Geração de Leads com Redes Neuronais: Como a IA é um Verdadeiro Game Changer

Gerar leads a partir de potenciais clientes encontrados online pode ser uma tarefa assustadora, exigindo frequentemente esforços demorados. A geração de leads é simplesmente tentar converter estranhos na internet em potenciais compras; muitas vezes descrita como um funil onde o tráfego se converte em leads, depois em leads qualificados e, finalmente, numa venda. No entanto, na vida real, isto pode assemelhar-se mais a um processo caótico, com um grande número de leads não relacionados com o seu negócio.

O processo clássico de geração de leads baseia-se na intuição do profissional de marketing e num esforço manual significativo — alguém cria um anúncio, alguém analisa os resultados e, em seguida, um gestor liga para cada lead para os atrair. O maior problema é que não há tempo suficiente para uma pessoa determinar de forma rápida e precisa se um lead seria um potencial comprador para si, devido ao número de leads gerados a qualquer momento.

É aqui que a IA entra em jogo, como uma solução para problemas que ocorrem quando as pessoas começam a ficar sobrecarregadas:

• Processamento de leads. As Redes Neuronais processam dezenas de milhares de leads a cada segundo e podem identificar padrões no comportamento do utilizador que indicam a sua prontidão para comprar de si. Um gestor simplesmente não conseguiria fazer isso, a menos que fosse muito experiente.
• Previsão de intenção. Através do uso de machine learning, a IA pode modelar a provável intenção do cliente com base no comportamento passado. Se um consumidor visita a sua página de preços em três ocasiões separadas, descarrega estudos de caso e chega através de um anúncio, por exemplo, a IA pode ver esta informação e prever a probabilidade de compra.
• Servir conteúdo personalizado em tempo real. Com base nas respostas anteriores dos utilizadores individuais, a IA pode selecionar automaticamente uma oferta personalizada em tempo real. Um indivíduo pode receber uma oferta com especificações técnicas, enquanto outro pode receber uma oferta contendo exemplos de estudos de caso com ROI, e um terceiro pode receber uma oferta com um botão para ligar para o gestor. Tudo isto ocorre automaticamente com base numa análise do comportamento de cada utilizador.

Em 2026, a pessoa média será exposta a aproximadamente 10.000 anúncios por dia. Como o volume de anúncios é tão grande, é importante que os anúncios não só sejam exibidos frequentemente, mas também no momento certo e com uma segmentação precisa. É aqui que a IA pode ajudar, pois o processamento manual de todas estas informações já não é possível.

Para ilustrar os benefícios do uso da IA, vejamos um exemplo real. Uma empresa SaaS tinha uma taxa de conversão de lead para pagamento de 4% antes de implementar a IA. Após implementar um modelo que incluía 12 parâmetros comportamentais (incluindo a fonte de tráfego e o tipo de navegador, as páginas lidas pelo utilizador e informações geográficas), a sua taxa de conversão aumentou para 9% em dois meses, mantendo o mesmo orçamento de publicidade. A única diferença foi na forma como os gestores lidavam com os leads – agora trabalhavam apenas com os leads que consideravam "quentes" e ignoravam todos os outros.

A IA não substituiu nenhum funcionário; simplesmente removeu muitas das tarefas rotineiras que precisavam ser feitas, permitindo que os funcionários dedicassem o seu tempo a trabalhar com potenciais clientes que estão prontos para comprar.

Como a IA funciona com leads?

Existem pelo menos três tecnologias que fazem a IA funcionar mais rápido, melhor e com maior qualidade do que os métodos tradicionais de trabalho com leads:

Machine learning (ML) é a base da IA. À medida que os algoritmos aprendem com o seu histórico de leads (aqueles que compraram, aqueles que não compraram e o que ocorreu antes da compra), eles constroem modelos preditivos que determinam os padrões que indicam se um cliente está pronto para comprar.

Por exemplo, a Hubspot usa machine learning na sua análise de mais de 200 parâmetros diferentes de cada um dos seus clientes. Estes parâmetros incluem informações como a fonte de tráfego para o website, atividade de email e histórico de interações com o sistema CRM. O modelo fornece uma percentagem usada para calcular a probabilidade de fechar um negócio. Os gestores de leads trabalham principalmente com potenciais clientes que têm pontuações de lead superiores a 60 por cento.

As tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (PLN) permitem que as máquinas de IA "leiam" texto como mensagens de chat, inquéritos, emails... etc. É capaz de identificar a intenção do utilizador: se ele quer comprar agora ou está apenas à procura de informações. Além disso, o PLN também pode analisar o tom de voz; o que significa que sabe quando um cliente está insatisfeito ou precisa de algo com urgência.

No ASCN.AI, o PLN permite a classificação automática de pedidos dentro de um Bot do Telegram em três níveis: "aquisição direcionada", "necessita de consulta" e "apenas interessado neste momento". Isso permite a criação de cenários de comunicação apropriados para cada tipo de lead.

A Visão Computacional (VC) consiste em todas as tecnologias para processamento de imagem e vídeo. As aplicações B2B e B2C incluem reconhecimento de imagem para imóveis, extração automática de dados de cartões de visita e leitura de documentos. Uma empresa de construção usou VC para processar inquéritos fotográficos, o que resultou numa redução do tempo de processamento de 10 minutos para 2 minutos e um aumento de 18% na conversão devido a respostas mais rápidas e precisas aos inquéritos.

Quando ML, PLN e VC são integrados num único sistema, cria-se um sistema completo de automação de geração de leads. Não são simplesmente várias funcionalidades desconexas coladas, mas sim um sistema funcional.

Automatizar o Processo de Recolha e Qualificação de Leads usando IA

Existem várias etapas entre o momento em que alguém faz um inquérito e fecha uma venda, incluindo o gestor fazer uma chamada telefónica para descobrir quais são as necessidades do cliente. Dependendo da situação, a qualificação de leads pode levar de um minuto a várias horas — desde o momento em que alguém envia um inquérito até que um gestor de vendas o receba. Para piorar, mais de 70 por cento de todos os leads recebidos não são realmente qualificados. O uso de inteligência artificial mudou este processo, pois agora permite a qualificação automatizada de leads antes de serem transferidos para um gestor de vendas, agregando informações sobre potenciais clientes de várias fontes para determinar se são um utilizador-alvo ou não-alvo.

A maior parte desta qualificação de leads é realizada em tempo real, recolhendo informações dos principais tipos de fontes de dados:

• Atividade do Website (Google Analytics): Quais foram as páginas mais visualizadas, quanto tempo o utilizador permaneceu no seu website, o que descarregou e qual a fonte que encaminhou o utilizador para o site; Por exemplo, se uma pessoa chegou ao website através de um anúncio, passou oito minutos no site e visualizou a página de preços do negócio, a pontuação de lead criada pelo modelo de machine learning será de 85/100.
• Informações extraídas de sistemas e bases de dados de gestão de relacionamento com o cliente (CRM): (LinkedIn Sales Navigator, Clearbit, Hunter.io) — Cargo, tamanho da empresa, orçamento — são "extraídos" através de integrações com sistemas CRM. Um vendedor priorizará o inquérito de vendas se o inquérito for de um CEO de uma grande empresa.
• Interação com um Web Bot: Se um utilizador interage com um web bot automatizado para fazer perguntas relacionadas com orçamento, prazo e decisor, o web bot calculará as pontuações combinadas para determinar como proceder com esse lead com base na sua resposta a cada pergunta.

Usando o Estudo de Caso da ASCN.AI como exemplo, uma agência de publicidade recebia 300 inquéritos por mês de potenciais clientes antes de lançar a sua solução de automação, 210 desses inquéritos eram leads irrelevantes. Depois de a ASCN.AI implementar a solução para o cliente, mais de 70 por cento dos leads não qualificados foram eliminados dos formulários de inquérito. Além disso, os 90 leads restantes foram divididos em três categorias de prioridade pela equipa de vendas da agência. A promoção de negócios de alto valor duplicou após a implementação da solução de automação e a eliminação de leads não qualificados.

Ao contrário de uma pessoa que adivinha sem base, uma inteligência artificial calcula probabilidades com base no uso de uma enorme base de dados de dados históricos. Quanto maior a quantidade de informações incluídas na base de dados, mais precisa será a conclusão prevista para qualquer inquérito.

