IA para prospecção de clientes: entenda como revolucionar sua estratégia

Um amplo ramo da ciência da computação que constrói máquinas e aplicações capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Esta é a definição mais precisa da Inteligência Artificial.

Ela vem impactando fortemente o mundo dos negócios, inclusive no que diz respeito aos esforços de ganho de mercado de empresas dos mais variados setores. 

Já se sabe, por exemplo, que três dos cinco principais objetivos da adoção da IA ​​nas organizações são orientados para Marketing e Vendas. Eles são: aprimorar produtos e serviços, criar novas ofertas e melhorar o relacionamento com clientes. 

Quando se olha para as vendas, especificamente, é de amplo conhecimento que a Inteligência Artificial vem favorecendo tomadas de decisão mais acertadas. Tanto que 73% dos profissionais da área concordam que a geração de insights a partir de soluções de IA é muito mais segura e eficiente. 

Também é grande o percentual de estrategistas e gestores comerciais que afirmam ter mais tempo para se dedicar a atividades mais estratégicas a partir da automação de atividades via IA. Mais precisamente 70% deles, segundo levantamento da Capgemini. 

E esse movimento já acontece há alguns anos — antes mesmo da popularização de ferramentas de IA Generativa. 

Por exemplo, um grupo de companhias analisadas em 2016 experimentou um aumento de 50% em leads qualificados, segundo um estudo publicado na Harvard Business Review. 

Mais recentemente, pesquisou-se companhias que investiram em IA e descobriu-se que elas tiveram um aumento de receita de 15%, com ROI de 20%.

Quais são os benefícios da IA para prospecção de clientes?

Na prática, a IA impacta as vendas em muitas frentes, sendo estas que detalhamos a seguir as principais.

Qualificação e priorização inteligente de leads

Com modelos preditivos, a IA avalia variáveis como segmento, porte, região, engajamento digital, cargo e momento da conta no ciclo de compra. A partir disso, classifica os leads com base na probabilidade de conversão. Isto é, indica claramente quem merece abordagem imediata e quem deve seguir em nutrição.

Em paralelo, aponta os sinais que explicam a pontuação, como páginas visitadas, conteúdos baixados ou menções à empresa na mídia. Assim, vendedores entendem por que aquele lead está priorizado e adaptam a conversa às necessidades mais prováveis de cada conta.

Personalização em escala das abordagens comerciais

Boas ferramentas de IA generativa constroem mensagens adaptadas ao contexto de cada empresa e decisor. Elas combinam dados firmográficos, comportamentais e de intenção para sugerir argumentos com maior aderência. 

Assim, a comunicação deixa de parecer genérica e passa a dialogar com situações específicas de cada segmento.

E-mails, convites no LinkedIn e roteiros de ligação, por exemplo, ganham precisão e relevância. Ao mesmo tempo, a equipe mantém escala, pois não precisa redigir manualmente cada mensagem enviada na prospecção. 

Melhor aproveitamento do funil e do pipeline de vendas

Ao cruzar dados de campanhas, visitas ao site e histórico de contatos, uma boa plataforma de IA para prospecção de clientes identifica gargalos do funil. 

Mostra, por exemplo, em quais etapas os leads tendem a estagnar e onde as conversões são mais frequentes. Portanto, oferece visibilidade concreta sobre a eficiência de cada etapa da jornada de prospecção.

Com essas informações, gestores redistribuem esforços entre prospecção fria, reativação e avanço das oportunidades abertas. Eles conseguem direcionar seus liderados sobre onde insistir, onde recuar e como ajustar cadências. 

Resultado? O pipeline passa a refletir melhor o potencial real de geração de negócios.

Integração entre dados de Marketing, Vendas e Mercado

Soluções de Inteligência de Go-to-Market, dotadas de IA, reúnem dados internos do CRM e informações de campanhas. Também conectam bases externas de mercado, como setores, regiões e potenciais contas ainda não abordadas. 

Desse modo, a visão sobre o universo de oportunidades torna-se muito mais abrangente e acionável.

A prospecção deixa de depender de listas estáticas e pouco confiáveis. Isso porque passa a ser guiada pela IA, que fornece ao time um painel vivo de contas, territórios e oportunidades ordenadas por prioridade. 

Além disso, Marketing e Vendas utilizam a mesma base de informações para planejar ações coordenadas.

Previsibilidade de resultados

Modelando previsão, a IA estima quantas oportunidades e receitas podem surgir da carteira em prospecção. 

