Rodolfo Matte

Um guia para automatizar análises de dados usando a API do Pipedrive

Existem diferentes formas de extrair dados de um CRM, e enviar para o Power BI. Fazer isso manualmente através de uma exportação em CSV é a mais fácil e, mais trabalhosa. Outra maneira é assinar um dos conectores disponíveis no mercado, como Zapier ou Integromat. Apesar de conveniente, muitas vezes se torna caro pagar uma ferramenta em dólar e estar sujeito a cobranças por volume de dados transacionado. Sua operação acaba refém do conector. Na nossa opinião, a melhor forma possível de conectar um banco de dados de um CRM à ferramenta de Business Intelligence, é através de API. Este tipo de integração te permite ter acesso completo ao banco de dados, o que não é possível através da exportação manual. Além disso, você pode configurar quantas atualizações quiser, sem pagar um centavo. Neste artigo vamos mostrar como é possível levar os dados gerados no Pipedrive para o Power BI através de um script em M.

O primeiro passo é criar 2 parâmetros no Power BI que irão servir de referência para sua consulta. Isso é importante porque, caso sua URL ou Token de acesso do Pipedrive mude, você não vai precisar alterar todos os scripts dos diferentes endpoints. Para isso acesse o ambiente transformar dados no Power BI, gerenciar parâmetros, criar um novo parâmetro. Você vai precisar criar um parâmetro para a URL da sua conta no Pipedrive e outro parâmetro para o Token do Pipedrive, ambos do tipo texto.

Criando Parâmetros no Power BI

Obtendo o Token e URL do Pipedrive

Para obter o seu Token, acesse as configurações da conta clicando no canto superior direito, na imagem do usuário, vá em ajuste, preferências pessoais, na aba API. Você irá precisar ter acesso como administrador da sua empresa. Copie esse código e insira no valor do parâmetro criado como Token.

Para obter a URL da sua empresa, copie o trecho semelhante ao seguinte exemplo: https://suaempresa.pipedrive.com. 

Conferindo a documentação da API do Pipedrive

Feito isso, está na hora de obtermos os dados da API montando nosso Script. Eu recomendo dar uma olhada na documentação antes, para entender um pouco sobre quais Endpoints o Pipedrive oferece e os dados que são entregues em cada um deles. Além disso, lá também estão as informações que você pode inserir nas Querys dentro do seu script. Nas imagens abaixo você pode observar os endpoints, os detalhes do endpoint Deals (especificações da Query e Response respectivamente).

Criando o Script no Power BI

Para criarmos um script no Power BI, você vai precisar acessar o botão nova fonte, consulta nula. Depois disso, clique no editor avançado para começarmos a construção do nosso Script. Neste caso, vou simular uma requisição Get para o endpoint “Deals”. Ele nos dá todas as informações da entidade Negócios, que são inseridas dentro do Pipedrive.

Bloco de código para ser inserido na consulta

Source = Json.Document(Web.Contents(#"URL PIPEDRIVE"&"/api/v1/deals?api_token="&#"TOKEN PIPEDRIVE",[Query=[api_token=#"TOKEN PIPEDRIVE", limit="1", start="0", get_summary="1"]])),

#"Fonte convertida em tabela" = Record.ToTable(Source),

#"Seleção de ""Valor""" = #"Fonte convertida em tabela"{2}[Value],

#"Seleção de total de registros" = #"Seleção de ""Valor"""[summary],

#"Total de registros" = #"Seleção de total de registros"[total_count],

#"Lista criada para paginação" = List.Generate(()=>0, each _ < #"Total de registros", each _ + 500), 

#"Lista convertida em tabela" = Table.FromList(#"Lista criada para paginação", Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error), 

#"Tipo alterado para texto" = Table.TransformColumnTypes(#"Lista convertida em tabela",{{"Column1", type text}}), 

#"Coluna adicionada com dados" = Table.AddColumn(#"Tipo alterado para texto", "Custom", each Json.Document(Web.Contents(#"URL PIPEDRIVE"&"/api/v1/deals?api_token="&#"TOKEN PIPEDRIVE",[Query=[api_token=#"TOKEN PIPEDRIVE", limit="500", start=[Column1]]])))

in
#"Coluna adicionada com dados"

