Estamos em um momento no qual é preciso levar as estratégias de vendas das empresas para um nível onde exista a preocupação em fazer uma análise preditiva. Essa análise possibilitará a antecipação de tendências baseadas no padrão de compras de um consumidor.

Isso ocorre porque as empresas estão se empenhando cada vez mais em analisar dados de seus clientes, prospects, informações de mercado e demais interações para potencializar os resultados comerciais.

A compilação desses dados, que podem ser estruturados ou não, compõem o que chamamos de “Big Data” — o novo desafio dos gestores de TI e BI —, que consiste em desenvolver ou adquirir sistemas capazes de reunir grandes bases de informações.

Desse modo, essas bases geram relatórios inteligentes que facilitam o processo de tomada de decisões e a automação de vendas. Isso ajuda no apoio das atividades dos vendedores e gestores comerciais.

Continue lendo o nosso post e entenda o que é análise preditiva e como ela pode beneficiar uma empresa!

Como funciona uma análise preditiva?

A análise preditiva, de acordo com publicação da Econsultancy, é definida como a prática de extrair informações de conjuntos de dados para que sejam transformados em conhecimentos úteis, como na construção de relatórios que possibilitem antever situações e tendências futuras de compras.

Em outras palavras, as análises preditivas desencadeiam o real potencial do Big Data, com a construção de algoritmos que possam extrair conhecimento e formular previsões a partir dessas grandes bases de dados.

Esse mecanismo, por reunir um alto número de dados complexos, tem a capacidade de analisar uma infinidade de informações e encontrar padrões de sobreposição, criando algoritmos. Eles preveem uma compra por meio de comportamentos que o prospect apresenta — como acessos mais frequentes aos canais de venda da empresa, pesquisas por uma determinada categoria de produtos ou outros fatores que evidenciam um processo de compra.

Como a análise preditiva pode beneficiar uma empresa?

A análise preditiva oferece um meio eficaz para desbloquear o potencial de grandes dados com algoritmos de autoaprendizagem. Sendo assim, o emparelhamento preditivo com aplicações prescritivas permite a captura e a análise de dados estruturados a fim de transformá-los em inteligência competitiva. Isso favorece o trabalho do vendedor, pois aponta o momento e o produto adequado para ofertar ao cliente.

Como usar o Big Data para prever ações e apoiar estratégias de vendas?

Com um sistema capaz de interpretar e analisar o comportamento da base de clientes de uma empresa, é possível identificar alguns sinais de insatisfação do cliente e orientar a equipe de vendas para agir no momento certo. Ele também fornece subsídios para que o gestor comercial planeje estratégias novas e acompanhe a performance da equipe de vendas.

Por exemplo, se a sua empresa oferece um serviço mensal com preços fixados, mas seu cliente tem um histórico de exceder o consumo, este seria um momento adequado para analisar esses dados e sugerir plano melhor — é o que chamamos de técnica de upsell.

O mesmo pode ocorrer quando as análises preditivas apontarem um grupo de clientes que apresentam certa inclinação para adquirir serviços ou produtos complementares ao da sua organização. Ou até mesmo, quando houver clientes que, ao deixarem de utilizar os seus serviços, podem cancelar a contratação — ao índice de cancelamento de clientes chamamos “taxa de churn”. Nesses casos, com uma ação preditiva, é possível optar pela técnica de downgrade e reter o cliente com o oferecimento de um plano mais barato.

Há inúmeras formas de aplicar análises preditivas em uma empresa. Em todas elas, a área comercial costuma ser a mais beneficiada, principalmente quando a ação ajuda a melhorar o relacionamento com os clientes por meio do oferecimento de produtos ou serviços mais adequados. Esta ferramenta permite uma ação de modo assertivo e no momento correto, seja de upsell, cross sell ou retenção.

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