Análise preditiva: sua chance de vender mais

Nesse mundo das vendas que é tão acelerado e muda tão rapidamente, entender e antecipar as necessidades do cliente não é apenas mais uma vantagem, é uma necessidade.

A análise preditiva surge como um farol nesse mar de incertezas, oferecendo insights valiosos que permitem às empresas reagir ao mercado e também moldá-lo.

Vamos explorar como a análise preditiva está reformulando o setor de vendas, com exemplos de grandes marcas e dados que evidenciam seu impacto inegável.

Você vai conhecer algumas estratégias para implementá-la no seu departamento comercial, e também terá acesso a um guia prático para implantá-la.

Siga com a gente nesta leitura:

O que é análise preditiva e seu impacto nas vendas

Análise preditiva é a prática de utilizar dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos.

No contexto de vendas, ela se transforma em uma ferramenta muito poderosa, permitindo que as empresas antecipem tendências, compreendam as preferências dos clientes e tomem decisões mais informadas e estratégicas.

A magia da análise preditiva está na sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados para prever comportamentos de compra, otimizar campanhas de marketing e maximizar a eficiência operacional, gerando uma melhoria significativa nos resultados de vendas.

As marcas que você conhece usam análise preditiva

Empresas líderes de mercado, como a Amazon e a Netflix, têm utilizado a análise preditiva para transformar suas operações e oferecer experiências personalizadas aos clientes.

A Amazon, utiliza algoritmos preditivos para recomendar produtos aos usuários, aumentando significativamente suas taxas de conversão.

Já a Netflix emprega modelos preditivos para sugerir filmes e séries baseados nos hábitos de visualização dos usuários, melhorando a satisfação do cliente e a retenção.

No Brasil, empresas como Via Varejo e O Boticário estão adotando a análise preditiva para aprimorar a experiência de compra e personalizar a oferta de produtos.

Via Varejo, dona das marcas Casas Bahia e Ponto Frio, utiliza análise preditiva para otimizar sua logística e personalizar ofertas, melhorando significativamente a experiência de compra online e offline, enquanto O Boticário aplica modelos preditivos para entender as preferências de seus clientes e sugerir produtos personalizados.

Essas marcas utilizam a análise preditiva para antecipar as necessidades dos clientes e fornecer soluções personalizadas, que geram um aumento direto nas vendas e na fidelização do cliente.

A força da análise preditiva

A análise preditiva está se tornando um pilar fundamental nas estratégias de negócios em diversos setores.

De acordo com a Harvard Business Review, setores como saúde, varejo e finanças estão entre os que mais se beneficiam dessa tecnologia, otimizando operações e melhorando a experiência do cliente.

O Harvard Business School também destaca que a análise preditiva permite às empresas antecipar tendências e comportamentos, resultando em decisões mais informadas e estratégicas.

Além disso, a Data Forest ressalta a importância da análise preditiva na tomada de decisões, enfatizando que a implementação efetiva pode levar a um aumento significativo na precisão das previsões de negócios e na eficiência operacional.

Implementando esse modelo no Departamento Comercial

A implementação bem-sucedida da análise preditiva no departamento comercial envolve várias etapas, começando pela coleta e tratamento de dados de qualidade.

A integração de sistemas de CRM, dados de vendas passadas, feedback de clientes e dados de mercado formam a base para modelos preditivos robustos.

Investir em ferramentas e plataformas que oferecem soluções de análise preditiva, como um força de vendas e um CRM, pode ser um excelente ponto de partida.

Além disso, a colaboração entre as equipes de vendas e dados é crucial, garantindo que as previsões sejam traduzidas em estratégias de vendas concretas e ações práticas.

Treinamento contínuo e ajuste dos modelos preditivos também são essenciais para manter a precisão e relevância das previsões em um mercado em constante mudança.

Checklist para aplicação 

Para integrar a análise preditiva ao seu departamento comercial, siga este checklist prático:

1) Colete dados de qualidade:

• Auditoria de dados: Realize uma auditoria completa para identificar e corrigir problemas de qualidade nos dados.
• Fontes diversificadas: Consolide dados de múltiplas fontes, incluindo interações com clientes, dados de vendas, feedbacks e tendências de mercado.
• Manutenção contínua: Estabeleça processos para a atualização e manutenção regular dos dados, garantindo sua relevância e precisão.

2) Escolha a ferramenta certa:

• Avaliação de recursos: Compare as funcionalidades, a escalabilidade e a compatibilidade das plataformas de análise preditiva disponíveis no mercado, como por exemplo: SAS Advanced Analytics, IBM SPSS Modeler, RapidMiner, Microsoft Azure Machine Learning, Alteryx, Tableau, Google AI Platform, KNIME, entre outros.
• Teste piloto: Realize testes pilotos com as ferramentas finalistas para avaliar a adequação às necessidades específicas do seu negócio.
• Treinamento e suporte: Certifique-se de que a ferramenta escolhida ofereça treinamento adequado e suporte contínuo.

3) Integre e analise:

• Integração de sistemas: Certifique-se de que a ferramenta de análise preditiva se integre perfeitamente aos sistemas existentes, como CRM, ERP, força de vendas e outros.
• Modelagem de dados: Trabalhe com a equipe de dados para desenvolver modelos preditivos personalizados que atendam aos objetivos específicos de vendas.
• Validação de modelos: Valide os modelos preditivos usando um conjunto de dados de teste para garantir a precisão antes de aplicá-los em larga escala.

4) Treine sua equipe:

• Sessões de treinamento: Organize workshops e sessões de treinamento para familiarizar a equipe com as novas ferramentas e processos.
• Material de apoio: Forneça manuais, FAQs e recursos online para ajudar na resolução de dúvidas e no aprendizado contínuo.
• Feedback contínuo: Estabeleça um canal de feedback para coletar impressões da equipe e ajustar o treinamento conforme necessário.

5) Ajuste e evolua:

• Monitoramento contínuo: Monitore regularmente o desempenho dos modelos preditivos para identificar e corrigir possíveis desvios ou ineficiências.
• Atualização dos modelos: Atualize os modelos preditivos periodicamente para incorporar novos dados e tendências de mercado.
• Evolução tecnológica: Mantenha-se informado sobre as últimas tendências e avanços tecnológicos em análise preditiva para garantir que sua abordagem permaneça na vanguarda do setor.

Legal né? Com esse checklist fica muito mais fácil aplicar a análise preditiva no seu departamento comercial.

Lembre-se que essa metodologia é mais do que uma tendência; é uma necessidade estratégica para qualquer departamento comercial que deseje se manter competitivo na era digital.

Com as ferramentas certas e uma abordagem focada em dados, as possibilidades são inúmeras e também podem ser extremamente transformadoras. Dê o próximo passo rumo a evolução das suas estratégias de vendas com a análise preditiva.

Nós, do SalesTech Brasil entendemos a importância de estar à frente nas inovações tecnológicas, oferecendo soluções que capacitam as empresas a antecipar o futuro e moldá-lo a seu favor.

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