Alice estava há 2 meses como vendedora numa empresa de médio porte que atua no comércio exterior desde 2015, quando contratada, seu diretor havia se encantado no interesse dela de utilizar tecnologias no setor comercial e da possibilidade do Big Data auxiliar nas vendas.
– Vale a tentativa – Pensou ele, pois há 14 meses que não conseguiam aumentar seu volume mensal de processos e não suportava mais ver seus atuais vendedores insistindo naquele saturado marketing de vendas, resumidos a ligações e e-mail padronizados e conquista-los unicamente pela lábia.
Era preciso mudar a metodologia.
Encontrar novos clientes no segmento que tenha experiência.
Alice herdou um antigo cliente no norte de Santa Catarina (SC) que importa móveis de madeira, um pequeno volume mensal, pois o forte deles era produção própria. Estava na hora de visitá-lo, mas precisava tornar a viagem mais produtiva, seria longa, então a ideia era buscar outros clientes na região.
Mas “produtivo” para Alice não significava apenas encher o dia de reuniões.
E nem isso.
O Big Data mostrou que, apesar de ser o único cliente de móveis da empresa, o serviço prestado sempre foi excelente, os embarques ocorriam nas datas estimadas, despacho aduaneiro eficiente com os órgãos anuentes e ausência de ocorrência de sinistros e demurrage.
Com estes dados, ficou mais fácil para Alice argumentar e conseguir marcar uma reunião com outros importadores de móveis da mesma região.
Comprovaria com números a capacidade de atender com excelência e a capacidade de otimizar a operação.
Buscar clientes em novo segmento.
Ser reconhecido como especialista num segmento lhe concede autoridade, mas colocar todos os ovos num único cesto sempre será arriscado, por isso, além de prospectar estas empresas de móveis, Alice encontrou na mesma região uma pequena indústria que importava há menos de 2 anos commodities químicos.
Nem ela e nem a empresa entendiam de importar químicos.
Mas nem por isso Alice deixaria de tentar, começou se informando sobre a prática com o texto Quais são os desafios a enfrentar na importação de químicos e consultou com o Big Data os padrões deste segmento para ter mais familiaridade, por exemplo:
⦁ Classificação fiscal e nome dos produtos
⦁ Se são classificados como carga perigosa (IMO)
⦁ Órgãos anuentes envolvidos
⦁ Tipo de container utilizado
⦁ Tempo de Despacho Aduaneiro
Portanto, ao invés de ligar para esse cliente com um papo genérico de:
“Blablablabla somos uma empresa jovem, que importa sonhos e exporta conquistas blablabla, me dá uma chance que você vai ver que somos diferentes’’
A Alice que é nosso orgulho tecnológico e manja dos Big Data, conseguirá abordar assim:
“Sabemos que esse órgão anuente demora para deferir as Licenças de Importação, sabemos da dificuldade de embarcar carga perigosa e como qualquer variação no preço do frete pode inviabilizar tudo, vamos conversar pessoalmente e descobrir como posso te ajudar”
Nunca há garantia de sucesso, mas se for para escolher uma das duas abordagens…
Vender a solução que o cliente precisa (sem ele ter dito que precisava).
Nessa viagem ao norte de SC, Alice conseguiu visitar um novo importador de móveis, mas quem a recebeu fez questão que a reunião fosse rápida e pouco amigável, contou apenas sobre o volume mensal e que os embarques predominavam de Bangladesh, também prometeu receber e analisar as cotações que solicitasse a nossa amiga.
Ele poderia ter sido mais receptivo, mas mesmo com pouca informação, o Big Data de comércio exterior pode fornecer o resto como: porto de origem, destino, transit time, transbordos, preço de frete…
O segredo é como interpretar os dados… Ah, longe de mim te fazer sentir velho, mas Matrix 1 foi lançado há mais de 20 anos.
Este novo cliente pediu cotação para 1/40’ Dry por Chittagong, ao cruzar os dados acimas com os de seu atual cliente de móveis, ela encontrou uma opção interessante:
“O que você acha dessa cotação embarcando por Mongla? É um pouco mais longe da fábrica do exportador, mas o frete está mais barato e consigo um transit time menor’’
Mesmo que o cliente justifique (com propriedade) não ser atrativo, Alice demonstrou proatividade de buscar uma alternativa logística, sem precisar ligar seguidamente com diversas perguntas, pois os dados informavam o que ela precisava.
Interpretar para encontrar oportunidades
Se analisar os dados para prever o futuro fosse fácil todo mundo se daria bem investindo em ações e mercados derivativos. Verdade seja dita, é difícil prever os preços de frete internacional um Mês a frente.
Mas Alice consegue se destacar analisando detalhes mais simples, se ela focar no segmento de sua carteira de clientes, sua interpretação pode gerar perguntas que lhe apresentam oportunidades.
Digamos que ela notou que seu novo cliente de químicos insiste em descarregar apenas no porto X, mas a maioria desse setor usa outro porto próximo chamado Y, as respostas dessa pesquisa podem ser diversas, mas elas podem levar a outras oportunidades:
- O cliente de Alice não sabia da existência do porto Y (acontece), e assim ela ganha pontos com seu cliente.
- O porto X cobra menos por carga perigosa, uma informação interessante para Alice usar para se aproximar de outros importadores de químicos.
- Órgãos anuentes como Vigilância Sanitária e IBAMA têm sido mais rápidos no porto X que no Y, logo, Alice pode aconselhar seus clientes que experimentem o porto X para cargas que devam se submeter a esses órgãos.
Então, Alice se tornou a melhor vendedora de todas só com o Big Data?
Não.
Nenhum trabalho pode depender de uma única ferramenta, um bom profissional é formado por conhecimento, experiência, inteligência emocional… Big data é uma ferramenta, cabe a você fazer bom uso.
Alice entendeu que Big Data combina com comércio exterior e logística, somos movidos por números, datas, horas, peso, dimensões, velocidade, distância… Essas informações são dados com potencial de uso para o qual desconhecemos todas as possibilidades.
Evidente hoje que é preciso fazer diferente e mais para conquistar novos clientes, pois aqueles clientes que não olham apenas preço, valorizam, e é possível fazê-lo com Big Data.
O nome Alice, foi inspirado no falecido sistema dados do governo chamado de AliceWeb.
E você leitora(o)?
Utiliza big data no seu trabalho? Como o faz? Será que veremos setores de inteligência comercial se tornarem uma necessidade nas empresas de comércio exterior? Vamos continuar o assunto nos comentários.
Este artigo foi escrito com os amigos da LogComex e publicado originalmente emblog.logcomex.com
Quem é o Jonas?
É um cara que trabalha há mais de onze anos com comércio exterior e continua apaixonado pela falta de rotina que essa vida tem! Aliando seu amor pela escrita, desenvolve de forma simples e bem-humorada, pois a leitura não precisa ser um fardo para ensinar.
E o que começou como hobby, rendeu a oportunidade de escrever e palestrar para empresas do ramo como Cheap2ship, Cronos, DC Logistics, Amtrans, Fazcomex, Logcomex, entre outras.
Quando não escreve, pratica artes marciais, enfrenta sua eterna sua pilha de livros, joga vídeo game desde o Atari e também curte ajudar os outros profissionalmente, seja trocando uma ideia ou com soluções para quem está em apuros.
