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Planejando a Inteligência Artificial em Marketing

“As empresas devem adotar decisões mais automatizadas sempre que possível. É aqui que se encontram os maiores retornos do marketing de IA.”

Mais um post sobre Inteligência Artificial (IA) aplicada aos negócios, desta vez com foco em Marketing, fornecendo um framework que facilita o entendimento do planejamento aos gestores de marketing e outros interessados em IA.

Os diretores de marketing estão adotando cada vez mais a Inteligência Artificial:

  • Uma análise de 2018 da McKinsey de mais de 400 casos de uso avançados mostrou que o marketing era o domínio em que a IA contribuiria com o maior valor.
  • Uma pesquisa de agosto de 2019 da American Marketing Association revelou que a implementação de IA havia aumentado 27% no ano e meio anterior.
  • E uma pesquisa global da Deloitte em 2020 com os primeiros a adotar a IA mostrou que três dos cinco principais objetivos da IA eram orientados para o mercado: aprimorar produtos e serviços existentes, criar novos produtos e serviços e aprimorar os relacionamentos com os clientes.

Muitas empresas agora usam IA para lidar com tarefas restritas, como:

  • publicação de anúncios digitais (também conhecido como “compra programática”);
  • auxiliar em tarefas amplas, como aumentar a precisão das previsões (pense nas previsões de vendas); e
  • aumentar os esforços humanos em tarefas estruturadas, como atendimento ao cliente.

As empresas também empregam IA em todas as fases da jornada do cliente

Quando os clientes em potencial estão na fase de “consideração” e pesquisando um produto, a IA direcionará os anúncios para eles e pode ajudar a orientá-los na pesquisa.

Vê-se isso acontecer no varejista online de móveis Wayfair, que usa IA para determinar quais clientes têm maior probabilidade de ser persuadidos e, com base em seus históricos de navegação, escolhe produtos para mostrá-los.

E bots habilitados para IA de empresas como a Vee24 podem ajudar os profissionais de marketing a entender as necessidades dos clientes, aumentar seu envolvimento em uma pesquisa, empurrá-los na direção desejada, como uma página da web específica e, se necessário, conectá-los a um humano agente de vendas por chat, telefone, vídeo ou mesmo “co-navegação” – permitindo que um agente ajude o cliente a navegar em uma tela compartilhada.

A IA pode agilizar o processo de vendas usando dados extremamente detalhados sobre os indivíduos, incluindo dados de geolocalização em tempo real, para criar ofertas de produtos ou serviços altamente personalizadas. Mais tarde na jornada, a IA auxilia no upsell e na venda cruzada e pode reduzir a probabilidade de os clientes abandonarem seus carrinhos de compras digitais. Por exemplo, depois que um cliente preenche um carrinho, os bots de IA podem fornecer um depoimento motivador para ajudar a fechar a venda, como “Excelente compra! James de Vermont comprou o mesmo colchão”. Essas iniciativas podem aumentar as taxas de conversão cinco vezes ou mais.

Após a venda, os agentes de serviço habilitados para IA de empresas como Amelia (anteriormente IPsoft) e Interactions estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana para fazer a triagem das solicitações dos clientes – e são capazes de lidar com volumes flutuantes de solicitações de serviço melhores do que os agentes humanos. Eles podem lidar com questões simples sobre, digamos, tempo de entrega ou agendamento de uma consulta e podem escalar questões mais complexas para um agente humano.

Em alguns casos, a IA auxilia os representantes humanos analisando o tom dos clientes e sugerindo respostas com diferenciais, orientando os agentes sobre a melhor forma de satisfazer as necessidades dos clientes ou sugerindo a intervenção de um supervisor.

O Framework

A IA de marketing pode ser categorizada de acordo com duas dimensões: nível de inteligência e se é autônomo ou parte de uma plataforma mais ampla. Algumas tecnologias, como chatbots ou motores de recomendação, podem cair em qualquer uma das categorias; é como eles são implementados em um aplicativo específico que determina sua classificação.

Vamos examinar os dois tipos de inteligência primeiro

Automação de tarefas. Esses aplicativos executam tarefas repetitivas e estruturadas que requerem níveis relativamente baixos de inteligência.

Eles são projetados para seguir um conjunto de regras ou executar uma determinada sequência de operações com base em uma determinada entrada, mas eles não podem lidar com problemas complexos, como solicitações de clientes diferenciadas. Um exemplo seria um sistema que envia automaticamente um e-mail de boas-vindas a cada novo cliente. Chatbots mais simples, como aqueles disponíveis através do Facebook Messenger e outros provedores de mídia social, também se enquadram esta categoria. Eles podem fornecer alguma ajuda aos clientes durante as interações básicas, levando os clientes a uma determinada árvore de decisão, mas eles não conseguem discernir a intenção dos clientes, oferecer respostas personalizadas ou aprender com as interações ao longo do tempo.

