Conquistar novos clientes continua sendo uma prioridade para muitas indústrias. Mas, na prática, uma das maiores oportunidades de crescimento costuma estar muito mais perto do que parece: na própria carteira de clientes.
Enquanto equipes comerciais investem tempo e recursos para abrir novos mercados, muitos clientes ativos ainda compram apenas parte do portfólio disponível ou têm potencial para aumentar significativamente seu volume de compras.
O desafio não é apenas descobrir essas oportunidades, mas saber identificá-las antes da concorrência.
Esse foi o tema do webinar promovido pelo Agendor em parceria com a Cortex, que reuniu Gustavo Gomes, especialista em vendas consultivas e responsável pela área comercial do Agendor, e Daniel Castilho, especialista em Go-to-Market e líder da oferta Cortex Reach.
Ao longo da conversa, os dois mostraram como dados, inteligência comercial e tecnologia estão mudando a forma como a indústria enxerga a expansão de carteira.
Mais do que apresentar conceitos, o encontro trouxe exemplos práticos, metodologias utilizadas por grandes indústrias e uma discussão importante: vender mais para quem já compra deixou de ser uma questão de percepção ou experiência individual. Hoje, é uma decisão orientada por dados.
Assista ao webinar na íntegra:
Potencial da carteira vai muito além do histórico de vendas
Quando uma empresa decide expandir sua carteira, normalmente a primeira análise recai sobre o histórico de vendas.
- Quais clientes mais compraram?
- Quem aumentou o volume no último ano?
- Quais contas tiveram queda?
Essas informações continuam sendo extremamente relevantes, mas representam apenas uma parte da história.
Segundo Daniel Castilho, esse é justamente o ponto em que muitas empresas deixam oportunidades na mesa. “Potencial é algo que dá para calcular de diversas formas.” O problema é que grande parte das organizações ainda utiliza praticamente uma única referência para fazer esse cálculo: o passado.
Isso significa olhar para o quanto um cliente já compra e assumir que esse comportamento continuará se repetindo. É uma lógica válida, mas limitada.
Afinal, mercados mudam, regiões se desenvolvem, hábitos de consumo evoluem e o perfil dos consumidores ao redor de um ponto de venda também se transforma constantemente.
Daniel explica que o histórico continua sendo uma variável importante, principalmente quando combinado com bases de sell-out, que mostram quanto determinado segmento ou região está comprando no mercado.
Essas informações permitem comparar, por exemplo, quanto uma empresa vende para um cliente versus quanto aquele cliente compra da categoria como um todo. É assim que muitas indústrias identificam oportunidades clássicas de cross sell e ganho de participação.
Mas ele faz um alerta importante: tanto o histórico interno quanto os dados tradicionais de mercado olham apenas para trás.
Nas palavras do especialista, “ambos estão do presente para trás”. Ou seja, ajudam a entender o que aconteceu, mas não necessariamente revelam o que está prestes a acontecer.
É aí que entra uma nova camada de inteligência.
Em vez de analisar apenas o comportamento de compra, empresas mais maduras começam a incorporar variáveis capazes de explicar o contexto daquele cliente.
Dados sociodemográficos, crescimento populacional da região, renda média, fluxo de pessoas, estrutura da loja, quantidade de funcionários e até o volume de transações realizadas passam a complementar a análise comercial.
O objetivo deixa de ser apenas identificar quem compra muito hoje. A meta passa a ser descobrir quem tem potencial para comprar muito mais amanhã.
Dados externos devem complementar dados do CRM
O CRM continua sendo a principal fonte de informação da operação comercial. Histórico de pedidos, frequência de compra, ticket médio, mix adquirido e relacionamento com o cliente formam uma base extremamente rica para tomada de decisão.
No webinar, Gustavo destacou esse ponto ao comentar que muitas empresas ainda deixam de utilizar até mesmo os dados que já possuem internamente. Em diversos casos, apenas cruzar informações como histórico de pedidos, frequência de compra e ticket médio já permite identificar clientes com espaço para crescer.
Segundo Daniel, a transformação que está acontecendo na indústria não passa necessariamente por utilizar melhor os mesmos dados, mas por complementar essas informações com novas fontes de inteligência.
