Invariavelmente vamos nos deparar com alguns problemas que acontecem na nossa operação comercial. Depois de testarmos dezenas de vezes, mapeamos uma sequência de investigação desses problemas e aqui vou compartilhar pela primeira vez. Esse trabalho foi desenvolvido em parceria com Ricardo Okino, co-founder da Escola Exchange.

A identificação da causa raiz segue essa estrutura:

  1. Hipóteses
  2. Rota ou trilha de investigação
  3. Impacto

A conversão está caindo por 3 meses consecutivos ou mais

Aqui o cenário é uma operação com times de pré-vendas/SDR e vendas/Closer e uma geração de demanda inbound.

Hipóteses 

  1. Queda da qualidade dos leads;
  2. Alteração tática e operacional do time em mudança de priorização de leads. Isso significa, por exemplo, um acúmulo de leads do final de semana que são priorizados em detrimento dos leads mais recentes (até 5min) que chegam na segunda pela manhã

 

Rota de investigação

  1. Avaliar a data de criação das oportunidades x taxa de conversão do mês por safras. Aqui está um exemplo do que seria uma avaliação da conversão por safra, também conhecida por cohort. Me comprometo aqui a mandar uma explicação só sobre como ler uma cohort.

2. Avaliar conversão de safras de novas oportunidades no D0 (ciclo baixo)

Um dos fatores que faz a taxa de conversão melhorar é a velocidade da passagem de bastão do lead do SDR para o Closer. Podemos fazer essa mensuração agrupando faixas de tempo como:

D0 = passagem de bastão do mesmo dia da chegada do lead

D1-3 = passagem de bastão de 1 até 3 dias após

D4-10 = do quarto ao décimo dia

D+10 = a partir do décimo dia

 

Analisando o gráfico abaixo verificamos que existe uma correlação entre a velocidade e a taxa de conversão, ou seja, 62% de todos os negócios ganhos tiveram uma passagem de bastão no mesmo dia. Esse é um caso de ciclo curto. Para ciclos mais longos, pode-se usar um agrupamento de tempo mais adequado.

Depois que achamos essa correlação, vamos analisar o desempenho da safra D0 ao longo do ano versus a taxa de conversão. No gráfico abaixo podemos perceber uma queda no volume de oportunidades em D0 nos meses de …, e consequentemente uma queda na taxa de conversão.

A partir daqui já começamos a ter um direcionamento da causa raiz da taxa da conversão está caindo. Então podemos perguntar: quais fatores fazem com que a passagem de bastão SDR=>CLOSER seja mais rápida? Uma solução é usar um sistema de VoIP para fazer a transferência da ligação na hora e o prospect ter uma conversa mais profunda com um especialista imediatamente.

 

3. Verificar se existe alguma mudança na qualidade das oportunidades criadas no mês, se baseando na data de criação do Lead/MQL. 

Quando o Ricardo Okino me apresentou essa forma de analisar a qualidade dos leads, uma ficha enorme caiu. A regra é ter as características de um lead dentro do ICP bem definidas e distribuídas no playbook de vendas de preferência. Depois incluir “Fora do Perfil do Cliente Ideal” como um motivo de perda do negócio. Por fim, orientar o vendedor a colocar esse motivo quando aplicável. Um cuidado especial aqui para a regra não ficar muito subjetiva e tudo virar esse motivo de perda. Outra atenção é em qual etapa está acontecendo essa perda. Não faz sentido que um negócio seja perdido na última etapa do funil por perda de engajamento do prospect.

A cohort abaixo é a relação entre o volume de leads mês a mês e o motivo de perda fora do ICP, inclusive monitorando se teve mais motivos como esse da mesma safra nos meses subsequentes. Qual conclusão você consegue chegar aqui? A qualidade do lead está aumentando ou piorando à medida que o volume cresce?

Impacto 

Alguns impactos que podemos ter com a taxa de conversão caindo:

  1. Diminuição do volume de vendas e queda na receita;
  2. Aumento do custo de aquisição de clientes;
  3. Efeito emocional do time não batendo meta;

 

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