O Profissional de Marketing Que Constrói a Máquina

O que faria para obter um LTV melhor e uma retenção mais forte? Para uma equipa, isso tornou-se possível através de uma mudança na forma como o marketing precisava de funcionar. Yael Abukasis, CMO e responsável pelo crescimento das receitas na Lusha, uma plataforma de dados e inteligência para entrada no mercado, abordou o marketing com uma determinada linha de pensamento. Isto permitiu à sua equipa de construtores de GTM aumentar as receitas da empresa em 21% em aproximadamente um trimestre.

Por isso, se a diferença entre aquilo que a sua equipa produz e aquilo que os concorrentes nativos de IA estão a lançar continua a aumentar, continue a ler.

Quando entrou na empresa, a organização de marketing estava a executar bem segundo as métricas tradicionais. Mas depois apercebeu-se de algo.

"À medida que aumentávamos a escala das campanhas, a eficiência começou a diminuir, apesar de a equipa estar a executar a um nível elevado", disse-me. O problema não era a dedicação nem a competência. Era a arquitetura. A equipa estava equipada para executar campanhas. Mas ninguém tinha construído a estrutura necessária para conceber os sistemas que fazem as campanhas funcionar, adaptar-se e acumular resultados ao longo do tempo.

Seguiu-se uma reestruturação de nove meses que alterou a composição da sua equipa, juntamente com um crescimento de 16% do ICP homólogo, enquanto reduzia em 50% o investimento em meios pagos. Estes números apontam para mais do que uma estratégia criativa forte: são o resultado da construção de máquinas melhores.

Moldar o sistema

A Lusha começou como um produto de dados essencial, que disponibilizava dados de contacto e de empresas B2B precisos, verificados e conformes para equipas de vendas, através de uma plataforma e de uma extensão para o Chrome.
Afirma que o produto era excelente. Mas depois chegou a IA, a sua persona evoluiu e a empresa também evoluiu.

Hoje, a Lusha é a camada de inteligência de dados aprofundada para construtores de entrada no mercado, baseada em aprendizagem automática, que os ajuda a alcançar os 5% de clientes que estão no mercado para a sua solução, com base no seu contexto e em sinais de compra em tempo real, disponível onde quer que os construtores trabalhem — seja no Clay, no Claude, no ChatGPT ou através da sua API e do MCP. 

É isso que me faz sair da cama. Construir a infraestrutura que torna possível o GTM moderno, enquanto lidero uma equipa que tem de pôr em prática aquilo que defendemos. Utilizamos o nosso próprio produto para gerir o nosso próprio marketing todos os dias.

Abukasis recorda o momento em que percebeu que a sua equipa estava a executar a um nível elevado e, ainda assim, continuava a perder terreno.

E, à medida que a Lusha crescia, a eficiência continuava a diminuir, não por falta de dedicação ou talento. Admite que "o marketing passou de uma disciplina puramente criativa para uma disciplina de tomada de decisões."

Tudo continuava a apontar para as causas subjacentes, por isso Abukasis deu um passo atrás para reavaliar.

As perguntas que fez à sua equipa eram simples. Sabem quem estão a visar? Quando estão a contactar o vosso público? E como estão a ser tomadas as decisões?

Aquilo a que Abukasis chama a mudança para uma cultura "centrada nos construtores" é mais do que uma reformulação das mesmas funções de sempre. É uma ideia fundamentalmente diferente sobre a forma como os profissionais de marketing devem trabalhar.

Executar uma campanha versus construir a máquina

Esta tomada de consciência desencadeou uma reestruturação de nove meses da sua equipa — não um exercício de reorganização do organograma, mas uma reformulação fundamental do tipo de profissionais de que o marketing realmente precisa neste momento.

A resposta a que chegou foi incentivar a sua equipa a tornar-se composta por construtores. Abukasis salienta a diferença entre alguém que executa uma campanha e alguém que concebe o sistema que a sustenta. "Um construtor é um arquiteto de sistemas que, por acaso, trabalha no marketing", afirma.

Numa configuração tradicional, existem especialistas que se mantêm nas suas áreas — redatores que escrevem, gestores de desempenho que gerem campanhas e a pessoa responsável pelas operações que resolve o encaminhamento de leads. Um construtor faz a ponte entre essas áreas.

