Encurtar o ciclo de vendas, dedicando tempo somente aos leads ideais. Essa é uma das grandes vantagens de de fazer uma boa estratégia baseada em Big Data e IA em campanhas para o público B2B.
Com esse tipo de tecnologia, é possível integrar com maior precisão as estratégias de marketing e vendas, pois se consegue compreensão total das necessidades e preferências dos clientes. E mais: com o lead scoring preditivo permitido por análises preditivas avançadas, pode-se avaliar melhor as variáveis entre propensão e capacidade de compra.
O que isso quer dizer? Estratégias baseadas em Big Data e IA otimizam o ciclo de vendas ao:
- Traçar um perfil completo de cada lead que interage com a empresa;
- Pré-qualificar os leads de forma preditiva e automatizada (lead scoring preditivo);
- Saber em que etapa os leads de interesse se encontram (timing) na jornada de compra;
- Clusterizar, ativar e retroalimentar campanhas automaticamente, com inteligência e precisão.
Dessa forma, apenas leads “quentes” são enviados ao time de vendas, que pode realizar uma abordagem personalizada e focada na conversão. Vamos entender melhor esse processo.
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Como as estratégias baseadas em Big Data e IA otimizam a ativação do público B2B
O primeiro passo é o aprimoramento das oportunidades que chegam à empresa por meio de diferentes canais digitais – redes sociais, chats, navegação no site e aplicativo.
Ao captar as informações do lead, as soluções de Big Data Analytics da Neoway podem cruzá-las com mais dados internos e externos (de fontes públicas atualizadas e confiáveis), sejam eles captados de forma online ou offline.
Em poucos minutos, esse enorme volume de dados é analisado para determinar em profundidade o perfil do visitante, sabendo se ele é um alvo ideal para a empresa. Com essa análise preditiva, é possível avaliar logo de início se há capacidade de compra, se há aderência com os produtos/serviços oferecidos e conhecer seu estágio na jornada.
Só depois de entender se tal perfil tem “fit” com a empresa é que se dá início às ações de ativação, automatizando workflows e réguas de relacionamento. Com as soluções da Neoway, isso pode ser feito em campanhas de ofertas, recomendação de produtos, nutrição por conteúdos, entre outros, e em diferentes canais (email, SMS, push notification, overlay, Ads).
Tudo é 100% clusterizado e customizado: por meio de IA e machine learning, as campanhas são geradas e retroalimentadas (clonando perfis produtivos, por exemplo) de forma automática, realizando um retargeting inteligente. Essa é uma forma inclusive de negativar listas, evitando que leads “desinteressantes” sejam ativados repetidamente em campanhas pagas, consumindo desnecessariamente os recursos de marketing.
As campanhas só atingem quem a empresa quer – e no momento mais adequado – aumentando a taxa de conversão. Além disso, os diferentes insights gerados pela análise de dados possibilitam determinar, com precisão, em que momento o lead deve ser encaminhado e abordado pelo time de vendas.
Resumindo: a empresa gasta menos para converter leads em clientes, orientando e refinando cada etapa do funil com análises e ações eficientes.
Exemplo de aplicação de estratégias baseadas em Big Data e IA
Ao falar do potencial do Big Data e da IA em estratégias para público B2B, podemos exemplificar seu uso em uma empresa que vende “cartões-refeição” para empresas.
Observe o seguinte cenário: em 10 dias, a empresa recebe 350 mil visitas em seu site. O caminho “normal”, nesse caso, seria já ativar campanhas de retargeting via Google e Facebook Ads.
Nenhum problema até aqui, certo? Em partes. Isso porque, tanto o Google quanto o Facebook fazem uma segmentação sem saber com precisão se aqueles visitantes têm um real potencial em se tornarem clientes. Assim, acabam dirigindo a campanha para um grande números de leads “errados”.
Como as estratégias baseadas em Big Data e IA podem ajudar neste processo? Por analisar o perfil de cada lead, associando-o a uma série de informações extras para enriquecer a oportunidade e criar variáveis de segmentação mais interessantes para a empresa.
Algumas destas variáveis podem ser a renda estimada, a profissão e o nível de empregabilidade, e a geolocalização do lead, somadas às outros dados de mercado como empresas que estão em fase de expansão na região, restaurantes que ainda não aceitam a solução, dados de abertura de um novo restaurante ou de uma cadeia de restaurantes, entre outros.
Com isso, em vez de 350 mil retargets, são feitos investimentos precisos, apenas em campanhas para os leads com boa capacidade de conversão em cliente, como os que tenham um cargo de gestão em uma empresa da região que não possui a solução ou então trabalhe em um restaurante novo, por exemplo.
Para o público B2B, podemos exemplificar seu uso em uma empresa que vende “cartões-refeição” para empresas. Observe este cenário: em 10 dias, a empresa recebe 350 mil visitas em seu site. O caminho “normal”, nesse caso, seria já ativar campanhas de retargeting via Google e Facebook Ads.
O que o Big Data Analytics e a IA fazem? Analisam o perfil de cada lead, associando-o a uma série de informações extras para enriquecer a oportunidade e criar variáveis de segmentação mais interessantes para a empresa.
Algumas destas variáveis podem ser a renda estimada, a profissão e o nível de empregabilidade, e a geolocalização do lead, somadas a outros dados de mercado como empresas que estão em fase de expansão na região, restaurantes que ainda não aceitam a solução, dados de abertura de um novo restaurante ou de uma cadeia de restaurantes, entre outros.
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