Aprendizado de máquina. Esses algoritmos são treinados usando grandes quantidades de dados para fazer previsões e decisões relativamente complexas, gerando modelos. Esses modelos podem reconhecer imagens, decifrar textos, segmentar clientes e antecipar como os clientes responderão a várias iniciativas, como promoções. O aprendizado de máquina já impulsiona a compra programática em publicidade online, mecanismos de recomendação de e-commerce e modelos de propensão de vendas em sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Ele e sua variante mais sofisticada, aprendizado profundo, são as tecnologias mais avançadas em IA e estão rapidamente se tornando ferramentas poderosas de marketing. Dito isso, é importante esclarecer que os aplicativos de aprendizado de máquina existentes ainda executam tarefas restritas e precisam ser treinados com grandes quantidades de dados.

Agora, vamos considerar a IA independente versus a IA integrada

Aplicativos independentes. Esses são mais bem compreendidos como programas de IA claramente demarcados ou isolados. Eles são separados dos canais principais por meio dos quais os clientes aprendem, compram ou obtêm suporte para usar as ofertas de uma empresa ou os canais que os funcionários usam para comercializar, vender ou prestar serviços a essas ofertas. Simplificando, os clientes ou funcionários precisam fazer uma viagem especial além desses canais para usar a IA.

Considere o aplicativo de descoberta de cores criado por Behr, a empresa de tintas. Usando o processamento de linguagem natural do IBM Watson e os recursos do Tone Analyzer (que detectam emoções no texto), a O aplicativo oferece várias recomendações de cores de pintura personalizadas da Behr que são baseadas no humor que os consumidores desejam para seu espaço. Os clientes usam o aplicativo para selecionar duas ou três cores para o cômodo que pretendem pintar. A venda real de tinta é então executada fora do aplicativo, embora permita uma conexão para fazer o pedido da Home Depot.

Aplicativos integrados. Incorporado em sistemas existentes, estas aplicações IA geralmente são menos visíveis aos clientes, profissionais de marketing e vendedores que os utilizam do que os aplicativos independentes. Por exemplo, o aprendizado de máquina que toma decisões em fração de segundo sobre quais anúncios digitais oferecer aos usuários é integrado a plataformas que lidam com todo o processo de compra e colocação de anúncios.

O aprendizado de máquina integrado da Netflix oferece recomendações de vídeo aos clientes há mais de uma década; suas seleções simplesmente aparecem no menu de ofertas que os usuários veem quando acessam o site. Se o mecanismo de recomendação fosse independente, eles precisariam acessar um aplicativo dedicado e solicitar sugestões.

Os fabricantes de sistemas de CRM incorporam cada vez mais recursos de aprendizado de máquina em seus produtos. Na Salesforce, o pacote Sales Cloud Einstein tem vários recursos, incluindo um sistema de pontuação de leads baseado em IA que classifica automaticamente os leads de clientes B2B pela probabilidade de compra.

Fornecedores como a Cogito, que vende IA que treina vendedores de call center, também integram seus aplicativos ao sistema CRM da Salesforce.

Combinando os dois tipos de inteligência

Combinar os dois tipos de inteligência e dois tipos de estrutura produz os quatro quadrantes do framework: aplicativos autônomos de aprendizado de máquina, aplicativos integrados de aprendizado de máquina, aplicativos autônomos de automação de tarefas e aplicativos integrados de automação de tarefas.

Entender em quais quadrantes os aplicativos se enquadram pode ajudar os profissionais de marketing a planejar e sequenciar a introdução de novos usos.

Uma abordagem escalonada

Acredita-se que os profissionais de marketing verão o maior valor ao buscar aplicativos integrados de aprendizado de máquina, embora sistemas simples baseados em regras e de automação de tarefas possam aprimorar processos altamente estruturados e oferecer potencial razoável para retornos comerciais.

Observe, no entanto, que hoje em dia a automação de tarefas está cada vez mais combinada com aprendizado de máquina – para extrair dados-chave de mensagens, tomar decisões mais complexas e personalizar comunicações – um híbrido que abrange quadrantes.

Os aplicativos independentes continuam a ter seu lugar onde a integração é difícil ou impossível, embora haja limites para seus benefícios. Portanto, recomenda-se os profissionais de marketing a, com o tempo, integrar a IA aos sistemas de marketing atuais, em vez de continuar com os aplicativos independentes. E, de fato, muitas empresas estão caminhando nessa direção geral; na pesquisa Deloitte de 2020, 74% dos executivos globais de IA concordaram que “a IA será integrada a todos os aplicativos corporativos dentro de três anos”.

