Todas as novas ferramentas que integram IA nas funções de vendas podem parecer magia. Mas quando lhes fornecemos dados de vendas pouco claros ou mal atribuídos… rapidamente percebemos que não são soluções mágicas.
A verdadeira varinha mágica? A limpeza dos dados.
A IA só é tão boa quanto os dados com que é treinada. Se os seus dados não estiverem limpos (ou seja, atualizados), a IA não lhe proporcionará os resultados transformadores que procura.
«Dados de alta qualidade são “a base de uma IA fiável”», afirmou Abhas Ricky, Diretor de Estratégia da Cloudera. Porquê? Dados fiáveis significam relatórios fiáveis. E conclusões fiáveis.
A questão, então, é: como é que se organiza o CRM antes de expandir e automatizar com IA?
A IA só consegue melhorar a qualidade dos seus dados
Vamos começar pelas más notícias. Se o seu CRM estiver repleto de dados fragmentados ou desatualizados, simplesmente adicionar uma camada de IA só vai agravar esses erros.
Talvez já tenhas reparado que a tua falta de organização se reflete no teu CRM através destes sintomas:
- Leads duplicados, que se transformam em prioridades contraditórias quando a IA não os reconhece. Pior ainda, o facto de não reconhecer os leads duplicados pode distorcer as taxas de conversão e resultar em relatórios imprecisos na análise dos dados do CRM.
- Leads desatualizados, que criam confusão nos seus fluxos de trabalho. Pode pensar que o seu pipeline está cheio quando, na realidade, tem uma série de leads antigos que já se comprometeram com um concorrente.
- Inconsistent custom fields, like SMB vs. small business vs. <50 employees, confuse AI. And AI won’t tell you that. It will just try to make sense of everything you’ve done and give you inaccurate reports.
- Regras de atribuição mal definidas, que dificultam a atribuição de leads de alta qualidade aos representantes de vendas adequados. A IA também não pode ajudar neste caso. A menos que tenha de adivinhar.
Então, o que acontece quando estes problemas de higiene de dados se acumulam? São irritantes, sim. Mas isso não é tudo. Também lhe custam dinheiro, tempo e informações valiosas. Pior ainda, os seus concorrentes (aqueles com dados limpos) estão a começar a ficar alguns passos à sua frente.
91% dos inquiridos afirmaram que não conseguem implementar com sucesso a IA sem uma base de dados fiável. No entanto, apenas 55% se mostraram confiantes, afirmando que já dispunham dessa base, de acordo com a Harvard Business Review,
«Quando os dados do CRM estão desorganizados, incompletos ou duplicados, as ferramentas de IA acabam por produzir resultados de má qualidade ou enganosos, apenas de forma mais rápida e em maior escala. Antes de adicionar mais IA à pilha tecnológica, as equipas devem primeiro pôr em ordem o básico: chegar a acordo sobre os campos obrigatórios, eliminar duplicados, manter os registos atualizados e definir regras simples ou automatizações para que os dados se mantenham organizados ao longo do tempo.»
—Dorian Sabitov, Consultor da Salesforce
As três questões relacionadas com os dados que acabam com a IA antes mesmo de ela começar
«O maior erro que as equipas cometem», afirma Kaylee Edmondson, fundadora da consultora de marketing B2B Demand Loops, «é adotar ferramentas de IA antes de resolver os problemas da sua infraestrutura de dados.»
Edmondson afirma ter visto empresas gastar mais de 200 000 dólares em ferramentas de IA… apesar de o seu CRM ter 47 000 registos duplicados.
O resultado: recursos desperdiçados e dados inúteis.
Por isso, antes de gastar 200 000 dólares num sistema repleto de problemas, como dados duplicados, vamos seguir o conselho dela e resolver três problemas fundamentais relacionados com os dados antes de fazer esse tipo de investimento.
Solução n.º 1: Contas com várias entradas duplicadas
«As diferentes ferramentas criam registos de formas distintas», afirmou Edmondson. Antes de adicionar uma nova ferramenta, é necessário certificar-se de que os dados gerados pela ferramenta anterior fazem sentido para o seu CRM.
O primeiro passo é um processo de migração eficaz. Se estivesse a utilizar Close, por exemplo, recomendamos uma funcionalidade como a «Agrupar linhas relacionadas». Isto permite-lhe selecionar uma coluna nas entradas como identificador-chave para as duplicatas.
O que define uma duplicata? É uma pessoa com o mesmo nome? O mesmo endereço de e-mail? Analise os seus dados atuais e veja se consegue identificar algum padrão na forma como as duplicatas surgiram.
