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Buscar os melhores leads

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

  • Listar os desafios encontrados pelos representantes de vendas quando tentam priorizar leads.
  • Explicar como o Einstein Lead Scoring deixa sua equipe de vendas mais inteligente na hora de lidar com os leads.
  • Explicar como os representantes de vendas sabem a origem das pontuações de lead.

Priorizar os melhores leads automaticamente

Você explicou à Ava como o Sales Cloud Einstein automatiza o trabalho burocrático da equipe de vendas. Agora, você precisa mostrar como a IA ajuda os representantes de vendas a trabalhar de forma mais inteligente na tarefa mais importante de cuidar dos leads.

Subindo um andar, você vai encontrar sua colega Pepper Black, uma das principais gerentes de vendas da Honeydew. Você pergunta à Pepper quais são os principais desafios que ela e sua equipe enfrentam na hora de transformar pilhas de novos leads em possíveis negócios.

Pepper diz que, embora sua equipe de vendas tenha um processo eficaz para colher leads, um grande desafio é saber quais deles devem ser priorizados. Sem esse conhecimento, sua equipe passa muito tempo em leads que não dão em nada. Ao pressioná-la para ter mais detalhes, ela explica os desafios que enfrenta.

  • Sua equipe de vendas tem mais leads do que tempo disponível.
  • Eles não sabem quais características de lead indicam uma chance maior de fechar um negócio.
  • Suas tentativas de priorizar nem sempre foram bem-sucedidas.
  • Eles não sabem qual método de priorização é mais adequado aos negócios da Honeydew.

Alguns dos representantes de vendas têm experiência suficiente para saber quais leads têm a maior probabilidade de compra. Eles se concentram em leads em áreas urbanas ou em determinados tipos de empresas alimentícias, por exemplo. Mas esse método não é perfeito e nem todos os representantes têm experiência suficiente para ter essa intuição em relação aos leads.

Eles tentaram priorizar por regras, mas as regras usadas quase sempre se baseavam em adivinhações ou intuição com base em algumas informações. Eles tentaram organizar os leads por área geográfica ou origem, mas esses métodos deixaram alguns leads possivelmente interessantes de fora. As regras criadas não eram sofisticadas.

Por fim, Pepper menciona que o departamento de marketing já tentou pontuar leads conforme iam chegando, mas somente com uma pontuação numérica. Os representantes de vendas não sabem bem porque cada lead recebeu sua pontuação. Não saber o que gerou essa pontuação dificulta o uso dela com confiança pelos representantes. Eles querem mais informações sobre o que faz um lead interessante, informações que possam ajudá-los a quebrar o gelo na primeira chamada.

Enquanto vai ouvindo a descrição desses desafios, você sabe que Pepper não notou que seu sorriso estava aumentando. Você está sorrindo porque o Sales Cloud Einstein realmente pode ajudar a equipe dela a transformar leads em oportunidades rapidamente.

Ver pontuações precisas do lead

Finalmente, Pepper toma fôlego. Você explica a ela seu projeto para adicionar IA ao “molho secreto” da Honeydew. Conta também que o Sales Cloud Einsten inclui o Einstein Lead Scoring. Esse recurso aplica o poder da IA para analisar seu histórico de conversões de leads e encontrar os padrões reais nessas conversões; padrões que você provavelmente nem sabia que existiam. E como o Sales Cloud Einstein já entende o formato de seus dados de lead e oportunidade, ele pode começar a analisar e encontrar padrões assim que for ligado.

Pepper demonstrou interesse. “O que o Einstein Lead Scoring faz quando encontra os padrões?”, ela pergunta.

Você explica que o Einstein Lead Scoring atribui uma pontuação a cada lead com base na conformidade dele com os padrões de conversão de lead específicos de sua empresa. Quanto mais alta a pontuação, mais interessante é o lead. Seus representantes de vendas precisam apenas organizar os leads por pontuação e começar no topo da lista.

Passar o mouse sobre os insights

Pontuações de lead em um modo de exibição de lista típico de lead (1), junto com a fundamentação da pontuação (2). O cadeado (3) mostra que a pontuação do lead é somente leitura.

Pepper ainda está reticente. Ela quer saber como seus representantes de vendas serão convencidos a confiar nas pontuações. Você diz que o Einstein Lead Scoring mostra exatamente os detalhes de cada lead que têm mais efeito sobre a pontuação. Assim, seus representantes de vendas podem ver os padrões que estavam ocultos nos dados. Esses são os insights de verdade.

As pontuações de lead e seus fatores preditivos ficam visíveis não só nos modos de exibição de lista, mas também nas páginas de detalhes. Assim, as informações ficam acessíveis quando os representantes estão organizando os leads, se preparando para fazer uma chamada ou enviando um email.

Detalhe do lead

O componente do Einstein na página de detalhes do lead Cada pontuação inclui os valores de campo que mais a afetam (1).

Conforme sua equipe continua a converter mais leads ao longo do tempo, o Einstein Lead Scoring ajusta sua análise constantemente para descobrir novos padrões surgidos.

Pepper começa a imaginar se é possível medir o impacto geral da pontuação de leads no negócio. Dá para dizer facilmente se os leads com pontuação mais alta estão realmente convertendo mais rapidamente? Você diz a ela que o Einstein Lead Scoring inclui um painel operacional e um painel do Einstein Analytics. Eles têm relatórios que mostram suas taxas de conversão por pontuação de lead e pontuação média de lead por fonte de lead. E você pode até ver a distribuição das pontuações de lead entre os leads perdidos e convertidos. Assim, é fácil ver como as pontuações de lead estão relacionadas com seus resultados.

Pepper ficou impressionada. Ela começa a acreditar que o Einstein Lead Scoring pode realmente melhorar o processo e os resultados de suas equipes. Agora, ela quer saber que outras contribuições o Sales Cloud Einstein pode trazer para o seu trabalho. O Einstein pode ajudar sua equipe mesmo depois da conversão de um lead?

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