Como utilizar Machine Learning no Funil de Vendas
Descubra como o uso do Machine Learning no tradicional Funil de Vendas pode proporcionar insights valiosos para converter leads em clientes fiéis.
A Inteligência Artificial está em ascensão nas empresas, e os algoritmos de Machine Learning têm desempenhado um papel crucial. Seja na segmentação de clientes, otimização de custos ou análise de feedbacks, essa tecnologia está transformando diversos setores, incluindo Marketing e Vendas.
Descubra como o uso do Machine Learning no tradicional Funil de Vendas pode proporcionar insights valiosos para converter leads em clientes fiéis.
O que é Machine Learning e como ele funciona?
O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma das técnicas que compõem a Inteligência Artificial, na qual ocorre o desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados, melhorando seu desempenho.
Existem três fases no Aprendizado de Máquina, considerando que os dados já foram devidamente coletados e pré-processados (remoção de inconsistências, duplicação, outliers entre outras ações). Estas etapas são:
- Na etapa de treinamento de um modelo de Machine Learning fornecemos um conjunto de dados de entradas (features) e as saídas desejadas (rótulos). O algoritmo de aprendizado analisa esses dados e busca padrões e relações entre as entradas e as saídas desejadas.
- Na etapa de teste, tomando como base nesses padrões identificados durante o treinamento, o modelo é ajustado e otimizado para fazer previsões ou tomar decisões utilizando dados que não foram fornecidos na fase de treinamento. Durante os testes podemos avaliar a qualidade do modelo verificando seu desempenho em relação às saídas esperadas.
- Na etapa de aplicação (ou também chamada de produção) do modelo, após as etapas de treinamento e teste, o modelo é utilizado com novos dados e com base nos padrões aprendidos realiza previsões e/ou decisões.
Tipos de algoritmos do Machine Learning
De forma geral, existem diferentes tipos de algoritmos de Machine Learning :
- Algoritmos de Aprendizado Supervisionado
- Algoritmos de Aprendizado Não-Supervisionado
- Algoritmos de Aprendizado por Reforço
Cada um deles possui objetivos, abordagens e características distintas e podem ser aplicados em vários tipos de problemas como o reconhecimento de imagens, previsão de valores, segmentação de informações entre outros tipos problemas que surgem no dia-a-dia.
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Funil de Vendas e seus estágios
O funil de vendas é utilizado simultaneamente entre o setor de Marketing e o setor de Vendas, para descrever as etapas pelas quais um cliente em potencial (também chamado de lead) passa desde o momento do primeiro contato com a empresa até o fechamento da venda.
Essas etapas são projetadas para orientar o lead em direção à decisão de compra e para ajudar as equipes de marketing e vendas a acompanhar e gerenciar o progresso dos leads.
Os nomes dos estágios podem variar de acordo com a empresa/setor, mas o funil de vendas geralmente é composto por quatro estágios:
- Durante o estágio de conscientização o lead toma conhecimento da existência da empresa, do produto e/ou serviço, através de anúncios, marketing de conteúdo, mídias sociais ou indicações, com objetivo de despertar o interesse e atrair a atenção do cliente em potencial.
- No estágio de interesse o lead demonstra um interesse mais forte na solução oferecida pela empresa, pesquisando mais informações, visitando o site, lendo conteúdos adicionais e fazendo perguntas, etc. Neste estágio é importante fornecer informações relevantes e úteis para ajudar o lead a entender como a empresa pode resolver seus problemas ou satisfazer suas necessidades.
- No estágio de decisão o lead está avaliando ativamente as opções disponíveis e considerando fazer uma compra, podendo solicitar uma demonstração, comparação de preços, avaliações de outros clientes e fazer perguntas mais específicas. É importante fornecer argumentos convincentes e personalizados para ajudar o lead a tomar a decisão de compra.
- No estágio de ação o lead se converte em um cliente efetivo, realizando a compra. Neste estágio o objetivo é facilitar e incentivar a conclusão da transação, seja por meio de uma assinatura, pagamento ou qualquer outra ação específica que finalize o processo de venda.
