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Como o ABM transforma o jogo das vendas B2B

*Jacinto Miotto Neto
O Account-Based Marketing (ABM) surge como uma metodologia poderosa, principalmente para empresas B2B que buscam atrair clientes de médio e grande portes. Ao contrário do marketing tradicional, que se fundamenta na atração de leads para depois identificar quais são as empresas relevantes, o ABM inverte essa lógica: inicia-se com a escolha das empresas que se deseja atingir, seguida de ações de marketing e vendas direcionadas.
Empresas de Saas e produtos industriais que possuem médias e grandes empresas como clientes alvo, têm adotado cada vez mais o ABM devido à eficiência desta metodologia e também ao aumento dos custos de geração de leads por meio das mídias digitais.
A implementação do ABM pode ser estruturada em cinco etapas. Inicialmente, é necessário elaborar uma lista de empresas-alvo, selecionadas com base no Perfil do Cliente Ideal (ICP). Para fazer um piloto para se testar a metodologia essa lista pode variar de 50 a 300 empresas, dependendo do escopo e das ambições do negócio. Recursos como bases de dados são fundamentais para compor essa lista criteriosamente. Existem hoje empresas que fornecem acesso a bases de dados com todos os CNPJs existentes, incluindo filtros como código CNAE, número de funcionários, faturamento etc.
O próximo passo é a identificação dos indivíduos-chave dentro de cada empresa, abrangendo usuários, influenciadores, decisores e compradores. Ferramentas como o LinkedIn são valiosas para esse mapeamento, garantindo que as ações subsequentes sejam direcionadas corretamente.
Campanhas de marketing altamente personalizadas são então desenvolvidas para cada conta e cada indivíduo identificado. A personalização é viável graças à tecnologia moderna, que permite ajustes precisos nas plataformas digitais para que o conteúdo ressoe de maneira única com cada receptor. É fundamental ter campanhas planejadas e com cadência, já que pesquisas mostram que antes de uma compra as pessoas têm no mínimo sete interações com a marca.
Outro aspecto relevante é a integração efetiva entre as equipes de Marketing e Vendas. O ABM exige que ambos os times trabalhem de maneira coordenada e coesa, pois essa sinergia potencializa o impacto e a eficácia de todo o processo. Preferencialmente deve-se criar uma reunião de acompanhamento semanal envolvendo as pessoas de marketing e vendas participantes no processo de ABM.
Por fim, a mensuração dos resultados é essencial. É importante avaliar o sucesso das campanhas e ajustar as estratégias conforme necessário, buscando sempre a melhoria contínua e o aprimoramento das abordagens. Para tanto deve-se medir as taxas de conversão de cada parte do processo e juntamente entre marketing e vendas detalhar planos de melhorias destas taxas.
O ABM, portanto, não é apenas uma metodologia passageira, mas uma abordagem estratégica que pode transformar significativamente a maneira como uma empresa realiza negócios, personalizando e direcionando suas vendas de forma mais eficaz. Esta é uma forma de garantir que a mensagem da empresa alcance os decisores e influenciadores mais importantes dentro das organizações-alvo, maximizando assim as oportunidades de vendas e fortalecendo a posição no mercado.
*Jacinto Miotto Neto – Sócio da Auddas com mais de 20 anos de experiência em posições C-Level
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Com a IA, o funil de compra está com os dias contados — e o checkout agêntico é só o começo

*Vanessa Martins
E se, de uma hora pra outra, sua marca deixasse de ser encontrada? Não por falta de tráfego ou campanhas ruins — mas porque simplesmente não é relevante para os algoritmos generativos.
É isso que o avanço dos agentes de IA está começando a provocar: uma nova dinâmica, onde a disputa não é mais por cliques, e sim por relevância algorítmica. A jornada de compra está sendo reescrita — e quem não entender isso agora, corre o risco de desaparecer do radar do consumidor.
O checkout agêntico é a compra feita por meio de assistentes de IA — sem precisar acessar sites, apps ou marketplaces. A inteligência artificial conduz todo o processo: da busca à seleção, da comparação ao pagamento. Tudo integrado à jornada do consumidor direto no ambiente de busca.
O CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou recentemente que os agentes de IA irão além de facilitar tarefas cotidianas, permitindo que os usuários concentrem seu tempo no que realmente importa. Dentro desse contexto, o app do Gemini (a IA da big tech) terá uma ferramenta chamada Agent Mode, que permitirá à IA percorrer aplicativos para encontrar e entregar resultados — sem que o usuário precise abrir nenhuma aba.
E não para por aí: o Projeto Mariner, também do Google, amplia a atuação dos agentes ao permitir buscas na aba de compras da plataforma, com recursos como monitoramento de preços, notificações e carrinho automático no Google Play. Ou seja, tudo acontece sem que o consumidor precise acessar o site da loja.
Outras big techs já estão no mesmo caminho. Em maio, a Mastercard anunciou o lançamento global do seu programa de pagamentos agênticos, o Mastercard Agent Pay, integrado à IA para oferecer uma experiência mais inteligente e personalizada. Na mesma linha, a Visa lançou o Visa Intelligent Commerce, voltado à capacitação de agentes de IA para proporcionar experiências de compra seguras e personalizadas — em escala.
Nos Estados Unidos, a Perplexity AI firmou uma parceria com o PayPal para tornar realidade uma nova fase do comércio agêntico. Com isso, a IA consegue responder aos pedidos dos consumidores diretamente nos resultados de busca e concluir a venda — novamente, sem que o consumidor precise acessar um site.
Por fim, o ChatGPT deixou de ser apenas um assistente para se tornar um influenciador real de decisões de consumo. De conselhos pessoais a comparações de marcas e preços, a IA já interfere diretamente nas escolhas dos consumidores — com base no que encontra, entende e considera confiável.
Em fevereiro de 2023, o ChatGPT chegou a 100 milhões de usuários e se tornou a tecnologia com mais rápida adesão da história. A aplicação registra hoje 800 milhões de usuários ativos semanais. Somente em março deste ano, foram contabilizadas 4,5 bilhões de visitas. Por conta do sucesso da plataforma, a criadora do ChatGPT, a OpenAI, bateu US$ 10 bilhões em receita anual, o dobro do que faturava um ano atrás, com projeção de atingir US$ 125 bilhões em apenas quatro anos.
Os números e cifras traduzem o hype em torno da plataforma, e dá para testar na prática. Pergunte ao ChatGPT quais são as melhores marcas para um consumo específico. Eu testei com cabelos cacheados e várias marcas que compro de forma recorrente não apareceram nos resultados de pesquisa.
É por isso que precisamos olhar para essa mudança. Para o shopper, muda tudo: perde a força o velho funil de tráfego (clique – conversão). A briga deixa de ser pelo tráfego, se tornando uma disputa por intenção, dados e relevância no algoritmo. Se sua marca não produz conteúdo estruturado em linguagem natural, não alimenta os modelos com contextos sobre seus produtos ou não participa de marketplaces integrados às IAs generativas, ela não será encontrada.
Esse novo cenário impulsionou o surgimento de um novo conceito: o GEO — Generative Engine Optimization. Diferente do SEO tradicional, que organiza conteúdo para ranqueamento nos motores de busca, o GEO exige estruturação de dados e conteúdos que sejam compreensíveis e acionáveis pelas IAs generativas. Hoje se paga para aparecer. Amanhã, o desafio será ser indicado — com ou sem anúncio.
E diante desse novo cenário, a pergunta é: quais dados realmente alimentam as decisões da IA?
Enquanto o mercado ainda se apega ao comportamento de navegação, é preciso buscar empresas capazes de entregar o dado mais valioso de todos: a conversão real. Atualmente dá para saber em qual loja virtual o cliente entrou e de fato comprou, com perfil demográfico, financeiro e comportamental, dados que podem ser utilizados para otimizar campanhas e viabilizar oportunidades de expansão: novos públicos, novos SKUs, novas categorias.
