{"id":21892,"date":"2026-10-23T18:00:00","date_gmt":"2026-10-23T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/?p=21892"},"modified":"2026-10-24T08:15:27","modified_gmt":"2026-10-24T11:15:27","slug":"inteligencia-artificial-em-vendas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/inteligencia-artificial-em-vendas","title":{"rendered":"Mirar antes de acelerar: como a IA amplifica a estrat\u00e9gia comercial"},"content":{"rendered":"<p>A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 transformando a maneira como empresas prospectam clientes, organizam informa\u00e7\u00f5es e executam suas estrat\u00e9gias comerciais. Entretanto, a velocidade proporcionada pela tecnologia traz uma quest\u00e3o que muitas organiza\u00e7\u00f5es ainda precisam responder: <strong>de que adianta vender mais r\u00e1pido se a empresa est\u00e1 mirando nos clientes errados?<\/strong><\/p>\n<p>O problema n\u00e3o est\u00e1 na capacidade da intelig\u00eancia artificial de automatizar tarefas, gerar an\u00e1lises ou personalizar comunica\u00e7\u00f5es. Est\u00e1 na estrat\u00e9gia que orienta essas atividades.<\/p>\n<p>Quando uma empresa conhece seus melhores clientes, utiliza dados confi\u00e1veis e possui clareza sobre sua proposta de valor, a IA pode aumentar a <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/produtividade-equipe-de-vendas\">produtividade<\/a> e facilitar a identifica\u00e7\u00e3o de oportunidades comerciais. Por outro lado, quando existe dificuldade para definir o p\u00fablico-alvo, compreender os processos comerciais ou identificar oportunidades reais, a automa\u00e7\u00e3o pode simplesmente ampliar o desperd\u00edcio.<\/p>\n<p>Esse foi o tema central do <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/video\/roda-b2b-ep14-2026-mirar-antes-de-acelerar-como-a-ia-amplifica-a-estrategia-comercial-tNVNikL3wX0\">epis\u00f3dio 14 do Roda B2B, o podcast da Econodata<\/a>, apresentado por Paulo Krieser, CEO da empresa. A conversa reuniu Amauri Gennari, CEO da Gimba, e Andr\u00e9 Scudiere, Diretor de Digital e Estrat\u00e9gia Corporativa da Gallagher, para discutir como utilizar intelig\u00eancia artificial com estrat\u00e9gia, responsabilidade e foco em resultados.<\/p>\n<p>Ao longo do epis\u00f3dio, os convidados apresentaram aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas relacionadas \u00e0 <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/mini-guia-de-prospeccao-e-atendimento-comercial\">prospec\u00e7\u00e3o<\/a> <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/3-etapas-basicas-para-encontrar-seu-nicho-de-vendas-b2b\">B2B<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/inteligencia-de-mercado-e-prospeccao\">intelig\u00eancia de mercado<\/a>, gest\u00e3o de estoque, automa\u00e7\u00e3o de processos, personaliza\u00e7\u00e3o de ofertas e relacionamento com clientes. As experi\u00eancias demonstram que a IA tamb\u00e9m pode transformar as <strong>vendas por canais<\/strong>, desde que sua aplica\u00e7\u00e3o considere as caracter\u00edsticas de cada opera\u00e7\u00e3o comercial.<\/p>\n<p>Mais do que escolher ferramentas, o desafio est\u00e1 em compreender onde utilizar a tecnologia para gerar valor.<\/p>\n<nav class=\"sumario-artigo\" aria-label=\"Sum\u00e1rio do artigo\">\n<h2 id=\"sumario\">Sum\u00e1rio<\/h2>\n<ol>\n<li><a href=\"#estrategia-antes-da-ia\">Por que a estrat\u00e9gia comercial precisa vir antes da intelig\u00eancia artificial<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#vendas-por-canais\">Vendas por canais: como adaptar a IA a diferentes opera\u00e7\u00f5es comerciais<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#gimba-inteligencia-artificial\">Como a Gimba utiliza intelig\u00eancia artificial para melhorar suas vendas<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#gallagher-automacao\">IA na Gallagher: automa\u00e7\u00e3o, produtividade e qualidade<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#inteligencia-de-mercado\">Intelig\u00eancia de mercado: como encontrar os clientes certos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#lookalike-icp\">Lookalike e ICP: como identificar empresas com maior potencial comercial<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ampliar-vendas-carteira\">Como utilizar IA para ampliar vendas na carteira de clientes<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#dados-confiaveis-contexto\">Dados confi\u00e1veis e contexto: os fundamentos de uma estrat\u00e9gia comercial com IA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#supervisao-humana\">Por que a intelig\u00eancia artificial precisa de supervis\u00e3o humana<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#roi-ia-em-vendas\">Como medir o retorno da IA em vendas<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#equipes-comerciais\">O impacto da intelig\u00eancia artificial nas equipes comerciais<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#prospectar-ceos-diretores\">Como prospectar CEOs e diretores com intelig\u00eancia artificial<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#riscos-estrategia-equivocada\">Os riscos de acelerar uma estrat\u00e9gia comercial equivocada<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusao\">Conclus\u00e3o: a IA deve acelerar a estrat\u00e9gia, n\u00e3o substitu\u00ed-la<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#perguntas-frequentes\">Perguntas frequentes<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/nav>\n<section aria-labelledby=\"estrategia-antes-da-ia\">\n<h2 id=\"estrategia-antes-da-ia\">Por que a estrat\u00e9gia comercial precisa vir antes da intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n<p>Implementar intelig\u00eancia artificial tornou-se uma prioridade para muitas empresas. Entretanto, existe uma diferen\u00e7a importante entre utilizar a tecnologia e produzir resultados comerciais com ela.<\/p>\n<p>Uma organiza\u00e7\u00e3o pode automatizar a cria\u00e7\u00e3o de mensagens, desenvolver agentes para pesquisar clientes e acelerar atividades operacionais sem necessariamente melhorar suas vendas. Isso acontece porque a tecnologia atua sobre processos e informa\u00e7\u00f5es que j\u00e1 existem.<\/p>\n<p>Se uma empresa possui uma estrat\u00e9gia comercial pouco direcionada, a intelig\u00eancia artificial pode ampliar esse problema ao permitir que atividades inadequadas sejam executadas em maior escala.<\/p>\n<p>Durante o Roda B2B, Paulo Krieser levantou uma quest\u00e3o fundamental: antes de implementar intelig\u00eancia artificial, as empresas precisam compreender por que desejam utiliz\u00e1-la. A pergunta parece simples, mas muda completamente a perspectiva de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O objetivo n\u00e3o deve ser apenas adotar uma ferramenta. \u00c9 necess\u00e1rio identificar qual problema comercial ser\u00e1 resolvido e quais resultados poder\u00e3o demonstrar que a iniciativa est\u00e1 funcionando.