IA para o pipeline e a previsão de vendas: Pare de adivinhar o que vai fechar
Todos os trimestres, o mesmo jogo. A direção de vendas pede uma previsão. Os representantes dizem que os negócios vão fechar. A direção ajusta para baixo porque os representantes são sempre optimistas. Os negócios escorregam. A previsão muda semanalmente.
Ninguém sabe o que é que vai realmente fechar. Não porque os vendedores mintam. Porque é difícil prever os resultados do negócio quando se está a confiar no instinto e nas notas do CRM.
A IA não adivinha. Analisa as caraterísticas do negócio e os padrões históricos. Prevê a probabilidade de fecho com base em dados. Assinala os negócios em risco antes de morrerem. Diz-lhe quais os negócios que precisam de atenção e quais os que se fecharão sozinhos.
A sua previsão deixa de ser um desejo. Começa a basear-se na realidade.
O problema: condutas cheias de talvez
O seu CRM mostra 50 negócios abertos. Os representantes dizem que 30 serão fechados neste trimestre. O historial diz que 12 vão mesmo fechar. Mas quais 12? Ninguém sabe.
Os negócios ficam demasiado tempo nas fases de preparação. Alguns avançam. Alguns ficam parados e morrem. Alguns surpreendem-no e fecham rapidamente. Na maioria das vezes, não se sabe qual é qual até ao fim.
Os diretores de vendas passam horas a fio a analisar a carteira de encomendas. "Qual é o ponto da situação?" "Quando é que vai fechar?" "Qual é o risco?" As mesmas perguntas, respostas diferentes todas as semanas.
A previsão que dá à liderança é um palpite educado. Por vezes, está perto. Muitas vezes, não. O fim do trimestre torna-se numa luta para atingir o número.
Não porque a sua equipa de vendas seja má. Porque os humanos não são bons a prever resultados probabilísticos em dezenas de variáveis. A IA é.
O que a IA faz pelo pipeline e pela previsão de vendas
A IA não substitui o julgamento das vendas. Ela fornece dados para melhorar esse julgamento. Eis como:
Pontuação de probabilidade de negócio
Cada negócio recebe uma pontuação de probabilidade de fecho com base em:
- Caraterísticas da transação (dimensão, tipo, complexidade)
- Fase de vendas e tempo na fase
- Nível de envolvimento (atividade dos intervenientes, respostas por correio eletrónico, frequência das reuniões)
- Padrões históricos (que negócios como este foram efetivamente fechados?)
- Factores de concorrência (fornecedor único ou acordo de concorrência?)
A IA compara cada negócio com milhares de negócios anteriores. Os negócios com caraterísticas semelhantes que foram fechados obtêm pontuações mais elevadas. Os negócios que correspondem a padrões de negócios perdidos obtêm pontuações mais baixas.
Isto não é intuição. É uma correspondência de padrões baseada nos seus dados reais de ganhos/perdas.
O representante diz que há 90% de hipóteses de fechar, a IA diz 40%? Olha com mais atenção. Há algo de errado. Ou o representante está a omitir sinais de aviso, ou há um contexto que a IA não tem. Seja como for, investigue antes que o negócio morra.
Identificação de negócios em risco
Os negócios morrem lentamente e depois de uma só vez. Os sinais de alerta aparecem semanas antes de um negócio morrer oficialmente:
- Nenhuma atividade em mais de 14 dias
- O campeão deixou de responder
- As reuniões são repetidamente adiadas
- O prazo de decisão continua a deslizar
- As partes interessadas que se empenharam cedo ficaram caladas
- Acordo que se mantém na mesma fase durante demasiado tempo
A IA está atenta a estes padrões. Quando vários sinais de aviso aparecem em conjunto, assinala o negócio como estando em risco.