Começando

Para empresas com experiência limitada em IA, uma boa maneira de começar é construindo ou comprando aplicativos simples baseados em regras.

Muitas empresas buscam uma abordagem “rastejar-caminhar-correr”, começando com um aplicativo independente de automação de tarefas não voltado para o cliente, como aquele que orienta os agentes de serviço humano que se envolvem com os clientes.

Depois que as empresas adquirem habilidades básicas de IA e uma abundância de dados de mercado e clientes, elas podem começar a mudar da automação de tarefas para o aprendizado de máquina. Um bom exemplo do último é a IA de seleção de roupas da Stitch Fix, que ajuda seus estilistas a selecionar ofertas para os clientes e se baseia em suas preferências de estilo autorrelatadas, os itens que mantêm e devolvem, e os comentários que fizeram.

Esses modelos se tornaram ainda mais eficazes quando a empresa começou a pedir aos clientes que escolhessem entre as fotos do Style Shuffle, criando uma fonte valiosa de novos dados.

Novas fontes de dados – como transações internas, fornecedores externos e até aquisições em potencial – são algo que os profissionais de marketing devem procurar constantemente, uma vez que a maioria dos aplicativos de IA, especialmente o aprendizado de máquina, exige grandes quantidades de dados de alta qualidade. Considere o modelo de precificação baseado em aprendizado de máquina que a empresa de fretamento de jato XO usou para aumentar seu EBITDA em 5%: A chave era acessar fontes externas para dados sobre o fornecimento de jatos particulares e fatores que afetam a demanda, como grandes eventos, a macroeconomia, a atividade sazonal e o clima. Os dados que o XO usa estão disponíveis publicamente, mas é uma boa ideia também buscar fontes proprietárias sempre que possível, porque os modelos que usam dados públicos podem ser copiados pelos concorrentes.

À medida que as empresas se tornam mais sofisticadas no uso da IA ​​de marketing, muitas automatizam totalmente certos tipos de decisões, tirando totalmente os humanos do circuito. Com decisões repetitivas e de alta velocidade, como as exigidas para a compra de anúncios programáticos (em que os anúncios digitais são veiculados quase instantaneamente aos usuários), essa abordagem é essencial.

Em outros domínios, a IA só pode apresentar recomendações a uma pessoa diante de uma escolha – por exemplo, sugerir um filme a um consumidor ou uma estratégia a um executivo de marketing. Tomada de decisão humana é normalmente reservado para as questões mais importantes, como se deve continuar uma campanha ou aprovar um anúncio de TV caro.

As empresas devem tomar decisões mais automatizadas sempre que possível. Acredita-se que é aqui que os maiores retornos da IA ​​de marketing serão encontrados.

Desafios e riscos

A implementação até mesmo dos aplicativos de IA mais simples pode apresentar dificuldades.

A IA de automação de tarefas autônoma, apesar de sua sofisticação técnica inferior, ainda pode ser difícil de configurar para fluxos de trabalho específicos e exige que as empresas adquiram habilidades de IA adequadas. Trazendo qualquer tipo de IA em um fluxo de trabalho exige integração cuidadosa de tarefas humanas e de máquina para que a IA aumente as habilidades das pessoas e não seja implantada de maneiras que criem problemas. Por exemplo, enquanto muitas organizações usam chatbots baseados em regras para automatizar o atendimento ao cliente, bots menos capazes podem irritar os clientes. Pode ser melhor ter esses bots ajudando agentes humanos ou conselheiros em vez de interagir com os clientes.

À medida que as empresas adotam aplicativos mais sofisticados e integrados, surgem outras considerações. Incorporar IA em plataformas de terceiros, em particular, pode ser complicado. Um caso em questão é oferecido pelo Olay Skin Advisor da Procter & Gamble, que usa aprendizado profundo para analisar selfies que os clientes tiraram, avaliar sua idade e tipo de pele e recomendar produtos apropriados. Ele está integrado a uma plataforma de e-commerce e fidelidade, Olay.com, e melhorou as taxas de conversão, taxas de rejeição e tamanhos médios de cesta em algumas geografias.

No entanto, tem sido mais difícil integrá-lo com lojas de varejo e Amazon, terceiros que respondem por uma alta porcentagem das vendas de Olay. O Skin Advisor não está disponível no extenso site da loja de Olay na Amazon, dificultando a capacidade da marca de oferecer uma experiência de cliente assistida por IA integrada.

Finalmente, as empresas devem manter os interesses dos clientes em mente. Quanto mais inteligentes e integrados os aplicativos de IA, mais preocupações os clientes podem ter sobre privacidade, segurança e propriedade de dados. Os clientes podem ficar nervosos com os aplicativos que capturam e compartilham dados de localização sem seu conhecimento ou sobre alto-falantes inteligentes que podem estar espionando. Em geral, os consumidores mostraram disposição (até mesmo ânsia) de trocar alguns dados pessoais e privacidade em troca do valor que aplicativos inovadores podem oferecer.

