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A era do B2A já começou e as empresas ainda estão falando com o público errado

Publicado

em

*Victor Paiva

Durante anos, o marketing B2B operou sob uma lógica relativamente previsível: marcas falando com pessoas, disputando atenção, construindo autoridade e, no melhor dos cenários, gerando demanda. Mas essa dinâmica acaba de mudar e de forma silenciosa.

A ascensão dos agentes de inteligência artificial inaugurou uma nova camada nas relações de mercado: a era do B2A, ou Business to Agent. Não se trata apenas de automação ou ganho de eficiência operacional. Estamos falando de sistemas que passam a intermediar decisões, filtrar informações, recomendar fornecedores e, em muitos casos, decidir antes mesmo que um humano entre em cena.

Isso muda tudo.

Se antes o desafio era ser relevante para quem decide, agora é preciso ser compreendido, interpretado e priorizado por quem recomenda: os algoritmos. E isso exige uma revisão profunda das estratégias de marketing e vendas, especialmente no universo B2B, onde o ciclo de decisão é mais complexo.

Hoje, agentes de IA já participam ativamente da jornada de compra. Eles resumem pesquisas, comparam soluções, analisam reputação digital e indicam caminhos com base em critérios objetivos. Nesse cenário, não basta mais ter um bom discurso. É preciso ter uma presença digital estruturada, consistente e, acima de tudo, legível para máquinas.

Isso começa por algo básico, mas negligenciado por muitas empresas: organização de dados. Sites confusos, conteúdos genéricos, informações desatualizadas, além da falta de clareza, dificultam não só a experiência humana, mas também a interpretação por sistemas de IA. Se o algoritmo não entende o que você faz ou não encontra evidências confiáveis, você simplesmente deixa de existir na nova lógica de recomendação.

Outro ponto crítico é a autoridade digital. Durante muito tempo, a autoridade foi associada à percepção humana: branding, reputação, presença em eventos. Agora, ela passa também por sinais objetivos: consistência de conteúdo, menções qualificadas, avaliações, tempo de resposta e coerência de informações em diferentes canais. Agentes de IA não “acreditam” em marcas, eles validam dados e apresentam fatos.

Isso impacta diretamente a geração de demanda. O funil tradicional, baseado em atração, nutrição e conversão, começa a ser redesenhado. Parte desse processo passa a ser mediado por sistemas que chegam ao lead já com uma pré-análise feita. Isso encurta ciclos, aumenta a exigência sobre a clareza da oferta e reduz o espaço para abordagens superficiais e exige transformar o relacionamento comercial.

Esse movimento já começa a se refletir no mercado de trabalho. Análises recentes da Organização Internacional do Trabalho (OIT) indicam que a inteligência artificial não necessariamente substitui funções, mas reconfigura tarefas dentro das ocupações, ampliando o nível de exposição à tecnologia em diferentes setores. O impacto, portanto, não está apenas na eliminação de postos, mas na transformação do trabalho como um todo, exigindo novas competências e acelerando a necessidade de adaptação por parte de empresas e profissionais.

No Brasil, essa transformação tende a ser ainda mais desafiadora. Embora o país apareça entre os líderes globais em automação e adoção de IA, muitas empresas ainda convivem com sistemas legados, processos fragmentados e baixa maturidade digital. Na prática, isso revela um paradoxo: o Brasil avança rápido na adoção de IA, mas ainda lento na capacidade de transformar tecnologia em valor de negócio. Esse descompasso tende a se tornar um dos principais fatores de diferenciação competitiva nos próximos anos.

O resultado pode ser uma nova divisão de mercado. De um lado, empresas e profissionais que enxergam a inteligência artificial como estratégia de negócio e investem em governança, integração, capacitação e geração de valor. Do outro, organizações que seguem tratando IA apenas como ferramenta pontual, sem revisar processos, cultura ou modelo operacional.

Alguns setores B2B tendem a sair na frente nessa corrida. Tecnologia, serviços financeiros, saúde e indústrias com alto nível de digitalização já possuem uma base mais estruturada para incorporar agentes de IA em suas operações. Mas a oportunidade não está restrita a esses segmentos, ela está disponível para qualquer empresa disposta a reorganizar sua forma de comunicar, vender e se posicionar.

A grande mudança, no fim das contas, é de perspectiva.

Não estamos mais apenas competindo por atenção. Estamos competindo por interpretação.

E, na era do B2A, vence quem consegue ser compreendido primeiro pelas máquinas, depois pelas pessoas.

