A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de execução das equipes comerciais, reduzir custos e melhorar a qualidade das interações com clientes. Para alcançar esses resultados, entretanto, as empresas precisam rever a maneira como organizam as operações de receita. A adoção de novas ferramentas sobre processos ultrapassados tende a reproduzir problemas existentes em uma escala maior, sem necessariamente melhorar os resultados comerciais.
O desafio começa pela integração entre Marketing, Vendas e Customer Success. Quando cada departamento trabalha com indicadores, ferramentas e bases de dados próprios, a organização perde a capacidade de compreender a jornada completa do consumidor. Essa fragmentação também compromete a utilização da IA, que depende de informações estruturadas e critérios consistentes para interpretar o contexto das operações.
No Podcast Mundo do Marketing, Jacco van der Kooij, fundador da Winning by Design, defende que a inteligência artificial precisa ser incorporada a partir das restrições reais de crescimento de cada negócio, e não simplesmente adicionada às atividades que já existem.
“Um dos erros mais comuns é utilizar o processo comercial antigo para implementar IA. Se uma campanha é baseada no envio de e-mails em grande volume, a tecnologia pode executar essa atividade melhor e em maior escala, mas isso não significa que os resultados serão melhores. Estamos aplicando IA sobre um processo ultrapassado. O primeiro passo deveria ser identificar quais são as principais limitações ao crescimento da empresa”, afirma o executivo.
Quatro métricas para unificar Marketing e Vendas
A integração entre as áreas comerciais depende de uma estrutura de dados compartilhada. Não basta disponibilizar as mesmas ferramentas ou permitir que diferentes equipes consultem informações semelhantes. É necessário estabelecer um modelo que determine como a jornada do cliente será registrada, quais etapas serão consideradas e quais indicadores serão utilizados para avaliar o desempenho da operação.
Esse trabalho exige padronização corporativa. Conceitos como lead, oportunidade, negócio fechado e cliente integrado precisam ter definições comuns, independentemente do departamento responsável por cada etapa. Sem esse alinhamento, os números podem representar coisas diferentes para Marketing e Vendas, dificultando a identificação de gargalos e a avaliação dos resultados.
A estrutura proposta pela Winning by Design considera quatro categorias de indicadores: volume, conversão, velocidade e custo. O volume mede quantos leads foram gerados, quantos negócios foram conquistados e quanto de receita foi produzido. A conversão acompanha a passagem entre diferentes etapas da jornada, como a transformação de leads em oportunidades, além de indicadores como taxa de ganho, retenção, churn e expansão.
A velocidade, por sua vez, mede o tempo necessário para o cliente avançar entre os estágios da relação com a empresa. Um exemplo é o intervalo entre o primeiro uso de uma solução e a expansão dentro da organização contratante. O quarto indicador considera quanto custa levar o cliente de uma etapa para outra.
“Precisamos de um modelo que capture toda a jornada do cliente. Depois, é necessário padronizar as métricas utilizadas por cada departamento. Quando observamos a estrutura de dados, encontramos quatro categorias: volume, conversão, velocidade e custo. Com essas informações, construímos uma base que pode ser compreendida pela organização e, principalmente, pela inteligência artificial”, explicou o executivo.
Sucesso do cliente passa a orientar a arquitetura de receita
A organização dos dados também precisa acompanhar a transformação da relação entre empresas e consumidores. No mercado de software como serviço (SaaS), a multiplicação de ferramentas contratadas não se traduziu necessariamente em ganhos proporcionais de produtividade. Segundo Jacco, ao longo dos últimos dez a 15 anos, muitos compradores passaram de dez soluções SaaS para 50 ou até 100, sem perceber uma evolução correspondente no desempenho dos negócios.
Essa frustração ajuda a explicar o interesse por modelos de cobrança vinculados aos resultados entregues. O pagamento por impacto, entretanto, apresenta desafios de implementação, já que nem todas as empresas conseguem garantir resultados sujeitos a variáveis que estão fora de seu controle. Para o executivo, a discussão sobre o formato de precificação precisa começar pela confiança na capacidade do fornecedor de produzir valor.
O exemplo da Netflix ilustra essa questão. A substituição de uma assinatura por pagamentos individuais a cada programa assistido não seria necessariamente vantajosa para os consumidores. O modelo de consumo pode ganhar espaço em determinados momentos, mas não significa que todas as categorias de negócio devam abandonar formatos recorrentes.
O ponto central está na entrega contínua de valor. Quando uma empresa consegue demonstrar resultados relevantes para seus clientes, a escolha entre cobrança por assinatura, consumo, volume ou impacto passa a ser uma decisão comercial compartilhada. A prioridade deve ser garantir que a solução cumpra aquilo que promete.
“Quando um cliente pede uma precificação baseada em impacto, o que ele está dizendo, essencialmente, é que não confia totalmente que você entregará o resultado prometido. É esse problema que precisamos resolver. Se a empresa consegue entregar resultados valiosos todos os meses, o cliente terá motivos para continuar pagando pela solução. A discussão sobre o modelo de negócio passa a ser secundária diante da capacidade de gerar valor”, ponderou Jacco.
