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Inteligência Artificial para Vendas B2B: como usar a tecnologia a favor do seu negócio
Até 2030, a Inteligência Artificial deverá aumentar o PIB global em 14%. E mais: as tecnologias sob este guarda-chuva vão movimentar 15,7 trilhões de dólares no período, segundo estudo da PwC.
Você já pensou em como as soluções de Inteligência Artificial estão impactando as vendas B2B? Em quais aplicabilidades já estão em uso ou serão possíveis a partir de agora?
Nós já, e te convidamos a refletir com profundidade sobre o tema.
Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial e como usá-la a favor dos resultados do seu negócio, inclusive no que diz respeito à performance comercial!
O que é Inteligência Artificial?
“A Inteligência Artificial aplica análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo aprendizado de máquina, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações”, define a Gartner.
Bastante sucinta essa explicação, não é mesmo? Vamos mais a fundo!
Na prática, quando falamos em Inteligência Artificial (IA), estamos primeiramente nos referindo a um ramo amplo da ciência da computação que constrói máquinas e aplicações capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Em seguida, podemos nos referir aos próprios equipamentos, dispositivos e sistemas com capacidades “cognitivas” como inteligências artificiais.
Tecnicamente falando, algoritmos de IA são procedimentos computacionais projetados para tomar decisões, geralmente usando volumes exponenciais de dados. Eles são mais complexos do que aqueles que movem as máquinas "passivas'' — aquelas que fornecem apenas capacidade de respostas mecânicas ou predeterminadas.
Além da programação, usando sensores, dados digitais ou entradas remotas, as soluções de IA combinam informações de muitas fontes. Dessa forma, fazem análises instantâneas e agem de acordo com os insights derivados desses conjuntos de informações, sem a necessidade de intervenção humana.
Um exemplo bem prático é o dos veículos autônomos, que são equipados com tecnologia LIDAR (Light Detection And Ranging). Basicamente, mecanismos de detecção e alcance de luz e sensores remotos que coletam informações do entorno da máquina.
Neste caso, o LIDAR usa a luz de um radar para tomar decisões instantâneas em relação à presença de obstáculos, distâncias e se há perigo de colisão, por exemplo. Com isso, todo o aparato inteligente vai acumulando conhecimento e se torna cada vez mais preciso em suas decisões ao longo do tempo.
Mais recentemente, nos deparamos com a popularização da Inteligência Artificial Generativa — o ChatGPT e seus similares chegaram às mãos de usuários comuns e vêm revolucionando muitas áreas.
Em suma, as soluções de Inteligência Artificial têm cada vez mais capacidade de incorporar intencionalidade, aprendizado e adaptabilidade. Com isso, em vez de serem mecanicistas e deterministas em sua operação, elas aprendem à medida que avançam e exploram a experiência do mundo real em seu desempenho.
Como a era dos dados nos conduziu à Inteligência Artificial?
Alan Turing, pioneiro da computação, geralmente é creditado como o criador do conceito de Inteligência Artificial (IA), sem sequer nomeá-la.
Isso porque, em 1950, ele especulou sobre “máquinas pensantes” que poderiam “raciocinar no nível de um ser humano”. Seu conhecido Teste de Turing especifica que os computadores precisariam completar os quebra-cabeças de raciocínio, assim como os humanos, para serem considerados “pensadores autônomos”.
Turing foi seguido alguns anos depois por John McCarthy, o primeiro a usar o termo “inteligência artificial" para denotar máquinas que podem ponderar de forma autossuficiente. Ele descreveu o limite como "fazer com que um computador realize ações que, quando executadas por pessoas, envolvem inteligência".
A partir desses dois pensadores, cresceu década após década o número de cientistas que se debruçaram sobre o que constitui “pensamento” e “inteligência” e o que é “totalmente autônomo” quando se trata de hardware e software.
Nessa esteira, foram expandidas as experimentações e o alcance de resultados nesta área.