Modelos de Algoritmos e Redes Neuronais Proeminentes para Identificar Leads

• Regressão logística (A maneira mais fácil e rápida de prever um resultado binário): ou seja, vendido/não vendido. Um método mais adequado para organizações menores, idealmente com um ciclo de vida de vendas simples.
• Random forest é um modelo de conjunto que se mostrou muito bem-sucedido ao trabalhar com conjuntos de dados complexos e multidimensionais. Este modelo é frequentemente usado em modelos de vendas business to business (B2B) e tem dependências muito complexas/emaranhadas com grandes quantidades de dados.
• Deep Learning (Redes Neuronais) representa uma estrutura multicamadas e complicada. Estes modelos exigem grandes quantidades de dados, mas fornecerão resultados muito precisos. Isto é tipicamente utilizado por grandes organizações que possuem milhões de registos.

Por exemplo, uma organização SaaS conseguiu identificar a rotatividade de clientes com 82% de precisão de previsão, o que lhes permitiu agir antes que os clientes saíssem.

Visão Geral das Plataformas e Serviços de IA para Geração de Leads

É melhor escolher uma ferramenta que atenda muito bem às suas necessidades mais urgentes, em vez de comprar um "implemento agrícola" porque tem todas as capacidades possíveis de que não precisa.

Integração com CRM e Plataformas de Marketing

Para que a IA funcione com o máximo desempenho, precisa das seguintes ligações à sua infraestrutura:

1. SISTEMAS CRM: entrada automática de dados de leads recém-atualizados; pontuação automática de leads; dicas para gestores.
2. Marketing por Email: segmentação/filtragem de newsletters; nutrição automatizada com base nas ações e pontuações dos leads.
3. Plataformas de Publicidade: transferência de dados de conversão de leads; exclusão de tráfego não-alvo, reduzindo o custo por lead (CPL).

Por exemplo: Uma agência de marketing reduziu o seu custo por lead de $45 para $28 e aumentou a sua taxa de conversão de inquérito para negócio de 6% para 11% sem aumentar o seu orçamento.

Estudo de Caso: Implementação Bem-Sucedida de IA para Geração de Leads

Na noite de 11 de outubro de 2024, o assistente da equipa ASCN.AI forneceu um token de criptomoeda à equipa em 10 segundos. A equipa ASCN verificou os dados e conseguiu descobrir que o token estava a ser negociado na Binance a $1.22 e na KuCoin a $1.18 e que não havia atividade de venda de grandes detentores de tokens ou sentimento negativo nas redes sociais e que o token tinha alta liquidez. A equipa então realizou uma negociação de arbitragem e obteve um lucro de $1.000 numa negociação de $30.000. Este exemplo mostra que a velocidade de análise é a chave para o sucesso e não as especificidades da negociação. Um trader humano não tem tempo suficiente para aproveitar as oportunidades de negociação a essa velocidade.

Mais informações podem ser encontradas no caso completo da Falcon Finance.

O Uso de IA para Aquisições de Escolas Online Aumentou a Conversão de 8% para 14%

Uma escola online geria 450 inquéritos por mês via um bot do Telegram antes da IA. Cada inquérito levava 20 minutos ao gestor e convertia a 8%. Após a implementação do sistema ASCN.AI, aconteceu o seguinte: os inquéritos foram automaticamente qualificados com base em 3 critérios (orçamento, prazo e formato); os inquéritos foram priorizados e respondidos com ofertas pessoais imediatamente; o tempo do gestor por inquérito foi reduzido de 20 para 2 minutos; a conversão aumentou de 8% para 14% e a receita aumentou em 75%.

Metodologia de Erros de CRM e Melhores Práticas

1. Assuma que todos os dados do CRM podem conter erros. É importante limpar o CRM de todos os erros antes de treinar um modelo. Registos duplicados devem ser removidos, estados devem ser atualizados e campos obrigatórios devem ser preenchidos para que o modelo funcione corretamente.
2. O feedback do gestor é essencial para melhorar o modelo. Se a equipa discorda consistentemente dos resultados da IA, isso é um sinal para retreinar o modelo — não para o abandonar. Num caso, adicionar o coeficiente de 'velocidade de tomada de decisão' aumentou a precisão do modelo de 72% para 84%.
3. Não implemente em toda a base de dados de uma vez; caso contrário, as suas conversões podem diminuir sem realizar um teste A/B. Comece com 20%-30% do seu tráfego total, avalie a qualidade dos resultados e, em seguida, continue a escalar após avaliar a qualidade do resultado.
4. Retreine todos os modelos pelo menos uma vez por trimestre para incorporar mudanças nos comportamentos dos clientes, bem como tendências atuais e futuras.

