Resumo

Uma organização líder em investimentos de capital fez parceria com a Marlabs para melhorar a forma como suas equipes de desenvolvimento de negócios identificaram, priorizaram e engajaram clientes potenciais de alto valor. Os dados de vendas e marketing residiam em mais de 12 plataformas, forçando os representantes de desenvolvimento de negócios (BDRs) a dedicar um tempo significativo pesquisando contas em vez de vender.

A Marlabs projetou e entregou uma plataforma escalável, baseada em IA, centrada em IA de conhecimento empresarial autêntico com recursos de consulta em linguagem natural. A plataforma incluiu um modelo de pontuação de IA, um mecanismo de contexto GenAI e recursos de análise preditiva. O agente unificou dados de automação de marketing, plataformas de intenção e sistemas de CRM para fornecer insights e permitir que os BDRs consultem o contexto de leads e contas em tempo real. O resultado foi uma priorização mais rápida, uma visão mais rica e um engajamento mais consistente baseado em dados em todo o ciclo de vida da receita.

Desafio

As equipes de receita do cliente confiaram em sistemas corporativos como Marketo e Salesforce para gerenciar a geração de demanda e a execução de vendas, mas os dados permaneceram fragmentados e difíceis de interpretar de forma holística. As pontuações de leads careciam de contexto comercial, a qualidade do pipeline era opaca até a perda de negócios e os BDRs passavam quase metade do tempo pesquisando manualmente contas em todos os sistemas.

À medida que os concorrentes começaram a adotar a inteligência de vendas baseada em IA, a organização precisava de uma forma de revelar insights acionáveis em tempo real, sem forçar as equipes a aprender novas ferramentas ou fluxos de trabalho.

Solução

A Marlabs desenvolveu uma plataforma personalizada de priorização e engajamento de leads baseada em IA, ancorada por um agente conversacional de IA de conhecimento corporativo que poderia extrair, sintetizar e explicar dados de vários sistemas dinamicamente.

Base de dados unificada

A solução integrou dados de engajamento, sinais de intenção, atividade e sentimento de vendas em uma única camada de inteligência. Isso eliminou os silos de dados e criou uma visão abrangente e continuamente atualizada de cada conta e lead.

Mecanismo de contexto de IA generativo

No centro da plataforma, construímos um mecanismo de IA generativo que traduziu sinais brutos em contexto qualitativo. Quando consultado, o agente corporativo da KnowledgeAI resumiu o estágio de compra, o histórico de engajamento, os riscos e as oportunidades, o que eliminou a necessidade de os BDRs pesquisarem manualmente notas ou painéis de CRM.

Priorização e pontuação orientadas por IA

Um modelo de pontuação de IA gerou uma pontuação de prioridade de jornada (0 a 100) para cada lead ou conta, equilibrando intenção, engajamento e interações de vendas. O modelo destacou os principais sinais positivos e negativos para que as equipes pudessem entender rapidamente Por que um cliente potencial foi classificado do jeito que estava, não apenas pela pontuação em si.

Implantação em fases e sem riscos

A Marlabs entregou a plataforma por meio de uma abordagem em fases:

• Fundação: Integração de dados e desenvolvimento do modelo de pontuação inicial
• Piloto: Implantação em um pequeno grupo de BDRs campeões com refinamento iterativo
• Escala: Implantação mais ampla apoiada por treinamento e gerenciamento de mudanças
• Otimizar: Retreinamento contínuo de modelos e aprimoramentos de recursos impulsionados por dados de desempenho

A segurança e a governança foram incorporadas à arquitetura para permitir a usabilidade segura, a qualidade da visão e o impacto mensurável na receita.

Resultados

A plataforma de IA de conhecimento corporativo e agente transformou a forma como os BDRs acessaram e agiram com base na inteligência de receita. Em vez de gastar tempo pesquisando contas, as equipes podiam fazer perguntas diretas e receber respostas imediatas e contextuais que informavam a divulgação e as mensagens.

A visão unificada dos dados de vendas e marketing melhorou a transparência do funil, reduziu o desperdício de alcance de leads de baixa qualidade e permitiu um engajamento mais rápido e confiante com clientes potenciais de alta intenção.

Impacto

• Aumento da produtividade do BDR ao reduzir o tempo de pesquisa manual
• Aumento da conversão de oportunidades qualificadas por meio de uma melhor priorização
• Maior visibilidade do funil em todos os sistemas de vendas e marketing
• Integração e adoção mais rápidas devido ao acesso em linguagem natural aos insights com IA agente
• Uma base escalável para futuras recomendações orientadas por IA e orientações sobre a próxima melhor ação