A Jornada de Compra Dinâmica descreve como o consumidor decide hoje: com avanços e recuos, mudança de prioridade e comparação contínua.
Em vez de “topo, meio e fundo”, ela trabalha com contexto e estados, ajudando a empresa a responder melhor ao timing real — especialmente em canais conversacionais como WhatsApp.
O funil pressupõe um caminho previsível: descoberta → consideração → decisão → compra.
Só que o consumidor atual alterna atenção e prioridade o tempo todo.
Ele pesquisa, pausa, compara, pergunta, some e volta quando um novo gatilho aparece.
Quando a empresa insiste em tratar isso como “passagem de etapa”, surgem dois problemas:
O ponto aqui não é “matar o funil por moda”, e sim trocar uma metáfora ruim por um modelo mais operacional.
Quando você coloca o funil de vendas lado a lado com a jornada de compra linear, o que aparece é algo muito próximo do gráfico acima.
Esse modelo nasce em um contexto específico do marketing e das vendas: um mundo mais previsível, com poucos canais, jornadas mais longas e baixa autonomia do consumidor. A lógica era simples e funcional. O cliente entrava no topo do funil, avançava gradualmente pelo meio e, ao final, chegava ao fundo — onde a decisão de compra acontecia.
Figura 01: No gráfico, isso se traduz em uma progressão quase matemática. Primeiro o aprendizado, normalmente ativado por mídias sociais e conteúdos amplos. Em seguida, o reconhecimento do problema, impulsionado por buscadores e materiais mais educativos. Depois, a consideração, quando o site institucional assume protagonismo. Por fim, a decisão, muitas vezes representada por um ponto físico — como a loja — ou por um contato direto com o time comercial.
Cada etapa do funil pressupõe duas premissas fundamentais:
É por isso que, visualmente, o gráfico parece organizado, sequencial e confortável para o planejamento interno das empresas. Ele facilita a divisão de responsabilidades, a criação de campanhas por etapa e a definição de métricas clássicas de conversão.
O problema é que essa organização existe muito mais no PowerPoint e no CRM do que na cabeça do cliente.
Mesmo no gráfico, já é possível perceber as primeiras fissuras do modelo linear. Os círculos se sobrepõem. Os canais invadem mais de uma etapa. O cliente toca diferentes pontos antes de “avançar oficialmente” para o próximo estágio. A jornada começa no topo, mas não respeita fronteiras rígidas entre aprendizado, reconhecimento, consideração e decisão.
Esse desenho, que durante anos foi tratado como exceção, hoje virou regra.
O gráfico representa bem o pensamento de uma era em que o marketing conduzia o cliente e as vendas fechavam a conta. Mas ele também antecipa, quase sem querer, o motivo pelo qual o funil tradicional começa a perder aderência: o consumidor nunca caminhou em linha reta — nós é que insistimos em medi-lo assim.
A partir daqui, faz sentido evoluir a discussão: se o cliente não avança de forma linear, por que ainda insistimos em uma jornada que pressupõe linearidade?
O gráfico que abre este artigo representa uma verdade confortável: a forma como as empresas gostam de enxergar o processo de compra. Linear, previsível, controlável. Um caminho organizado do topo ao fundo, onde cada canal cumpre um papel definido e cada etapa gera uma métrica reconfortante para relatórios e dashboards.
Mas há um detalhe incômodo nessa história: esse nunca foi o caminho do cliente.
O funil de vendas com a jornada de compra linear não nasceu para explicar o comportamento humano. Ele nasceu para organizar a operação interna. Funcionou bem em um cenário de mídia escassa, poucos pontos de contato e consumidores com baixa autonomia de informação. Naquela época, fazia sentido imaginar que alguém “avançava” de aprendizado para decisão como quem percorre uma linha reta.
O mundo mudou. O comportamento também.
Hoje, o cliente não caminha. Ele conversa.
Segundo dados da Meta, mais de 1 bilhão de pessoas trocam mensagens com empresas todas as semanas, e centenas de milhões de conversas acontecem todos os dias entre marcas e consumidores em canais como WhatsApp, Instagram e Messenger. Conversas que começam, param, retomam, mudam de assunto, voltam para o mesmo tema semanas depois — muitas vezes no mesmo thread.
Esse comportamento não cabe em um funil.
Nunca coube.
É por isso que a própria Meta abandona a lógica de estágios sequenciais e passa a trabalhar com o conceito de jornadas de mensagem contínuas, representadas por uma jornada infinita, com múltiplos pontos de entrada e reentrada ao longo de todo o ciclo de vida do cliente.
