Vice-presidente de Marketing de uma empresa de tecnologia financeira afirma que a promessa da IA está na análise de dados, não no conteúdo

Liam Bartholomew é o VP de Marketing de uma empresa de tecnologia financeira chamada Alt21. Nesta função, está a utilizar a IA para aquilo que considera ser a sua capacidade mais promissora: a análise de dados entre canais e silos.

Sentámo-nos com ele para perceber como é que isso se traduz na prática — e de que forma a sua equipa está a trabalhar de maneira diferente da organização média por causa disso. Eis o que nos disse.

Estabelecer as bases

Chamo-me Liam Bartholomew e sou VP de Marketing na Alt21, uma empresa fintech B2B que ajuda empresas do Reino Unido e da Europa a gerir as suas operações de câmbio e tesouraria.

Trabalho em marketing B2B há cerca de uma década, mais recentemente como VP de Marketing na Cognism, uma plataforma de inteligência comercial, antes de me juntar à Alt21.

A Alt21 é uma empresa numa fase relativamente inicial. O nosso foco está no Reino Unido e na Europa e, para começar, somos predominantemente digitais. A pesquisa paga, as redes sociais pagas e o SEO orgânico são os principais canais que estamos a desenvolver.

Nesta fase, trata-se menos de gerir a complexidade e mais de estabelecer corretamente as bases e compreender o que funciona antes de crescermos.

Porque é que as maiores oportunidades da IA no marketing são a análise de dados e os relatórios

A minha relação com a IA começou quando entrei para esta empresa. Entrei como uma equipa de marketing de uma só pessoa e, sem IA, teria sido demasiado lento. Essa era a realidade. Agora, somos uma equipa de três pessoas: eu, um especialista em crescimento e um especialista em conteúdos. Continuamos a ser uma equipa pequena, mas começamos a ganhar forma.

Começar do zero é uma oportunidade rara. As equipas já estabelecidas têm sistemas, processos e hábitos existentes, e acrescentar-lhes IA é difícil. Construir de raiz permite-me tornar toda a função orientada para a IA desde o primeiro dia. Parece-me uma verdadeira vantagem e quis tirar o máximo partido dela.

Para descobrir o que a IA conseguia fazer, comecei simplesmente a construir coisas. Carreguei os dados dos nossos clientes e das receitas no Claude para determinar quem eram os nossos melhores clientes, com base em evidências e não em suposições. Isso deveria ter demorado semanas, mas, com a IA, fizemo-lo numa tarde. Depois, liguei o nosso CRM para poder consultar o pipeline e obter relatórios fiáveis em minutos, não em horas. E liguei o nosso armazém de dados, o CRM e o website para obter uma visão completa do funil, desde a fonte de tráfego até à abertura de novas contas.

Como a ligação dos dados otimiza os canais de marketing

Pelo que tenho observado, a maior oportunidade da IA para os profissionais de marketing não está na geração de conteúdos ou textos; está na análise de dados e nos relatórios.

A maioria das equipas de marketing continua a demorar bastante tempo a tomar decisões. Extraem dados de diferentes ferramentas, conciliam números que não coincidem e criam apresentações que ficam desatualizadas antes de alguém as ler. Já vi equipas desperdiçarem uma semana por mês com isto e obterem poucos conhecimentos úteis.

Agora, esse tempo pode ser recuperado. Ligar o CRM, as estatísticas do website e os dados pagos num local centralizado e consultá-los com IA elimina em grande medida o trabalho rotineiro dos relatórios. O que resta é o que realmente importa: a análise, a decisão e a ação.

Muitos líderes de marketing continuam a tratar a IA como uma ferramenta de conteúdos e não percebem isto. A maior oportunidade está em utilizá-la para finalmente nos tornarmos a função orientada por dados que a maioria de nós afirma ser há anos, mas que raramente teve a infraestrutura necessária para concretizar.

Por isso, o meu foco neste momento é ligar todos os dados. Atualmente, a nossa pesquisa paga e as nossas redes sociais pagas funcionam em plataformas separadas, com métricas distintas. O comportamento no website, os dados orgânicos e de SEO, bem como os dados do pipeline e das receitas no CRM, também estão separados. Assim, estou a criar relatórios automatizados que sintetizam todos estes dados num só local. Isto permitir-me-á ver de que forma o tráfego pago e o orgânico interagem, quais as campanhas que geram receitas em vez de apenas cliques e onde devemos aumentar ou reduzir o investimento com verdadeira confiança na decisão.

