Boa parte das empresas já tem seus sistemas de BI, BigData, Data Warehouse, etc. Porém poucas, muito poucas, estão usando machine learning para ajudar a melhorar suas vendas.
Os algoritmos aqui apresentados, podem se aplicar a qualquer tipo de negócio, sendo os exemplos abaixo de vendas de produtos como : Seguros, Consórcios e uso de acordo com a plataforma (Presencial, Internet, ATM,Mobile)
Tabela de Conteúdos
Algoritmo – Perfil de Consumidor x Prospects
Um ponto muito recorrente em todos os tipos de negócios é :
Quem são meus melhores clientes ?
Essa definição pode ser até bem extensa : Clientes que compram com recorrência, clientes que trazem mais margens, clientes que pagam em dia seus compromissos, entre outros.
Agora imagine se você pudesse priorizar Prospects/Leads (Interessados) pelo perfil deles e claro escolhendo o melhor perfil para isso ?
A ideia principal do algoritmo abaixo é para isso :
No exemplo usamos os perfis dos melhores clientes ( de acordo com o seu histórico ) e aplicamos isso em toda base de interessados, que podem vir da internet, clientes antigos, pessoas que pediram informações ou mesmo dados comprados do mercado.
O Algoritmo retorna a similaridade dos prospects em relação aos clientes que possuem o produto em estudo ( Seguro de Vida ).
Ex.: o id 11030066 tem 86,39% de similaridade comparando a um cliente que possui seguro de vida.
Nesse caso específico, direcionamos o comercial a abordar os clientes com mais correlação/similaridade
Outro Exemplo : Cluster de Clientes
Um cluster é sempre um agrupamento de acordo com seu conjunto de características, no exemplo abaixo agrupamos clientes de acordo com o seu perfi de uso de uma operação financeira, poderia ser um e-commerce, varejo ou mesmo um agrupamento pelo tipos de produtos que os clientes compram
• Caixa Presencial
• Caixa Eletrônico ( Auto Atendimento )
• Internet
• Mobile
O objetivo foi entender o comportamento de utilização para direcionar para Canais mais efetivos e de menor custo.
Também poderia ser direcionar produtos de maior margem ou levar clientes para unidades subutilizadas, entre outros.
Uma visão final desse tipo de algoritmo poderia ser um painel com dados reais do negócio como esse abaixo, que ajuda no direcionamento das ações
Conclusão sobre os Algoritmos de Vendas
Em resumo, podemos ter processos comerciais mais inteligentes e preditivos, auxiliando nossos departamentos a bater as metas e melhorar o fluxo financeiro de qualquer tipo de negócio !
Gostaria de saber mais sobre como isso pode ser aplicado na sua empresa ?
Nos procure !
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