A estruturação de Revenue Operations em uma operação B2B moderna muito se beneficia da construção de uma estrutura capaz de conectar posicionamento, geração de demanda, vendas e dados. Na Axenya, esse processo começou há cerca de um ano, quando a área foi reorganizada a partir de uma operação que já tinha histórico, mas não estava alinhada à estratégia de crescimento projetada para os meses e anos seguintes.
O ponto de partida foi tratar os processos, dados e cultura como partes de uma mesma construção. Com a expansão da responsabilidade para Growth Marketing seis meses depois, essa integração ganhou outra dimensão: entender as necessidades de vendas passou a ser também uma forma de orientar a geração de demanda, enquanto a área de Growth assumiu o papel de aproximar aquisição e conversão.
"Começamos praticamente do zero. Primeiro, precisávamos definir a cultura que queríamos para o time. Depois, olhar para os dados e entender o histórico. E, por fim, compreender em que momento a companhia estava e o que precisava fazer a partir dali", afirma Aurilia Rodrigues, Head de Revenue Operations e Growth Marketing na Axenya, no Podcast Mundo do Marketing.
Posicionamento como ferramenta de qualificação
Antes de aumentar o volume de oportunidades, era necessário responder por que um CFO ou CEO deveria prestar atenção à proposta da empresa e, principalmente, em qual categoria de mercado ela estava inserida. A indefinição afetava tanto a comunicação comercial quanto a capacidade de distinguir uma oportunidade aderente de um contato que simplesmente demonstrava interesse pelo tema de saúde corporativa.
Assim, o rebranding ganhou uma função operacional, e a definição da Axenya como uma "plataforma inteligente de saúde corporativa" procurou resolver uma questão que extrapolava a identidade de marca: estabelecer uma referência mais precisa para explicar o negócio, organizar o discurso comercial e delimitar a proposta de valor.
Com uma proposta mais delimitada, a empresa passou a conseguir dizer com maior precisão quando uma demanda correspondia ao que oferecia e quando não havia aderência. "A clareza do posicionamento nos ajudou a qualificar melhor a nossa proposta de valor. Se aquilo que o potencial cliente procura é o que entregamos, seguimos a conversa; se não é, entendemos que não se trata de um lead qualificado para nós. Isso nos tornou mais seletivos naquilo que colocamos no funil e ajudou inclusive na definição dos conceitos de SQL e MQL", pondera Aurilia.
Forecast construído sobre histórico
Em uma operação B2B de saúde e benefícios, a previsibilidade também não pode ser tratada como uma promessa de saber exatamente quando cada negócio será fechado. O ciclo depende do porte da empresa, da dor apresentada e, no caso específico do negócio, da data de vigência e renovação do plano. Um processo comercial pode estar corretamente dimensionado e ainda assim chegar ao interlocutor errado ou esbarrar em etapas que ampliam o prazo de fechamento.
A resposta encontrada foi deslocar o foco da tentativa de acertar individualmente a data de cada venda para uma leitura mais conservadora das taxas de conversão. Com um ano de histórico, a operação passou a observar quais perfis fecharam, quais não avançaram e o que os negócios ganhos e perdidos ensinavam sobre o comportamento do funil.
A leitura comercial tende a ser mais otimista, enquanto Revenue adota premissas mais conservadoras. O forecast surge do cruzamento dessas perspectivas com o histórico acumulado, criando uma estimativa ponderada em vez de depender exclusivamente da percepção de quem conduz a negociação.
"Hoje somos muito mais rigorosos com os indicadores e as taxas de conversão. Se há 12 meses eu calculava um ciclo de vendas de 12 meses, hoje posso considerar 12 meses mais três, porque sei que existe um período de documentação, adaptação e onboarding que aumenta esse ciclo. O forecast leva em conta o histórico, mas também a percepção do time de vendas. A ideia é chegar a um ponto ponderado, nem tão pessimista nem tão otimista, acompanhando o que acontece em todo o funil", explica Aurilia.