Nesse modelo, algumas verdades ficam impossíveis de ignorar:
Isso não é uma tendência futura. É o comportamento atual, em escala global.
O que chamamos de “topo, meio e fundo” não são estágios da jornada do cliente. São etiquetas operacionais que usamos para organizar campanhas. Na prática, o cliente não respeita essas divisões. Ele respeita apenas uma coisa: relevância no momento certo.
E relevância não nasce de etapas. Nasce de contexto.
É exatamente aqui que o funil linear começa a falhar de forma estrutural. Ele tenta empurrar o cliente para frente quando, na verdade, o cliente está alternando entre estados: curiosidade, dúvida, comparação, intenção, hesitação, decisão, pós-compra, reengajamento.
No Marketing Conversacional Integrado (MCI), isso muda completamente o jogo.
A jornada deixa de ser um fluxo fechado e passa a ser um sistema vivo de conversas, onde marketing, vendas, atendimento, experiência e performance operam sobre o mesmo ativo: o histórico conversacional e os sinais de intenção do cliente.
Não se trata de eliminar métricas, mas de trocar métricas de passagem por métricas de intenção.
Não se trata de abandonar o funil, mas de admitir que ele não explica o comportamento real.
Não se trata de gerar leads, mas de gerar conversas qualificadas e contínuas.
A pergunta que fica não é se o funil morreu.
A pergunta é: até quando sua operação vai insistir em medir o cliente como um fluxo, quando ele se comporta como uma conversa?
É a partir dessa ruptura que nasce a Jornada de Compra Dinâmica — não como conceito teórico, mas como resposta prática a um consumidor que já deixou claro: ele não avança por etapas. Ele interage, sinaliza, decide e volta. Sempre pela conversa.
A principal mudança da Jornada de Compra Dinâmica é separar duas coisas que o mercado mistura:
Estado é do cliente. Etapa é da empresa.
Em outras palavras: o CRM organiza execução. A conversa interpreta contexto.
Figura 2: O Modelo da Jornada de Compra Dinâmica. Ao contrário do funil linear, a jornada real é uma rede de estados interconectados. O consumidor não "avança" etapas; ele transita livremente entre diferentes contextos mentais — podendo pular da "Exploração" direto para a "Compra", ou voltar da beira da "Compra" para "Sem necessidade" se a prioridade mudar. Sua operação precisa estar pronta para identificar e responder a qualquer uma dessas transições, em tempo real. O exemplo acima é de uma jornada de um SaaS B2B complexo.
Para ensinar ao mercado de forma simples e aplicável, pense em seis estados recorrentes:
O que é:
A dor existe em potencial, mas não está ativa. O tema não é prioridade agora, então a atenção do decisor está alocada em outras urgências. Não é desinteresse: é baixa prontidão.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Construir presença + contexto + confiança, usando microcompromissos (conteúdo útil, checklist, benchmark). Aqui, vender é ruído; educar é vantagem competitiva.
O que é:
Um evento interno ou externo aumenta urgência e ativa a atenção. O decisor sai do “repouso” e entra no modo “talvez eu precise resolver isso”. Ainda não é decisão — é ativação.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Responder com diagnóstico rápido e redução de fricção. A conversa vencedora aqui não é “apresentação”, é clareza imediata: quais informações mínimas você precisa e qual é o próximo passo simples.
O que é:
O decisor entra em modo de aprendizado e mapeamento. Ele está tentando entender o que existe no mercado: categorias, abordagens, requisitos e modelos. Não busca uma marca; busca um mapa mental.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Entregar educação orientada a critério: explicar opções, prós/contras e quando cada uma faz sentido. O objetivo é transformar confusão em clareza, sem pressionar fechamento.
O que é:
O decisor já reduziu alternativas e agora avalia risco, confiança e custo total. É o estágio da shortlist. Ele quer evidência, previsibilidade e redução de incerteza.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Diferenciação com prova + critérios. Aqui, o jogo é “redução de risco”: casos similares, antes/depois, benchmark, demonstração objetiva e transparência de processo.
O que é:
Decisão e ação. O decisor quer confirmar que escolheu certo e garantir que a execução não vai virar dor de cabeça. A atenção sai do “avaliar” e vai para segurança operacional.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Tornar a decisão “segura”: escopo claro, próximos passos, SLA, marcos, responsabilidades e expectativa alinhada. Evitar ruído e burocracia: isso mata compra pronta.