<\/p>\n<p>Uma empresa pode buscar aumentar a produtividade dos vendedores, melhorar a qualidade das propostas, identificar clientes com maior potencial de compra ou ampliar o relacionamento com sua carteira. Cada um desses objetivos exige dados, processos e aplica\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n<p>A experi\u00eancia apresentada pelos convidados demonstra que a intelig\u00eancia artificial funciona melhor quando est\u00e1 vinculada a necessidades concretas do neg\u00f3cio. Esse racioc\u00ednio tamb\u00e9m orienta o <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/go-to-market\">go-to-market de precis\u00e3o<\/a>, que prioriza o mercado e as contas certas antes de ampliar a prospec\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3>A IA amplifica tanto os acertos quanto os erros<\/h3>\n<p>Amauri Gennari destacou que a velocidade proporcionada pela intelig\u00eancia artificial exige aten\u00e7\u00e3o especial \u00e0 qualidade das decis\u00f5es.<\/p>\n<p>Uma campanha de marketing direcionada ao p\u00fablico errado, por exemplo, pode alcan\u00e7ar milhares de empresas sem produzir oportunidades relevantes. Da mesma forma, uma opera\u00e7\u00e3o comercial pode utilizar IA para criar mensagens personalizadas, mas continuar oferecendo produtos que n\u00e3o fazem sentido para o perfil dos destinat\u00e1rios.<\/p>\n<p>Nesse cen\u00e1rio, o problema n\u00e3o \u00e9 a velocidade da execu\u00e7\u00e3o. \u00c9 a falta de precis\u00e3o.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode ajudar a encontrar oportunidades, organizar informa\u00e7\u00f5es e executar atividades, mas a defini\u00e7\u00e3o dos objetivos permanece sob responsabilidade dos profissionais.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u201cA IA n\u00e3o define a estrat\u00e9gia da empresa, a estrat\u00e9gia est\u00e1 com a gente.\u201d<\/p>\n<p><cite>Amauri Gennari, CEO da Gimba, no Roda B2B<\/cite><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Essa reflex\u00e3o resume um dos principais aprendizados do epis\u00f3dio: antes de acelerar, \u00e9 necess\u00e1rio escolher corretamente a dire\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"vendas-por-canais\">\n<h2 id=\"vendas-por-canais\">Vendas por canais: como adaptar a IA a diferentes opera\u00e7\u00f5es comerciais<\/h2>\n<p>Um dos exemplos mais interessantes apresentados no podcast envolve a utiliza\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial em diferentes modelos comerciais.<\/p>\n<p>A experi\u00eancia da Gimba demonstra que <strong>vendas por canais exigem estrat\u00e9gias espec\u00edficas<\/strong>, pois cada opera\u00e7\u00e3o possui caracter\u00edsticas, objetivos e formas de relacionamento com os clientes.<\/p>\n<p>Amauri explicou que a empresa atua em tr\u00eas frentes comerciais. A primeira corresponde \u00e0s vendas consultivas para grandes organiza\u00e7\u00f5es, com solu\u00e7\u00f5es de abastecimento e distribui\u00e7\u00e3o de materiais de uso e consumo. A segunda envolve cota\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os, nas quais as negocia\u00e7\u00f5es apresentam caracter\u00edsticas mais transacionais. A terceira \u00e9 o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, em que a experi\u00eancia de compra, a atra\u00e7\u00e3o de visitantes e a facilidade de encontrar produtos possuem grande relev\u00e2ncia.<\/p>\n<p>Embora todas essas opera\u00e7\u00f5es compartilhem o objetivo de gerar receita, a aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial precisa considerar suas diferen\u00e7as.<\/p>\n<p><strong>Importante:<\/strong> neste caso, \u201ccanais\u201d se refere \u00e0s diferentes frentes comerciais da Gimba, e n\u00e3o especificamente a redes de revendedores ou parceiros indiretos. Para aprofundar esse outro modelo, conhe\u00e7a o artigo da Econodata sobre <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/vendas-por-canais\">vendas por canais e parceiros no B2B<\/a>.<\/p>\n<h3>IA nas vendas consultivas<\/h3>\n<p>Nas vendas consultivas, a intelig\u00eancia artificial pode contribuir para compreender melhor o cliente, analisar suas necessidades e identificar oportunidades relacionadas \u00e0 proposta de valor da empresa.<\/p>\n<p>Na Gimba, esse modelo envolve atender organiza\u00e7\u00f5es com diferentes unidades e necessidades de abastecimento. Por isso, a abordagem comercial n\u00e3o est\u00e1 concentrada apenas na negocia\u00e7\u00e3o de produtos individuais.<\/p>\n<p>O vendedor precisa demonstrar como a solu\u00e7\u00e3o oferecida pode contribuir para a gest\u00e3o, a organiza\u00e7\u00e3o e a distribui\u00e7\u00e3o dos materiais utilizados pelo cliente. A intelig\u00eancia artificial apoia esse processo ao organizar informa\u00e7\u00f5es e produzir sugest\u00f5es relacionadas \u00e0s caracter\u00edsticas de cada empresa.<\/p>\n<h3>IA nas negocia\u00e7\u00f5es por cota\u00e7\u00e3o<\/h3>\n<p>No modelo de cota\u00e7\u00f5es, os clientes buscam informa\u00e7\u00f5es sobre produtos, pre\u00e7os e condi\u00e7\u00f5es de fornecimento. Amauri descreve essa opera\u00e7\u00e3o como uma frente comercial marcada por negocia\u00e7\u00f5es cotidianas.<\/p>\n<p>Nesse contexto, o papel da tecnologia deve ser avaliado considerando as necessidades espec\u00edficas do processo. A experi\u00eancia da Gimba refor\u00e7a que n\u00e3o basta replicar a mesma estrat\u00e9gia de IA utilizada nas vendas consultivas.<\/p>\n<p>Uma opera\u00e7\u00e3o orientada por cota\u00e7\u00f5es possui uma din\u00e2mica diferente de outra baseada em projetos de abastecimento corporativo.<\/p>\n<h3>IA no e-commerce B2B<\/h3>\n<p>No com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, o desafio inclui facilitar a jornada de compra e apresentar ofertas relevantes aos visitantes.<\/p>\n<p>A Gimba utiliza intelig\u00eancia artificial para reduzir o esfor\u00e7o necess\u00e1rio na sele\u00e7\u00e3o de produtos e personalizar experi\u00eancias de navega\u00e7\u00e3o. Esse modelo demonstra como informa\u00e7\u00f5es sobre o perfil dos clientes podem contribuir para uma experi\u00eancia de compra mais contextualizada.<\/p>\n<p>O aprendizado \u00e9 que <strong>uma boa estrat\u00e9gia de vendas por canais precisa respeitar o comportamento de compra de cada p\u00fablico<\/strong>. A IA pode ser aplicada em diferentes etapas, mas sua fun\u00e7\u00e3o depende do que cada opera\u00e7\u00e3o precisa melhorar.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"gimba-inteligencia-artificial\">\n<h2 id=\"gimba-inteligencia-artificial\">Como a Gimba utiliza intelig\u00eancia artificial para melhorar suas vendas<\/h2>\n<p>A Gimba possui uma opera\u00e7\u00e3o comercial de grande dimens\u00e3o. Segundo os n\u00fameros apresentados por Amauri Gennari durante o podcast, a empresa atende mais de 45 mil clientes mensalmente, trabalha com mais de 500 fornecedores, comercializa aproximadamente 20 mil SKUs e conta com mais de 200 vendedores.