Vamos começar inserindo a função Json.Document. Esta função retorna o conteúdo de um documento JSON, que é o formato que a API nos entrega a informação. Depois nós vamos chamar a função Web.Contents. Ela vai retornar o conteúdo da Url do Pipedrive que vamos inserir. Posteriormente, colocamos a URL como uma concatenação do Parâmetro da URL que criamos, o bloco “/api/v1/deals?api_token=” e o  também criado Parâmetro Token do Pipedrive. Dentro da Query, vamos personalizar o api_token, como o Parâmetro Token, o limite igual a 1 (itens mostrados por página) , start igual a 0 (o ponto inicial da paginação), e get_summary igual a 1 (se queremos mostrar o sumário da chamada). Todos os parâmetros da Query podem ser conferidos na documentação da API, no Endpoint de Deals.

Terminada a primeira linha de código, passamos a segunda. Ela é uma transformação em tabela dos dados da linha anterior. Utilizamos para isso a função Record.ToTable, invocando a linha anterior.

Depois vamos acessar o sumário, pegando o ítem Value da segunda coluna. Trazemos então o registro do total de negócios naquele Endpoint (total_count). Esse registro vai servir para criarmos nossa paginação, tendo em vista que o Pipedrive limita uma requisição à 500 registros por página.

Tendo o total de registros, nós criamos nossa lista de paginação. Para isso trazemos a função List.Generate, que gera uma lista incrementando 500 registros, até atingir o total de registros que coletamos no passo anterior. Convertemos então essa lista em uma tabela usando a função Table.FromList. Transformamos a coluna de paginação para o formato texto, utilizando a função Table.TransformColumnTypes. Fazemos isso para não gerar um problema de leitura deste dado pela API do Pipedrive. Depois adicionamos todos os dados paginados com a função Table.AddColumn, sendo que o parâmetro de start será agora a coluna que criamos de paginação, e o limite será de 500 registros.

Pronto, agora temos uma tabela com todos os registros de negócios paginados. Depois vamos só expandir essa tabela até que possamos ter tudo de forma tabular. Lembre-se de desmarcar a opção “Use o nome da coluna original como prefixo” para que os nomes das colunas não fiquem enormes.

Publicando o relatório na nuvem

Vamos então para uma segunda etapa, publicar esses dados na nuvem e fazer com que eles atualizem de forma automática. Para isso precisamos ter uma conta no Power BI. Publicamos nosso relatório no Power BI Service, através do botão publicar.

Com o relatório publicado, vamos em conjunto de dados, clicamos em mais opções no conjunto de dados que queremos editar, e configurações.

Precisamos então editar as credenciais, inserindo a opção Anonymous no Método de Autenticação e Público na Configuração de nível de privacidade. Isso vai permitir que possamos configurar as atualizações agendadas, e que nosso banco de dados seja atualizado automaticamente. 

Pronto! Agora seu banco de dados vai estar sempre atualizado, de forma totalmente automática. 

É importante você saber que a lógica deste script pode ser aplicada a todos os endpoints da API. Os principais, ou os que mais usamos no dia-a-dia de trabalho, são:  Atividades, Deals, Organizações, DealFields, OrganizationFields, Users, Pipelines e Stages. Com essas informações é possível realizar 90% das análises necessárias em uma operação de Vendas, CS ou Financeiro.

Esperamos que com essas informações, você e sua empresa possam ter mais clareza sobre as operações realizadas dentro do CRM.

“Como um Sales Ops pode ajudar o time comercial a lidar com objeções de preço“

Uma das objeções mais presentes em um processo comercial é sobre o preço. Frases como “Está caro demais”, “Preciso validar com meu departamento financeiro antes” ou “Sai mais barato pagar alguém para fazer isso” são comuns no cotidiano de um vendedor. Objeções são muitas vezes uma reação natural do cliente e de qualquer forma precisarão ser contornadas pelo time. Saber lidar com elas é um desafio para o profissional de vendas, mas existem formas do Sales Ops ajudar nessa batalha.

