De que forma sua empresa tem utilizado IA na geração de leads?

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Principais aprendizados deste artigo:

Se o seu negócio ainda não usa nenhum mecanismo de IA para captar clientes em potencial, saiba que você pode estar, aos poucos, sendo engolido pela sua concorrência.

Em um mercado cada vez mais conectado e tecnologicamente avançado, a geração de leads tem se consolidado como uma das principais metas das empresas que buscam crescimento e sucesso. 

Afinal, esta é a base para o impulsionamento das vendas, para a construção de relacionamento e, consequentemente, para o crescimento da receita.

Nesse contexto, a inteligência artificial surge como uma poderosa aliada, transformando a forma como capturamos e nutrimos leads. 

Com a combinação imbatível de machine learning, big data, algoritmos e análise de dados em larga escala, a IA abre portas para um universo de possibilidades, otimizando processos e proporcionando resultados surpreendentes para a geração de leads. 

As organizações que já utilizam IA na geração de leads estão colhendo os frutos de processos eficientes e automatizados. Nós temos dados que comprovam isso!

Então, para manter-se competitivo, é crucial considerar o investimento em tecnologia na captação de clientes como uma das prioridades da sua empresa.

Para te ajudar a entender de quais maneiras você pode fazer isso, separamos 6 formas de utilizar IA na geração de leads e elevar sua receita.

Continue a leitura para conferir!

Por que investir em inteligência artificial na captação de clientes?

Você já deve estar familiarizado com o conceito de inteligência artificial, até porque esse tem sido um dos assuntos mais quentes de 2023, não é mesmo?

A IA na geração de leads envolve um conjunto de tecnologias que são apresentadas junto a este conceito, como machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural e análise preditiva, por exemplo.

Com essas ferramentas integradas, a inteligência artificial pode analisar uma grande quantidade de dados, identificar padrões de comportamento e pontuar tendências futuras de conversão e geração de receita. 

E não há como negar: a IA na geração de leads pode oferecer resultados significativamente maiores do que os métodos atuais de marketing, já que o segundo está mais vulnerável a erros e é limitado ao esforço humano. Esta é uma realidade.

Empresas que implementam IA apresentam taxas de tráfego 54% maiores, e índices de engajamento e conversão maiores que 58%.

Ou seja, trata-se de uma forma mais eficaz, mais econômica e menos demorada de gerar leads para seu negócio.

Como utilizar a IA na geração de leads?

A inteligência artificial é capaz de realizar a parte mais desafiadora da geração de leads, que é interpretar uma grande quantidade de dados para fornecer ofertas mais oportunas, e estar disponível sempre que o cliente precisar.

Nesse sentido, as possibilidades de implementação de IA na geração de leads vão desde a disponibilidade ininterrupta para qualificar leads, até a análise de dados em tempo real para obter insights que promovam melhorias nas estratégias de captação.  

Entenda em quais etapas utilizar IA na geração de leads.

Nutrição de leads

Não é porque seus leads fizeram um download de um conteúdo rico da sua empresa, que isso significa que estão realmente preparados para uma compra. 

Se isso fosse verdade, não precisaríamos investir tanto em marketing digital, principalmente em nutrição de leads.

Esta é uma etapa crucial da jornada do cliente, e sem ela, seus esforços de pré-vendas podem ser desperdiçados em vão, já que os SDRs e pré-vendedores tendem a abordar leads despreparados e desqualificados.

Em contrapartida, é evidente que conduzir uma estratégia de nutrição de leads exige muito do seu time de marketing, e é nesse ponto que a IA na geração de leads pode transformar seus resultados.

A inteligência artificial permite que os processos de segmentação, personalização e entrega de conteúdo relevante sejam automatizados com o uso de algoritmos avançados. 

Tais algoritmos podem:

  • analisar dados comportamentais;
  • mapear as preferências dos clientes.
  • registrar o histórico de interações dos leads automaticamente;
  • fornecer insights sobre necessidades e interesses.

Cruzando esses elementos, a IA oferece conteúdos direcionados para listas precisamente segmentadas de leads de forma escalável. 

O resultado? Maiores taxas de engajamento e conversão, e um time de pré-vendas mais produtivo.

Conheça as etapas de gestão de leads, para além dos processos de nutrição:

Construção da base de dados de clientes

Em vendas e marketing, a base de dados do cliente é um recurso valioso e primordial para o desenvolvimento de qualquer tipo de estratégia, desde a definição do processo comercial até a escolha da copy perfeita para as campanhas de marketing digital.

Sendo assim, quanto mais dados de clientes você tiver, mais embasadas serão suas estratégias, e maior será o seu conhecimento sobre o seu público.

No entanto, coletar e analisar informações de diferentes fontes exige a integração de diversas ferramentas, e também depende das atividades dos vendedores, que devem registrar as interações com os clientes em sistemas de CRM para não perder nenhum dado importante.

Os chatbots treinados por inteligência artificial podem conversar com inúmeros leads e centralizar históricos com novas informações coletadas e armazenadas automaticamente.

Isso acontece em larga escala, e os históricos de cada lead são alimentados constantemente, sem a necessidade de esforço humano.

Saiba mais sobre a importância do histórico do cliente em: Histórico do cliente: uma base de conhecimento lucrativa!

Testes A/B

O teste A/B é uma ferramenta indispensável para as estratégias de geração de leads. 

Por meio dos testes de divisão, é possível identificar os elementos de uma campanha de captação que apresentam os melhores resultados.

Geralmente, os testes A/B são utilizados para avaliar duas versões diferentes de:

  • títulos;
  • elementos visuais;
  • preço;
  • CTA;
  • copy.