O que é:
É onde a promessa encontra a realidade. Aqui se define recompra, expansão, upsell, indicação — ou arrependimento e retorno ao mercado. É o “pós-compra” que na verdade é pré-próxima-compra.
Sinais típicos:
Exemplos práticos:
Abordagem correta (MCI):
Foco em sucesso e realização de valor: onboarding estruturado, acompanhamento, educação de uso, suporte responsivo e captura de prova social. Experiência bem desenhada vira aquisição indireta (indicação + reputação).
O ponto-chave: O consumidor não “avança etapas”. Ele alterna estados de atenção e decisão. A operação vencedora não força transição: reconhece o estado e entrega a conversa certa.
O CRM e o Kanban continuam essenciais. O que muda é o papel que eles ocupam.
Isso evita o “Frankenstein” clássico: ficar movendo coluna a cada mensagem como se coluna representasse a mente do consumidor.
No WhatsApp, a primeira mensagem normalmente já indica o modo do cliente. Exemplos:
O erro é responder tudo com o mesmo script. A vantagem competitiva é modular a conversa com base em sinais reais, sem empurrar e sem tratar todo mundo como “quase fechando”.
Uma operação madura não tenta “mover o cliente” — ela reduz fricção e aumenta clareza no momento certo:
Esse playbook vira base para: respostas rápidas, trilhas de conteúdo, automações e agentes com governança.
Quando você mede a operação como se fosse linear, você cria ilusão. Métricas mais úteis:
Você mede menos “movimentação de coluna” e mais eficiência de conversa e timing.
Se a Jornada de Compra Dinâmica não é linear, como saber o quão perto de fechar o cliente realmente está? A resposta não está em saber em qual "etapa" ele caiu, mas na intensidade dos sinais que ele emite.
É aqui que entra o Conversation Score.
Imagine um gráfico de radar (ou gráfico aranha) com 6 eixos, onde cada eixo representa um dos estados da jornada: Sem Necessidade, Gatilho, Exploração, Comparação, Compra e Experiência. Diferente de um funil onde o cliente é um ponto único, neste modelo o cliente é uma área que se expande.
O Conversation Score é um índice dinâmico que vai de 0 a 100, calculado em tempo real com base no que o cliente diz e faz.
Ele funciona através de uma ponderação inteligente:
Ao plotar a conversa nesse gráfico, surgem Arquétipos de Conversa visuais que ajudam o time a agir rápido:
O Conversation Score transforma a subjetividade do "sentir o cliente" em um dado acionável. Ele permite que sua operação priorize não quem chegou primeiro, mas quem está com a "temperatura" mais alta para a compra naquele exato momento.
Figura 3: O Conversation Score pode ser medido a cada interação baseado no contexto da conversa ou interação do cliente nos gatilhos, que podem ser a interação de uma campanha, resposta de template de whatsapp, abertura ou clique em email, conversão, etc...
Uma implementação leve e escalável da Jornada de Compra Dinâmica, segue três camadas:
No Marketing Conversacional Integrado, a conversa vira a ponte entre contexto externo e execução interna — e isso aumenta conversão sem sacrificar previsibilidade.
A Jornada de Compra Dinâmica substitui o funil por um modelo orientado a contexto. Ela separa estado do consumidor de etapa do CRM, melhora timing no WhatsApp e aumenta conversão com governança.
Adotar a Jornada de Compra Dinâmica não exige jogar seu CRM fora, mas mudar como você interage com ele.
O mercado mudou e o comportamento de compra evoluiu. Sua empresa vai continuar insistindo na linha reta ou vai abraçar a realidade da Jornada de Compra Dinâmica?
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A teoria é linda, mas o que seu time deve escrever no WhatsApp amanhã às 9h? Abaixo, a matriz de scripts para modular a conversa.