Saltemos para a primeira década dos anos 2000: o avanço da tecnologia digital criou um boom na produção e nas capacidades de processamento e análise de grandes volumes de dados (Big Data). Iniciava-se ali o que hoje chamamos de “era dos dados” — dê o play no vídeo a seguir para entender:
Um marco importante neste movimento foi o lançamento do IBM Watson, um computador avançado que venceu humanos no xadrez e se mostrou capaz de processar instantaneamente enormes quantidades de informações.
Isso tudo, criou o ambiente perfeito para o desenvolvimento da Inteligência Artificial como a conhecemos hoje.
Como a Inteligência Artificial torna os negócios mais conectados às necessidades do mercado?
Vejamos agora uma série de frentes nas quais a Inteligência Artificial vem sendo usada pelas organizações para uma melhor adequação às dinâmicas mercadológicas!
Gestão estratégica
As melhorias na tecnologia de rede e armazenamento nos trouxeram ao Big Data. No entanto, os dados coletados são inúteis se não puderem ser analisados e, ao mesmo tempo, os volumes são tão grandes que é impossível fazer análises sem auxílio de soluções de Inteligência Artificial.
Essa é uma área que os algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda podem ajudar. Eles conseguem detectar e analisar padrões, identificar e tratar inconsistências, alertar para riscos, e muito mais.
Dessa forma, os gestores ampliam suas capacidades analíticas e conseguem ter uma atuação ainda mais preditiva e guiada por dados confiáveis. E isso se traduz em ganho de competitividade e bons resultados financeiros.
→ Cerca de 70% das empresas prestadoras de serviços financeiros estão usando o aprendizado de máquina para prever eventos de fluxo de caixa, ajustar as pontuações de crédito e detectar fraudes. É o que aponta uma pesquisa global da Deloitte.
Atendimento ao cliente
Entre as muitas aplicações da IA no atendimento ao cliente, destaca-se a adoção de chatbots, um tipo de aplicativo que simula conversas humanas para resolver problemas e conceder respostas.
Em termos técnicos, trata-se de uma aplicação projetada para aprender com as interações feitas com os usuários e, assim:
- dar assistência ou acesso rápido e eficiente às informações;
- divertir os usuários com dicas engraçadas;
- tornar a espera de atendimento humano menos tediosa;
- alimentar as conversões e melhorar as experiências sociais etc.
- fazer ofertas sob medida para diferentes tipos de clientes etc.
→ A maior parte dos usuários prefere ser atendida por chatbots online em vez de contato humano via telefone, concluiu um estudo da Universidade de Oslo.
Marketing e Vendas
Diversas aplicações dotadas de Inteligência Artificial estão ajudando os departamentos de Marketing e Vendas a automatizar suas rotinas. Além disso, elas potencializam a inteligência de dados, tornando as estratégias mais apuradas, precisas e eficientes.
Com esse tipo de solução é possível:
- personalizar anúncios online;
- entender os sentimentos dos clientes;
- obter insights em grandes bases de dados para direcionar campanhas de vendas mais assertivas;
- automatizar a produção de conteúdo etc.
→ Três dos cinco principais objetivos da adoção da IA nas empresas são orientados para Marketing e Vendas: aprimorar os produtos e serviços existentes, criar novas ofertas e melhorar o relacionamento com clientes. Isso foi detectado em uma pesquisa global da Deloitte.
Recursos Humanos
Se o LinkedIn tem em sua retaguarda componentes de Inteligência Artificial, os profissionais de recrutamento também já contam com aplicações de reconhecimento facial.
Eles podem, inclusive, delegar às máquinas os passos iniciais de um processo de seleção, pois aplicações inteligentes conseguem até avaliar o desempenho dos candidatos usando dicas emocionais.
→ Gigantes como a Unilever já fazem uso da Inteligência Artificial para selecionar talentos de maneira eficiente e com baixos custos. Dessa forma, conseguem, por exemplo, reduzir discriminações raciais por vieses humanos.
Manufatura e transporte
A Inteligência Artificial também é muito útil nos departamentos de manufatura e transporte.
Entre outras frentes, ela ajuda a melhorar os cronogramas de manutenção. Por exemplo, o setor de companhias aéreas tenta prever o desgaste das peças mecânicas de suas frotas para evitar interrupções.
