A Análise de Dados e as tomadas de decisão

Para as tomadas de decisão serem mais assertivas, elas precisam considerar fatos concretos para basear e fundamentar as escolhas. Para isso, é necessário aumentar as fontes de informações fidedgnas, diminuindo assim o peso do achismo. Ao adotar processos para a análise dos dados no seu negócio, isso se torna possível.

A falta de dados para guiar as tomadas de decisão dificulta a identificação de falhas, problemas e nas suas correções. Os dados ajudam a “esmiuçar” os fatos para que a causa seja encontrada. A análise dos dados auxiliará no desenvolvimento de novas estratégias e ações. Assim sendo, não utilizar fatos concretos para decidir, pode acarretar impactos negativos na performance da equipe e processos da empresa, pois as decisões serão limitadas a achismos ou somente reativas a problemas.

Guiar a empresa, com o suporte dos dados, auxilia o gestor a compreender quais decisões realmente beneficiarão a empresa, levanto em conta seu estado atual. O mercado é mutável, e dependendo do período, irá apresentar oportunidades e possibilidades vantajosas para o negócio. Porém, é papel do gestor, avaliar os cenários, além de mensurar eventuais impactos positivos ou negativos a empresa.

Não basta somente analisar os dados, o gestor precisa transformar as informações extraídas dos dados em estratégias e ações que potencializem o crescimento da empresa, tanto nos setores quanto na performance das equipes. É necessário se atentar para essa parte, pois a análise de dados só agrega valor a empresa se ela for efetivamente utilizada para fundamentar as tomadas de decisão.

Análise dos dados gerados ao longo do Funil de Vendas

O Funil de vendas, em alguns casos chamados de pipeline, é um processo que descreve a jornada que o potencial cliente faz. Essa jornada envolve desde o primeiro contato com sua empresa até a realização da compra ou contratação de serviço.

Cada ação do cliente durante o percurso pelo funil, gera dados relacionados a comportamento, demandas e preferências do público consumidor que devem ser considerados para análise. Desse modo, além de identificar padrões de comportamento, relacionamento e preferência com sua empresa, é possível reconhecer o perfil de seus clientes para investir em campanhas e ofertas adequadas para o seu público alvo.

Principalmente se for constatado que os processos de vendas não estão atingindo as metas, analisar os dados gerados nas etapas do funil auxiliará a descobrir e entender os fatores que levam os clientes a decidir-se ou não pela sua empresa e o que pode estar dando errado nas etapas da jornada de compra.

Exemplos de dados que são gerados através das etapas do funil de vendas e como podem auxiliar na análise da eficiência dos processos de vendas da sua empresa:

N° de potenciais clientes (leads)

Quando um potencial cliente tem interesse em sua empresa e é estabelecido o primeiro contato, ele entrará em seu funil de vendas na primeira etapa. Esse potencial cliente será trabalhado a fim de que percorra todas as etapas do funil. Sendo assim, acompanhar esse número ajuda a ter o controle de quantos potenciais clientes estão sendo trabalhados, em que etapa da jornada estão e se estão evoluindo de uma etapa para a outra.

Número de negócios perdidos

Ter o conhecimento de quantas vendas ou contratações estão sendo perdidas em cada etapa do funil auxilia a identificar possíveis causas de problemas no processo e estratégias de vendas, para desse modo corrigi-los a tempo de não impactar os resultados.

Duração do ciclo de vendas

Saber quanto tempo leva entre iniciar um potencial cliente no funil de vendas até o fechamento da venda ajuda o time de vendas a visualizar o tempo que uma venda leva para ser concretizada. Assim o time consegue aprimorar seu desempenho e esforços, a fim de que o processo não seja demorado.

N° de negócios concluídos

A porcentagem de negócios concluídos indicam se as metas e objetivos da empresa estão sendo alcançadas. Números muito abaixo do esperado ou próximos, apontam que ajustes precisam ser feitos ou esforços potencializados para atingir o objetivo.

Dados de vendas: como analisá-los

Utilizar os dados de vendas ajuda a acompanhar e compreender o desempenho da área comercial da sua empresa e até mesmo o comportamento do público consumidor. Desse modo, ter em mãos essas informações, interpretá-las e aplicá-las no planejamento estratégico influência na eficiência dos processos e performance do time de vendas.

Com os dados de vendas, a empresa também tem conhecimento geral de seus gastos, despesas, estoque e demandas. Relacionando e cruzando essas informações, a empresa adquire um maior controle dos recursos e investimentos. Tendo em mente o time de vendas, a análise ajuda o próprio time a entender o que influencia positivamente e negativamente nas vendas. Possibilita também, de inúmeras formas, aprimorar as estratégias de marketing e vendas.

