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Gerenciar dados de vendas é uma tarefa crucial se você pretende maximizar seu desempenho e tomar decisões baseadas em dados. No entanto, essa tarefa não é isenta de desafios. Neste artigo, vamos explorar como a qualidade dos dados, a integração de dados, a análise e o treinamento da equipe impactam o gerenciamento geral.
Desafio #1: Qualidade dos Dados
Sabemos bem que os dados de vendas podem vir de várias fontes (especialmente se você tem um processo complexo com vários atores no meio), incluindo CRMs, sistemas de faturamento, plataformas de marketing e muito mais.
O que geralmente acontece? São encontradas inconsistências nos dados entre diferentes plataformas, como registros duplicados e dados incompletos ou incorretos, levando a análises menos precisas.
Segundo Thomas Redman, o custo de dados de baixa qualidade é tipicamente entre 15%-25% da receita total de uma empresa. E em uma era onde a inteligência artificial desempenha um papel proeminente, isso só pode piorar.
Como Resolver a Baixa Qualidade dos Dados?
Tomando medidas após fazer as seguintes perguntas:
- De quais fontes estamos coletando dados e como garantimos a integridade dos dados da fonte?
- Temos procedimentos padronizados para entrada de dados?
- Como garantimos que os dados sejam coletados consistentemente em todos os pontos de contato?
- Quais processos temos em vigor para validar a precisão dos dados?
- Usamos ferramentas automatizadas para detectar e corrigir erros de dados?
- Com que frequência realizamos auditorias de qualidade de dados?
- Como gerenciamos a atualização e exclusão de dados obsoletos?
- Quais políticas temos em vigor para retenção e arquivamento de dados?
Para a jornada de vendas, a melhor abordagem é entender onde existem pontos de entrada de dados e garantir a coleta, qualidade, validação e correção em caso de erros. O objetivo final é que as equipes confiem na qualidade dos dados que usam diariamente.
Desafio #2: Integração de Dados
Uma vez que a qualidade é abordada, surge o segundo problema: a integração. Estamos falando de dados sendo gerados a partir de diferentes plataformas, cada uma com uma peça de informação que contribui para o quadro completo.
Temos múltiplas fontes de dados que não estão conectadas, e precisamos conectá-las. A falta de interoperabilidade entre plataformas pode levar a silos de dados, dificultando a criação de uma visão unificada do desempenho total de vendas (desde quando o usuário chega até quando faz uma compra).
Como Resolver a Integração de Dados?
Novamente, trabalhe após fazer as seguintes perguntas:
- Temos uma estratégia clara e documentada para integração de dados?
- Quais ferramentas e processos usaremos para integrar dados de diferentes sistemas e fontes?
- Como lidamos com duplicação de dados e conflitos de dados entre diferentes sistemas?
- Como garantimos a qualidade e consistência dos dados durante e após a integração?
- Estabelecemos um processo para normalização e padronização de dados?
- Como monitoraremos o desempenho de nossos processos de integração de dados?
- Quais métricas usamos para avaliar o sucesso de nossas integrações de dados?
- Como garantimos que os usuários finais entendam e confiem nos dados integrados?
O objetivo aqui é alinhar todas as fontes de dados para alcançar o que é conhecido como uma única fonte da verdade (um lugar onde todos veem o que está acontecendo, confiam nisso e agem com base nesses dados).
Desafio #3: Análise Preditiva
Agora, supondo que temos boa qualidade e integração de dados, estaremos dando às nossas equipes de Marketing e Vendas boa visibilidade de tudo o que aconteceu e do que está acontecendo quase em tempo real.
Mas... e se quisermos estabelecer metas para o ano todo? E se quisermos analisar como fecharemos nossas vendas com base na tendência atual? Para isso, precisamos prever. E isso pode ser complexo devido à necessidade de algoritmos avançados e grandes volumes de dados históricos.
Como Abordar a Análise Preditiva?
Fazendo as seguintes perguntas:
- Quais são os principais objetivos de nossas previsões de vendas?
- Quais métricas estamos usando ou vamos usar para medir o sucesso de nossas previsões de vendas?
- Quais dados históricos de vendas estamos usando ou vamos usar para nossas previsões?
- Estamos considerando ou vamos considerar dados externos, como tendências de mercado, dados econômicos ou dados de concorrentes?
- Quais modelos de previsão estamos usando ou planejando usar (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.)?
- Como selecionamos os algoritmos apropriados para nossas previsões de vendas?
- Como validamos a precisão de nossos modelos de previsão? (CRUCIAL para que as equipes confiem nas previsões)
- Realizamos testes retrospectivos para comparar nossas previsões com dados históricos reais?
- Com que frequência atualizamos nossos modelos de previsão?
- Temos um processo em vigor para retreinar modelos com base em mudanças nos dados ou no mercado?
- Quais ferramentas e tecnologias estamos usando para previsão de vendas?
- Essas ferramentas são adequadas para lidar com o volume e a complexidade de nossos dados?
A ideia da previsão de vendas é ter um processo relativamente confiável que as equipes de Marketing e Vendas possam usar como guia para entender se estão tendo um bom ou mau desempenho e o que precisam corrigir ou continuar fazendo.
Desafio #4: Treinamento da Equipe
Temos boa qualidade de dados, integração ideal e previsões que se alinham mais ou menos com a realidade, mas... apenas a equipe de Business Intelligence entende. Batemos em um muro.
Queremos que as equipes de Marketing e Vendas usem e aproveitem ao máximo esses dados - como é possível que eles não saibam como usar ou entender? Isso limita absolutamente nossa capacidade de ser mais orientados por dados. Além disso, essas equipes deveriam ser as que melhor sabem como usar esses dados, pois têm o maior contexto e know-how.
Infelizmente, este é um desafio clássico: tecnologia de ponta em gestão de dados (no melhor dos casos) e uso muito deficiente pelos stakeholders mais importantes.
Como Treinar a Equipe?
Como em todos os desafios anteriores, vale a pena fazer algumas perguntas:
- Quais são as competências e habilidades críticas que nossa equipe precisa para desempenhar suas funções com eficácia?
- Como identificamos lacunas de habilidades e conhecimentos em nossa equipe?
- Quais metodologias de treinamento usamos (workshops, e-learning, coaching, treinamento no trabalho, etc.)?
- Os programas de treinamento estão alinhados com os objetivos estratégicos da empresa?
- O conteúdo de nossos programas de treinamento está atualizado e relevante para as tarefas atuais da equipe?
- Como garantimos a qualidade e precisão do conteúdo do treinamento?
- Como medimos a eficácia de nossos programas de treinamento (avaliações pós-treinamento, pesquisas de satisfação, testes de conhecimento, etc.)?
- Quais métricas usamos para avaliar o impacto do treinamento no desempenho do trabalho (melhorias em KPIs, produtividade, qualidade do trabalho, etc.)?
- Coletamos feedback dos participantes do treinamento para melhorar programas futuros?
- O orçamento alocado para treinamento de pessoal é suficiente para cobrir todas as necessidades identificadas?
- Estabelecemos planos de desenvolvimento individual para cada funcionário que incluam objetivos de treinamento?
A ideia final neste desafio específico é que os stakeholders mais importantes em Marketing e Vendas saibam como usar os dados de suas operações para corrigir o que está errado e continuar fazendo o que está certo.
Conclusão
O gerenciamento e uso de dados de vendas apresentam múltiplos desafios, mas com as ferramentas e estratégias certas, é possível superar esses obstáculos. Melhorar a qualidade dos dados, integrar diferentes fontes, aproveitar a análise preditiva e treinar a equipe são passos fundamentais para alcançar isso.
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