A análise preditiva baseada em IA pode melhorar drasticamente esse processo, inclusive ajudando a evitar que as rotinas de manutenção causem atrasos indesejados nos voos.
→ Um caso interessante é o da General Electric (GE) que desenvolveu uma plataforma que utiliza Inteligência Artificial para otimizar e dimensionar aplicações industriais.
Cadeia de suprimentos
Algoritmos de aprendizado de máquina estão ajudando varejistas, distribuidores e fabricantes a gerenciar melhor seus estoques. Eles podem automatizar as solicitações de recarga e otimizar as cadeias de suprimentos, entre outros benefícios.
→ A maioria das inovações em supply chain que ficaram famosas nos últimos anos vieram da Amazon, pois a empresa global da distribuição de produtos e serviços investe pesadamente em Inteligência Artificial.
Quais são os principais benefícios que a Inteligência Artificial oferece às empresas?
As soluções de Inteligência Artificial ajudam as empresas a criar produtos e serviços personalizados, reduzir riscos e custos financeiros.
Além disso, são capazes de mitigar falhas graças à manutenção preditiva, aumentar a eficiência operacional, melhorar a segurança e conformidade, minerar e processar dados instantaneamente e obter uma melhor compreensão dos clientes.
Confira, nos tópicos que seguem, um detalhamento das principais vantagens que aplicações e equipamentos de IA oferecem!
Facilidade de identificação de novas oportunidades
Qual anúncio vai encantar o perfil X de cliente? O cliente X deixará de comprar conosco? Este item vai se esgotar?
Não importa quais são as perguntas: aplicações de Inteligência Artificial podem fornecer previsões precisas sobre resultados futuros com base em dados históricos.
E mais: a IA converte informação em conhecimento. Ela é um guarda-chuva que abrange uma série de ferramentas que tornam reais as análises preditivas, o que facilita para que as organizações visualizem janelas de oportunidade antes mesmo que elas se concretizem.
Redução de custos e prejuízos
Um dos grandes trunfos da Inteligência Artificial é fornecer insights acionáveis em grandes quantidades de dados não estruturados. Isso definitivamente afeta o custo de se fazer negócios.
Além disso, a redução de erros humanos em cadeias de produção, por exemplo, podem evitar prejuízos e elevar a eficiência e a capacidade produtiva.
Aumento do faturamento
Outro grande benefício da Inteligência Artificial é o aumento do faturamento. Não por acaso, as empresas mais competitivas estão investindo em aplicações e serviços sob essa tecnologia.
Em 2020, mais de 20% dos entrevistados de um estudo global da McKinsey afirmaram que pelo menos 5% de seus lucros poderiam ser atribuídos à introdução da IA em seus negócios. Isso porque eles obtiveram diferenciação no mercado, conseguiram agir com mais precisão para atender os clientes, entre outros motivos.
Melhoria na experiência do cliente
Os decisores de compra hoje esperam uma experiência personalizada. No entanto, o desafio para a maioria dos fornecedores é que a personalização leva tempo, esforço e dinheiro.
Para oferecer uma experiência personalizada é preciso mapear as jornadas individuais do consumidor e prever os momentos e ofertas que aumentarão o engajamento e impulsionarão as vendas. Sim, uma tarefa tremenda que a Inteligência Artificial vem se mostrando capaz de cumprir!
A boa notícia é que muitas marcas estão usando dados, por exemplo, de compras anteriores e atividades de mídia social para antever o que aumentaria a satisfação de seus potenciais clientes. Essas percepções permitem agir tanto no desenvolvimento de produtos e serviços como melhorar a comunicação e o relacionamento com os stakeholders.
Automação operacional
A Inteligência Artificial é capaz de operar coordenadamente diversas tecnologias que aumentam a automação nos negócios. Por exemplo, controlar robôs em fábricas ou manter temperaturas ideais por meio de aquecimento inteligente.
É possível incrementar a automação robótica de processos e fazer com que as máquinas assumam tarefas rotineiras e repetitivas. Logo, liberar a força de trabalho humana para se concentrar em outras atividades de nível superior.
Quais são os tipos de Inteligência Artificial para Vendas já em amplo uso?