Ele explica que grande parte das indústrias já trabalha muito bem com seus dados internos e com bases tradicionais de mercado. O desafio passa a ser entender tudo aquilo que influencia o potencial de um cliente e que não está registrado dentro do CRM.
Um exemplo citado durante o webinar ajuda a ilustrar essa mudança. Imagine duas lojas do mesmo segmento. Ambas compram o mesmo volume hoje.
Porém, uma realiza dezenas de transações por hora, possui um quadro maior de funcionários, está localizada em uma região em expansão e atende consumidores com maior poder aquisitivo. A outra apresenta exatamente o cenário oposto.
Se a análise considerar apenas o histórico de compras, as duas parecem ter o mesmo potencial. Mas, quando o contexto é incorporado, fica evidente que uma delas possui muito mais espaço para crescimento.
Ampliar a visão para além dos relatórios tradicionais
Em uma enquete feita durante o webinar, sobre como os vendedores priorizam para quem vender mais dentro da própria carteira, o resultado foi:
- 33% ainda não sabem responder isso;
- 42% utilizam os relatórios de vendas do CRM.
Um caminho apontado por Daniel é olhar para além do próprio cliente. Essas informações ajudam a entender se aquele público realmente possui capacidade de consumir o portfólio oferecido pela indústria.
Esse tipo de inteligência também permite antecipar oportunidades antes mesmo que elas apareçam nos relatórios de vendas.
Em vez de esperar um concorrente ocupar espaço em determinado ponto de venda para então reagir, a empresa consegue identificar sinais de potencial com base nas características daquela região, do consumidor e da operação comercial.
É uma mudança importante de mentalidade: sair de uma estratégia reativa para uma atuação muito mais preditiva.
O CRM continua sendo a espinha dorsal da operação comercial. Mas, quando enriquecido com dados externos e inteligência de mercado, ele deixa de ser apenas um repositório de informações e passa a orientar decisões muito mais estratégicas sobre onde investir tempo, esforço comercial e recursos de expansão.
Como escolher a melhor estratégia para expandir sua carteira de clientes
Depois de identificar quais clientes possuem maior potencial de crescimento, surge outra pergunta importante: qual é a melhor forma de capturar esse potencial?
Não existe uma resposta única. Segundo Daniel Castilho, a estratégia ideal depende diretamente do cenário atual da empresa. Antes de definir qualquer plano comercial, é preciso entender o nível de penetração da marca na carteira e o espaço que ainda existe para crescer.
Ele explica que a expansão de carteira pode seguir caminhos completamente diferentes dependendo do contexto da operação.
Empresas que já possuem uma base bastante capilarizada, por exemplo, provavelmente terão mais retorno explorando melhor os clientes atuais do que buscando novos pontos de venda. Já organizações com baixa cobertura territorial ainda encontram um grande espaço para crescer conquistando novos clientes.
Como resume Daniel, “a expansão de carteira não é uma ciência exata do caminho mais fácil, depende do seu contexto”.
Quando a empresa já está presente em boa parte do mercado, o foco costuma estar dentro da própria carteira:
- ampliar o mix de produtos vendidos para cada cliente (cross sell);
- aumentar o volume dos itens já comercializados (upsell);
- melhorar a execução comercial para capturar oportunidades que já existem.
É nesse momento que conhecer profundamente cada cliente faz diferença. “Não necessariamente é a melhor estratégia atacar todas as lojas com 100% do seu portfólio.” Em vez disso, o vendedor precisa entender quais produtos fazem sentido para cada cliente.
Já quando a empresa ainda possui baixa cobertura, a prioridade muda completamente.
Nesse cenário, abrir novos pontos de venda costuma gerar um impacto mais rápido, principalmente porque novos clientes normalmente iniciam o relacionamento comprando um mix maior de produtos.
O desafio deixa de ser desenvolver clientes existentes e passa a ser identificar quais estabelecimentos realmente apresentam potencial para fazer parte da carteira.