Um construtor faz perguntas diferentes. Em vez de perguntar "qual é a mensagem?", pergunta "qual é o acionador?"

Em vez de perguntarem "quem é o público?", perguntam "qual é a lógica de enriquecimento de dados e como é que o ciclo de feedback melhora a próxima campanha?" Depois, analisam o que a sua equipa faz manualmente todas as semanas e perguntam como automatizá-lo.

Abukasis partilha que começa com pedidos como: "Não quero que trabalhes num briefing. Quero que construas uma máquina que faça o marketing acontecer a uma velocidade 10 vezes superior."

Alguns dos exemplos mais concretos disso na Lusha nem sequer são campanhas. A sua equipa criou um sistema que monitoriza os websites dos concorrentes e do setor em busca de alterações na interface, atualizações das páginas de preços e testes A/B que nunca são anunciados publicamente. Automatizaram a monitorização da marca. E agora estão a desenvolver um sistema de automatização de campanhas de ponta a ponta que recebe contributos humanos e produz uma campanha totalmente pronta para implementação, incluindo textos, elementos criativos e recursos publicitários formatados para cada plataforma, tudo num único fluxo de trabalho.

Ela admite que, "o que costumava levar dias de trocas entre equipas agora acontece num único fluxo de trabalho. As pessoas talentosas da minha equipa não estão a fazer menos por causa disto."

O sinal que orienta as suas decisões

A mudança estrutural não resultou de uma diretiva de cima para baixo. Resultou da observação de um novo tipo de utilizador a surgir dentro da própria plataforma da Lusha.

No final de 2025, aquilo a que Abukasis e a sua equipa chamam "construtores de GTM" — líderes de operações de receita, profissionais de operações de marketing e fundadores que constroem agentes de receita de raiz — representava aproximadamente 1% da sua base de utilizadores.

No final do primeiro trimestre de 2026, esse grupo tinha crescido para mais de 10% dos novos registos e representava 21% da receita da empresa. Apresentava uma maior retenção líquida em dólares, um maior valor ao longo do ciclo de vida e uma retenção significativamente superior à de qualquer outro segmento de utilizadores.

Assim que identificámos esse padrão, tivemos de perguntar se a estrutura da nossa equipa estava concebida para os servir. Não estava. Por isso, reconstruímo-la.

O segundo sinal foi mais pessoal. Abukasis começou a reparar que os próprios membros da sua equipa estavam a criar pequenas automatizações paralelamente, resolvendo os seus próprios pontos de fricção com ferramentas que tinham aprendido a utilizar sozinhos.

"Criei a minha própria automatização. Foi tão fácil que criei duas coisas que resolveram enormes problemas para mim num só dia e senti que tinha superpoderes." Esse tipo de energia espontânea mostrou-lhe onde a ambição estava por aproveitar em toda a organização.

Por isso, quer esteja a pensar nisto do ponto de vista de um produto ou da contratação de mais uma pessoa, vale a pena dedicar algum tempo ao assunto.

A implicação é que as pessoas que ajudam a conceber e definir os sistemas podem gerar retornos cumulativos.

Como foi a reestruturação

A mudança demorou nove meses e exigiu uma reformulação que acabou com a separação entre conteúdos, crescimento da receita e operações de marketing.

Atualmente, Abukasis lidera em conjunto o marketing e o crescimento da receita. A sua equipa criou um núcleo de operações dedicado, sob a direção da responsável pelas operações de marketing, especificamente concebido para gerir a pilha tecnológica e os fluxos de dados.

O crescimento da receita foi integrado diretamente no marketing, em vez de permanecer numa área adjacente. Além disso, todos os membros da equipa têm acesso a versões profissionais de ferramentas de IA, o que os incentivou a criar as suas próprias automatizações e agentes.

"Os primeiros três meses exigiram uma grande adaptação. Ao sexto mês, surgiu a consistência. Ao nono mês, o modelo estava totalmente integrado."

Ela admite que o lado humano deste calendário é mais complexo.

A solução que encontrou foi garantir que todas as pessoas da equipa conseguiam responder a uma pergunta simples — o que é que isto significa para mim e para o meu trabalho?

