Entenda como tecnologias de análise de dados e que utilizam a inteligência artificial podem fornecer informações estratégicas para potencializar as capacidades humanas inerentes ao processo de comunicação e saiba como se preparar para utilizá-las em suas negociações
Ler a linguagem corporal do outro para tentar identificar intenções e motivações ocultas.
Lidar com as emoções que surgem durante o processo de negociação – as suas próprias e as do outro.
Usar artifícios emocionais para fortalecer a conexão com quem se está negociando.
Resolver imprevistos e situações inesperadas com eficiência e rapidez.
Entender as reais necessidades que a outra parte expõe nas entrelinhas.
Estas são algumas das habilidades fundamentais para alguém que deseja ser um bom negociador. E uma rápida análise é suficiente para perceber que todas são capacidades humanas!
A verdade é que apesar do avanço em áreas como inteligência artificial e machinelearning, nenhuma máquina (ainda) é capaz de imitar algumas características que são inerentes a nós, como ter autonomia de pensamento, interpretar informações indiretas e lidar com dados e acontecimentos inesperados/inéditos.
Mais importante, sistemas tecnológicos (ainda) não são capazes de se conectar com indivíduos “de carne e osso” no mesmo nível humano, falhando em demonstrar características como inteligência emocional, criatividade e empatia.
É por isso que, mesmo vivendo em um momento de revolução digital, negociar ainda é uma atividade que demanda um cérebro real, e não um virtual.
Mas isso não quer dizer que a tecnologia deva ficar inteiramente fora do processo de negociação.
Na era da informação, em que as pessoas têm acesso a uma infinidade de dados que podem impactar neste processo, também é importante que as empresas saibam usar a análise de dados para guiar suas ofertas e suas abordagens ao negociar.
Glossário Sales Tech
Análise de dados: tecnologia que organiza e analisa uma imensa quantidade de dados (big data) gerando insights, relatórios e indicadores estratégicos.
Machinelearning: processo pelo qual sistemas computacionais conseguem interpretar dados e aprender padrões a partir dessas informações.
Inteligência artificial: sistemas que usam machinelearning para aprender a simular a capacidade humana de pensar de forma racional e inteligente.
Como a tecnologia pode impactar a arte (humana) da negociação
Em linhas gerais, a habilidade de conseguir um bom acordo em uma negociação depende de dois fatores: comunicação e informação.
A porção relacionada à comunicação é a parte humana da negociação. Trata-se da maneira como você conversa com o cliente, da postura e do estilo de apresentação da oferta.
Além disso, também diz respeito à sua habilidade de interpretar a comunicação não verbal para identificar questões que podem ajudá-lo a se conectar com o cliente e conquistar a confiança dele.
Portanto, a comunicação é algo extremamente importante para que o negociador consiga chegar a um acordo positivo e vantajoso para ambas as partes.
O outro ingrediente para o sucesso da negociação – a informação – é igualmente relevante durante o processo de conquista do “sim”. Afinal, estar informado sobre o perfil, os hábitos, as necessidades e preferências da outra parte trará uma vantagem importante para o negociador.
Aliás, a partir das informações que o negociador obtém ele pode direcionar sua abordagem, tornando a comunicação mais estratégica.
E ainda, além das informações relacionadas às pessoas e/ou empresas com quem se está negociando, também é importante que o negociador esteja munido de informações relacionadas às possibilidades de acordos. Ou seja, ele precisa ter conhecimento profundo das potenciais ofertas que pode apresentar para fechar aquele negócio.
Ao entender com clareza as “cartas” que tem em mãos, o negociador poderá pensar em diferentes estratégias para ganhar o jogo da negociação.
Portanto, o sucesso da negociação depende:
Da habilidade do negociador de capturar e organizar informações importantes relacionadas tanto às possibilidades de acordo quanto ao perfil, às necessidades e ao contexto da outra parte.
Da forma como ele usa estas informações para se comunicar de maneira estratégica e entrar em sintonia com o potencial cliente, conquistando a confiança dele e posicionando sua oferta de maneira habilidosa.
E é no que diz respeito ao elemento “informação” que a negociação pode se beneficiar com o uso da tecnologia – especificamente com o uso de sistemas de análise de dados e de inteligência artificial.
Por isso, este é o foco da nossa atenção quando o assunto é o uso da tecnologia neste passo da venda.
A seguir, conheça quatro possibilidades de uso da tecnologia de dados que podem aprimorar as capacidades humanas utilizadas na arte da negociação, e saiba como se preparar para utilizá-las a seu favor.
1) Obtenção de informações diferenciadas e personalizadas
Atualmente, é muito fácil ter acesso a uma infinidade de informações. No que diz respeito à jornada de compra, por exemplo, com algumas buscas online é possível descobrir o preço médio dos serviços/produtos de uma empresa, seus diferenciais em relação à concorrência, o que as pessoas estão falando sobre aquela marca, e assim por diante.