As preocupações com aplicativos de IA como Alexa parecem ser diminuídas pela apreciação de seus benefícios. Portanto, a chave para os profissionais de marketing, à medida que expandem a inteligência e o alcance de sua IA, é garantir que seus controles de privacidade e segurança sejam transparentes, que os clientes tenham algo a dizer sobre como seus dados são coletados e usados ​​e que obtenham valor justo da empresa em troca. Para garantir essas proteções e manter a confiança dos clientes, os CMOs devem estabelecer conselhos de revisão de ética e privacidade – com especialistas em marketing e jurídicos – para examinar projetos de IA, especialmente aqueles que envolvem dados de clientes ou algoritmos que podem ser tendenciosos, como pontuação de crédito.

Considerações finais

Enquanto marketing, IA é uma grande promessa, pede-se aos CMOs que sejam realistas sobre suas capacidades atuais. Apesar do hype, a IA ainda pode realizar apenas tarefas específicas, não executar uma função ou processo de marketing inteiro. No entanto, já está oferecendo benefícios substanciais aos profissionais de marketing – e de fato é essencial em algumas atividades de marketing – e seus recursos estão crescendo rapidamente.

Acredita-se que a IA acabará transformando o marketing, mas é uma jornada que levará um bom tempo. A função de marketing e as organizações que a suportam, TI em particular, precisarão prestar atenção a longo prazo para construir recursos de IA e abordar quaisquer riscos potenciais. Pede-se aos profissionais de marketing que comecem a desenvolver uma estratégia hoje para aproveitar as vantagens da funcionalidade atual da IA ​​e seu provável futuro.

Planejar o uso da IA é desafiador, mas viável com o apoio de bons parceiros.

Conte comigo em seus projetos. Sobre mim: aqui. Contato: aqui.

Um abraço, @neigrando

Referência

Este texto partiu do conteúdo traduzido e adaptado com base no post original em inglês, da Harvard Business Review (HBR) “How to Design an AI Marketing Strategy”, de Thomas H. Davenport, Abhijit Guha e Dhruv Grewal (2021)

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A Transmídia e o Metaverso

“Transmídia, do inglês transmedia, significa conteúdo que se sobressai a uma mídia única. Na prática, significa que as diferentes mídias transmitirão variados conteúdos para o público de forma que os meios se complementem, pois se o público utilizar apenas um canal terá apenas a mensagem parcial do assunto em questão, já que a transmídia induz ao ato de contar histórias através de várias mídias, com um conteúdo específico para cada uma.” – Wikipedia

Introdução

De sã consciência resolvi escrever esse artigo de modo diferente. Comecei a rascunhá-lo em minha mente enquanto caminhava ouvindo uma trilha musical do Surpertramp e outra de Pink Flloyd. Ao mesmo tempo fui refletindo e preparando palavras que pudessem descrever não só o que eu pensava, mas também meus sentimentos e emoções entrelaçados. Enfim, escrevi com o coração.

Estou vivendo um estágio de vida interessante e minha caminhada me fez lembrar momentos incríveis e algumas decisões importantes que me levaram a atravessar portais para universos paralelos, ou melhor, viver transições significativas em minha vida pessoal, carreira acadêmica e profissional. Momentos estes em que munido de coragem, desejo e vontade decidi mudar radicalmente meu ambiente e conforto, e partir para algo novo e desafiador, transcendendo a mim mesmo.

Para não perder a objetividade deste post, contarei sobre a travessia destes portais e os universos paralelos que vivi em outro post.

Cheguei neste fim de semana do Gramado Summit 2022, onde encontrei e abracei amigos da Tecredi que eu só conhecia virtualmente e que me encantaram com a receptividade e consideração. Foi então que eu encontrei o quadro, cuja arte acompanha este artigo e o conteúdo que segue.

O quadro (arte) foi um presente que recebi pelas mãos do amigo Rodrigo, em maio de 2012, logo após a Convenção EraTransmidia em Paraty. No encontro, além de proferir uma palestra, fui convidado a trabalhar em conjunto com um grande grupo o modelo de negócios EraTrasmídia, que acabou se transformando em dois modelos separados, porém complementares, pois um proporcionaria valor ao outro.

Assim, mais importante que o quadro que ganhei e que de certa forma representava os dois elementos unidos e complementares, foram as palavras de agradecimento do meu amigo em nome do EraTransmídia.

