Por Alan Brennan, diretor de soluções técnicas do Dropbox – Internacional
Não perca mais tempo com leads não qualificados! Segundo uma pesquisa realizada em 2022 com profissionais de marketing, 61% dos entrevistados relatam que a geração de leads é o principal desafio no trabalho. E, quando os leads são encontrados, 50% do tempo de um representante de vendas é gasto na busca de leads não qualificados, sendo que apenas 25% dos leads são considerados legítimos o suficiente para seguirem para vendas! Além de desperdiçarem tempo e recursos, leads ruins também podem prejudicar seus resultados quando não são imediatamente identificados.
Com os avanços recentes da IA (IA conversacional, assistentes de chatbot, personalização), chegou a agora de examinar como a IA pode influenciar sistematicamente seu processo de vendas, enriquecendo a qualificação de leads para aumentar as taxas de conversão.
Embora eu não vá extrapolar minhas qualificações neste espaço, como diretor de soluções técnicas do Dropbox, tenho experiência suficiente para destacar as oportunidades reais que vejo para as equipes de vendas. Confira a seguir meu empenho para explorar o papel da IA na estratégia de venda orientada pelo produto e como as empresas devem aproveitar essa tecnologia para dimensionar equipes e gerar novas vendas líquidas.
Mas primeiro, alguns termos…
O que é a venda orientada pelo produto?
A venda orientada pelo produto é um modelo de aquisição de clientes em que as empresas priorizam a experiência do produto e o valor que ele proporciona ao usuário, em vez da abordagem de vendas tradicional que se concentra na venda dos recursos ou benefícios do produto.
- Forma antiga: vendas, depois produto
- Forma nova: produto, depois vendas
Com a venda orientada pelo produto, os usuários geralmente começam com uma versão gratuita ou de avaliação do produto para, em seguida, fazerem o upgrade para uma versão paga que desbloqueia os recursos conforme reconhecem o valor proporcionado pelo produto. Muitas empresas B2B empregam essa estratégia hoje (por exemplo: Dropbox, Slack, Hubspot e Zoom). A eficiência dessa abordagem está em permitir que os usuários experimentem o valor do produto antes de se comprometerem com uma assinatura paga.
O que é a IA?
A Inteligência Artificial (IA) tradicional é a simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador e geralmente se baseia em regras pré-definidas e programação explícita (por exemplo, chatbots baseados em regras). A IA generativa é uma abordagem moderna e mais bacana, projetada para gerar conteúdo novo ou executar tarefas sem depender da programação explícita. Recentemente, tornou-se popular devido aos avanços em grandes modelos de linguagem (LLMs) como DALL-E ou GPT-XX para gerar respostas semelhantes às humanas a consultas baseadas em texto.
No contexto deste blog, IA se refere a inferir comportamento, preferências e necessidades do cliente para hipersegmentar leads de vendas e entregar uma experiência personalizada com o conteúdo certo, no momento certo, para melhorar as chances de conversão.
Uma estratégia de venda orientada pelo produto que prioriza a IA
Quantas vezes você já quebrou a cabeça tentando entender seus leads? Já ouvimos falar de MQLs (do inglês, leads qualificados por marketing), SQLs (leads qualificados por vendas) e até mesmo DQLs (leads qualificados por demonstração). Mas e os AQLs (leads qualificados por IA)? Um que substitua todos os anteriores?! Imagine um assistente que modela um lead de vendas qualificado por IA com base em uma pontuação de engajamento de acordo com dados históricos e em tempo real. A pontuação de engajamento é atualizada em tempo real com base nas interações do cliente ao vivo.
Por exemplo:
| Pontos de dados históricos [somente exemplos] | Pontos de dados em tempo real [somente exemplos] |
|---|---|
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Segmentação de AQLs
Os AQLs (leds qualificados por IA) são então categorizados com base na pontuação de engajamento e regularmente inseridos na carteira de negócios de um vendedor para acompanhamento. Você pode categorizar seus leads do jeito que quiser. Como referência, gosto da Fórmula do mercado maior, popularizada por Aaron Ross no livro "Receita previsível". Ela segmenta todo o público de compradores de qualquer mercado em quatro categorias principais:
- Comprando agora: Cliente potencial em modo de "caça", buscando uma solução. Alta inclinação para comprar. LEAD QUENTE
- Coleta de informações: Cliente potencial pesquisando ativamente e aberto para comprar. LEAD MORNO
- Consciente do problema: Cliente potencial não está pesquisando ativamente, mas está aberto para comprar. LEAD POUCO AQUECIDO
- Desconhecimento do problema: Cliente potencial não está procurando ativamente, não tem problemas expressos. LEAD FRIO
A maioria das empresas trata cada lead como os 3% que estão prontos para comprar agora. Elas não têm sistemas para capturar e acompanhar os 97% dos leads. A lacuna está aí. A chave é instalar um sistema que atraia, eduque, acompanhe e convença os clientes potenciais a agir. Compreender a posição do lead no ciclo de compra e combinar a temperatura dele com uma intervenção direcionada é fundamental para maximizar as conversões. Volto à minha boa amiga – a metodologia de vendas – do meu artigo anterior para ajudar a tornar tudo mais fácil.
A IA na ampliação da engrenagem da venda orientada pelo produto
Reunindo todos esses elementos, como fica?