Neste cenário, os negociadores precisam trazer para a negociação informações inéditas e mais estratégicas, que os clientes não conseguiriam obter em outro lugar. É aí que a tecnologia entra em ação!
Ferramentas de análise de dados podem fornecer informações personalizadas/segmentadas e exclusivas sobre determinado cliente, ajudando a tornar a negociação mais próxima da realidade dele e, assim, mais efetiva.
Exemplo de possível aplicação prática:
A empresa precisa renovar um contrato com um cliente, mas quer atualizar alguns termos relacionados ao preço.
Analisando o comportamento do cliente no último ano, foi possível identificar que ele demanda maior quantidade de itens e entrega mais rápida.
Então, a empresa oferece um novo contrato com aumento de preço, mas atualizando também os termos de compra e entrega para se alinhar à demanda do cliente.
Assim, estará na mesa da negociação não apenas o aumento do preço, mas também possibilidades de ganhos para o cliente.
2) Maior conhecimento sobre as possibilidades de acordos e ofertas
Tecnologias digitais também podem ser utilizadas para identificar melhores oportunidades de negócios em um determinado segmento.
Sistemas de inteligência artificial têm o potencial de prever situações/riscos/movimentações de mercado, contribuindo para direcionar de forma mais estratégica a negociação.
E ainda, a análise de dados de mercado pode ajudar o negociador a construir uma proposta com serviços e preços mais alinhados ao contexto daquele setor específico.
Exemplo de possível aplicação prática:
A empresa quer conquistar um cliente do mercado de viagens. Ao analisar dados históricos deste setor, o sistema de inteligência artificial identifica que há uma previsão de crescimento para este mercado.
Então, ao desenvolver a oferta para o cliente, a empresa poderá fazer uma proposta que leve em consideração essa possível movimentação futura – incluindo, por exemplo, aumento gradativo de pedidos, de acordo com a performance do mercado.
3) Precificação mais inteligente
Segundo estimativas da McKinsey, em média, um aumento de 1% no preço se traduz em um crescimento de 8,7% nos lucros operacionais (assumindo que não haja perda de volume de vendas). No entanto, pesquisas da consultoria indicam que até 30% das decisões tomadas pelas empresas não resultam nas melhores estratégias de preço.
Softwares avançados de análise de dados têm o potencial de direcionar melhor as decisões relacionadas à precificação.
Avaliando variações de preço de mercado e, principalmente, demandas e expectativas dos consumidores, essas ferramentas podem apontar o melhor preço – o valor que o cliente de determinado mercado está disposto a pagar pelos benefícios que seu produto/serviço oferece.
Tais análises ajudam não só a desenvolver a melhor proposta, como também oferecem argumentos sólidos para o negociador utilizar durante o processo de conquista do cliente.
Exemplo de possível aplicação prática:
Uma empresa que vende embalagens ecológicas para padarias está criando uma proposta para negociar com um possível cliente.
O preço das embalagens oferecidas pela empresa é mais alto do que a média do mercado de embalagens para este setor.
No entanto, por meio de dados obtidos pela análise de preços de outros produtos ecológicos, e também tendo como base informações relacionadas ao crescimento da preferência dos consumidores daquela região por organizações preocupadas com questões ambientais, a empresa consegue direcionar a negociação a seu favor e fecha o negócio.
Além de conseguir justificar seu preço acima de média, a empresa vendeu a possibilidade de o cliente oferecer um diferencial importante para o seu público.
4) Melhor gestão dos processos de negociação
Tecnologias de análise de dados também têm o potencial de aprimorar os processos de negociação, identificando padrões relacionados às melhores práticas de abordagem e de desenvolvimento de contratos.
Analisando o comportamento e a performance dos negociadores, tais ferramentas podem identificar as melhores táticas de negociação – aquelas que apresentam maior nível de sucesso histórico.
Além disso, por meio do estudo dos contratos dos clientes atuais, softwares de inteligência artificial podem identificar fatores comuns entre eles, organizando e segmentando tais documentos.
E ainda, essa avaliação também pode indicar padrões importantes relacionados a determinados clientes – como, por exemplo, estilos de contrato mais adequados para perfis específicos de clientes.
Exemplo de possível aplicação prática:
Ao avaliar seus contratos atuais por meio de uma ferramenta de big data, a empresa consegue identificar alguns padrões relacionados à renovação dos contratos. Assim, ela descobre que, na maioria das vezes, os contratos são renovados sem atualização de preço.
Nos poucos casos em que ela teve sucesso nesse sentido, os dados apontam que novas ofertas de produtos e serviços adicionais foram apresentadas junto com o aumento do preço – agregando valor à proposta de renovação.
