Um dos primeiros desafios do processo de transformação digital é reunir os dados em um único lugar e, a partir daí, criar listas segmentadas que identifiquem e classifiquem os potenciais clientes por diferentes motes. Eu, particularmente, gosto da divisão que separa as listas em características de comportamentos, mas, no final, o que queremos é desenhar uma regra que agrupe potenciais clientes em um modelo preditivo de “propensão a comprar”.
Os modelos de propensão analisam a tendência de um cliente em potencial fazer uma compra. Mas, é bem verdade que nos dias de hoje, a capacidade de escalonar está mais difícil e não tão flexível para testar novas possibilidades. Isso por uma soma de fatores que reúne legislação, compliance e questões éticas.
Então, o começo de tudo é um desenho de um fluxo de trabalho que agrade a todos e possa seguir de forma confortável com os riscos calculados. Importante dizer que o desafio de encontrar novos e potenciais clientes, com mais assertividade, demanda testes e análise das variáveis.
Ao colocar em prática o desenho sistêmico, conseguimos aprender e explorar os dados para então criar vários modelos e comparações. Não existe uma modelagem única e perene, pois o contexto é importante e precisa ser levado em consideração.
Quando temos um plano e precisamos testá-lo, devemos despertar a consciência dos envolvidos em relação às tarefas e à produtividade. Mesmo que a resposta do time comercial seja negativa quanto a um potencial cliente, separe uma amostragem e faça uma pesquisa para entendimento e é importante para identificar se o erro está no modelo ou na abordagem de vendas. Nesse momento, é essencial ter maturidade para entender o objetivo comum.
Eu gosto muito da abordagem em que se levanta uma fatia da lista de clientes que são atuais compradores e que, depois de modelados e praticados, possamos analisar três condições: a primeira, se a lista de clientes vigentes tem novas oportunidades; a segunda é saber, dos dados de potenciais clientes sugeridos, qual o percentual já fez parte da minha lista de clientes, além dos modelos; a terceira, quanto as novas sugestões geraram de resultados.
Uma das práticas que favorecem os modelos de dados é a pesquisa que avalia, entre vários pontos, o momento do cliente e a sua predisposição para fazer negócios. Isso potencializa os argumentos ou classifica se aquele potencial cliente está pronto para o time comercial ou se precisa ser trabalhado pelo time de marketing. Claro que muito disso tudo, para acontecer, precisa de tecnologia e processos de automação, mas ou é isso ou terá que investir um caminhão de dinheiro com um grande time de pessoas. E vale lembrar que existe tecnologia para todos os bolsos, capaz de ajudar a organizar cada fase do processo.
Se você precisar de algumas dicas em relação a isso, me escreva. Será um prazer entender e ajudar.
Não tenho dúvidas de que todo indicador que avalia desempenho pode melhorar o processo e dar ideias para novos desenvolvimentos e implementações. Mas não perca de vista a principal métrica de todas: o resultado financeiro versus o seu momento.
