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Como a análise preditiva pode aumentar suas vendas

24 de julho de 2019

Se você trabalha com marketing ou vendas, certamente já ouviu falar sobre análise preditiva, não é? Com cada vez mais empresas adotando essa nova tecnologia, é hora de entender o que são análises preditivas e como elas podem ajudá-lo a aumentar suas vendas.

De maneira simples, a análise preditiva de vendas trata de aproveitar dados históricos para fazer previsões sobre os resultados futuros. A ideia de analisar dados antigos para entender o que pode acontecer no futuro não é novidade. No entanto, os avanços da tecnologia criaram uma estrutura que permite que vastos armazenamentos de dados sejam agregados e analisados sem a necessidade de inúmeras horas de trabalho humano.

Quer entender melhor como a análise preditiva contribui para aumentar suas vendas? Então confira ao longo deste artigo.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva usa dados históricos para prever eventos futuros. Normalmente, os dados históricos são usados para construir um modelo matemático que capture tendências importantes. Esse modelo preditivo é, então, usado nos dados atuais para prever o que acontecerá a seguir ou sugerir ações a serem tomadas para obter resultados ideais.

Imagine que você trabalhe com um software contratado através de assinaturas mensais – semelhante ao Spotify ou Netflix. Ao analisar os dados de retenção dos clientes, você pode notar que existe uma tendência maior da contratação de um plano mais completo entre os consumidores que são assinantes entre 4 e 12 meses. Com base nessa informação, você pode executar ações focadas nesse público.

Na prática, a análise preditiva usa algoritmos complexos que analisam sistemas de big data para identificar pontos comuns em direção a um determinado objetivo. Em termos de vendas, esses algoritmos costumam trabalhar com grandes volumes de dados dos softwares usados pelas equipes de vendas. Isso significa que todos os dados do seu CRM podem ser analisados para que sejam extraídas informações mais completas.

Essa análise pode ser cruzada com as diferentes ações colocadas em prática pelo seu negócio – como e-mail, dados de conversação ou mídias sociais – para identificar os principais fatores que influenciaram as decisões de compra. Uma vez que você perceba o que realmente funciona, com provas baseadas em dados, você pode direcionar sua equipe para se concentrar naquelas áreas de sucesso, em vez de desperdiçar seu tempo com estratégias pouco efetivas.

Benefícios de explorar a análise preditiva

Ao aplicar a análise preditiva nos negócios, os riscos podem ser reduzidos significativamente, pois as decisões serão tomadas com base em dados, e não apenas suposições não comprovadas baseadas em instintos ou em impressões não fundamentadas.

Por isso, a análise preditiva, se implementada adequadamente, pode influenciar em toda estratégia de marketing e vendas. Todas as ações de relacionamento com o cliente podem se beneficiar de informações mais precisas – desde a atração do público até a sua fidelização. À medida que os leads gerados se transformam em clientes pagantes, os dados coletados desses novos clientes influenciam as próximas ações executadas. Veja algumas das aplicações da análise preditiva:

  • Geração de leads qualificados;
  • Informações sobre o perfil do seu cliente ideal;
  • Dados para segmentação de campanhas;
  • Aprimoramento da distribuição de conteúdo;
  • Previsão precisa do Life Time Value;
  • Mais informações para reduzir o churn rate;
  • Descoberta de oportunidades de up-sell e cross-sell;
  • Informações para ajustar produtos ou serviços de acordo com os gostos do cliente;
  • Dados sobre os melhores canais para alcançar o público.

Como a análise preditiva contribui para aumentar suas vendas?

Quando bem aplicada, a análise preditiva pode contribuir para aumentar suas vendas de diversas maneiras diferentes. Veja quais são as principais delas:

1. Uso das preferências do cliente para personalizar o conteúdo

Você já acessou uma loja virtual e recebeu a indicação de vários produtos que realmente chamaram a sua atenção? Principalmente no comércio eletrônico, a análise preditiva é muito explorada para prever o que os visitantes desejam comprar com base em seus perfis demográficos e psicográficos. Usando a combinação de informações de visitantes com o comportamento de navegação e compra, as empresas podem aumentar o engajamento ao fornecer conteúdo e anúncios altamente personalizados e altamente segmentados.

Entretanto, essa possibilidade possui inúmeras aplicações. Enquanto a Amazon aproveita o poder da análise preditiva para sugerir produtos e gerar vendas, a Netflix usa esse mesmo mecanismo para recomendar filmes e programas. Já uma grande indústria poderia identificar os padrões nos produtos comprados pelos seus clientes para fazer sugestões mais certeiras.

2. Up-sell e cross-sell de novos produtos para clientes existentes

Aumentar o Life Time Value (LTV) do seu cliente está entre os principais objetivos para a maioria das empresas atualmente. As equipes de marketing e vendas entendem que é o potencial de longo prazo de um cliente que determina sua importância para os resultados da empresa – e não necessariamente o valor das vendas iniciais.

Por causa disso, é possível explorar a análise preditiva para realmente maximizar o LTV para os clientes existentes. Isso significa prestar atenção às tendências e padrões indicativos de oportunidade para os vendedores.

Se, por exemplo, suas ferramentas de análise preditiva tomarem nota de uma série de vídeos que, quando assistidos, muitas vezes levam a uma oportunidade potencial de venda cruzada, os representantes de vendas podem ser notificados para acompanhamento imediato sempre que um cliente existente assistir a essa sequência de vídeos.

3. Retenção de clientes

Reduzir o churn rate de clientes é uma das maneiras mais fáceis de aumentar a receita da empresa. Ao contrário da conversão de novos clientes, a retenção dos clientes não exige tantos esforços dos profissionais de marketing e vendas – afinal, a venda já foi feita. Em vez disso, basta garantir que o cliente continue percebendo todo o valor dos seus produtos ou serviços.

Acompanhando a atividade dos clientes, a análise preditiva pode prever o comportamento dos possíveis riscos de perda de clientes. Assim como no up-sells, as plataformas de análise preditiva podem notificar os vendedores de gatilhos que alertam sobre potencial inatividade, indicadores de desempenho abaixo do padrão ou até mesmo menções nas mídias sociais. Assim, o vendedor pode tomar medidas imediatas.

4. Otimização do gerenciamento de estoque

A análise preditiva também está sendo usada por empresas de sucesso para melhorar as operações de gerenciamento de estoques. Com base nos dados gerados, é possível prever com precisão a demanda de determinados itens para otimizar o reabastecimento de estoque. Caso contrário, uma empresa pode se ver em situações em que estão armazenados muitos itens que os clientes não desejam, enquanto estão constantemente esgotados os produtos necessários para cobrir a demanda.

5. Previsão do comportamento do comprador

A análise de Big Data realmente brilha quando usada para prever o comportamento futuro. Comportamentos passados ​​de compra de clientes podem ser analisados rapidamente para prever como os clientes de sua empresa podem responder a futuras ofertas. Ou seja, a análise preditiva também pode ser usada para comparar e prever resultados de diferentes promoções e campanhas de marketing.

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