O setor comercial é responsável por angariar novos clientes e fidelizar os antigos, uma vez que ele faz a ponte direta entre os produtos fabricados ou serviços prestados pela empresa e os consumidores finais.
Portanto, é uma área extremamente importante e que deve conhecer profundamente o funcionamento de todas as equipes, para não realizar promessas que sejam impossíveis de cumprir.
Como não poderia deixar de ser, a gestão comercial na indústria também exerce uma atividade fundamental na identificação de oportunidades. E no sentido de otimizar as atividades, a tecnologia é uma grande aliada.
Confira o nosso post e veja quais são os impactos do Business Intelligence na indústria.
Como funciona a gestão comercial na indústria?
O setor comercial é aquele que mantém contato com todas as equipes dentro de uma empresa, incluindo a indústria. É preciso entender o processo de produção, tempo, procedimentos internos, materiais e custos para conseguir transformá-los em propostas comerciais valiosas para o mercado.
A lucratividade de um negócio depende de muitas variáveis, desde o encontro de clientes até a escolha de fornecedores com bons preços e qualidade, passando pela gestão de funcionários.
Em todos os exemplos que demos, o setor comercial tem uma presença fundamental. Afinal, de nada adianta produzir o melhor produto do mercado, se a equipe não conseguir dar vazão.
Como o BI pode ser útil na gestão comercial da indústria?
Com tanta necessidade de integração, o profissional do comercial deve ter acesso a números, tendências e estatísticas de todos os sentidos.
Ele precisará conversar com a equipe de marketing para identificar as melhores estratégias de divulgação; com o financeiro, para entender a maneira como a precificação é realizada e até que ponto é possível dar descontos ou negociar formas de pagamento; e com os funcionários responsáveis pela produção.
Um erro bastante comum são os representantes comerciais venderem ou fazerem mais promessas do que são capazes de atender. Por um lado, você pode estar pensando: mas não é bom vender muito? Só é bom se a empresa conseguir manter a produção e a qualidade.
Se a sua estrutura não dá conta, por exemplo, com certeza o resultado não será tão positivo, uma vez é que necessário sobrecarregar empregados, pagar horas extras e, até mesmo, abrir mão de controles importantes para a entrega de um bom produto.
E é nesse sentido que as ferramentas de BI auxiliam a gestão comercial na indústria. As soluções realizam a unificação das equipes, incluindo as de vendas, e entregam todas as informações necessárias para a tomada de decisões em uma única plataforma.
Por meio delas, o representante comercial poderá identificar os prazos, as condições e a capacidade de atender o cliente, afinal, prometer e não entregar pode ser decisivo no fracasso de um negócio.
Outro benefício é conseguir identificar quais são os consumidores finais e segmentá-los de acordo com as suas necessidades, como periodicidade, volume de compras, processo de tomada de decisão, dores e oportunidades.
Ao entender melhor essas variáveis, o negócio é capaz de focar no treinamento da equipe e melhorar a experiência do cliente, se diferenciando da concorrência. Alguns benefícios que o BI traz para a gestão comercial são:
- melhora a segmentação do público-alvo;
- identifica os padrões de consumo;
- melhora a compreensão das diferenças de cada mercado;
- aumenta a visão do ciclo de compras de cada segmento;
- identifica as fraquezas dos vendedores e facilita a realização de treinamentos mais focados;
- amplia o poder de negociação.
Realizando a gestão comercial na indústria com o auxílio de ferramentas de BI, a organização garante um crescimento muito mais equilibrado e sustentável, mantendo a consistência dos serviços prestados e fidelizando clientes ao longo dos anos.
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Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.