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3 tendências de ciência de dados que podem impulsionar vendas

Déborah Oliveira

06/07/2015 às 10h48

3 tendências de ciência de dados que podem impulsionar vendas
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Ciência de dados é uma das maiores tendências no mundo dos negócios. Para muitas equipes, no entanto, o conceito continua a ser uma caixa preta. Posicionada na interseção de engenharia e estatística, muitas vezes as pessoas somente pensam na ciência de dados como uma disciplina intimamente ligada à TI, marketing, análise e produto. Imaginam algoritmos complexos, desarrumado conjuntos de dados e linhas infinitas de códigos estatísticos.

A ligação direta entre a ciência e as vendas de dados é uma vertente muitas vezes ignorada pelas pessoas ao ouvirem o termo. Modelos, conjuntos de dados e previsões de tendências são sobre pessoas e processos, não números. 

Programas de ciência de dados podem ajudar os líderes de vendas a executar suas operações de forma mais eficiente, concentrar esforços nas perspectivas corretas de vendas, e descobrir oportunidades perdidas. Abaixo, veja três tendências, apontadas pelo site The Next Web, que um líder da área de vendas deve saber para impulsionar os resultados.

1. Capacidade de gerar previsões de vendas precisas, mais rapidamente
Para organizações grandes e complexas, as previsões de vendas são críticas, mas podem ser um processo moroso. É comum que companhias passam meses e gastem milhares de dólares na análise dos dados, sem dar às equipes de vendas tempo suficiente para colocar as descobertas em prática.

Reconhecendo a lacuna entre informação, insight, e capacitação, empresas como a Cisco encontraram novas maneiras de analisar os dados mais rapidamente. Nos últimos anos, a empresa construiu uma coleção de 60 mil modelos de propensão de compra de produtos que ela usa para prever a demanda por produtos que vão de roteadores para telefones IP a servidores blade. A fabricante usa esses modelos para ajudar as equipes de vendas a se concentrar em iniciativas de maior rendimento. 

Em 2014, a Cisco começou a usar uma nova tecnologia chamada H2O, que permite aos cientistas de dados construir, validar, testar e executar modelos mais rapidamente. A companhia pode agora executar seus 60 mil modelos de propensão de compra em questão de horas, dando às equipes de vendas mais tempo para aprender, criar materiais de capacitação, e se envolver com clientes potenciais.

2. Previsão para transformar análises em otimização da pergunta “e se?”
Relatório recente da Forrester aponta que o campo da análise preditiva é cada vez mais generalizado e que as ferramentas estão mais acessíveis do que nunca para as empresas. Companhias com a capacidade de criar previsões precisas terão claras vantagens competitivas.

Reconhecendo essa tendência, alguns fornecedores de tecnologia estão criando ferramentas que agilizam o gap entre a "análise" e a predição baseada em cenários. Em vez de tendências de modelagem, as empresas podem usar o software para testar cenários e otimizar investimentos em canais.

Um exemplo é plataforma MarketShare Decision Cloud, ferramenta que ajuda as equipes de marketing a determinar onde investir seus esforços e recursos. CMOs, gerentes de campanha, e analistas podem usar esse software para avaliar vários cenários antes de tomar uma decisão.

3. Oportunidade de contar uma história mais forte usando dados licenciados
Empresas estão, muitas vezes, limitadas às suas perspectivas ao avaliar seus clientes e clientes potenciais. É aqui que entram os dados licenciados, conjunto de dados de terceiros que podem ajudar a criar análises mais abrangentes, consolidadas e precisas.

A NetProspex, por exemplo, mantém registros de dados de contatos de clientes. Vendas, marketing e equipes de capacitação podem trabalhar com a solução para fazer uma interseção com seus dados. Esse processo permite que as equipes identifiquem "dados ruins" em seus CRMs mais cedo, aumentando a pontuação de remetentes e taxas de desempenho.

Ao usar tecnologias do tipo, companhias podem ver claramente quais dados estão desatualizados ou incompletos, completando, assim, informações internas com uma visão adicional.

Claro que nesse cenário é preciso verificar a qualidade dos dados para tomar decisões. Independentemente disso, há uma área clara de oportunidade para os líderes de vendas que querem oferecer experiências mais personalizadas para seus prospects e clientes existentes.

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