O forecast (previsão de receita) é uma parte essencial da estratégia de qualquer empresa, não importando o setor ou vertical. A alocação de recursos depende não apenas da consistência de previsão de receita, mas também do planejamento estratégico, da determinação de metas de vendas, do controle de custos e da gestão de riscos. Em um ambiente de negócios cada vez mais complicado e dinâmico, prever receitas com precisão se tornou mais difícil. No entanto, o aprendizado de máquina (ML) e a Inteligência Artificial (IA) estão provocando uma revolução na forma como as empresas fazem previsões de receita.
No entanto, o aprendizado de máquina (ML) e a Inteligência Artificial (IA) estão provocando uma revolução na forma como as empresas fazem esse processo. Este artigo discutirá como a IA está mudando a previsão de receita, quais são seus principais benefícios, quais são os problemas com ela e as melhores práticas para implementar soluções de IA.
O que a IA pode dizer sobre a receita?
A previsão de receita com IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões e analisar dados históricos para prever receitas futuras. Os algoritmos de inteligência artificial (IA) são capazes de lidar com padrões não lineares, variáveis complexas e grandes quantidades de dados. Isso os distingue dos métodos tradicionais, que dependem de modelos lineares e esperam que o comportamento futuro dos clientes e do mercado seguirá tendências anteriores. Isso permite que a IA forneça insights mais precisos e oportunos, adaptando-se automaticamente ao comportamento do cliente ou às condições de mercado.
As equipes de RevOps podem ver o pipeline de vendas de uma perspectiva ampla usando a IA e sistemas de previsão de receita. Isso leva em consideração aspectos macroeconômicos, probabilidade de fechamento de negócios e comportamento de compra do cliente. Isso permite previsões mais precisas e precisas, que ajudam na tomada de decisões.
Como a IA Transformou o Jogo?
1. Aprimoramento da Precisão das Previsões
As previsões tradicionais enfrentam um grande problema porque não são muito precisas. A análise de dados convencionais depende de simplificações como médias móveis ou regressão linear, que podem ignorar variáveis significativas. A IA supera essas restrições. Algoritmos de aprendizado profundo (deep learning), redes neurais e outros modelos avançados podem analisar grandes quantidades de dados em tempo real e encontrar conexões complexas entre várias variáveis, como tendências de mercado, comportamento de compra e interações de vendas. Isso resulta em previsões muito mais precisas, uma margem de erro muito menor e uma melhor capacidade de adaptação às mudanças.
Além disso, o feedback contínuo permite que a IA aprenda. O sistema torna os parâmetros e as previsões cada vez mais confiáveis à medida que novos dados são adicionados.
2. Encontrando Padrões Ocultos
A IA é excepcionalmente capaz de encontrar padrões ocultos nos dados. Por exemplo, em um ambiente de vendas, ela pode descobrir comportamentos sutis de clientes que indicam uma probabilidade maior ou menor de compra, padrões sazonais que não eram visíveis para os analistas ou até mesmo fatores externos, como mudanças na economia ou no comportamento do consumidor, que têm um impacto direto nas receitas. Os métodos tradicionais são quase impossíveis de encontrar esse nível de detalhe.
As empresas podem encontrar padrões não óbvios e fazer previsões de fluxos de receita mais precisas. Por exemplo, as áreas de vendas e marketing podem fazer ajustes em suas estratégias com base em previsões mais precisas, como aumentar a intensidade de uma campanha durante períodos de alta demanda ou reorganizar seus esforços após uma queda nas vendas.
3. Previsões feitas em tempo real
Em mercados instáveis, fazer previsões em tempo real pode fazer a diferença. As previsões podem ser atualizadas continuamente com a ajuda da IA à medida que novos dados entram no sistema, como novos lobos capturados ou mudanças nas taxas de conversão. Isso permite que as equipes de RevOps alterem suas estratégias de forma ágil e reagir rapidamente a mudanças no pipeline de vendas ou nas condições de mercado.
Por exemplo, as previsões ajustadas em tempo real podem ajudar uma empresa de grande porte a alocar seus recursos de maneira mais precisa para fechar o negócio em caso de um acidente inesperado no pipeline. Da mesma forma, a IA pode mudar rapidamente as previsões de receita se o churn rate de clientes aumentar inesperadamente.
4. Automação de Processos
Uma das principais vantagens da IA na previsão de receita é a automação. As equipes de vendas e operações podem automatizar vários processos manuais que normalmente levam tempo. A IA faz previsões e análises de dados para fornecer recomendações automatizadas. Inclui conselhos sobre quais clientes devem priorizar, quais negócios estão em risco e como maximizar as vendas.