Entrando especificamente no mundo das Vendas, alguns tipos de Inteligência Artificial já são aproveitados.
Confira, na tabela a seguir, um detalhamento rápido dos principais:
Tipo de Inteligência Artificial para Vendas |
|
IA Generativa (Generative AI) |
Utiliza modelos de IA para criar conteúdo, como mensagens de prospecção, scripts de vendas e material de marketing personalizado, adaptando as mensagens para diferentes públicos e formatos. |
Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP) |
Análise e interpretação de linguagem humana para melhorar a interação com clientes, automatizar respostas em chatbots e analisar sentimentos e opiniões de clientes em tempo real. |
Aprendizado de Máquina (Machine Learning) |
Algoritmos que aprendem com dados históricos para prever tendências, qualificar leads, recomendar ações e otimizar processos de vendas ao longo do tempo. |
IA Conversacional (Conversational AI) |
Chatbots e assistentes virtuais que interagem com compradores em tempo real, respondendo perguntas, agendando reuniões e coletando informações, melhorando a eficiência e a experiência do cliente. |
Análise Preditiva (Predictive Analytics) |
Ferramentas que usam variados tipos de dados para prever resultados futuros, como probabilidades de fechamento de contratos, comportamento de clientes e tendências de mercado, auxiliando na tomada de decisões estratégicas. |
IA de Memória Limitada (Limited Memory AI) |
Algoritmos que utilizam dados históricos e informações recentes para tomar decisões informadas, como otimização de campanhas comerciais e personalização de abordagens com base em interações. |
Quais são as vantagens de usar Inteligência Artificial para Vendas?
Quanto aos benefícios da Inteligência Artificial para Vendas, eles são muitos — embora muitos especialistas afirmem que estamos vendo apenas a ponta do iceberg; muitos outros usos serão possíveis em breve.
Veja, na sequência, um detalhamento dos principais.
Eficiência e produtividade aprimoradas
Ferramentas com tecnologia de IA automatizam tarefas repetitivas e demoradas, como geração e qualificação de leads, entrada de dados e envio de e-mails de acompanhamento.
Com elas, vendedores e representantes podem liberar seu tempo de tarefas manuais e focar mais em construir relacionamentos com clientes e fechar mais negócios.
→ Ao menos 22% das empresas estão buscando ativamente a integração de IA em seus produtos e fluxos de trabalho de negócios, de acordo com a CompTIA.
Personalização e melhoria na experiência do cliente
Algoritmos e tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina, analisam dados de clientes para obter insights valiosos sobre suas preferências, comportamentos e pontos problemáticos.
Eles permitem que estrategistas e operadores de vendas desenvolvam perfis de clientes personalizados para entender melhor como atendê-los e retê-los.
→ Mais de 90% profissionais de marketing dizem que a personalização aumenta as vendas. Além disso, favorece a criação e a entrega de ofertas direcionadas, programas de fidelidade, conteúdo relevante, campanhas de anúncios com hipertags e muito mais, conforme levantamento recente da HubSpot.
Tomada de decisão baseada em dados
As análises alimentadas por Inteligência Artificial fornecem insights acionáveis sobre tendências de vendas, comportamentos de clientes, tendências mercadológicas, entre outras frentes.
Elas ajudam as equipes de Vendas e Marketing a monitorar consistentemente o desempenho das campanhas, identificar oportunidades de alto potencial e ajustar suas estratégias em tempo real para maximizar os resultados.
Ademais, a IA refina a previsibilidade do comportamento e das preferências futuras dos clientes, permitindo antecipar quais produtos, serviços ou táticas de vendas devem oferecer em um determinado momento e por meio de um canal específico.
→ Cerca de 73% dos profissionais de vendas concordam que isso os ajuda a gerar insights que dificilmente alcançariam lidando com dados captados e analisados sem automação, também segundo a HubSpot.
Otimização de processos e operações
A Inteligência Artificial libera mais tempo para que Vendas e Marketing se concentrem em melhorar o relacionamento com os clientes.
Ela vem reduzindo significativamente os custos operacionais ao automatizar tarefas e melhorar a eficiência dos processos.
