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Carregando Dados...

Eu desaprendi a vender

Porque que uma constatação como essa, que parece uma situação ruim e é, me ajudou e tem me ajudado muito.
Claiton Pacheco Galdino
Por Claiton Pacheco Galdino 02/10/2018 - 09:00Atualizado em 02/10/2018 - 09:24

Sempre me considerei um bom vendedor, mas já faz algum tempo que percebi que eu desaprendi a vender. E ter chegado a essa conclusão só tem  me ajudado, porque parei de apostar nas velhas fórmulas e me abri para o novo.

Enquanto não havia feito isso eu continua insistindo em alternativas sempre ao redor das táticas que eu já conhecia e que para meu desespero não funcionavam mais tão bem quanto antes.

Passei a transformar o processo de vendas de uma arte em uma ciência, usando a análise de dados
É hora de as vendas acompanharem nossa evolução contínua no mercado, usando automação, treinamento e experimentação.

Nas últimas décadas, as empresas adotaram novas tecnologias que mudaram drasticamente a forma como trabalhamos.

Com a integração de computadores, robótica e agora recursos avançados de aprendizado de máquina e inteligência artificial, as equipes hoje estão operando de maneiras que nunca vimos antes - exceto ainda quando se trata de vendas.

Muitos de nós vemos vender mais como uma forma de arte antiga do que um processo estruturado. Representantes de vendas veteranos tendem a se concentrar em métodos subjetivos, "testados e comprovados" baseados em intuição e persistência.

A introdução da ciência de dados no setor de vendas em larga escala poderia abrir as organizações para interações mais eficientes e eficazes com os clientes e uma forma totalmente nova de abordar as vendas.

Em particular, há três áreas que precisam ser otimizadas por meio da ciência de dados, aqui estão essas áreas:

Automatize tarefas.

A automação permite que você gaste mais tempo com o que você é bom e perca menos tempo com tarefas manuais, chatas e de baixo retorno.

Hoje, os representantes de vendas gastam, em média,  64% de seu tempo concentrados em tarefas que não são vendas , de acordo com um estudo da Salesforce.

E estas tarefas  são a parte que os vendedores mais odeiam, pois estão presos em tarefas administrativas em vez de estar criando relacionamentos duradouros.

A chave para resolver este problema? Automação.

Automatize algumas tarefas manuais, como agendamento, envio por e-mail ou registro de chamadas telefônicas.

A automação cuida de tarefas tediosas, porém essenciais, e permite que os representantes de vendas dediquem mais tempo ao que fazem melhor: vender e focar em suas perspectivas, gerando, em última análise, o resultado final da empresa.

Melhore a eficácia

Além de automatizar as tarefas que não são de venda, a ciência de dados pode ajudar os representantes a serem mais eficazes na venda, fornecendo orientação em tempo real e identificando oportunidades de coaching. Uma pesquisa relatada no blog do Salesforce descobriu  que equipes de vendas de alto desempenho têm 2,3 vezes mais chances de usar vendas direcionadas do que equipes com desempenho inferior.

Um exemplo disso é o movimento para ajudar os representantes a lidar melhor com as objeções. O relatório de estado de vendas da Salesforce mostrou que  deixar as objeções de vendas não abordadas  geralmente leva a que transações sejam concluídas. Por outro lado, os representantes que lidam bem com e-mails negativos têm as melhores métricas de desempenho.

Aprender a lidar bem com objeções, no entanto, leva tempo e prática. Enquanto os representantes experientes melhoram lentamente, os novos representantes normalmente não se saem bem. Eu encontrei oportunidades para resolver este problema usando o aprendizado de máquina para identificar automaticamente e-mails com tipos específicos de objeções 
coletar respostas de representantes de alto desempenho capazes de transformar essas objeções 
apresentando automaticamente o modelo de melhor desempenho para o representante voltado para esse tipo específico de objeção.
Ser capaz de identificar automaticamente objeções também ajuda a medir com mais precisão o desempenho dos modelos de email. Normalmente, a métrica de taxa de resposta é usada como medida principal. No entanto, se a maioria das respostas forem solicitações de "cancelamento de inscrição", essa métrica pode ser enganosa. Contar apenas respostas de não cancelamento e categorizá-las em respostas ou objeções positivas, fornece uma maneira mais completa de avaliar o desempenho dos modelos de email, ajudando a selecionar os de melhor desempenho.

Os recursos orientados por dados oferecem aos representantes de vendas os próximos passos para situações difíceis e fornecem sugestões em tempo real para uma resposta aprimorada que pode resultar em negócios mais fechados.

Abraçar a experimentação
Embora cada representante de vendas tenha seu próprio talento e personalidade, cada equipe de vendas segue uma mensagem específica que melhor representa sua empresa. Para compartilhar essa mensagem, as organizações geralmente montam um manual com as práticas recomendadas e os principais pontos de conversa. Essas “melhores práticas”, no entanto, são frequentemente baseadas em anedotas e instintos - e não em evidências de dados. Então, como os gerentes de vendas podem medir com precisão o sucesso de suas diretrizes e entender como melhorá-las, levando ao aumento do desempenho de sua equipe?

A resposta é a experimentação, também conhecida como teste A / B, que pode revelar a relação precisa entre a ideia que está sendo avaliada e as mudanças nas principais métricas que nos preocupam, como respostas positivas, reuniões agendadas e oportunidades qualificadas. 

Em um experimento relacionado, minha equipe quis saber se adicionar um link de vídeo a um e-mail ajudou a melhorar a taxa de resposta. Criamos um experimento onde comparamos dois modelos de email. Ambos foram acompanhamentos curtos, onde a perspectiva não respondeu.

O primeiro modelo tinha um link de vídeo; o segundo modelo não. Quando perguntamos aos representantes de vendas qual modelo eles achavam que era mais eficaz, as opiniões foram divididas, com mais representantes votando no modelo com o link do vídeo. No entanto, os resultados dos experimentos mostraram que o modelo sem o link do vídeo tinha o dobro da taxa de resposta do que com o link do vídeo, um resultado claro e altamente estatisticamente significativo.

A lição deste exemplo é que, embora bem intencionada, a confiança na intuição pode muitas vezes ser prejudicial ao desempenho de uma equipe. Ao abrir sua organização para experiências, suas equipes poderão contar com conhecimento científico ao avaliar ideias concorrentes. Isso incentivará a inovação e criará uma cultura de melhorias contínuas de desempenho.

Em um setor tão lotado quanto as vendas, as equipes estão em busca de opções que direcionem as metas da organização para a linha de chegada. Ao investir tempo e recursos na ciência de dados, as equipes de vendas se encontrarão esmagando suas metas de vendas e desenvolvendo relacionamentos duradouros com os clientes.

4oito

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