Os estágios listados anteriormente são uma representação geral do funil de vendas e cada empresa pode adaptá-lo de acordo com sua realidade e necessidades.
Após o lead tomar consciência do produto/serviço/empresa é importante acompanhá-lo e nutri-lo com informações extras, possíveis promoções entre outras ações que aumentem as chances de conversão da venda e propiciem a fidelização do cliente.
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Machine Learning no Funil de Vendas
O Machine Learning pode contribuir em diversos processos, iniciando-se com a análise exploratória de dados podemos evoluir para tarefas de segmentação e classificação em grupos com características comuns, previsão da probabilidade conversão de vendas, otimização de preços em campanhas, recomendação de produtos e/ou serviços, dentre outras aplicações.
Separamos alguns dos tópicos anteriores que unem Machine Learning e ações que podem contribuir direta ou indiretamente no Funil de Vendas.
- Com a análise exploratória de dados dos leads podemos utilizar dados históricos de leads, bem como dados externos, como informações demográficas e econômicas, para realizar análises exploratórias e sumarizar informações valiosas, permitindo que as equipes de vendas identifiquem leads com maior probabilidade de estar prontos para comprar em um determinado período de tempo, direcionando esforços e recursos para aqueles que estão mais propensos para fechar uma compra.
- Com análise exploratória de dados dos leads é possível detectar oportunidades de vendas cruzadas e upselling, com base na análise do histórico de compras dos clientes, bem como os dados comportamentais e de preferências, maximizando o valor das transações e aumentando a receita por cliente.
- Ainda com análise exploratória de dados dos leads é possível identificar padrões de comportamento e compras analisando grandes volumes de dados, como histórico de compras, comportamento de navegação, interações em mídias sociais e outras fontes, para identificar padrões e características comuns. Este tipo de análise ajuda a entender as preferências, necessidades e interesses dos leads, trazendo os primeiros insights para classificação e/ou segmentação dos leads por essas informações.
- Um classificação automática de leads pode ser feita com Machine Learning para classificar automaticamente os leads com base em critérios pré-definidos, analisando dados como informações demográficas, comportamentais e de engajamento. Essa classificação prévia pode economizar tempo da equipe de vendas que não precisa gastar esforços manualmente para identificar os leads mais ou menos promissores.
- Com a segmentação de leads, obtida via algoritmos de Machine Learning , é possível analisar dados de leads e identificar padrões e características comuns entre eles, separando os leads em grupos com base em suas características e comportamentos, o que facilita a personalização das abordagens de vendas e marketing para cada grupo.
- Através da recomendação de produtos, feita com base nos dados coletados sobre o comportamento e preferências dos clientes, os modelos de Machine Learning podem recomendar produtos ou serviços relevantes para cada lead individualmente, aumentando as chances de venda e melhorar a experiência do cliente.
- Assim como os produtos, podemos realizar a recomendação de conteúdo personalizado com base em dados coletados sobre os leads, como preferências, histórico de interações e comportamento de navegação. Com algoritmos semelhantes aos utilizados na recomendação de produtos, podemos recomendar conteúdos personalizados para cada lead em diferentes estágios do funil de vendas, nutrindo os leads de forma automatizada, fornecendo informações relevantes e úteis para avançar no processo de compra.
- A segmentação e a recomendação podem juntas gerar o que chamamos de hipersegmentação, onde com base nos padrões identificados via algoritmos de Machine Learning, podemos segmentar os leads em grupos mais específicos e fazer recomendações personalizadas de produtos ou serviços relevantes para cada lead, aumentando ainda mais as chances de conversão de vendas.
- Podemos realizar a identificação de leads qualificados destacando aqueles possuem maior probabilidade de se tornarem clientes valiosos, analisando os atributos dos leads que tiveram maior sucesso de conversão no passado e aplicar esses padrões a novos leads, permitindo que as equipes de vendas concentrem seus esforços nos leads mais qualificados, aumentando a eficácia das atividades de vendas.
