Inteligência em vendas: o que você quer saber sobre seus leads?

Ter um processo de inteligência em vendas que municie de informações o suficiente sobre os leads é essencial em processos de vendas. Com essas informações, a prospecção se torna muito mais rica e o vendedor pode, realmente, gerar valor para os leads.

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Qual o volume ideal de informações para um vendedor realmente garantir uma tomada de decisão com inteligência?

Acredito que, como um bom vendedor, você também concorda comigo: quanto maior o volume de informações a respeito do meu potencial cliente, mais preparado eu estarei para desenvolver aquele negócio.

Desde informações a respeito de suas experiências passadas em outras empresas, passando pelos seus atuais desafios no novo cargo, até o ponto específico pelo qual ele está buscando uma solução naquele momento.

Infelizmente, os vendedores que trabalham com alto volume de negócios normalmente não tem tempo para levantar de forma tão específica um contingente grande de informações a respeito de seus potenciais clientes.

Fora isso, em muitas das negociações existe um grande número de stakeholders envolvidos.

• Como trazer maior produtividade para o meu processo sem perder qualidade?
• Que tipo de tarefa eu devo priorizar?
• Qual deal do meu pipeline tem maiores chances de fechamento?
• Que tipo de informações eu preciso avaliar para responder todas as perguntas anteriores?

Algumas dessas perguntas serão respondidas aqui, mas o que você precisa saber é que os vendedores precisam encontrar maneiras mais eficientes de obter informações e utilizá-las da melhor forma possível.

O que será que os vendedores já possuem hoje para ajudá-los durante essa jornada?

• Um bom CRM?
• Alguma plataforma de engajamento em vendas?
• Uma extensa base de dados?
• Machining learning?

Todas essas ferramentas são exemplo do que já pode ser utilizado para trazer mais inteligência em vendas para  as empresas e para seus vendedores.

Normalmente, quando falamos sobre inteligência artificial automaticamente relacionamos o termo com machining learning, ou seja, a máquina aprendendo com ela mesma.

No filme Eu, Robô estrelado por Will Smith, por exemplo, o robô Sonny desenvolve seu mecanismo de aprendizagem de uma maneira tão refinada que o permite ter sentimentos e sensações semelhantes aos humanos.

Até que ponto conseguimos trazer esse tipo de refinamento para o uso de tecnologia focado em inteligência artificial? E como podemos utilizar essa tecnologia para trazer mais inteligência em vendas?

Ferramentas de CRM, de automação de marketing e de engajamento em vendas acumulam uma série de dados a respeito dos leads e das interações dos vendedores com esses potenciais clientes.

Com o passar do tempo, esses dados podem ser utilizados para gerar informações valiosas a respeito de como lidar com os leads ou como otimizar seu processo e ganhar mais eficiência ao longo do tempo.

Cuidado: o mau uso desses dados pode comprometer, e muito, a sua estratégia de prospecção. Em breve, a LGPD será uma realidade aqui no Brasil.

Gerenciamento e priorização de atividades

À medida que criamos um histórico de interações com nossos leads, seja através de fluxos de cadência ou de atividades avulsas, passamos a acumular esse volume de dados e os resultados dessas interações.

Se eu consigo mapear, por exemplo, quais são os melhores momentos para falar com o {{cargo}} de alguma empresa do {{setor}} a respeito de {{tema}}, seria incrível, não?

Você consegue entender, de acordo com seus resultados e do tipo de interação, os momentos em que você obteve sucesso ou não. A partir disso, será que você não consegue chegar a um padrão de sucesso?

É uma possibilidade.

Mecanismos de machining learning e análise preditiva (como o Ozzy) são capazes de desenvolver, através de seus próprios critérios de inteligência artificial, esse tipo de padrão de comportamento.

Inclusive, eles são capazes até de dar dicas sobre como lidar com esses padrões. Por exemplo, o lead acabou de abrir seu email duas vezes. O que você deve fazer?

