Diante do dinamismo atual do mercado, como prospectar clientes? Essa é uma pergunta muito frequente entre profissionais de vendas e gestores comerciais.
Segundo uma pesquisa recente, os maiores dilemas dos vendedores dedicados à prospecção de negócios são:
- Identificar em tempo hábil os gatilhos/sinais de vendas que indicam problemas a serem resolvidos;
- Identificar contas-alvo (perfil ideal de consumidor);
- Qualificar e abordar prospects no momento ideal.
Essa realidade está muito ligada às incertezas atuais dos mercados, fortemente potencializadas pela pandemia de COVID-19, entre outras questões macros. Além disso, no nível da gestão comercial, muitas organizações ainda não lidam de maneira estratégica com dados de leads.
Por isso, neste artigo te ajudaremos a prospectar clientes apesar das dificuldades, empregando uma estratégia de inteligência de dados!
Inteligência de dados aplicada à prospecção de clientes
Quando se pensa em como prospectar clientes, muito se fala em lidar com as objeções dos prospects. No entanto, antes mesmo de conseguir entrar em contato com essas pessoas, os vendedores enfrentam dificuldades.
Afinal, a falta de dados atualizados e confiáveis dos leads costuma ser um grande problema. Por conta disso, os profissionais perdem muito tempo pesquisando informações — uma média de mais de 400 horas anuais, segundo levantamento da Mckinsey.
Entretanto, assim como em todos os demais processos de negócios, quem faz prospecção precisa de bons registros sobre as características dos potenciais clientes, histórico de negociações, necessidades etc.
Sendo assim, uma tática precisa ser adotada na área de vendas: o enriquecimento de dados. Você já conhece esse conceito? Ele surgiu de uma problemática com a qual as empresas estão lidando bastante ultimamente: muitas vezes, o desafio não está na falta, mas na qualidade das informações disponíveis sobre leads.
Enriquecimento de dados
O enriquecimento de dados é um conceito sob o qual estão abrigadas diversas técnicas para refinar, completar e atualizar registros. Esse tratamento normalmente começa pela fusão de uma fonte externa autorizada com um banco de dados já existente. Em seguida, é hora de aprimorar as informações.
Entre as finalidades do enriquecimento de dados, essas duas são as mais comuns:
- Limpeza: remoção de entradas imprecisas, desatualizadas e corrompidas dos conjuntos de dados do cliente;
- Acréscimo: envolve a atualização de registros incompletos ou obsoletos com informações corretas e atualizadas.
Com o enriquecimento de bases de dados é possível ter um maior conhecimento a respeito de leads e prospects e garantir que as informações captadas e armazenadas pela empresa sejam mais confiáveis.
Também é correto afirmar que o enriquecimento torna os dados brutos mais úteis, ricos e detalhados. Dessa forma, fica mais fácil personalizar abordagens comerciais e campanhas de marketing. Em outras palavras, por meio dessa técnica é possível enxergar os leads de forma mais profunda e conversar diretamente com seus desejos e necessidades.
Em suma, o enriquecimento de dados contribui para a melhoria dos esforços de lead scoring (qualificação de leads), identificação de perfis ideais de consumidores (Ideal Consumer Profile – ICP).
Além disso, com dados enriquecidos, os gestores e supervisores de vendas têm mais insumos informacionais para planejar campanhas de prospecção (como distribuição de carteira, produção de scripts de vendas, etc.) e indicadores, a fim de traçar metas realistas de fechamentos de negócios.
Vantagens do enriquecimento de dados
Ao pensar em como prospectar clientes, podemos concluir que o enriquecimento de dados é uma estratégia muito proveitosa. Entre os benefícios obtidos com essa técnica, destacam-se:
- conhecimento aprofundado de características, necessidades, desejos e comportamentos de prospects;
- melhorias na captação e na qualificação de leads;
- redução do tempo perdido pelos vendedores na pesquisa de potenciais clientes;
- aumento da produtividade do time de vendas — que recebe leads mais qualificados e avança nos contatos comerciais;
- abordagens comerciais mais assertivas;
- melhorias na experiência dos prospects — que já são contatados com um discurso certeiro, sem perguntas excessivas, por exemplo;
- aumento das vendas e, consequentemente, da lucratividade do negócio.
Como implementar na prática esse tipo de prospecção de clientes
Até aqui, vimos que a reflexão de como prospectar clientes diante dos desafios atuais requer um olhar mais analítico. Agora, como implementar isso na prática? Confira, a seguir, algumas dicas!
