Dashboard de Vendas: Cockpit Semanal de Vendas
Uma das principais tarefas de um gestor de vendas é acompanhar os números da operação frequentemente para ter visão da performance e das iniciativas definidas. Para ter eficácia no monitoramento desses números, é importante criar o dashboard de vendas com os KPIs que fazem sentido com os objetivos. Mas como criar um dashboard que reflita os dados mais importantes da operação, que são capazes de gerar insights acionáveis e desdobrar em planos de ação? Confira as dicas Exchange: Premissas para criar um Dashboard de Vendas Com todas as tarefas e atividades que fazem parte do dia a dia de um gestor, ele precisa ter foco para ter leitura do problema, resolver e acompanhar a sua evolução. Foco significa resolver um problema por vez, mas quando tudo parece urgente, a questão é: qual problema resolver primeiro? Uma forma de encarar isso é usando TOC – Teoria das Restrições. Utilizar o conceito de buscar sempre o maior gargalo que está restringindo o crescimento vai te dar clareza de qual o problema “principal” a ser resolvido. O conceito da Theory of Constraints foi criado por Eliyahu Goldratt, um físico israelita e consultor de administração. A TOC propõe que toda operação tem pelo menos uma restrição – ou gargalo – que prejudica a sua performance ou desempenho no atingimento de uma meta. Ao utilizar a TOC na criação de um dashboard de vendas, o gestor precisa descobrir qual é o maior gargalo da operação. Esse gargalo pode estar em diferentes áreas, como processos ineficientes, baixo desempenho de um membro da equipe, falta de demanda qualificada, dentre outros cenários possíveis. Quando você tem clareza sobre qual problema atacar primeiro, consegue garantir que vai direcionar energia e recursos no ponto mais preocupante, logo, os resultados serão destravados. Vale considerar também que o conceito de buscar sempre a maior restrição ou gargalo em um determinado contexto garante que o gestor mantenha um olhar sistêmico e claro sobre o que realmente está impactando o resultado, evitando que se gaste energia com problemas menores ou periféricos, que não teriam um impacto positivo tão significativo no momento. O que Podemos Identificar no Cockpit Semanal de Vendas O conceito de cockpit aplicado ao cenário de vendas se refere à plataforma centralizada que dá uma visão clara e organizada dos principais indicadores e métricas que monitoram o desempenho da equipe de vendas. Assim como em um cockpit de avião, onde o piloto tem acesso a todas as informações para conduzir o voo, no cockpit de vendas o gestor tem uma interface que reúne dados para a tomada de decisões. Algumas informações que o cockpit semanal de vendas pode refletir são: Você consegue identificar o maior gargalo ou restrição que está limitando o desempenho da equipe de vendas em relação às metas. Essa restrição pode surgir em três áreas principais: Comparar Evoluções: Como os Times Estão Evoluindo Semanalmente? Ao acompanhar os dados do dashboard, você tem uma visão comparativa da evolução das equipes ao longo das semanas. Algumas frentes que podem ser monitoradas são desempenho individual, onde você pode rever as iniciativas e fazer ajustes nas estratégias; tendências de crescimento ou declínio, acompanhando em tempo real se houve melhoria em relação a mudanças implementadas nas semanas anteriores; e ajustes estratégicos. Se os resultados não estão progredindo como esperado, o gestor pode rever as iniciativas e fazer ajustes conforme necessário. Comparar Gaps: Estratégias e Times Acima ou Abaixo do Esperado O cockpit também permite a comparação de gaps entre as metas e o desempenho atual, mostrando claramente quais iniciativas e/ou vendedores estão entregando mais ou menos do que o esperado. Com esses indicadores em mãos, você tem clareza para entender quais são os vendedores top performers e quais ficam abaixo da média com frequência. Além disso, o gestor consegue diagnosticar problemas de desempenho e então implementar ações corretivas, como treinamentos, revisões de processos ou reavaliação de metas. Acompanhamento Diário: Atuação Rápida Sobre Problemas Além do acompanhamento semanal, um cockpit bem estruturado permite um