Machine Learning para Vendas: como usar?

Você sabia que 49% das empresas que investem em Inteligência Artificial o fazem aplicando Machine Learning para Vendas? Dentro delas, 57% aproveitam ferramentas que favorecem a melhoria na experiência do cliente, segundo um levantamento global.  

Agora, como isso se dá na prática? E mais: quais são as outras frentes de uso de Machine Learning para Vendas?

Continue lendo, pois aqui vamos te mostrar detalhadamente:

• o que é Machine Learning;
• por que aplicar Machine Learning na área comercial tornou-se um objetivo nas companhias mais competitivas;
• quais são os maiores benefícios do emprego de Machine Learning para Vendas;
• e muito mais!

O que é Machine Learning?

Machine Learning, o aprendizado de máquina, é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente por meio da experiência e pelo uso de dados. 

Esses algoritmos "são compostos de muitas tecnologias como aprendizado profundo, redes neurais e processamento de linguagem natural, usadas em aprendizado supervisionado e não supervisionado, que operam guiados por lições de informações existentes", define a Gartner.

Em termos mais simples, o Machine Learning permite que os computadores aprendam com dados e tomem decisões ou previsões sem serem explicitamente programados para isso.

Pode-se dizer, portanto, que o trabalho com Machine Learning é sobre criar e implementar algoritmos que facilitam decisões e previsões. Sobre aplicações e máquinas que melhoram seu próprio desempenho ao longo do tempo, tornando-se mais precisas e eficazes à medida que processam mais dados.

Na programação tradicional, um computador segue um conjunto de instruções predefinidas para executar uma tarefa. Já no aprendizado de máquina, o computador recebe um conjunto de exemplos (dados) e uma tarefa para executar. A partir disso, ele se encarrega de descobrir como realizar a atividade com base nos exemplos previamente fornecidos.

Por exemplo, se queremos que um computador reconheça imagens de gatos, não fornecemos a ele instruções específicas sobre a aparência do animal. Em vez disso, damos a ele milhares de imagens de gatos e deixamos o algoritmo de Machine Learning descobrir os padrões e características comuns que definem o felino. 

Com o tempo, conforme o algoritmo processa mais imagens, ele fica melhor em reconhecer gatos, mesmo quando são apresentadas imagens que nunca viu antes.

Essa capacidade de aprender com dados e melhorar ao longo do tempo torna o aprendizado de máquina incrivelmente poderoso e versátil. Ela é a força motriz por trás de muitos dos avanços tecnológicos que vemos hoje, de assistentes de voz e sistemas de recomendação a carros autônomos e análise preditiva.

Por que é importante usar Machine Learning para Vendas?

No competitivo mundo dos negócios de hoje, o uso estratégico de Machine Learning e outros braços da IA é decisivo. Ele vem remodelando a maneira como gestores, estrategistas, analistas e operadores comerciais trabalham — da prospecção ao relacionamento com clientes, entre outras frentes.

Tanto que 85% dos vendedores que já usam IA afirmam que ela melhora seus esforços de prospecção, segundo levantamento da HubSpot. Eles, na prática, estão desbloqueando insights sem precedentes; conseguindo melhorar a segmentação e ter interações aprimoradas com compradores e, assim, aumentando seu desempenho.

Um dos principais propósitos de uso do aprendizado de máquina em vendas é a obtenção de insights valiosos sobre quais leads têm mais probabilidade de converter e que tipo de abordagem deve ser adotada com cada um. 

Basicamente, Machine Learning ajuda a tornar todo o processo de vendas muito menos imprevisível.

Imagine que Vendas recebe do Marketing uma lista gigante de prospects, mas não tem recursos e nem tempo para contatá-los. Neste caso, contando com um algoritmo de aprendizado de máquina, pode-se priorizar os contatos mais aderentes ao perfil de cliente ideal (ICP) com base em variáveis que, de fato, tornem as abordagens mais certeiras, com maior chance de sucesso.

As análises de cenários futuros também são enriquecidas com Machine Learning. Isso porque, com base em dados históricos de variadas fontes, soluções tecnológicas fornecem resultados de propensão de negócios, indicativos de nichos com demanda reprimida, e muito mais.

Estamos falando, portanto, de um incremento de inteligência sem precedentes: Machine Learning eleva a maturidade comercial a patamares muito superiores. Sobretudo porque, via grandes volumes de dados, facilita a identificação de padrões e tendências que passam despercebidos em análises tradicionais.

10 formas de usar Machine Learning para Vendas

Veja, a seguir, um detalhamento de algumas das inúmeras formas de usar Machine Learning para Vendas.

1. Melhoria no planejamento estratégico de vendas

Com a automatização de análise de dados históricos, entre outros, o planejamento estratégico da área comercial pode ser significativamente melhorado. 

Isso porque é possível aproveitar previsões de tendências para desenhar campanhas segmentadas, bem como de riscos a serem contornados. Ademais, obter insights detalhados sobre sazonalidade, comportamento de compra e flutuações mercadológicas.

Essa capacidade analítica aprimorada otimiza decisões de alocação de recursos, definição de metas comerciais​, entre outras frentes que elevam a competitividade.

2. Definição de perfil de cliente ideal (ICP)

O aprendizado de máquina torna muito mais precisa a definição do perfil de cliente ideal (ICP). Inclusive abrangendo variáveis que, quando analisadas de forma manual ou por sistemas "regulares", demandam muito tempo dos profissionais envolvidos.

Algoritmos avançados analisam características detalhadas de clientes que já demonstraram interesse ou realizaram compras, criando um modelo que pode ser ajustado continuamente. 