| Estado do Cliente | O que ele está pensando (Mindset) | O Erro do "Velho Funil" (Mata a conversa) | O Acerto do MCI (Gera valor e avança) |
| 1. Sem Necessidade | "Só estou olhando, não me incomode agora." | Vendedor Chato: "Vamos agendar uma call de 15 min para eu te apresentar a solução?" (Resultado: Vácuo ou Bloqueio) | Nutrição de Contexto: "Oi [Nome], vi que você acessou o guia sobre X. Tem um detalhe na página 4 que a maioria ignora, mas muda o jogo. Se quiser, te mando um áudio de 30s explicando." (Resultado: Autoridade sem pressão) |
| 2. Gatilho | "Aconteceu algo e preciso resolver rápido." | Burocracia: "Preencha esse formulário de qualificação para eu passar para um consultor." (Resultado: Cliente vai para o concorrente) | Diagnóstico Ágil: "Entendi, [Nome]. Pra eu te passar a solução exata e não te fazer perder tempo: o seu volume hoje é maior ou menor que X? Me responde aqui que já te oriento." (Resultado: Redução de fricção) |
| 3. Exploração | "Quais são as minhas opções? O que existe no mercado?" | Pitch de Produto: "O meu produto é o líder de mercado e tem a feature XYZ." (Resultado: Ceticismo. O cliente ainda não sabe se quer o produto, ele quer entender o problema) | Mapa Mental: "Nessa fase, [Nome], você tem 3 caminhos: contratar interno, usar agência ou automatizar. O caminho da automação (o nosso) funciona melhor se você busca escala. Se busca personalização extrema, recomendo agência. O que é prioridade agora?" (Resultado: Confiança por consultoria) |
| 4. Comparação | "Gostei de vocês, mas o concorrente é mais barato/diferente. É seguro?" | Desconto Desesperado: "Se fechar hoje eu te dou 10% de desconto." (Resultado: Desvalorização e dúvida sobre a qualidade) | Prova e Segurança: "Faz sentido a dúvida. O cliente [Nome da Empresa] tinha esse mesmo receio. Eles optaram pela gente por causa do Suporte 24h. Dá uma olhada nesse print do que aconteceu na Black Friday deles." (Resultado: Redução de risco percebido) |
| 5. Compra | "Decidi. Quero fechar logo e evitar dor de cabeça." | Trava Administrativa: "Vou pedir para o jurídico rodar o contrato, me cobra em 2 dias." (Resultado: Ansiedade e risco de desistência) | Tapete Vermelho: "Tudo aprovado, [Nome]. O link do contrato está aqui. Assim que você assinar, eu te coloco no grupo de Onboarding com o time técnico. Conseguimos iniciar o setup ainda hoje." (Resultado: Ação imediata) |
| 6. Experiência | "Será que fiz a escolha certa? Como uso isso?" | Silêncio Pós-Venda: (O vendedor some e deixa o cliente se virar com o suporte) (Resultado: Churn precoce ou arrependimento) | Sucesso Proativo: "Oi [Nome], vi que sua conta foi ativada. O primeiro passo ideal é configurar o perfil X. Segue um vídeo de 1 min mostrando como. Qualquer trava, me chama aqui." (Resultado: Retenção e futura indicação) |
Se você usa Agentes de IA (GPT-4, Claude, Llama) no seu atendimento, copie e cole este Prompt de Sistema. Ele transforma um chatbot genérico em um analista de MCI capaz de ler o contexto.
# SYSTEM PROMPT: CLASSIFICADOR DE ESTADOS MCI (HABLLA)
VOCÊ É: Um Especialista em Marketing Conversacional Integrado (MCI) e Psicologia do Consumidor.
SUA MISSÃO: Analisar o histórico da conversa e classificar o cliente em um dos 6 Estados da Jornada Dinâmica.
DEFINIÇÃO DOS ESTADOS:
1. SEM NECESSIDADE: Respostas curtas, educadas mas distantes. Baixa urgência. (Ex: "Vou ver depois", "Só curiosidade").
2. GATILHO: Demonstração de dor aguda ou evento recente. Frases imperativas. (Ex: "Preciso resolver", "Meu sistema caiu", "Quanto custa?").
3. EXPLORAÇÃO: Perguntas amplas sobre funcionamento e categorias. Busca aprendizado. (Ex: "Como funciona?", "Qual a diferença entre X e Y?").
4. COMPARAÇÃO: Perguntas específicas sobre features, SLA, provas sociais e concorrentes. (Ex: "Integra com SAP?", "Tem case de sucesso?", "Por que vocês e não o concorrente?").
5. COMPRA: Sinais claros de fechamento. Perguntas sobre contrato, pagamento e início. (Ex: "Manda o boleto", "Como assino?").
6. EXPERIÊNCIA: Cliente já comprou. Dúvidas de uso, suporte ou feedback.
INSTRUÇÕES DE ANÁLISE:
- Não olhe apenas para a última mensagem, olhe para o padrão das últimas 3 trocas.
