A prospecção B2B começa a migrar das cadências padronizadas para as operações capazes de adaptar a abordagem a cada prospect. Com os agentes de inteligência artificial, as empresas podem pesquisar o perfil de potenciais clientes, enriquecer os dados, identificar o momento adequado para o contato e construir mensagens personalizadas em diferentes canais.
Essa foi a proposta apresentada por Henrique Caner, CEO, fundador e Growth Hacker da Level, em palestra no B2B Summit. A estratégia apresentada combina automação, personalização e supervisão humana para estruturar uma operação capaz de trabalhar com grandes volumes sem recorrer à mesma mensagem para toda a base.
O primeiro passo é aquecer o prospect
Antes da prospecção, Caner defende uma etapa de “warming”, na qual a empresa constrói familiaridade com o potencial cliente por meio de interações anteriores. A estratégia pode envolver plataformas como o LinkedIn, Instagram, TikTok e outros canais, criando pontos de contato antes da abordagem comercial.
Benchmarks apresentados pelo executivo mostram que o aquecimento pode elevar a taxa de aceite de conexões de 40% para 80%. Há, também, uma diferença entre 9% e 50% nas taxas relacionadas à abertura e resposta quando há ou não uma etapa de warming. “O aquecimento deve ser tratado como uma etapa fundamental do funil de prospecção. Antes de tentar vender, é importante construir relacionamento e gerar valor para que a abordagem comercial não chegue de forma completamente fria”, afirma.
Personalização passa a ser feita em escala
O segundo elemento da estratégia é o uso de IA para pesquisar cada prospect antes da abordagem. O agente pode analisar as informações sobre a empresa, publicações recentes, movimentações profissionais e características da comunicação do próprio contato, identificando os prospects com maior engajamento e interagindo a partir de uma persona previamente definida.
Com esse contexto, a mensagem deixa de seguir um script único e passa a incorporar informações específicas daquele prospect. A proposta é reproduzir em escala um trabalho que, tradicionalmente, exigiria pesquisa e produção manual para cada contato.
“A personalização deixa de ser um processo necessariamente manual. A IA permite analisar o contexto de cada pessoa e adaptar a comunicação para que a abordagem seja mais relevante e tenha maior capacidade de conexão”, frisa Caner.
A mudança também permite combinar personalização com volume. Em vez de escolher entre uma operação altamente individualizada ou uma cadência massificada, a empresa pode utilizar os agentes para executar pesquisas e construir abordagens diferentes simultaneamente.
Agentes especializados assumem diferentes etapas
A arquitetura apresentada por Caner não concentra todas as tarefas em um único agente. O fluxo é dividido entre agentes especializados, responsáveis por planejamento, pesquisa, enriquecimento de dados, construção da cadência e supervisão.
Em um dos exemplos demonstrados, uma lista de prospects selecionada no Sales Navigator é comparada com o ICP definido pela empresa. No modelo, apenas contatos com pontuação igual ou superior a 70 em uma escala de zero a 100 avançam para as etapas seguintes.
Depois da seleção, outros agentes aprofundam a pesquisa, enriquecem os dados e constroem a abordagem comercial. Antes da execução, o usuário recebe a cadência para aprovação ou revisão.
“A principal mudança está na possibilidade de criar agentes especializados, em que cada um executa uma etapa do processo e passa o trabalho para o próximo. Dessa forma, a operação ganha escala sem perder a capacidade de analisar o contexto de cada prospect”, afirma Caner.
Outbound passa a combinar diferentes canais
A mesma lógica pode ser aplicada a uma operação multicanal. LinkedIn, e-mail, WhatsApp, Instagram e outros canais podem fazer parte da cadência, de acordo com os meios disponíveis para cada contato.
Em vez de executar uma sequência fixa, os agentes analisam as interações realizadas e determinam os próximos passos. Essa capacidade de interpretação é justamente uma das principais diferenças entre uma automação convencional e uma operação baseada em agentes.
“Um agente pode analisar o que aconteceu antes de executar a próxima ação e determinar se o prospect deve avançar, retroceder ou se é necessária a intervenção de um profissional”, explica o executivo.
A operação mantém o humano no comando
Apesar do alto grau de automação, o modelo apresentado não elimina a participação humana. A aprovação das cadências e a possibilidade de solicitar revisões aparecem como pontos de controle antes da execução.
A IA fica responsável pela pesquisa, classificação, enriquecimento, redação e orquestração das etapas, enquanto o profissional mantém a decisão sobre o que será efetivamente colocado em prática.
“É possível automatizar uma parte muito maior da operação, mas mantendo o controle humano sobre as decisões importantes. O agente executa e organiza o processo, enquanto a pessoa continua responsável por aprovar o que será feito”, finaliza Caner.
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