Hoje, 10 anos depois, quem está agradecendo ao Rodrigo e ao grupo EraTransmídia sou eu, com este artigo dedicado a eles.

A Transmídia

No meu modo de entender, a Transmídia é algo que transcende a mídia tradicional de marketing de conteúdo, ela vai além do uso particular de cada mídia, além da multimídia e do crossmídia, pois o storytelling do conteúdo contado se adequa a cada uma das mídias utilizadas que referenciam as outras contribuindo com o todo da mensagem. Além disso, com a mídia social a transmídia tornou possível a interação com o público, gerando ainda mais valor para aquele que anuncia a mensagem, ou conta a história.

O Metaverso

“Metaverso é um ambiente digital persistente e imersivo de redes independentes, mas interconectadas, que usarão protocolos ainda a serem determinados para comunicações.” – Gartner

“Ele permite conteúdo digital persistente, descentralizado, colaborativo e interoperável que se cruza com o conteúdo em tempo real, espacialmente orientado e indexado do mundo físico.”

Com criatividade as marcas podem testar seus produtos em formato digital no tal “metaverso”, inclusive fazendo vendas neste mundo virtual e se o produto fizer o devido sucesso, lançá-lo no mundo físico e fornecer desconto para quem o comprou virtualmente, por exemplo.

Indo além, pode-se contar com os novos recursos de realidade virtual e realidade aumentada, e mundos virtuais em 3D em um contexto metaverso – sendo este último um tema em destaque (hype) no momento – provocando possibilidades às marcas estarem presentes junto a seus clientes e prospects não só no mundo físico, mas também no mundo virtual.

As possibilidades do uso de transmídia com “metaverso” são tantas que vão além da minha imaginação e com certeza vale a pena às marcas começarem a conhecer melhor esses temas, essas novas mídias e as novas possibilidades de trabalhar seus conteúdos, produtos e serviços.

Falarei mais sobre Metaverso em um dos próximos artigos.

Se gostou, por favor, compartilhe! Um abraço, @neigrando

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Estratégia de Lançamento: Marketing ou Vendas

Um teste simples pode trazer a estratégia correta de lançamento em foco e ajudar as startups a implantar de forma inteligente utilizar seus recursos limitados quando um produto é lançado pela primeira vez e causar uma primeira impressão forte. Para esses pontos de inflexão, as startups precisam de uma bússola e, talvez essa estrutura os aponte na direção certa.

A estrutura conceitual que segue exibe a interação entre vendas e marketing em uma estratégia de lançamento.

Quando um produto está disponível ao público, ou seja pronto para ser vendido, uma empresa tem dois músculos principais que pode flexionar para levá-lo ao mercado: marketing e vendas. A maioria das empresas que chegaram até aqui sabem disso intuitivamente. Mas o que este gráfico sugere é que marketing e vendas são contrapesos. Quanto menos o marketing é flexibilizado para levar um produto ao mercado, mais as vendas devem intervir. Se as vendas não estão impulsionando a estratégia de entrada no mercado, mais o marketing deve. Em quase todos os casos, o marketing ou as vendas assumem a liderança na entrega do produto aos clientes.

O desafio é saber qual ativar para sua empresa e produto específico. Essa resposta é especialmente crítica para startups, que muitas vezes colocam recursos em ambos para eliminar as conjecturas, mesmo que isso desperdice uma grande quantidade de recursos. As apostas são altas. Se escolherem o caminho errado, podem cambalear para fora dos portões. Por exemplo, contratar uma equipe de vendas cara e de alto nível para vender um produto de baixo preço pode acabar com o jogo. Após esse passo em falso, uma empresa de alto potencial pode deixar de crescer rápido o suficiente para competir ou alcançar lucratividade.

Portanto, no cerne da estrutura – e da estratégia de entrada no mercado de uma startup – está nesta questão:

O seu produto é intensivo em marketing ou em vendas?

Assim, para melhor responder a essa pergunta, vamos examinar dois exemplos extremos – pasta de dente Proctor and Gamble’s Crest e motores a jato da General Electric – para ilustrar a estrutura. A chave para este gráfico é o eixo x, que tem várias variáveis ​​a serem consideradas que são cruciais – mas não exaustivas – para descobrir como você deve ir ao mercado.

O primeiro passo a ser dado pelas startups é determinar onde elas se encontram no espectro, examinando as variáveis. Examine cada uma e determine se o seu produto está à esquerda (marketing intensivo) ou à direita (vendas intensivas). Para determinar a resposta, pergunte a si mesmo as seguintes perguntas sobre cada variável.