IA amplia a preparação humana, não substitui o relacionamento
A transformação das operações comerciais também altera a distribuição de responsabilidades entre profissionais e sistemas automatizados. A IA reúne três capacidades importantes para as empresas: escala, redução de custos e melhoria da qualidade. Esta última ainda provoca resistência, especialmente quando a tecnologia é comparada aos melhores profissionais disponíveis no mercado.
A comparação, porém, precisa considerar o desempenho médio das atividades. Em chamadas comerciais comuns, por exemplo, a inteligência artificial pode contribuir para uma qualidade superior àquela observada em interações pouco preparadas. Isso não significa eliminar o vendedor, mas utilizar a tecnologia para melhorar as condições em que o relacionamento acontece.
A preparação anterior às reuniões é uma das aplicações mais relevantes. Sistemas de IA podem ajudar profissionais a reunir informações sobre o cliente, compreender seu mercado, identificar concorrentes e organizar perguntas antes de uma conversa. Com isso, o vendedor chega ao encontro com maior conhecimento e consegue dedicar mais tempo à compreensão das necessidades do interlocutor.
A própria entrevista exemplifica essa dinâmica: a preparação prévia permite uma conversa mais objetiva, sem que a tecnologia precise ocupar o lugar da interação humana. O mesmo princípio pode ser aplicado às equipes comerciais, que passam a utilizar sistemas inteligentes para qualificar o conhecimento disponível antes do contato com o comprador.
Depois das reuniões, as gravações também alimentam uma base de aprendizado. A análise de diferentes conversas permite acumular informações sobre as necessidades dos clientes e ampliar o conhecimento compartilhado pela organização. Assim, quando outro profissional assume o relacionamento, pode aproveitar aprendizados anteriores, em vez de começar a interação do zero.
“Não quero substituir os vendedores. Quero tornar as interações humanas mais poderosas. Quando você chega a uma conversa bem preparado, conhece o cliente e consegue discutir honestamente onde a empresa pode ou não gerar impacto, a comunicação melhora. A IA também pode analisar as chamadas registradas e fazer com que o conhecimento sobre os clientes aumente a cada nova interação”, disse o fundador da Winning by Design.
Bowtie e SPICED organizam a operação como uma fábrica
A integração entre as áreas exige uma mudança mais ampla na gestão empresarial. Em organizações com diferentes departamentos, a contratação independente de ferramentas costuma criar novos silos. Cada equipe passa a trabalhar com a própria base de dados, sistemas e necessidades operacionais, aumentando a complexidade da operação e dificultando a circulação de informações.
A solução proposta pela Winning by Design parte de uma analogia industrial: empresas precisam funcionar como fábricas, com processos organizados e conectados do início ao fim. Em vez de departamentos operando isoladamente, a organização deve contar com um modelo operacional compartilhado, no qual cada atividade contribua para o funcionamento do conjunto.
O primeiro componente dessa arquitetura é o Bowtie, modelo que representa a jornada completa do cliente. Diferentemente do funil tradicional, concentrado principalmente na aquisição e no fechamento de negócios, a estrutura considera também o que acontece depois da contratação. Essa etapa é especialmente relevante para empresas de receita recorrente, nas quais adoção, retenção e expansão fazem parte do desempenho comercial.
O segundo componente é a padronização dos dados, com métricas e definições comuns para todas as equipes. O terceiro é uma linguagem compartilhada, baseada no impacto que a empresa pretende gerar para o consumidor. Se determinada necessidade representa o principal valor procurado pelo cliente, essa informação deve orientar a abordagem de Vendas, a comunicação de Marketing e até o conteúdo apresentado no site institucional.
A quarta parte é uma metodologia uniforme para organizar as interações e os processos comerciais. É nesse ponto que entra a SPICED, estrutura que pode funcionar ao lado de metodologias como MEDDIC e de estratégias como Account-Based Marketing (ABM), desde que exista uma referência comum para toda a organização.
A metodologia também permite transformar informações qualitativas das conversas em registros estruturados. Ao organizar o que foi discutido entre vendedor e cliente, a empresa cria condições para que sistemas de IA interpretem as interações, compartilhem informações entre agentes e devolvam orientações compreensíveis aos profissionais responsáveis pelo relacionamento.
A padronização precisa alcançar tanto as pessoas quanto os sistemas automatizados. Sem uma metodologia comum, cada departamento ou agente pode interpretar a mesma conversa de maneira diferente, comprometendo a continuidade do atendimento e a utilização dos dados.
“Precisamos de um modelo operacional comum, começando pelo Bowtie, que permita enxergar toda a jornada do cliente. Depois, precisamos de dados padronizados, uma linguagem compartilhada e uma metodologia uniforme. Recomendamos a SPICED porque ela pode ser utilizada para tornar as conversas humanas legíveis para as máquinas. Assim, diferentes agentes conseguem trabalhar com os mesmos sinais e devolver informações aos profissionais em uma linguagem que todos compreendem”, resumiu Jacco.
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