O conceito simplificado de Big Data se trata de uma série de informações preciosas sobre o seu público-alvo. As principais empresas no mundo utilizam essas informações para ajudar a prospecção de clientes. Por isso, trouxemos aqui um guia de como utilizar o Big Data nessa demanda.
A prospecção de clientes é uma atividade conhecida de qualquer setor de comercial. No entanto, na era digital, as empresas ganham mais recursos que tornam essa atividade mais certeira na hora de atrair e conquistar o cliente certo, e aí entra o big data.
O Big Data é uma tecnologia estratégica para a construção de listas na prospecção outbound, e vem trazendo resultados positivos para quem quer prospectar de forma certeira. Porém, para ter resultados, é preciso saber como e quando usar dessa tecnologia em prospecção de clientes.
Ficou curioso? Então, vamos começar pelo básico.
O que é Big Data?
Segundo a IBM, 4,5 quintilhões de dados são gerados diariamente. Para as empresas isso significa ter à disposição uma série de informações preciosas sobre o seu público-alvo. No entanto, dados em si não dizem muita coisa. A análise das informações é o que as transforma em valor para o seu negócio.
O papel do Big Data é justamente reunir esses dados para que, posteriormente, um software dedicado possa analisá-los. Ferramentas como Neoway, Uplexis, Crowdtask, Econodata e Serasa Experian, são alguns exemplos de recursos de Big Data que estão ganhando espaço no mercado.
Com esse tipo de ferramenta é possível reconhecer exatamente quem são seus potenciais clientes. Além de obter informações detalhadas sobre tendências de comportamento e compra, localização, conexões internas e outros. Em uma estratégia de prospecção com Big Data, portanto, a empresa sabe quem e onde buscar clientes que realmente estão interessados naquilo que ela tem a oferecer.
Como usar o Big Data em prospecção de clientes
O primeiro passo para usar o Big Data em prospecção de clientes é definir o chamado Perfil de Cliente Ideal, ou ICP (Ideal Customer Profile). Aaron Ross, em seu livro “Receita Previsível”, define o ICP como aquele cliente que te traz a maior rentabilidade no menor espaço de tempo. Esse cliente muitas vezes já está presente na sua cartela, por isso o trabalho aqui é apenas identificar as características de qualificação desse perfil.
Em seguida, é necessário extrair das listas de Big Data todos os dados que sejam interessantes, considerando as características do seu cliente ideal. A maioria dos softwares contam com uma metodologia própria, que torna mais fácil unir os dados à análise. Assim, em muitos casos, o real trabalho da empresa é saber o que ela realmente busca para traçar sua estratégia.
Depois de fazer uma primeira busca e uma primeira análise, a empresa também pode enriquecer os dados, gerando com resultado uma pesquisa ainda mais assertiva.
Por fim, é hora de montar uma estratégia baseada naquilo que você encontrou e construir um plano de ação para que ela se torne realidade.
Big data em prospecção de clientes: quando usar?
Aaron Ross, considerado um dos experts em prospecção B2B do Vale do Silício, explica que o uso do Big Data deve começar pequeno. Em outras palavras, mais do que aplicar a ferramenta, é preciso antes definir qual é o seu Perfil de Cliente Ideal (ICP) e qual o nicho de mercado o qual a empresa deseja iniciar sua campanha de prospecção outbound.
O ideal é que a empresa inicie uma campanha sem usar o Big Data primeiro. Isso vai ajudá-la a compreender o mercado e usar as funcionalidades do Big Data de forma muito mais eficiente.
Big Data e social selling
Sem sombra de dúvidas o uso do Big Data em prospecção vem transformando a maneira das empresas atuarem. Porém, é preciso ter em mente que uma ferramenta sozinha não faz milagre. Muitos dos resultados positivos acontecem quando uma empresa une Big Data e Social Selling como forma de garantir uma prospecção mais assertiva.
Além disso, a estratégia, o time, a forma de abordagem, as métricas elegidas e todo o processo também contam muito para o resultado.
A “boa” prospecção de fato pode sair cara para as empresas. Por isso, vale a pena investir em recursos que transformem o esforço em investimento, não em custo!
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4 anos atrás por Luan Fazio | 10 minutos No comments