O preço é determinado pela forma como o cliente valoriza o produto ou serviço. Em termos simples, é quanto o cliente está disposto a pagar, que está vinculado ao retorno do investimento que o cliente realiza. Por exemplo, você não pode “vender” um tubo de pasta de dente de $2. Para comprovar, basta pegar o custo total do vendedor e dividir pelo número de ligações de vendas em um ano. É por isso que ninguém vai de porta em porta dizendo: “Deixe-me explicar os benefícios do Crest em relação ao Colgate”. Mas, digamos que você tenha um produto que custe $ 100.000 para ser construído, você precisa vendê-lo por $ 200.000. Agora você está em uma estratégia de entrada no mercado de vendas intensivas.

Pergunte-se: esta é uma grande ou pequena decisão econômica para o comprador?

O tamanho do mercado é determinado pela quantidade de clientes potenciais. Os produtos podem ser vendidos a milhões ou até bilhões de clientes, ou apenas a alguns poucos. Por exemplo, bilhões de pessoas precisam de pasta de dente, mas é improvável que mais de 100 fabricantes de fuselagem estejam em busca de um fornecedor de motores a jato.

O produto original da Veritas era um componente de sistema operacional que a empresa vendeu para fabricantes de sistemas como parte de seu sistema operacional Unix. Quando a VERITAS foi ao mercado, muitos queriam gastar dinheiro em marketing. Mas Leslie se sentia diferente. Naquela época, havia cerca de 100 fabricantes de sistemas, então gastar dinheiro em anúncios ou listas de mala direta não fazia sentido. Em vez disso, a empresa investiu em ir a feiras do setor – mas nunca comprou estandes. Eles sabiam quem eram os clientes, por isso os procuraram, em vez de esperar.

Pergunte a si mesmo: é mais fácil para eles encontrá-lo ou para você encontrá-los?

Quando se trata do nível de complexidade, alguns produtos são extremamente simples, enquanto outros requerem educação, manuais e customização para obter utilidade. De turbinas a entradas subsônicas, os motores a jato são compostos de inúmeros componentes, ao passo que operar um tubo de pasta de dente é completamente evidente.

Outro exemplo é o Oracle ERP, que pode levar centenas de pessoas e anos para ser implementado. Como um produto complexo, o trabalho intenso é de vendas e não de marketing. Considerando que o Uber é extremamente simples para o consumidor. Todos nós nos lembramos da primeira vez que abrimos o aplicativo, descobrimos como ligar para um Uber e então um pequeno carro apareceu no mapa.

Pergunte-se: um cliente pode usar o serviço por conta própria ou é necessário ter formação?

O ajuste e o acabamento variam de soluções prontas para uso a algo que requer várias etapas ou pontos de suporte para operar. Como a pasta de dente literalmente sai da caixa – ou tubo – ela tem um excelente encaixe e acabamento. No entanto, quando um motor a jato é comprado, isso é apenas o começo; ele precisa interagir com outras partes do avião. No entanto, não confunda complexidade com ajuste e acabamento – alguns produtos que são altamente complexos têm um alto ajuste e acabamento. Por exemplo, um Tesla – ou qualquer carro novo – tem centenas de computadores, mas você só precisa girar a chave ou pressionar um botão para ligá-lo. Apesar de tudo, o ajuste e o acabamento são essenciais. Na maioria dos casos, o ajuste e o acabamento inadequados só têm longevidade quando o cliente não tem alternativa melhor.

Pergunte a si mesmo: depois de tudo projetado, feito e enviado, ainda há muito mais para o consumidor fazer?

Identificar se você está atendendo a uma empresa ou consumidor é um grande componente de uma estratégia de lançamento. Os produtos são vendidos a empresas ou diretamente aos consumidores. Cada um requer seu próprio tipo de relacionamento. Mas é importante observar que esta é uma métrica de volume. Existem mais consumidores do que empresas, e as primeiras são mais homogêneas do que as últimas. A grande maioria das pessoas precisa de pasta de dente, mas a vasta minoria das empresas não precisa de um motor a jato.

Pergunte a si mesmo: estou predominantemente vendendo diretamente para pessoas ou empresas?

A vida econômica do cliente se concentra na cadência e na duração da interação com o cliente. Embora haja a questão da fidelidade à marca, haverá centenas de tubos de pasta de dente comprados por um cliente ao longo de sua vida. Dado que os motores a jato duram muitos anos e que existem cerca de 100 fabricantes, não há mais do que esse número de negócios por ano – e provavelmente muito menos. A questão é a natureza do relacionamento com o cliente. Você espera ter um relacionamento de longo prazo com aumento de receita ao longo do tempo ou mais transações com frequência crescente ao longo do tempo? Quanto maior for a vida útil do relacionamento (LTV – Life Time Value), mais consideração vou para como eu realmente entrego e vendo este produto.

Pergunte a si mesmo: Eu avalio relacionamentos bem-sucedidos com clientes por transações ou longevidade?

