Sua empresa tem deixado a desejar no atendimento pós-venda? Se isso tem acontecido, saiba que consertar essa falha é possível, por meio de alguns procedimentos. Quando o cliente tem um bom suporte e obtém resposta rápida às suas dúvidas, as chances de ele fechar negócio com aquela marca aumentam.
Ao longo do texto iremos explorar melhor a importância do atendimento de pós-venda, explicando também o seu funcionamento. Além disso, daremos dicas que te ajudarão a fidelizar os seus clientes e torná-los promotores da marca. Para ficar por dentro do tema, continue a leitura do nosso artigo até o final!
O que é o pós-venda?
Chamamos de pós-venda uma série de procedimentos realizados após um cliente comprar um produto ou contratar um serviço. Trata-se, portanto, de uma etapa fundamental, pois a empresa pode oferecer um leque maior de soluções, de modo a construir um relacionamento comercial sólido e duradouro. Dessa forma, o consumidor é melhor auxiliado, fazendo com que ele fidelize com a marca.
Qual a importância do pós-venda?
Quando o cliente é bem atendido no pós-venda, dificilmente ele comprará no concorrente, mesmo que o preço ofertado seja menor. Isso ocorre porque a empresa soube agregar valor e focou na maximização da experiência do consumidor. Além disso, o custo de manter um cliente costuma ser bem menor do que conquistá-lo, visto que ele precisa percorrer toda a jornada de compra, desde a atração até a decisão, o que pode ser um processo não linear.
O que é preciso para ter resultado no pós-venda?
O primeiro passo para um bom atendimento de pós-venda é saber para quem a empresa está vendendo. Isso implica em usar ferramentas de coleta e análise de dados que sejam capazes de fornecer com o máximo de exatidão as características da persona do negócio. Em seguida, pode ser feito o chamado follow up, que consiste no primeiro contato com o cliente após a compra. Dentre as principais formas de fazer o follow up é possível citar:
- lembrar do cliente na data do seu aniversário;
- oferecer a ele descontos caso ele queira adquirir outros produtos ou serviços da empresa;
- mostrar outros produtos da empresa, sempre apostando em uma abordagem amigável e sem forçar que o cliente compre novamente.
Fazer pesquisas de satisfação também ajuda a identificar o quanto o cliente está feliz ou não com o negócio realizado. Nesse sentido, o NPS (Net Promoter Score) é uma pesquisa simples e rápida que mede o quanto o cliente recomendaria a empresa a outras pessoas. O NPS pode ser feito inclusive no contato de follow up, que é feito após o cliente fechar o negócio com a empresa.
Como funciona o pós-venda?
O pós-venda pode ser feito tanto pela equipe de vendas como por um time separado. A vantagem deste último é que ele pode ter um foco maior no cliente, pois o primeiro, dependendo do volume de atendimentos, pode acabar deixando um pouco a desejar no pós-venda. Também é importante salientar que existem dois tipos de pós-venda: ativo e receptivo.
O primeiro consiste na empresa entrar em contato com o cliente, para saber como está sendo a experiência com o produto ou serviço obtido, por exemplo. Já o segundo possui foco maior no suporte, é quando o consumidor solicita o contato com a empresa para sanar dúvidas ou reportar problemas referentes àquilo que comprou.
Quais resultados a empresa obtém com o pós-venda?
Como vimos até aqui, um bom atendimento de pós-venda implica, entre outras coisas, na agregação de valor, atendimento excelente e suporte ao cliente. Nesse sentido, os principais benefícios obtidos são:
- redução no chamado CAC, que é o Custo de Aquisição de Cliente;
- fidelização com a marca;
- vendas recorrentes.
O pós-venda auxilia a empresa na construção de uma relação sólida e duradoura com o cliente. Mesmo após fechar um negócio, é fundamental agregar valor, mostrando que a empresa não está apenas interessada em vender, mas em prestar todo o suporte necessário ao cliente.
Gostou do conteúdo? Continue em nosso blog e confira este outro artigo que mostra como integrar ferramentas de BI com a área de vendas!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.
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.
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
[…] 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 […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
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?