O futuro da análise de vendas alavanca aplicativos inteligentes e novas fontes de dados para gerar mais impacto comercial. O artigo da Gartner apresenta o que vem pela frente e nós trazemos os principais pontos da pesquisa.

Embora o futuro da análise de vendas traga consigo uma imagem mais precisa, ela é também dinâmica, trazendo o comportamento e as necessidades do comprador, o que gerará um impacto comercial significativamente maior para as equipes de vendas da linha de frente e liderança comercial.

“As funções de análise de vendas que não entendem totalmente as necessidades de informação da organização maior estão perdendo a oportunidade de compartilhar insights entre as funções comerciais para conduzir uma tomada de decisão mais coesa”, disse Steve Rietberg, analista diretor sênior do Gartner.

Alinhe as partes interessadas em uma visão, priorize os casos de uso para análise de vendas e, em seguida, estabeleça a governança, eleve a alfabetização em dados e priorize tecnologias de análise
Saber o que caracterizará análises de vendas valiosas no futuro oferece aos líderes de operações de vendas um conjunto de objetivos pelos quais se empenhar, para que possam prometer mais valor às partes interessadas.

Onde a análise de vendas é insuficiente hoje
Para aumentar a receita, as equipes de vendas precisam de insights precisos sobre os compradores e seus comportamentos e intenções, mas a análise de vendas de hoje está cada vez mais inadequada para a tarefa devido às mudanças nas condições, como:

• Maior preferência dos compradores por canais digitais, de modo que os dados do pipeline fornecidos pelo vendedor são menos valiosos como uma entrada para análises de vendas
• A complexidade dos negócios e a proliferação de fontes de dados, o que obscurece o insight da análise de vendas
• A incerteza dos líderes de operações de vendas sobre a melhor forma de investir em tecnologias como inteligência artificial (IA), que poderia gerar análises mais preditivas e prescritivas e esclarecer o cenário

Mais análises aumentadas e menos painéis
Um grupo de recursos de aplicativos inteligentes, conhecidos coletivamente como análises aumentadas, pode automatizar a preparação de dados; estruture e marque essas informações de maneira inteligente para análise posterior; e use o aprendizado de máquina para descobrir e fornecer insights diretamente para vendedores e gerentes – sob demanda, bem a tempo ou mesmo antes que os usuários façam uma pergunta.

As soluções de análise aumentada melhoram muito a precisão dos dados porque o software de automação da força de vendas (SFA) pode executar muitas das tarefas ineficientes e sujeitas a erros que historicamente ficavam entre os dados brutos e o acesso universal aos insights de vendas. Essas análises aumentadas fornecem liderança comercial e de linha de frente com acesso contínuo aos insights de que precisam para ter sucesso.

Inúmeras novas entradas de dados desbloqueados por “X analytics”
Uma classe emergente de tecnologia inteligente – o que o Gartner chama de “análise X” – pode capturar muitas das informações de processos de negócios não estruturados que resistiam à medição no passado. O X analytics pode detectar, avaliar, extrair e organizar dados de texto escrito, palavras faladas e gravações de vídeo.

As entradas que se prestam a essa tecnologia incluem novas fontes, como dados da Internet das Coisas (IoT). Por exemplo, dados de sensores de equipamentos de fabricação podem mostrar que um componente está operando de maneira ineficiente, indicando uma oportunidade para o fornecedor vender ao cliente uma unidade mais moderna e econômica.

Inteligência contínua sobre os compradores em tempo real
Poucas organizações de vendas têm uma visão suficientemente integrada das interações digitais e não digitais de um comprador. Menos ainda têm a tecnologia para interpretar esses sinais, avaliar o andamento de uma decisão de compra e recomendar as próximas etapas.

A tecnologia de inteligência contínua resolve esse problema integrando o suporte à decisão analítica diretamente nas atividades de negócios do dia-a-dia do público – em tempo real. A inteligência contínua baseia-se em várias tecnologias, incluindo X analytics. Sinais de rastreamento ao vivo extraídos dos dados de atividade de vendas são combinados com dados atuais e históricos para derivar insights de suporte à decisão. Eles são enviados aos usuários apenas quando eles precisam deles.

