5 maneiras do machine learning aumentar as vendas do seu ERP

É indiscutível que técnicas inteligentes, como o machine learning, são capazes de alavancar o desempenho operacional e alcançar maior produtividade para o universo empresarial.

Integrar o seu sistema ERP (Sistema de Gestão Empresarial) com machine learning permite, a partir de  uma série de padrões iniciais, análises de dados que são fundamentais para a otimização do seu negócio, o que ajuda a potencializar suas vendas. 

O machine learning aplicado ao seu ERP é capaz de aprimorar a experiência do cliente por meio da otimização do atendimento ao consumidor, o que proporciona ao negócio a capacidade de antecipar e solucionar problemas logo no primeiro momento, tornando todos os processos da venda mais assertivos. 

Como o machine learning consegue otimizar as vendas do seu ERP

Previsão de picos de vendas

Uma das principais vantagens em integrar o sistema ERP da sua loja com machine learning  é a capacidade de realizar previsões de picos de vendas. Ao aliar essa tecnologia à sua estratégia de venda, é possível evitar o erro humano, tornando as previsões muito mais exatas. 

Ao antecipar períodos de alta demanda de venda, é possível preparar a sua equipe de produção e seus estoques, para garantir que o seu negócio acompanhe a necessidade de mercado.

Outro ponto positivo dessa estratégia é que os algoritmos de machine learning  são capazes de antecipar problemas e falhas, permitindo que o seu time de vendas busque soluções para contornar possíveis contratempos. 

Análise do comportamento dos clientes

O machine learning possibilita a otimização de up-selling e cross-selling do seu negócio. 

• Up-selling: significa aumentar a receita proveniente de um cliente atual por meio do aumento de sua mensalidade, oferecendo mais benefícios ao seu plano.
• Cross-selling: consiste em oferecer mais serviços para o cliente, o que agrega valor e ajuda aumentar a receita do seu negócio como consequência.

Por meio desse processo, sua equipe de vendas tem acesso contínuo à informações fundamentais para entender o comportamento dos clientes. É possível ainda comparar o perfil dos consumidores do seu negócio com dados anteriores de suas compras e prever quais tipos de produtos ou serviços eles irão precisar futuramente.

Targeting inteligente

Targeting inteligente significa a utilização de análises preditivas para identificar a melhor forma de aproximação dos consumidores em potencial do seu negócio. O machine learning, ao analisar e compilar os dados do público-alvo, pode aumentar a eficiência desse processo. 

Dessa forma, é possível analisar continuamente tudo o que acontece no seu e-commerce, oferecendo resultados escaláveis e personalizados ao fazer uma abordagem mais assertiva com os clientes.

Otimização de campanhas de marketing

Com o machine learning, testes A/B realizados em campanhas de marketing, nos quais duas opções de oferta são exibidas alternadamente, podem ser feitos de forma automatizada, elegendo o anúncio mais rentável. 

Além disso, é possível testar inúmeros elementos da campanha e até mesmo experimentar diferentes estratégias de precificação. Dessa forma, os resultados são muito mais escaláveis e terão maiores chances de sucesso.

Precificação dinâmica

A estratégia da precificação dinâmica consiste em variar os preços dos produtos ou serviços para ampliar a rentabilidade da empresa ao máximo. A partir dela, sua equipe de vendas pode gerar descontos para incentivar o fechamento de uma compra ou aumentar os valores para expandir a margem de lucro do negócio.  

Essa flexibilidade de preços deve ser baseada em fatores como: o nível de interesse do cliente, demandas no momento de compra e envolvimento do consumidor com uma campanha de marketing específica. 

O machine learning realiza, de forma automatizada, as análises desses fatores e os cálculos necessários, permitindo que seu negócio aumente a eficiência e a agilidade da estratégia. 

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Gostou das nossas dicas sobre como o machine learning pode aumentar as vendas do seu ERP? Ficou com alguma dúvida? Entre em contato com o nosso time de atendimento por chat, e-mail ou telefone 😉