Portanto, a equipe decide mudar sua política de renovação, estabelecendo como padrão o upgrade preço aliado à atualização dos serviços e benefícios oferecidos.
Passo a passo para se preparar para o uso da análise dados na negociação
Agora que você já conhece os potenciais do uso da tecnologia de análise de dados para aprimorar a negociação, deve estar pensando sobre como pode aplicar isso em sua empresa, certo?
No entanto, antes de sair contratando ferramentas digitais nessa área, é crucial garantir que sua empresa esteja preparada para fazer a transição para essa nova era da negociação.
As ações listadas abaixo ajudarão a desenvolver um ambiente propício para a adoção de tecnologias de análise de dados no processo de negociação.
1. Estabeleça objetivos
A análise de dados pode oferecer uma infinidade de respostas para sua empresa. Mas você sabe quais são as perguntas que precisa fazer?
Antes de qualquer coisa é crucial ter em mente quais são os problemas que sua empresa pretende resolver no processo de negociação. Afinal, além de direcionar o tipo de informações/dados que sua empresa precisa buscar, a definição dessas metas vai contribuir também para a escolha da ferramenta a ser contratada.
Por exemplo:
A meta é obter mais conhecimento sobre os prospects? Portanto, é preciso buscar informações relacionadas a um mercado específico (setorial, regional etc.).
Seu objetivo é aumentar a efetividade das negociações de renovação de contrato? Então, os esforços devem ser concentrados na análise desses documentos – dos clientes atuais e também da performance dos negociadores.
Exemplos de objetivos que podem ser alcançados
Obter informações diferenciadas de mercado para criar propostas personalizadas.
Ter mais conhecimento sobre as necessidades e os problemas enfrentados por determinado público – e usar isso para destacar sua oferta como sendo a ideal.
Ter dados específicos sobre os benefícios gerados pelo produto/serviço – e usar isso para justificar preço acima da média do mercado.
Entender a fundo as ações e práticas que mais levam ao sucesso na negociação – e treinar o time de negociadores baseando-se nessas informações.
2. Determine suas fontes de informação e dados
Faça uma lista das fontes de informações que sua empresa já possui e também dos potenciais canais que pode adicionar nessa estratégia.
Se você já tem uma série de informações na sua base de leads e prospects, pode obter mais conhecimento por meio de parcerias com associações ou organizações relacionadas ao seu mercado, por exemplo.
Exemplos de fontes de dados:
CRM ou outro software de gestão comercial que sua empresa utiliza – possui dados dos seus clientes e histórico de interações e compras; dados que podem ser utilizados para o desenvolvimento de uma proposta personalizada.
Empresas especializadas em pesquisas regionais – Serasa Experian e Ibope Inteligência são exemplos de empresas que realizam pesquisas sobre determinados mercados. Esses dados podem ser úteis se você estiver negociando com clientes em determinada região.
Pesquisas na web – em alguns casos, uma simples busca no Google pode ajudar você a encontrar as informações que precisa para convencer um cliente a aceitar sua proposta. Redes sociais e sites de reclamação, por exemplo, são fontes importantes de informações relacionadas às demandas de determinado mercado.
Parcerias com associações de setores – aliar-se essas organizações pode fornecer informações de mercado importantes, que vão influenciar a decisão dos seus potenciais clientes durante a negociação.
Inbound Marketing – esse é um tipo de estratégia de marketing focada em atrair clientes interessados em seu produto/serviço por meio do oferecimento de conteúdo relevante na internet. Em troca deste conteúdo, os prospects e leads oferecem seus dados (perfil, necessidades, demandas etc.). Essas informações, por sua vez, podem ser usadas no contato futuro com esses potenciais clientes para aumentar as chances de sucesso da negociação.
3. Desenvolva processos e regras para a organização dos dados
De nada adianta coletar informações sobre o seu público e contratar ferramentas de análise de dados se os responsáveis por essa atividade não estiverem devidamente capacitados para aproveitar ao máximo as oportunidades geradas por essa transição.
Por isso, é crucial que sejam criados processos específicos relacionado à captura, organização e utilização de dados na negociação.
Exemplos de processos nesse sentido:
Definição dos responsáveis pela coleta de dados.
Lista de pessoas com acesso às informações.
Regras de padronização sobre o armazenamento das informações no sistema/na planilha.
Orientações sobre o sigilo das informações coletadas.
Especificações sobre a utilização dos dados – o que pode e o que não pode ser feito.
Ao seguir esses passos, sua empresa estará desenvolvendo uma cultura de dados, preparando os profissionais e criando ambiente propício para a coleta, análise e utilização dessas informações.
Assim, a adoção de tecnologias que favorecem a área de análise de dados será muito mais eficiente e trará resultados efetivamente relevantes – inclusive para as suas negociações.
Fonte: Agendor
