IA está mudando as vendas

Volume 6 Nº 4 (2018) REGEM ago 2018

ISSN 2763-8022 (International Standard Serial Number)

por Prof. Saulo Carvalho

*direitos reservados ©. Texto com liberdade de citação: CARVALHO, Saulo Henrique

A aplicação de algoritmos de IA (Inteligência Artificial) para fomentar vendas deve ser entendida na verdade com as seguintes perguntas: Como ajudar meus clientes a melhor encontrarem aquilo que eles precisam? E, em outras vezes, como ajudar meus clientes a encontrarem aquilo que precisam mas talvez ainda não saibam disso? 

A utilização de Inteligência Artificial para esse propósito deve obedecer entendimentos sobre como se dá o processo comportamento de compra do consumidor: Reconhecimento do Problema, Busca por informações, Avaliação das informações, Compra e Comportamento pós compra caracterizado pelo trauma (o trauma aqui significa que toda compra necessita de gatilhos de reafirmação da tomada de decisão).

Também é fundamental entender: MARKETING não é publicidade!

Quando Inteligência Artificial é utilizada com base nesses conhecimentos, vender mais e melhor será com certeza um óbvio desdobramento.

Prof. Saulo Carvalho

As empresas estão usando todas as formas inovadoras possíveis de IA para progredir nos negócios. Se você já procurou um filme para assistir na Netflix, a Inteligência Artificial (um algoritmo de recomendação) foi, sem dúvida, usada em sua escolha. Se você comprou na Amazon, sua decisão também foi influenciada pela IA (por meio de um algoritmo de associação). Se você já chamou um Uber, a IA (um algoritmo de localização) foi usada para encontrar rapidamente um carro nas proximidades. Se você já pensou em um produto ou em suas férias e teve a impressão de que aquilo surgiu de repente em sua página de pesquisa ou em sua caixa de entrada de e-mail, posso garantir que isso foi baseado na IA (um algoritmo de classificação) que monitora sua atividade online.

Esses mesmos tipos de algoritmos de IA podem ser usados a fim de potencializar o processo de tomada de decisões de qualquer empresa, ajudando você a fazer melhores projeções. Com base em pesquisas para meu livro Sales ex machina: how artificial intelligence is changing the world of selling, aqui estão cinco áreas específicas em que os algoritmos de IA podem ser aproveitados para contribuir com o crescimento de sua empresa, colaborando para o aumento de vendas de sua equipe:

Otimização de preço: saber que desconto dar a um cliente, se for o caso, é sempre uma situação delicada. Você quer fechar negócio, e ao mesmo tempo, quer vender pelo máximo valor possível. Hoje, um algoritmo de IA pode dizer qual deve ser a taxa de desconto ideal para uma proposta, a fim de garantir que você tenha maiores chances de efetivar a venda, observando as particularidades de cada transação anterior que foi efetuada ou perdida. As análises podem incluir: tamanho da transação em termos de valor em dólar, conformidade com a especificação do produto, número de concorrentes, tamanho da empresa, território ou região, setor do cliente, receita anual do cliente, empresa pública ou privada, nível dos tomadores de decisão (influenciadores) envolvidos, periodicidade (por exemplo, segundo trimestre versus quarto trimestre), cliente novo ou antigo etc.

Previsão: os gerentes de vendas enfrentam o difícil desafio de tentar prever onde haverá queda no número total de vendas de sua equipe a cada trimestre. Usando um algoritmo de IA, agora podem prever com alto grau de precisão a receita do próximo trimestre, o que operacionalmente resulta em um melhor gerenciamento de estoque e de recursos.

Upselling e cross-selling: A maneira mais rápida e econômica de aumentar sua receita bruta é vender mais para sua base existente de clientes. Mas a pergunta de um milhão de dólares é: quem tem maior probabilidade de comprar mais? Você pode gastar muito dinheiro em marketing com aqueles que não comprarão, ou pode usar um algoritmo de IA para ajudar a identificar quais de seus clientes já existentes têm maior probabilidade de comprar uma versão melhor do que aquela que possuem atualmente (upsell) e/ou quais estão mais propensos a querer receber uma proposta de um produto completamente novo (cross-sell). O resultado final é um aumento na receita e uma queda nos custos de marketing.

