A prospecção outbound com base em suposições não é apenas tediosa, mas também cara. Vendedores experientes podem esperar gastar 7,5 horas de ligações frias para obter UMA nomeação qualificada.
Ao confiar em dados em vez da sorte, você pode aumentar significativamente a qualidade e a eficiência da prospecção de vendas outbound e melhorar sua taxa de acertos de chamadas para reuniões. Mas isso só pode ser feito se você tiver uma compreensão profunda do seu perfil de cliente ideal.
Para ter sucesso com a prospecção de vendas outbound orientada por dados, você precisará de uma solução escalável para coletar dados sobre seus clientes atuais e potenciais.
Em seguida, você terá que aplicar o aprendizado de máquina para gerar insights úteis sobre as empresas. O aprendizado de máquina, uma subcategoria da Inteligência Artificial, é basicamente um enorme mecanismo de correlação.
A prospecção outbound orientada por dados ajuda você a aumentar as taxas de conversão
Hoje, para a maioria dos vendedores, a maioria de suas perspectivas de vendas não se tornam leads qualificados. Isso reflete a realidade de que a grande maioria de todas as suas ligações frias e e-mails frios não resulta no progresso do cliente potencial para a próxima etapa do processo de vendas.
A maioria das organizações de vendas está acostumada com o fato de que mais de 80% do trabalho de seus vendedores no estágio inicial do processo de vendas não resulta em um resultado desejável. Os gerentes referem-se às vendas como um jogo de números, incentivam a produtividade e dizem a seus vendedores que, para ter sucesso no negócio, eles precisam “amar a rotina”.
A razão pela qual as vendas se parecem com isso é que a maioria dos profissionais de vendas na maioria das organizações de vendas procuram os clientes potenciais errados para começar.
Há alguma perda, alguns erros cometidos e incompatibilidades, em todos os setores. As vendas não são uma exceção. Mas a porcentagem de clientes em potencial que não se convertem em um lead pode ser reduzida significativamente com – você adivinhou – prospecção de vendas orientada por dados.
Neste artigo, compartilharemos quatro dicas testadas e comprovadas sobre como os dados podem ajudá-lo a melhorar sua prospecção de vendas.
1 Melhore seus métodos de coleta de dados
Normalmente, as organizações de vendas confiam em seus representantes para inserir seus dados no sistema CRM. Deixar que seus vendedores sejam responsáveis por adicionar todos os dados necessários ao seu CRM é uma maneira horrível de capturar a verdade.
Nem você nem qualquer tecnologia, por mais inteligente que seja, pode criar insights valiosos a partir de dados dispersos. Portanto, você deve começar supervisionando seus métodos atuais de coleta de dados. Isso independentemente de você estar procurando melhorar uma estrutura de prospecção de vendas orientada por dados já existente ou se estiver prestes a começar a adicionar dados à sua equação de prospecção de vendas.
Instrumente seus vendedores com as ferramentas técnicas certas para obter dados melhores. A melhor maneira de fazer isso é automatizar sua coleta de dados. Em vez de fazer com que seus vendedores usem seus telefones de mesa, faça com que eles usem sistemas conectados para fazer chamadas. Em vez de deixar os e-mails irem e voltarem na calada da noite, certifique-se de usar um sistema para rastreá-los.
A razão para equipar sua equipe de vendas com ferramentas de eficiência de vendas é que o objetivo geral é ajudá-la a ser mais produtiva. As ferramentas de vendas nesta categoria incorporam truques, hacks e recursos que permitem aos vendedores, por exemplo:
- entregar mensagens de voz pré-gravadas com apenas um clique.
- fazer chamadas que pareçam ao destinatário como se fossem de um número local, independentemente de onde você está ligando.
- crie e-mails modelo para diferentes situações
- enviar e-mails automatizados
Você pode melhorar ainda mais sua coleta automática de dados investindo em uma inteligência de vendas ou em uma plataforma de dados da empresa como a Vainu, que fornece dados detalhados da empresa e se integra à sua ferramenta de CRM.
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2 Descubra o que distingue uma boa perspectiva de uma má
Você só pode começar a perceber o benefício da dica acima quando começar a aproveitar todo o contexto de seus dados. Aplicar o aprendizado de máquina a dados sobre seus clientes, prospects, atividades e a situação geral em que essas atividades ocorreram ajudará você a descobrir características e padrões compartilhados entre empresas com as quais você tem um bom histórico.
Com a tecnologia baseada em Inteligência Artificial, você poderá ver padrões: “Essas chamadas nesses momentos para esses títulos / setores / áreas de destino levam ao sucesso. E essas chamadas nesses momentos para esses blocos / setores / áreas de destino não levam ao sucesso. Faça mais do primeiro e menos do segundo.
Ao analisar as informações de dados e listar as características necessárias e desejadas para um cliente em potencial, você saberá quais empresas procurar ao realizar a prospecção de vendas externas. Você também saberá quais empresas evitar. Agora você pode identificar mais facilmente seu perfil de cliente ideal (também frequentemente chamado de buyer persona ou mercado-alvo) ou melhorar sua descrição existente do seu perfil de cliente ideal.
Entender quais ações para que tipo de empresas e pessoas de contato rendem a maior recompensa para você em um determinado momento não apenas o ajudará a direcionar melhores clientes em potencial. Também o ajudará a priorizar os clientes com base no tamanho da oportunidade ou no valor potencial da vida útil.
Depois de saber o que distingue seu cliente dos sonhos e o prospect ideal, use uma inteligência de vendas ou prospecção de vendas para filtrar as empresas que correspondem perfeitamente a essa descrição.
3 Acompanhe e atue nos sinais de compra
Com uma ferramenta de inteligência de vendas ou prospecção de vendas, você terá acesso não apenas aos dados firmográficos e tecnológicos das empresas, mas também aos dados sobre os eventos dessas empresas.
O aprendizado de máquina pode ajudá-lo a entender que tipo de eventos da empresa, sinais de compra, abrirão uma janela de oportunidade em uma de suas contas de destino. Funciona de maneira semelhante a quando você (ou melhor, a tecnologia) encontra padrões para os resultados que provavelmente obterá ao tratar uma empresa com um conjunto específico de características de uma determinada maneira.
Isso levará algum trabalho braçal de sua parte. Comece listando todos os comportamentos possíveis em que os leads podem se envolver e, em seguida, use insights de dados para determinar quais comportamentos se correlacionam com um prospect que está progredindo por todo o funil de vendas e se convertendo em um cliente gerador de receita. Depois de analisar seus dados, inclua sinais de compra em seu perfil de cliente ideal.
Agora, há uma maneira melhor de rastrear os sinais de compra das empresas do que tornar sua missão de vida ler cada pedaço de mídia impressa disponível, escanear todos os feeds de mídia social e assinar o boletim informativo de cada empresa.
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4 Personalize a divulgação e permaneça persistente
Se os dados mostrarem claramente que as ligações frias das 8h às 10h e das 16h às 17h têm a maior taxa de sucesso, ligue nesses horários e bloqueie o tempo durante outras partes do dia para tarefas administrativas, reuniões e chamadas de acompanhamento. Se os dados lhe dizem que os VPs do setor X apreciam as ligações às segundas-feiras, acho que você sabe o que fazer com essas informações. Isso mesmo, ligue na segunda-feira.
Algumas ferramentas de inteligência de vendas e prospecção de vendas são construídas explicitamente para ajudar os vendedores a adaptar seu estilo de comunicação com base na personalidade do comprador.
Se seus contatos não responderem imediatamente, eles podem estar interessados, mas ocupados. Não estou dizendo: não aceite não como resposta. Só estou dizendo: seja persistente e saiba que os números estão do seu lado se você seguir em frente. O representante de vendas médio faz apenas duas tentativas de contato com um cliente potencial, mas leva uma média de oito tentativas de acompanhamento para realmente fazer contato.
Conclusão
Os dados gerados pela prospecção outbound precisam ser realimentados no planejamento e usados para identificar possíveis melhorias. Não há como adquirir e gerenciar o grande volume de dados que você terá em suas mãos sem usar inteligência artificial. Você pode ser uma exceção se estiver trabalhando com um número muito pequeno de contas.
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