<\/p>\n<p>Essa estrutura exige capacidade de organiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e coordena\u00e7\u00e3o de processos. A intelig\u00eancia artificial passou a apoiar diferentes atividades da companhia, desde a experi\u00eancia de compra at\u00e9 a gest\u00e3o de estoques e o desenvolvimento de oportunidades comerciais.<\/p>\n<h3>Quota F\u00e1cil: IA para simplificar a experi\u00eancia de compra<\/h3>\n<p>Um dos exemplos apresentados por Amauri foi o Quota F\u00e1cil, uma funcionalidade utilizada no e-commerce da Gimba.<\/p>\n<p>A solu\u00e7\u00e3o permite que clientes enviem listas de produtos em diferentes formatos, como PDF, fotografias e planilhas Excel. A intelig\u00eancia artificial interpreta essas informa\u00e7\u00f5es e monta automaticamente um carrinho de compras com os itens identificados.<\/p>\n<p>Segundo o executivo, a ferramenta apresenta aproximadamente 95% de assertividade.<\/p>\n<p>Antes desse recurso, o cliente ou um operador precisava localizar individualmente os produtos e adicion\u00e1-los ao carrinho. A automa\u00e7\u00e3o contribui para reduzir o tempo necess\u00e1rio para realizar essa atividade.<\/p>\n<p>O caso demonstra como a intelig\u00eancia artificial pode melhorar a efici\u00eancia comercial ao atuar sobre dificuldades concretas da jornada de compra.<\/p>\n<h3>Intelig\u00eancia artificial para reduzir rupturas de estoque<\/h3>\n<p>Outra aplica\u00e7\u00e3o apresentada envolve a gest\u00e3o dos estoques da Gimba. Com aproximadamente 20 mil SKUs, a organiza\u00e7\u00e3o precisa manter n\u00edveis adequados de produtos para atender seus clientes sem comprometer desnecessariamente o capital investido em mercadorias.<\/p>\n<p>A empresa j\u00e1 possu\u00eda processos tradicionais de reposi\u00e7\u00e3o baseados em m\u00e9dias de consumo. Entretanto, a an\u00e1lise da demanda m\u00e9dia nem sempre conseguia identificar os momentos de maior concentra\u00e7\u00e3o de pedidos.<\/p>\n<p>Para melhorar essa avalia\u00e7\u00e3o, a Gimba passou a utilizar intelig\u00eancia artificial sobre um hist\u00f3rico de seis meses de vendas, considerando a movimenta\u00e7\u00e3o di\u00e1ria dos produtos.<\/p>\n<p>A tecnologia ajuda a identificar padr\u00f5es de consumo e momentos em que determinados itens apresentam maior risco de ruptura. Com essas informa\u00e7\u00f5es, a empresa consegue antecipar decis\u00f5es de compra em situa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<\/p>\n<p>O objetivo \u00e9 complementar os processos existentes com uma an\u00e1lise mais detalhada sobre a demanda. A experi\u00eancia demonstra que a IA pode produzir benef\u00edcios comerciais mesmo quando aplicada a \u00e1reas que n\u00e3o est\u00e3o diretamente envolvidas na negocia\u00e7\u00e3o com clientes. Afinal, a disponibilidade de produtos tamb\u00e9m influencia a capacidade de atender pedidos e manter relacionamentos comerciais.<\/p>\n<h3>Personaliza\u00e7\u00e3o do e-commerce conforme o CNAE<\/h3>\n<p>A Gimba tamb\u00e9m utiliza informa\u00e7\u00f5es sobre o segmento econ\u00f4mico dos clientes para personalizar sua experi\u00eancia de compra.<\/p>\n<p>Segundo Amauri, quando um cliente cadastrado acessa o site, a empresa pode identificar seu perfil de atua\u00e7\u00e3o a partir do <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/cnae\">CNAE<\/a>. Com isso, o e-commerce apresenta produtos, ofertas e comunica\u00e7\u00f5es relacionadas ao segmento identificado.<\/p>\n<p>O executivo utilizou como exemplo uma cl\u00ednica, que pode visualizar produtos adequados \u00e0s necessidades de sua opera\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, a Gimba desenvolveu uma experi\u00eancia de navega\u00e7\u00e3o que representa ambientes f\u00edsicos de diferentes neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>O cliente pode explorar espa\u00e7os como salas de atendimento, banheiros e escrit\u00f3rios para encontrar produtos associados \u00e0queles ambientes.<\/p>\n<p>A proposta combina personaliza\u00e7\u00e3o com uma experi\u00eancia de compra mais intuitiva. Essa aplica\u00e7\u00e3o demonstra que intelig\u00eancia de mercado e dados cadastrais podem ajudar a transformar a maneira como empresas apresentam seus produtos.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"gallagher-automacao\">\n<h2 id=\"gallagher-automacao\">IA na Gallagher: automa\u00e7\u00e3o, produtividade e qualidade<\/h2>\n<p>Enquanto a Gimba apresentou aplica\u00e7\u00f5es relacionadas ao com\u00e9rcio e \u00e0 gest\u00e3o de produtos, a Gallagher trouxe experi\u00eancias ligadas \u00e0 presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os e \u00e0 gest\u00e3o de riscos.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 Scudiere explicou que a empresa utiliza intelig\u00eancia artificial em processos internos e atividades que contribuem para melhorar suas entregas aos clientes. Como a Gallagher atua em um mercado que exige responsabilidade sobre recomenda\u00e7\u00f5es e documentos, a supervis\u00e3o humana permanece essencial.<\/p>\n<p>A estrat\u00e9gia apresentada busca combinar automa\u00e7\u00e3o, produtividade e qualidade.<\/p>\n<h3>Cinco agentes de IA para apoiar a elabora\u00e7\u00e3o de RFPs<\/h3>\n<p>Um dos casos envolve a prepara\u00e7\u00e3o de RFPs, documentos utilizados em processos comerciais de solicita\u00e7\u00e3o de propostas.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 relatou que a Gallagher implementou cinco agentes de intelig\u00eancia artificial para apoiar essa atividade. Os agentes ajudam a organizar a constru\u00e7\u00e3o dos documentos, verificar sua ader\u00eancia \u00e0s necessidades dos clientes e consultar informa\u00e7\u00f5es de propostas anteriores.<\/p>\n<p>Isso permite aproveitar conhecimentos j\u00e1 acumulados pela empresa e reduzir o esfor\u00e7o necess\u00e1rio para preparar novas entregas. A aplica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m contribui para verificar se os documentos contemplam adequadamente aquilo que foi solicitado.<\/p>\n<p>Nesse caso, a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o substitui o processo comercial, mas oferece suporte para execut\u00e1-lo com maior efici\u00eancia.<\/p>\n<h3>Automa\u00e7\u00e3o que dobrou a produtividade na confer\u00eancia de ap\u00f3lices<\/h3>\n<p>Outro exemplo apresentado envolve a confer\u00eancia de documentos de seguros.