- Perguntas de preço LOGO NO INÍCIO geralmente são "Gatilho" (pressa) ou "Exploração" (filtro), não necessariamente "Compra".
- Se o cliente parou de responder, o estado pode ter regredido para "Sem Necessidade".
FORMATO DE SAÍDA (JSON):
{
"current_state": "NOME_DO_ESTADO",
"confidence_score": 0-100,
"key_signals": ["frase 1 do cliente", "frase 2 do cliente"],
"suggested_action": "A ação recomendada baseada no Playbook MCI"
}A evolução dos processos comerciais levou à criação de metodologias que integram marketing, vendas e atendimento ao cliente. Entre elas, o Revenue Operations (RevOps) e o Marketing Conversacional Integrado (MCI) se destacam.
Mas quais são as diferenças entre essas abordagens? Qual delas oferece a melhor estrutura para escalar negócios e melhorar a experiência do cliente?
Neste artigo, exploramos os objetivos de cada um e como o MCI se posiciona como uma evolução do RevOps, adicionando uma camada de inteligência conversacional para gerar dados em tempo real e otimizar a performance empresarial.
Revenue Operations (RevOps) é um modelo de operações que integra marketing, vendas e customer success para maximizar a receita. Seu foco está em alinhar processos, tecnologia e dados para otimizar o funil de conversão e melhorar a previsibilidade de receita.
O Marketing Conversacional Integrado (MCI) é um modelo avançado de operação que vai além do RevOps ao incluir uma camada de comunicação inteligente e IA generativa. No MCI, marketing, vendas, atendimento, customer success e customer experience trabalham juntos, utilizando inteligência conversacional para criar jornadas dinâmicas e personalizadas.
Embora RevOps e MCI compartilhem objetivos similares, suas abordagens são diferentes:
| Característica | RevOps | MCI |
|---|---|---|
| Foco | Operações de receita e previsibilidade financeira | Experiência do cliente e comunicação inteligente |
| Métrica Central | Crescimento previsível da receita | Engajamento, personalização e otimização do funil |
| Ferramentas | CRM, BI, automação de vendas | Chatbots, BI, IA Generativa, Omnichannel, CRM, Automações |
| Tomada de Decisão | Baseada em dados históricos | Baseada em interações e comportamento em tempo real |
| Escalabilidade | Alinhamento interno das equipes | Escalabilidade através da automação de interações |
O MCI pode ser visto como uma evolução do RevOps, pois inclui a camada de comunicação ativa, garantindo que a otimização dos processos comerciais esteja alinhada às necessidades e intenções dos clientes em tempo real. Algumas melhorias incluem:
✅ Conversas se tornam dados acionáveis: Enquanto RevOps se baseia em análise preditiva, o MCI transforma interações de clientes em insights instantâneos.
✅ Jornada do cliente personalizada: O MCI permite que cada lead receba informações sob medida, gerando maior conversão e retenção.
✅ Automatização de alto impacto: Ao usar chatbots e agentes autônomos, as empresas podem escalar atendimento e qualificação de leads sem perder personalização.
✅ Previsão baseada em comportamento: O MCI identifica padrões em tempo real, otimizando campanhas e processos de venda de forma dinâmica.
O RevOps trouxe avanços importantes para integração e previsibilidade financeira, mas o MCI amplia esse conceito, garantindo que a comunicação seja um elemento ativo na estratégia de crescimento das empresas. Ao combinar dados, IA generativa e automação conversacional, o MCI permite um crescimento escalável e centrado no cliente.
Se sua empresa deseja aumentar a receita sem comprometer a experiência do cliente, o MCI é a evolução natural do RevOps.
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Já ouviu falar nesta sigla CQL (Conversation Qualified Leads)? Vamos entender esse novo conceito do marketing conversacional.
Usar o marketing para gerar leads, está sendo cada vez mais usado pelas times ou agências das empresas, pois os benefícios são enormes.
O que poucos entendem é que esse lead pode estar no topo, meio ou fundo do funil, ou até no início ou no final da jornada de compra dele.
Por isso, é muito importante os times de marketing qualificar os leads antes de enviar para um consultor de vendas (farmer).
Para isso, metodologia como inbound marketing ou inside sales, usam ferramentas e pessoas para fazer a qualificação e enviar apenas leads qualificados para o CRM.
Então podemos segmentar leads que foram qualificados pela equipe de marketing ou qualificados pela equipe de pré-vendas (SDR), mas agora é possível fazer as duas coisas e ter o lead qualificado pelo chatbot do conversacional, diminuindo esse processo e gerando o CQL - Conversation Qualified Leads.