Relacionado com a vida útil econômica do cliente está se um produto requer vendas de alto ou baixo toque. A venda de motores a jato geralmente requer uma “vitória do projeto”, uma campanha técnica muito longa e complexa que resulta em muitas vendas ao longo dos anos de vida de um modelo específico. Requer a construção de relacionamentos e pode valer bilhões de dólares em vinte ou trinta anos. As vendas de baixo toque não exigem a capacidade de expandir ou personalizar as vendas de acordo com o relacionamento. É preciso pouca história para comprar o mesmo creme dental ou um creme dental diferente.

Pergunte-se: quanta agência você tem no desenvolvimento de seu relacionamento com seu cliente? Seus esforços podem aumentar ou são apenas pontuais?

Em resumo, Crest é o exemplo extremo de um produto de marketing intensivo: é de custo muito baixo, comprado por milhões de consumidores, simples de operar e tem um alto “ajuste e acabamento”, pois está pronto para uso imediatamente após a compra. Embora a P&G deseje ter clientes vitalícios para sua pasta de dente, ela tem um custo de troca muito baixo e a decisão de compra pode ser influenciada por um cupom. Você já conheceu um representante de vendas da P&G que exaltou as virtudes da Crest versus Colgate?

Por outro lado, o motor a jato General Electric tipifica o produto intensivo em vendas. O preço do motor está na casa dos milhões de dólares, é vendido para cerca de 100 fabricantes de aviões, tem uma tecnologia incrivelmente complicada e tem baixo ajuste e acabamento, uma vez que sempre requer extensa engenharia e customização após a venda. É a melhor experiência de venda porque é uma vitória do design. Um cliente deseja eficiência de combustível, limites de peso estritos, empuxo, um certo nível de ruído e centenas de outras especificações. Os fabricantes de motores a jato passam muito tempo não apenas construindo os produtos, mas definindo e cumprindo contratos – é um toque muito alto. Por todas essas razões, nunca vi um motor a jato GE à venda no Walmart.

Encontrando sua marca

Como uma estrutura conceitual, a chave é menos identificar o ponto exato de sua empresa no espectro, mas mais saber qual abordagem (ou em qual metade do diagrama) sua startup está posicionada. Dependendo se o seu novo produto é mais parecido com a pasta de dente Crest ou um motor a jato GE, ajudará a informar se sua estratégia de entrada no mercado deve ser mais intensiva em marketing ou vendas.

Se você faz marketing intensivo, o produto é comprado. Se for intensivo em vendas, o produto é vendido.

Existem exceções, mas, em geral, o sucesso de uma estratégia de entrada no mercado depende de quão razoavelmente alinhado cada fator está na mesma metade do diagrama. Aqui estão as histórias de duas empresas que ilustram a importância do alinhamento:

A startup de serviços de RH online Gusto é um exemplo de bom alinhamento, que levou a uma estratégia go-to-market de sucesso. Gusto – anteriormente conhecida como Zenpayroll – opera em um mercado onde as ferramentas para executar a folha de pagamento são desenvolvidas para empresas maiores, envolvem interfaces pesadas e requerem um pouco de curva de aprendizado ou equipe de suporte para solucionar problemas.

Quando a Gusto decidiu oferecer uma solução para muitas, pequenas empresas, teve que alterar outros aspectos de como ela iria para o mercado. Por exemplo, ela decidiu adotar uma abordagem de baixo toque e vender seus serviços pela web. Embora seu produto seja de média complexidade, possui encaixe e acabamento extremamente altos, pois leva apenas alguns minutos para ser configurado e é intuitivo de usar. Em relação aos concorrentes, seu preço é baixo, em torno de $ 40 por mês, com uma taxa nominal por funcionário incluída. É tecnicamente uma empresa B2B, mas onde o segundo ‘B’ é mais parecido com um ‘C’ devido a seus muitos clientes menores.

É importante observar que nem toda marca de seleção precisa estar em um lado do gráfico para que uma estratégia go-to-market seja desenvolvida. No entanto, as startups devem estar cientes dos pontos de desalinhamento para fazer ajustes, como fez Gusto ajustando seu negócio B2B para uma abordagem B2C, dados seus muitos clientes menores no início.

Em contraste, um conto preventivo é a história da startup de computação em nuvem privada Nebula. Parecia ter tudo, pelo menos no papel.

A Nebula esperava e planejava muitos clientes, mas, com um kit inicial de $ 275.000, eles tinham um preço de entrada relativamente caro para os clientes assinarem sem um longo e árduo ciclo de vendas.