Mais uma vez, os dados assumem papel central. Em vez de depender apenas da experiência do vendedor ou de indicações, a empresa consegue priorizar os clientes que oferecem maior probabilidade de retorno comercial.
Essa abordagem também evita um problema comum nas operações industriais: distribuir igualmente o esforço da equipe entre clientes que possuem potenciais completamente diferentes.
Quando todos recebem a mesma atenção, independentemente do tamanho da oportunidade, a produtividade comercial inevitavelmente diminui.
Antecipar oportunidades é melhor do que reagir ao mercado
Tradicionalmente, muitas estratégias comerciais dependem de indicadores que mostram movimentos já consolidados do mercado.
Se determinado concorrente passou a vender um novo produto para um cliente, por exemplo, a indústria identifica essa movimentação pelos dados de sell-out e tenta reagir oferecendo uma alternativa semelhante.
O problema é que, nesse momento, alguém já chegou primeiro.
Segundo Daniel, a grande oportunidade está em antecipar esse movimento. Em vez de esperar que outra empresa valide uma oportunidade, é possível utilizar dados para prever quais produtos têm maior chance de performar em determinado ponto de venda.
Ele utiliza um exemplo bastante didático envolvendo uma indústria de alimentos. Imagine que um supermercado nunca comprou pizzas congeladas de determinada marca.
Pela lógica tradicional, só haveria oportunidade depois que algum concorrente começasse a vender essa categoria naquele estabelecimento. Mas Daniel propõe uma análise diferente.
Se aquela loja está localizada em uma região com grande concentração de estudantes, moradores jovens, pessoas que buscam praticidade e possuem hábitos de consumo compatíveis com refeições prontas, existe uma forte indicação de que aquele produto tem potencial naquele ponto de venda, mesmo que ninguém ainda esteja vendendo essa categoria ali.
Essa lógica muda o papel da inteligência comercial. Em vez de apenas analisar desempenho passado, ela passa a orientar decisões futuras.
E essa inteligência também fortalece a relação entre indústria e varejo. Ao chegar para o comprador apenas oferecendo um produto, o vendedor se comporta como qualquer outro fornecedor.
Mas quando apresenta argumentos sustentados por dados, mostrando por que determinado item faz sentido para aquele estabelecimento, a conversa muda de nível.
Case Danone: inteligência de mercado para tornar a expansão de carteira mais eficiente
Para mostrar como essa abordagem funciona na prática, Daniel Castilho compartilhou o trabalho desenvolvido em conjunto com a Danone para identificar oportunidades de expansão de carteira utilizando inteligência artificial, dados geográficos e variáveis sociodemográficas.
Segundo ele, o projeto foi construído em um processo colaborativo entre as equipes. Em vez de criar uma solução isoladamente, a Cortex trabalhou lado a lado com a indústria para validar hipóteses, testar modelos e medir resultados em campo.
Um dos resultados foi a capacidade de localizar corretamente os pontos de venda com alto índice de precisão. Em um teste envolvendo 100 estabelecimentos, a solução atingiu mais de 90% de acerto na geolocalização dos PDVs.
Pode parecer um detalhe operacional, mas localizar corretamente um ponto de venda é um desafio importante para indústrias que atuam em todo o território nacional, especialmente quando consideram pequenos estabelecimentos ou regiões onde há alta informalidade.
Um CNPJ ativo, por si só, não garante que o estabelecimento esteja funcionando ou mesmo que exista uma operação comercial naquele endereço.
Ao incorporar informações como transações financeiras, características da região e outros sinais de atividade econômica, a análise se torna muito mais confiável.
Outro indicador relevante foi a capacidade de identificar estabelecimentos que realmente atendiam ao perfil desejado pela Danone. No caso apresentado, a empresa buscava pontos de venda com estrutura para comercializar produtos refrigerados.
Mesmo sem existir uma base pública que classificasse essas informações, a solução alcançou cerca de 78% de assertividade utilizando variáveis indiretas para inferir quais estabelecimentos possuíam esse perfil.
O case Danone foi apresentado no Cortex Summit, evento de IA e Go-to-Market organizado pela Cortex. A próxima edição será realizada no dia 1º de setembro em São Paulo, e os ingressos já estão à venda.
