Como o machine learning está simplificando a previsão de vendas?

A maioria das organizações não entende – ou mesmo não possui, sua própria metodologia de previsão de vendas, até que seja tarde demais…

Com esse cenário recorrente, qual o lugar que as novas tecnologias como IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning ocupam em um processo de vendas para ajudar a modernizá-lo?

De acordo com uma pesquisa da Gartner, 30% de todas as empresas B2B usarão IA no próximo ano (2023) para expandir seus processos de vendas. 

Quer entender como e por que fazer parte desta positiva estatística? Acompanhe o artigo.

O que é Previsão de Vendas?

Toda equipe comercial bem-sucedida possui um método para prever as suas vendas. 

Ao fazê-lo, é possível orientar com mais clareza o planejamento e contratação de recursos e colaboradores, projeções orçamentárias, gerenciamento de riscos e muito mais.

Para ter uma receita previsível, utiliza-se do conhecimento de dados históricos, dados de atividades de vendas, assim como tecnologias de análise preditiva, com o intuito de estimar a receita subsequente em um período futuro. Uma boa previsão de vendas usa dados limpos para estimar quais resultados são mais prováveis de alcançar e não depende de achismos. 

Fazer previsões de vendas precisas e utilizar insights a partir dessas análises é crucial para gerar consistentemente novas receitas. A Receita Previsível pode ser adotada a partir de 3 etapas:

Documentar o processo de vendas

Ao documentar o processo de vendas da sua empresa, você descobrirá quais dados são verdadeiramente relevantes para a sua operação. 

Desenvolver/Auditar um Funil de Vendas

Um bom Funil de Vendas é a ferramenta que você usará para gerenciar todas as suas oportunidades até que se tornem uma venda. Seu funil deve incluir todos os estágios do processo comercial, incluir todas as suas atividades de vendas internas e externas, bem como listar todas as etapas pelas quais uma oportunidade passa para que avance para a próxima.

Criar um modelo de previsão de vendas

Depois de desenvolver seu Funil de Vendas e registrar suas oportunidades em uma ferramenta de CRM, você estará pronto para criar uma previsão de vendas. 

Testar seu modelo

Você precisará criar um novo conjunto de dados que inclua dados de transações anteriores, informações demográficas e outros detalhes relevantes. Usando este novo conjunto de dados, o algoritmo irá analisá-lo com base no modelo criado acima.

Analisar os resultados

A última etapa é analisar os resultados da previsão. Ao analisar esses resultados, as empresas podem determinar o desempenho de seus algoritmos de aprendizado de máquina. Ao revisar uma previsão de vendas ao longo do mês, você concentra seus esforços nas oportunidades mais quentes para atingir suas metas de receita.

É importante entender que uma previsão de vendas deve ser usada para guiar seu processo, e não o contrário. Por isso, tenha em mente que tecnologias como Machine Learning são a melhor opção para automatizar sua rotina de acompanhamento.

O que é Machine Learning?

O Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é um subconjunto do que chamamos de Inteligência Artificial, que tem como foco a construção de sistemas específicos que vão aprender com dados históricos a identificar padrões para tomar decisões lógicas com pouca ou nenhuma intervenção humana. O Machine Learning automatiza a construção de modelos analíticos importantes por meio do uso de dados de diversas origens, incluindo números, palavras e imagens.

Isso significa que um sistema artificial (por exemplo, um software) aprende com os dados já existentes e tira novas conclusões a partir deles.  

Como o machine learning está simplificando a previsão de vendas?

A inteligência artificial, principalmente o Machine Learning, está transformando a rotina dos negócios, incluindo no setor de vendas. Por exemplo, os vendedores estão constantemente buscando novos leads e maneiras de preencher seu pipeline para bater suas metas, e o Machine Learning especificamente pode acelerar significativamente esse fluxo de trabalho da equipe, permitindo que eles se concentrem nas oportunidades mais qualificadas e simplificando a previsão de vendas. Veja como:

1. Oferecendo novas perspectivas sobre padrões e comportamento do consumidor

Com o modelo de Machine Learning aplicado, os vendedores encontram novos leads, desenvolvem campanhas de vendas mais direcionadas e prevêem quais produtos ou serviços os clientes têm maior probabilidade de comprar em um determinado período.

2. Detectando oportunidades e potenciais clientes

Devido à sua capacidade rápida de identificar padrões (mesmo em meio a grandes quantidades de informações), o aprendizado de máquina é uma ferramenta excelente para fornecer insights de negócios precisos. As equipes são capazes de identificar as melhores oportunidades de vendas rapidamente, poupando um tempo de trabalho precioso para os vendedores.

3. Melhor aproveitamento dos dados de Marketing e Vendas

Com o Machine Learning é possível trabalhar com as equipes de vendas e marketing para coletar e categorizar informações pertinentes sobre o perfil ideal do cliente (por exemplo, com base no conteúdo de marketing consumido).

4. Melhoria da produtividade da equipe de vendas

O Machine Learning auxilia gestores e vendedores a realizar vendas rentáveis, detectando quais ações têm mais chances de fechar uma venda e não perder tempo com ações com menor chance de sucesso.

Além disso, o aprendizado de máquina economiza tempo dos vendedores em tarefas manuais de previsão e geração de relatórios. Como resultado, eles poderão se dedicar mais aos clientes e fornecer um serviço de excelência.

5. Incorporações em tempo hábil de novos vendedores

O sistema de aprendizado de máquina também pode reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para a integração de novos vendedores no processo de onboarding.

Embora possa levar meses para que um novo vendedor compreenda e venda um produto ou serviço e atinja suas metas, um sistema de Machine Learning pode orientar o vendedor e o gestor em relação aos seus números e facilitar que ele faça um processo de rampagem amparado em dados sólidos, entendendo com clareza se ele está próximo a ser integrado no time ou não. 

Enxergue o futuro do seu comercial

A análise preditiva e os algoritmos de aprendizado de máquina tornaram-se uma parte essencial de como as empresas prevêem as vendas. Eles podem ser usados em conjunto com métodos tradicionais ou sozinhos. De qualquer forma, o objetivo é prever com precisão quantas vendas uma empresa pode alcançar durante um determinado período com base em vendas anteriores, tendências demográficas e indicadores comportamentais.

Um sistema de Machine Learning pode ajudar a criar essa estratégia de vendas coesa e alinhar de maneira mais eficaz os insights (necessidades e desejos de compra) que queremos compartilhar com clientes e clientes em potencial. Esse é o futuro do seu comercial!