Ela compara histórico, taxa de resposta e estágios do funil para construir cenários realistas. Dessa forma, oferece uma leitura antecipada dos impactos de cada decisão tomada nas frentes comerciais.

Aprendizado e melhoria contínua

A partir disso, gestores e analistas percebem desvios em relação às metas com maior antecedência. Ademais, conseguem testar hipóteses, medir impactos e tratar a prospecção como um processo de melhoria contínua baseada em dados. 

Basicamente, a IA para prospecção de clientes faz com que cada ciclo de tratamento de oportunidades contribua para decisões mais informadas. Por extensão, é possível realizar ajustes sucessivos da estratégia, fortalecendo a confiança nas projeções construídas pela equipe comercial.

Quais desafios da prospecção de clientes tradicional a IA ajuda a resolver?

Quando se trata de prospecção, SDRs e outros profissionais enfrentam muitos desafios. Eles precisam saber exatamente quem contatar, quando e como. Além disso, devem encontrar uma maneira eficiente de fazer isso — com o mínimo de tempo e esforço. 

A IA já vem ajudando a superar grande parte dos desafios clássicos desse processo. Veja, a seguir, alguns exemplos.

Qualidade dos dados

Um grande desafio da prospecção B2B é lidar com dados de prospects desatualizados ou simplesmente limitados.  

A Inteligência Artificial contribui para superá-lo, pois agiliza a construção de listas de prospecção precisas, alcançando os decisores certos. Ela automatiza, por exemplo, o enriquecimento dos dados, preenchendo lacunas informacionais diversas.

Timing 

Outro problema é a capacidade de alcançar o cliente potencial quando ele estiver pronto para comprar (ou pelo menos mostrar algum interesse). 

Ele pode ser resolvido com a IA facilitando a identificação de vários sinais de intenção de compra e também prevendo com bastante assertividade o momento certo para fazer o contato. 

→ Leia também:

• Como o uso de IA para priorização de contas diminui o ciclo de vendas?

Segmentação 

Da mesma forma, profissionais de Marketing, SDRs e vendedores muitas vezes lutam para garantir que seu alcance seja relevante e atinja o ponto certo. 

A Inteligência Artificial vem ajudando a qualificar os clientes em potencial. Seja por meio do perfil de cliente ideal (ICP) mais preciso ou com base na atividade recente dos decisores e influenciadores de compras, entre outras frentes.

Produtividade

A pesquisa de leads sozinha consome cerca de 21% do tempo de um representante de vendas B2B, de acordo com a Salesforce. Nesta frente, a IA pode cuidar do trabalho manual para ajudar a prospectar com mais eficiência.

Análise da carteira de clientes

Via algoritmo de IA, faça avaliações aprofundadas da carteira de clientes. Por exemplo, identificando padrões de comportamento e tendências de consumo. 

Essa análise possibilita refinar o perfil de cliente ideal (ICP) a ser prospectado, pois parte-se daqueles que já foram conquistados. Ela, inclusive, facilita o endereçamento de estratégias de retenção, cross-sell e up sell.

Além disso, a detecção de clientes com potencial de churn pode acontecer de maneira automatizada. Isso permite a realização de ações para mitigar perdas em tempo hábil. 

Segmentação de mercado

Outra forma de aplicar a IA para prospecção de clientes é na segmentação de mercado mais ágil e precisa. Dessa forma, pode-se identificar nichos específicos com maior potencial de conversão. 

Boas ferramentas de Inteligência Artificial facilitam a análise de dados firmográficos, demográficos, comportamentais e psicográficos, entre outros tipos. Elas fornecem insights para direcionar campanhas mais certeiras de marketing e vendas.

Divisão de territórios de prospecção

A IA também auxilia na definição de territórios de prospecção. Ela, com agilidade e confiabilidade, cruza dados geográficos e de desempenho de vendas, por exemplo. 

Dessa forma, assegura uma distribuição equilibrada de oportunidades entre SDRs, vendedores e representantes — evitando sobreposição de esforços, entre outros problemas.

→ Dê o play no vídeo a seguir e entenda a importância dos territórios de vendas e como defini-los para potencializar resultados:

Elaboração de scripts de vendas

A IA Generativa, especificamente, contribui para a criação de scripts de vendas mais eficazes. 

Sejam eles baseados na análise de interações com clientes já conquistados, seja via dados de mercado, que orientam discursos adequados para cada tipo de conta, entre outras variáveis. 

