De acordo com uma pesquisa feita pela IDC Brasil, o mercado de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) possui previsões bastante positivas no Brasil, com expectativa de 5% de crescimento em 2023. Ou seja, as empresas estão utilizando mais inteligência artificial e machine learning para vendas, marketing, entre outros setores.
Principais aprendizados deste artigo:
- O machine learning para vendas analisa dados de clientes e da equipe para fornecer indicadores, métricas e insights para potencializar o negócio.
- Com ele, é possível conhecer o comportamento do cliente, identificar tendências e oportunidades de negócio, elevar a produtividade, oferecer uma melhor experiência ao público, antecipar-se a riscos, otimizar e automatizar processos e melhorar a previsão de vendas.
- O machine learning pode ser aplicado em diversas situações: interação com clientes, otimização de campanhas, identificação de padrões e tendências, otimização de processos, timing de vendas, precificação, pesquisa de satisfação e segurança digital.
- Para implementar um sistema com machine learning na área comercial é preciso identificar as necessidades da empresa e da equipe e, então, buscar soluções completas, como o software de gestão de relacionamento com clientes, o CRM.
- Aprenda mais sobre gestão de equipe e uso de tecnologia com nosso e-book KPIs de Vendas, que fornece os principais indicadores de desempenho para acompanhar regularmente e formar times de alta performance.
Um outro estudo, realizado pela Accenture, revelou que 75% de 1.500 executivos afirmaram que vão aumentar os investimentos em transformação digital devido a dois fatores:
- o acelerado ritmo de mudanças no comportamento e nas preferências do consumidor;
- as alterações climáticas no mundo.
Sem falar que essa pesquisa constatou que as empresas que investem continuamente em soluções tecnológicas possuem alguns indicadores maiores do que as que fazem investimentos pontuais.
Por exemplo, quem investe de forma contínua em transformação digital possui receita 10% maior e 13% a mais de redução de custos.
Quer aprender como revolucionar seus resultados comerciais? Continue a leitura e confira o que é e como funciona o machine learning para vendas, suas vantagens e como usá-lo a favor da otimização dos processos e melhora da performance da equipe!
O que é e como funciona o machine learning para vendas?
O machine learning, que significa aprendizagem da máquina, é um dos braços da inteligência artificial (IA), responsável por desenvolver robôs que aprendem a partir da análise de dados. Quando aplicado na área comercial, contribui com o aumento das vendas por elevar a produtividade, identificar tendências e mitigar riscos.
A partir da coleta e análise de informações de clientes, o machine learning para vendas é essencial para entender o comportamento do consumidor, além de suas necessidades e expectativas.
Ou seja: é extremamente valioso para tornar a tomada de decisão mais estratégica e assertiva.
Sem falar que os algoritmos de machine learning atuam no atendimento básico ao consumidor, impactando sua experiência com a marca. E sabe qual a melhor notícia? Quanto mais interação, maior será o aprendizado da máquina.
Citamos ainda o potencial de identificar boas oportunidades de negócio e guiar sabiamente o cliente pela sua jornada de compra. Isso porque, a aprendizagem da máquina é capaz de enviar a mensagem na hora certa e, claro, pelo canal preferido do consumidor.
Muitas empresas utilizam também a capacidade de analisar dados para oferecer a melhor solução para o cliente. Se ele navegar por um conteúdo sobre aumento de produtividade da equipe, o robô pode enviar mais material sobre o software que fornece indicadores de desempenho, como o sistema de CRM.
As três dimensões do machine learning em vendas
Entenda como o machine learning funciona na melhora dos processos comerciais e da receita do negócio por meio de suas três dimensões:
- Processo de vendas: há coleta, integração e análise de dados sobre cada etapa do processo comercial;
- Aplicação de estratégias: aqui, o machine learning permite que haja testes A/B de vendas e marketing para saber qual ação impacta mais o cliente. E tudo isso com análise concreta de dados;
- Automatização de tarefas: outro ponto essencial que eleva a produtividade e permite que o colaborador foque em tarefas mais estratégicas é a automação de tarefas administrativas, rotineiras e que demandam muito tempo caso sejam feitas manualmente, como cadastro de clientes e elaboração de propostas e contratos.
Isto é: o machine learning orienta todas as ações por métricas e indicadores, fornecendo dados do site da marca, campanhas de e-mail, redes sociais, landing pages, blogs etc.
Vantagens de usar o machine learning para vendas
As principais vantagens de usar o machine learning no setor de vendas são: organização de dados; agilidade e precisão na tomada de decisão; otimização de processos; redução de custos; maior produtividade; identificação de padrões de clientes e colaboradores; conhecimento sobre o público; melhora da experiência do consumidor.