Pontuação de clientes potenciais (leads): um vendedor com um vasto pipeline de vendas de clientes potenciais qualificados precisa tomar decisões diariamente, ou mesmo de hora em hora, sobre os pontos em que vai concentrar seu tempo quando se trata de fechar negócios para atingir sua cota mensal ou trimestral. Muitas vezes, esse processo de tomada de decisão baseia-se no instinto e em informações incompletas. Com a IA, o algoritmo consegue compilar o histórico de informações sobre um cliente, utilizando postagens de mídia social e histórico de interação com o vendedor (por exemplo, e-mails e mensagens de texto enviadas, mensagens de voz deixadas etc.) e classificar as oportunidades ou os potenciais clientes no pipeline de acordo com suas chances de concluir o negócio com sucesso.

Gerenciamento de desempenho: todos os meses, cabe aos gerentes de vendas avaliar os pipelines de receita de cada um de seus vendedores com o objetivo de promover negócios que poderiam estagnar ou, pior ainda, fracassar. Usando a IA, os gerentes de vendas agora podem usar painéis para visualizar que vendedores provavelmente atingirão as cotas e que ofertas pendentes têm boa chance de serem fechadas. Esse recurso permitirá a um gerente concentrar sua atenção nos vendedores-chave e nas respectivas negociações que ajudarão a empresa a atingir sua cota.

Em cada um dos cinco exemplos acima, a quantidade de dados coletados utilizados aumentará a capacidade do algoritmo de fornecer uma previsão mais precisa, direcionando melhor as ações. Isso é fundamental. A importância de qualquer previsão reside na forma de utilizá-la para orientar o comportamento de um vendedor ou gerente a fim de melhorar os resultados finais da empresa.

Se você optar por aproveitar o poder da IA em sua própria equipe de vendas, por onde começar?

Antes de mais nada, identifique os diferentes conjuntos de dados existentes em uma empresa que podem ser combinados para fornecer uma visão mais completa da base de clientes. Por exemplo, o departamento de vendas obviamente tem dados do histórico de compras, e o de marketing dispõe de análises de sites e dados de campanhas promocionais (por exemplo, taxas de resposta de clientes). A combinação desses conjuntos de dados pode permitir que um algoritmo de IA faça previsões melhores sobre quem conta com maior probabilidade de responder a uma oferta.

Esses conjuntos de dados precisam ser combinados com uma plataforma de Customer Relationship Management (CRM, na sigla em inglês) — por exemplo, Saleforce.com, Microsoft 365, Zoho e muitas outras — que servirá como repositório para todas as transações e interações do cliente. Essas plataformas de CRM têm ferramentas que permitem analisar os conjuntos de dados por amostras e gerar os tipos de previsões mencionados nos cinco exemplos acima. (Um número cada vez maior de empresas de CRM está adicionando “inteligência” como parte de suas opções de plataforma. Por exemplo, a Salesforce.com agora tem um “App Exchange” em que você pode comprar plug-ins de IA, como a Neuralytics da InsideSales.com, para gravar, armazenar e analisar chamadas telefônicas.)

O desafio para qualquer empresa é sempre encontrar novas maneiras de aumentar sua receita, reduzir custos e expandir a participação de mercado, ao mesmo tempo, minimizando os riscos. Tornou-se evidente para as empresas de ponta que aproveitar o banco de dados interno existente e usar a IA para explorá-lo à procura de novas oportunidades permitirá que o façam com prudência. Se os dados forem de fato o novo petróleo, as empresas que conseguirem capturar os dados, analisá-los e gerar insights úteis vão contar com vendedores que conseguirão fechar mais negócios com maior frequência.

Citação a CARVALHO, Saulo Henrique.

Professor Mestre Saulo Carvalho é Mestre em Gestão e Planejamento (UNITAU) stricto-sensu. Pós-Graduado em Comunicação e Marketing Empresarial (UMESP) lato-sensu, Graduado em Administração de Marketing (UMESP). Admitido em regime especial ao Doutorado sobre Pesquisa Operacional (ITA – Instituto Tecnológico de Aeronáutica e Universidade Federal de São Paulo).

Consultor empresarial com atuações no Brasil e América Latina. Ministra disciplinas de Administração, Marketing, Pesquisa e Planejamento Estratégico aos cursos superiores de Administração, Marketing e Engenharia. É pesquisador sobre Gestão, Marketing e Ambiente Econômico. Desenvolve e aplica pesquisas científicas sobre Gestão e Marketing.

Lattes CNPq: http://lattes.cnpq.br/4888421957045803

Fonte: 

http://hbrbr.uol.com.br/ia-vendas/