<\/p>\n<p>A Gallagher precisa verificar se as ap\u00f3lices emitidas pelas seguradoras correspondem \u00e0s condi\u00e7\u00f5es solicitadas pelos clientes. Para apoiar essa atividade, a empresa implementou um agente de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>Segundo Andr\u00e9, a produtividade di\u00e1ria relacionada ao n\u00famero de confer\u00eancias realizadas praticamente dobrou ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O resultado mostra como uma tarefa espec\u00edfica pode apresentar ganhos relevantes quando existe clareza sobre seu funcionamento e crit\u00e9rios de verifica\u00e7\u00e3o. Tamb\u00e9m evidencia uma diferen\u00e7a importante entre automatizar um processo e delegar integralmente uma decis\u00e3o.<\/p>\n<p>Na experi\u00eancia descrita, a IA apoia a confer\u00eancia documental, enquanto a responsabilidade sobre a entrega permanece vinculada \u00e0 opera\u00e7\u00e3o da empresa.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"inteligencia-de-mercado\">\n<h2 id=\"inteligencia-de-mercado\">Intelig\u00eancia de mercado: como encontrar os clientes certos<\/h2>\n<p>Uma das maiores dificuldades de uma opera\u00e7\u00e3o comercial \u00e9 identificar quais empresas realmente possuem potencial para se tornar clientes.<\/p>\n<p>Esse desafio foi destacado em uma enquete apresentada durante o podcast. Entre os participantes que responderam \u00e0 pergunta sobre a principal dificuldade de suas empresas, 55% apontaram encontrar os clientes certos. Outros 22% escolheram gerar mais vendas, 15% mencionaram transformar dados em decis\u00f5es e 8% indicaram implementar intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>Os n\u00fameros representam as respostas da audi\u00eancia daquele epis\u00f3dio, sem indica\u00e7\u00e3o da quantidade total de respondentes. Apesar dessa limita\u00e7\u00e3o, a enquete ajudou a refor\u00e7ar uma quest\u00e3o presente em toda a conversa: a tecnologia comercial precisa ser direcionada para oportunidades relevantes.<\/p>\n<h3>Por que conhecer o mercado \u00e9 mais importante do que simplesmente aumentar o volume de contatos?<\/h3>\n<p>Quando uma empresa amplia o volume de prospec\u00e7\u00e3o sem compreender seu p\u00fablico, corre o risco de abordar organiza\u00e7\u00f5es que n\u00e3o possuem ader\u00eancia \u00e0 sua solu\u00e7\u00e3o. Isso pode gerar desperd\u00edcio de tempo comercial, mensagens irrelevantes e dificuldade para converter oportunidades.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode ajudar a analisar informa\u00e7\u00f5es, mas a organiza\u00e7\u00e3o precisa estabelecer quais crit\u00e9rios representam uma oportunidade adequada. Para entender esse processo em maior profundidade, leia o guia da Econodata sobre <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/inteligencia-de-mercado-b2b\">intelig\u00eancia de mercado B2B aplicada \u00e0 prospec\u00e7\u00e3o<\/a>.<\/p>\n<p>Na Gallagher, por exemplo, Andr\u00e9 explicou que a empresa possui uma estrat\u00e9gia de especializa\u00e7\u00e3o por ind\u00fastrias, denominada <em>Specialties<\/em>. Essa estrutura permite contar com profissionais que compreendem caracter\u00edsticas e necessidades de determinados setores.<\/p>\n<p>A IA contribui para pesquisar mercados, identificar particularidades e avaliar quais produtos de seguro possuem maior ader\u00eancia aos clientes de cada segmento.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 ressaltou que nem todas as oportunidades de venda cruzada fazem sentido. Oferecer um produto adicional apenas porque o cliente ainda n\u00e3o o contratou n\u00e3o significa que exista uma necessidade real.<\/p>\n<p>O ponto central \u00e9 compreender se aquela solu\u00e7\u00e3o possui relev\u00e2ncia para o perfil da empresa. Essa avalia\u00e7\u00e3o aproxima a <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/inteligencia-comercial\">intelig\u00eancia comercial<\/a> de uma atua\u00e7\u00e3o consultiva, em que a qualidade da oferta se torna mais importante do que a quantidade de produtos apresentados.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"lookalike-icp\">\n<h2 id=\"lookalike-icp\">Lookalike e ICP: como identificar empresas com maior potencial comercial<\/h2>\n<p>Uma das estrat\u00e9gias discutidas no podcast foi a identifica\u00e7\u00e3o de <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/como-identificar-novos-clientes\">novos clientes<\/a> a partir de caracter\u00edsticas observadas na carteira atual.<\/p>\n<p>Esse processo est\u00e1 relacionado \u00e0 defini\u00e7\u00e3o do <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/perfil-de-cliente-ideal\">Perfil de Cliente Ideal<\/a>, conhecido pela sigla ICP, e \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de modelos de similaridade, chamados de <em>lookalike<\/em>. Na pr\u00e1tica, a proposta consiste em analisar empresas que j\u00e1 apresentam bons resultados comerciais e identificar atributos compartilhados entre elas.<\/p>\n<p>Essas informa\u00e7\u00f5es podem orientar a busca por outras organiza\u00e7\u00f5es com caracter\u00edsticas semelhantes. Saiba mais sobre <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/icp-na-pratica\">como definir o Perfil de Cliente Ideal (ICP) na pr\u00e1tica<\/a>.<\/p>\n<h3>Como a Gimba utiliza o perfil de seus clientes para encontrar oportunidades<\/h3>\n<p>Amauri explicou que a Gimba analisa caracter\u00edsticas relacionadas ao porte, ao segmento e \u00e0 estrutura das empresas que atende. Entre os indicadores utilizados est\u00e3o n\u00famero de funcion\u00e1rios, quantidade de CNPJs e caracter\u00edsticas do consumo de materiais.<\/p>\n<p>Uma organiza\u00e7\u00e3o com muitas unidades operacionais, por exemplo, pode apresentar necessidades relevantes para o modelo de abastecimento e distribui\u00e7\u00e3o oferecido pela Gimba.<\/p>\n<p>A empresa utiliza esses conhecimentos para identificar organiza\u00e7\u00f5es semelhantes \u00e0s de sua carteira. Segundo Amauri, esse trabalho tamb\u00e9m conta com solu\u00e7\u00f5es externas, incluindo uma parceria com a Econodata.<\/p>\n<p>A estrat\u00e9gia permite que a prospec\u00e7\u00e3o seja orientada por informa\u00e7\u00f5es sobre empresas que j\u00e1 possuem ader\u00eancia ao modelo comercial.<\/p>\n<h3>Como aplicar o conceito de lookalike na prospec\u00e7\u00e3o B2B?<\/h3>\n<p>Durante o epis\u00f3dio, Paulo Krieser explicou a l\u00f3gica do lookalike utilizando exemplos de empresas de consultoria.<\/p>\n<p>A ideia \u00e9 identificar caracter\u00edsticas comuns entre os melhores clientes de determinado segmento. Entre os crit\u00e9rios poss\u00edveis est\u00e3o n\u00famero de funcion\u00e1rios, setor de atua\u00e7\u00e3o e outras informa\u00e7\u00f5es empresariais relevantes para a opera\u00e7\u00e3o comercial.<\/p>\n<p>Depois de identificar esses padr\u00f5es, a empresa pode buscar organiza\u00e7\u00f5es que compartilham caracter\u00edsticas semelhantes. Isso ajuda a orientar os vendedores para contas que apresentam maior compatibilidade com a proposta de valor.<\/p>\n<p>Entretanto, encontrar empresas parecidas n\u00e3o significa garantir que todas tenham o mesmo potencial de compra. A an\u00e1lise precisa considerar tamb\u00e9m as necessidades de cada organiza\u00e7\u00e3o e a adequa\u00e7\u00e3o da oferta.