A IA torna este tipo de síntese entre canais genuinamente possível de uma forma que antes não era. E, para uma equipa pequena como a nossa, isso é fundamental. Uma equipa pequena não pode dar-se ao luxo de realizar experiências durante meses, à espera de perceber o que funcionou. Precisa de tomar decisões mais rápidas e mais informadas sobre a distribuição do orçamento.

Como é que a análise de dados e os relatórios com IA funcionam na prática

Eis como isso funciona na prática. Criei uma ligação entre o Attio, o nosso CRM, o nosso armazém de dados e as estatísticas do website, e consulto tudo através do Claude. Antes, compreender o nosso funil significava extrair manualmente dados de várias fontes. Esperávamos que os dados fossem consistentes e passávamos bastante tempo a prepará-los antes de podermos analisar o seu significado.

Agora, posso consultar diretamente o nosso pipeline no Attio e obter relatórios em que confio. Também criei um relatório semanal do website ligado ao Microsoft Clarity, à Google Search Console e ao nosso CMS, que fornece uma lista de ações vermelhas, amarelas e verdes baseada no comportamento real dos utilizadores. Na primeira semana em que funcionou, identificou um problema de cliques sem resposta na nossa página de registo para dispositivos móveis, que corrigimos imediatamente. Identificar manualmente esse problema teria demorado meses.

Eis alguns outros exemplos:

• Para contas novas, o relatório de funil completo que ligava o Attio ao nosso armazém de dados e ao website mostrou que, apesar de um aumento de 157% no tráfego do website em março, o número de contas novas quase não se alterou e a taxa de conversão caiu de 7,2% para 2,8%. O crescimento do tráfego era, em grande parte, de baixa qualidade. É fácil não detetar este sinal quando os dados estão dispersos por diferentes locais.
• Precisava de estudos de caso, testemunhos e coisas desse género, por isso pedi ao Claude que avaliasse toda a nossa base de clientes (através do Attio) com base em sinais de envolvimento, para identificar os melhores candidatos. Já tinha em mente alguns sinais, como a atividade de negociação, o tempo de permanência, a utilização do produto e a capacidade histórica de resposta. Também pedi ao Claude que sugerisse outros fatores relevantes. Em conjunto, desenvolvemos uma estrutura de pontuação que representava com precisão o perfil de um bom defensor da marca. O Claude aplicou-a depois a todo o CRM e produziu uma lista ordenada. Tinha os resultados nessa mesma tarde e o resultado foi excelente.

A ligação dos nossos dados também impulsionou uma mudança cultural interna, ao centralizar os nossos dados no Claude para análise, em vez de cada pessoa trabalhar isoladamente em diferentes ferramentas. Esta mudança foi provavelmente tão significativa como as alterações técnicas.

Ainda está em desenvolvimento, mas já percebo que as minhas decisões estão mais fundamentadas do que estariam de outra forma, e estou a poupar tempo na recolha e organização dos dados, reinvestindo-o na sua utilização prática.

Porque é importante a qualidade dos dados

Pela negativa, a qualidade dos dados do CRM tem de ser elevada para que isto funcione, e os nossos dados ainda não estão totalmente nesse ponto.

Os relatórios iniciais exigem uma revisão humana significativa antes de poderem ser utilizados. É fácil subestimar o trabalho necessário para estabelecer bases de dados fiáveis antes de os resultados se tornarem igualmente fiáveis.

Como escolher entre a IA e o esforço humano

Quando decido para que utilizar a IA, sigo alguns princípios orientadores.

A IA informa a maioria das tarefas analíticas e de investigação: relatórios sobre o pipeline, comportamento no website, análise do ICP e agregação de dados provenientes de diferentes ferramentas para perceber o que está a acontecer. Confio muito nela nestas áreas porque me poupa mais tempo e, honestamente, tem um desempenho melhor do que aquele que eu conseguiria obter manualmente.

A vertente de conteúdos e criatividade é mais complexa. Também utilizo a IA nessa área, mas de forma diferente. A IA não faz todo o trabalho; em vez disso, leva-me 80 ou 90% do caminho. Isto permite-me concentrar a minha energia no elemento único que realmente importa.

O impacto da IA no marketing é semelhante ao impacto das máquinas fabris na produção. Quando produzir 10 000 barras de chocolate idênticas se tornou fácil, a própria produção deixou de ser o fator diferenciador. A marca passou a ser o fator diferenciador. O que tornava uma barra diferente de outra passou a ser o que realmente importava.

