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Home›Artigos de Opinião›Cross e up selling: como a análise de dados ajuda na estratégia de vendas

Cross e up selling: como a análise de dados ajuda na estratégia de vendas

By Varejo Brasil
6 de abril de 2021
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Por Bruno Rezende *

Aumentar as vendas é o desejo número um de qualquer gestor. Em meio a uma pandemia de covid-19 que provocou grande retração econômica em todo o mundo, esse objetivo é ainda maior. Não é tarefa fácil, evidentemente, mas com planejamento é possível registrar bons indicadores de conversão – principalmente a partir de análise de dados para criar estratégias de cross e up selling.

São dois modelos que podem trazer resultados extremamente positivos quando bem planejados. O cross selling nada mais é do que a recomendação de produtos complementares a um item ou serviço que o consumidor já adquiriu. Quem compra uma escrivaninha pode querer uma cadeira também, não é mesmo? Já o up selling seria uma atualização, uma espécie de oferta de um produto melhor que a pessoa pretende comprar. Você pode estar interessado em um modelo de celular, mas se pagar um pouco mais pode adquirir uma versão mais nova ou com mais funcionalidades. 

Como se vê, são duas técnicas que podem potencializar as vendas das marcas, mas que dependem dos dados que as empresas possuem sobre seus negócios, seus consumidores e os segmentos em que atuam. Para entender melhor esse cenário, confira quatro vantagens que a análise de informações e dados proporciona no desempenho de uma companhia:  

1 – Visão completa do negócio  

O sucesso no cross e no up selling depende do quanto a empresa conhece o mercado em que atua, o perfil de seus consumidores e os fatores que podem influenciar no planejamento operacional. Em suma: os gestores precisam ter uma visão completa sobre todas as áreas que impactam seus negócios. Não se trata apenas de saber o que a pessoa deseja e precisa no momento em que se relaciona com a marca, mas também todas as nuances que podem influenciar na decisão de compra. Afinal, não adianta forçar a oferta de um produto complementar ou superior sem saber como isso agrega valor ao usuário.  

2 – Particularidades regionais  

O poder de compra de um cliente varia de acordo com o estado onde ele mora. Na verdade, até mesmo na mesma unidade de federação é possível encontrar indicadores socioeconômicos diferentes! Além disso, cada região tem suas próprias datas mais quentes para concretizar vendas. Empresas do ramo alimentício, por exemplo, podem focar na região Nordeste durante as festas juninas e na região Sul durante a Oktoberfest. Em suma: os aspectos regionais precisam ser levados em consideração nas estratégias de vendas das corporações.

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3 – Particularidades econômicas

Da mesma forma que aspectos sociais e culturais são importantes, os fatores econômicos também influenciam no sucesso, ou não, do planejamento cross e up selling. Isso ocorre porque essas táticas exigem gestão financeira adequada das empresas. Já imaginou iniciar uma campanha para os consumidores melhorarem os produtos ou serviços que já possuem, mas a taxa de desemprego daquele público específico aumenta consideravelmente nos meses seguintes? Pois é, ter em mãos as projeções dos principais indicadores macroeconômicos permite evitar surpresas desagradáveis no futuro.  

4 – Demanda estimada

Os dados informaram as peculiaridades econômicas, regionais e sociais sobre o segmento em que atua seu público-alvo. Mas isso não significa que a empresa pode sair vendendo sem nenhum controle de estoque e de quais itens são mais visados de acordo com o perfil do público. Antes de qualquer planejamento, é necessário estimar a demanda esperada para cada um dos produtos oferecidos no portfólio e, principalmente, quando é o melhor momento para ofertas complementares ou upgrades.  

* Bruno Rezende é CEO da 4Intelligence, startup de soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados – e-mail: [email protected]   

Sobre a 4intelligence    

A 4intelligence é uma startup que desenvolve soluções para suportar tomadas de decisões baseadas em análise de dados, através de algoritmos e inteligência artificial. A tecnologia possibilita a estruturação e customização de processos decisórios em larga escala, visando a que respostas mais acuradas sejam entregues no momento correto para as pessoas certas.

 

 

Por Kênia Pereira | NB Press

Imagem: Divulgação

 

 

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