Dados à vista, antes do board
A mesma lógica aplicada ao forecast foi incorporada à gestão cotidiana. Em vez de concentrar o controle das informações nos momentos de reporte ao board, os dados passaram a ser acompanhados diariamente, com relatórios automatizados e rotinas semanais. A intenção é reduzir o espaço entre a ocorrência de um problema e a identificação pela liderança.
As informações ficam acessíveis internamente e não são tratadas como conhecimento restrito a determinadas posições hierárquicas. O princípio, explica Aurilia, é fazer com que os indicadores sejam conhecidos por toda a companhia e que as pessoas tenham condições de compreender como os resultados afetam o negócio.
"Nós não esperamos a reunião do board para ter controle dos dados. Acompanhamos diariamente, temos reportes enviados às 9 da manhã, outros automatizados no fim do dia e rotinas semanais. A ideia é que nada seja surpresa. Os dados estão à vista para todo mundo, porque entendemos que essa transparência ajuda no crescimento da companhia: as pessoas se sentem donas, se preocupam quando o número não está bom e comemoram quando está bom", afirma a executiva.
AI First transforma dado em aquisição
A combinação entre autonomia, tecnologia e acesso à informação também aparece no Observatório Axenya. Havia dados públicos de saúde disponíveis, mas eles estavam dispersos e exigiam cálculos para serem transformados em indicadores. Em vez de manter essa inteligência restrita ao uso interno, a equipe decidiu organizar os dados e disponibilizá-los ao mercado.
O desenvolvimento seguiu a filosofia AI First adotada pela empresa, mas sem transformar inteligência artificial em substituta do trabalho humano. A lógica descrita é usar a tecnologia para reduzir tarefas operacionais e abrir espaço para que as pessoas sejam mais produtivas e críticas na análise das informações. O próprio processo de criação do Observatório foi usado como demonstração dessa lógica: o produto surgiu internamente a partir de uma dor, sem a necessidade de uma estrutura formal dedicada à criação de um novo produto.
"O Observatório nasceu de uma dor real. Precisávamos de dados que eram públicos, mas eles estavam espalhados, e tínhamos inteligência e ferramentas para organizá-los. Então veio a reflexão: se esses dados são públicos e tanta gente precisa deles, por que não disponibilizá-los ao mercado? O produto foi feito 100% dentro de casa com IA e mostrou que nem toda iniciativa precisa passar por um comitê ou por uma rotina enorme para ser criada. Existem coisas que podem ser simplificadas, feitas com mais velocidade e autonomia, dando desafios e dores para pessoas boas resolverem em tempo recorde", resume Aurilia.
A iniciativa ganhou ainda uma segunda função. Depois de criado como ferramenta de democratização de dados, o Observatório passou a ser utilizado como ativo de aquisição, aparecendo em pautas e veículos de imprensa e permanecendo disponível de forma contínua para quem busca informações públicas sobre saúde. A lógica transforma um produto desenvolvido a partir de uma necessidade interna em um ponto recorrente de contato com potenciais clientes.
Os esforços materializam a certeza da companhia de que o crescimento não depende apenas de gerar mais oportunidades, mas de criar mecanismos para entender quais oportunidades fazem sentido, medir o comportamento do funil e transformar conhecimento em novos pontos de contato. Por isso, ao lidar com uma operação comercial travada, o primeiro passo proposto é voltar ao histórico antes de tentar redesenhar tudo.
"Vendas são processo e controle daquilo que você está analisando. O primeiro passo é olhar o histórico, entender os principais padrões, o que se repete e o que não se repete, e verificar se esse histórico sustenta onde você quer chegar. Gestão de vendas exige rotina, acompanhamento e gestão à vista dos dados. Se aquilo que você está fazendo não funciona, é preciso ter pouco apego: jogar fora, começar de novo e entender o que pode funcionar nos próximos meses, de acordo com o ciclo de vendas da empresa", finaliza Aurilia.
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