Como identificar de forma fácil e precisa quais são os setores que mais crescem no Brasil e o quanto? Quais segmentos estão contratando mais e qual é o perfil destas vagas? Que tipos de tecnologia são mais utilizados em cada segmento de mercado? Ou, ainda, qual é o contato específico da pessoa que ocupa um cargo chave dentro da empresa com a qual se deseja falar? Estas são algumas das perguntas que fazem parte da rotina de quem atua na área de vendas.
Recentemente li uma pesquisa da HubSpot que mostrou que, para 40% dos vendedores, prospectar clientes é a parte mais desafiadora da rotina de trabalho, superando até mesmo o momento de fechar uma venda. O cenário se torna ainda mais desafiador no mercado B2B. Isso porque, conforme aponta outro estudo, da McKinsey, um cliente médio usa seis canais diferentes para se informar antes de tomar uma decisão de compra.
Diante de um cenário tão complexo, a inteligência de vendas assume um papel estratégico. É a partir do uso de novos algoritmos de machine learning associados à capacidade de captura do Big Data que hoje já é possível colocar a um clique dos vendedores informações que antes eles precisariam de muito tempo e uma infinidade de reuniões para obter.
As possibilidades para o uso de dados em vendas são inúmeras. Aqui na Cortex, por exemplo, nós temos diversos casos de uso em diferentes setores, como o de marketplace, mapeamento de parceiros logísticos, prospecção de venda de benefícios, mapeamento de serviço de frotas, prospecção para venda de serviços de recrutamento e gestão de canais indiretos (ampliação de canais e ativação de PDVs). Todas estas possibilidades vêm consolidando e comprovando o potencial desse tipo de informação específica e detalhada para se formular e executar estratégias de vendas. A tendência é de que o uso de Big Data e IA seja expandido para muitos outros setores.
Dando um exemplo prático e tangível de como o uso de inteligência artificial pode ser estratégico para reduzir o ciclo de vendas, nós utilizamos o banco de dados da Cortex para mapear a adoção de tecnologia pelas empresas. Foram analisadas mais de 230 mil companhias entre matrizes e filiais. Deste total, 79,1 mil foram identificadas como tendo um alto nível de adoção de tecnologia, 105 mil com médio e 49,3 mil com baixo nível de tecnologia.
Utilizando camadas de inteligência artificial, foi possível monitorar 9.585 tipos de tecnologias, como provedor cloud, produtividade e colaboração, e-commerce, comunicação e segurança. Então, uma empresa que oferece produtos ou serviços dessa natureza, pode identificar que setores utilizam determinadas tecnologias e otimizar seus esforços de venda sem perder tempo com prospects com pouca possibilidade de evoluírem para o fechamento de uma venda.
Outro exemplo foi um estudo feito em nosso painel de recrutamento que mostrou que, das mais de 722 mil oportunidades abertas mapeadas pela plataforma da empresa nos 15 principais portais de vagas do país, 55,7 mil citam o home office e/ou trabalho remoto na descrição do anúncio, o que corresponde a apenas 8% do total. Por meio da plataforma foi possível identificar também que os setores de Tecnologia da Informação e Serviço são os que mais se destacam com vagas no modelo home office, somando 18.703 das oportunidades. Neste caso, para uma empresa de fabricante de equipamentos eletrônicos e de escritório é interessante entender quais são as empresas que estão contratando na modalidade remota e que precisarão adquirir estes equipamentos.
Além da modalidade de trabalho, também é possível mapear outros benefícios, como previdência privada, plano de saúde e seguro de vida, além dos requisitos para preencher as vagas, ou seja, os tipos de conhecimentos que as empresas estão demandando dos profissionais.
Alcançar este nível de detalhamento só se tornou possível recentemente, quando as novas tecnologias passaram a permitir o cruzamento de informações de dezenas de milhares de fontes de dados em modelos estatísticos capazes de capturar e sistematizar informações que antes estavam dispersas, desestruturadas ou até mesmo inacessíveis.
Além dos exemplos citados, a combinação destes dados com as informações que as empresas já possuem sobre clientes e potenciais compradores permite, ainda, criar projeções de novos mercados e fornecer recomendações de empresas com as características ideais para se tornarem clientes, o que possibilita um ciclo de vendas mais curto, simples e assertivo.
Portanto, continuar baseando a estratégia de vendas em listas tradicionais pode ser arriscado para empresas que buscam crescimento em um ambiente de mercado extremamente acelerado. Isso porque elas oferecem dados muito básicos e acabam deixando as equipes de vendas reféns de informações muito genéricas, como o telefone do PABX e e-mails gerais. Além disso, estas listas ficam rapidamente desatualizadas, fazendo com que haja a necessidade de um esforço muito maior dos times de vendas para alcançar suas metas.
Em suma, num cenário de grande competitividade e transformação digital, a adoção de tecnologias de inteligência artificial impacta de forma radical e definitiva o complexo ambiente de vendas B2B, assumindo um papel fundamental para que os times de vendas possam bater as suas metas com a metade do esforço e muito mais previsibilidade.
Marvin Fiori é Innovation Director na Cortex, líder em Big Data e IA para Marketing e Vendas na América Latina. Possui especialização em Big Data e Analytics pela New York Data Science e pela FIAP. Formou-se em Tecnologia da Informação pela Uninove. Com 12 anos de atuação no mercado, foi co-Founder da ITB360 por 7 anos e teve passagens por empresas como Microsoft, UOL e Dell.