monitoramento diário do progresso, o que te dá uma visão em tempo real do atingimento dos objetivos. Esse acompanhamento diário permite ao gestor: Montando o Cockpit de Vendas Montar o cockpit de vendas exige que o gestor tenha um olhar analítico para todas as etapas do funil de vendas. Coletar os dados certos e olhar para eles com a ótica da teoria das restrições te dá munição para ter muitos insights valiosos. Via de regra, o dashboard de vendas deve te dar informações claras sobre: 1. Geração de Demanda: Nesta etapa, o foco é garantir que a equipe de vendas tenha um fluxo constante de leads para alimentar o funil de vendas. Identifique KPIs que fazem sentido para esta etapa, como o número de leads gerados, taxa de conversão por canal de aquisição e qualidade dos leads, por exemplo. 2. Qualificação: Após gerar demanda, a próxima etapa do funil é a qualificação dos leads que chegam. Eles precisam ser transformados em oportunidades qualificadas para a equipe de vendas e olhar para isso sob a perspectiva da TOC te orienta a concentrar esforços na identificação e superação desse gargalo para otimizar a passagem de leads para a etapa de vendas. Defina as métricas de sucesso para monitorar nesta etapa. Elas podem incluir a quantidade de leads qualificados (MQLs/SQLs), taxa de conversão entre leads gerados e leads qualificados e o tempo médio para qualificar um lead. 3. Vendas: A última etapa do processo é o fechamento. Se houver gargalos aqui, você deve focar em melhorar a taxa de conversão, tempo de fechamento e a negociação para destravar o crescimento. A nível tático, isso pode incluir treinamentos direcionados ou revisão da estrutura de qualificação dos leads. As métricas mais importantes a serem acompanhadas no dashboard de vendas, na etapa de vendas, incluem o número de oportunidades, taxa de conversão de oportunidades em vendas, ticket médio e tempo médio de fechamento. Conclusão O acompanhamento dos dados do dashboard de vendas em uma faixa de tempo é o que te dá tempo hábil para corrigir
Como Analisar e Otimizar o Ciclo Médio de Vendas
Ciclo médio de vendas é o período médio em que a venda ocorre: desde a chegada do lead até o seu fechamento. O tempo médio deste ciclo é uma das métricas de vendas mais importantes de serem acompanhadas e, em muitos casos, ele pode ser reduzido, gerando mais eficiência e otimizando os resultados. Cada modelo de negócio e cada nicho tem suas especificidades, mas, via de regra, acelerar o ciclo médio de vendas costuma ser um objetivo comum nas operações – mas é também um grande desafio. Pensando nisso, criamos este guia com dicas aplicáveis sobre como analisar e otimizar o ciclo médio de vendas na sua operação. Leia também: Ciclo de Vendas: Saiba o Que é e Quais as Etapas Ciclo de Vendas e Ciclo Médio de Vendas: Qual a Diferença? Embora os termos sejam parecidos, é preciso partir da premissa que Ciclo de Vendas e Ciclo Média de Vendas são coisas distintas. De forma resumida, o ciclo de vendas é o processo em si, enquanto o ciclo médio de vendas é a duração média desse processo. Como Identificar o Ciclo de Vendas do Meu Negócio? Identificar o ciclo médio de vendas do seu negócio é o primeiro passo para pensar em estratégias de otimização. Além disso, ter essa informação mapeada servirá como substrato para diversas outras iniciativas. Comece reunindo os dados de vendas históricos, incluindo datas de início e fechamento de cada negócio. Utilize seu CRM ou outras ferramentas de gestão de vendas para extrair essas informações. Para cada venda, calcule o número de dias desde o início até o fechamento. Essa duração pode variar significativamente, mas cada valor é importante para determinar a média. Some todas as durações dos ciclos de vendas individuais e divida pelo número total de vendas. Isso te dará o ciclo médio de vendas. Compreendendo os fatores que influenciam a duração do ciclo de vendas, como etapas específicas do processo, tipos de clientes e estratégias de marketing, você poderá usar essas informações para otimizar o ciclo médio de vendas. Análise Cohorts do Ciclo Médio de Vendas Antes de começar a pensar em iniciativas de aceleração de vendas, é importante garantir que algumas métricas estão