O diretor de vendas vê a bandeira. Pergunta ao representante o que está a acontecer. Muitas vezes, o representante diz: "Ah, sim, eu deveria acompanhar isso". Por vezes, diz: "Está tudo bem." Mas, pelo menos, sabe que deve estar atento.
Não se pode salvar todas as ofertas. Mas pode tentar salvar negócios antes que eles morram completamente. Isso só funciona se souber que estão em risco.
Melhoria da exatidão das previsões
A sua previsão é a soma das probabilidades de negócio. Se as suas estimativas de probabilidade estiverem erradas, a sua previsão está errada.
A IA cria uma previsão com base em:
- Probabilidades de transacções individuais (baseadas em dados, não em estimativas de representantes)
- Taxas de fecho históricas por fase, representante, tipo de negócio
- Padrões de sazonalidade na sua atividade
- Tendências de duração do ciclo de vendas
Não se limita a dizer um número. Dá-lhe intervalos. "O mais provável é $X, mas pode ser tão baixo quanto $Y ou tão alto quanto $Z." Isso é uma previsão honesta.
Com o tempo, vê quais os negócios que a IA previu bem e quais os que não previu. O utilizador ajusta-se. O modelo aprende. A precisão melhora.
As previsões nunca serão perfeitas. Mas pode ter previsões que acertam mais vezes do que erram. Isso é melhor do que a maioria das equipas de vendas tem atualmente.
Recomendações para a próxima melhor ação
Todos os representantes têm mais negócios do que podem trabalhar ativamente. Em quais é que se devem concentrar hoje?
A IA estabelece prioridades:
- Negócios em risco que necessitam de atenção imediata
- Negócios com elevada probabilidade de fecho que estão prontos a avançar
- Negociações em que determinadas acções (acompanhamento de uma parte interessada, envio de uma proposta) aumentaram historicamente as taxas de fecho
- Negócios parados que precisam de um empurrãozinho
O representante inicia sessão e vê uma lista de prioridades do que deve fazer. Nem tudo. As 5-7 acções com maior probabilidade de fazer avançar os negócios.
Não estão a seguir ordens da IA. Estão a receber sugestões baseadas em dados sobre onde é melhor gastar o seu tempo. Continuam a usar o seu discernimento. Apenas dispõem de melhor informação.
Análise de padrões de ganhos/perdas
Porque é que os negócios são fechados? Porque é que se perdem?
A IA analisa os negócios fechados - ganhos e perdidos:
- Que caraterísticas partilham os negócios ganhos?
- Quanto tempo demoram normalmente os negócios vencedores?
- Que actividades estão relacionadas com as vitórias?
- O que é que os negócios perdidos têm de diferente?
- Existem padrões por sector, dimensão da transação ou concorrente?
Estes padrões transformam-se em conhecimentos:
- "Os negócios com mais de 3 partes interessadas fecham a uma taxa duas vezes superior à dos negócios com uma única parte interessada"
- "Quando envolvemos o departamento jurídico antes da semana 4, a taxa de fecho cai 30%"
- "As ofertas que incluem um piloto convertem 80% do tempo"
Aprende-se o que é que realmente leva às vitórias. Depois, orienta os representantes para que façam mais do que funciona e menos do que não funciona. Esta é a gestão de vendas baseada em dados.
Monitorização do estado das condutas
O seu pipeline é saudável ou está cheio de lixo? É difícil dizer quando se olha apenas para o número de negócios e o valor total.
A IA avalia o estado das condutas:
- Qual é o valor realista? (Valor do negócio ponderado pelas pontuações de probabilidade da IA)
- O gasoduto está a crescer ou a diminuir?
- Os negócios estão a passar pelas fases a uma velocidade normal?
- A cobertura das condutas é suficiente para atingir os objectivos? (Valor realista vs. quota)
- Que fases têm estrangulamentos?
Os líderes de vendas vêem painéis de saúde do pipeline. Não são métricas de vaidade. Indicadores reais de que a equipa vai atingir os números.