A partir do uso de sistemas inteligentes, é possível integrar dados de diversas fontes e analisá-los em um só local, entendendo como personalizar os produtos e os serviços conforme as características e preferências do público.
Além disso, quem conta com chatbot, oferece um atendimento 24 horas para seu cliente. O que reduz o trabalho mais simples de atendentes, deixando-os focarem nos casos mais complexos.
Leia também: Chatbot para vendas: o que é essa ferramenta e como usá-la para impulsionar o faturamento do seu negócio
Como usar os algoritmos de machine learning nas vendas?
Há diversas aplicações do machine learning na equipe comercial, como interação com clientes, otimização de campanhas de marketing, identificação de padrões, tendências e oportunidades de negócio; abordagem de clientes; captação de leads; previsão de vendas; precificação; aplicação de pesquisas de satisfação; e segurança digital, evitando fraudes.
1. Interação com clientes
O machine learning pode ser encontrado em chatbots ou assistentes virtuais, que promovem um atendimento ágil e eficiente ao consumidor, especialmente para ajudá-lo com questões mais simples.
2. Otimização de campanhas
O machine learning ajuda a aprimorar as campanhas de marketing pois permite um melhor conhecimento sobre o cliente e sua jornada de compra, as preferências do público, a aplicação e análise de testes A/B e a maior personalização nas ações realizadas.
3. Identificação de padrões e tendências
Os algoritmos de machine learning acompanham o comportamento do cliente e identificam padrões e tendências de consumo. O que facilita na hora de recomendar um produto ou serviço e aumentar as chances de conversão.
4. Otimização de processos
A inteligência e o aprendizado da máquina auxiliam a entender gargalos e pontos que precisam de melhoria nos processos operacionais.
5. Timing de vendas
O machine learning pode ser aplicado para entender o momento ideal de abordar os clientes e iniciar a prospecção. Ele avisa em qual etapa do funil de vendas e jornada de compra cada consumidor está para, então, o vendedor saber a hora em que ele está pronto para comprar.
6. Precificação
Os algoritmos também analisam diversos fatores que influenciam o preço de um produto ou serviço, como concorrência, demanda, hora do dia e tipo de cliente que compra cada um deles.
No futuro, a expectativa é que o machine learning consiga realizar precificação dinâmica, acompanhando tendências e sazonalidades.
7. Pesquisa de satisfação
Os sistemas que contam com vertentes da inteligência artificial também identificam problemas e melhorias a partir de pesquisas de satisfação de clientes, fornecendo insights que potencializam o negócio.
8. Segurança digital
Por fim, destacamos que essa aplicação pode ser feita para aumentar a segurança digital e evitar fraudes, por exemplo. O sistema detecta e previne transações fraudulentas antes mesmo de acontecerem. E isso tudo por meio da análise de dados.
Como usar o machine learning para previsão de vendas?
O machine learning para previsão de vendas pode ser usado para analisar dados em busca de padrões e interações com clientes, de tendências de consumo, de variáveis que afetaram compras anteriores e, assim, prever o faturamento e a demanda de produtos e serviços específicos com maior precisão.
Isso é excelente para elaborar estratégias, determinar investimentos e controlar o estoque de modo assertivo, sem gastos extras e perdas desnecessárias.
Entenda melhor como usar o machine learning para previsão de vendas:
- análise das variáveis que impactam as vendas em cada etapa do funil;
- identificar padrões que indicam a alta possibilidade de uma conversão;
- acompanhar indicadores de desempenho da equipe e entender quais habilidades precisam ser desenvolvidas;
- alinhar oferta e demanda;
- gerenciar estoque, logística, produção e planejamento estratégico de mão de obra.
Continue aprendendo: 3 métodos de previsão de vendas para aplicar na sua empresa
Como implementar o machine learning no processo comercial?
Para implementar o machine learning no processo comercial é preciso identificar quais são as necessidades do negócio e, claro, da equipe. Depois, basta descobrir quais processos podem ser automatizados e quais precisam de um monitoramento mais próximo. Ao escolher as métricas, é possível encontrar o melhor sistema para sua empresa.
Por meio de soluções simples e fáceis de usar, como o sistema de CRM, empresas de qualquer setor de atuação ou tamanho são beneficiadas com uma gestão 100% orientada por dados.
O software de CRM para vendas, por exemplo, cria diversos funis de vendas, fornece relatórios completos com métricas e indicadores de performance, permite a completa visualização de um cliente com todo seu histórico de compras e contatos com a marca, entre outras funcionalidades essenciais ao gestor e ao vendedor.
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