<\/p>\n<p>O principal benef\u00edcio est\u00e1 em utilizar o conhecimento sobre clientes existentes para tornar a identifica\u00e7\u00e3o de oportunidades mais direcionada.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"ampliar-vendas-carteira\">\n<h2 id=\"ampliar-vendas-carteira\">Como utilizar IA para ampliar vendas na carteira de clientes<\/h2>\n<p>Conquistar novos clientes \u00e9 uma das prioridades de muitas opera\u00e7\u00f5es comerciais. Entretanto, a experi\u00eancia da Gimba mostra que intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m pode ajudar a identificar oportunidades dentro da pr\u00f3pria carteira.<\/p>\n<p>Amauri explicou que a empresa come\u00e7ou a utilizar IA para comparar clientes semelhantes e avaliar quais produtos ou servi\u00e7os poderiam ser oferecidos adicionalmente. O processo considera caracter\u00edsticas como segmento, porte e estrutura organizacional.<\/p>\n<p>A partir dessas informa\u00e7\u00f5es, a tecnologia ajuda a preparar apresenta\u00e7\u00f5es comerciais com sugest\u00f5es de ofertas.<\/p>\n<h3>A import\u00e2ncia de identificar oportunidades na base existente<\/h3>\n<p>Um cliente que j\u00e1 possui relacionamento com a empresa pode apresentar necessidades que ainda n\u00e3o foram exploradas comercialmente.<\/p>\n<p>Na Gimba, a an\u00e1lise de organiza\u00e7\u00f5es semelhantes permite identificar categorias de produtos que poderiam ser oferecidas a determinados clientes. Isso contribui para que vendedores iniciem novas conversas e apresentem possibilidades de ampliar o relacionamento.<\/p>\n<p>Segundo Amauri, a iniciativa come\u00e7ou a demonstrar resultados em termos de novas oportunidades e amplia\u00e7\u00e3o das linhas de produtos discutidas com clientes recorrentes.<\/p>\n<p>Na ocasi\u00e3o do epis\u00f3dio, o acompanhamento ainda era recente, com aproximadamente duas ou tr\u00eas semanas de avalia\u00e7\u00e3o. Portanto, n\u00e3o foram apresentados n\u00fameros consolidados de crescimento de faturamento atribu\u00edveis especificamente a essa iniciativa.<\/p>\n<p>Ainda assim, o exemplo demonstra uma aplica\u00e7\u00e3o relevante de intelig\u00eancia artificial para a gest\u00e3o comercial. Em vez de direcionar todos os esfor\u00e7os para a aquisi\u00e7\u00e3o de novas empresas, a organiza\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m utiliza informa\u00e7\u00f5es para compreender melhor o potencial de sua carteira atual.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"dados-confiaveis-contexto\">\n<h2 id=\"dados-confiaveis-contexto\">Dados confi\u00e1veis e contexto: os fundamentos de uma estrat\u00e9gia comercial com IA<\/h2>\n<p>A qualidade dos dados foi um dos assuntos mais importantes discutidos durante o epis\u00f3dio.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 Scudiere destacou que informa\u00e7\u00f5es mal estruturadas comprometem os resultados dos processos que utilizam intelig\u00eancia artificial. Isso acontece porque a tecnologia depende das informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis para produzir an\u00e1lises e apoiar decis\u00f5es.<\/p>\n<p>Quando os dados est\u00e3o incompletos, inconsistentes ou desatualizados, a confian\u00e7a nos resultados pode ser prejudicada.<\/p>\n<h3>Por que a qualidade dos dados influencia a prospec\u00e7\u00e3o?<\/h3>\n<p>Em uma opera\u00e7\u00e3o comercial, informa\u00e7\u00f5es empresariais s\u00e3o utilizadas para identificar clientes, compreender segmentos e organizar oportunidades.<\/p>\n<p>Se os crit\u00e9rios de segmenta\u00e7\u00e3o est\u00e3o incorretos, a equipe pode direcionar esfor\u00e7os para empresas que n\u00e3o correspondem ao perfil desejado. Da mesma forma, informa\u00e7\u00f5es inconsistentes sobre clientes existentes podem comprometer an\u00e1lises destinadas a identificar padr\u00f5es de compra.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode acelerar essas atividades, mas n\u00e3o elimina automaticamente os problemas presentes nas bases utilizadas.<\/p>\n<p>Por isso, a organiza\u00e7\u00e3o precisa garantir que suas informa\u00e7\u00f5es sejam adequadas para os objetivos comerciais definidos. Para aprofundar o tema, confira o conte\u00fado sobre <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/ia-corporativa\">dados ruins, decis\u00f5es ruins e o desafio da IA corporativa<\/a>.<\/p>\n<h3>A import\u00e2ncia de oferecer contexto para a intelig\u00eancia artificial<\/h3>\n<p>Al\u00e9m da qualidade dos dados, Andr\u00e9 ressaltou que a intelig\u00eancia artificial precisa receber contexto suficiente para executar tarefas adequadamente.<\/p>\n<p>Solicita\u00e7\u00f5es gen\u00e9ricas podem produzir respostas pouco aderentes \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio. Quanto mais clara for a defini\u00e7\u00e3o do problema, dos objetivos e das informa\u00e7\u00f5es relevantes, melhores s\u00e3o as condi\u00e7\u00f5es para obter resultados \u00fateis.<\/p>\n<p>O executivo tamb\u00e9m recomenda dividir atividades complexas em etapas menores. Em vez de solicitar que uma ferramenta execute diversas tarefas simultaneamente, a organiza\u00e7\u00e3o pode estruturar processos e utilizar agentes espec\u00edficos para determinadas etapas.<\/p>\n<p>Essa abordagem permite acompanhar os resultados com maior controle.<\/p>\n<h3>Por que uma fonte da verdade \u00e9 fundamental?<\/h3>\n<p>Outro problema discutido envolve a exist\u00eancia de diferentes vers\u00f5es da mesma informa\u00e7\u00e3o dentro das organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Paulo Krieser apresentou a experi\u00eancia da Econodata, que desenvolveu uma solu\u00e7\u00e3o interna denominada Econodata Brain. A iniciativa re\u00fane informa\u00e7\u00f5es de diferentes sistemas em um ambiente centralizado, permitindo que profissionais utilizem o conhecimento acumulado pela organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Amauri explicou que a Gimba tamb\u00e9m est\u00e1 trabalhando para concentrar suas bases de dados e padronizar informa\u00e7\u00f5es. O executivo demonstrou como diferentes perguntas feitas \u00e0 intelig\u00eancia artificial podem produzir interpreta\u00e7\u00f5es distintas sobre os mesmos registros.<\/p>\n<p>Por isso, al\u00e9m de centralizar dados, as empresas precisam estabelecer crit\u00e9rios comuns de an\u00e1lise. A defini\u00e7\u00e3o de uma fonte confi\u00e1vel para indicadores e informa\u00e7\u00f5es comerciais contribui para que diferentes equipes trabalhem com refer\u00eancias consistentes.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"supervisao-humana\">\n<h2 id=\"supervisao-humana\">Por que a intelig\u00eancia artificial precisa de supervis\u00e3o humana?