Solicitar demo

Blog

Voltar

Reconhecimento de padrões para análises comerciais em grandes empresas

Reconhecimento de padrões para análises comerciais em grandes empresas

O uso de dados estratégicos não é propriamente uma novidade nas grandes organizações. Contar com Business Intelligence para atuar ancorado em números e informações confiáveis é o mínimo para uma organização que busca alta performance nos negócios. Onde está o diferencial então? Está nas análises precisas destes dados, que usam o reconhecimento de padrões para embasar estratégias preditivas.

Ou seja, as empresas devem conseguir usar tais insumos de maneira inteligente para ajudá-la a identificar, com antecedência e exatidão, comportamentos do mercado e dos clientes para, por exemplo: buscar apenas clientes que tenham o perfil ideal ou com alto potencial de consumo, abrir filiais, reorganizar a distribuição, ampliar o ticket médio, diminuir o CAC e o churn, etc.

E isso hoje já pode ser feito com o apoio da tecnologia do Big Data Analytics. Estas ferramentas facilitam muito a análise de grandes volumes de dados estratégicos, internos e externos (estes captados de um série de fontes confiáveis, traçando modelos estatísticos para ajudar as empresas a vender mais e melhor.

Reconhecimento de padrões e análise preditiva dão precisão às ações comerciais

Eric Siegel, considerado um dos desbravadores da análise preditiva aplicada em negócios, diz que a predição é a promessa da ciência de dados. Para Siegel, este tipo de verificação preliminar é a central do Big Data Analytics e permite que a empresa seja certeira em suas ações, especialmente as comerciais.

Isso porque, o prévio reconhecimento de padrões comportamentais dos clientes e do mercado pode potencializar a prospecção, a conversão e a retenção de cada público que se queira atingir, ou então ajudar a expandir ou reorganizar o market share com eficiência.

Como o Big Data Analytics otimiza este processo?

As ferramentas de Big Data Analytics têm a capacidade de inferir tendências e propensões (de consumo, por exemplo) a partir do cruzamento de dados oriundos de diversas fontes. O reconhecimento destes padrões permite que a empresa saiba quem está mais propenso a comprar, que produtos querem e o que é preciso oferecer a eles, ou então preveja comportamentos de concorrentes, flutuações econômicas e outros obstáculos, o que permite reações muito mais efetivas.

Na prática, ao usar esta tecnologia, uma organização pode:

  • Segmentar a carteira de clientes - rapidamente, a base atual pode ser agrupada conforme os filtros (variáveis) mais interessantes para a empresa, como por volume de compra, porte de cliente, poder de consumo, tipo de produto consumido, preferências e hábitos de compra, etc.;
  • Identificar ICPs semelhantes - o cruzamento de dados internos com externos permite que seja traçado um perfil ideal de cliente a ser atingido (que tenha fit com o produto/serviço, seja de fácil conversão, retorne a maior receita e esteja satisfeito), e até em que regiões há mais probabilidade de encontrá-los. Por exemplo, buscar só por clientes que tenham mais de 100 funcionários, com média salarial X, na cidade Y. Dessa forma, pode-se ganhar precisão e escala na prospecção e pré-qualificação de leads;
  • Visualizar um panorama geral do mercado - possibilita que se saiba qual é a participação de mercado que uma empresa possui, entendendo com clareza onde (território) a empresa atua e onde pode crescer (potencial de expansão). Assim, pode-se fazer uma ampliação da carteira de clientes (encontrar mais perfis semelhantes aos que já atende), cruzando dados e conhecendo os mercados com maior potencial de crescimento - inclusive por localização geográfica e volume estimado.

Assim, com a automação e reconhecimento de padrões para análises preditivas eficientes na segmentação, captação e, especialmente, na qualificação de leads, a equipe comercial pode reduzir o esforço e o tempo gasto nas vendas, e direcionar sua atenção aos mercados que realmente representam possibilidade de crescimento para a empresa.

Um exemplo prático é o da Telefônica, maior empresa de Telecom do país e detentora da marca Vivo, que utiliza a inteligência de dados para prospectar, qualificar e segmentar clientes no mercado B2B. O reconhecimento de padrões de compra e potencial de consumo possibilitado pelo Big Data Analytics permitiu que a companhia segmentar sua carteira, direcionando melhor seus produtos para o cliente de alto valor - que estaria adequado a oferta e poderia ser melhor atendido.

A estratégia, que utilizou mais de 15 variáveis internas e mais de 10 variáveis de mercado, impactou diretamente os parceiros de vendas, o cálculo de headcount e a estimativa de crescimento do Wallet-Share. Como resultado, houve uma migração de mais de 25 mil clientes e foi obtido Net de R$40 milhões em receita de mudança de segmento. Além disso, houve alteração no atendimento personalizado com gerentes de vendas, que passou a atuar com carteiras menores e mais objetivas, o que aumentou também o índice de satisfação do cliente.

Como vimos, as grandes empresas já estão sofisticando suas análises comerciais por meio da predição e reconhecimento de padrões do Big Data Analytics. Com a tecnologia, há melhora no mapeamento e interpretação de dados de clientes e do mercado, gerando alta performance nos negócios.

Quer saber mais sobre as soluções inteligentes de Big Data Analytics? Entre em contato com os especialistas da Neoway e entenda como vender mais e melhor.

Quer saber como fazemos na prática?

Solicitar demo