Mas antes de falarmos sobre o CQL, vamos entender todas as etapas de qualificação
Dentro do marketing, existem ferramentas que usam a ação do cliente para qualificar um lead, vamos falar de alguns deles:
Para acompanhar a jornada de compra digital do cliente baseado em nosso sites ou landing pages, com ele é possível saber em tempo real se um cliente específico visitou o seu site ou uma apenas uma página, como a de um carrinho no e-commerce ou uma página de agradecimento para saber se fez uma conversão ou baixou algum material.
Assim que o lead se converte pela primeira vez, o sistema o acompanha e grava toda ação, podendo assim, criar segmentações para disparar automações exatamente no momento da ação do cliente.
É usado para qualificar o lead baseado no seu perfil ou no seu interesse, vou dar alguns exemplos baseados no RD Station Marketing.
Perfil
No perfil, são usadas informações dos campos personalizados, que deverá ter uma nota de 1 a 10 para cada possível resposta e essa propriedade, deverá ter um peso que vai de 0 a 100%.
Com isso, os leads serão classificados em 4 grupos: A, B, C e D, sendo os Leads do grupo "A" aqueles com melhor perfil para vendas.
Interesse
Já em interesse, é a ação do lead que será levada em conta, como baixar determinado conteúdo, abrir um email, iniciar uma conversa de WhatsApp. Para isso será usado o índice de pontos, que inicia em 1 ponto e não tem fim.
Para cada grupo de atividade, você deverá definir uma quantidade de pontos, que pode ser positivo ou negativo, então assim que o lead cumprir aquela atividade, é somado ou subtraído essa quantidade de pontos, inserindo essa pontuação dentro do seu cadastro.
Essa qualificação deve ser a intersecção do marketing com o departamento comercial, onde uma pessoa, que não é o consultor comercial, ou seja, não precisa ter todas os conhecimentos do comercial, exerce uma função de qualificar o lead, que é a figura do SDR (Sales Development Representative) e o BDR (Business Development Representative)
O SDR é um profissional de pré-vendas e o trabalho dele é entregar um lead qualificado para o vendedor entrar em contato vindo do inbound marketing.
A sua atividade é mais simples e repetitiva, recebendo um grande volume de leads do departamento de marketing, que foi identificado como oportunidade pelo MQL.
Como ele não tem o papel de negociar ou apresentar o produto ou serviço ao lead, o seu ciclo no processo é mais rápido, podendo absorver uma carga muito maior.
Por isso o sdr ainda pode receber muitos leads desqualificados, tendo com um de seus principais atividades, marcar o lead como perda e identificar o motivo, para que a equipe de marketing possa corrigir e ajustar as campanhas para melhorar a geração de leads.
A função do BDR é bem parecida com o SDR, ou seja, qualificar os leads, mas esse profissional tem a função de prospectar novos leads, por isso ele usa as estratégias de outbound marketing.
Geralmente iniciando com leads de leads já existentes dentro da empresa ou pesquisando em canais como o LinkedIn, usa estratégias de sequências de cold mails e faz ativamente o cold call, ligando para pessoas que ainda não demonstraram interesse no produto ou serviço, mas faz parte de um ICP definido dentro da empresa.
Cada vez mais a função de prospecção de outbound, vem perdendo espaço para o inbound, por conta do grande esforço que precisa ser empenhado nesta função, com resultados cada vez menores.
Por isso é muito importante a definição de KPIs de acompanhamento de cada uma dessas etapas para se entender qual é mais efetiva dentro da sua estratégia.
Agora vou apresentar no novo queridinho das empresas, colocar um robô (chatbot) ou CQL, para prospectar, converter e qualificar os leads automaticamente, para já seguir para a equipe de vendas, podendo passar por um humano ou não.
Neste processo um designer conversacional cria todos os fluxos de mensagem e perguntas, além de cruzar informações com o sistema de marketing e CRM, para cumprir o sucesso de qualificar e passar os leads para o departamento comercial com a maior quantidade de informações.
Além de fazer o primeiro atendimento em tempo real a demonstração de interesse, esse fluxo também será ativado baseado na ação do lead, inserindo dados e movendo as oportunidades automaticamente dentro do funil de vendas do CRM.
