A IA para Vendas vêm ganhando força nos mais variados setores e segmentos. Em alguns deles, 20% dos investimentos são voltados para soluções analíticas – em busca de aumento de resultados comerciais, segundo a McKinsey.
Já se sabe também que profissionais de Vendas só perdem para os de Marketing quando se trata de adoção da Inteligência Artificial. Respectivamente, 74% e 43% deles afirmam usar IA Generativa diariamente, aponta levantamento da HubSpot.
Você sabe quais as principais utilizações de IA para Vendas e quais são as boas práticas recomendadas?
Continue lendo, pois aqui vamos te mostrar:
O termo IA para Vendas descreve o uso de algoritmos avançados e aprendizado de máquina para fins comerciais. Isto é, para analisar dados, agilizar tarefas e gerar insights. Dessa forma, otimizar processos e aumentar a eficiência em prospecção, negociação e fechamento de negócios.
Neste sentido, são empregadas soluções sob o guarda-chuva da Inteligência Artificial. Sempre em alinhamento com os objetivos de ganho de mercado da companhia, e visando potencializar resultados.
Estamos falando, portanto, da IA como auxiliar nos esforços da área.
Na personalização do atendimento ao cliente, na análise de interações anteriores para oferecer recomendações de produtos ou serviços, e assim por diante.
Também é correto falar em IA para Vendas quando se trata do uso estratégico de aplicações de Inteligência Artificial na melhoria estratégica. Por exemplo, para agilizar tomadas de decisão e garantir que elas sejam precisas e eficazes.
Da automatização de tarefas às análises preditivas, a IA para Vendas vem se tornando um diferencial competitivo.
Ela libera gestores, estrategistas, analistas e operadores comerciais para agirem com mais eficiência. Sobretudo para que consigam elevar a inteligência de Go-to-Marketing lidando com desafios operacionais, mercadológicos, macroeconômicos, entre outros.
Duas grandes frentes da Inteligência Artificial prevalecem na preferência dos profissionais de Vendas.
Entenda, no quadro a seguir, quais são elas e como se diferenciam.
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IA Generativa |
IA Preditiva |
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Principal objetivo |
Criar novos conteúdos ou dados originais, como textos, imagens ou músicas. |
Antecipar eventos futuros ou comportamentos com base em dados históricos. |
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Abordagem de dados |
Aprende padrões a partir de insumos informacionais existentes para gerar conteúdo novo. |
Analisa dados históricos para identificar padrões e prever resultados futuros. |
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Tecnologias |
Redes neurais profundas, como Redes Adversariais Generativas (GANs) e modelos de aprendizado profundo. |
Algoritmos de machine learning, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. |
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Aplicações comuns |
Criação de conteúdo, design de produtos, geração de imagens e textos, desenvolvimento de arte e música. |
Previsão de demanda, detecção de fraudes, manutenção preditiva, análise de risco e comportamento do consumidor. |
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Benefícios |
Fomenta a inovação e a criatividade, automatiza a geração de conteúdo, auxilia no desenvolvimento de protótipos e designs. |
Melhora a tomada de decisões, otimiza operações, reduz custos e antecipa tendências de mercado. |
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Você acredita que vem de Vendas e Marketing ao menos 20% do valor gerado pela Inteligência Artificial nas empresas? É o que aponta um estudo do Boston Consulting Group.
Essas duas áreas, aliás, já não devem mais ser separadas. Juntas, elas aumentam a eficiência no fechamento de negócios em até 67%, de acordo com o LXA Group.
De qualquer forma, como nosso foco aqui é Vendas, dê uma olhada nas principais nas razões para incorporar mais IA nessa área:
Use aplicações de IA para automatizar tarefas repetitivas. Tais como entrada de dados, agendamento de reuniões e envio de e-mails de follow-up.
Dessa forma, você libera seus vendedores para se concentrarem em ações estratégicas. Eles podem trabalhar melhor o desenvolvimento de relacionamentos e, consequentemente, o fechamento de negócios.
Além disso, a redução de erros vai aumentar a precisão e a confiabilidade das operações.
Aproveite plataformas dotadas de IA na identificação e priorização de leads com maior potencial de conversão.
Use essas soluções para escalar a análise de dados firmográficos, sociodemográficos e comportamentais. Por exemplo, algoritmos de machine learning que segmentam prospects de acordo com sua probabilidade de se tornarem clientes.
Com isso, dê ao time a missão de concentrar esforços nos leads mais promissores. Você vai ver o tempo otimizado e um aumento significativo da eficiência do departamento.