Solução n.º 2: Sinais de intenção e pontuações de utilização do produto em sistemas desarticulados
Trata-se de um problema de fragmentação de dados. Em English simples, isso significa que as suas diferentes ferramentas (automação de marketing, análise de produtos) armazenam todas dados dos clientes…
…só que o fazem de formas irritantemente diferentes.
Uma ferramenta pode organizá-lo por dimensão da empresa. Outra, por «número de funcionários». Uma terceira deixa-o como um campo de texto livre.
Agora multiplique isso por todos os setores, fases do ciclo de vida e regras de propriedade. De repente, já não faz ideia de quais são os leads e não vai conseguir identificar os sinais de forte intenção.
Para resolver isto, experimente o AI Enrich. No Close, esta funcionalidade permite atualizar um único campo em todos os seus registos de maior prioridade. Por exemplo, pode atualizar campos específicos, como a dimensão da empresa, diretamente no seu CRM.
(Demos mais algumas dicas sobre como utilizar o AI Enrich para melhorar a qualidade dos seus dados de CRM. Por exemplo, pode usar a IA para criar os seus próprios campos. Os campos personalizados altamente específicos são excelentes, pois permitem-lhe adicionar nuances sem comprometer a precisão dos dados nos outros campos.)
É uma forma rápida de filtrar, mas proporciona dados mais claros e úteis.
Solução n.º 3: Falta de fluxo de dados (é necessário que os dados fluam tanto para dentro como para fora)
Chamemos-lhe fluxo de dados bidirecional. A sua ferramenta de gestão de vendas pode enviar automaticamente um e-mail de acompanhamento. Muito fixe. Muito ao estilo da IA.
Mas se o sistema não souber que precisa de atualizar o estado do cliente no seu CRM, os dados fluem apenas num sentido: em direção ao cliente.
Existem algumas formas de resolver isto:
- Sempre que possível, realize as atividades de divulgação diretamente no seu CRM. (O uso de ferramentas diferentes tende a causar falhas no fluxo de dados.)
- Utilize integrações nativas sempre que possível. (O mesmo se aplica aqui.)
- Defina uma nova regra para determinar o que deve ser atualizado no seu CRM. (O que acontece ao estado de uma oportunidade, por exemplo, após uma resposta por e-mail?)
Como é que se consegue, de facto, organizar o CRM
Muito bem, então tens imensas dicas para melhorar a qualidade dos dados. Mas imaginemos que te deparas com uma verdadeira confusão, como a casa de um acumulador compulsivo cheia de dados de CRM de má qualidade. Por onde é que se começa?
O primeiro passo é mudar a sua mentalidade. Encare a higiene dos dados como algo que tem a fiabilidade no seu cerne. Os dados não precisam de estar 100% completos. Basta que os dados do CRM sejam suficientemente úteis para impulsionar ações significativas.
Numa perspetiva global, com o objetivo de limpar esta casa de um acumulador compulsivo, eis alguns princípios que o ajudarão:
- Unify your fields. No more “small business” category if you already have “<50 employees” as a category. This prevents duplication and streamlines the data flow for assigning accurate ownership roles.
- Certifique-se de que o estado dos leads reflete a realidade. Dispõe de um processo de revisão para os leads existentes? Se não, é chegado o momento de implementar um.
- Atribuir claramente a responsabilidade por tarefas específicas relacionadas com a manutenção da qualidade dos dados. A divisão de tarefas na prática. «Tu ficas com a cozinha, eu levo o lixo para fora.»
Vamos dar um exemplo.
Imagine que a sua principal prioridade é melhorar a qualidade dos seus dados de captação de leads antes de implementar a IA. Isto é útil porque é como começar pela porta de entrada do seu CRM.
Neste cenário, poderá ter um lead recebido através de um formulário. Tal como referimos na Solução n.º 3 acima, uma das melhores formas de resolver os seus problemas de dados é utilizar ferramentas consistentes. Assim, neste caso, se estivesse a utilizar Close, seria aconselhável utilizar também Close para começar a preencher o resto do fluxo de dados.
Isto garante a consistência e a precisão dos seus dados. Com esse formulário implementado, todos os novos contactos seguem agora as mesmas regras de dados.
Continue a trabalhar com exemplos como o acima. Defina o seu fluxo de trabalho, comece cedo e vá avançando até que os dados comecem a parecer limpos.
Comece pelos dados com que a sua equipa lida diariamente
Como é que limpa os seus dados? Um bit de cada vez.
