve uma substituição dos sistemas físicos pelos digitais.

Já na década de 1960 houve um aumento dramático na introdução e uso de computadores. Máquinas gigantescas ocupando andares inteiros e que precisavam ser operadas por trabalhadores qualificados começaram a gerar grandes quantidades de dados.

Criada também nos anos 60, a primeira calculadora eletrônica era capaz de realizar o trabalho de 50.000 pessoas trabalhando manualmente.

Apesar da quantidade colossal de dados existentes nessa época, ainda não havia uma forma de armazená-los e gerenciá-los, pois os novos computadores eram caros e demoravam muito para fazer a extração. O principal problema, no entanto, era a falta de um sistema centralizado que pudesse reunir todos os dados disponíveis, já que, nem é preciso dizer, os dados em si não geram insights sozinhos.

É aqui que os sistemas hierárquicos de gerenciamento de banco de dados (DBMS), como o IMS da IBM, fizeram sua aparição. Os resultados incluíam independência, segurança e a integridade dos dados, o que levou a pesquisas mais eficientes.

No mesmo ano em que a Apollo 11 pousou na Lua, o cientista da computação britânico-americano Ted Codd também deu um salto gigante para o BI aqui na Terra. Enquanto trabalhava na IBM, ele inventou o modelo relacional para gerenciamento de banco de dados, a base teórica para bancos de dados relacionais e sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional.

Codd transformou a forma como os bancos de dados eram concebidos de simples meios de organização em uma ferramenta de consulta de dados para encontrar relações importantes dentro deles.

Porém, antes mesmo de todo esse avanço, em 1663, John Graunt já apresentava uma análise de dados estatísticos para estudar a epidemia da peste bulbônica na Europa. Em Londres houve a publicação da primeira coleção de registros de saúde pública das taxas de mortalidade e suas variações neste período. Para Graunt, sua quantidade de dados poderia ser considerado big data.

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Apesar de todo esse histórico, muitas empresas ainda demoraram a adotar processos mais modernos para ajudar na interpretação dos dados - e pasmem, essa é uma realidade ainda no século 21! Mesmo as operações que usam a tecnologia para impulsionar o desempenho nas vendas estão tendo problemas, fato comprovado por estudos que mostram que menos de 50% dessas empresas obtêm sucesso com seus processos.

No entanto, aprender como coletar e analisar dados tornou-se o ingrediente principal em negócios bem-sucedidos. Um relatório da McKinsey mostrou que as empresas que ancoram suas decisões de marketing e vendas em dados aumentam o ROI (retorno sobre o investimento) de 15% a 20%.

Então, como usar os dados para ajudar um time comercial a fazer um trabalho melhor, vender mais e melhorar todos os aspectos no desempenho dos processos? A resposta é simples: através de uma metodologia de análise de dados.

Etapas da metodologia de análise de dados

metodologia de análise de dados

A análise dos dados de vendas é crítica para impulsionar o desempenho do seu comercial, como já afirmamos. Mas, com tantas informações disponíveis, como a sua equipe interpreta e usa essas informações? Para te ajudar nessa jornada, comece aplicando as 6 etapas descritas abaixo:

Etapa 1: Defina suas perguntas

Em sua análise de dados comerciais, você deve começar com as perguntas certas. As perguntas devem ser mensuráveis, concisas e objetivas.

Comece com um problema claramente definido. Exemplo: minhas vendas estão estagnadas nos últimos 4 meses.

Etapa 2: Defina o que medir

Relacionado ao problema mencionado anteriormente, é importante medir como estão as taxas de conversão do seu Funil de Vendas.

Funil de Vendas Insight Sales

Exemplo: Funil de Vendas Insight Sales

Só assim será possível entender em qual ou quais etapas estão os gargalos da sua operação.

Etapa 3: Como medir

Para medir cada indicador do seu comercial, você pode calcular manualmente, ou através de fórmulas de planilhas de excel, mas a melhor forma de fazê-lo é através de softwares comerciais que ja possuem regras setadas para automatizar esses valores (como é o caso da Insight Sales).

Etapa 4: Coleta de dados

Com suas perguntas claramente definidas e suas prioridades de medição determinadas, agora é hora de coletar seus dados.

Antes de coletar novos dados, determine quais informações podem ser coletadas de bancos de dados existentes ou fontes disponíveis (como o seu CRM). Colete esses dados primeiro.

Organize esses dados, assim como o seu Funil de Vendas, e treine devidamente a sua equipe de vendas sobre a inserção de novas informações. Essa prática validará suas conclusões e tomadas de decisões futuras.

Etapa 5: Analise os dados

Depois de coletar os dados certos para responder a pergunta da Etapa 1, e organizá-los, é hora de uma análise de dados mais profunda. Durante esta etapa, o software e as ferramentas de análise de dados são extremamente úteis. A Insight Sales é um software para análise de dados avançado que pode te ajudar na otimização dessa tarefa.

