A conversão de uma venda B2B costuma ser o resultado de uma trajetória de interações que ultrapassa o canal responsável por gerar a oportunidade. Prospecção ativa, Marketing de conteúdo, eventos, indicações e abordagens comerciais podem participar de diferentes momentos da jornada de uma mesma empresa. Atribuir o fechamento exclusivamente ao último ponto de contato, portanto, pode ocultar parte importante do processo de geração de demanda.
Uma análise dos próprios resultados comerciais levou a Cortex a questionar a separação tradicional entre inbound e outbound. Nos últimos 12 meses considerados pela companhia, 80% das vendas fechadas envolviam empresas com as quais já existia algum relacionamento. Metade de todas as vendas correspondia a oportunidades que haviam passado anteriormente pelo funil comercial, mas não avançaram naquele momento por questões como orçamento, disponibilidade de equipe ou timing.
"Quando analisamos nossos dados de vendas, percebemos que, nos últimos 12 meses, 80% dos negócios fechados já envolviam empresas com as quais tínhamos algum relacionamento anterior. Dessas vendas, 50% já haviam sido oportunidades comerciais, mas foram perdidas porque não era o momento adequado, faltava orçamento ou não havia equipe disponível", disse Leonardo Rangel, cofundador da Cortex, no Podcast Mundo do Marketing.
All-Bound integra os diferentes pontos de contato
O levantamento evidencia uma limitação da atribuição tradicional de resultados por canal. Uma empresa pode ser prospectada pelo time comercial, participar de um evento, interagir com conteúdos e voltar a demonstrar interesse meses depois. Quando finalmente converte, o resultado tende a ser creditado ao canal que registrou a última interação, embora a decisão tenha sido construída por uma sequência de iniciativas.
Na própria operação da Cortex, o inbound representa quase 40% das vendas, enquanto o outbound responde por aproximadamente 37%. Outras oportunidades são originadas diretamente pelos vendedores, por meio de eventos e indicações. A distribuição, porém, representa apenas o último capítulo de uma trajetória comercial mais extensa.
É nesse cenário que surge o conceito de All-Bound, apresentado pela empresa como uma estratégia de orquestração integrada das iniciativas de geração de leads e demanda. A proposta considera o histórico de relacionamento com cada conta para definir quais empresas devem ser abordadas, em que momento e com qual objetivo.
"Chamamos isso de All-Bound: uma forma de orquestrar todas as ações de geração de leads e demanda de maneira integrada. Assim, conseguimos entender exatamente quais empresas devemos abordar, em qual momento específico e com qual objetivo, combinando o histórico de relacionamento, as características das companhias e os diferentes sinais disponíveis para conversar com as pessoas certas e utilizar o argumento adequado", explicou Rangel.
A mudança também altera a maneira como as equipes comerciais organizam as prioridades. Em vez de concentrar esforços apenas nas empresas com maior aderência ao perfil de cliente ideal, a estratégia considera a maturidade de cada relacionamento e a probabilidade de conversão naquele momento.
Uma conta pode estar pronta para receber uma proposta comercial, enquanto outra precisa de novas interações para amadurecer. Há ainda empresas com as quais a organização sequer construiu um relacionamento e que demandam iniciativas iniciais de aproximação. Essa distinção permite distribuir esforços entre oportunidades de curto prazo e ações voltadas à geração de demanda futura.
Agentes digitais assumem funções mais amplas
A aplicação dessa lógica depende da capacidade de cruzar informações comerciais, modelos preditivos e histórico de interações. É nesse ponto que a evolução da Inteligência Artificial amplia as possibilidades de execução. Para Rangel, os agentes digitais estão deixando de atuar exclusivamente como ferramentas acionadas para realizar tarefas específicas e começam a assumir funções mais abrangentes dentro das organizações.
A transformação acompanha três etapas tecnológicas. A primeira é a IA preditiva, baseada em modelos matemáticos capazes de identificar padrões, estimar probabilidades e classificar informações. A segunda é a IA generativa, que passou a interpretar e produzir conteúdos não estruturados, como textos, imagens e áudios. A terceira envolve agentes capazes de perseguir objetivos, executar ações, interagir com sistemas e utilizar raciocínio para conduzir atividades.
"Um agente não funciona como um fluxo de trabalho ou uma automação baseada em instruções fixas. Ele opera em direção a um objetivo, executa ações, interage com sistemas e utiliza raciocínio. O que estamos vendo agora é que essas soluções começam a ganhar um escopo maior e a se aproximar de colegas digitais, que ocupam funções específicas dentro da organização e interagem diretamente com os profissionais", frisou o executivo.
Essa evolução permite conectar a inteligência comercial à execução cotidiana das equipes. Na estratégia de All-Bound, um agente digital pode funcionar como orquestrador da geração de demanda, combinando informações para indicar quais contas devem ser trabalhadas e orientar a abordagem de cada uma.
O sistema também considera a finalidade de cada interação. Uma empresa pode estar pronta para receber uma proposta, enquanto outra precisa ser reaproximada com um estudo de caso ou informações sobre a evolução de um produto. A orientação comercial passa a considerar o estágio do relacionamento, em vez de utilizar uma abordagem uniforme para toda a carteira.
Três perguntas orientam a estratégia comercial
A operacionalização do modelo depende de responder a três questões. A primeira é qual a probabilidade real de conversão de determinada empresa naquele momento. A segunda envolve definir quais contas devem receber atenção da equipe e qual deve ser o objetivo de cada abordagem. A terceira consiste em orientar o profissional sobre o que comunicar, como conduzir a conversa e qual argumento utilizar.
Essa divisão também organiza os esforços entre plantar, aquecer e colher oportunidades. Empresas sem relacionamento prévio precisam ser introduzidas à companhia; contas que já demonstraram interesse, mas ainda não estão maduras, demandam novas interações; e aquelas com maior probabilidade de conversão podem receber abordagens comerciais mais diretas.
A combinação dessas etapas depende de uma estrutura tecnológica capaz de integrar dados, modelos matemáticos e agentes de execução. Segundo Rangel, há cerca de 12 meses essa conexão ainda não seria operacionalmente viável. A evolução dos agentes e a ampliação das capacidades permitem transformar o conceito em uma dinâmica aplicável às equipes comerciais.
Velocidade de adaptação passa a ser prioridade
A incorporação dessas tecnologias também exige mudanças na maneira como os profissionais compreendem e organizam o próprio trabalho. O avanço da Inteligência Artificial modifica rapidamente as possibilidades de atuação, o que torna a experimentação uma parte importante do processo de adaptação.
Para o cofundador da Cortex, conhecer ferramentas e compreender como utilizá-las deixou de ser uma perspectiva distante. A familiaridade com agentes digitais, inclusive em atividades individuais e rotinas cotidianas, ajuda a desenvolver novas formas de pensar sobre a aplicação da tecnologia nas empresas.
"Não consigo enfatizar o suficiente o quanto o cenário está mudando enquanto avançamos. A velocidade é fundamental. Minha recomendação é mergulhar nesse universo, entender profundamente como cada ferramenta funciona, conhecer os conceitos e começar a colocá-los em prática. Não estamos mais falando de uma promessa ou de uma possibilidade distante. É uma realidade do presente e do futuro", concluiu Rangel.
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