Capte e armazene dados
Normalmente, os processos de captação e nutrição de leads são permeados por dados, mas nem sempre analistas de marketing e vendedores compartilham registros, por exemplo.
Para melhorar isso, duas frentes devem ser consideradas:
- Comece fazendo a integração sistematizada de marketing e vendas para que o intercâmbio informacional se torne contínuo e confiável.
- Em seguida, implemente soluções analíticas como CRM, plataformas de Inbound Marketing, entre outras, para captação e registros de dados sobre leads — posteriormente, elas poderão ser integradas a softwares de enriquecimento de dados.
Aplique o enriquecimento de dados
Com mais capacidade de captar e armazenar dados sobre os potenciais clientes, o próximo passo é elevar a qualidade das informações. Isso, conforme já apontamos, pode ser feito por meio de soluções e serviços de enriquecimento de dados.
Aqui estão conselhos muito úteis para iniciar o enriquecimento da base de dados para fins de prospecção:
- Defina suas necessidades: dados estranhos podem introduzir distrações e confusão, por isso é contraproducente enriquecer os dados existentes com informações desnecessárias para atingir os seus objetivos. Antes de enriquecer seus dados, certifique-se de quais deles você realmente precisa e para que vai usá-los.
- Avalie seu conjunto de dados: você deve avaliar a qualidade, a integridade e a precisão de seus dados existentes antes enriquecê-los. Portanto, descubra onde estão as lacunas nos registros para não perder tempo classificando dados redundantes e desnecessários.
- Segmente o público-alvo: quanto mais você restringir e “apertar” seus conjuntos de dados para focar em segmentos-alvo específicos, maior será o seu retorno sobre o investimento (ROI) nas atividades de enriquecimento de dados.
Também é bom saber que já existem no mercado algoritmos de aprendizado de máquina que, quando executados continuamente, agilizam bastante o enriquecimento de dados. Essas aplicações combinam e mesclam registros muito mais rápido do que um administrador de dados humano.
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Aposte na continuidade desse processo
Também é fundamental saber que o enriquecimento não é algo que se executa uma vez apenas. Trata-se de um processo de constante aprimoramento, à medida que os próprios profissionais dão feedbacks sobre as informações que estão recebendo.
Além disso, é preciso ter em mente que os dados envelhecem rapidamente na economia dinâmica atual. Isso porque as pessoas mudam de endereço, de emprego, transferem-se entre departamentos em seus trabalhos e assim por diante. Repare, então, que os dados acionáveis podem se tornar completamente obsoletos em questão de dias e geralmente sem aviso prévio.
Em suma, o enriquecimento deve ser um processo que persiste ao longo da vida útil dos dados, revisando, atualizando e atualizando conforme necessário.
Invista na capacidade analítica da equipe
Por fim, tenha em mente que ferramentas e técnicas podem não ser suficientes se a força de vendas não tiver capacidade analítica. Ou seja, os profissionais devem saber operar os sistemas e, principalmente, interpretar relatórios e tomar boas decisões com agilidade.
Como fazer isso? Comece pela conscientização sobre o tema. Também é possível elevar as habilidades de análise de dados dos vendedores investindo em treinamentos e cursos.
Outro fator que deve estar claro para o time é: os clientes sabem que seus dados estão disponíveis. Embora eles possam ter sentimentos confusos sobre ver suas informações sendo usadas para fins de prospecção, há uma expectativa de que vendedores que realmente desejam fechar negócios façam seu dever de casa. Em outras palavras, os consumidores sentem-se menos invadidos quando recebem propostas atenciosas e personalizadas.
Resumindo…
A prospecção de clientes, cada vez mais, exige inteligência de dados. E, se por um lado, já há excelentes ferramentas tecnológicas para lidar com isso, é preciso prestar atenção na qualidade das informações que as mesmas fornecem.
É por isso que toda organização que visa guiar a gestão de vendas por dados deve procurar maneiras de enriquecê-los. Afinal, isso ajuda a driblar problemas que assombram muitos vendedores diariamente, inclusive impactando negativamente a produtividade.
Quando se alcança uma prospecção de clientes mais analítica e inteligente, os benefícios são mais palpáveis, como:
- otimização de tempo da equipe na geração das listas;
- prospects mais qualificados de acordo com o tier e o ICP;
- priorização dos leads com maior chance de conversão e maior potencial de venda;
- bases de CRM sempre atualizadas e com dados confiáveis;
- eficiência geral das vendas e forecast.
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