- Modelagem do cliente: a engrenagem começa com a modelagem dos dados do cliente, que podem ser coletados por uma variedade de pontos de dados históricos e em tempo real, conforme descrito acima.
- Assistente de IA: as ferramentas desenvolvidas por IA criam um gráfico de conhecimento para gerar AQLs para segmentação. Encontre aqueles leads de alta qualidade que podem passar despercebidos e elimine os indesejáveis.
- Segmentação AQL: a segmentação de leads por pontuação de engajamento ajuda as equipes de vendas a alocar recursos com mais eficiência e desenvolver estratégias direcionadas para cada grupo de clientes.
- Personalização: usando informações baseadas em IA para inferir perfis de usuários, as equipes de vendas personalizam a abordagem para cada cliente, fornecendo recomendações e soluções personalizadas em uma oferta irresistível que convence o cliente potencial a fazer a compra.
- Metodologia de vendas: trata-se do ponto de intersecção entre todos os componentes. Ela fornece uma estrutura que ajuda a alinhar iniciativas em escala nas equipes de lançamento no mercado, criando um manual que maximiza as chances de conversão de leads de alta qualidade.
- Medir o sucesso: determine quais ações levam aos resultados desejados. Ciclo de feedback contínuo para otimizar ainda mais a pontuação de engajamento do AQL.
Benefícios da IA na venda orientada pelo produto
No geral, a IA tem o potencial de influenciar uma ampla gama de métricas baseadas em resultados na venda orientada pelo produto, incluindo:
- Custos de aquisição do cliente
- A IA pode ajudar as empresas a reduzir o custo de aquisição de clientes de várias maneiras: 1) chatbots e assistentes virtuais fornecem aos clientes recomendações personalizadas e respostas a perguntas em tempo real, 2) pontuação automatizada de leads (AQLs) com base na probabilidade de conversão 3) marketing personalizado com disparadores automáticos de chamada para ação com base na pontuação do lead
- Oportunidades de vendas adicionais e vendas cruzadas
- A modelagem de inclinação de IA pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de vendas adicionais e vendas cruzadas, analisando dados do cliente, comportamento e padrões de uso do produto.
- Taxas de conversão:
- Usando o conceito de segmentação AQL descrito acima, as ferramentas de IA podem recomendar produtos ou serviços em tempo real com maior probabilidade de atender às necessidades de cada cliente individual, aumentando a probabilidade de uma venda bem-sucedida.
- Produtividade da equipe de vendas
- A IA pode ajudar empresas a desbloquear uma nova onda de crescimento da produtividade, automatizando o trabalho árduo. Um assistente de IA elimina a confusão, lidando com tarefas intensivas de dados, como pontuação automatizada de leads, segmentação e personalização. Ele permite a interação certa com o cliente, no momento certo (com base em milhares de pontos de dados) e ajuda a gerar um resultado bem-sucedido, facilitando o dimensionamento dos esforços de venda orientada pelo produto e a conversão de uma base crescente de usuários.
Governança de IA
Qualquer conversa sobre IA que não mencione a governança da IA fica incompleta. Já estamos recebendo pedidos para interromper o desenvolvimento até entendermos o verdadeiro impacto dessa tecnologia, mas agora Inês é morta. Tanto que as alternativas gratuitas de código aberto têm sorrateiramente tomado o lugar do Google e da OpenAI. O momento é repleto de desafios e oportunidades: desafios em relação à fraude e à regulamentação de modelos privados executados internamente, mas também oportunidades para acelerar a inovação e resolver casos de uso de nicho que os grandes agentes consideram não lucrativos.
A parte significativa da criação de valor não advém dos próprios modelos nem do uso direto com assistentes de chatbot como Bard ou ChatGPT, mas de como esses modelos são usados e integrados em produtos novos ou existentes. Posso imaginar um mundo onde as ferramentas desenvolvidas por IA se tornam o principal impulsionador da venda orientada pelo produto, transformando a maneira como as empresas comercializam e vendem os produtos. Também tenho esperança de que a democratização da IA venha a permitir maior transparência e responsabilidade sobre como a IA é usada e também de seu impacto na sociedade.
Adoção da IA na venda orientada pelo produto
Há algo lendário e histórico acontecendo no mundo da IA hoje e, no entanto, a maioria de nós ainda não percebeu a importância. A IA está revolucionando quase todas as indústrias e setores e sua capacidade de enriquecer o processo de vendas B2B pode ser verdadeiramente transformadora. As empresas com crescimento orientado pelo produto criam uma mina de ouro de dados de uso do produto, mas a maior parte está incompleta, isolada ou não é usada. Um assistente de IA automatiza o trabalho árduo e faz conexões que os vendedores não podem fazer entre vastos conjuntos de dados. Uma metodologia de vendas acrescenta rigor operacional ao processo geral de vendas. A combinação desses aspectos de modo sistemático maximiza as chances de detectar, acompanhar e converter AQLs em escala na venda orientada pelo produto.
Em vez de nos substituir, as máquinas vão nos potencializar. Elas vão dedicar todo o poder de processamento delas para nos ajudar a aproveitar ao máximo o nosso processamento e poder pessoal. A verdade simples é… se você não adotar a IA em seu processo de vendas, ficará para trás.