Se o pipeline parecer fraco, é possível saber com antecedência. Pode adicionar recursos à geração de leads ou ajustar os objectivos antes que seja tarde demais.
O que isto significa para si
Para diretores de vendas
Previsões em que pode confiar. Não são perfeitas, mas são muito melhores do que suposições de representantes. Dá números de liderança baseados em dados, não em esperança.
A visibilidade do pipeline melhora. Vê imediatamente os negócios em risco. Sabe onde deve ser treinado. Sabe quais os negócios que necessitam de envolvimento sénior.
A afetação de recursos torna-se mais inteligente. Sabe quais os negócios que são reais e quais os que são sonhos. O esforço da equipa é canalizado para as oportunidades que podem ser ganhas.
Treina-se com base em padrões. "Eis o que os vencedores fazem de diferente." Isso é mais eficaz do que conselhos genéricos de vendas.
Para representantes de vendas
Sabe em que negócios se deve concentrar. Já não precisa de se dispersar por 50 oportunidades. Trabalhe naquelas que têm maior probabilidade de serem fechadas.
Apanha-se os problemas cedo. O negócio está a ir por água abaixo? Vê os sinais de aviso antes de estar morto. Pode corrigir o rumo.
Recebe orientação sobre os próximos passos. Não são ordens, mas dados sobre o que normalmente funciona em negócios como o seu. Toma melhores decisões.
Menos tempo a atualizar o CRM só por atualizar. A IA torna-se mais inteligente quanto mais dados tem, mas está a utilizar esses dados para o ajudar a vender, não apenas para fazer relatórios.
Para a empresa
Receitas previsíveis. Quando as previsões são exactas, é possível planear. Contratação. Inventário. Gastos com marketing. Tudo com base em projecções de receitas fiáveis.
Ciclos de vendas mais curtos. Quando os representantes se concentram nas actividades certas no momento certo, os negócios são fechados mais rapidamente.
Taxas de sucesso mais elevadas. Quando se compreende o que faz com que os negócios sejam fechados, é possível fazer mais do mesmo. E isso aumenta com o tempo.
Menos surpresas no final do trimestre. Sabe-se com semanas de antecedência se o número vai ser atingido. Sem pânico de última hora. Sem défices inesperados.
Exemplos reais de IA para previsão de vendas
Exemplo 1: Empresa de software B2B
Uma empresa de software de média dimensão tinha uma precisão de previsão de 35%. Cada trimestre era uma surpresa. Os líderes de vendas não conseguiam planear porque não sabiam qual seria a receita real.
O que mudou: A IA analisou 3 anos de dados de negócios. Criou modelos de probabilidade com base em padrões de fecho reais. Forneceu pontuações de negócios baseadas em dados em vez de estimativas de representantes.
Resultado: A exatidão das previsões melhorou para 82% em dois trimestres. A liderança podia planear com confiança. Menos exercícios de incêndio no final do trimestre porque sabiam o número com semanas de antecedência.
Exemplo 2: Empresa transformadora
Uma empresa de fabrico tinha ciclos de vendas longos (6-12 meses). Os negócios pareciam bons durante meses e depois morriam de repente. Ninguém sabia porquê.
O que mudou: A IA identificou que os negócios sem contacto com as partes interessadas durante mais de 21 dias tinham 72% de hipóteses de acabar por perder. O sistema assinalou automaticamente os negócios em risco.
Resultado: Os gestores de vendas intervieram de forma proactiva nos negócios assinalados. A taxa de ganhos aumentou 18% porque os negócios em risco receberam atenção antes de morrerem. O ciclo de vendas diminuiu porque os negócios estagnados foram desbloqueados mais rapidamente.
Exemplo 3: Empresa de serviços profissionais
Uma empresa de consultoria não conseguia saber quais as propostas que seriam fechadas. A taxa de sucesso era inferior a 30%. As equipas de orçamentação despendiam um enorme esforço em propostas que não davam em nada.