Construir o ecossistema necessário para um modelo de inteligência contínua funcional é um esforço de vários anos, mas a recompensa é uma visão mais clara do processo de decisão de compra em todos os canais.

Ciência de dados democratizada e IA
As organizações de análise de vendas atualmente precisam de especialistas em ciência de dados para visualizar, desenvolver e aproveitar o potencial da análise aumentada, inteligência contínua e inovações semelhantes vinculadas à IA.

Mas a inteligência nativa dentro dessas tecnologias em breve estenderá o acesso à análise de vendas de forma mais ampla em toda a organização no dia a dia. Com essa democratização, os consumidores finais de análise de vendas (dentro de vendas e além) dependerão menos de especialistas em análise de vendas para entender, modelar e responder a muitas perguntas ad hoc.

A importância da coordenação próxima entre a análise de vendas e os tecnólogos corporativos (líderes corporativos de TI e inteligência de negócios) se tornará ainda mais importante à medida que essas tendências se consolidarem. A governança de dados será crítica para garantir grades de proteção e pontos de controle bem projetados, uma vez que o acesso se estende além dos silos de funções de negócios.

Personalização substitui análises de tamanho único
A expansão da tecnologia de IA trará um foco mais nítido às diferenças nas necessidades analíticas de múltiplos públicos. Para usuários estratégicos e centralizados de análises de vendas (CSOs, colegas executivos e EVPs das principais divisões, por exemplo), a IA aprimorará a tomada de decisões sinalizando padrões e prevendo resultados amplos melhor do que os humanos.

Para os próprios vendedores, a funcionalidade de análise aumentada melhorará a tomada de decisões de curto e longo prazo. Exceto para as configurações transacionais mais padronizadas (por exemplo, um call center de alto volume), o valor que os vendedores recebem virá na forma de suporte de decisão baseado em dados no nível de portfólio, conta e oportunidade.

Por fim, a tecnologia de IA aprenderá a fornecer análises de vendas sob medida para vendedores, clientes e produtos específicos. À medida que essas análises de vendas just-in-time se tornam comuns, a abordagem tradicional de tamanho único – personalizar painéis para funções – se tornará menos onipresente. Em seu lugar, surgirá a chance de criar novos insights analíticos, aprimorados por um foco mais estreito em públicos e casos de uso específicos.

Comece agora: crie um roteiro para migrar para análises de vendas adequadas ao futuro
Compreender essas tendências de análise de vendas ajudará os líderes de operações de vendas a determinar como priorizar o caminho de melhoria para sua própria organização. O roteiro de análise de vendas do Gartner prevê conjuntos de iniciativas que se complementam ao longo do tempo, com base em uma avaliação sincera do estado atual, objetivos claros do estado futuro e cronogramas para atingir marcos e objetivos importantes.

“Os líderes de operações de vendas devem alinhar as partes interessadas em uma visão, priorizar casos de uso para análise de vendas e, em seguida, estabelecer governança, elevar a alfabetização de dados e priorizar tecnologias de análise”, diz Rietberg. “Esses objetivos levarão tempo, mas podem ser reduzidos a marcos tangíveis e atingíveis.”

Os líderes de operações de vendas podem personalizar e priorizar o plano de acordo com os estados atuais e futuros de sua própria operação de análise de vendas, mas a evolução para a maioria será a seguinte:

• Tarefas de curto prazo fornecem benefícios imediatos e criam uma base para o sucesso, concentrando-se na definição e comunicação de uma visão para o futuro da análise de vendas.
• As tarefas de médio prazo aumentam o alcance da governança de dados, melhoram ainda mais a alfabetização em dados e expandem a tecnologia para oferecer suporte à venda multiexperiência.
• Tarefas de longo prazo sustentam os benefícios de análises de vendas aprimoradas por meio de educação, métricas e comunicação contínuas.