Índice
- O que é previsão de vendas?
- 3 vantagens para sua empresa ao fazer previsão de vendas
- Passo a passo: como fazer a previsão de vendas com machine learning
– Coleta e agregação de dados
– Análise de dados
– Modelagem e análise preditiva
– Projeção de vendas
– Aprendizado contínuo - Como identificar os melhores prospects e obter previsão de vendas com machine learning?
Prever as vendas com precisão é crucial para o sucesso de qualquer negócio. Com o avanço da tecnologia, o uso de machine learning se tornou uma ferramenta poderosa para melhorar essa previsão.
Com uma previsão de vendas precisa, as empresas podem antecipar tendências e tomar melhores decisões, resultando em um aumento significativo na eficiência operacional e, consequentemente, no crescimento sustentável do negócio.
Neste artigo, exploraremos um passo a passo de como obter previsão de vendas com machine learning e, além disso, otimizar suas estratégias de vendas e impulsionar seu desempenho comercial.
O que é previsão de vendas?
Previsão de vendas é o processo de realizar estimativas sobre os resultados comerciais de uma empresa para um determinado período no futuro.
Com essa previsão, busca-se antecipar o número de vendas e faturamento, por exemplo, levando em consideração dados internos e externos à organização.
É importante lembrar que previsão de vendas não é uma ciência exata. Por se tratar de uma estimativa, ela não é capaz de prever com exatidão os resultados que serão alcançados.
No entanto, com as ferramentas e metodologias certas, capazes de trazer dados confiáveis com uso de tecnologia, você pode reduzir a diferença entre as vendas previstas e realizadas.
A tomada de decisão em uma empresa se torna muito mais estratégica ao contar com a previsão de vendas, pois os gestores têm um parâmetro para direcionar as ações e para avaliar o que cada setor necessita (orçamento, pessoas, entre outros) para o alcance dos resultados esperados.
3 vantagens para sua empresa ao fazer previsão de vendas
Com o objetivo de potencializar acertos e diminuir erros nas estratégias de negócio, é necessário que o processo de tomada de decisão nas empresas seja o mais embasado possível em dados.
Nesse sentido, a previsão de vendas contribui para trazer informações confiáveis sobre as perspectivas do mercado em que a empresa atua como um todo.
Ao obter uma visão mais clara do mercado a longo prazo, a previsão de vendas também favorece o crescimento sustentável dos negócios, preparando a sua empresa para oportunidades, tendências e momentos de crise.
Veja 3 benefícios da previsão de vendas que fazem a diferença para as suas estratégias:
1 – Preparar sua empresa para as variações do mercado
Além de fatores internos, a previsão de vendas leva em conta fatores externos que podem influenciar os resultados da organização, como a entrada de novos players no mercado, um movimento inesperado da concorrência e a sazonalidade.
2 – Aprimorar o controle sobre o orçamento
É com base nas predições sobre as vendas e o faturamento que os gestores organizam seu planejamento financeiro, equilibrando seus gastos e ganhos para alcançar o lucro projetado. Assim, o orçamento pode ser ajustado de acordo com o cenário mapeado e alinhado aos esforços necessários para o alcance dos resultados.
3 – Aperfeiçoar as abordagens comerciais
Fazer a previsão de vendas passa por conhecer melhor seu público-alvo e o Perfil de Cliente Ideal (ICP). Com base nas informações detalhadas sobre esse público, é possível desenvolver abordagens de vendas focadas no perfil de consumidor identificado, o que favorece a performance do time comercial e, consequentemente, o aumento dos resultados.
Passo a passo: como fazer a previsão de vendas com machine learning
Para fazer a previsão de vendas, inicialmente, é necessário contar com tecnologia como sistema com machine learning e dados confiáveis, tanto da sua empresa quanto do mercado.
Com isso, as etapas fundamentais da previsão de vendas são:
1 – Coleta e agregação de dados
O primeiro passo para implementar um sistema de previsão de vendas com machine learning é a coleta e agregação de dados relevantes.
Isso envolve reunir informações históricas de vendas, dados do mercado, comportamento do cliente e outros fatores externos que possam influenciar as vendas, como indicadores econômicos, sazonalidade e eventos do setor.
Uma fonte rica de dados é essencial para treinar um modelo de machine learning eficaz. Além da coleta de dados tradicionais, é importante considerar a qualidade e a atualização constante das informações.
Integre fontes variadas para capturar insights mais completos, como dados de mídias sociais, feedback dos clientes e informações de tendências emergentes no mercado.
2 – Análise de dados
Aprofunde a análise de dados coletados utilizando ferramentas analíticas e estatísticas avançadas. Identifique padrões, tendências e correlações nos dados.
Esta etapa é crucial para entender como diferentes variáveis afetam as vendas e quais são os principais impulsionadores do desempenho.
Ao realizar uma análise aprofundada, é possível descobrir insights valiosos sobre o comportamento do consumidor, preferências sazonais e outros fatores que podem impactar as vendas.
Compreender a causalidade por trás dos padrões observados pode levar a insights ainda mais profundos e ações estratégicas mais precisas.
3 – Modelagem e análise preditiva
A modelagem é o coração do processo de previsão de vendas com machine learning. Nesta fase, aplique uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos robustos, capazes de prever as vendas futuras com precisão.