<\/h2>\n<p>Um dos riscos discutidos no podcast \u00e9 a tend\u00eancia de aceitar automaticamente informa\u00e7\u00f5es produzidas por ferramentas de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>Amauri destacou que respostas bem apresentadas podem parecer convincentes mesmo quando cont\u00eam interpreta\u00e7\u00f5es inadequadas.<\/p>\n<p>Durante uma experi\u00eancia interna, ele utilizou dados de um grupo de clientes para solicitar apresenta\u00e7\u00f5es com perspectivas diferentes. Primeiro, pediu uma an\u00e1lise concentrada em resultados positivos e boas pr\u00e1ticas. Depois, utilizando os mesmos dados, solicitou uma apresenta\u00e7\u00e3o sobre problemas e situa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\n<p>As duas respostas produziram narrativas bastante diferentes. O exemplo demonstra que a maneira como uma pergunta \u00e9 formulada pode influenciar a interpreta\u00e7\u00e3o apresentada pela ferramenta.<\/p>\n<h3>O senso cr\u00edtico continua sendo indispens\u00e1vel<\/h3>\n<p>Para Amauri, profissionais precisam questionar os resultados produzidos pela IA e confront\u00e1-los com seu conhecimento sobre o neg\u00f3cio.<\/p>\n<p>Uma recomenda\u00e7\u00e3o automatizada n\u00e3o deve ser aceita apenas porque foi apresentada rapidamente ou possui uma estrutura aparentemente convincente.<\/p>\n<p>\u00c9 necess\u00e1rio verificar as informa\u00e7\u00f5es, compreender os crit\u00e9rios utilizados e avaliar se a conclus\u00e3o faz sentido. Na Gallagher, essa preocupa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m aparece na decis\u00e3o de manter supervis\u00e3o humana sobre atividades que podem influenciar recomenda\u00e7\u00f5es aos clientes.<\/p>\n<p>O uso respons\u00e1vel da tecnologia exige compreender seus limites. A IA pode ampliar a capacidade de an\u00e1lise e execu\u00e7\u00e3o, mas n\u00e3o elimina a responsabilidade das pessoas sobre decis\u00f5es empresariais.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"roi-ia-em-vendas\">\n<h2 id=\"roi-ia-em-vendas\">Como medir o retorno da IA em vendas?<\/h2>\n<p>Um dos desafios apresentados por Paulo Krieser \u00e9 transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros.<\/p>\n<p>Muitas organiza\u00e7\u00f5es conseguem demonstrar que a intelig\u00eancia artificial reduz o tempo necess\u00e1rio para executar determinadas atividades. Entretanto, isso n\u00e3o significa necessariamente que houve aumento proporcional de receita ou margem.<\/p>\n<p>Para compreender o retorno, \u00e9 necess\u00e1rio relacionar a tecnologia aos objetivos definidos antes de sua implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3>Produtividade n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico indicador<\/h3>\n<p>Andr\u00e9 explicou que o retorno da IA pode ser avaliado por diferentes m\u00e9tricas. Uma delas \u00e9 a produtividade, medida pela quantidade de atividades realizadas em determinado per\u00edodo.<\/p>\n<p>O caso da Gallagher, em que a confer\u00eancia di\u00e1ria de ap\u00f3lices praticamente dobrou, demonstra esse tipo de resultado.<\/p>\n<p>Outra possibilidade apresentada \u00e9 acompanhar a receita por FTE, indicador que relaciona o faturamento \u00e0 for\u00e7a de trabalho. Quando a receita aumenta sem crescimento proporcional da equipe, pode existir um sinal de melhoria de produtividade.<\/p>\n<p>Entretanto, esse indicador n\u00e3o demonstra isoladamente que a intelig\u00eancia artificial foi respons\u00e1vel pelo crescimento. Tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio considerar os custos envolvidos na implementa\u00e7\u00e3o e opera\u00e7\u00e3o das ferramentas.<\/p>\n<h3>IA aplicada diretamente \u00e0s oportunidades comerciais<\/h3>\n<p>A experi\u00eancia da Gimba demonstra uma abordagem voltada para a gera\u00e7\u00e3o de oportunidades comerciais.<\/p>\n<p>Ao utilizar intelig\u00eancia artificial para identificar produtos adicionais que podem ser oferecidos a clientes existentes, a empresa direciona sua aplica\u00e7\u00e3o para atividades relacionadas \u00e0 amplia\u00e7\u00e3o da receita.<\/p>\n<p>Essa estrat\u00e9gia conecta o uso da tecnologia a objetivos de neg\u00f3cio mais pr\u00f3ximos do resultado financeiro. Mesmo assim, \u00e9 importante diferenciar oportunidades identificadas, vendas realizadas e crescimento efetivo de faturamento.<\/p>\n<p>O epis\u00f3dio apresentou resultados iniciais promissores, mas n\u00e3o divulgou uma mensura\u00e7\u00e3o financeira consolidada dessas iniciativas. O principal aprendizado \u00e9 estabelecer indicadores compat\u00edveis com cada aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"equipes-comerciais\">\n<h2 id=\"equipes-comerciais\">O impacto da intelig\u00eancia artificial nas equipes comerciais<\/h2>\n<p>A transforma\u00e7\u00e3o provocada pela intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m envolve a maneira como as empresas organizam suas equipes.<\/p>\n<p>Durante o podcast, os convidados discutiram a possibilidade de crescimento da produtividade e as consequ\u00eancias da automa\u00e7\u00e3o para diferentes fun\u00e7\u00f5es profissionais.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 demonstrou preocupa\u00e7\u00e3o com profissionais em in\u00edcio de carreira. Segundo ele, algumas atividades tradicionalmente executadas por estagi\u00e1rios e profissionais juniores podem passar a receber maior apoio de agentes de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>Isso pode aumentar as exig\u00eancias de conhecimento t\u00e9cnico e capacidade anal\u00edtica para quem est\u00e1 come\u00e7ando no mercado de trabalho.<\/p>\n<h3>Capacitar profissionais para trabalhar com IA<\/h3>\n<p>Amauri apresentou a estrat\u00e9gia adotada pela Gimba para desenvolver compet\u00eancias relacionadas \u00e0 intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>A empresa iniciou um programa com aproximadamente 20 gestores de diferentes \u00e1reas. Cada profissional recebeu uma miss\u00e3o para explorar aplica\u00e7\u00f5es da tecnologia em atividades relacionadas ao neg\u00f3cio.<\/p>\n<p>Posteriormente, os participantes passaram a compartilhar experi\u00eancias e apresentar o que conseguiram desenvolver.<\/p>\n<p>A iniciativa busca transformar a utiliza\u00e7\u00e3o da IA em aprendizado organizacional. Em vez de concentrar a discuss\u00e3o apenas na substitui\u00e7\u00e3o de tarefas, a empresa procura capacitar profissionais que j\u00e1 conhecem seus processos e sua cultura.<\/p>\n<p>A experi\u00eancia demonstra que desenvolver compet\u00eancias internas tamb\u00e9m faz parte de uma estrat\u00e9gia de ado\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"prospectar-ceos-diretores\">\n<h2 id=\"prospectar-ceos-diretores\">Como prospectar CEOs e diretores com intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n<p>Uma das perguntas apresentadas pela audi\u00eancia envolveu a dificuldade de estabelecer contato com CEOs e diretores de empresas.