Tendências de Big Data: o estado das vendas em 2018

Quais foram as principais tendências de big data em 2017? Da inteligência artificial (IA) à integração de dados, foram vários os conceitos e tecnologias que cativaram a indústria e a impulsionaram. Talvez nada fosse tão grande e abrangente quanto a automação, que influenciou tudo, desde a priorização de leads até o fornecimento de dados de prospects contextuais e cada vez mais precisos. À medida que o novo ano começa, no entanto, voltamos nosso olhar para o futuro – e para o estado das vendas no próximo ano.

A ideia geral de automação será novamente impulsionada este ano. À medida que o aprendizado de máquina continua a amadurecer, as organizações aproveitarão essas ferramentas para refinar suas estratégias de coleta de dados. Da mesma forma, os dados tecnológicos ajudarão as equipes a identificar novos mercados e tomar decisões de negócios informadas. Por fim, a análise preditiva permitirá que as equipes redefinam o que consideram o “cliente de ouro”.

Interessado em aprender mais? Vamos rever nossas previsões para as maiores tendências que veremos em 2018.

Mas primeiro, uma definição “rápida” de big data.

Então, o que significa big data em 2018? Para ser honesto, não há uma definição amplamente aceita. Um artigo de 2014 da Forbes intitulado “12 definições de big data: qual é a sua?” rastreia as origens do termo. Documentado pela primeira vez em 1997 e popularizado em 2008, o termo passou por uma grande transformação. Um estudo de 2011 da McKinsey & Company leva essa história controversa um passo adiante e define big data como “conjuntos de dados cujo tamanho está além da capacidade de ferramentas típicas de software de banco de dados para capturar, armazenar, gerenciar e analisar”. O estudo prossegue afirmando que a definição é “intencionalmente subjetiva” e difere com base no tamanho e na aplicação dos conjuntos de dados.

Então, o que tudo isso significa – e o que isso significa em 2018?

Em primeiro lugar, o termo “big data” é um equívoco, com a palavra “big” servindo como a raiz do problema. Em 2018, o termo significa efetivamente campos de dados díspares. De externo e interno a não estruturado e estruturado, o big data tenta dar sentido a várias fontes de dados. O big data é uma ótima maneira de ter todos os dados de que você possa precisar — ​​e é uma maneira ainda melhor de garantir que você veja dados que, de outra forma, não veria.

Uma das maiores tendências que veremos este ano são as empresas redefinindo o que é big data e como eles o coletam. No passado, a mentalidade das empresas era coletar o máximo de dados possível. Isso efetivamente os deixou com muitos dados, e eles logo perceberam que não precisavam saber tudo sobre um cliente em potencial. Na verdade, de acordo com dados de 2015, 53% dos gerentes de vendas disseram que se sentiam sobrecarregados com o volume de seus dados e 38% admitiram que não sabiam o que fazer com os dados depois de obtê-los.

É verdade que muitas empresas têm dados demais. Em vez de coletar mais dados, portanto, as empresas devem aprimorar e refinar seu processo de coleta de dados. Isso exige que as equipes de vendas encontrem ferramentas – ou pessoas qualificadas – para ajudá-las a interpretar os dados. Nesse sentido, para ter sucesso no próximo ano, as empresas devem aproveitar a tecnologia certa e automatizar suas estratégias de coleta de dados. Abaixo estão três tecnologias que ajudarão a impulsionar essas tendências de big data.

1. Aprendizado de Máquina

Como reiteramos, uma das tendências de big data mais promissoras do ano é automatizar o processo de coleta de dados – e prevemos que este ano será enorme para o aprendizado de máquina. Para entender onde estamos, vamos primeiro considerar a forma como os dados foram coletados ao longo do tempo. No passado, o processo geralmente exigia que um representante inserisse manualmente os dados em um CRM. Isso intrinsecamente criou um viés, pois havia um elemento de subjetividade no processo.

Os algoritmos de aprendizado de máquina agilizam esse processo analisando fatores predeterminados e eliminando o trabalho manual. Por exemplo, a análise de fala para texto tornou-se cada vez mais confiável nos últimos anos. Essas ferramentas permitem que os representantes analisem o que foi dito durante uma ligação de vendas e comparem com o resultado. Empresas como Gong, Chorus e ExecVision já estão colocando ferramentas no topo do paradigma de fala para texto e tornando-o visível para as organizações.

Em última análise, padronizar a coleta de dados remove os instintos e automatizar os processos de classificação e coleta remove o elemento humano da equação. Como os fornecedores de tecnologia de aprendizado de máquina não têm outro interesse além de melhorar a precisão de seus sistemas, essa abordagem fornece aos gerentes de vendas uma visão geral objetiva da integridade de seu pipeline.

2. Dados tecnológicos

As empresas há muito confiam em dados demográficos e firmográficos para entender melhor sua base de clientes. Ao aproveitar esses dados, os profissionais de marketing de consumo podem personalizar as mensagens em torno de atributos como idade, sexo e renda familiar. Embora esses atributos ainda sejam aplicáveis ​​em 2018, as equipes de vendas podem aproveitar os dados de tecnologia para aumentar seus esforços. Ao analisar a pilha de tecnologia de uma empresa, os dados tecnológicos ajudam os gerentes de vendas a definir quais ferramentas e tecnologias um cliente potencial usa.

