Data Analytics na Venda B2B

Data. Informações. Analytics. Análises. Desde a caderneta da padaria (priscas eras!), o mundo dos negócios se cercou de informações para melhorar a performance e a relação com o cliente. Isso é muito natural, e fundamental, hoje no mundo B2C. Mas, na venda B2B, o data analytics também é precioso. É feito, às vezes, de forma intuitiva e desestruturada. Mas, é cada vez mais essencial estabelecer um modelo organizado de trabalhar com informações para potencializar vendas.

Big Data é um termo relativamente novo. Começou a ser usado de forma mais efusiva no início do século para definir o processo de captura, tratamento e análise de altos volumes de dados. Com o passar do tempo, BIG DATA ficou muito associado com marketing e vendas. Incialmente, no B2C, focando análises de mercado, passando pelo entendimento do perfil de consumidores até chegar ao ponto de entender suas necessidades e desejos e com isso definir ou redefinir produtos e serviços e melhorar a experiência de compra.

O mundo B2B mudou. Surgiu o SaaS. Veio o Inbound Marketing. Nasceu a Prospecção Outbound. Erigiu-se o Social Selling, Try and Buy… Demo.. Assine agora… Fale com um consultor…

 

Como data analytics impacta a Venda B2B?

Todas as empresas contam com uma ou mais plataformas, como: CRMs, softwares de automação de marketing, sites, hotsites e landing pages com formulários, um canal WhatsApp, redes sociais, ERPs e outros. Ou seja, estão mais conectadas ao mercado, interagindo mais com cientes e potenciais clientes e assim gerando mais informações, na maioria das vezes desestruturadas.

O grande desafio do profissional e do líder de vendas B2B é transformar o limão em limonada. Ou seja, conseguir capturar e tratar todas essas informações para gerar insigths para o processo de vendas.

Parte disso é muito fácil de obter com os algoritmos de lead scoring de uma ferramenta de automação de marketing. Parte é praticamente impossível, como o histórico de win/loss, as percepções coletadas em uma reunião ou demonstração, o relacionamento financeiro com o cliente.

Porém, tudo isso combinado poderia gerar muito mais produtividade e assertividade na tarefa de encontrar prospects mais aptos a uma oferta, clientes com potencial de cross selling e up selling e priorização das atividades comerciais.

Há ainda um desafio humano. Nove entre dez gestores de venda não resistem à tentação de pegar uma lista sem scoring e colocar na prospecção. E nove entre nove estão certos em não confiar exatamente no lead scoring.

 

A equipe de vendas precisa confiar nos dados

Vendedores e líderes de vendas juram de pés juntos que conhecem bem seus clientes. E, assim, um olhar individual e um instinto de “hunter” acabam subjugando plataformas, análises e recomendações.

É preciso construir essa confiança nos algoritmos e nos times de marketing, que geralmente administram essas ferramentas e tentam gerar os insights a partir delas.

Marketing e Venda precisam estar juntos na construção das personas, da jornada de compra, da estratégia de conteúdo, na estruturação de canais e definição de informações que devem ser coletadas.

Além disso, é fundamental começar simples e focado. Escolha uma oferta, 2 ou 3 conteúdos de conversão (topo, meio e fundo de funil ou topo e meio) para ajustar, um tipo de MVP (produto mínimo viável), estabelecer os scorings de cada página, post e conversão e testar a prospecção pelo scoring. Colete também informações que são fáceis de obter e parametrizar ou analisar.

Na fase de prospecção, é possível utilizar plataformas de mercado para “minerar” dados para a prospecção. Na outra ponta, o CRM oferece informações do cliente para melhorar o relacionamento e a abordagem. Mas, o processo de vendas está ganhando mais ciência, data Science. É possível aplicar métodos de análise preditiva para melhorar a eficiência da venda B2B?

O primeiro passo para isso é definir bem o ICP (Ideal Customer Profile) e utilizar esse perfil em suas ferramentas e processos de prospecção. Ou seja: clonar, buscar e prospectar o seu cliente ideal. Em segundo lugar, você precisa definir uma estratégia de relacionamento digital em acordo com a jornada desse cliente ideal. Personalizar conteúdo para nutrição desses leads em seus diversos estágios de maturidade e do funil de vendas.

Depois disso, você pode plugar uma plataforma de Big Data que ajudará a refinar sua definição de cliente ideal e melhorar sua segmentação e suas ações de vendas. Ao trazer esse tipo de tecnologia, você facilita a análise de oportunidades que chegam pelo site, canais sociais e canais de atendimento como chats, chatbots.

Transformação Digital e Pandemia tornaram a presença on-line indispensável também para negócios B2B. É irrefreável e não tem mais volta. A Forbes apontou que negócios que utilizam Big Data em sua estratégia de vendas apresentam um retorno de 15% a 20% maior em seus investimentos. Enfim, dar mais atenção a  ICP, Lead Scoring, Automação e Análise Preditiva é para ontem!