• Será que você deve ligar imediatamente?
• Será que você deve enviar outro email?
• Será que você deve agendar um follow up para o final do dia?

Uma funcionalidade de inteligência artificial é capaz de dar um direcionamento em relação a qual é a melhor ação a ser tomada e em qual momento você deve fazer isso.

Isso acontece porque, como expliquei ali em cima, com um grande volume de dados as máquinas conseguem enxergar padrões que nós, seres humanos, não somos capazes de encontrar.

Análise de Forecast: previsibilidade e possibilidade de Fechamento

Olhando para o seu pipeline hoje, você consegue prever quais deals têm maiores chances de fechamento? Quais critérios você leva em consideração?

Alguns pontos podem ser levados em consideração, como:

• Problemas;
• Implicações de não resolver esses problemas;
• Necessidade de solução;
• Urgência;
• Engajamento desse lead ao longo de todo o processo.

De acordo com um estudo da Gong, um dos critérios para avaliar as chances que aquele lead tem de fechar um contrato é a rapidez com a qual ele responde seus emails.

Ou seja, quanto mais rápido ele responde, mais engajado ele está no processo e maiores são as chances de fechamento.

A inteligência artificial percebe que o {{cargo}} na {{empresa}} do {{setor}} respondeu meus três últimos emails em 43 minutos, contando o intervalo entre o envio e a resposta recebida. Isso é rápido?

• Baseado em todas as respostas recebidas por empresas do mesmo {{setor}}, isso é rápido?
• Baseado em todas as respostas recebidas por leads do mesmo {{cargo}}, isso é rápido?
• Quais são as chances de fechamento diante desse intervalo de tempo e de acordo com as características desse lead?

O uso de inteligência artificial para entender quais leads têm as maiores chances de fechamento ajuda a entender quais negócios priorizar e como priorizá-los.

Além disso, facilita o forecast, tanto para o vendedor entender quais são suas chances de fechamento, quanto para o gestor ter mais visibilidade do pipeline do seu vendedor.

Treinamento em Vendas

Algumas empresas já utilizam a inteligência artificial para analisar as calls de seus vendedores e entender quais são os pontos altos e baixos daquela conversa.

A Gong, que já citei por aqui, é especialista nisso. Através de um algoritmo próprio, ela analisa as interações entre lead e vendedor durante uma call.

O objetivo dessa análise é gerar insights poderosos, tanto para o vendedor quanto para o gestor, a fim de estruturar um treinamento direcionado e específico para os erros e acertos daquelas calls.

O Ozzy, por exemplo, cria tarefas baseadas em alguns padrões específicos identificados nos leads, as chamadas Ozzy Tasks.

É importante garantir, ao longo dos treinamentos em vendas, que todos os seus vendedores estejam preparados para lidar com essas ações, mantendo o foco em aumentar suas taxas de conversão.

Inclusive, as ações criadas pelo Ozzy convertem 27% a mais que ações normais.

Conclusão

A tecnologia substitui o ser humano durante o processo?

Fato é que a tecnologia chega para somar a capacidade humana, mas está longe de substituir a presença do ser humano em um cenário de vendas complexas.

Automação, inteligência artificial, machine learning, entre outros, são essenciais para aperfeiçoarmos nossos processos e trazermos mais eficiência.

Porém, alguns pontos como inteligência emocional, empatia, geração de rapport e autoconhecimento do vendedor, estão longe de serem substituídos por tecnologia.

Sendo assim, não deixe de aplicar as tecnologias certas para otimizar seu processo. Busque entender quais são as melhores ferramentas para aumentar sua produtividade e a sua inteligência em vendas.

Fora isso, capriche nas conversas com seus leads. Eu nunca fechei uma venda usando apenas tecnologia, o uso da capacidade humana em vendas complexas é essencial.

Deixe a tecnologia fazer sua parte, mas, ao entrar em cena, abra a caixa de ferramentas e use todas suas habilidades para trazer aquele cliente para dentro!

#powertosalespeople

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