As ferramentas tecnológicas permitem que as equipes de vendas se aprofundem na compreensão de seus clientes. Essa tecnologia varre a Internet para criar perfis externos da Web e da rede, com base em tudo, desde ferramentas de gerenciamento de projetos a CRM e ferramentas de automação de marketing. Isso oferece a uma organização a chance de se envolver em chamadas de vendas direcionadas com clientes em potencial e determinar se suas soluções e ofertas são ideais.

Quando os representantes entendem a tecnologia que seus leads usam, eles podem ter conversas mais informadas. Essa mensagem pode ser adaptada em torno dos pontos problemáticos da vida real dos clientes em potencial. As equipes também podem identificar novos mercados e tomar decisões informadas sobre desenvolvimento de negócios e planejamento de produtos.

3. Análise Preditiva

A análise preditiva não é estranha às tendências, como a Inc. chamou de a próxima grande novidade no passado. Essas ferramentas utilizam mineração de dados, aprendizado de máquina e estatísticas para prever leads e clientes em potencial e ilustrar as melhores maneiras de envolvê-los. Os modelos preditivos consistem em fatores que influenciam os resultados futuros, como tamanho da empresa, ciclo de vendas e histórico de compras. Embora existam dezenas de ferramentas de análise diferentes, no final, elas são essencialmente painéis que fornecem às empresas uma visão rápida do estado ou condição de seus programas e visualizam atividades e tendências.

Historicamente, a análise preditiva foi construída em torno da ideia de prever ou dizer aos negócios o que acontecerá. A análise preditiva deve ir além de dizer às empresas o teórico e ilustrar o que pode acontecer com base em uma combinação de diferentes atributos e, mais importante, como as empresas podem fazer com que esses resultados aconteçam. Em 2018, as empresas devem aprender a usar a lógica preditiva para entender o que tem o maior impacto nos resultados desejados, seja número de vendas, preço ou outros atributos.

Uma das tendências de big data mais promissoras que vimos com a análise preditiva é o conceito de clustering. No passado, as empresas usavam atributos únicos para identificar um cliente de ouro. No entanto, as empresas podem ter cinco ou seis tipos diferentes, ou variações, de um cliente de ouro. Em 2018, a análise preditiva pode ser usada para agrupar dados demográficos para estender a ideia de clientes ideais, para que as organizações possam identificar os leads que importam. Também os ajuda a evitar ignorar leads que eles podem ter perdido no passado.

Big Data em Ação

A automação e a análise ajudam as organizações a obter uma visão de 360 ​​graus dos leads. Organizações bem-sucedidas que aplicam ferramentas de aprendizado de máquina, dados tecnológicos e análises preditivas aproveitam ao máximo seus esforços. Por exemplo, reunir dados tecnológicos sobre clientes em potencial e combiná-los com análises preditivas pode ajudar a ilustrar quais ferramentas os leads estão usando e como personalizar as conversas de vendas em torno de técnicas e tendências comprovadas.

A integração de tecnologia com visão de futuro pode ajudar a fornecer uma visão completa de seus clientes. Saber consolidar e organizar os dados não apenas economiza tempo e dinheiro, mas também reduz as dores de cabeça. No entanto, a automação não acontece da noite para o dia. Requer configuração e uma abordagem estabelecida – e definitivamente requer dados precisos. Uma pesquisa da Aberdeen mostra que as melhores organizações “investem na precisão dos dados em torno do comportamento de seus clientes potenciais e clientes”.

Quando executadas corretamente, as estratégias de coleta de dados permitem que as equipes implementem estratégias personalizadas e personalizadas com base em insights reais que geram resultados reais. É provável que você esteja procurando entrar em novos mercados, segmentos e geografias. Atualmente, no entanto, obter inteligência de mercado precisa pode ser tedioso e demorado.

Então, como você pode preparar sua organização para estar pronta para big data?

A terceirização de seus esforços de vendas para especialistas ajuda a simplificar esse processo, dando vida aos seus dados, para que você possa acompanhar tendências importantes, analisar a fidelidade e avaliar toda a sua estratégia de divulgação. Ao incorporar a tecnologia e as ferramentas mais recentes, as soluções de vendas terceirizadas fornecem visibilidade sobre o que exatamente faz com que seus melhores desempenhos sejam bem-sucedidos. Esses especialistas também fornecem análises e relatórios para avaliar as necessidades do seu programa, para que sua organização possa tomar decisões de negócios que produzam resultados previsíveis e repetíveis.

A MarketStar fornece resultados reais e tangíveis para nossos clientes desde 1988 (30 anos!). Nossa variedade de soluções fornece dados sólidos que são fundamentais para qualquer programa de vendas bem-sucedido. Permitimos que as equipes implantem uma força de trabalho dedicada em uma fração do tempo, mas com um aumento na qualidade. Nossas soluções de vendas terceirizadas permitem que as organizações convertam dados importantes em números viáveis.

Além disso, mantemos as tendências de big data para que você tenha sucesso em 2018 e além.

Este artigo foi escrito com contribuições de Kyle Richardson e Paul Brown.