Kotler, um renomado autor da área de marketing, diz que o valor percebido pelo cliente é o resultado da diferença entre o valor total esperado e o custo total envolvido. É uma questão de percepção. Entendendo que o benefício do seu investimento na solução é maior que o custo, a conta fecha. Isso na teoria funciona, mas e na prática? 

Provar um retorno sobre seu investimento, ou ROI, as vezes não é uma tarefa tão simples. Muitas soluções são complexas demais. Algumas entregam uma vantagem competitiva tão subjetiva que dificulta tangibilizar o ROI. No paralelo, as soluções em que ainda é possível calcular os benefícios, a matemática é complexa demais para ser traduzida para o cliente. E de fato uma comunicação mal sucedida em vendas, não vai derrubar objeções.

Decisões de compra certamente tem uma fatia emocional. Seja em negócios B2B ou B2C. Acontece que isso não é a regra. Custos representam uma parcela importante das objeções em negociação, principalmente em negociações B2B. É uma forma racional de avaliarmos se estamos ganhando ou perdendo em uma compra. Se as pessoas do outro lado da mesa conseguem ver isso, as objeções diminuem.

Ainda que o papel de Ops esteja muito ligado a dados, no final do dia nós precisamos ajudar o time comercial a vender mais. Nem sempre essa solução vai vir através de análises do histórico de vendas, ou de um forecast. As vezes é preciso entregar ferramentas que vão melhorar o processo, ou diminuir as objeções. Como uma calculadora de ROI por exemplo.

Clique na imagem para abrir a calculadora

Essa solução foi desenvolvida em Power BI. Uma forma simplificada de mostrar o ROI para empresas que pagam hora extra. No exemplo em questão, a solução para o problema é um controle do acesso dos funcionários às ferramentas digitais de trabalho. Queremos mostrar que é mais vantajoso para o cliente investir na solução, do que pagar horas extras indesejadas ou até mesmo enfrentar uma possível ação trabalhista.

O modelo foi feito utilizando a funcionalidade de parâmetros do Power BI, onde estão inseridos critérios para calcular os custos com as horas extras. Os parâmetros são hipotéticos, e levam em conta uma jornada de 40h semanais de trabalho. Isso traz mais possibilidades do cliente simular diferentes cenários, de forma prática e visual. O link pode ser compartilhado com stakeholders, departamentos e tomadores de decisão. É possível conferir uma explicação mais detalhada da ferramenta no vídeo abaixo.

Ferramentas como essa são uma entre os vários recursos que um Sales Ops pode oferecer aos times de vendas. Mas preciso deixar claro: nenhuma ferramenta faz milagre sozinha. Se a sua empresa não é a Apple, seu produto não vai se vender por si só. Vendas vão ser feitas por bons vendedores, bem treinado e motivados, e com recursos que os ajudarão a bater metas. 

Por que escolher um CRM adequado pode elevar o nível da sua operação comercial?

Já li diversos artigos que indicam o que um bom CRM precisa ter e o que precisamos considerar na hora de adquirir alguma das opções de mercado. Integrações com outras ferramentas, personalização das informações, acessibilidade entre dispositivos e bons relatórios de desempenho são normalmente os mais mencionados. De fato, são funcionalidade relevantes para uma operação de vendas. Minha experiência em trabalhar com diferentes CRM’s e conhecer suas vantagens e limitações me motivou a escrever mais sobre o assunto. Neste artigo irei falar um pouco mais sobre visualização e análise de dados de vendas e porque acho que isso deve ser um dos principais pontos de atenção ao escolher uma das opções de sistemas disponíveis.

CRM’s não são apropriados para se analisar dados

Em primeiro lugar, um CRM em sua essência é um sistema de gestão de informações. Apesar de ser necessário muitas das qualidades elencadas no parágrafo acima, é preciso ter em mente que o objetivo principal de uma ferramenta de gestão é aumentar a eficiência da equipe através da organização. É extremamente difícil encontrar um software tão completo a ponto de entregar bem tudo que promete. Tenho notado limitações nos painéis de dados até mesmo nos líderes de mercado. Ou os recursos para análises são limitados ou acabam apresentando bugs na geração de relatórios.