<\/p>\n<p>O desafio \u00e9 especialmente relevante em <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/vendas-b2b-guia\">vendas B2B<\/a>, nas quais diferentes profissionais participam dos processos de avalia\u00e7\u00e3o e contrata\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 explicou que uma abordagem comercial precisa demonstrar conhecimento sobre a realidade do executivo. Para isso, \u00e9 necess\u00e1rio compreender a empresa, o setor econ\u00f4mico, os desafios enfrentados e a ader\u00eancia da solu\u00e7\u00e3o oferecida.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode apoiar a pesquisa e a organiza\u00e7\u00e3o dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<h3>Personalizar a abordagem de acordo com o decisor<\/h3>\n<p>Amauri destacou que a comunica\u00e7\u00e3o deve considerar as responsabilidades de cada profissional. Um comprador pode avaliar determinada proposta com crit\u00e9rios diferentes daqueles utilizados por um diretor financeiro. Por isso, o argumento comercial precisa ser adaptado.<\/p>\n<p>Nas vendas consultivas da Gimba, por exemplo, a proposta para grandes organiza\u00e7\u00f5es envolve solu\u00e7\u00f5es de abastecimento, gest\u00e3o e log\u00edstica. A abordagem precisa comunicar esse valor, em vez de se concentrar apenas nas caracter\u00edsticas de produtos individuais.<\/p>\n<p>O mesmo racioc\u00ednio pode ser aplicado a diferentes opera\u00e7\u00f5es B2B. A comunica\u00e7\u00e3o se torna mais relevante quando demonstra conhecimento sobre os problemas que o potencial cliente precisa resolver.<\/p>\n<h3>Como usar IA para preparar uma abordagem comercial?<\/h3>\n<p>Paulo apresentou uma aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial na opera\u00e7\u00e3o da Econodata.<\/p>\n<p>A empresa utiliza informa\u00e7\u00f5es de diferentes sistemas, incluindo <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/crm-vendas-b2b\">CRM<\/a>, automa\u00e7\u00e3o de marketing e outras fontes internas, para reunir dados relevantes sobre clientes. Essas informa\u00e7\u00f5es contribuem para preparar um dossi\u00ea que pode ser consultado pelo vendedor antes do contato.<\/p>\n<p>Com maior conhecimento sobre a empresa, o profissional possui melhores condi\u00e7\u00f5es para elaborar uma mensagem adequada ao contexto do potencial cliente.<\/p>\n<p>Entretanto, a tecnologia n\u00e3o elimina a necessidade de definir uma proposta de valor. O vendedor precisa compreender qual problema pretende resolver e por que sua solu\u00e7\u00e3o pode ser relevante.<\/p>\n<h3>Mensagens curtas e personalizadas<\/h3>\n<p>Outro ponto destacado durante a conversa foi a import\u00e2ncia da objetividade. Paulo recomendou que mensagens comerciais iniciais, especialmente no WhatsApp, sejam curtas e direcionadas a uma necessidade espec\u00edfica. A sugest\u00e3o apresentada foi construir abordagens de aproximadamente tr\u00eas linhas.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 relatou que recebe muitas mensagens comerciais gen\u00e9ricas pelo LinkedIn. Segundo ele, frequentemente essas abordagens n\u00e3o demonstram conhecimento sobre a empresa ou sobre a viabilidade de contrata\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o oferecida.<\/p>\n<p>O problema n\u00e3o est\u00e1 apenas na extens\u00e3o do texto, mas na aus\u00eancia de contexto. Uma mensagem comercial precisa mostrar rapidamente por que aquele contato faz sentido.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode ajudar a personalizar comunica\u00e7\u00f5es em escala, mas a relev\u00e2ncia depende da qualidade das informa\u00e7\u00f5es utilizadas e da escolha correta do p\u00fablico. Confira tamb\u00e9m aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas no guia <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/chatgpt-em-vendas-b2b\">como usar o ChatGPT em vendas B2B<\/a>.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"riscos-estrategia-equivocada\">\n<h2 id=\"riscos-estrategia-equivocada\">Os riscos de acelerar uma estrat\u00e9gia comercial equivocada<\/h2>\n<p>Embora o epis\u00f3dio apresente diversas oportunidades de utiliza\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial, os convidados tamb\u00e9m destacaram a necessidade de cautela.<\/p>\n<p>Andr\u00e9 alertou para os riscos de implementar solu\u00e7\u00f5es apenas porque existe press\u00e3o para acompanhar as tend\u00eancias tecnol\u00f3gicas. Uma empresa pode investir em ferramentas sem compreender adequadamente o problema que pretende resolver.<\/p>\n<p>Isso dificulta a avalia\u00e7\u00e3o dos resultados e pode gerar custos sem benef\u00edcios proporcionais.<\/p>\n<h3>O risco da depend\u00eancia tecnol\u00f3gica<\/h3>\n<p>Uma das preocupa\u00e7\u00f5es apresentadas por Andr\u00e9 envolve a continuidade operacional.<\/p>\n<p>Quando uma organiza\u00e7\u00e3o automatiza integralmente determinada atividade, precisa considerar o que acontecer\u00e1 caso a ferramenta utilizada fique indispon\u00edvel. A aus\u00eancia de alternativas pode comprometer processos importantes.<\/p>\n<p>Por isso, a implementa\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m exige avalia\u00e7\u00e3o de depend\u00eancias e responsabilidades. A decis\u00e3o sobre o n\u00edvel adequado de automa\u00e7\u00e3o precisa considerar os riscos associados ao processo.<\/p>\n<h3>O equil\u00edbrio entre inova\u00e7\u00e3o e cautela<\/h3>\n<p>Amauri observou que empresas possuem diferentes ritmos de ado\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. Algumas preferem experimentar solu\u00e7\u00f5es rapidamente, assumindo o risco de enfrentar problemas ainda pouco conhecidos. Outras optam por observar experi\u00eancias anteriores e implementar tecnologias de forma mais gradual.<\/p>\n<p>Na vis\u00e3o do executivo, ambas as abordagens envolvem vantagens e riscos. Avan\u00e7ar rapidamente pode gerar oportunidades competitivas, mas tamb\u00e9m exige maior capacidade de lidar com incertezas.<\/p>\n<p>Por outro lado, esperar excessivamente pode dificultar a adapta\u00e7\u00e3o \u00e0s mudan\u00e7as do mercado. O desafio est\u00e1 em encontrar um equil\u00edbrio entre inova\u00e7\u00e3o, seguran\u00e7a e resultados.<\/p>\n<\/section>\n<section aria-labelledby=\"conclusao\">\n<h2 id=\"conclusao\">Conclus\u00e3o: a IA deve acelerar a estrat\u00e9gia, n\u00e3o substitu\u00ed-la<\/h2>\n<p>A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 ampliando as possibilidades de automa\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e personaliza\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es comerciais. Entretanto, as experi\u00eancias apresentadas no Roda B2B demonstram que a tecnologia n\u00e3o elimina a necessidade de compreender o mercado e tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n<p>Na Gimba, a IA \u00e9 utilizada para melhorar a experi\u00eancia de compra, apoiar a gest\u00e3o de estoques, personalizar ofertas e identificar oportunidades comerciais. Na Gallagher, os exemplos envolvem a prepara\u00e7\u00e3o de propostas, confer\u00eancia documental e utiliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es para aumentar a qualidade das entregas.