A IA na geração de leads também corresponde aos testes A/B, sendo esta uma forma de selecionar automaticamente as variantes a serem testadas considerando as preferências do público-alvo.

Além disso, a IA pode analisar os resultados do teste A/B em tempo real. Assim, ajustes podem ser implementados rapidamente, visando melhorar os resultados da geração de leads.

Em alguns casos, a inteligência artificial é capaz de fazer recomendações automatizadas e indicar quais variáveis alterar, e como alterá-las. 

Com isso, todo o esforço da equipe de marketing é otimizado, e suas decisões podem ser tomadas com mais velocidade e mais segurança, visto que a IA utilizará machine learning e algoritmos para fazer a leitura dos testes.

Segmentação de leads

Uma campanha de geração de leads de alto desempenho apresenta o direcionamento certeiro da comunicação. 

Em termos simples, isso significa que as campanhas são personalizadas e enviadas para diferentes grupos de público-alvo, separados de forma precisa e objetiva. 

Essa segmentação dita o tom de voz e a proposta de valor das campanhas, dois atributos cruciais para gerar conexão e incentivar a conversão de leads.

Contudo, segmentar clientes e criar listas de e-mail personalizadas pode tomar um tempo considerável das equipes de marketing e vendas. 

Com inteligência artificial, além de obter listas segmentadas automaticamente, é possível cruzar dados e encontrar segmentações menos óbvias, que podem passar despercebidas pelos profissionais de marketing, mesmo os mais experientes e capacitados.

Isso se dá graças à análise de dados em larga escala. Assim como falamos no início do artigo, essa é uma dor que a inteligência humana não é capaz de resolver.

E o melhor: a inteligência artificial está em constante aprendizado.

Isso significa que, à medida que sua base de dados cresce e os histórico de clientes é alimentado, a IA interpreta e aprende com essas informações, refinando cada vez mais sua segmentação.

Hiperpersonalização

Segundo a McKinsey, 71% dos consumidores esperam ter experiências personalizadas. 

A hiperpersonalização, por sua vez, é o nível mais alto de personalização que um cliente pode perceber durante uma interação, sendo este um ponto vital para vantagem competitiva.

E aqui está a questão principal: só é possível atingir a hiperpersonalização através da inteligência artificial.

Como você deve imaginar, isso se deve à capacidade da IA na coleta e análise de dados complexos, em grande escala. O resultado disso é a identificação de padrões e preferências que proporcionam alta personalização nas interações com os clientes.

Exemplo de sucesso: Spotify Wrapped

Um excelente exemplo de sucesso de hiperpersonalização é a campanha Spotify Wrapped, do streaming de áudio Spotify.

O Spotify Wrapped é uma campanha que acontece próximo do final de cada ano, e tem como objetivo apresentar uma retrospectiva detalhada sobre tudo o que cada usuário ouviu ao longo do período. 

As retrospectivas são completamente personalizadas, e além de apresentar os artistas mais ouvidos pelos usuário, o Spotify também oferece o recurso “Sua Personalidade Sonora”, lançado na versão de 2022, onde os usuários são atribuídos a um grupo de personalidade com base no seu histórico de reprodução, de um modo divertido e único.

Em 2020, ano de lançamento do Spotify Wrapped, a plataforma registrou o aumento de downloads em aplicativos móveis em 21% na primeira semana da campanha.

A repercussão foi tanta que o streaming conseguiu elevar o número de usuários presentes na plataforma no mundo inteiro.

Percebe a importância da hiperpersonalização para a geração de leads, através da IA? Ela é essencial não somente para o engajamento de leads, mas também para a atração de novos.

Fonte: Spotify

Qualificação e pontuação de leads

A qualificação é uma etapa da geração de leads indispensável para localizar os leads mais promissores e preparados para entrar em contato com o time de vendas.

Esta é uma ação que maximiza a produtividade da equipe e economiza tempo e recursos destinados a essa estratégia, uma vez que podem se dedicar aos leads mais maduros, enquanto os leads de menor potencial ainda estão dentro de um processo de nutrição. 

A pontuação de leads também entra nessa equação, pois é por meio do sistema de priorização que os leads serão qualificados e direcionados (ou não) para os times de vendas.

Utilizar IA nesse processo significa obter um algoritmo de aprendizado de máquina que rastreia e avalia os dados dos clientes toda vez que interagirem com a empresa.

Assim, o lead scoring baseado em IA prevê a probabilidade de conversão em vendas, e quais clientes serão mais lucrativos.

Na prática, as equipes podem analisar as pontuações, e desse modo, podem realizar a abordagem certa, no momento certo, elevando as chances de conversão.  

Utilize IA na sua operação de vendas hoje mesmo, com o Agendor!

Neste artigo, você conheceu as principais formas de utilizar IA na geração de leads.

E se você acha que implementar inteligência artificial na sua operação é complexo ou exige um alto valor de investimento, você está enganado.

No Agendor, por exemplo, estamos desenvolvendo uma integração com VOIP e liberando gradualmente para os clientes. Essa integração permite que nossos usuários liguem para seus clientes em apenas um clique.

E para facilitar o registro das chamadas, será utilizado o ChatGPT integrado ao telefone virtual.

Essa combinação permite que o Agendor registre uma transcrição de todas as chamadas, contendo um resumo inteligente das conversas com os clientes!

Veja, na prática, como funciona: 

Pronto para ter mais inteligência na sua operação?

Experimente o Agendor agora mesmo, e transforme sua maneira de fechar negócios!

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