Big Data no processo de vendas

Big Data é o conjunto de metodologias usadas para capturar, armazenar e processar um grande volume de informações de diferentes fontes com o objetivo de acelerar o processo de tomada de decisão e com isso trazer vantagem competitiva. Os diferentes tipos de informações podem ser classificados em:
 

• Estruturadas - Tabela de um SGBD e planilhas
• Semi estruturadas - Arquivos Json e XML
• Não estruturadas - Livros, redes sociais, vídeos, imagens e gravações

Esses dados e estatísticas, uma vez reunidos em um mesmo local, permitem que diversas informações sejam complementadas e identificadas para fazer projeções. Dentre as técnicas de projeção, podemos destacar:

• Projeção de Vendas: Previsão de qual será a receita da empresa em determinado período do ano.
• Projeção baseada em experiências passadas: Nesta previsão, são analisadas as vendas passadas (mínimo de 6 meses e ideal de 12 a 18 meses) e observada se houve alguma campanha, ação, lançamento de produto ou sazonalidade que podem ter afetado o número das vendas.
• Projeção baseada no mercado: É usada quando a empresa é afetada pela sazonalidade ou irá lançar um produto novo no mercado. Esta análise utiliza informações de um negócio semelhante, da mesma área de atuação, tamanho e localização.
• Projeção baseada na margem de contribuição: Indica quanto do valor líquido após as vendas está disponível para pagar as despesas fixas e qual é a taxa de lucratividade.

Outra forma de utilizar esses dados é no próprio processo de vendas:
 

• Mapeamento da jornada de compra: Consiste na experiência do potencial cliente desde o primeiro contato com a empresa, durante o período de qualificação até o fechamento da venda e fidelização. A identificação de momentos determinantes é crucial para a estratégia de ofertas e mapear a experiência do usuário.
• Criação de ofertas personalizadas: Neste caso, o diferencial é permitir que o cliente receba as ofertas e contatos mais direcionados para necessidade dele e não informações genéricas, fazendo com o que contato seja mais pessoal e eficaz.
• Diminuição do Churn: O Churn é a porcentagem de clientes que pagam por um serviço ou produto de forma periódica. A diminuição deste indicador significa a perda de clientes que são fiéis a marca e por algum motivo deixaram de comprar. Diversos comportamentos podem indicar a intenção do cancelamento ou a perda deste cliente sendo eles: curtir a página do concorrente, aumento das reclamações do SAC e o aumento de avaliações negativas na página da empresa ou redes sociais.
• Fidelização de clientes: A fidelização permite uma relação de longo prazo e mais lucrativa com o consumidor. Para isso, é necessário conhecer as necessidades individuais e realizar ações direcionadas a elas, integrar o histórico de compras para realizar recomendações mais interessantes e sugerir e ofertar em momentos mais apropriados, aumentando a assertividade dos contatos.
• Cross-Selling: É a venda casada entre produtos e serviços. A análise do carrinho de compras pode indicar quais produtos podem ser vendidos em conjunto em uma promoção, por exemplo.
• Análise do carrinho de compras: Ajudando a detectar padrões de consumo que podem ser usadas em recomendações e reduzir o Churn.
• Upsell: Quando o cliente está prestes a comprar um produto e ele recebe uma oferta para um produto similar porém de uma categoria acima.
• Detecção de fraude: Este processo busca padrões para reconhecer a ocorrência de fraudes que já ocorreram e buscar análises para prever eventos fraudulentos antes que eles ocorram. Evitando um possível cliente mal intencionado que possa se aproveitar do fluxo de vendas de uma empresa.

As próprias empresas já possuem as informações necessárias, ou formas para captar essas informações para realizar essas análises e competir no mercado. E você, já está utilizando esses dados a favor de sua empresa ou cliente?