Sabemos que uma montanha de dados desorganizados pode ser intimidante, por isso não tente resolver tudo de uma só vez. Procure a consistência, não a perfeição.
Uma forma de o fazer é pegar no exemplo acima e ajustar os seus formulários de leads de entrada até que sejam compatíveis com o CRM. Mas talvez esse não seja o seu problema específico. Pode identificar os seus problemas específicos de qualidade dos dados perguntando: Com o que é que a minha equipa lida diariamente?
Estarão a interagir com dados sob a forma de…
- …conduz?
- …oportunidades?
- …atividades como chamadas, notas e e-mails de acompanhamento?
Se for esse o caso, pergunte-lhes: qual é a área que apresenta mais «dados irrelevantes» neste momento? Em que ponto é que a má gestão dos dados está a prejudicar mais o seu fluxo de vendas?
Se decidir, por exemplo, que os estados dos leads e das oportunidades no seu CRM estão incorretos, essa deve ser a sua prioridade. Analise os dados e pergunte-se por que razão tem leads duplicados ou desatualizados.
Preste especial atenção aos campos dos formulários e às categorias. Normalmente, são as regras mal definidas que causam confusão nos dados. Atualize os campos dos formulários e as categorias para eliminar duplicados . Ou migre todos os seus dados para uma única solução, para que possa ter uma visão geral de tudo numa folha de cálculo organizada.
E não se esqueça de perguntar a quem pertencem os dados. Se designar alguém responsável pelos dados, é um pouco como designar alguém responsável por um quarto da casa. Ninguém quer ser «dono» de um quarto sujo. Pergunte a cada membro da sua equipa de vendas qual é o elemento mais importante nos seus dados de vendas pessoais. Agora tem uma lista dos aspetos específicos de maior prioridade.
Começar do zero com um sistema limpo
Uma última dica? Em caso de dúvida, carregue no botão de reinício.
No contexto da limpeza de dados de CRM, isso significa migrar os dados de vendas B2B para um novo CRM. Até mesmo o simples ato de preparar os dados para importação/exportação tem um efeito esclarecedor. Começa-se a fazer perguntas:
- Como organizaria os seus dados atuais para a migração?
- Quais são os principais campos «indispensáveis» que utilizaria para categorizar os potenciais clientes?
- Se tivesse de «ensinar» à IA como interpretar os seus dados, o que lhe diria?
Talvez estas perguntas não sejam tão divertidas como uma sessão do «What’s my line», mas serão incrivelmente úteis. Aja como se estivesse realmente a implementar um novo CRM. Aliás, pode até tentar migrar para um novo CRM para ver que problemas surgem, se é que surgem. Identificámos algumas vantagens para os clientes que migram para Close:
- Dados mais precisos sobre os clientes, uma vez que todos trabalham com as mesmas informações sobre os clientes.
- Uma maior visibilidade do pipeline, o que significa que sabe sempre em que fase se encontram os negócios.
- Métricas de vendas mais sólidas, o que poderá reduzir os seus custos de aquisição de clientes.
- Previsões mais precisas, permitindo-lhe planear, uma vez que os seus dados representam agora um retrato fiel das suas vendas.
A migração de dados, por si só, já contribui para clarificar os seus dados. Mas quando o CRM para o qual está a migrar oferece melhores formas de gerir esses dados, o resultado pode ser verdadeiramente transformador.
Organizar a higiene dos seus dados
Talvez não tenhas tudo bem organizado. Mas os dados podem ser surpreendentemente fáceis de limpar quando se aborda a questão da forma correta. O segredo está em saber que o processo vale a pena. Se os dados de entrada estiverem sujos, os resultados também estarão. Se os dados de entrada estiverem limpos, os resultados também estarão.
A IA não vai ser de grande utilidade se não souberes o que lhe dizer. Ter dados organizados é a tua forma de deixar a IA satisfeita, para que ela possa elaborar relatórios mais precisos, escrever e-mails de acompanhamento mais convincentes e fazer previsões com maior exatidão.
Mas isso não acontece da noite para o dia. Vais precisar de um conjunto de bons hábitos em relação aos dados e de decisões fundamentais que possam tornar as dicas acima muito mais intuitivas. No ideal, isso levará-te a começar a adotar melhores hábitos em relação aos dados.
Quer começar a migrar para um novo CRM para ver com que rapidez consegue limpar os seus dados numa única ferramenta? Experimente Close uma versão de avaliação gratuita do Close .