Teste diferentes técnicas de modelagem para encontrar o que melhor se adapta aos seus dados e objetivos comerciais.
Aperfeiçoar os parâmetros do algoritmo e validar os resultados garante que o modelo seja robusto o suficiente para lidar com diferentes cenários e permaneça preciso ao longo do tempo.
4 – Projeção de vendas
Com o modelo treinado, é possível realizar projeções de vendas futuras. Essas projeções são fundamentais para a tomada de decisões estratégicas, permitindo que a empresa antecipe demandas, otimize estoques, aloque recursos de maneira mais eficiente e reduza eventuais riscos.
A projeção de vendas também contribui para a definição de metas realistas e aprimora o planejamento estratégico.
É fundamental levar em consideração diferentes cenários e variáveis que podem influenciar o mercado. A integração de dados precisos e atualizados é essencial para obter uma visão mais abrangente e confiável do ambiente de vendas.
5 – Aprendizado contínuo
O aprendizado contínuo é vital para manter a precisão das previsões ao longo do tempo.
O ambiente de negócios está em constante evolução e os modelos precisam ser ajustados para lidar com mudanças nas condições de mercado. Monitorar o desempenho do modelo e ajustá-lo conforme necessário garante que as previsões permaneçam precisas ao longo do tempo.
Além de ajustes técnicos, considere incorporar feedbacks das equipes de vendas e atualizações em tempo real nos dados. Isso permite uma adaptação rápida a mudanças nas condições de mercado e melhora a precisão das previsões.
Como identificar os melhores prospects e obter previsão de vendas com machine learning?
O machine learning é uma tecnologia eficaz para identificar os melhores prospects. Com algoritmos de segmentação, é possível analisar dados demográficos, comportamentais e transacionais para identificar clientes com maior potencial de vendas.
Isso não apenas melhora a eficiência das campanhas de marketing, mas também contribui para uma previsão de vendas mais precisa.
Leia mais: Como a IA facilita a segmentação de clientes B2B
Ao identificar prospects de alta qualidade, que tenham maior aderência ao seus produtos e serviços, as equipes de vendas podem direcionar seus esforços de maneira mais estratégica, aumentando as taxas de conversão de vendas e otimizando os resultados.
As soluções de Marketing & Vendas da Neoway ajudam empresas, que possuem áreas de vendas e marketing, a venderem mais e melhor com eficiência operacional.
Assim, você potencializa suas estratégias comerciais e seu crescimento sustentável, além de obter insights precisos sobre onde alocar investimentos. Você também pode identificar as melhores oportunidades de mercado combinando dados confiáveis e atualizados com sua própria base de clientes.
Leia mais: Como escolher a melhor ferramenta de prospecção B2B?
E ter dados específicos para a vertical em que seus clientes potenciais operam é uma das formas de alcançar o seu mercado com ainda mais eficiência.
Criada especialmente para descobrir quais empresas são aderentes a negócios dos mais variados setores, o On Target faz uso de dados únicos e modelagens exclusivas construídas com Inteligência Artificial e mais de 570 variáveis, para recomendar as melhores oportunidades no seu mercado potencial, priorizando aquelas com maior probabilidade de negócio.
Leia mais: Big Data em Marketing: como converter dados em inteligência de negócios
A partir da base de clientes da sua empresa, o motor do On Target tem a capacidade de recomendar leads aderentes dentro de um mercado potencial, gerando mais previsibilidade de receita.
Esse motor de recomendação de melhores oportunidades de negócio mantém a ferramenta aprendendo constantemente, gerando leads cada vez mais aderentes e com maior potencial de compra.
Você sabia que a Inteligência Artificial que recomenda para você seu próximo filme ou música também já é capaz de indicar o melhor caminho para impulsionar as suas vendas? Esse é o propósito do Neoway On Target. Assista ao vídeo e entenda mais:
Veja as principais características da solução On Target:
Objetivo
- Torna a jornada de prospecção do cliente mais inteligente e eficaz.
Abordagem
- Utiliza inteligência artificial e machine learning para análise de dados;
- Oferece visão do mercado potencial, ticket médio e ciclo de vendas para direcionar a compreensão do tamanho do mercado e melhorar a precisão da prospecção de clientes;
- Recomenda produtos adequados a cada cliente.
Benefícios
- Proporciona previsibilidade financeira, agilidade, precisão e redução de custos;
- Escalabilidade para negócios de todos os tamanhos.
Funcionalidades
- Aprende padrão do cliente ideal com base na carteira existente;
- Encontra perfis semelhantes no mercado;
- Automatiza obtenção de leads qualificados.
Priorização de leads
- Maximiza a conversão;
- Atribui score considerando a probabilidade de negócios;
- Facilita o alcance de metas.
Integração de dados
- Conecta dados da empresa com informações da Neoway;
- Traz inteligência sobre tamanho do mercado e necessidades dos leads;
- Segue a Lei Geral de Proteção de Dados.
Aprendizado contínuo
- Machine learning aprende com Wins e Losts;
- Por meio de retroalimentação, gera recomendações cada vez mais precisas;
- Gera leads mais aderentes ao perfil ao longo do tempo.
Se você deseja conhecer melhor o On Target e todas as soluções de Marketing e Vendas da Neoway, para entender como elas podem ajudar a ampliar os resultados do seu negócio, fale com um de nossos especialistas.
