Voltei para a operação de vendas: o que aprendi sobre IA e dados que não aparece nos relatórios de mercado

Existe uma pergunta que tem aparecido em praticamente toda conversa sobre crescimento comercial atualmente: qual solução de Inteligência Artificial a empresa deveria contratar?

A discussão faz sentido, mas frequentemente acontece antes da hora.

É um raciocínio semelhante ao das primeiras indústrias que adotaram eletricidade. Durante anos, muitas empresas apenas substituíram o motor a vapor por um motor elétrico, mantendo toda a estrutura produtiva exatamente igual.

A nova tecnologia estava presente, mas os ganhos de produtividade continuavam limitados.

O verdadeiro avanço só aconteceu quando o mercado compreendeu que a mudança não estava na energia em si, mas na possibilidade de reorganizar completamente a forma de produzir.

No universo das vendas e do e-commerce, estamos diante de um cenário parecido. Muitas empresas adicionam novas tecnologias sobre processos antigos e esperam resultados transformadores.

Por que voltei para a cadeira de closer?

Como diretor da Tray, nunca deixei de participar das vendas sob uma perspectiva estratégica. Liderar crescimento significa vender ideias, visão e direcionamento todos os dias.

Mesmo assim, tomei a decisão de voltar para a execução direta. Passei novamente a atender oportunidades, acompanhar contatos comerciais e conduzir negociações do início ao fim.

Não foi uma questão de nostalgia nem uma tentativa de fiscalizar o time.

A motivação foi outra: percebi que não fazia sentido discutir o futuro das vendas sem voltar a vivenciar a realidade das vendas.

O comportamento dos consumidores mudou. A jornada de compra mudou e as expectativas dos clientes mudaram.

Nenhum relatório consegue reproduzir completamente aquilo que acontece na interação direta com o mercado.

“Conforme a empresa cresce, é natural que a liderança se afaste da operação. O problema é que relatórios mostram resultados, mas nem sempre revelam suas causas. Voltar periodicamente para a linha de frente ajuda a entender mudanças no comportamento dos clientes, identificar gargalos e tomar decisões mais alinhadas com a realidade do negócio.”

Thiago Mazeto, Diretor da Tray

O problema não está na tecnologia

A principal conclusão dessa experiência não teve relação com ferramentas. O problema que encontrei estava na sequência das decisões.

Em muitas empresas, a lógica tem sido adquirir tecnologia primeiro e só depois tentar organizar processos e dados.

O resultado costuma ser previsível.

Inteligência Artificial aplicada sobre informações inconsistentes e fluxos desorganizados não melhora a operação. Ela apenas aumenta a velocidade com que os mesmos erros acontecem.

Por isso, estruturei uma abordagem baseada em três etapas que podem ser implementadas independentemente do tamanho da empresa ou do orçamento disponível.

Etapa 1: Organizar e unificar os dados

Antes da imersão na operação, percebi que cada sistema apresentava uma versão diferente da realidade.

O CRM mostrava determinados indicadores. Já as ferramentas de tráfego apresentavam outros números.

As plataformas de mídia trabalhavam com métricas próprias. O sistema financeiro trazia uma leitura completamente diferente.

Quando cada área opera com informações isoladas, a tomada de decisão se torna muito mais difícil.

A primeira iniciativa foi consolidar essas fontes em um único ambiente de análise.

Foi nesse momento que surgiram descobertas relevantes.

Campanhas consideradas caras sob a ótica do custo por lead estavam gerando clientes com maior permanência e valor ao longo do tempo.

Ao mesmo tempo, canais aparentemente eficientes atraíam compradores com baixa retenção e pouca recorrência.

Também passamos a analisar a qualidade das carteiras construídas pelos vendedores.

Nem sempre quem performava melhor no mês construía os relacionamentos mais sustentáveis para o negócio.

Etapa 2: Identificar os padrões que já funcionam

Com os dados organizados, o próximo passo foi revisar processos.

Isso exigiu abrir mão de algumas crenças construídas ao longo da carreira.

Em vez de defender metodologias antigas, procurei observar o que estava funcionando na prática dentro da própria operação.

Analisei profissionais que apresentavam consistência ao longo do tempo e busquei entender seus comportamentos.

• Como qualificavam oportunidades?
• Qual era o ritmo dos contatos?
• Como retomavam negociações interrompidas?

A intenção não era copiar discursos, mas identificar padrões operacionais capazes de serem replicados.

Em muitos casos, as melhores respostas já estavam dentro da empresa.

Faltava apenas transformar conhecimento individual em processo estruturado.

Etapa 3: Utilizar a IA da maneira correta

Somente depois da organização dos dados e da revisão dos processos a Inteligência Artificial passou a fazer sentido.

Nesse contexto, a tecnologia deixou de ser uma promessa e passou a ser um acelerador.

A IA começou a apoiar análises, identificar padrões, apontar oportunidades de melhoria e ampliar a capacidade de acompanhamento da operação.

O papel dela não era criar eficiência do zero.

Era potencializar uma estrutura que já havia sido organizada.

Uma nova forma de desenvolver equipes

Durante muito tempo, a gestão comercial foi baseada em médias. Identificava-se um problema geral e aplicava-se um treinamento padronizado para toda a equipe.

Hoje esse modelo começa a perder espaço.

Com dados estruturados e ferramentas mais avançadas, tornou-se possível compreender o contexto individual de cada profissional.

Os feedbacks deixam de ser genéricos e passam a ser direcionados para comportamentos específicos.

Mais do que isso, os próprios vendedores ganham condições de revisar suas interações, entender seus pontos de melhoria e acelerar seu desenvolvimento.

A gestão comercial se torna mais contínua, personalizada e orientada por contexto.

O novo papel da liderança

Os avanços recentes do mercado mostram que a tecnologia está se tornando cada vez mais acessível.

Nesse cenário, a vantagem competitiva não está apenas na ferramenta utilizada.

Ela está na qualidade dos dados, na integração entre sistemas e na capacidade da operação de transformar informação em execução.

Por isso, acredito que o papel da liderança também está mudando.

Não é possível melhorar processos que você não entende o negócio profundamente e também não é possível avaliar a qualidade dos dados sem compreender de onde eles surgem.

É impossível liderar transformações relevantes observando a operação apenas através de apresentações e indicadores agregados.

O impacto da Inteligência Artificial nas vendas e no e-commerce não será definido por quem acompanha tendências à distância.

Ele será construído por líderes que continuam próximos dos clientes, das equipes e da realidade operacional.

Por isso, deixo uma reflexão:

Quando foi a última vez que você voltou para a linha de frente e acompanhou uma venda do começo ao fim?

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