Avaliação Essencial de Desempenho e Características da Geração de Leads Impulsionada por IA

• A precisão do valor previsto para o potencial de lead deve estar entre 75%-85%. O processo de verificação é exportar os dados e rever os dados pelo menos mensalmente.
• A taxa de conversão de um segmento de leads "quentes" em comparação com um segmento de leads "frios" deve ser 3 vezes diferente.
• O tempo para a qualificação de estado diminuirá de horas para segundos, aumentando assim a probabilidade de fechar vendas devido à redução do período de qualificação usando IA.
• O custo por lead qualificado (CPL) geralmente reduzirá em 20%-30% com a implementação da IA ao calcular a fatura total, incluindo aquisição/custo de leads qualificados.
• A duração do ciclo de negócio geralmente reduzirá 15%-25% com processos automatizados de IA.

Visualização de Dados e Monitorização de Análises

Ao medir o sucesso na visualização de dados e análises, os seguintes são os componentes preferidos dos painéis de controlo:

• Pontuação e Segmentação de Leads em Tempo Real;
• Segmentação pelo Funil de Conversão;
• Canais para Preço e ROI;

Ferramentas como Google Data Studio, Tableau e Power BI também funcionam bem para tornar os dados mais facilmente acessíveis à sua equipa.

Principais Perguntas

A IA é aplicável a qualquer indústria?

Embora a IA seja altamente eficaz em B2B que exigem longos ciclos de vendas, tem sido bem-sucedida no E-commerce que possui grandes catálogos, bem como em serviços financeiros e educação. No entanto, a IA não obtém sucesso com pequenas empresas locais que possuem conjuntos de dados mínimos, devido ao comportamento imprevisível da sua base de clientes.

Como preparo corretamente os dados para uso numa rede neuronal?

1. Primeiro, o CRM deve ser auditado para duplicados e verificado quanto à precisão do estado atual dos contactos;
2. Segundo, os campos devem ser padronizados (endereços de email, números de telefone);
3. Terceiro, rotule a variável alvo como 'compra' ou 'não compra';
4. Quarto, devem ser criadas funcionalidades que influenciam a compra;
5. Quinto, crie um conjunto de treino e depois um conjunto de verificação para treinar o modelo.

Quais são os principais riscos envolvidos na IA, ou seja, Inteligência Artificial, para fins de geração de leads?

• Overfitting do modelo;
• Viés nos dados;
• Conjunto de dados de treino insuficiente ou inadequado;
• Integração de vários sistemas;
• Resistência da equipa às mudanças.

Notas Finais, Conclusão e Recomendações para a Implementação da Lógica de IA para Geração de Leads

1. A IA ajudará a reduzir tarefas rotineiras e intensivas em recursos. O papel do gestor é trabalhar com os clientes que estão prontos para comprar.
2. O sucesso da geração automatizada de leads dependerá muito do nível de integridade dos dados e das integrações.
3. Como a implementação inicial da IA para geração de leads envolverá o uso em pequena escala da IA, será importante escalar após avaliar os resultados. Um bom ponto de partida para testes em pequena escala será desenvolver um lead qualificado a partir de um chat e, em seguida, expandir a partir daí.
4. Quando o modelo for retreinado periodicamente, a entrada será mais precisa devido ao feedback da equipa.

Cronograma de Implementação Esperado:

1. Auditar o conjunto de dados existente e limpar (1-2 semanas);
2. Determinar o ponto em que continuar com a automação (2-3 semanas);
3. Selecionar as ferramentas de que precisará (4-5 semanas);
4. Lançamento piloto e estabelecimento de novas métricas e resultados (6-8 semanas);
5. Após a confirmação de novas métricas e resultados, escalabilidade (9-12 semanas);
6. Grupo de equipas para retreinar os modelos de IA a cada 3 meses; fornecer suporte às equipas.

Aviso Legal

Todas as informações contidas neste documento são de natureza geral e não substituem efetivamente aconselhamento de investimento, legal ou de segurança. Será necessária uma abordagem consciente ao usar IA e sistemas baseados em IA, com base nas capacidades de cada plataforma.