Em meio ao mercado emergente de computação em nuvem privada e o movimento Openstack altamente antecipado, os clientes em potencial procuraram uma solução que fosse tão plug-and-play quanto a oferta de nuvem pública da Amazon. A Nebula foi lançada como um “aparelho tudo-em-um”. Após seus esforços iniciais de colocação no mercado, a empresa percebeu que sua solução exigia um alto nível de vendas, serviços, suporte e mais educação do que qualquer produto de prateleira poderia fornecer.

A equipe de vendas da Nebula tinha como alvo empresas, mas o produto não foi inteiramente projetado para elas. Por exemplo, o console exótico de seus servidores – que até exibia personagens Klingon – e a tela touchscreen destinavam-se a entusiasmar os technorati. Mas os usuários de computação empresarial sérios acomodaram servidores em data centers escuros, onde poucas pessoas interagiam com o produto.

Determine se o marketing ou as vendas assumem a liderança

Trabalhar com essa estrutura conceitual não é apenas aumentar a probabilidade de uma estratégia go-to-market mais bem-sucedida, mas também determinar a melhor forma de estruturar a relação entre vendas e marketing para manter esse impulso.

A maneira de desenvolver uma estratégia de entrada no mercado eficaz é saber se o marketing ou as vendas estão assumindo a liderança. Se as respostas às suas perguntas em sua estrutura – sobre preço, tamanho do mercado, complexidade e outros – estiverem alinhadas à esquerda do gráfico, o marketing deve assumir a liderança com a estratégia go-to-market. Se a grande maioria das respostas estiver alinhada com o lado direito, as vendas devem assumir a liderança.

Vendas atende marketing

No cenário da esquerda, o marketing tem primazia. Nesse caso, o marketing gera a demanda. Com suas campanhas, ele cria um apetite forte o suficiente para que as pessoas comprem o produto por conta própria. O setor de vendas serve a esse esforço criando um “lugar”. O que isso significa é que eles alinham distribuidores, varejistas e comerciantes para que o produto tenha uma presença – essencialmente, um lugar onde ele pode ser encontrado e está disponível para compra. Voltando ao espectro de pasta de dente / motor a jato, examine a cultura da Proctor and Gamble voltada para o marketing. Um dos cargos mais valorizados – com a maior mobilidade ascendente – é o de gerente de produto, que trabalha na marca, publicidade, RP, lançamento e muito mais.

Marketing atende vendas

No cenário à direita, as vendas têm primazia. Nesse modo, a responsabilidade do marketing é criar e distribuir leads qualificados para a organização de vendas. Eles gerenciam várias fontes de leads por meio de uma estrutura de pipeline organizada. Eles fornecem os materiais e programas colaterais para encontrar clientes em potencial. O coração do sucesso da organização é o departamento de vendas converter um lead qualificado em uma vitória do cliente.

Como a primazia muda

É importante notar que, à medida que uma empresa é colocada nesses eixos, o nível de primazia – para Marketing ou Vendas – é mais intenso nas posições extremas esquerda e direita, respectivamente. Conforme você se move em direção ao meio, o fenômeno de “servir” diminui. No meio da linha, marketing e vendas se relacionam como iguais.

Juntando tudo

Entender sua estratégia de lançamento (go-to-market) como uma função da primazia de vendas ou marketing é fundamental. Use esta estrutura simples para estabelecer se você tem um produto intensivo em vendas ou marketing que você está trazendo para o mercado. Faça essa determinação identificando onde seu produto está em sete variáveis ​​principais: preço, tamanho do mercado, complexidade da tecnologia, ajuste e acabamento, tipo de cliente, vida útil do cliente e nível de envolvimento do cliente. A estrutura fornece uma pergunta-chave para ajudar a determinar onde um produto está em cada vetor, mas é mais voltada para ajudar as startups a entender se todos estão alinhados. Nesse caso, isso não apenas contribuirá para uma estratégia de entrada no mercado mais suave, mas também ajudará o marketing e as vendas a coordenar melhor seus esforços para conquistar clientes.

Não importa se você está fazendo pasta de dente ou motores a jato – ou qualquer coisa no meio. Qualquer produto pode ser comprado ou vendido com o alinhamento correto e estrutura de equipe para apoiá-lo. As perguntas que essa estrutura faz vão ao cerne da construção de grandes empresas e chegam à pergunta mais central: O que estamos construindo e para quem? Essas perguntas devem ser feitas e respondidas para serem eficazes para um go-to-market de sucesso. Claro, não há uma estrutura que garantirá a vitória, mas, conforme a agulha da bússola se move, esta fará com que sua empresa seja apontada na direção certa. E isso é uma vantagem competitiva por si só.

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Referência

Este post é uma tradução resumida e adaptada do artigo da First Round Review: Leslie’s Compass: A Framework For Go-To-Market Strategy, escrito por Mark Leslie,  com contribuição de Matt Heiman.

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