Há também ferramentas que fazem recomendações em tempo real durante as conversas com compradores. Elas auxiliam os profissionais a responder de forma adequada às objeções e dúvidas, aprimorando a experiência dos prospects para aumentar as chances de conversão.

Qualificação, priorização e nutrição de leads

Também os processos de qualificação de leads podem ser automatizados via Inteligência Artificial, como chatbots ou ferramentas analíticas. Isso avaliando-os com base em critérios predefinidos e priorizando aqueles com maior probabilidade de conversão. 

Além disso, é recomendado usar a IA para nutrição de leads.

Isso por meio do envio automatizado de conteúdos relevantes, alinhados ao estágio da jornada de compra de cada prospect, entre outras formas.

Treinamento da equipe

Cada vez mais, as empresas têm aproveitado aplicações dotadas de IA para oferecer treinamento à equipe encarregada de conquistar clientes. 

Com simulações de cenários de negociação e feedbacks personalizados, essas ferramentas promovem o desenvolvimento contínuo das habilidades necessárias para o bom desempenho na prospecção.

Qual o passo a passo para implementar a IA para prospecção de clientes?

Dê uma olhada agora nos passos iniciais para a implementação da IA para prospecção de clientes. 

Passo 1: Promova a inteligência de dados

Comece se certificando de que sua empresa já tem uma cultura orientada por dados. Se não, sensibilize os profissionais de todas as áreas para a importância de fazer registros, captar informações de bases externas e tomar decisões a partir de análises de dados.

Isso deve ir além da área de TI, chegando até a força de vendas, uma vez que ao incorporar hábitos analíticos, os profissionais vão agir menos por intuição; mais por insights e avaliações contextualizadas. 

Passo 2: Invista em uma solução de GTM Intelligence

Feito isso, busque ferramentas tecnológicas dotadas de Inteligência Artificial.

Uma boa escolha é uma solução de Inteligência de Go-to-Market (GTM Intelligence) como a que Cortex fornece. 

Com ela, é possível identificar as variáveis firmográficas, de aderência e momentum que melhor preveem as empresas de maior propensão à conversão. Ademais, definir com precisão o ICP, dimensionar o mercado em toda sua abrangência e também desvendar detalhes de nichos específicos.

A IA incorporada à solução Cortex também mapeia, para todas as empresas do seu mercado-alvo, quem são os interlocutores com quem você deveria falar durante sua abordagem comercial.

Ela ainda facilita a priorização de contas, a previsibilidade de vendas e a mensuração de resultados, entre muitas outras vantagens. 

Passo 3: Treine a equipe para o uso adequado dos recursos de IA

Outro passo importante é capacitar o time encarregado de prospectar para que ele aproveite ao máximo os recursos de Inteligência Artificial. Isso passa por treinamentos formais, mas também pela participação em eventos, bem como consumo de conteúdo relacionado.

Vale a pena simular cenários e, a partir disso, sanar as dúvidas dos profissionais. Sejam elas conceituais, técnicas ou práticas. Dessa forma, quando estiverem operando o sistema, eles serão mais ágeis e obterão resultados mais concretos.

Passo 4: Faça testes para aprendizado e validação de ações

Por fim, realize um período de testes.

De maneira gradual, comece a aplicar, junto à equipe, a IA para prospecção de clientes. Isso vai ajudar no aprendizado e também na validação do que funciona e do que pode ser melhorado.   

→ Dê o play no vídeo a seguir e confira uma reflexão aprofundada sobre o uso de agentes de IA em vendas:

A IA para prospecção de clientes já é uma realidade

Como você viu, há diversas maneiras de começar a explorar a IA no esforço de conquista de novos clientes. E isso não requer necessariamente grandes investimentos, uma vez que diversas ferramentas podem ser aproveitadas gratuitamente.

A verdade é que a Inteligência Artificial tem ajudado muitas organizações a potencializarem seus resultados comerciais. Elas estão saindo na frente diante dessa nova realidade que, muito em breve, deve se fazer presente em todos os negócios.

Sua empresa está preparada para aproveitar a IA para prospecção de clientes?

Sobre a Cortex

A Cortex é a empresa líder em Inteligência Aumentada. Caso queira saber como otimizar o processo comercial das empresas, ajudando-as a encontrar formas mais eficientes de chegar a seus clientes e fechar negócios, conheça nossa solução Cortex Growth. 

Ou, se tiver urgência, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex!