Índice
- 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 assertividade.
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, consequentemente, otimizar suas estratégias de vendas e impulsionar seu desempenho comercial.
Passo a passo: como fazer a previsão de vendas com machine learning
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 ferramenta 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, 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, identificando as melhores oportunidades no seu mercado potencial.
Leia mais: Big Data em Marketing: como converter dados em inteligência de negócios
A partir da base de clientes de cada negócio, o motor do On Target consegue 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.
Veja as principais características da solução On Target:
- Objetivo:
- Torna a jornada de prospecção do cliente mais inteligente e eficaz.
- Abordagem:
- Utiliza machine learning para análise de dados;
- Oferece visão do mercado potencial, ticket médio e ciclo de vendas;
- Recomenda produtos adequados a cada cliente.
- Benefícios:
- 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 e gera previsibilidade de receita;
- 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;
- Gera leads mais aderentes ao perfil ao longo do tempo.
- Escalabilidade e desafios técnicos:
- Funciona com carteiras de apenas 10 CNPJs;
- Depende da qualidade dos dados compartilhados pelo cliente.
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