Também reconstruiu quase totalmente o conjunto de canais. A persona de criador de GTM não responde a campanhas criativas abrangentes. "Vivem em comunidades profissionais, em grupos do Slack, em newsletters e em ecossistemas de parceiros." Por isso, a Lusha atribuiu mais orçamento a parcerias e afiliados e lançou o Lusha Campus, um ambiente de aprendizagem onde os criadores vêm compreender como obter valor real dos dados antes mesmo de se tornarem clientes pagantes. A sua equipa descobriu que, quando as pessoas concluíam o Campus, começavam a utilizar o produto mais rapidamente, permaneciam mais tempo e expandiam a utilização com maior facilidade.

Onde a maioria dos líderes se engana

O erro que Abukasis observa com maior frequência consiste em líderes de marketing aplicarem IA sobre uma base danificada. Tem sido um tema recorrente entre os líderes com quem falei.

É claro que, «a IA reflecte a qualidade do sistema ao qual está ligada», afirma. «Quando os dados estão fragmentados e a segmentação é abrangente, a IA limita-se a ajudá-lo a avançar mais rapidamente na direcção errada.» A Lusha experienciou isto directamente, destacando o risco para a marca que os CMOs enfrentam quando dão prioridade à optimização em detrimento da base estratégica. Só surgiram resultados mais fortes quando os dados de entrada e a lógica estavam totalmente alinhados.

Para os líderes que trabalham com restrições — uma equipa existente, um número fixo de colaboradores, um orçamento já definido —, é simplesmente necessário começar por algum lado.

Escolha um fluxo de trabalho importante e reconstrua-o de ponta a ponta. Entre o encaminhamento de leads, a segmentação do ICP e o enriquecimento de dados, afirma que basta escolher um. Reúna o marketing, a RevOps e os dados na mesma sala.

Defina a lógica, limpe os dados de entrada e automatize tudo. «Quando um sistema funciona correctamente, a conversa sobre avançar mais financia-se a si própria.»

Os seus dados apoiam esta abordagem. Depois de reconstruir a lógica de segmentação em torno de um ICP mais rigoroso e baseado em sinais, a Lusha conseguiu um crescimento de 16% do ICP de um ano para o outro, reduzindo simultaneamente em 50% o investimento em meios pagos.

A história por detrás desse número começou com uma pergunta que um dos membros da sua equipa fez durante uma sessão de planeamento: «Sabemos realmente qual é o perfil de empresa que fecha mais rapidamente?» Não tinham uma resposta clara. Por isso, criaram uma, cruzando os negócios ganhos com atributos firmográficos e baseados em sinais, até encontrarem um perfil significativamente mais eficiente do que o ICP abrangente que tinham vindo a segmentar. Depois, reconstruíram tudo à sua volta.

A equipa que desenvolveu essa análise tornou-se a equipa que agora gere continuamente a nossa lógica de segmentação — e não como um exercício trimestral. A mudança, de uma mentalidade de campanha para uma mentalidade de sistema, é a verdadeira vitória.

Para o que a maioria dos líderes não está preparada

Mesmo enquanto Abukasis fala sobre o trabalho realizado pela sua equipa, já está concentrada no problema seguinte. E é um problema com o qual a maioria das organizações de marketing ainda não se confrontou.

Os agentes de IA estão a proliferar nos processos de compra empresariais. A IDC prevê que, até 2029, haverá mil milhões a funcionar dentro das empresas. Em muitos fluxos de trabalho de compras, a primeira entidade a avaliar a sua marca não será de todo humana. Será um sistema a determinar a elegibilidade antes de qualquer pessoa ver o seu conteúdo criativo.

«A primeira entidade a avaliar a sua marca em muitos processos de compra já é um sistema que não lê o seu blogue em busca de inspiração — consulta o seu esquema de dados para verificar se é verificado, estruturado e compatível», afirmou Abukasis. «Se os seus dados estiverem fragmentados e a documentação da sua API for uma desordem, um comprador humano pode nem sequer chegar a ver o seu conteúdo criativo, porque um agente já o filtrou.»

Desenvolver para a camada das máquinas permite que a sua equipa se concentre na camada humana. As duas não são prioridades concorrentes. São prioridades sequenciais.

Isto está muito longe de nos preocuparmos com o texto dos anúncios. E é por isso que os profissionais de marketing que compreendem os sistemas, que pensam como criadores — são aqueles que têm trabalho para fazer que não será automatizado.

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