Uma das atribuições de um líder que busca a alta performance da operação é garantir que a análise de vendas esteja sendo feita de forma coesa, realmente refletindo os resultados.
Existem diferentes formas de buscar isso, mas uma delas, sem dúvidas, é ter um olhar crítico e analítico para toda a esteira comercial.
Isso, por sua vez, exige que o gestor configure seu dashboard com as métricas que irá utilizar para acompanhar o andamento da operação.
Para uma visão de ponta a ponta, que permita ter um olhar preciso sobre o passado, presente e projeção de futuro, é importante usar leading indicators e lagging indicators.
Mas na hora de setar os indicadores que irão compor o painel de análise, o gestor nem sempre tem clareza sobre quais utilizar e para quê, exatamente, deve olhar.
Isso torna o líder de vendas muito suscetível a pecar pelo excesso, elencando relatórios em excesso e uma série de métricas de vaidade que, na verdade, não refletem o cenário real da operação.
Uma forma realmente eficaz de se fazer isso, é buscando correlações, afinal, não adianta acompanhar diversos números, se eles não geram ou não levam ao resultado esperado.
Antes de saber como aplicar este coeficiente na análise de vendas, é importante entender o que é e como funciona.
A análise de correlação (também conhecida como coeficiente de correlação de Pearson) é uma técnica estatística que tem como objetivo mensurar o impacto e a direção do cruzamento entre duas ou mais variáveis.
Aplicada às vendas, essa análise permite identificar padrões e conexões entre diferentes fatores que influenciam os resultados comerciais.
Dessa forma, você se torna capaz de reiterar ou refutar uma hipótese.
Por exemplo, você pode investigar como a variação no número de leads gerados impacta diretamente o volume de vendas, ou como a origem dos leads advindos de marketing afeta a taxa de conversão de clientes.
Com a análise de correlação, você se mune informações e dados que te ajudarão a ter insights importantes sobre o que realmente impulsiona o desempenho comercial, contribuindo para a otimização de estratégias e a tomada de decisões baseadas em dados concretos.
Ao entender essas correlações e como fazê-las, é possível também identificar oportunidades de melhoria, alocar recursos de forma mais eficiente e, claro, aumentar a receita da companhia.
Como Fazer Análise de Correlação em Vendas?
A análise de correlação vai te ajudar a entender o papel das variáveis sobre um resultado e gerar insights para tomadas de decisão baseadas em dados.
Para fazer uma análise de correlação assertiva, você pode seguir os passos abaixo:
1. Definindo as Variáveis
O primeiro passo é mapear as variáveis que você deseja analisar.
No contexto de vendas, essas podem incluir o número de leads gerados, taxa de conversão por etapa de funil, volume de fechamento por vendedor, dentre uma série de aspectos que você pode analisar.
2. Coletando os Dados
O passo seguinte consiste em reunir os dados históricos necessários para suas variáveis.
Utilize ferramentas de CRM e plataformas de automação de marketing para obter informações precisas. Certifique-se de que os dados sejam consistentes e estejam em um formato utilizável.
Uma outra possibilidade é não usar dados históricos, mas coletar os dados em tempo real, no período proposto para a análise. Nesse caso, você precisa definir o período e um plano para a coleta de dados, definindo quais dados serão coletados, com que frequência serão registrados e por quanto tempo deverão ser analisados.
3. Preparando os Dados
Antes de realizar a análise, é importante limpar e preparar os dados.
Verifique se há valores ausentes, inconsistentes ou erros de fórmula, por exemplo, e então faça as correções necessárias.
Normalizar os dados pode ser útil para facilitar a comparação entre diferentes variáveis.
4. Escolhendo a Ferramenta de Análise
Existem diversas ferramentas que podem te ajudar a entender e comparar os dados.
No entanto, programas básicos como Excel, Google Sheets podem ser suficientes, uma vez que softwares mais robustos podem adicionar uma cama de complexidade, caso você não tenha muita familiaridade, tornando o processo mais moroso.
5. Calculando a Correlação de Pearson
Utilize a função de correlação da sua ferramenta escolhida para calcular o coeficiente de correlação de Pearson entre suas variáveis.
Esta função geralmente requer a inserção dos dados das variáveis que você deseja analisar.
6. Interpretando os Resultados
Após obter o coeficiente de correlação, é hora de interpretar os resultados.
Um valor próximo de 1 indica uma forte correlação positiva, enquanto um valor próximo de -1 indica uma forte correlação negativa.
Valores próximos de 0 indicam pouca ou nenhuma correlação linear.
7. Visualizando a Correlação
Crie gráficos de dispersão (scatter plots) para visualizar a relação entre as variáveis.
Isso é o que vai te ajudar a identificar os padrões e te fornecer uma compreensão visual da correlação.
A partir disso, use os insights gerados para balizar suas estratégias de vendas e ter mais assertividade quanto ao impacto das iniciativas definidas.
Aplicação Prática da Análise de Correlação
Em uma das empresas aceleradas pela Exchange, em três iniciativas distintas, analisamos correlações lineares relevantes. São elas:
- Quantidade de horas de treinamento para o time vs. o resultado obtido
- Quantidade de horas de sales coaching médio por vendedor vs. o resultado obtido
- Quantidade média de atividades por negócio vs. o resultado obtido.
Nesses três cenários, o objetivo foi entender o impacto da primeira variável sobre o resultado obtido.
Após as análises feitas, tornou-se mais fácil chegar à conclusão se valia a pena ou não mexer nas variáveis para sustentar ou melhorar o resultado.
Os possíveis desdobramentos sugeridos, nesses três casos, foram, respectivamente:
- Estabelecer meta de horas de treinamento: Nesse caso, ficou evidente que o cumprir, no mínimo, 8 horas de treinamento por mês, resulta em um resultado maior e mais expressivo.
- Estabelecer meta de sales coaching por vendedor: Nesse exemplo, identificou-se que 2 horas de sales coaching por vendedor aumenta a probabilidade de se obter um resultado individual maior.
- Estabelecer meta de atividades por negócio: Nesse exemplo, identificou-se que ao executarem um mínimo de 3 atividades médias por vendedor, aumenta as chances de se obter conversão maior ou superior a 20%.
Uma das premissas importantes a se ter em mente nesse contexto de análise de vendas, é que se não existe correlação direta ou indireta, talvez não haja necessidade de acompanhamento intenso: monitorar e buscar melhorar sejam melhores alternativas.
O cenário descrito acima está refletidos nos gráficos a seguir:
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