Uma oferta adequada é importante para o sucesso empresarial, especialmente no início de uma relação com um cliente. Deixamos cinco dicas sobre como as empresas B2B podem conquistar novos clientes com base em dados e com o apoio da IA.
Por Nils Niehörster
No comércio eletrónico, os algoritmos há muito que desempenham um papel decisivo na forma como as empresas conseguem vender os seus produtos. Uma vez que os potenciais compradores privados deixam permanentemente dados sobre os seus interesses e necessidades na web, as tecnologias de inteligência artificial (IA) têm sido capazes de se superar quando se trabalha com quantidades muito grandes de dados. Mas como podem as empresas também conquistar novos clientes nos mercados B2B com base em dados e com o apoio da IA?
Identificar semelhanças entre tipos de compradores e obter a melhor oferta potencialmente com base em dados históricos: este é um exercício fácil para as modernas tecnologias de aprendizagem de máquinas, desde que se alimente a máquina com dados suficientes. Mas é aqui que o problema se revela: o que a IA já aperfeiçoou em muitos casos no marketing digital para consumidores finais privados (B2C) continua a ser, na sua maioria, um sonho impossível para as empresas do setor B2B. Os dados sobre as necessidades e interesses de potenciais clientes empresariais são comparativamente escassos – pelo menos para além dos clientes existentes com os quais os fornecedores já têm uma relação comercial e, como resultado, podem pelo menos recolher dados de clientes nos seus sistemas de software (por exemplo, ERP ou CRM).
No entanto, os cenários de oferta seguinte (“A qual dos meus atuais clientes poderia vender que produto para além disso?”) estão cada vez mais a tornar-se realidade nas vendas das empresas B2B aos clientes existentes. No entanto, muitos têm dificuldade em olhar para além dos seus próprios dados CRM e ERP e fazer uma previsão baseada em dados sobre que produto ou serviço da sua própria carteira teria as melhores oportunidades de vendas com um potencial novo cliente.
5 dicas para conquistar novos clientes em mercados desconhecidos
Então, o que fazer? As empresas B2B que querem crescer em novos mercados compram frequentemente dados de mercado sobre indústrias, regiões de venda ou segmentos de mercado específicos, a fim de identificar potenciais clientes em primeiro lugar. Mas após uma utilização seletiva dos conhecimentos, os tesouros de dados perecem frequentemente em folhas de Excel e silos de dados. Não existe qualquer ligação entre os dados internos do próprio inventário e os dados sobre novos mercados, que hoje em dia também se encontram disponíveis em abundância e em formato digital.
Então que condições têm as empresas de criar para as suas atividades de marketing e vendas centradas no B2B, de modo a que os cenários de primeira oferta em novos mercados também se tornem realidade?
1. Criar uma plataforma central de dados
Aqui o CRM, ali o ERP, e em todo o lado tabelas Excel dispersas e relatórios de mercado individuais – muitas vezes silos de dados nas empresas impedem o acesso central a fontes que seriam necessárias para uma abordagem de vendas suportada por dados. Só reunindo todas as fontes de dados numa plataforma central podem surgir resultados de análise fiáveis que possam ser utilizados eficazmente no marketing e nas vendas.
2 Criação de um quadro de mercado holístico
Para que surja uma imagem holística de um mercado e para que as empresas possam identificar as pistas que são realmente mais valiosas, não é suficiente analisar dados de sistemas existentes, tais como ERP e CRM. Também deve ser possível ligar dados externos de pesquisa e análise de mercado digitalizada ao motor de análise de dados utilizado.
3 Inteligência Artificial: a máquina decide
Em muitos departamentos de vendas, o sentimento instintivo ainda hoje reina. Os peritos em vendas acreditam conhecer os seus mercados, bem como as necessidades de cada cliente. Mas questões sobre qual o cliente que melhor se adequa à sua própria empresa, qual o líder que realmente oferece as maiores oportunidades de vendas e quem tem o maior potencial de desenvolvimento a médio e longo prazo são complexas de responder. Com os métodos de aprendizagem de máquinas, as empresas são capazes de realizar cenários de primeira oferta em vendas a novos clientes, com base nos dados disponíveis.
4 Automatizar a gestão da qualidade dos dados
Quer se trate de erros de dactilografia, desatenção, informação em falta ou informação de mercado adquirida externamente: Dados incorretos podem atropelar os sistemas do utilizador de várias maneiras. Por conseguinte, é importante que a solução analítica selecionada também apoie os utilizadores na criação e manutenção de um elevado nível de qualidade de dados – idealmente guiando intuitivamente o utilizador através de etapas de teste individuais e sugerindo a melhor medida seguinte em cada caso. Através da automatização extensiva, as empresas podem assim alcançar uma melhoria de qualidade rentável e realizar análises que sejam tão robustas quanto possível.
5 Estabelecer uma nova mentalidade
O potencial para otimizar e automatizar os processos de dados no mercado é grande. Uma nova mentalidade nos departamentos de vendas e marketing é, portanto, necessária como um capacitador essencial para o sucesso do crescimento sustentável. Isto deve basear-se no trabalho em rede de conhecimentos e na partilha de informação relevante para o mercado e institucionalizar permanentemente o intercâmbio entre os intervenientes mais importantes, tais como vendas, marketing e desenvolvimento empresarial sobre questões de estratégia de dados.