Além disso, a IA tem a capacidade de automatizar as duas etapas essenciais da coleta de dados e da limpeza de dados, que muitas vezes resultam em problemas para a precisão das previsões. As equipes podem se concentrar em atividades mais estratégicas eliminando tarefas repetitivas.
Benefícios da Previsão de Receita por meio da Inteligência Artificial
As empresas têm muitos benefícios estratégicos e operacionais da adoção da previsão de receita com IA. Aqui estão alguns dos mais importantes:
1. Reduzir a incerteza
Um dos maiores problemas que as equipes de RevOps enfrentam é a incerteza. Margens de erro significativas podem surgir quando a previsão da receita é feita apenas com base em julgamentos humanos ou dados históricos insuficientes. Ao levar em consideração um número muito maior de fatores e variáveis, a IA reduz essa incerteza e produz previsões mais confiáveis e confiáveis.
2. Decisões proativas
As empresas podem tomar decisões proativas em vez de reativas com previsões precisas e atualizadas em tempo real. Isso significa que as empresas podem mudar suas abordagens com antecedência para se adaptar às mudanças no mercado, em vez de apenas reagir a resultados de vendas abaixo do esperado.
3. A melhor distribuição dos recursos
As previsões de receita baseadas na inteligência artificial ajudam as empresas a alocar seus recursos de forma mais eficiente. Os líderes de vendas e marketing podem alocar orçamentos de acordo com as projeções mais precisas quando têm uma visão clara do que está por vir. Isso aumenta a eficiência operacional e o retorno sobre o investimento.
4. Integrações com outras áreas
A IA também ajuda a alinhar melhor os vários setores de uma empresa, como vendas, marketing, finanças e operações. Todas as equipes podem trabalhar com as mesmas expectativas e objetivos usando uma fonte comum de dados e previsões. Isso aumenta a cooperação e a coesão interna.
Problemas com o uso da IA na previsão de receita
Apesar dos muitos benefícios, a aplicação da IA na previsão de receita tem alguns obstáculos. As empresas que estão interessadas em adotar essa tecnologia devem estar cientes de alguns problemas comuns:
1. Qualidade dos dados obtidos
A IA só pode funcionar se tiver dados precisos e completos. A precisão das previsões pode ser comprometida se os dados da pipeline ou vendas forem incompletos, incorretos ou desatualizados. Garantir que os dados estejam bem organizados e que as equipes tenham uma cultura de entrada e manutenção de dados precisa é um grande desafio.
2. Escolha os Modelos Apropriados
É fundamental escolher o modelo de IA adequado. Cada um dos vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina tem suas próprias qualidades positivas e negativas. O uso de modelos mal configurados ou escolhidos pode resultar em previsões incorretas. Como resultado, a criação de uma solução adequada requer consultoria ou equipe especializada em ciência de dados e machine learning.
3. Adaptação ao Ambiente Cultural
A equipe pode se opor à adoção da IA, especialmente em grupos que dependem de métodos tradicionais ou não confiam na tecnologia. A mudança da cultura da organização é fundamental para o sucesso da implementação. É necessário treinar as equipes para que possam confiar nas novas ferramentas e compreender como a IA pode ajudar a desempenhar melhor seus trabalhos.
A melhor maneira de implementar a previsão de receita com IA
1. Organizar os Dados
Para fazer uma previsão precisa, você precisa de uma base de dados sólida. Certifique-se de agrupar todos os seus dados de vendas, marketing e finanças em um único sistema ou plataforma. Plataformas de BI e CRM integradas podem facilitar esse processo.
2. Enablement
As equipes de vendas, marketing e operações precisam saber como a IA funciona e como ela pode ajudar a fazer as coisas diárias. O treinamento regular e a formação de uma cultura de inovação tecnológica ajudam a reduzir as resistências internas e garantir que a IA seja usada de forma eficaz.
3. Observar e ajustar continuamente
Embora a IA seja uma ferramenta poderosa, ela não é completamente infalível. As previsões geradas devem ser monitoradas regularmente e os modelos devem ser ajustados conforme necessário. Para maximizar os benefícios desta tecnologia, o aprendizado contínuo e o feedback são essenciais.
A previsão de receita com IA é provável que se torne cada vez mais comum e acessível, especialmente com o aumento da disponibilidade de soluções de IA.
