No marketing B2B Tech, existem coisas simples de entender, mas complexas de executar

Mario Soma – Polvora Comunicacao

Por Mário Soma*

O marketing B2B Tech é um terreno em que a complexidade das decisões de compra se mistura com a necessidade de uma abordagem altamente estratégica. E, nesse cenário, as empresas falham com muita frequência por dois motivos:

  1. Falta de alinhamento com a jornada real de quem compra.
  2. Falta de entrega das informações certas, no momento certo, para facilitar a tomada de decisão.

Qual é o problema? A maioria das empresas baseia suas estratégias em um viés interno, centrado no produto, e não na jornada do cliente.

A realidade é que as decisões no marketing B2B Tech são longas, complexas, envolvem múltiplos stakeholders e passam por camadas de avaliações, benchmarkings e justificativas financeiras.

O erro sistêmico das empresas B2B Tech

As falhas mais comuns nas estratégias de marketing e vendas no marketing B2B Tech são:

  • Criar campanhas baseadas em suposições, e não em dados reais sobre o comportamento do lead.
  • Priorizar o produto em detrimento da experiência do cliente na jornada de
  • compra.
  • Ignorar que os decisores em empresas B2B Tech operam sob pressão de metas, com orçamentos limitados e riscos elevados, tornando o processo de compra mais criterioso.

O resultado? Um funil de vendas desalinhado, leads desqualificados e um ciclo de venda ainda mais longo e ineficaz.

A solução: marketing centrado no perfil do lead

A resposta para esse desafio está no marketing centrado no lead. Isso significa compreender a jornada de compra e adaptar cada interação para atender às necessidades reais dos decisores.

As quatro fases fundamentais da jornada de compra no B2B Tech são:

1 – “Estamos sempre ouvindo”.
Nessa fase, os decisores consomem conteúdo sem intenção imediata de compra. Aqui, o objetivo da marca é educar e construir autoridade.

Exemplo: um diretor financeiro (CFO) acompanha tendências do setor financeiro, mas ainda não tem urgência para trocar de software de gestão empresarial (ERP).

Conteúdo recomendado: artigos de tendências, relatórios setoriais, infográficos, palestras e webinars informativos.

2 – “Temos um problema a resolver”.
O comprador percebe um desafio ou ineficiência e começa a pesquisar soluções potenciais.

Exemplo: esse CFO nota problemas na conciliação financeira e inicia pesquisas sobre sistemas que possam otimizar o processo.

Conteúdo recomendado: whitepapers, cases de mercado, diagnósticos gratuitos e calculadoras de Retorno Sobre o Investimento (ROI).

3 – “Vamos buscar soluções potenciais”.
Nessa etapa, o comprador entra em modo de busca ativa por fornecedores e produtos.

Exemplo: ele compara opções, participa de eventos, solicita demonstrações e consulta benchmarks.

Conteúdo recomendado: demonstrações interativas, e-books comparativos, estudos de caso e provas de conceito.

4 – “Vamos comparar três fornecedores e decidir”.
O comprador está pronto para decidir e escolher entre as empresas finalistas.

Exemplo: ele analisa propostas comerciais, participa de reuniões executivas, revisa Níveis de Acordos de Nível de Serviço (SLAs) e analisa as referências de cada fornecedor.

Conteúdo recomendado: provas de conceito, ROI baseado em dados, análises comparativas, depoimentos de clientes e suporte na construção do business case.

Como adaptar sua estratégia de marketing?

A chave para um marketing eficaz no B2B Tech é atuar em todas essas fases da jornada do comprador. Isso significa:

  • Determinar o Perfil de Cliente Ideal (ICP): mercados e segmentos-alvo e os perfis de executivos a serem impactados.
  • Entender os canais e formatos de comunicação mais alinhados ao público e os temas que estão sendo debatidos.
  • Criar conteúdo segmentado para cada etapa do funil e, muitas vezes, também por perfil de público.
  • Integrar marketing e vendas para uma experiência mais fluida e personalizada.
  • Disponibilizar materiais técnicos e estratégicos para facilitar a tomada de decisão do executivo C-Level.

