O que é análise de dados de vendas?

A análise de dados de vendas é o processo de coletar e analisar pontos de dados de vendas para ver como uma organização está progredindo em direção a suas metas. Os líderes de vendas podem usar essa análise de dados para gerar insights de desempenho, identificar o que está funcionando e o que pode precisar de ajustes e criar etapas praticáveis para melhorar as vendas.

Por meio da análise de dados de vendas, uma organização pode entender melhor o desempenho passado, identificar tendências, lucratividade e prever resultados de vendas futuros. Os processos de análise de dados de vendas ajudam a transformar dados isolados em insights praticáveis, como a previsão de vendas e receitas futuras com mais precisão, e usam métricas de vendas para definir metas alcançáveis.¹ As modernas soluções de análise de dados de vendas são integradas à inteligência artificial (IA) para automatizar fluxos de trabalho e implementar predictive forecasting.

Enquanto o principal objetivo da análise de dados de vendas é revelar insights praticáveis que melhorem o processo de vendas, a inteligência de vendas é um processo separado que envolve a coleta de dados brutos.² O ideal é que ambos os processos funcionam em conjunto para alcançar o objetivo mútuo da eficiência de negócios. Uma estratégia de análise de dados de vendas bem-sucedida inclui representantes de vendas, analistas de vendas, stakeholders de negócios e outras ferramentas e sistemas.³

Em termos gerais, o processo de análise de dados de vendas envolve coletar, organizar e analisar dados de vendas. Depois que os dados foram coletados e analisados em insights compreensíveis, eles são transformados em tomada de decisão praticável. Seguindo essas etapas, é muito mais provável que uma organização tome decisões mais inteligentes e melhore o desempenho geral.⁴

Primeiro, os dados de vendas são coletados de várias fontes internas. Essas fontes podem incluir sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), registros de atividades de vendas, dados de comércio eletrônico e dados de produtos. Os dados coletados podem incluir uma ampla variedade de informações, como volume de vendas, receita, custo de aquisição de clientes, valor de vida útil do cliente (CLV) e duração do ciclo de vendas. Uma organização pode escolher entre uma variedade de software de análise de dados de vendas de fornecedores como IBM, Salesforce e HubSpot.

Existem muitas análises de dados diferentes usadas para vendas, mas geralmente se enquadram em quatro categorias: análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva. Nesse estágio, uma organização determina em quais análises de dados deseja se concentrar e, em seguida, usa métricas de vendas específicas para obter insights.

Uma equipe de vendas vai pegar esses insights e interpretar as descobertas em relatórios de vendas. A equipe vai analisar aspectos como desempenho de vendas, taxas de conversão e outros dados dos principais indicadores de desempenho (KPIs) para descobrir o comportamento do cliente e quais funções de vendas funcionam bem.

Os insights da análise de dados são, então, colocados em ação. As organizações devem implementar mudanças com base nas descobertas analíticas, como oferecer treinamento direcionado aos representantes de vendas para impulsionar o desempenho da equipe e adaptar as estratégias de vendas com base nos padrões de compra dos clientes.

Depois que essas mudanças forem feitas, a equipe de vendas deverá continuar rastreando a análise de dados para garantir que essas mudanças tiveram um impacto. Ferramentas de análise de dados de vendas, como dashboards, podem aproveitar a IA para fornecer insights em tempo real sobre as operações de uma organização e automatizar tarefas de rotina.

Essas análises de dados são as que rastreiam os dados históricos de vendas e são usadas para fornecer uma visão geral básica do desempenho de vendas. As métricas de vendas populares que estão sendo analisadas são receita, número de usuários, vendas totais, taxas de crescimento e taxas de conversão. O tipo de pergunta a ser respondida é "quantos", "quando", "onde" e "o que".

A análise de dados de vendas de diagnóstico está examinando por que algo específico ocorreu. Pode ser o sucesso ou o fracasso de um desempenho passado, mas o objetivo principal é encontrar a causa raiz. Ferramentas comuns de análise de dados de vendas para isso são mineração de dados, análise de correlação, análise de regressão e aprendizado de máquina (ML). O tipo de pergunta que está sendo respondida é "Por que isso aconteceu".

A análise preditiva de dados usa dados históricos e tendências de vendas para prever vendas futuras e comportamento dos clientes. O objetivo é ter dados que possam ajudar a prever as metas de vendas futuras e o crescimento da receita. Essa análise de dados normalmente envolve o uso de dados históricos combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e ML para prever resultados futuros. O tipo de pergunta que está sendo respondida é "O que vai acontecer a seguir".

O principal objetivo da análise de dados prescritiva é recomendar ações específicas para otimizar os resultados de vendas futuras. O objetivo desse tipo de análise de dados de vendas é fornecer à equipe de vendas uma orientação praticável para melhorar o desempenho da equipe de vendas.

Ela vai além dos recursos de análise preditiva de dados e adiciona uma camada de inteligência de decisão usando ML, IA e IA generativa para fazer análises aprimoradas dos dados de vendas. O tipo de pergunta que está sendo respondida é "O que devemos fazer a respeito".

