Para analisar as vendas por cliente sem depender da informática, comece por escrever as perguntas que a direção comercial faz todos os meses, confirme que cada venda tem cliente, data, produto e valor numa fonte fiável e use uma ferramenta que responda a perguntas em linguagem natural sobre esses dados. O que se pergunta muitas vezes passa para um painel, e cada número deve poder ser conferido na origem.
Na maior parte das PME, os dados já existem. Estão no programa de faturação, numa base de dados ou nas exportações para Excel que alguém prepara no fim do mês. O que falta é chegar à resposta no momento em que a pergunta aparece. Este artigo explica que perguntas vale a pena fazer sobre os clientes, que dados são precisos, que caminhos existem para lhes responder e como passar da pergunta pontual ao acompanhamento regular.
Porque é que a análise por cliente fica sempre para depois?
O circuito costuma ser o mesmo. O diretor comercial quer saber que clientes estão a comprar menos do que no ano passado. Pede a quem sabe tirar dados do sistema, normalmente a equipa de informática ou um colega do financeiro. A resposta chega dias depois, numa folha de cálculo com uma tabela dinâmica. Quando chega, a pergunta já mudou, e o pedido seguinte volta ao fim da fila.
O problema não é falta de vontade de quem responde. Cada pergunta nova exige uma extração nova, e quem trata dos sistemas tem outras prioridades. A consequência é conhecida. As perguntas que permitiriam agir a tempo, como um cliente grande que abrandou as encomendas, só aparecem quando o efeito já está nas contas.
Que perguntas sobre clientes vale a pena fazer?
A análise de vendas por cliente é o estudo do que cada cliente compra, quando compra e quanto vale ao longo do tempo, para decidir onde pôr o esforço comercial. Não precisa de começar com dezenas de relatórios. Meia dúzia de perguntas cobre quase todas as decisões.
| Pergunta | Decisão que apoia |
|---|---|
| Quem são os dez maiores clientes e que peso têm nas vendas? | Avaliar a dependência de poucos clientes |
| Que clientes compraram menos este trimestre do que no mesmo trimestre do ano passado? | Escolher quem visitar ou contactar primeiro |
| Que clientes não fazem uma encomenda há mais de 60 dias? | Recuperar clientes antes de se perderem |
| Qual é o valor médio por encomenda e a frequência de compra de cada cliente? | Ajustar condições comerciais e visitas |
| Que famílias de produto compra cada cliente, e quais não compra? | Encontrar oportunidades de venda cruzada |
| Como evoluíram as vendas por cliente em cada região ou de cada comercial? | Distribuir objetivos e carteiras |
Há também uma forma clássica de juntar três destas perguntas. A análise RFM classifica cada cliente pela recência (há quanto tempo fez a última compra), pela frequência (quantas vezes compra) e pelo valor (quanto gasta). Um cliente de valor alto cuja recência está a piorar merece um contacto antes de qualquer outro.
Que dados são precisos e onde estão?
Para responder a estas perguntas bastam os documentos de venda com cinco campos.
- Cliente, com um código único, e não só o nome.
- Data do documento.
- Produto ou família, para saber o que se vende a quem.
- Quantidade e valor, de preferência sem IVA.
- Tipo de documento, para separar faturas de notas de crédito.
A região, o comercial responsável e o custo de cada linha acrescentam muito, mas não são obrigatórios para começar. Estes dados costumam estar na base de dados do programa de faturação ou nas exportações do ERP para Excel que já se fazem para outros fins.
Antes da primeira análise, vale a pena escrever três definições, numa frase cada. O que conta como venda (o faturado sem IVA e já líquido de notas de crédito, por exemplo). O que é um cliente ativo (com pelo menos uma compra nos últimos 12 meses, por exemplo). E como se tratam os clientes duplicados, que aparecem com dois códigos ou com o nome escrito de formas diferentes. Sem estas definições, duas pessoas fazem a mesma pergunta e recebem números diferentes, e a reunião passa a discutir a origem do número em vez da decisão.
Que caminhos existem para responder sem a informática?
Há três caminhos habituais, e cada um serve um tipo de pergunta.
| Caminho | Funciona bem quando | Limite |
|---|---|---|
| Excel com tabela dinâmica | Há alguém à vontade com folhas de cálculo e a pergunta é pontual | Depende de uma exportação atualizada e repete-se à mão todos os meses |
| Dashboard de business intelligence | As perguntas são estáveis e repetem-se | Uma pergunta nova pede alguém que construa o gráfico |
| Análise de dados conversacional | As perguntas mudam de semana para semana | Pede definições claras e a verificação de cada resposta |
A análise de dados conversacional é a forma de consultar os dados escrevendo a pergunta como se faria a um colega, sem SQL e sem montar relatórios. A ferramenta traduz a pergunta numa consulta aos dados e devolve a resposta. Sobre as diferenças em relação aos dashboards, pode ler o artigo sobre análise conversacional e dashboards.