Dessa forma, é possível identificar novos clientes com maior potencial, melhorando a eficiência das campanhas e reduzindo o desperdício de tempo com leads de baixa qualidade.

→ Dê o play no vídeo a seguir e reflita sobre como a definição equivocada do ICP é prejudicial:

3. Geração e priorização de leads qualificados

Também os esforços de geração, qualificação e priorização de leads se tornam mais certeiros com Machine Learning. 

Ganha-se um tempo razoável com a facilidade de atribuir, de maneira automatizada, pontuações baseadas em comportamentos e interações passadas, por exemplo. Afinal, ao obter indicação da probabilidade de conversão de cada lead, Vendas consegue focar nos contatos mais promissores. 

Estamos falando de redução na quantidade de tempo gasto com leads menos qualificados e, consequentemente, no aumento da eficiência do processo comercial.

4. Previsão de vendas

A capacidade de prever negócios com precisão é outro dos grandes benefícios de Machine Learning para Vendas. 

Modelos preditivos baseados em dados históricos e variáveis de mercado podem ser ajustados dinamicamente conforme novas informações surgem. Isso proporciona previsões mais confiáveis que, inclusive, orientam ajustes estratégicos em tempo real.

É um trunfo e tanto para a área de Vendas, mas também para outros departamentos que podem, por exemplo, evitar excessos e falta de estoques ou de capacidade de prestação de serviços em momentos críticos.

→ Dê o play neste vídeo e entenda as consequência de errar na previsibilidade de vendas:

5. Análise preditiva de upsell e cross-sell

Analisando o histórico de compra, o comportamento de clientes e outras variáveis, algoritmos de Machine Learning ajudam a identificar oportunidades para upsell e cross-sell. 

Basicamente, um sistema dotado de aprendizado detecta padrões que facilitam a visualização de clientes que podem se interessar por produtos adicionais ou fazer upgrades. Um tipo de análise que aumenta as chances de maximizar o valor de cada transação, gerando mais receita com menos esforço​.

→ Dê o play neste vídeo e veja como os dados de intenção podem ser usados para escalar resultados comerciais:

6. Personalização de ofertas e preços

Não há precedentes de sucesso tão poderosos na precificação e na oferta personalizadas como o que ferramentas de Machine Learning entregam.  

A partir de dados como histórico de compras, navegação em sites e interações anteriores, os ajustes em tempo real se tornam factíveis e certeiros. Consegue-se maximizar a conversão e, paralelamente, a satisfação dos compradores.

Em síntese, Vendas pode garantir que cada cliente ou nicho receba a proposta mais relevante para suas necessidades.

→ Leia também:

• Personalização em massa: como implementar em uma estratégia de Go-to-Market B2B.

7. Análise de sentimentos em interação com clientes

Via processamento de linguagem natural, soluções dotadas de recursos de Machine Learning podem interpretar o tom e o conteúdo das interações com os clientes. Elas agilizam a identificação de sentimentos como satisfação, frustração ou indecisão — muitas vezes, implícitos. 

Esses insights são valiosos para que Vendas e Marketing ajustem ações e abordagens em tempo hábil. Para proporcionar atendimento mais personalizado e proativo, além de evitar que pequenos problemas se tornem obstáculos à venda​.

8. Prevenção de churn

Também a detecção de clientes com risco de cancelamento de contrato ou assinatura é algo mais ágil e eficiente a partir do aprendizado de máquina. 

Em linhas gerais, algoritmos avançados monitoram sinais de alerta, como a diminuição de interações ou mudanças comportamentais, e enviam alertas para que as equipes de vendas e atendimento possam agir.

Dessa forma, antes que o cliente tome a decisão de encerrar o relacionamento, podem ser implementadas abordagens de retenção. Paralelamente, obtêm feedbacks úteis para os esforços de competitividade.

9. Refinamento do atendimento em todas as etapas da jornada de compra

O próprio tratamento da jornada do cliente ganha um reforço muito positivo com algoritmos de aprendizado de máquina. D​​esde a descoberta até o fechamento, é possível refinar o atendimento e as interações em cada etapa. 

Isso é factível porque o sistema aprende continuamente com os dados, otimizando os pontos de contato de acordo com as necessidades e preferências do comprador. Ele fornece insumos para decisões que melhoram a experiência geral e, consequentemente, aumentam as taxas de conversão.

→ Dê o play no vídeo vídeo a seguir para ter insights sobre esse tema:

10. Automação de tarefas 

Por fim, não se pode falar no uso de Machine Learning para Vendas sem contemplar o ganho de produtividade.

Tarefas repetitivas, como preenchimento de relatórios, envio de e-mails de acompanhamento e qualificação de leads, podem ser perfeitamente automatizadas. Com isso, a equipe se dedica a atividades mais estratégicas e personalizadas, aumentando sua eficiência. 

Em suma, a automação baseada em dados garante que essas tarefas sejam executadas com maior precisão e consistência.

Conseguimos te mostrar as diversas possibilidades de uso do Machine Learning para Vendas?

Algoritmos de aprendizado de máquina estão impulsionando a inovação e a eficiência comercial em empresas de todos os setores. Eles facilitam a automação de tarefas, melhoram a estrutura e a execução de planejamentos e ações mais certeiras, entre outras vantagens.

E o melhor: para obter esses benefícios, não é preciso que a área Comercial se transforme em profunda conhecedora de Ciência da Computação. Basta investir em uma ferramenta tecnológica como a plataforma de GTM Intelligence for B2B Companies da Cortex.

Essa solução é dotada de recursos de Machine Learning e, por isso, fornece indicativos de propensão de vendas, facilita dimensionamento de mercado e definição de ICP, agiliza geração, qualificação e priorização de leads, entre outros diferenciais.