E para isso ele usa a automação conversacional, vamos entender um pouco mais
Um chabot convencional tem um fluxo, onde baseado em uma trigger inicial como uma pessoa chama em um número de WhatsApp, ele envia mensagens e faz perguntas, estabelecendo uma conversa fluida com o lead.
Dentro desse primeiro fluxo, já é possível criar uma oportunidade no CRM, enviar para um dicionário de dados para ter acompanhamento e relatórios e fazer chamadas externas para outros sistemas em busca de informações ou para gravar esses dados neste sistema.
Agora imagina integrar essas etapas do CRM para que novos fluxos sejam ativados baseado no tempo, na ação do cliente ou na ação do atendente, que pode ainda ser um SDR ou até o consultor de vendas.
Mas imaginar uma cadência de um SDR que precisa falar com um lead em até 30 dias, para isso ele possui um playbook do tempo e do que precisa fazer, vamos para um exemplo:
Assim que recebe um lead deve tentar fazer contato por telefone e whatsapp, com o sucesso deve enviar um e-mail com o que foi conversado e após 7 dias precisa retornar para fazer um follow-up.
Seria maravilhoso se isso não fosse a exceção, pois a maioria dos leads não respondem e quando respondeu, pode ficar sem dar a resposta e fica impossível um follow-up.
Então o SDR continua com as novas atividade que é tentar falar com ele depois de mais 7 dias, depois mais 7 dias, e no final do ciclo de um mês, no insucesso, marcar perda com um motivo básico que o cliente não respondeu mais.
Você pode se perguntar, por que só tenta 30 dias nestes casos, e a resposta é bem óbvia, pois é impossível seguir esse fluxo agora que vai aparecer mais uma quantidade de leads novos para qualificar, pois para aumentar essa carga de trabalho, precisaria ter mais sdrs.
E é aqui que entra o chatbot, para uma sistema, falar com uma pessoa e mil pessoas é igual, podendo ter um fluxo muito mais espaçado, podendo dar mais tempo para o lead avançar na jornada de compra, sem se preocupar com a quantidade.
Tudo isso movimentando as etapas do CRM automaticamente, criando anotações e gerando KPIs que nortearão as estratégias e ajustes do playbook constantemente.
Espero que tenha dado para ficar claro as vantagens, as grandes empresas já estão fazendo isso e com a melhoria da tecnologia, com o uso de inteligência artificial e a facilidade da construção desse fluxo, médias e pequenas empresas, poderão utilizar essas estratégias facilmente, com diminuição de gastos e maior efetividade na qualificação.
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Uma das principais funcionalidades do Habla é a integração entre sistemas, vamos falar sobre a integração entre TOTVS Protheus e RD Station.
Sistemas como o RD Station Marketing e CRM, possuem APIs abertas que estão amplamente divulgadas em suas documentações: https://developers.rdstation.com/reference/api-rd-station-doc
Esse formato de API aberta e pública é o padrão dos principais SaaS do mundo e com essa documentação é possível por meio de vários tipos de autenticação, que podem ser a geração de um simples TOKEN que é único, a versões mais avançadas e seguras baseadas em Autenticação OAuth.
Para sistemas que precisam de mais customizações, como é o caso do ERP Protheus da TOTVS, essa integração já não é tão simples, pois não existe uma API aberta e pública, além de todo o sistema poder ser amplamente customizável para uma empresa.
O RD Station é um sistema baseado em um cloud compartilhado entre todos os usuários, pode existir vários servidores que ativam seus módulos, mas tirando a mudança de versões: Light, Basic, PRO e Advanced, todo os usuários acessam o mesmo sistema e às regras de negócios da plataforma é definida pela própria RD. A customização, neste caso, é baseada nos campos personalizados, landing pages, e-mails, segmentações e automações.
Já sistemas complexos de ERP, como o Protheus, não compartilham esses serviços entre seus clientes, cada instalação é única, que podem seguir o padrão desenvolvido pela TOTVS ou ter a sua programação totalmente modificada com utilização de módulos desenvolvidos pela própria TOTVS, desenvolvedores externos e internos.
Na experiência que temos com o RD Station, existem empresas que administram a ferramenta por agências de marketing digital, time interno, mas ele poderia ser tranquilamente usado pelo dono da empresa sem nenhuma ajuda interna, pela facilidade de uso.
Já no sistema Protheus, isso dificilmente aconteceria, as empresas geralmente contam com a assistência da própria TOTVS ou suas franquias, mas geralmente possui um departamento de TI e desenvolvimento focado exclusivamente na manutenção, operação e desenvolvimento do sistema.