No EngiAnalytics, quem analisa escreve, por exemplo, «que clientes compraram menos este trimestre do que no mesmo trimestre do ano passado?» e recebe a resposta em segundos, no formato mais adequado. Quando a resposta é uma lista, chega em tabela, pronta a ordenar. Quando é uma evolução ou uma comparação, chega em gráfico, e o tipo de gráfico pode ser trocado com um clique.
Três pormenores fazem a diferença numa análise por cliente.
- Cada resposta explica-se. Uma frase diz o que a consulta devolve e, se essa frase citar um número que não está nos dados devolvidos, o leitor é avisado.
- A consulta fica à vista. A consulta SQL que deu origem à resposta pode ser aberta e copiada, ao lado da tabela com os dados. Quem conhece os dados confirma se foi usada a definição de venda combinada.
- O resultado segue para quem decide. Os dados exportam-se em CSV, o gráfico em imagem e o relatório completo em PDF.
Funciona sobre os dados que a empresa já tem, em bases de dados MySQL e PostgreSQL e em ficheiros Excel e CSV, sem migração nem substituição de sistemas. Os perfis de acesso definem, tabela a tabela, o que cada pessoa pode consultar, e uma pergunta fora desse âmbito é recusada sem expor a informação reservada.
Como passar da pergunta pontual ao acompanhamento?
Algumas perguntas fazem-se uma vez. Outras, como o peso dos maiores clientes ou as vendas face ao ano anterior, voltam todas as semanas. Essas devem sair da conversa e passar para um painel.
No EngiAnalytics, cada pessoa reúne os seus relatórios num painel próprio, que pode partilhar, e os indicadores mostram variação e tendência, com dados atualizados a cada abertura. Quem cria um indicador pode dizer se subir é bom ou mau, para que a evolução seja assinalada como positiva ou negativa. Para escolher esses números, o artigo sobre que indicadores deve uma PME acompanhar ajuda a fazer a lista.
O passo seguinte é não ter de perguntar. A plataforma monitoriza continuamente os dados e assinala o que merece atenção assim que o deteta. Um exemplo de aviso na área comercial é «3 dos 10 maiores clientes reduziram encomendas nas últimas 4 semanas.» Há mais sobre este tipo de aviso no artigo sobre alertas automáticos de KPI.
Um exemplo prático
Imagine uma distribuidora de material elétrico com 40 pessoas e cerca de 600 clientes ativos. Até agora, a reunião comercial de segunda-feira começava com uma folha de cálculo preparada à sexta pelo financeiro, com as vendas do mês por cliente. Qualquer pergunta fora dessa folha ficava para a semana seguinte.
A direção decide mudar em quatro passos.
- Escreve as seis perguntas da tabela acima e as três definições, de venda, de cliente ativo e de cliente duplicado.
- Confirma que a base de dados de faturação tem cliente, data, produto, valor e tipo de documento, e corrige os clientes duplicados mais evidentes.
- Na reunião, as perguntas fazem-se em linguagem natural e respondem-se ali mesmo. Quando um número surpreende, alguém abre a consulta e confirma a definição.
- As três perguntas que se repetem todas as semanas passam para um painel partilhado, com a direção de cada indicador marcada.
O objetivo é que a reunião deixe de discutir de onde vem cada número e passe a discutir que clientes contactar e com que proposta. A equipa de informática deixa de receber pedidos de extração e fica com o que lhe cabe, manter os dados fiáveis e os acessos bem definidos.
Para começar na sua empresa, escolha três perguntas sobre clientes que hoje demoram dias a ter resposta, escreva as definições e confirme onde estão os dados. Se as respostas mudarem decisões, o resto da lista vem a seguir.
Perguntas frequentes
O que é a análise de vendas por cliente?
É o estudo do que cada cliente compra, quando compra e quanto vale ao longo do tempo. Serve para decidir onde pôr o esforço comercial, que clientes recuperar e de que clientes a empresa depende demasiado.
O que é a análise RFM?
É uma forma de classificar os clientes pela recência da última compra, pela frequência com que compram e pelo valor que gastam. Ajuda a ver quem são os melhores clientes e quais começam a afastar-se.
É preciso saber SQL para analisar as vendas por cliente?
Não. Numa ferramenta de análise de dados conversacional, a pergunta escreve-se em linguagem natural e a ferramenta gera a consulta. No EngiAnalytics, essa consulta pode ser aberta e copiada por quem quiser confirmar a origem de cada número.
Que dados são necessários para começar?
Os documentos de venda com cliente, data, produto, valor e tipo de documento. A região, o comercial e o custo de cada linha permitem mais análises, mas não são obrigatórios no início.
O EngiAnalytics funciona com ficheiros Excel?
Sim. Funciona sobre os dados que a empresa já tem, em bases de dados MySQL e PostgreSQL e em ficheiros Excel e CSV, sem migração nem substituição de sistemas.
Como evitar que todos vejam todos os dados de vendas?
Com perfis de acesso que definem, tabela a tabela, o que cada pessoa pode consultar. No EngiAnalytics, uma pergunta fora desse âmbito é recusada de imediato, sem expor a informação reservada.