No mundo competitivo das vendas B2B, a segmentação inteligente de clientes é essencial para aumentar a eficiência comercial e maximizar os resultados. Com o uso de Business Intelligence (BI), as empresas podem identificar padrões de comportamento de compra e prever necessidades para alocar recursos nos clientes de maior potencial.
Neste artigo, exploramos como usar BI para segmentar e priorizar clientes estrategicamente, garantindo que sua equipe de vendas direcione esforços para as oportunidades mais lucrativas e promissoras.
O que é Business Intelligence aplicado a vendas?
Business Intelligence refere-se ao uso de dados, análises e ferramentas tecnológicas para melhorar a tomada de decisão. No contexto de vendas, ele ajuda a monitorar a performance individual de cada vendedor na relação de vendas com cada cliente da sua carteira, identificar oportunidades e prever tendências de mercado. O BI se baseia em três pilares principais:
Coleta e armazenamento de dados - Informações relacionadas a todo histórico de compra e atendimento de cada cliente, seus comportamentos de compra em relação aos aspectos de sazonalidade do seu setor de atuação, os principais tipos e quantidades de produtos comprados, o valor médio de compra e todos os dados financeiros, logísticos e operacionais presentes em toda interação e análise de mercado. Além disso, tão importante quando os dados de comportamento de compras dos nossos clientes, é fundamental nesse processo, coletar as informações relacionadas ao comportamento de vendas de cada vendedor, ou seja, suas ações de cross selling, up selling, prospecção de novas contas, cobertura, positivação e retenção da sua carteira e todos os dados financeiros decorrentes dessas ações. Todas essas informações oferecem a oportunidade de desenvolver uma análise descritiva desses dados, nos permitindo olhar de forma assertiva para o que foi realizado e buscar a partir desses resultados, reestruturar ou organizar novos planos de ações táticos para garantir a entrega dos resultados propostos no plano estratégico de vendas.
Análise preditiva – Se dá a partir do uso de algoritmos que são capazes de identificar padrões de comportamento de compra e de vendas e prever demandas futuras.
Por exemplo:
Imagine um vendedor com uma meta mensal de R$ 600.000,00 em uma operação de 22 dias úteis. No 15º dia útil do mês, seu pipeline já registrou um faturamento de R$ 380.000,00. Embora, à primeira vista, esse número sugira um possível déficit em relação à meta proporcional do período, um sistema baseado em Business Intelligence pode oferecer insights mais precisos e estratégicos.
Ao analisar o histórico de vendas dos últimos três anos, o sistema pode identificar padrões recorrentes, como uma queda no número de pedidos na segunda semana do mês, seguida por uma recuperação consistente na terceira e quartas semanas. Se esse comportamento for comum entre os clientes do segmento X da carteira desse vendedor, os dados permitem que a gestão comercial tome decisões embasadas, evitando ações precipitadas.
Além disso, a inteligência de dados pode destacar oportunidades inexploradas. Por exemplo, se o portfólio de produtos foi atualizado recentemente e alguns clientes desse segmento ainda não adquiriram os novos itens, o sistema pode sugerir estratégias de cross-selling e upselling personalizadas, direcionando a abordagem do vendedor para ofertas mais assertivas.
Com isso, o vendedor pode ajustar sua estratégia comercial com maior precisão, direcionando esforços para clientes e produtos com maior potencial de fechamento, aumentando assim a taxa de conversão e garantindo uma previsibilidade mais confiável da meta mensal.
3 Visualização de dados e insights acionáveis – Além da organização e modelagem de toda a base de dados e dos algoritmos que nos permitem ter uma visão descritiva e preditiva, quando falamos em Business Intelligence em vendas contamos com ferramentas como dashboards em Power BI para estruturar informações de maneira clara e interativa, facilitando a análise e a tomada de decisões. Os principais motivos e benefícios para essa abordagem incluem:
Visualização Intuitiva de Dados: Dashboards permitem a apresentação de dados complexos em formatos visuais, como gráficos e mapas, tornando mais fácil a interpretação das informações. Isso ajuda gestores e colaboradores a identificar padrões, tendências e anomalias rapidamente.
Integração de Múltiplas Fontes de Dados: Ferramentas como o Power BI possibilitam a integração de diversas fontes de dados, como planilhas do Excel, bancos de dados SQL e serviços na nuvem. Essa centralização facilita uma visão holística do negócio, permitindo análises mais abrangentes.
Atualização em Tempo Real: Com a capacidade de atualizar dados em tempo real, os dashboards garantem que as decisões sejam baseadas nas informações mais recentes, aumentando a agilidade e a precisão nas respostas às mudanças do mercado.