A IA faz algo semelhante com os conteúdos. Agora, todos podem escrever um artigo de blog. Todos podem produzir em grande escala. Por isso, os elementos valiosos passam a ser a opinião de um especialista, os comentários genuínos e as perspetivas resultantes de saber algo que os outros não sabem. Essa parte tem de continuar a ser humana. Não porque a IA não consiga produzir palavras, mas porque a perspetiva e a experiência por detrás delas são o que faz com que valha a pena lê-las. A IA ajuda-me a fazer tudo o resto mais depressa, para que eu possa chegar a essa parte.

Porque é que a IA fica aquém das expectativas em projetos de design e de websites

A IA tem ficado aquém das expectativas no design e no website.

Muitos afirmam que a IA pode substituir designers, editores de vídeo e programadores web. Experimentei-a e vi outras pessoas experimentá-la. Tal como na criação de conteúdos, pode levar-nos 80 ou 90% do caminho. Mas esses últimos 10 ou 20% são onde vive a sua marca. É isso que faz com que o seu trabalho criativo pareça seu, e não igual ao de todas as outras pessoas que utilizaram o mesmo pedido.

Se estiver satisfeito com algo genérico, provavelmente funciona bem. Mas, para uma empresa fintech que tenta construir confiança junto das empresas, o design desempenha um papel crucial. Comunica credibilidade antes de alguém ter lido uma única palavra. Um website com módulos que não funcionam totalmente ou uma identidade visual gerada por IA enfraquece essa credibilidade, mesmo que as pessoas nem sempre consigam explicar porquê.

Continuo a confiar em pessoas para esse trabalho: um designer, um editor de vídeo e um programador web. Isso não mudou.

O entusiasmo em torno da IA no espaço criativo ainda não corresponde à realidade, pelo menos não se mantiver a sua marca a um nível razoável. É uma ferramenta útil, mas não é um substituto, e muitos aprenderão isso da forma mais difícil.

Como a IA cria equipas de marketing mais eficientes

Já não são necessárias equipas de marketing enormes. Terei interesse em ver quão reduzida conseguimos manter a equipa.

Uma equipa nativa de IA executará muito mais tarefas e com maior precisão logo à primeira, orientada por insights rápidos.

E, daqui para a frente, uma pessoa com mentalidade operacional (ou seja, AI Ops, MarOps) e um profissional de marketing de crescimento avançado tornar-se-ão essenciais — garantindo que constrói tudo corretamente e integra todos os sistemas à medida que avança.

Porque é que os líderes de marketing têm de questionar os processos estabelecidos

Eis o meu conselho.

1. Seja experimental e não trate os processos como algo intocável. Criei algumas das melhores coisas por estar disposto a perguntar: "E se simplesmente começássemos do zero, da nova forma?" Isto é desconfortável em equipas estabelecidas, onde os processos têm história e as pessoas são responsáveis por eles. Mas, se algo pudesse ser redesenhado tendo a IA no centro, provavelmente vale a pena perguntar se deveria sê-lo.
2. Envolva a pessoa certa. Não precisa de construir tudo sozinho, mas precisa de ter alguém próximo de si que queira genuinamente descobrir como fazê-lo. Alguém que tenha curiosidade, que vá para casa e experimente, que apareça com ideias. Essa energia é difícil de fabricar e é mais importante do que qualquer ferramenta ou orçamento.
3. Partilhe o que está a funcionar desde cedo e com frequência. Obter o apoio do nosso CEO abriu portas junto do CTO, permitindo-nos ligar mais elementos da nossa infraestrutura de dados, o que tornou tudo mais poderoso. Isso não aconteceu porque tinha uma grande apresentação. Aconteceu porque mostrei às pessoas algo útil e elas quiseram mais. O impulso cresce a partir de pequenas vitórias visíveis.
4. Não espere conseguir automatizar a ponto de deixar de precisar de pessoas. As equipas que vencerão não são as que reduzem o número de colaboradores com a IA. São as que têm pessoas a realizar trabalho de maior valor porque a IA trata das bases. É uma ambição diferente e conduz a melhores resultados.
5. Por fim, não espere até ter um plano perfeito. A melhor forma de compreender o que a IA pode fazer pela sua situação específica é começar a construir algo, mesmo que seja pequeno e imperfeito. Aprendi tudo a fazer — não a ler sobre o assunto.

Acompanhe

Pode acompanhar o trabalho de Liam na criação da função de marketing da Alt21 no LinkedIn.

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