Em segundo lugar, análises de operações de vendas requerem uma visão integrada da informação. É necessário correlacionar elementos com diferentes origens, como uma planilha com metas das equipes ou relatórios de outros softwares. É o caso por exemplo de empresas que utilizam uma ferramenta de prospecção para equipes de pré-vendas e outra ferramenta para equipes de vendas. Nesses casos se torna inviável utilizar a funcionalidade nativa de um CRM para analisar o desempenho da operação como um todo.

Qualidades de um CRM que facilitam a vida de um Sales Ops

Uma das premissas aqui é que precisamos saber como a operação de nossos clientes está performando. Isso é fundamental para entender se o processo de vendas está bem desenhado e quais/onde estão os gargalos operacionais. Sem isso é muito difícil medir eficiência e consequentemente, saber como ajudar as empresas. Percebemos então que era necessário integrar diferentes bancos de dados em uma única ferramenta, de forma simples, e evitando erros de processo ao longo do caminho. Ficou cada vez mais evidente que os CRM’s deveriam ter no mínimo duas características: Uma API bem estruturada e documentada e automações que otimizassem o trabalho das equipes de vendas.

Uma API bem estruturada permite que possamos analisar os dados em uma ferramenta apropriada. Além disso, evita que o andamento dos trabalhos esteja condicionado ao cronograma de uma equipe de desenvolvedores (Isso muitas vezes provoca atrasos consideráveis no projeto). Como ferramenta padrão escolhemos o Power BI. Ele tem boa capacidade de integração, manipulação e qualidade na entrega dos relatórios. A versão gratuita entrega bons resultados, o que a torna democrática para diferentes orçamentos. É possível publicar o BI na Web, com oito atualizações diárias no plano Free. No final, é praticamente um streaming da operação. Ainda assim, existem outras opções no mercado como o Google Data Studio e o Tableau por exemplo. É importante ressaltar que o fornecedor do CRM precisa entregar uma documentação detalhada da API. Assim o time de OPS não encontrará dificuldade na execução da integração.

BI de uma operação de vendas – Elaborado pelo autor

As automações são relevantes por 2 motivos. O primeiro é que elas ajudam a diminuir o número de erros de processo. Algo constante na operação de vendas são as falhas no preenchimento de campos contendo informação do cliente ou sobre quem é o usuário responsável por determinado lead. O segundo motivo é que quase a totalidade de CRM’s não mostra a jornada do lead ao longo do funil.

Não existem registros cronológicos que indiquem quando um determinado lead passou por uma etapa. Por isso é necessário que sejam criadas automações que atuam como marcadores dessas passagens de etapas. A partir daí é possível analisar as conversões e Δt nas etapas do funil para todos os leads, por SDR, vendedor ou quaisquer outros elementos que desejemos correlacionar. Ganha-se infinitas opções de análise que não são possíveis de se fazer dentro de um CRM.

E as ferramentas de integração ou conectores?

Existem outras opções para extrair dados de CRM, os tais dos conectores. Opções como o Supermetrics, Zapier e Integromat facilitam parte do trabalho do profissional de Ops mas na minha opinião, acabam se tornando uma desvantagem do ponto de vista financeiro. Primeiro porque a grande maioria deles tem seu preço calculado em dólar, o que encarece os custos com ferramentas. Sabemos que em operações “early stage”, isso faz bastante diferença. Outra desvantagem é estar compartilhando dados com mais um player. Não é necessariamente um risco alto em segurança de dados, mas é mais um intermediário no processo. 

Tudo se resume…

Ao fato de que é possível encontrar opções de CRM que ofereçam uma conexão direta com a plataforma de BI através de API, sem representar um custo a mais para a empresa. Alguns são mais simples e com um preço mais acessível, outros um pouco mais caros. Minha recomendação tem sido usar o Pipedrive. Entendo que ele é o melhor custo-benefício entre preço e funcionalidades. A API é bem estrutura e documentada e as automações facilitam o trabalho dos times de vendas e de Ops. No final, o valor a mais por usuário no plano avançado acaba sendo um bom investimento.

Minha dica final aqui é: Invista na integração do seu CRM com um software de BI. Com certeza você vai ter mais clareza sobre sua operação de vendas.