Por exemplo, aplicações de IA Generativa facilitam a criação de campanhas de marketing contextualmente apropriadas, apresentações de vendas, propostas e materiais promocionais ideais para perfis específicos de compradores e influenciadores de compras.
→ Ao menos 70% dos profissionais dessas áreas já percebem que a IA generativa torna seu trabalho mais eficiente, permitindo que se aventurem mais nos aspectos estratégicos, de acordo com pesquisa da Capgemini.
Por onde começar pra construir uma estratégia de Vendas B2B com Inteligência Artificial?
Veja agora três dicas que vão te ajudar a estruturar com sucesso uma estratégia de vendas B2B com tecnologia de IA.
1. Enfatize a personalização
A IA pode analisar enormes quantidades de dados do cliente para identificar preferências, pontos problemáticos e históricos de compras que servem como base para fornecer experiências personalizadas.
Seu time comercial pode usar esses insights para personalizar esforços de nutrição de leads, desde a elaboração de campanhas de e-mail direcionadas até a customização de argumentos de venda.
A Inteligência Artificial também facilita a criação de materiais de marketing personalizados e hiper direcionados, que falam diretamente a clientes e prospects específicos.
Avalie suas necessidades e recursos disponíveis e encontre as melhores ferramentas de IA para seu negócio. Incluindo plataformas de dados, algoritmos de aprendizado de máquina, softwares de automação, e muito mais.
2. Aproveite ferramentas analíticas dotadas de IA
Ferramentas de análise e relatórios baseadas em Inteligência Artificial processam e desvendam grandes volumes de dados históricos para identificar padrões e, por exemplo, descobrir quais leads têm mais probabilidade de conversão.
Elas também facilitam a elaboração de jornadas de compras sob medida, o que permite conduzir processos de prospecção e negociação mais certeiros. Além disso, aceleram e dão mais precisão ao monitoramento dos esforços dos profissionais envolvidos.
Com uma plataforma de Sales Intelligence, por exemplo, seus vendedores obtêm insights instantâneos para tomar decisões em tempo hábil. Dessa forma, eles incrementam seu poder analítico e se tornam mais competitivos, além de altamente produtivos.
3. Coloque as pessoas em primeiro lugar, e a Inteligência Artificial em segundo
Embora a Inteligência Artificial aprimore a maior parte dos processos de vendas B2B, ela não deve substituir vendedores e outros profissionais da área comercial.
Ela deve ser vista como um auxilío na automatização de tarefas, por exemplo, fornecendo tempo para que eles se concentrem na construção de relacionamentos e no fechamento de negócios. Ou ainda para encontrar leads com maior propensão de compra.
Tenha em mente que a IA, por mais aprimorada que esteja se tornando, não consegue replicar a inteligência emocional e a capacidade de entender situações diferenciadas nos complexos ciclos de vendas B2B.
→ Dê o play no vídeo a seguir e reflita sobre a importância da inteligência humana nos esforços comerciais de negócios B2B:
Como dominar a integração da Inteligência Artificial para Vendas?
Veja, nos tópicos que seguem, algumas iniciativas para garantir a integração bem-sucedida de IA na sua operação de vendas.
Defina objetivos e metas claros
Antes de decidir sobre as ferramentas de IA a serem usadas, comece definindo objetivos e metas que sejam específicos, mensuráveis, atingíveis, relevantes e com prazo determinado (SMART).
Em seguida, identifique o tipo de conteúdo que você deseja gerar, incluindo argumentos de venda personalizados, campanhas de e-mail e descrições de produtos.
Também é importante determinar como você medirá o impacto das ferramentas de Inteligência Artificial na sua operação comercial. Isso requer uma revisão minuciosa das métricas e dos indicadores-chave de desempenho a serem acompanhados.
Garanta conformidade regulatória
Cerca de 80% das interações de vendas B2B já estão ocorrendo por meio de canais digitais, transformando o cenário B2B em direção a um modelo digital centrado no comprador, segundo a Gartner.
Nesse movimento, é fundamental garantir uma conformidade regulatória mais rigorosa.