Entendido isso e falando sobre integração, é possível afirmar que nos sistemas baseados em API aberta e pública, toda mudança nas funcionalidades serão compartilhadas com toda a base de cliente, enquanto no sistema Protheus, essas customizações podem ser individuais, o que por um lado é extremamente importante para as empresas, pois não existe limite do que é possível ser feito, mas por outro lado, sempre vai necessitar de um suporte sênior o muito técnico focado em desenvolvedor na programação de ADVPL, que é a linguagem de programação que roda no Protheus.
Não é muito fácil encontrar esse profissional no mercado e o valor da sua hora, não é muito barato também, o que torna seu uso pouco atrativo para as pequenas empresas.
Mas para quem usa, a integração entre esses sistemas pode ser fundamental para o sucesso da empresa, levando a sua automação a um estágio que separados, nunca terão a mesma eficiência.
É um ERP completo que resolve o centro nervoso das empresas ativando vários departamentos como o financeiro, contabilidade, fiscal, estoques e custos, faturamento e compras, ou seja, a alma de qualquer empresa que trabalha com vendas de muitos skus, regras de preços e impostos avançadas e volume de transações altas.
Já o RD Station CRM resolve o departamento de vendas, mapeando e gerando relatórios de todo o processo de vendas da empresa, com múltiplos funis, etapas, atividades, auxiliando na qualificação, acompanhamento e marcação de vendas de prospects e clientes recorrentes.
Então se temos a parte fiscal e financeira da empresa resolvida e nosso departamento de vendas funcionando, o que nos falta? Novos clientes, e aí entra o RD Station Marketing.
É um sistema que atrai, converte, relaciona e gera valor para os novos e antigos leads da empresa, que assim que se qualificam para a venda, são enviados para o RD CRM.
Esse processo completo usa as metodologias do inbound marketing e inside sales.
Com um mundo tão digital, não tem como uma empresa, da menor ou da maior, não ter um posicionamento na internet, seja ela para serem localizadas em sites de busca como o google, nas mídias sociais ou aplicativos de comunicação como o WhatsApp.
Só gerar o lead e repassar para um vendedor, já não é mais eficiente, pois a jornada de compra desse consumidor digital mudou e muda constantemente.
Definições de ICP, Personas, interesses e jornada de compra precisam ser definidos não mais por percepções ou baseado em nichos ou concorrentes e sim mensurados individualmente e por isso ferramentas que possam trazer insights e dados estatísticos, para que as novas campanhas sejam mais assertivas e o investimento em marketing digital tragam leads mais qualificados.
Funcionalidades como o Lead Tracking, Lead Scoring, Automação e BI, se tornam tão ou até mais importantes que calcular o custo do produto de uma forma eficiente e rentável.
Ótimo, então como deu para perceber, tudo que é da parte do Protheus é mais complexo, só que isso também é uma grande vantagem, pois às regras de negócios, que sempre são individuais, podem ser amplamente customizadas, em uma escala inimaginável, e isso precisa de muita análise e desenvolvimento.
Por isso o Hablla contratou o desenvolvedor Rodrigo Xavier, profissional com mais de 20 anos de experiência desde a época da Microsiga e trabalhou com todas as versões do Protheus, para desenvolver um patch que aplicado no seu servidor, abre às rotas necessárias para iniciar uma integração bem mais simples, já podendo sincronizar cliente e empresas, produtos e oportunidades, além de abrir as possibilidades de novas customizações baseado nas regras de negócios da empresa.
Da parte do RD, conseguimos fazer tudo que é possível dentro da sua API aberta, e nestas novas integrações, trabalhar sugerindo alterações de desenvolvimento de novas rotas e funcionalidades que atendam essas necessidades.
O Hablla trabalha com as mesmas funcionalidades do Protheus, com dicionário de dados e repositórios (RPO) de códigos, que facilitam a criação de classes e scripts dentro dessa integração, se transformando em um maestro que integra e gerencia os dados que saem de uma plataforma e vai para a outra, ativando outros sistemas, como o Google Calendar, WhatsApp, Mídias Sociais, além de ter um banco de dados externo que pode ser acesso por outros sistemas, como o Power BI e até mesmo pelo próprio Protheus.
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Assista o Webinar que fizemos no dia 20 de outubro de 2023 às 10h, sobre a integração do TOTVS Protheus com o RD Station, o nosso convidado é o Rodrigo Xavier.