Inteligência só gera resultado quando chega à ponta da operação
Não importa o quão sofisticado seja um modelo analítico se ele não conseguir ser utilizado por quem está em campo.
Daniel reforçou diversas vezes que toda essa inteligência precisa ser transformada em recomendações simples, acionáveis e compatíveis com a rotina do vendedor.
Segundo ele, o profissional de vendas já lida diariamente com dezenas de clientes, planejamento de rotas, negociações, acompanhamento de pedidos e construção de relacionamento. Esperar que esse profissional interprete grandes volumes de dados antes de cada visita simplesmente não é viável.
Foi por isso que a Cortex desenvolveu uma lógica baseada em recomendações.
Em vez de apresentar dashboards complexos, a plataforma entrega orientações objetivas para o vendedor:
- quais clientes priorizar;
- quais produtos possuem maior potencial de cross sell;
- onde existe oportunidade de upsell;
- quais novos pontos de venda merecem atenção.
Daniel resume essa ideia utilizando uma analogia bastante simples: “O atacante só faz gol quando a bola chega num bom passe para ele”.
E completa: “Não adianta você ter uma Ferrari, uma nave espacial de estratégia de dados, se você não entrega isso no formato digerível que o vendedor consiga executar na ponta”.
Enquanto algoritmos processam milhares de variáveis simultaneamente para identificar oportunidades, o vendedor pode dedicar seu tempo ao que realmente gera valor: construir relacionamento, entender necessidades, negociar e fechar negócios.
Expansão de carteira exige mais inteligência comercial do que esforço
Durante muito tempo, crescer uma carteira de clientes significava aumentar o número de visitas, ampliar a equipe comercial ou intensificar a prospecção. Hoje, esse cenário mudou.
Com uma quantidade cada vez maior de informações disponíveis, empresas conseguem identificar oportunidades muito antes de elas aparecerem nos relatórios.
Conseguem entender quais clientes possuem maior potencial de crescimento, quais produtos fazem mais sentido para cada perfil de consumidor e quais regiões oferecem melhores perspectivas de expansão.
Ao mesmo tempo, o papel do vendedor também evolui.
Em vez de atuar apenas como fornecedor, ele passa a ser um consultor capaz de orientar o cliente com base em informações concretas, fortalecendo o relacionamento e criando valor durante toda a negociação.
Essa combinação entre inteligência de mercado, tecnologia e execução comercial permite que a expansão de carteira deixe de depender apenas da experiência individual e passe a fazer parte de um processo estruturado, escalável e muito mais previsível.
Como o Agendor ajuda a transformar dados em ações comerciais
Identificar oportunidades de crescimento é apenas parte do processo. Para que elas realmente se convertam em vendas, é fundamental que todas as informações estejam organizadas e acessíveis para a equipe comercial.
Com o Agendor CRM, empresas centralizam o histórico completo de clientes, negociações, atividades, contatos e oportunidades em um único ambiente.
Isso permite que vendedores e gestores acompanhem indicadores importantes, identifiquem clientes com potencial de expansão e priorizem suas ações comerciais com muito mais organização.
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Além disso, o Agendor permite personalizar campos, registrar informações estratégicas sobre cada cliente e integrar diferentes fontes de dados, tornando o CRM a base para uma operação comercial mais inteligente, consultiva e orientada por resultados.
Como a Cortex utiliza inteligência artificial para revelar oportunidades de expansão
A Cortex é uma empresa especializada em soluções de inteligência de mercado, dados e inteligência artificial para acelerar estratégias de Go-to-Market.
Por meio da combinação de dados internos, informações de mercado e modelos avançados de IA, a empresa ajuda indústrias a identificar oportunidades de expansão de carteira, priorizar clientes, encontrar novos mercados e transformar grandes volumes de informação em recomendações práticas para as equipes comerciais.
Quando utilizada em conjunto com o Agendor CRM, essa inteligência ganha ainda mais força. Enquanto a Cortex identifica onde estão as melhores oportunidades, o Agendor ajuda a transformar essas oportunidades em relacionamento, acompanhamento e vendas recorrentes.