sendo gerenciadas de forma eficiente. Neste caso, recomendamos que o gestor analise o ciclo médio atual e então determine os maiores pontos de restrição. Uma dica que costumamos dar é começar pela análise Cohorts: uma técnica de análise de dados que agrupa unidades com características comuns ao longo de um período específico, para avaliar como seu comportamento ou desempenho evolui ao longo do tempo. Acompanhando o ciclo médio de vendas a partir da perspectiva de análise de cohorts, agrupa-se clientes por períodos de tempo específicos (como o mês em que se tornaram leads) e então monitora-se quanto tempo cada grupo leva para concluir o ciclo de vendas. Isso permite identificar variações sazonais, avaliar a eficácia de estratégias implementadas em diferentes períodos e entender como mudanças no processo de vendas impactam a duração do ciclo. Análise Cohorts Sobre Ciclo Médio na Prática: No exemplo a seguir, analisamos uma empresa acelerada pela Exchange. Características do negócio: Como a taxa de conversão é relativamente baixa, o objetivo era otimizar o ciclo de vendas para contrabalancear a geração de receita. O primeiro passo foi organizar a análise tendo na coluna esquerda o mês da criação do negócio e o volume de negócios (oportunidades), como indicado na imagem a seguir (clique para expandir): Em seguida, nas colunas à esquerda, agrupamos em blocos a quantidade de vendas que foram realizadas após 1 mês, após 2 meses, após 3 meses e pelos meses subsequentes até o mês 12, como exemplificado na imagem a seguir (clique para expandir): Para ter uma compreensão mais aprofundada sobre o cenário, acumulamos as taxas de conversão com o objetivo de entender a taxa de conversão de vendas ao longo do tempo, como exemplificado no gráfico abaixo: Munidos dessas informações, algumas conclusões preliminares levantadas foram: Um dos primeiros insights que podemos tirar com os dados levantados é que mesmo a conversão chegando acima de 30% no período de 12 meses, o que essa empresa pode esperar para o pipeline e forecasting de cada trimestre é: Reconhecendo essas premissas, a estratégia definida pela empresa foi criar diversas ações e plays ABM (Account-Based Marketing) e ABS (Account-Based Selling) para aceleração comercial com objetivo de antecipar o ciclo médio de vendas para os primeiros meses de safra e, a partir de abril, o resultado pôde ser visto. No gráfico abaixo estão os resultados obtidos, evidenciando o processo de aceleração no resultado dos meses seguintes: Existe, ainda, uma outra forma de visualizar os impactos das iniciativas feitas pela empresa: por meio da representação gráfica do acompanhamento do montante das vendas até o momento, discriminando as taxas de conversões de vendas realizadas dentro de uma faixa de período. No gráfico abaixo, é evidenciada a melhora de conversão do time em ciclos de até 30 dias e em ciclos de até 90 dias. Tratando-se de uma análise de safra, neste exemplo, de agosto a dezembro ainda há perspectivas de melhorarem a sua conversão total, chegando a 30% de conversão mais rapidamente do que nos meses anteriores. Conclusão A compreensão do ciclo médio de vendas de um negócio é fundamental para que o gestor tenha uma visão nítida da sua esteira comercial e possa implementar estratégias de otimização. O uso da análise Cohorts para análise de ciclo médio de vendas pode ajudar sua empresa a provisionar resultados de vendas e a definir metas de geração de pipeline antecipadamente. Considere implementar esta metodologia. Avaliar resultados comparando ciclos comparáveis e analisando tendências por agrupamentos de safras ajudam a medir o impacto imediato das ações e esforços que o time comercial está fazendo. Gostou desse post? Compartilhe em suas redes! Sobre o Autor: Ricardo Okino – Co fundador Escola ExchangeEspecialista em Gestão de Vendas, investidor anjo, membro de conselho de startups, autor best seller do livro Liderança e Gestão de Alta performance em Vendas.
Como Realizar Análise de Correlações em Vendas
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: 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: 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: Gostou desse post? Compartilhe!