Como prospectar clientes com ajuda da inteligência de dados

Como prospectar clientes? Eis uma pergunta que profissionais e gestores de vendas estão fazendo com muita frequência — sobretudo no mercado B2B, altamente concorrido e cheio de complexidades. 

Os maiores dilemas são: 1) identificar em tempo hábil os gatilhos/sinais de vendas que indicam problemas a serem resolvidos; 2) detectar contas-alvo (perfil ideal de consumidor); e 3) qualificar e abordar prospects no momento ideal.

Essa realidade está muito ligada às incertezas atuais dos mercados, além de muitas organizações ainda não lidarem de maneira estratégica com dados de leads. Sobretudo aquelas com baixa maturidade comercial.

Por isso, neste artigo, trazemos dicas que vão ajudar muito. Continue lendo para ver:

• a importância da inteligência de dados para prospectar clientes;
• como utilizá-la de maneira eficiente para obter melhores resultados;
• e muito mais!

Inteligência de dados aplicada à prospecção de clientes

Quando se trata de pensar como prospectar clientes, muito se fala em lidar com as objeções dos prospects. No entanto, antes mesmo de conseguir agendar uma visita ou contato telefônico com essas pessoas, os vendedores enfrentam dificuldades.

A falta de dados atualizados e confiáveis dos leads costuma ser o 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, entre outros.

Diante disso, 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. Ele normalmente começa pela fusão de uma fonte externa autorizada com um banco de dados já existente; e, em seguida, parte-se para o aprimoramento das 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 amplia-se o conhecimento a respeito de leads e prospects e garante-se 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, pois 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, entre outras possibilidades) e indicadores para 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;
• aumento das vendas e, consequentemente, da lucratividade do negócio.

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Como prospectar clientes melhorando a inteligência de dados do seu time

Até aqui, vimos que a reflexão de como prospectar clientes diante dos desafios atuais perpassa necessariamente uma atuação mais analítica. Agora, como implementar isso na prática? 

Confira, a seguir, algumas dicas!

1. 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:

1. Comece fazendo a integração sistematizada de marketing e vendas para que o intercâmbio informacional se torne contínuo e confiável.
2. 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.

2. 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 de embarcar em um processo de enriquecimento. 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 substancialmente o enriquecimento de dados. Essas aplicações combinam e mesclam registros muito mais rápido do que um humano conseguiria e com muito mais assertividade.

3. Aposte na continuidade desse processo

Também é fundamental saber que o enriquecimento não é algo que se executa uma vez apenas. Ele deve ser continuamente executado e aprimorado, 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 dinâmica atual — 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.

4. 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? Pode-se começar 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 e elaborem propostas atenciosas e personalizadas.

Sem inteligência de dados nao tem como prospectar clientes de maneira sustentável

A prospecção de clientes, cada vez mais, exige inteligência de dados. E, se por um lado, existem excelentes ferramentas tecnológicas para lidar com isso, é preciso prestar atenção na qualidade das informações sobre os leads produzidas, coletadas e armazenadas. 

É por isso que toda organização que quer ter uma gestão de vendas guiada por dados deve implementar processos de enriquecimento de dados. Essa é uma técnica que 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.

Que tal, nós te ajudamos a ampliar suas perspectivas de como prospectar clientes a partir da inteligência de dados? 

Sobre a Cortex

A Cortex é a empresa número 1 em soluções de inteligência para crescimento. Caso queira saber como prospectar clientes com inteligência de dados, conheça nossa solução de Inteligência de Vendas B2B.

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