<\/p>\n<p>Apesar das diferen\u00e7as entre os neg\u00f3cios, existe um ponto comum: as aplica\u00e7\u00f5es foram relacionadas a atividades e necessidades concretas.<\/p>\n<p>O mesmo princ\u00edpio pode orientar empresas que desejam melhorar suas estrat\u00e9gias de <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/a-importancia-da-prospeccao-b2b\">prospec\u00e7\u00e3o B2B<\/a>. Identificar o perfil de cliente ideal, compreender as caracter\u00edsticas dos segmentos e utilizar dados confi\u00e1veis s\u00e3o etapas fundamentais para direcionar o trabalho comercial.<\/p>\n<p>Nas opera\u00e7\u00f5es de <strong>vendas por canais<\/strong>, essa aten\u00e7\u00e3o se torna ainda mais importante, pois diferentes modelos de relacionamento com clientes exigem abordagens espec\u00edficas.<\/p>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode contribuir para executar essas estrat\u00e9gias com maior velocidade. Entretanto, cabe \u00e0s empresas definir quais oportunidades merecem prioridade, quais processos devem ser automatizados e quais indicadores demonstram resultados reais.<\/p>\n<p>A principal mensagem do epis\u00f3dio \u00e9 clara: antes de acelerar com intelig\u00eancia artificial, \u00e9 preciso saber exatamente onde se deseja chegar.<\/p>\n<p><strong>A tecnologia pode aumentar a velocidade da opera\u00e7\u00e3o comercial. Mas \u00e9 a estrat\u00e9gia que determina se essa velocidade est\u00e1 levando a empresa na dire\u00e7\u00e3o correta.<\/strong><\/p>\n<\/section>\n<section class=\"faq-artigo\" aria-labelledby=\"perguntas-frequentes\">\n<h2 id=\"perguntas-frequentes\">Perguntas frequentes sobre intelig\u00eancia artificial e estrat\u00e9gia comercial<\/h2>\n<h3 id=\"faq-vendas-por-canais\">1. Como a intelig\u00eancia artificial pode melhorar as vendas por canais?<\/h3>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode contribuir para melhorar as vendas por canais ao apoiar atividades relacionadas \u00e0 an\u00e1lise de clientes, personaliza\u00e7\u00e3o de ofertas e automa\u00e7\u00e3o de processos. No epis\u00f3dio do Roda B2B, a Gimba apresentou aplica\u00e7\u00f5es diferentes para seu com\u00e9rcio eletr\u00f4nico e suas vendas consultivas. A principal recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 considerar as caracter\u00edsticas de cada opera\u00e7\u00e3o antes de implementar a tecnologia, evitando aplicar a mesma estrat\u00e9gia indistintamente em todos os canais.<\/p>\n<h3 id=\"faq-estrategia-antes-ia\">2. Por que \u00e9 importante definir uma estrat\u00e9gia comercial antes de implementar IA?<\/h3>\n<p>Porque a intelig\u00eancia artificial amplia a capacidade de executar tarefas, mas n\u00e3o garante que essas atividades estejam direcionadas aos objetivos corretos. Sem uma estrat\u00e9gia definida, a empresa pode automatizar processos inadequados, abordar clientes com pouca ader\u00eancia ou investir em aplica\u00e7\u00f5es que n\u00e3o produzem resultados relevantes. O epis\u00f3dio refor\u00e7a que os objetivos comerciais devem orientar a escolha das ferramentas e das automa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<h3 id=\"faq-potencial-de-compra\">3. Como utilizar intelig\u00eancia artificial para encontrar empresas com maior potencial de compra?<\/h3>\n<p>Uma das possibilidades \u00e9 analisar caracter\u00edsticas dos melhores clientes existentes e procurar organiza\u00e7\u00f5es semelhantes no mercado. A Gimba utiliza informa\u00e7\u00f5es relacionadas ao segmento, porte, estrutura e quantidade de unidades para identificar empresas com potencial comercial. Essa abordagem, associada aos conceitos de ICP e lookalike, ajuda a direcionar a prospec\u00e7\u00e3o para organiza\u00e7\u00f5es que compartilham caracter\u00edsticas com clientes j\u00e1 atendidos.<\/p>\n<h3 id=\"faq-roi-ia\">4. Como medir o retorno da intelig\u00eancia artificial em vendas B2B?<\/h3>\n<p>O retorno pode ser acompanhado por indicadores relacionados ao objetivo de cada aplica\u00e7\u00e3o. Entre as m\u00e9tricas discutidas no epis\u00f3dio est\u00e3o produtividade operacional, receita por funcion\u00e1rio e identifica\u00e7\u00e3o de novas oportunidades comerciais. A Gallagher relatou que um agente de IA praticamente dobrou a produtividade di\u00e1ria na confer\u00eancia de ap\u00f3lices, enquanto a Gimba apresentou aplica\u00e7\u00f5es voltadas \u00e0 amplia\u00e7\u00e3o de oportunidades em clientes existentes. Para avaliar o retorno financeiro, tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio considerar os custos de implementa\u00e7\u00e3o e opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3 id=\"faq-ceos-diretores\">5. Como a IA pode ajudar vendedores a abordar CEOs e diretores?<\/h3>\n<p>A intelig\u00eancia artificial pode apoiar a pesquisa sobre empresas, segmentos econ\u00f4micos e desafios enfrentados por executivos. Essas informa\u00e7\u00f5es ajudam os vendedores a preparar abordagens mais contextualizadas e propostas de valor compat\u00edveis com as necessidades dos <a href=\"https:\/\/www.econodata.com.br\/blog\/decisores\">decisores<\/a>. Durante o podcast, os participantes recomendaram evitar mensagens gen\u00e9ricas e utilizar comunica\u00e7\u00f5es curtas, objetivas e relacionadas a problemas espec\u00edficos do potencial cliente.<\/p>\n<h3 id=\"faq-riscos-ia\">6. Quais s\u00e3o os principais riscos de utilizar IA sem uma estrat\u00e9gia comercial definida?<\/h3>\n<p>Os principais riscos discutidos no epis\u00f3dio incluem utiliza\u00e7\u00e3o de dados inadequados, automa\u00e7\u00e3o de processos ineficientes, gera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es incorretas, depend\u00eancia tecnol\u00f3gica e investimentos sem retorno mensur\u00e1vel. Os convidados tamb\u00e9m destacaram a import\u00e2ncia da supervis\u00e3o humana, da qualidade dos dados e da defini\u00e7\u00e3o de uma fonte confi\u00e1vel de informa\u00e7\u00f5es. A recomenda\u00e7\u00e3o central \u00e9 utilizar intelig\u00eancia artificial com objetivos claros, avalia\u00e7\u00e3o de riscos e acompanhamento dos resultados.<\/p>\n<\/section>\n<\/article>\n<p><!-- \/wp:post-content --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 transformando a maneira como empresas prospectam clientes, organizam informa\u00e7\u00f5es e executam suas estrat\u00e9gias comerciais. Entretanto, a velocidade proporcionada pela tecnologia traz uma quest\u00e3o que muitas organiza\u00e7\u00f5es ainda precisam responder: de que adianta vender mais r\u00e1pido se a empresa est\u00e1 mirando nos clientes errados? 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