Frameworks alimentados por inteligência artificial cruzam dados de comportamento de compra real com inteligência de mercado, entregando uma visão estratégica sobre o que realmente move as vendas. É preciso unir shopper insights (quem comprou, como e onde) com market insights (movimento de categorias, canais e regiões), para oferecer direcionamento mais assertivo para decisões comerciais e de marketing.
Com essa análise, é possível identificar oportunidades como: clientes que já gastam muito no segmento onde sua marca atua; clientes com alto potencial de crescimento, por demonstrarem padrões de consumo mais elevados no mercado, mas ainda tímidos na sua loja e clientes premium, com maior poder aquisitivo, que podem ser trabalhados com ofertas mais relevantes, categorias específicas e tickets mais altos.
A pergunta não é mais como gerar tráfego. A grande questão, daqui para a frente, será: como sua marca vai ser escolhida sem nem ser clicada?
*Vanessa Martins – Head de marketing da Neotrust
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O atendimento publicitário na era da IA: humano? Ou, substituível?

*Ranieri Trecha
Se você trabalha em agências de publicidade, provavelmente já ouviu (ou até pensou) que a Inteligência Artificial veio para acabar com algumas funções, inclusive a do atendimento publicitário. Mas, será que vai mesmo?
A verdade é que a IA está acelerando o fim de um certo tipo de atendimento: aquele que opera no automático. Que repassa briefings sem questionar. Que entra em calls só pra cumprir tabela. Esse, com certeza, a IA já faz até melhor e mais rápido.
Segundo a McKinsey (fonte), 30% das tarefas de um executivo de contas podem ser automatizadas com ferramentas de IA generativa. Isso inclui agendamento de reuniões, resumos de pauta, atas, organização de cronogramas, extração de dados. E a lista só cresce.
Mas, isso não é o fim. É só o começo de um novo capítulo.
A pergunta que realmente importa não é: “será que a IA vai nos substituir?”
Mas, sim: “qual é o valor humano que nenhuma IA vai conseguir replicar?”
Num cenário em que tudo pode ser automatizado, o que diferencia um bom atendimento não é o domínio da ferramenta, mas a sensibilidade para interpretar o que ela ainda não capta; o que fica subjetivo. O não dito do cliente. A tensão no olhar da criação. A entrelinha no e-mail escrito com informações pouco claras.
O atendimento que a IA não irá substituir é aquele que lê o contexto antes de apertar o botão de enviar. Age com empatia e interpreta dados e pessoas de forma natural e relacional.
Mais do que saber usar a IA, o atendimento precisa saber quando ela está entregando ruído em vez de solução. Quando ela precisa ser afinada. Quando ela pode ajudar a abrir caminhos, mas não tomar decisões. É aqui que o fator humano vira ativo estratégico.
Estudos da Accenture e da Wunderman Thompson (fonte) apontam que equipes que integram IA ao fluxo de trabalho aumentam a produtividade em até 40%. Isso é fantástico pensando na quantidade de processos operacionais que existem hoje nas agências. Mas esse ganho só se sustenta quando há liderança humana guiando as entregas, sendo estratégico nas decisões e presente no cliente.
Em outras palavras: não basta usar a IA para acelerar tarefas. É preciso ter alguém que garanta que aquilo tudo faz sentido. Que segure a régua da qualidade. Que olhe pro cliente como gente, e não como mais uma conta no portfólio.
A IA vai continuar evoluindo. Vai gerar títulos incríveis, ideias surpreendentes, cronogramas impecáveis. Mas ela não vai te dizer se aquela ideia toca o coração do cliente. Nem vai entender por que uma campanha caiu mal nas redes. Ou, por que a marca precisa dar um passo atrás antes de tentar viralizar de novo.
A IA não é o fim da função de atendimento. É só o fim do atendimento que parou no tempo. Quem só repassa briefing, será substituído.Quem constrói relações, cria pontes, media crises, lidera conversas e sabe traduzir o caos em clareza, vai continuar sendo essencial.
No fim das contas, o que vai diferenciar o atendimento não é saber usar a IA.
É saber quando deixar ela de lado… e assumir o protagonismo que só um ser humano pode ter.
* Ranieri Trecha – Diretor de estratégia e negócios da Mootag