Personalização e Interatividade: Os dashboards são altamente personalizáveis, permitindo que os usuários ajustem as visualizações de acordo com suas necessidades específicas. A interatividade facilita a exploração de dados em diferentes níveis de detalhe, promovendo uma compreensão mais profunda.
Suporte à Tomada de Decisão: Ao consolidar informações relevantes de forma clara e acessível, os dashboards fornecem insights acionáveis que auxiliam os gestores na tomada de decisões informadas, alinhadas aos objetivos estratégicos da organização.
Passos para segmentação e priorização de clientes
Quando pensamos na segmentação e priorização de clientes, primeiramente precisamos ter clareza do plano estratégico de cada empresa, garantindo o alinhamento com o plano tático de vendas e envolvendo cada vendedor nesse processo, com foco em ampliar sua percepção de oportunidade durante esse processo.
Mas afinal o que é e para que serve a segmentação e priorização de clientes?
Em geral, quando analisado em detalhe as carteiras da maioria dos vendedores, principalmente no segmento de indústria ou distribuição, percebemos que normalmente 80% do faturamento está alocado em 20% da carteira total. Frente a esse cenário, dois pontos exigem muita atenção revelando oportunidades estratégicas de aprimoramento dos resultados.
1º Como grande parte do seu faturamento está alocado em uma pequena parcela da sua carteira, é muito comum, alguns vendedores, por receio de perder essa receita “garantida” se dedicarem em demasia a gestão dessas contas, deixando em segundo plano as outras contas por falta de clareza de oportunidades, comprometendo a alavancagem dos seus resultados.
2º Em sentido oposto, muitos vendedores por se sentirem muito confortáveis com seus resultados ”garantidos” provenientes dos seus maiores clientes, se lançam a explorar os outros 80% da sua carteira sem critérios ou plano definido, comprometendo o atendimento da seus clientes principais, colocando em risco a manutenção desses negócios.
Justamente por conta dos dois fatores acima mencionados, sugerimos como alternativa de mitigação dos riscos os passos descritos abaixo:
1º. Coletar e estruturar a base de dados
Para criar um modelo eficiente de segmentação, é essencial que os dados estejam organizados. Isso inclui:
Dados internos: Informações extraídas do CRM, ERP e registros de atendimento. Aqui como mencionado anteriormente os dados tem como função revelar os comportamentos de compra de cada cliente por segmento de negócio e geolocalização. Da mesma forma, os dados de comportamento de vendas de cada vendedor.
Dados financeiros: Essas informações são fundamentais para conseguirmos correlacionar as ações de vendas de cada vendedor e o impacto na saúde financeira do negócio, permitindo uma olhar mais estratégico na definição e condução do plano tático de vendas, ou seja, margem de contribuição por vendedor, por categoria de produtos vendidos, por cliente e por segmento de cliente. Além disso é possível a partir desses dados fazer uma correlação com os dados logísticos para apurar o custo por entrega por região. Esse tipo de análise pode contribuir para o direcionamento de um esforço de vendas para uma determinada região com foco em abertura de novas contas para diminuir o custo de logística por venda.
Dados de comportamento: Nesse pilar por meio da análise do nível de engajamento em campanhas de marketing é possível ser mais assertivo em relação ao direcionamento de investimento, garantindo uma redução ou melhor aproveitamento do CAC – custo por aquisição de clientes.
2. Definir critérios de segmentação
Com os dados organizados, é possível definir critérios estratégicos para segmentar a base de clientes, permitindo melhor visibilidade dos vendedores em relação as oportunidades de cross selling e up selling da sua carteira, lhes permitindo ser mais assertivos em suas ações;
Valor do ticket médio: Por segmento de cliente, por categoria de produtos. Quanto maior o ticket, maior o potencial de receita
Frequência de compra: Histórico de compras por categoria de produtos, por segmento de clientes e dados de sazonalidade. Clientes recorrentes indicam maior fidelização e valor vitalício,
Engajamento com a marca: Empresas que interagem ativamente demonstram maior propensão à conversão.
Potencial de crescimento: Clientes que estão expandindo podem demandar mais produtos ou serviços.
Localização geográfica: Identificar oportunidades de expansão em áreas estratégicas.
3. Utilizar análises preditivas para priorização
A análise preditiva permite antecipar comportamentos futuros com base no histórico de compras e interação. Alguns modelos incluem:
Machine Learning para prever conversão de leads
Modelagem RFM (Recência, Frequência e Valor Monetário) para classificar clientes
Análise de propensão para identificar clientes com alto potencial de crescimento
Mapeamento de padrões de abandono para prever churn e criar estratégias de retenção
Conclusão
Empresas que utilizam BI para segmentar clientes conseguem otimizar esforços de vendas e aumentar a retenção. A inteligência de dados permite um direcionamento estratégico e melhora os resultados comerciais.
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