Como uma profissional particularmente orientada por dados, posso observar que, como todo recurso bruto, se na nova era digital os dados são como petróleo, eles só têm valor quando são refinados. Ter dados não é o problema, eles estão em CRMs, plataformas de automação, redes sociais, pesquisas, eventos. O desafio real está em transformá-los em inteligência prática, capaz de orientar decisões e gerar resultados mensuráveis.
Segundo a Vox, 87% dos executivos reconhecem que suas empresas não aproveitam todo o potencial dos dados. Por outro lado, entre os que conseguem fazê-lo de forma estratégica, 58% observam aumentos significativos na lealdade dos clientes. Essa diferença não está apenas na coleta ou na análise, mas na capacidade de transformar dados brutos em decisões acionáveis e priorizadas, que orientem cada passo da execução.
Por que dados sem estratégia são apenas ruído
Obter valor através de análise de dados não é sobre relatórios bonitos ou dashboards cheios de gráficos. É sobre ter clareza para decidir. Quando olho para um plano de marketing, quero entender não apenas o que está acontecendo, mas por que está acontecendo, e qual será o próximo passo.
No B2B de TI, onde via de regra contamos com times enxutos, não temos a mesma estrutura ou orçamento do B2C para análises complexas e testes em escala. Isso exige foco: escolher métricas que realmente indicam se estamos no caminho certo e evitar dispersão em dados que não conversam com os objetivos de negócio.
De acordo com a Turtl, empresas que usam dados de forma estratégica reduzem desperdícios e refinam o perfil de cliente ideal (ICP). No go-to-market da Getronics, por exemplo, isso significa investir tempo no diagnóstico e na priorização de contas e setores mais alinhados à nossa proposta de valor, antes de qualquer execução. Essa abordagem é fundamental para evitar o erro comum de perseguir “big data” quando o que precisamos é “right data”.
Integração sem necessariamente ser complexo
Dados de qualidade começam com coleta estruturada e integração. Vejo muitas empresas com excelentes fontes CRM, automação de marketing, ferramentas de BI, que simplesmente não “conversam” entre si. Isso cria silos, atrasa respostas e prejudica a personalização.
Na Getronics, quando falamos de digitalização, não é apenas sobre desenvolver software ou automatizar; é sobre criar ecossistemas conectados. No marketing, vale o mesmo. Não é preciso investir de imediato em uma plataforma de BI robusta para integrar dados, é possível começar com passos simples e de alto impacto.
Um exemplo prático: Integrar o CRM à automação de marketing permitindo que dados de engajamento, como cliques em e-mails, downloads de materiais e interações em formulários, apareçam diretamente no registro do contato. Isso já resolve boa parte do problema de visão fragmentada entre marketing e vendas.
Métricas que importam (e as que distraem)
Não me entenda mal: métricas como taxa de abertura de e-mail são úteis. Mas, se queremos decisões estratégicas, precisamos de KPIs que conectem marketing a receita: CAC, CLV, ROI de campanha, taxa de conversão por etapa do funil.
Na prática, isso significa que não basta medir engajamento, é preciso medir impacto. Modelos como lead scoring ajudam a prever quais contas merecem atenção prioritária, enquanto análises de cohort revelam onde estamos perdendo oportunidades ao longo do ciclo de vendas.
Essa lógica está também no nosso acompanhamento de projetos: no Digital Workplace, por exemplo, monitoramos XLAs para medir satisfação real do usuário, e não apenas volume de chamados resolvidos.
Do insight à execução: pragmatismo acima de tudo
Estratégias brilhantes podem morrer na fase de execução por falta de agilidade. Insights têm prazo de validade. Se um dado mostra que um segmento está mais receptivo, é preciso ajustar a campanha imediatamente, realocar orçamento e personalizar mensagens.
A Abmatic mostra que analytics avançado potencializa orçamento e acelera retornos. Neste contexto, vejo que o mercado B2B evolui para incorporar análises mais sofisticadas gradualmente — sempre priorizando o que pode gerar impacto com os recursos disponíveis no agora.
Casos que inspiram
O uso estratégico de dados já mostra impacto comprovado em empresas de tecnologia. O LinkedIn, por exemplo, implementou um motor de priorização de contas com IA e aumentou as renovações em 8,08%.
Na Europa, quase dois terços das empresas B2B que adotaram IA viram ROI já no primeiro ano, sendo que 19% alcançaram retorno em até três meses. Esses números reforçam o que vivemos no campo: quando dados, tecnologia e execução andam juntos, os resultados vêm rápido.
Conclusão: dados como aliados, não como sobrecarga
Transformar dados em resultados é um trabalho contínuo. Entretanto, o segredo está em usar dados como um guia, e não como peso extra.
Começar pequeno, com métricas claras, integração básica e ciclos curtos de aprendizado, é mais realista e eficaz do que tentar replicar modelos de análise complexos do B2C.
Não é só sobre tecnologia, é sobre cultura. É sobre equipes de marketing, vendas e operações alinhadas em torno de KPIs claros, processos integrados e uma visão centrada na experiência do cliente.
Especialmente para empresas B2B de TI, isso significa não vender apenas projetos, mas jornadas completas, conectando estratégia, execução e medição de impacto. Significa usar dados para guiar desde o desenho da solução até a melhoria contínua, seja numa implementação de automação inteligente, num upgrade de infraestrutura de TI ou numa modernização de aplicações críticas.
Porque, no fim, dados são apenas matéria-prima. O valor real está na capacidade de transformá-los em ações que gerem vantagem competitiva, e isso é algo que, com as ferramentas certas e a mentalidade certa, qualquer empresa pode conquistar.
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