*Victor Paiva – Fundador da HIP, agência especializada em storytelling e marketing B2B.

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Gamificação baseada em ciência: o que realmente transforma comportamentos?

Publicado

em

*Nara Iachan

É normal associar a gamificação a pontos, medalhas, rankings e recompensas mas, embora esses elementos façam parte da estratégia, eles estão longe de explicar por que alguns programas transformam comportamentos enquanto outros são abandonados de forma rápida. A diferença está na ciência.

A gamificação eficaz foi construída a partir de décadas de estudos sobre comportamento humano, motivação e formação de hábitos. Em vez de simplesmente gamificar um processo, ela utiliza princípios da psicologia e economia comportamental e da neurociência para incentivar ações específicas de forma consistente e sustentável.

Durante muito tempo, acreditava-se que as pessoas tomavam decisões de forma essencialmente racional. Mas, as ciências comportamentais mostraram que nossas escolhas são influenciadas por fatores como contexto, percepção de progresso, reconhecimento, feedback e recompensa.

Isso significa que pequenas mudanças na forma como uma jornada é estruturada podem aumentar significativamente o engajamento. É exatamente nesse ponto que a ciência da gamificação deixa de ser uma coleção de elementos visuais e passa a funcionar como um mecanismo de mudança de comportamento.

O que realmente faz uma gamificação funcionar?

Alguns princípios aparecem de forma consistente nas pesquisas sobre comportamento humano, por exemplo, as pessoas aprendem mais rapidamente quando conseguem perceber as consequências de suas ações. Receber uma confirmação logo após concluir uma atividade aumenta a sensação de progresso e reforça o comportamento desejado.

Ver claramente o quanto já foi conquistado também é um índice que aumenta a motivação para continuar. Barras de progresso, níveis e missões sequenciais não existem apenas para tornar a experiência mais bonita; elas reduzem a sensação de esforço e tornam o objetivo mais tangível.

Objetivos específicos são outro fator que geram maior comprometimento do que instruções genéricas. Quando o usuário sabe exatamente qual é o próximo passo, a probabilidade de execução aumenta.

É bom lembrar que nem toda recompensa precisa ser financeira. Reconhecimento, status, acesso a benefícios exclusivos ou simplesmente a sensação de conquista podem ser tão poderosos quanto incentivos monetários, dependendo do contexto.

Além disso, pessoas tendem a se engajar mais quando sentem que têm controle sobre sua jornada. Permitir diferentes caminhos para atingir um objetivo aumenta o senso de pertencimento e reduz a percepção de obrigação.

O erro mais comum

Talvez o maior equívoco seja acreditar que gamificação significa distribuir pontos para qualquer atividade. No entanto, sem um objetivo comportamental claro, os pontos rapidamente perdem significado. O usuário participa enquanto existe novidade, mas o interesse desaparece assim que o estímulo inicial termina.

O mesmo acontece com rankings mal planejados. Embora possam incentivar os melhores desempenhos, também podem desmotivar quem percebe que dificilmente alcançará as primeiras posições. Quando a experiência é construída apenas sobre competição, grande parte dos participantes acaba desistindo.

Outro aspecto frequentemente negligenciado é o papel dos dados. Hoje, os programas são desenhados para compreender comportamentos e cada interação gera informações que permitem identificar padrões, personalizar desafios, adaptar comunicações e tornar a jornada cada vez mais relevante para cada participante.

Essa capacidade de personalização explica por que a gamificação tem se tornado uma ferramenta estratégica para empresas que buscam aumentar retenção, frequência de compra, produtividade e engajamento.

As empresas que obtêm os melhores resultados entendem que gamificar é reduzir atritos, incentivar comportamentos desejados e fortalecer relacionamentos ao longo do tempo. Quando baseada em princípios científicos e apoiada por dados, essa prática deixa de ser apenas uma experiência divertida e passa a gerar resultados concretos para o negócio.

E a pergunta que fica é: quais comportamentos a gamificação consegue transformar? Quando o comportamento muda de forma consistente, os resultados aparecem como consequência.

*Nara Iachan – (Forbes Under 30) é cofundadora e CMO da Lovalme, startup de soluções de fidelização.

 

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O dado mais valioso da sua marca está na relação que ela já tem com o cliente

Publicado

em

*Jonathan Pereira

Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.

O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.

O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.

Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.

Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.

E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.

A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí.  Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.

Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.

O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.

A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.

*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club

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