Nos últimos anos, temos observado um avanço nas estruturas comerciais das empresas brasileiras. Empresas que antes realizavam desde as prospecções de novos negócios até a etapa de fechamento, de forma 100% presencial, acabaram passando por uma transformação quase que obrigatória, visando maior eficiência no processo comercial.
Todo esse avanço foi liderado por empresas de tecnologia, mais especificamente as do Vale do Silício, nos EUA, que implementaram diversos processos, metodologias e frameworks para a otimização de tempo e redução de custo na prospecção, e isso acabou sendo replicado pelo mundo.
Com o passar do tempo, surgiram soluções voltadas a facilitar esse processo, como era o caso de empresas conhecidas como Bureaus de Dados, que entregavam listas prontas com alguma informação mais detalhada sobre os potenciais clientes, mas que ainda assim, demandam um trabalho exaustivo de ligações e e-mails enviados para se conseguir resultados pouco expressivos. Parte disso, motivado pelo simples fato de que eram listas generalistas, com pouca profundidade de dados e que não espelhavam o real potencial de mercado que as empresas tinham à sua disposição.
Atualmente, é possível reduzir drasticamente o tempo de prospecção, aumentar a eficiência do seu time e, com isso, reduzir os custos de aquisição de novos clientes, o famoso CAC.
Para empresas do segmento da Tecnologia, além de ser possível entender em um primeiro momento particularidades dos seus prospects como, por exemplo, o faturamento estimado, o número de funcionários, o nível de atividade econômica e o segmento de uma empresa, também é possível identificar quais tecnologias esse prospect adota atualmente e com isso ter uma visão muito mais clara sobre o potencial de consumo dele.
Aqui na Cortex, ajudamos inúmeras empresas do setor de Tecnologia a analisar melhor seu ICP, entender e dimensionar com mais exatidão o seu TAM, SAM e SOM, além de entregar variáveis que podem mudar completamente o jogo a seu favor: mapeamos mais de 18 mil tecnologias e mais de 17 mil fontes de dados, com inúmeros cruzamentos de variáveis.
Alguns exemplos de aplicação deste tipo de dado para empresas de tecnologia, incluem:
Com esse tipo de informação/conhecimento em mãos, fica muito mais fácil direcionar em quais negócios seu time deve concentrar esforços. E aí começa a mágica da diminuição do CAC e aumento do LTV (Lifetime Value). Abaixo, temos um exemplo prático de como esse cenário pode mudar com a aplicação de uma camada de inteligência maior no planejamento comercial.
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Exemplo:
A organização X tem 10 pré-vendedores responsáveis por prospectar empresas, qualificar e enviar reuniões para o time de executivos. Eles trabalham atualmente com uma média de 100 empresas/mês para cada pré-vendedor, ou seja, 1.000 prospects/mês.
Acontece, que não existe uma regra clara de qual conta tem mais ou menos propensão a consumir as suas soluções.Cada pré-vendedor, ainda investe em média 10 horas semanais somente para encontrar essas empresas, mapear possíveis decisores e colocar tudo isso no CRM.
Somente aqui, temos 10 horas x 10 pré-vendedores investidas semanalmente, o que significa 100 horas semanais ou 400 horas mensais em média. Se cada pré-vendedor recebe uma média de salário fixo mensal de R$2.500,00 em um contrato de 40h/semanais, estaríamos falando que o custo de hora/homem dessa função estaria por volta de R$15,60.
Lembra das 400 horas mensais gastas por todo o time para poder realizar a primeira parte do processo de prospecção? Pois bem, somente aqui teríamos um custo envolvido de no mínimo R$6.240,00/mês (400h x R$15,60) com o tempo investido nessa etapa. Isso, sem considerar todos os outros custos de um regime CLT.
Além disso, após o time selecionar essas 1.000 contas para atacar por mês, ainda acabaram se deparando com um cenário de 2% de conversão para reunião agendada, ou seja, apenas 20 reuniões agendadas diante do volume astronômico de contas prospectadas.
Você já parou para pensar, quanto tempo seu time investiu nas outras 980 contas trabalhadas? Se considerarmos apenas 30min investidos em cada uma delas, teríamos mais 490 horas investidas em vão a cada mês, ou R$7.644,00/mês (490h x R$15,60). Isso porque estou sendo bastante conservador, pois quem trabalha com prospecção sabe que cada conta pode te tomar facilmente mais de 1 hora de trabalho, podendo chegar a mais de 5 horas,dependendo do tipo de venda e do ciclo de prospecção.
Somente nesse cenário, tivemos um custo na etapa de seleção de contas, de R$6.240,00/mês e um custo na etapa de prospecção/agendamento de no mínimo R$7.644,00, sendo um total de R$13.884,00/mês.
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Esse foi apenas um exemplo básico de como o mau direcionamento do seu time comercial e a insistência em falar com contas fora do seu ICP, pode te custar.
É importante frisar que, nesse cenário usado como exemplo, se o time tivesse o auxílio de uma solução que entregasse uma análise bem definida do seu ICP, o dimensionamento correto do seu mercado e a definição de contas com maior propensão para atacar no mês corrente, automaticamente teríamos uma enorme redução de tempo e custo. Sem falar no aumento de conversão, visto que a organização estaria se conectando com empresas que realmente têm alguma necessidade que ela pode atender e, naturalmente, seria mais fácil de encontrar oportunidades no mercado.
Como você tem feito a estratégia de prospecção do seu time atualmente? Se o cenário descrito lhe parece similar, talvez seja o momento de rever suas estratégias e implementar uma solução de inteligência em sua operação.
Ivan Maffia é Account Executive, especializado no segmento de Tecnologia da Cortex, líder em Big Data e IA para Marketing e Vendas na América Latina. Com formação em Marketing e mais de 10 anos de atuação no mercado de Marketing, Vendas e Tecnologia, teve passagens por diversas empresas do segmento de inteligência, incluindo SaaS e consultorias.