Um benefício significativo da análise de dados de vendas é a abordagem holística dos dados. Por meio de ferramentas e processos de análise de dados de vendas, uma organização pode visualizar dados por meio de tabelas e gráficos em vez de um ponto de dados singular. Os líderes de vendas precisam ter uma visão completa para tomar uma decisão informada sobre o forecasting de vendas e mudanças em fluxos de trabalho futuros.

Os clientes modernos esperam uma experiência personalizada adaptada às suas preferências. Porém, esse tipo de jornada do cliente é difícil de construir sem insights baseados em dados e métricas importantes para o comportamento do cliente. Para atrair mais clientes e leads qualificados, as organizações devem monitorar fatores como o tempo em um determinado site ou rede social ou a taxa de resposta de uma campanha de marketing específica.

Os representantes de vendas estão constantemente na busca para alcançar resultados e gerar receita de vendas. A análise de dados de vendas desempenha um papel vital em ajudar os gerentes de vendas a alcançar coisas como aumentar as taxas de vitória e diminuir a duração do ciclo de vendas.

Ao identificar essas áreas de melhoria, as equipes de vendas podem otimizar a estratégia para atender às necessidades de negócios futuras. As equipes de vendas, por meio da produção de leads e outras ferramentas de análise de dados, estão obtendo um visual de ponta a ponta do pipeline de vendas, fornecendo muito mais pontos de dados do que no passado.

A análise de dados de vendas fornece às organizações informações factuais sobre interações com clientes e técnicas de visualização de dados para que os líderes de vendas possam tomar decisões mais fundamentadas sobre o desempenho dos produtos, esforços de marketing e segmentos de clientes. Ao usar software de análise de dados de vendas, uma organização pode realizar uma extensa pesquisa em dados históricos e dados atuais de clientes para tomar decisões de preços mais inteligentes e aproveitar as oportunidades de vendas mais personalizadas.

Os representantes de vendas esperam incentivos como parte de sua função, mas esses incentivos não são possíveis sem dados precisos para corroborá-los. Organizações que mantêm registros de atividades de vendas e acompanham os resultados de vendas incentivam a equipe de vendas a continuar fazendo um bom trabalho. Separadamente, a análise de dados de vendas pode ajudar a simplificar o gerenciamento da folha de pagamento e ajudar os gerentes de vendas a criar as estruturas de comissões de vendas que melhor se adaptem às suas equipes.

A análise de dados de vendas é vasta, e há muitas métricas diferentes a serem acompanhadas, mas algumas das métricas mais relevantes estão listadas depois disso.

Essa métrica de vendas mede a receita total gerada por cada representante de vendas durante um período específico. É crucial para avaliar o desempenho individual e estabelecer planos de remuneração justos. Um aumento nas vendas por representante indica maior eficiência e eficácia nas atividades de vendas, como fechamento de negócios ou upsells.

Essa métrica acompanha os números de vendas por área geográfica. Ele ajuda a identificar mercados fortes e fracos e tendências de mercado, contribuindo para uma estratégia de vendas mais eficaz. Permite decisões estratégicas sobre alocação de recursos, expansão de mercados e estratégias de vendas regionais.

Uma equipe de vendas deve monitorar o aumento ou a diminuição das vendas ao longo do tempo, geralmente em comparação com o mesmo período do ano anterior. Um crescimento positivo significa uma empresa próspera, enquanto um crescimento negativo indica a necessidade de ações corretivas.

A meta de vendas é um valor monetário predeterminado que um vendedor ou uma organização pretende alcançar dentro de um período de tempo especificado. Essa métrica serve como benchmark motivacional e uma ferramenta para medir o desempenho da equipe de vendas. Se um vendedor superar essa meta ano após ano, um líder de vendas pode querer considerar ajustar o valor-alvo.

Essa métrica reflete o percentual de clientes que param de fazer negócios com uma empresa durante um período específico. Altas taxas de rotatividade podem indicar insatisfação, serviços ruins ou problemas de preços que necessitam de ações corretivas. Um aprofundamento nessa métrica pode começar a identificar em que ponto do funil de vendas um cliente pode ter perdido a conexão ou o interesse no produto ou serviço.

Essa métrica calcula o valor total médio dos negócios fechados. É um indicador crucial da eficiência de vendas e do sucesso de uma equipe de vendas em um período específico. Quanto maior o tamanho do negócio, geralmente maior será o lucro por transação.

Essa métrica principal calcula o percentual de inventário que está sendo vendido durante um período específico. Por meio dessa medida de dados, uma organização pode ver as tendências de vendas por produto ou serviço e decidir sobre o inventário e sua cadeia de suprimentos.

Essa métrica se refere à rapidez com que as oportunidades de vendas migram pelo pipeline desde o contato inicial até o fechamento do negócio. Uma velocidade mais rápida geralmente significa tempos de resposta mais rápidos e aumento de receita, enquanto uma velocidade mais lenta pode sinalizar ineficiências no processo de vendas.