- Com a previsão de probabilidade de conversão, feita por modelos de Machine Learning com base em dados históricos de leads, podemos identificar os fatores que têm maior influência na probabilidade de conversão, permitindo que as equipes de vendas priorizem os leads com maior chance de conversão, otimizando seus esforços e recursos.
- A previsão de intenções de compra com base nos dados de leads podem identificar os sinais de compra em um futuro próximo, concentrando esforços nos leads mais propensos a tomar uma decisão de compra.
- A análise de sentimento que pode ser feita com técnicas de Machine Learning pode ser utilizada para avaliar dados de mídias sociais, avaliações de clientes e outras fontes de feedback para identificar o sentimento dos clientes em relação à marca, produtos ou serviços, permitindo que a empresa compreenda melhor a percepção do cliente e tome medidas adequadas para melhorar a satisfação e retenção de clientes.
- A análise de conversas e interações via algoritmos de Machine Learning pode ser usada para compreender como as conversas e interações entre a equipe de vendas e os leads, através de chamadas telefônicas ou chats online, contribuem para a conversão de vendas., onde os algoritmos podem identificar padrões de linguagem, sentimentos expressos pelos leads. Os resultados deste tipo de abordagem ajudam a equipe de vendas a entender melhor as necessidades e preocupações dos leads, adaptando suas abordagens de venda de forma mais efetiva.
- Com processos de otimização de preços, os algoritmos de Machine Learning podem analisar dados históricos de vendas, concorrência e outros fatores para determinar os preços ideais de produtos ou serviços em diferentes segmentos de clientes, ajudando a empresa a definir estratégias de preços mais eficazes e assim maximizando as vendas e a receita.
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Quais os passos necessários para incluir um algoritmo de Machine Learning em algum dos níveis do Funil de Vendas?
Os algoritmos de Machine Learning podem contribuir em vários níveis do Funil de Vendas, com diferentes objetivos, que passam pela classificação, segmentação, otimização, previsão de probabilidade entre outras ações possíveis.
Cada algoritmo de Machine Learning têm propriedades e fins específicos, mas de forma geral eles passam por alguns passos em comum. Em geral, para implementar algum desses algoritmos precisamos passar pelas seguintes etapas:
- Inicialmente precisamos definir os objetivos, identificando o que se deseja alcançar com o uso de um algoritmo de Machine Learning. Por exemplo, você pode querer prever a probabilidade de conversão de leads, segmentar leads entre outras tarefas.
- A coleta de dados deve fornecer os dados relevantes que serão utilizados para treinar e testar seu algoritmo de Machine Learning. Como já exemplificamos, podemos incluir dados históricos de vendas, interações com leads, informações demográficas, preferências de clientes, entre outros. Certifique-se de que os dados sejam de alta qualidade e estejam bem estruturados.
- A limpeza e preparação dos dados é essencial para termos dados de qualidade para serem utilizados no algoritmos, por isso, precisamos remover dados duplicados, tratar valores ausentes ou inconsistentes e normalizar os dados, se necessário, e preparar os dados no formato adequado.
- A escolha do algoritmo de Machine Learning tem de ser condizente com os objetivos definidos, selecionando o algoritmo de Machine Learning mais adequado para resolver o problema, considerando também as características e o tamanho do conjunto de dados.
- O treinamento, teste e aplicação do algoritmo de Machine Learning escolhido são ações essenciais nesse processo. Dividimos o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste, para treinar, testar e avaliar a eficácia do algoritmo escolhido, ajustando os parâmetros para obter melhores resultados e assim com o algoritmo devidamente ajustado, integramos este no Funil de Vendas.
- Após a aplicação do algoritmo de Machine Learning, o monitoramento do desempenho do deve ser realizado ao longo do tempo, fazendo ajustes conforme necessário, pois à medida que novos dados são coletados é importante refinar e atualizar seu modelo para garantir sua eficácia contínua.