O grande desafio: uma jornada de compra não linear

Diferente do B2C, onde decisões de compra são rápidas e individuais, no marketing B2B Tech a jornada é longa e multifacetada. Os compradores entram e saem das fases do funil em um processo interativo, baseado em validação de informações e aprovação interna.

Qual é o segredo? Estar presente antes mesmo que o comprador perceba que precisa de você. As empresas que constroem relações e estabelecem autoridade desde a fase inicial tendem a ser as primeiras consideradas quando a necessidade emerge.

E na sua empresa? Seu marketing está estruturado para acompanhar a jornada real do comprador B2B Tech? Se não, é hora de repensar sua estratégia.

*Mário Soma é CEO e Head B2B da Pólvora Comunicação

Artigo trata de análises a partir de BI

Três análises que podem impulsionar os resultados extraídos das ferramentas de BI

* por Rodrigo Segalla Uehara

Para utilizar os dados a favor do negócio é preciso muito mais do que uma ferramenta de Business Intelligence. Atualmente, empresas investem milhões em soluções para coleta de informações valiosas de seu histórico, mas poucas ainda sabem a importância de aliar esse fator com a previsão de eventos futuros, ou o que conhecemos como análise preditiva.

Essa investida tem se mostrado tão relevante ao mercado que, segundo previsão do Gartner, em 2020 a análise preditiva e a prescritiva irão atrair 40% dos investimentos das companhias relacionados a BI e analytics. A partir deste cenário será possível ter controle de eventos nas empresas e do desenvolvimento da habilidade de entregar experiências personalizadas aos clientes.

Esse novo olhar às soluções de BI auxilia equipes de inteligência a tirarem o melhor proveito dessas ferramentas, promovendo uma mudança cultural em toda a organização – afinal, dados isolados não dizem nada! Para tomar decisões assertivas, que ajudem a reduzir perdas, melhorar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade, deve-se realizar diversos tipos de análises em relação às informações coletadas.

Pensando nisso, listo abaixo exemplos que são amplamente praticados pelas organizações em prol de resultados favoráveis.

Análise Preditiva

O primeiro é o modelo de análise preditiva que utiliza os dados para fazer previsões sobre o resultado de uma determinada ação. Para entender como funciona, vamos imaginar que sua empresa vai lançar um novo produto no mercado e você precisa entender o que exatamente vai agradar seu público-alvo. Ao realizar a análise preditiva dos dados, é possível identificar tendências, entender e prever o comportamento dos clientes, por exemplo. Tudo isso é fundamental para traçar um plano assertivo.

Análise Descritiva

Análise descritiva costuma ser realizada quando é necessário tomar uma decisão de imediato. Diferente da preditiva, os dados, nesse caso, não serão usados para avaliar uma situação futura. Ela é muito utilizada, por exemplo, pela área financeira para análise de crédito. Ao verificar a situação atual do cliente, a instituição se certifica de que ele terá condições de honrar o compromisso.

Análise Estatística

Por fim temos a análise estatística. Diariamente, as organizações acumulam um grande volume de dados brutos em seus aplicativos operacionais. Eles mostram os produtos que foram comprados, quem os comprou, quando a venda foi realizada, qual a quantidade vendida etc. Essas informações podem ser usadas para realizar uma análise que, quando bem empregada, auxilia, por exemplo, no gerenciamento do estoque de uma loja ou também na identificação de tendências de compra. Isso é possível ao fazer a checagem de uma grande quantidade de dados e chegar a um cenário estatístico fiel ao que se deseja observar.

E você, o que considera ser mais importante para investir em sua empresa hoje?

*Rodrigo Segalla Uehara – graduado em Ciências da Computação, com MBA em Business Intelligence – diretor de Tecnologia e Soluções da IN