Através do processamento de linguagem natural, analise interações com clientes para identificar sentimentos e opiniões.
Conte com interfaces de IA também para melhorar as percepções dos clientes sobre produtos ou serviços. E monitore feedbacks em tempo real — para responder rapidamente, prevenir churn e ter insights para inovar.
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Explore plataformas dotadas de IA para criar ofertas e mensagens personalizadas ao perfil de cliente ideal.
Esse exercício vai elevar a compreensão dos objetivos e das necessidades dos prospects e clientes. Ele favorece a adaptação das abordagens e a relevância das interações; e fortalece relacionamentos.
Isso vai ajudar seu time a melhorar as taxas de retenção e fidelização.
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Faça dimensionamento de mercado com auxílio de IA para Vendas.
Rastreie e analise dados sobre concorrentes e tendências mercadológicas, sobretudo em busca de insights valiosos para sua estratégia de vendas.
Aproveite recursos avançados de IA analítica também para identificar ameaças emergentes. A partir disso, posicione o comercial para lidar com percalços e aproveitar oportunidades.
Apoie-se na IA para analisar dados de mercado, comportamento do consumidor e concorrência também visando ajustar preços e promoções de forma dinâmica.
Essa capacidade de adaptação em tempo real vai assegurar uma precificação competitiva. Por extensão, maximizar receitas e a participação da empresa no mercado.
Use também modelos preditivos de IA para Vendas.
Eles vão te ajudar a identificar padrões de comportamento dos clientes, sazonalidades e outros fatores que influenciam negociações futuras.
Dessa forma, você e seu time ganham capacidade de antever demandas e oportunidades. Logo, podem traçar planos mais certeiros e alocar recursos com eficiência — resultando em mais e melhores vendas.
Vale a pena não perder de vista as práticas recomendadas para adoção segura e eficiente da IA para Vendas:
Analisa grandes volumes de dados e fornece insights sobre comportamento de clientes, tendências de mercado, desempenho de campanhas, entre muitas outras frentes.
Conecta dados B2B, modelos preditivos e automação em um único fluxo. Dessa forma, ajuda a definir o ICP, dimensionar o mercado e priorizar contas. Também abastece o funil com oportunidades de potencial, integrando tudo ao CRM.
No centro da solução estão os agentes de IA.
O Agente Orquestrador transforma o plano de Go-to-Market B2B em execução contínua. Ele distribui contas automaticamente, lê sinais de mercado e equilibra volume e profundidade.
Cada conta chega ao vendedor em dossiês, com histórico, contatos enriquecidos e racional de priorização.
Já o Agente Outreach expande o mercado ao explorar bases em escala.
Ele identifica decisores difíceis e valida a intenção de compra por voz, WhatsApp e e-mail.
Dessa forma, a IA para Vendas sai da teoria e gera contatos qualificados e cadência organizada. Além disso, garante previsibilidade de receita em toda a operação comercial B2B.
Ajuda a identificar e qualificar leads, e fornece insights para a tomada de decisões estratégicas.
Permite automatizar processos de venda, monitorar operações em tempo real e centralizar informações sobre clientes, estoques e resultados. Com isso, fica mais simples conectar dados operacionais às metas comerciais e acompanhar o desempenho das lojas em detalhe.
Sinaliza e ajuda a implementar estratégias de crescimento. Sobretudo focadas em experimentos de Marketing e Vendas que aumentem a eficácia das campanhas.
Com essa plataforma, equipes planejam, executam e analisam experimentos ao longo de toda a jornada do cliente. Conectando marketing, produto e Vendas em um mesmo fluxo de testes contínuos.
Automatiza tarefas, qualificação de leads e análises preditivas. Ajuda, por exemplo, a criar sequências personalizadas de e-mails e realizar pontuação de leads com base em interações.
Além disso, oferece funcionalidades como vendas guiadas por IA, inteligência de conversas, previsões de receita e software de CPQ com tecnologia de IA para geração e acompanhamento de orçamentos.
A partir de 2025, isso já não é mais uma opção, mas sim uma necessidade para empresas que buscam se manter competitivas.
E a boa notícia é que o acesso a soluções de Inteligência Artificial está cada vez maior.
O grande desafio é mesmo saber quais e em que momentos aproveitar.
O que você achou da reflexão e das dicas que trouxemos aqui sobre IA para Vendas?
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa líder em Inteligência Aumentada aplicada a Go-to-Market. Saiba como otimizar o processo comercial da sua empresa, encontrando formas mais eficientes de chegar a novos clientes e fechar negócios de forma escalável. Conheça nossa solução Cortex Growth.
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