- Não basta apenas ter um algoritmo de Machine Learning muito eficaz, precisamos integrar seu uso com a equipe de vendas, conversando e colaborando com as pessoas que farão uso dos resultados para entender suas necessidades, fornecer insights relevantes e garantir que os algoritmos estejam sendo utilizados de forma efetiva em seu fluxo de trabalho diário, através de dashboards, aplicativos entre outros recursos que sejam relevantes.
- Por fim, para implementar um algoritmo de Machine Learning que seja realmente útil precisamos de conhecimentos técnicos e recursos adequados, envolvendo especialistas em Machine Learning como os Cientistas, Engenheiros e Arquitetos de Dados para ajudar na implementação e disponibilização dos algoritmos e garantir resultados de qualidade.
Garantindo resultados com Machine Learning
Para garantir a efetividade dos resultados obtidos a partir do uso do algoritmos de Machine Learning, algumas dicas podem ser valiosas:
- Tenha um Time de Dados experiente e que interaja continuamente com os usuários finais do algoritmo a ser utilizado.
- Defina objetivos e regras de negócio claras e que estejam de acordo com as necessidades dos usuários finais.
- Colete dados relevantes e de qualidade, que contribuirão significativamente para os algoritmos.
- Faça o pré-processamento adequado dos dados, utilizando técnicas que valorizem as informações adquiridas e produzam dados relevantes.
- Escolha algoritmos de Machine Learning adequados, levando-se em conta a disponibilidade humana e técnica para sua implementação e manutenção.
- Avalie periodicamente os resultados dos algoritmos de Machine Learning com diversas métricas de performance.
- Re-treine os algoritmos periodicamente com novas massas de dados, trazendo informações novas ao modelo para que este seja capaz de lidar com informações ainda não vistas, sem esquecer de pré-processar os dados.
Cada problema de negócio, cada conjunto de dados requer tratamento específico e com detalhes que devem estar sempre à vista do Time de Dados, sendo que os objetivos e regras de negócio devem estar em comum acordo com os usuários finais do algoritmo.
Não existe uma receita perfeita para garantir resultados efetivos, mas existem cuidados que devemos estar sempre atentos para extrair o máximo que o Machine Learning através de seus algoritmos pode oferecer às empresas.
Empresas que já utilizam Machine Learning no Funil de Vendas
Várias empresas utilizam algoritmos de Machine Learning para otimizar o Funil de Vendas e trazer insights neste processo, por exemplo:
- A Amazon utiliza extensivamente algoritmos de Machine Learning para melhorar a experiência do cliente e otimizar seu funil de vendas, empregando sistemas de recomendação para oferecer sugestões de produtos personalizadas aos clientes.
- A Netflix utiliza também sistemas de recomendação de filmes e séries personalizados para seus assinantes, analisando o histórico de visualização, preferências e comportamento de navegação dos usuários para oferecer recomendações altamente relevantes, aumentando a retenção de clientes e o engajamento.
- A Salesforce, uma empresa de CRM (Customer Relationship Management), utiliza em sua plataforma recursos de previsão de vendas utilizando algoritmos de Machine Learning , que ajudam as equipes de vendas a identificar leads com maior probabilidade de conversão, aprimorar a segmentação e otimizar o tempo e os recursos.
- A HubSpot é também uma empresa de CRM que utiliza algoritmos de Machine Learning em sua plataforma para personalizar a experiência do cliente ao longo do funil de vendas, oferecendo recursos como segmentação avançada de leads, pontuação de leads baseada em comportamento e automação de marketing personalizada.
- O Google incorpora Machine Learning em diversas de suas ferramentas, por exemplo, nas ferramentas de publicidade, como o Google Ads com objetivo de otimizar o funil de vendas de seus anunciantes. Os algoritmos são utilizados para segmentar os anúncios de forma mais precisa, melhorar a relevância dos anúncios exibidos aos usuários e fornecer recomendações de lances otimizados para alcançar os objetivos de conversão dos anunciantes.
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