Analisando e utilizando os dados de vendas

Custo de Aquisição de Clientes (CAC)

O CAC é o investimento médio feito para conquistar um cliente. Ele é o resultado da soma dos investimentos feitos dividido pelo número de clientes conquistados em um período. Isto é, se os investimentos da sua empresa em aquisição de clientes somam R$ 10 mil no mês, e no final desse mês 20 clientes foram conquistados, o seu CAC será de R$ 500.

Acompanhar o CAC da sua empresa ajuda a mensurar como tem andado a saúde financeira do negócio. Pois quanto menos gastos para conquistar um cliente, mais recursos a empresa terá disponível para investir em outras áreas.

Históricos de compras e interações

Os registros de compras de seus clientes e históricos de interação com os canais da empresa, como as redes sociais, site, centrais de atendimento e pesquisas geram dados. Esses dados viabilizam análises preditivas, identificação de tendências de consumo e comportamento, e a realizar ofertas personalizadas.

Perfil do público-consumidor

Utilizar os dados dos perfis de seus clientes torna possível segmentar os atuais e potenciais clientes, desenvolvendo ações específicas e personalizadas para cada um. A análise dos dados de vendas proporciona essa segmentação tanto de público como de ações, o que influencia diretamente na taxa de conversão de vendas, fazendo-a aumentar de maneira inteligente e estratégica.

CRM (Customer Relationship Management)

Registrando as informações de preferência e contato dos clientes faz com que a empresa consiga identificar as necessidades de cada um e personalizar suas interações. Plataformas de CRM registram esses dados e os disponibiliza de forma organizada conforme for solicitado nas buscas.

Experiência do Consumidor (Customer Experience)

Cruzar os dados referentes às interações (como quais páginas do seu site o cliente visitou e em qual ficou mais tempo) e históricos dos clientes, dados da compra em si, como a forma de pagamento, dúvidas frequentes e entre outras informações, ajuda a avaliar e aprimorar os processos internos e os de vendas. Somando essas informações, com os dados da experiência do consumidor, é possível identificar ineficiências na conclusão das vendas, o que indica falha em alguma das etapas da jornada de compra.

Atualmente, a experiência do consumidor é tida como um diferencial, fazendo com que as empresas ganhem vantagem competitiva ao investir nessa prática de colocar o cliente em primeiro lugar durante toda a jornada de compra. Basicamente, a experiência do consumidor é a impressão que a sua empresa deixa no cliente, desde o primeiro contato para tirar dúvidas sobre o produto ou serviço até o final, quando o suporte for solicitado.

Como a Análise de Dados pode melhorar a performance do time de vendas

Tendo em mente o time de vendas, a análise de dados, se aplicada e utilizada pelos colaboradores que fazem parte desse time, fará com que as ações e planejamentos passem a ser mais estratégicas. Se apoiando na análise dos dados, o time de vendas consegue compreender melhor as motivações, tendências e comportamentos de seus clientes, e desse modo, utilizar essas informações na construção e desenvolvimento dos processos de venda.

Com os dados, o time de vendas, ao conhecer de antemão o perfil do cliente, reconhece as melhores oportunidades para fazer ofertas, propostas e obter insights executáveis com mais facilidade. As transações e operações são melhores e o relacionamento com o cliente mais apropriado e personalizado.

Como a Análise de Dados pode melhorar a performance do time de vendas

Entender melhor o processo de vendas

Quais as etapas que compõem o processo de vendas da sua empresa? Quais os fatores positivos e negativos que contribuem para uma venda ou contratação de serviço seja feita ou não? Riscos das vendas, ponderar o que faltou para que a transação fosse concluída, fatores que estão atrapalhando os resultados… Ter essas informações bem claras para a empresa, e principalmente para o time de vendas é importante para agir corretamente e estrategicamente com os clientes.

Ter esse conhecimento permite a equipe a estar atenta aos pontos fortes e fracos do processo de vendas para potencializar o que traz resultados e aprimorar o que não tem sido proveitoso.

Geração de leads

Utilizar os dados provenientes do site e redes sociais da sua empresa, e também dos mecanismos de busca, ajuda a identificar o perfil e comportamento do público consumidor do seu segmento em específico e relacionamento com sua marca. Combinando a automação de marketing por exemplo, como uma plataforma de analytics, como o próprio Google Analytics, é possível compreender melhor a jornada do cliente e identificar um bom lead para se qualificar.

Usar esse conjunto de dados ajuda a identificar o cliente certo para o momento certo, aumentando assim a precisão da geração de leads e automação de processos de pré-vendas. Quando o time de vendas e o de marketing trabalham juntos, o processo de vendas é otimizado. O marketing saberá quais leads atrair e a prospecção de novos clientes será mais assertiva, pois os erros e acertos no funil de vendas se tornam mais fáceis de identificar.

Dados internos, cruzandos com informações externas do mercado e as demandas atuais, possibilitam ter uma maior percepção e compreensão do cliente.