O que mudou: A IA analisou as propostas ganhas e perdidas. Descobriu que os negócios em que o cliente tinha um orçamento já aprovado fechavam a 65%. Os negócios em que o cliente disse "explorando opções" fecharam em 12%.
Resultado: A empresa começou a qualificar-se mais antes de investir em propostas. Concentrou o esforço de proposta em oportunidades bem qualificadas. A taxa de vitórias aumentou para 48% porque deixaram de perseguir as más oportunidades.
O que a IA não faz
Sejamos claros quanto aos limites.
A IA não pode fechar negócios por si. Não pode ter as conversas difíceis. Não pode negociar. Não pode criar relações com os compradores. Isso continua a ser trabalho humano.
As previsões da IA são probabilidades, não certezas. Um negócio com uma pontuação de 70% ainda tem 30% de hipóteses de perder. Não trate as pontuações da IA como garantias.
A IA não conhece o contexto que não está no CRM. Se um representante conhece pessoalmente o CEO, ou ouviu dizer que o orçamento foi cortado, ou tem outro contexto - isso é importante. A IA + o julgamento humano é melhor do que qualquer um deles isoladamente.
E a IA não pode corrigir um processo de vendas falhado. Se os seus representantes não se qualificam corretamente, ou se o seu produto não se adequa ao mercado, ou se os seus preços estão errados - a IA mostra-lhe o problema, mas tem de o resolver.
Como começar
Não precisa de transformar todo o seu processo de vendas em IA de uma só vez. Comece por onde for mais útil:
- Comece com a pontuação do negócio. Implementar pontuações de probabilidade de IA. Comparar as pontuações da IA com as estimativas dos representantes. Ver qual é mais exacta ao longo de 3 meses.
- Acompanhar os negócios em risco. Deixar a IA assinalar os negócios que correspondem a padrões de risco. Veja se a intervenção salva algum deles.
- Analisar um padrão de ganhos e perdas. Escolha uma variável (dimensão do negócio, sector, número de intervenientes) e veja se a IA encontra padrões que não conhecia.
- Testar a exatidão das previsões. Execute a previsão da IA em paralelo com o seu processo normal. Compare o que está mais próximo dos resultados reais.
- Aperfeiçoar com base nos resultados. A IA melhora com o feedback. Quando as transacções são fechadas ou perdidas, dê esse feedback. O modelo aprende.
Começar em pequena escala. Medir a exatidão. Dimensione o que funciona. O objetivo é obter melhores previsões, não previsões perfeitas.
A linha de fundo
A previsão de vendas é o reconhecimento de padrões. Como é que são os negócios que fecham? Como é que são os negócios que morrem? Que actividades fazem avançar os negócios?
Os humanos não conseguem detetar padrões em centenas de negócios com dezenas de variáveis. A IA consegue.
A sua equipa de vendas continua a ser a dona das relações e das conversas. Continua a fechar negócios. Continuam a usar o seu discernimento para decidir quais os negócios a fechar.
Mas já não estão a voar às cegas. Têm dados sobre que negócios são reais, quais estão em risco e que acções funcionam historicamente. Essa é a diferença entre adivinhar e saber.
Quer previsões mais exactas?
Cada equipa de vendas tem padrões de negócio diferentes. Ciclos de vendas diferentes. Diferentes factores que prevêem vitórias e derrotas.
Não vendemos ferramentas de previsão de tamanho único. Analisamos os dados do seu negócio. Identificamos quais os factores que realmente prevêem os resultados do seu negócio. Criamos modelos que correspondem à sua realidade.
Depois integramos com o seu CRM para que os representantes e gestores vejam as previsões onde trabalham. A sua equipa obtém melhores dados sem alterar o seu processo.
Nada de propaganda. Sem promessas de previsões perfeitas. Apenas melhores previsões para que possa tomar melhores decisões e fechar mais negócios.