Etapa 6: Interprete os resultados

Depois de analisar seus dados, finalmente é hora de interpretar seus resultados. Neste momento, pergunte a si mesmo:

  • Os dados que tenho respondem à sua pergunta original? Como?
  • Os dados ajudam você a se defender contra quaisquer objeções? Como?
  • Existe alguma limitação em suas conclusões, algum ângulo que você não considerou?

Se a sua interpretação dos dados se sustenta em todas essas questões e considerações, então você provavelmente chegou a uma conclusão produtiva. A única etapa restante é usar os resultados do processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.

Seguindo essas 6 etapas em seu processo de análise de dados, você toma melhores decisões para a sua empresa porque suas escolhas são apoiadas por dados que foram coletados, limpos e analisados. Com a prática, seus insights se tornarão mais rápidos e precisos - o que significa que você tomará decisões melhores e mais informadas para administrar a sua organização.

Como uma metodologia de análise de dados melhora o seu comercial?

Performance em vendas

Abaixo estão (mais) algumas vantagens sobre como os dados podem impulsionar o desempenho nas vendas:

1- Processo de vendas mais prático

Seus indicadores-chave de desempenho (KPIs) selecionados precisam se concentrar em fatores sobre os quais seus vendedores podem atuar e controlar.

Por exemplo: os dados podem fornecer informações sobre quantas conexões cada vendedor precisa fazer na semana, quantas dessas conexões se transformarão em conversas, quantas dessas conversas se transformarão em demonstrações e quantas dessas demonstrações resultarão em novos clientes. A melhor forma de determinar esses pontos é com um processo de dados redondo e objetivo.

2- Equipe trabalhando com mais transparência

É importante que os vendedores e seus colegas de trabalho saibam como estão se saindo. Uma maneira de fazer isso é usar um software de performance de vendas que permita que seus representantes acompanhem seu desempenho em relação às metas e a outros vendedores, em tempo real, via smartphone, tablet ou computador.

Essa avaliação em conjunto ajudará a sua equipe de vendas a se concentrar nos comportamentos que mais importam e resultam em vendas. Isso revelará também oportunidades de elogios (ou compensações) para colaboradores que estão indo bem e permite que os gerentes de vendas vejam quem poderia usar um pouco de treinamento para atualizá-los no processo.

3- Melhor uso dos dados existentes

Quando eu disse que a sua equipe deveria começar a usar os dados para venderem mais, você entrou em pânico imediatamente? Tenho certeza de que a maioria de vocês pensou: "Bem, eu tenho dados, mas provavelmente deveríamos coletar outros dados também." Resista. Você não sabe que tipo de mina de ouro pode descobrir se antes não verificar seus dados atuais. Você pode se surpreender ao descobrir o que já pode colocar em prática. No case da Fiscalizare falamos um pouco sobre com avaliar melhor os seus dados e o seu Funil de Vendas para evoluir com os seus resultados.

4- Melhor avaliação da qualidade dos dados

Porém, nem todos os dados são bons ou mesmo os dados certos. Na verdade, os dados que carecem de integridade ou estão repletos de erros podem prejudicar o progresso de sua equipe de vendas. Comece descobrindo quantos registros de dados você possui, quando os registros foram atualizados pela última vez, e a qualidade real dos dados dos leads. Dados limpos são a única maneira de se ter sucesso, então faça tudo o que puder para garantir que os dados usados por sua equipe de vendas estejam corretos e prontos para o uso.

5- Automatização da operação

As equipes de vendas podem se beneficiar muito com a otimização de suas rotinas. Use as ferramentas certas para automatizar seu processo de vendas, primeiro considerando a sua ferramenta de CRM. Em seguida faça as integrações necessárias que possibilitem um processo de dados organizado e fluido.

6- Melhores análises

Com tudo implementado, você poderá acompanhar seu progresso e analisar suas taxas de conversão com rapidez. Agora é a hora de observar seus resultados e fazer alterações para aperfeiçoar as vendas a cada dia. Isso o ajudará a identificar um setor que está indo excepcionalmente bem e replicar o ciclo de vendas para os outros, por exemplo. Ou você pode identificar as zonas fracas em sua equipe de vendas, alcançando indivíduos mais qualificados para preencher essa lacuna.

A única maneira de aproveitar ao máximo essas ferramentas é construir uma equipe de vendas orientada por uma metodologia de análise de dados, com foco em informações de qualidade. As operações não podem mais confiar na intuição para orientá-las nos processos de vendas. Por meio dos dados, é possível ter acesso a um suprimento infinito de informações sobre seus leads, tendo mais chance de atingi-los exatamente como eles desejam desde o início da prospecção.

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