Relacionamento com o cliente

Saber o momento certo e a oferta ideal para cada cliente são informações estratégicas que aumentam as chances de uma venda ou contratação de serviço. Essas informações possibilitam ao time de vendas tomar decisões mais inteligentes, atender ao cliente com mais qualidade e personalização.

Mas para isso, as empresas talvez precisem investir em treinamento para seus times de vendas, para que consigam compreender melhor e analisar os dados e informações; e em soluções tecnológicas, para amparar a captura e armazenamento dos dados para análise.

Aperfeiçoamento da própria equipe

A análise de dados permite a empresa e ao próprio time de vendas a mensurar o desempenho e eficiência da equipe e de cada colaborador que a compõe. As análises ajudam a identificar os melhores vendedores, como tem sido o desempenho e produtividade de cada um. E assim sendo, se for necessário, fazer ajustes segundo o que for constatado.

Data Mining em pequenas e médias empresas

Como já dissemos, independente do porte e segmento da empresa, há uma variedade de dados disponíveis que podem ajudar a entender como anda a saúde do negócio. Faturas, registros de estoque, informações sobre o perfil dos clientes, números de vendas, relatórios de mercado… se essas informações forem aplicadas junto a soluções adequadas, de acordo com as necessidades do negócio, auxiliarão na análise desses dados, e a empresa conseguirá tirar ainda mais proveito desses números que já utilizam em sua gestão sem perceber.

A análise de dados é um dos diferenciais de muitas empresas de sucesso no mercado. E os dados não carregam apenas informações e detalhes dos clientes, eles carregam dados operacionais, financeiros e muito mais. Devido a probabilidade das empresas gerarem bons insights a partir da análise de seus dados, é que a abordagem da Mineração de Dados – Data Mining – é aplicada para realizar a análise das informações. A Mineração de Dados auxilia no desenvolvimento de bons insights, pois se baseia nos “melhores” dados da sua empresa para isso.

O que é o Data Mining?

O objetivo do Data Mining, como na atividade de mineração, é separar os dados relevantes dos que não são, o que importa do que não importa. A mineração dos dados pode ajudar a identificar padrões sobre os pedidos dos clientes ou até mesmo sobre a maneira que utilizam os produtos da sua empresa.

Exemplos:

  • Você pode acompanhar o comportamento dos visitantes de seu site e perceber padrões de comportamento;
  • Descobrir, analisando os acessos e compras diárias nos últimos anos, se um visitante está mais inclinado a comprar em um certo dia da semana do que em outro.

Os usos do Data Mining são muitos. E tanto pequenas como grandes empresas podem aplicá-lo e se beneficiar das informações e insights que são gerados. Devido a sua capacidade operacional e porte financeiro, naturalmente as pequenas terão um menor volume e potencial de mineração. Mas isso não significa que empresas de menor porte não necessitam fazer este importante trabalho de minerar, para encontrar dados e informações estratégicas para o seu negócio.

Basicamente, o processo de mineração de dados se divide em 3 etapas: exploração, construção de um modelo padrão e validação. O propósito é examinar os dados para encontrar oportunidades, problemas e soluções. Devido a alguns algoritmos que categorizam as informações e fazem análises preditivas, essa verificação é possível, apresentando respostas e insights para possíveis problemas da empresa.

Data Mining e as PMEs

Para aplicar o Data Mining é necessário fazer alguns investimentos em certas tecnologias, ferramentas e soluções para o desenvolvimento da estratégia. A princípio pode parecer algo complexo e caro, fora da realidade das PMEs, mas sistemas e plataformas de coleta e armazenamento de dados para análise foram aprimorados e simplificados, se tornando mais acessíveis. Além disso, é comum encontrar ferramentas e softwares gratuitos com a opção de relatórios com diferentes métricas e indicadores.

O Google, por exemplo, disponibiliza ferramentas gratuitas para ajudar na captura e armazenamento dos dados, principalmente relacionados ao serviço de análise de dados para sites e aplicativos. Outras soluções, como o Microsoft Power BI e IBM Watson Analytics possuem versões gratuitas (com restrições de armazenamento) e outras pagas. Há ainda outras com custos baixos como a Qlik, que além disso, visa a alfabetização de dados, treinando a empresa e seus colaboradores para usar a ferramenta.

O Python é uma linguagem de programação de fácil aprendizagem que por suas particularidades, auxilia na mineração e interpretação dos dados. A linguagem de programação faz com que o trabalho com os dados seja executado de forma mais prática e ágil, pois com poucos comandos é possível executar trabalhos que seriam demorados, se feitos em planilhas, por exemplo.

Por ser uma linguagem de código aberto ela é gratuita e possui uma extensa biblioteca com códigos prontos para serem aplicados nas mais diversas necessidades.