A adoção de inteligência artificial (IA) no marketing B2B frequentemente começa com discussões sobre ferramentas e automação, mas especialistas apontam que essa abordagem pode estar invertida. Em vez de se perguntar quais plataformas testar, é crucial identificar onde as estratégias de go-to-market (GTM) estão falhando em gerar valor. Dados da McKinsey revelam que, embora quase 90% das empresas utilizem IA em pelo menos uma função, apenas 6% estão entre as de alta performance, com impacto significativo no lucro antes de juros e impostos (EBIT).
Para os diretores de marketing de empresas B2B, essa estatística altera a perspectiva sobre a aplicação da IA. O verdadeiro valor reside em seu potencial para otimizar GTM e aumentar a receita. A IA pode acelerar campanhas, criar conteúdos variados, automatizar briefings e minimizar retrabalho. Entretanto, os benefícios em termos de economia de tempo só se tornam relevantes quando se refletem em métricas como pipeline, conversão e retenção de clientes.
Problemas específicos podem surgir em diferentes etapas do processo de vendas, como a qualificação precoce de leads ou a comunicação ineficaz entre marketing e equipes de vendas. Em contas enterprise, desafios frequentemente incluem a lentidão na progressão entre etapas, baixa conversão em segmentos estratégicos e sinais de churn que aparecem antes da renovação.
Cada situação demanda uma aplicação distinta da IA. Por exemplo, na qualificação de leads, a IA pode melhorar a priorização comercial. Para ciclos de vendas longos, pode oferecer insights sobre obstáculos e a influência dos membros do comitê de compras. Na retenção, a identificação precoce de riscos é essencial para evitar perdas.
Métricas de sucesso devem mudar; enquanto horas economizadas indicam produtividade, fatores como receita impactada, custo de aquisição de clientes (CAC) e duração do ciclo de vendas são mais relevantes para medir o retorno sobre o investimento.
Entretanto, é importante considerar que essa lógica pode não se aplicar a empresas que ainda não possuem dados adequados, um sistema de CRM confiável ou uma definição clara do perfil ideal de cliente. Nessas situações, a IA deve ser inicialmente utilizada para aprimorar a organização dos dados.
Quando o foco é o investimento em GTM, a abordagem deve ser diferente. A McKinsey sugere que resultados positivos em IA estão associados a uma reestruturação dos fluxos de trabalho e ao monitoramento de indicadores de retorno, em vez de apenas inserir novas tecnologias em processos já existentes.
A simples aquisição de uma licença de software não resolve questões como a definição de leads qualificados ou a falta de alinhamento nas reuniões de previsão entre marketing, vendas e atendimento ao cliente. A relevância da IA no marketing B2B se destaca quando ela melhora a tomada de decisões comerciais, ajudando a identificar quais contas priorizar e onde os ciclos de vendas são mais lentos.
Antes de solicitar um orçamento, é essencial que o diretor de marketing mapeie as áreas onde o GTM perde valor, escolha casos de uso baseados nesses gargalos e mensure o impacto da IA em aspectos reconhecidos por CEOs e diretores comerciais como crescimento.
Fonte: www.estadao.com.br