Ou seja, certificar-se de que as soluções adotadas e o que se vai fazer com elas esteja de acordo, por exemplo, com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entre outras legislações.
Estabeleça protocolos de teste
Testar novas estratégias e tecnologias está entre os fatores mais importantes no uso de Inteligência Artificial para Vendas B2B, mas você precisa de uma abordagem sistemática.
Implemente um rigoroso processo de garantia de qualidade para ter certeza de que tudo será feito em alinhamento com os objetivos estratégicos do negócio.
Vale a pena buscar apoio do departamento de TI e, se for o caso, até de consultorias especializadas para implementar testes nas variadas frentes em que a IA vai amparar a operação comercial.
Comece pequeno e aumente gradualmente
Comece implementando um programa piloto para testar ferramentas de IA em um ambiente controlado e de pequena escala para identificar e abordar problemas potenciais.
Quando você e seu time estiverem confortáveis com o uso da Inteligência Artificial, expanda gradualmente o uso das ferramentas com base nos resultados e no aprendizado adquirido.
Basicamente, a ideia aqui é personalizar e dimensionar a aplicação das soluções em suas operações sem deixar a equipe desconfortável com uma mudança repentina.
4 exemplos de ferramentas de Inteligência Artificial para Vendas
Conheça agora algumas aplicações de Inteligência Artificial para Vendas.
1. Cortex
É uma plataforma de Sales Intelligence que utiliza IA para analisar grandes volumes de dados e
encontrar leads B2B mais qualificados, mapear seu perfil de cliente ideal (ICP), identificar clientes com potencial, fazer previsão de vendas e muito mais.
Com ela, gestores e profissionais de vendas entendem melhor seus mercados-alvo, identificam novas oportunidades de negócios e monitoram a eficácia de suas estratégias de vendas. Eles ganham inteligência de dados, o que lhes permite ajustar táticas em tempo real e melhorar a segmentação de clientes.
2. Arius
Focada em automação de marketing e vendas, ajuda a identificar e qualificar leads, além de fornecer insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
Pode ser aproveitada para automatizar o processo de qualificação de leads, economizando tempo e recursos. Além disso, para análises de dados que ajudam a personalizar abordagens e melhorar as taxas de conversão.
3. GrowthHackers
Plataforma que aplica princípios de Growth Hacking e Inteligência Artificial para identificar e implementar estratégias eficazes de crescimento.
Ela permite explorar novas técnicas de aquisição de clientes, otimizar processos e realizar experimentos de Marketing e Vendas que aumentem a eficácia das campanhas. Ademais, facilita a colaboração entre essas equipes.
4. HubSpot Sales Hub
Incorpora Inteligência Artificial para automação de tarefas, qualificação de leads e análises preditivas, ajudando as equipes de vendas a otimizar seus processos e melhorar a eficiência.
Facilita, por exemplo, a automatização do rastreamento de e-mails, a criação de sequências personalizadas de e-mails, a pontuação de leads com base em interações e a utilização de insights para melhorar as taxas de conversão.
Sua empresa já está explorando o poder da Inteligência Artificial para Vendas?
Nunca se falou tanto em Inteligência Artificial, pois ela nunca esteve tão presente no dia a dia das empresas.
Mesmo aquelas que acreditam que seus negócios não são diretamente impactados pelas tecnologias autônomas utilizam ao menos uma aplicação dotada de capacidade de pensar — softwares de automatização de marketing, por exemplo.
Há casos em que aplicações de IA vem sendo utilizadas pelos funcionários à revelia das lideranças, o que pode gerar grandes problemas. Logo, o melhor a se fazer é estruturar uma estratégia de acolhimento dessa nova realidade — com estratégia, métodos e boas práticas bem definidas.
Na área comercial, conforme você viu ao longo deste artigo, benefícios não faltam. Por isso, o momento é de planejar e remodelar operações que tenham na Inteligência Artificial o amparo para aumentar a competitividade da área.
O que você achou das reflexões que trouxemos aqui sobre Inteligência Artificial para Vendas?
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa líder em IA aplicada a negócios e Inteligência de Go-to-Market. 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.
Ou, se tiver urgência, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex!