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3 passos para rentabilizar a equipa comercial

Tradicionalmente, o cálculo do potencial de vendas de um cliente baseia-se no volume de negócios médio com este cliente (resultante da análise das vendas históricas) ao que se pode adicionar um percentual de acordo com a evolução do próprio mercado. No entanto, esta metodologia provoca um enviesamento que imprimimos na nossa própria actividade e que nos impede de avaliar com precisão o verdadeiro potencial de cada cliente.

Desta forma, para obter uma visão mais ampla dos clientes, é necessária uma análise muito metódica dos dados da empresa e de dados de terceiros que enriqueçam estes.

Passo 1: Ter uma base de dados limpa e enriquecida com todos os dados de interesse dos nossos clientes

Normalmente, as fontes de dados internas que nos ajudam a estimar quanto podemos atingir em vendas em cada cliente são provenientes do próprio CRM e geralmente são:

  • Vendas de anos anteriores e acumuladas até à data (provavelmente também por linhas de produto).
  • Actividades comerciais realizadas em cada cliente:

– Número de visitas por ciclo/ano

– Promoções/material de apoio entregue

– Formação específica

– Acções de Trade Marketing

  • Características do cliente:

– Categoria de cliente

– Tipo de comércio (por exemplo, farmácia, para-farmácia, perfumaria, supermercado, cabeleireiro, HORECA, etc.)

Como fontes de dados externas que fornecem grande valor para o conhecimento da carteira de clientes, podemos citar:

Base de dados socio-demográficas:

Bases de dados socio-demográficas que descrevem diferentes aspectos das pessoas que vivem ou transitam em torno do ponto de venda, tais como:

  • Classe social, status socioeconómico, os preços da habitação, escolaridade, actividade de trabalho, …
  • Agrupados por idade, sexo, tipo de família, …
  • Hábitos de compra e consumo, etc.

Dados dos imóveis perto da sua localização:

  • Número de edifícios
  • Altura dos edifícios
  • Antiguidade dos edifícios
  • Superfície por tipo de imóvel (comercial, lazer, residencial, etc.)
  • Estado de conservação dos imóveis

Dados que contém informações sobre a localização do comércio:

  • A proximidade aos centros de saúde, hospitais, universidades, etc.
  • Proximidade da costa ou estâncias de esqui
  • Situação em centros comerciais, etc.

Finalmente, dependendo da indústria, é possível encontrar bases de dados vendidas por empresas especializadas que fornecem informações importantes para cada negócio, por exemplo:

  • Bases de dados de empresas
  • Vendas por categoria
  • Número de empregados
    Número de caixas
  • Zona de Comércio
  • Dados sobre a concorrência

Com todas estas bases de dados, o primeiro problema a resolver será a obtenção da visão única de cada cliente ou, por outras palavras, unir a informação proveniente das diferentes fontes.

No caso das bases de dados sociodemográficas serão ligadas a partir da localização do cliente (coordenadas geográficas). Isso vai exigir a realização de um processo anterior de geocodificação a partir do seu endereço.

Para obter informações de bases de dados externos devem juntar-se as informações do cliente que temos internamente. Isto pode ser feito através de dados-chave como o NIF, que nem sempre estão disponíveis. Quando não temos esses dados para fazer a união, é necessário recorrer-se a processos de limpeza de dados para tentar cruzar por nome, telefone, morada, etc. assim como a algoritmos que encontrem semelhanças entre os campos das diferentes bases de dados. Normalmente esta união não pode ser efectuada de forma directa e possui várias iterações, podendo ser necessário um tratamento manual.

Temos, neste passo uma base de dados limpa e enriquecida com a qual trabalhar.

OBJETIVO 1 CUMPRIDO !

 

Passo 2: Definir territórios de venda óptimos e uma estratégia inteligente.

Uma vez concluída a análise de dados internos e externos, obtemos os seguintes resultados:

1.Total de vendas potenciais de uma linha de produto ou de um determinado produto. Para calcula-lo são muitas vezes usadas técnicas estatísticas. Com estas técnicas tenta-se prever as vendas actuais a partir das informações recolhidas no nosso dataset. Isso resulta em uma ou mais fórmulas, onde cada variável tem um peso. Ao aplicar a fórmula para cada cliente, temos uma valor de potencial de vendas em euros.

2. Segmentar clientes. A partir das vendas potenciais, os clientes devem ser classificados e associados a uma categoria. Existem dois tipos de segmentação: estratégica e táctica.

A Segmentação Estratégica implica a alocação de um rótulo único representativo para cada grupo de clientes gerado, e fornece uma visão geral descritiva de cada um dos segmentos. Por exemplo, os clientes do tipo A (aqueles que têm um elevado potencial de vendas e estão perto de um hospital), clientes de tipo B (aqueles que têm um potencial de vendas médio e estão localizados em áreas urbanas), clientes de tipo C (aqueles que têm um potencial médio de venda e estão em áreas rurais), etc.

A segmentação táctica está mais focada na optimização de campanhas de marketing. De uma forma resumida existem cinco grandes tipos de campanhas:

– Retenção

– Recuperação de clientes

– Venda cruzada ou cross-selling

– up-selling

– Captação de novos clientes: O tipo de campanha aplicável a cada segmento de clientes está condicionado pela sua situação numa matriz de valor-fidelização conforme a figura seguinte:

Tendo estas informações é necessário traduzi-la numa estratégia aceitável para a equipa de vendas. Devemos considerar o tamanho da equipa de vendas, as horas de trabalho disponíveis, o número de clientes por segmento, a duração estimada das visitas comerciais, etc…

Isso resultará numa distribuição desses tais clientes em territórios de vendas idealmente homogéneos (do ponto de vista geográfico), número de clientes, volume de negócios e potencial de vendas.

De seguida, define-se uma frequência de visita por tipo de cliente que deve ter em conta todos os parâmetros anteriores (por exemplo, os clientes do tipo A visitar-se-ão quatro vezes por mês, do tipo B duas vezes e do tipo C pelo menos uma). Numa fase de afinação desta optimização, estas frequências também deverão ser ponderadas de acordo com a carga de trabalho (workload) de cada território.

Teremos assim definido territórios de venda óptimos e uma estratégia inteligente de visitas a clientes em função da capacidade da força de vendas.

Agora conhecemos bem a carteira de clientes e o seu potencial de vendas

OBJETIVO 2 CUMPRIDO !!

 

Passo 3: Colocar a equipa comercial mais tempo com os clientes e menos tempo na estrada ou perdidas em ficheiros Excel.

Por último há que permitir à força de vendas a realização dos objectivo estratégicos colocando à sua disposição ferramentas que permitam que esta se foque naquilo que é essencial: a venda.

A venda é um processo no qual para muitos mercados não é possível substituir a interação humana e é precisamente ai que as forças se devem centrar, deixando o restante para o que a tecnologia pode substituir e até o poderá fazer com muito mais eficácia e eficiência que o humano.

Neste ponto, pode ser colocada à disposição da equipa uma ferramenta de optimização de rotas/agendamento. Esta solução deverá ter em conta a maior redução de gastos possível, a frequências de visita predefinidas por segmento de cliente mas também os imprevistos próprios da actividade comercial (formações, cursos, viagens, reuniões com clientes ou de equipa, cancelamentos, etc). Algumas ferramentas permitem ainda o report de todas as acções realizadas em cada visita, o seguimento de pedidos de produto, tracking GPS, controlo de custos de representação, etc.

Cada objectivo descrito pode ter um sentido diferente por si só, mas é a soma de todos eles que realmente marcará a diferença de um antes e um depois na relação com os clientes e no crescimento das vendas.

Em todo o caso, é necessário que todo o processo de optimização envolva uma grande transformação interna que não está isenta de dificuldades. Por isso, a empresa deve assumir isso como um desafio e ver a inovação como eixo estratégico para aumentar as vendas.

OBJETIVO 3 CUMPRIDO !!

 

 

 

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