Um novo lugar para procurar: de onde vêm suas próximas citações e cliques de IA

Seus relatórios de chamadas podem informar qual campanha fez o telefone tocar. A própria conversa pode revelar o que o comprador precisa, quais perguntas seu conteúdo não respondeu e se aquela ligação se tornou uma oportunidade válida.

Em um novo lugar para olhar: de onde vêm suas próximas citações e cliques de IA, Lisa Salvatore, gerente sênior de marketing integrado da CTM, e Brian Barranger, executivo sênior de contas III, explicaram como colocar esses insights para funcionar nas equipes de marketing, vendas e produtos.

O ponto de partida não foi outro painel. Foi uma definição compartilhada de qualidade de lead e uma forma repetível de aprender com as conversas que uma empresa já está tendo.

Defina a qualidade do lead antes de contar as chamadas

O marketing pode comemorar um número crescente de leads enquanto as vendas lutam para encontrar clientes potenciais adequados. Salvatore descreveu essa desconexão como uma esteira MQL: sem acordo sobre qualidade, as duas equipes otimizam em direção a objetivos diferentes.

O primeiro passo recomendado foi fazer com que ambas as equipes analisassem um grupo representativo de chamadas. Procure as características de uma conversa qualificada: uma necessidade relevante, um serviço que a empresa pode oferecer, intenção de compra ou um compromisso agendado.

Transforme esse acordo em critérios de pontuação que podem ser aplicados de forma consistente, manualmente ou com automação. A pontuação é útil quando informa uma decisão, como refinar o direcionamento da campanha ou treinar o tratamento de chamadas, em vez de se tornar outro número a ser relatado.

Transforme as perguntas dos clientes em conteúdo de pesquisa útil

As chamadas e as transcrições capturam como os clientes descrevem um problema com suas próprias palavras. O fluxo de trabalho de conversação para conteúdo de Salvatore usa perguntas e objeções repetidas para orientar um roteiro de conteúdo:

• Perguntas recorrentes podem informar páginas de perguntas frequentes e respostas em páginas de serviços relevantes.
• Objeções comuns podem revelar a necessidade de conteúdo de comparação ou explicações mais claras para a construção de confiança.
• As frases do cliente podem ajudar a moldar títulos, descrições e texto do anúncio.

A tarefa é responder a essas perguntas com precisão, e não simplesmente copiar frases em uma página. Salvatore alertou que a correspondência da linguagem do cliente pode apoiar a descoberta, mas não garante uma recomendação de IA. A credibilidade e o reconhecimento da marca ainda são importantes.

Veja o clipe completo sob demanda às 11h54.

A abordagem também vai além das chamadas telefônicas. Bate-papos, textos e envios de formulários podem fornecer a linguagem do cliente. Nas perguntas e respostas, Salvatore aconselhou procurar as diferenças no que as pessoas perguntam sobre seus próprios preços, serviços e ofertas, em vez de presumir que as páginas de perguntas frequentes dos concorrentes deveriam ser todas iguais.

Conecte fontes de marketing com resultados qualificados

Barranger ilustrou a diferença entre um rótulo de atribuição e uma visão útil do cliente com uma chamada de controle de pragas. Saber que alguém ligou para falar sobre controle de pragas é menos específico do que saber que precisava de ajuda com formigas na cozinha e marcou uma consulta.

Esse exemplo conecta três questões:

• Qual fonte de marketing gerou a chamada?
• O chamador era uma oportunidade qualificada para o negócio?
• O que aconteceu depois que a chamada foi atendida?

Analisar essas dimensões em conjunto pode distinguir uma campanha de alto volume daquela que produz oportunidades úteis. Também pode separar um problema de segmentação de uma oportunidade perdida no tratamento de chamadas.

Veja o clipe completo sob demanda às 22h37.

Num exemplo separado, Barranger descreveu a análise de 29 resumos de chamadas iniciais da CTM. Um tema recorrente foi a dificuldade dos clientes potenciais em conectar o investimento em marketing com oportunidades e receitas, e não apenas uma solicitação de números de rastreamento ou gravações. Ele usou esse conjunto limitado de conversas para ilustrar como as necessidades do cliente podem informar o posicionamento e as discussões de vendas.

Forneça melhores informações às plataformas de anúncios e ferramentas de IA

A pontuação de conversas pode ajudar a identificar resultados qualificados qualificados para retornar às plataformas de publicidade por meio de fluxos de trabalho de conversão compatíveis. O objetivo de Barranger era fornecer um sinal mais útil do que tratar cada ligação como igualmente valiosa.

Ele também enfatizou a validação dos critérios de pontuação e testes antes de fazer grandes alterações orçamentárias. Mais dados não significam automaticamente um feedback melhor.

Para a criação de conteúdo, os insights de chamadas podem fornecer o contexto que falta em um prompt genérico de IA: o serviço que um cliente precisa, a objeção que ele levantou ou a pergunta que ele continua fazendo. Uma preocupação recorrente pode se tornar material para uma landing page ou um teste de mensagens.

“E a IA nos ajuda a produzir e explorar ideias com mais rapidez. Mas são as conversas com os clientes que tornam essas ideias realmente relevantes.”

– Brian Barranger (assista ao webinar, 29:51)

Barranger seguiu essa distinção com um lembrete para revisar e validar o que é publicado.

Encaminhar sinais de demanda para as equipes que podem agir

Solicitações de integração, recurso ausente ou serviço que a empresa não oferece podem ser perdidas quando ficam com quem atendeu o telefone.

Os apresentadores recomendaram marcar solicitações recorrentes e compilá-las para as equipes responsáveis ​​por produtos, serviços e planejamento. A frequência pode ajudar a distinguir uma necessidade repetida do cliente de uma conversa única e memorável. Isso não significa que todas as solicitações pertençam automaticamente ao roteiro.

Salvatore também sugeriu rastrear tópicos relevantes ao longo do tempo e combiná-los com suas campanhas ou canais de origem. Um aumento nos pedidos é um sinal para investigar e validar, e não uma razão para tratar uma pequena amostra como uma previsão para todo o mercado.

Lidar com chamadas de agente AI como um sinal diferente

Uma pergunta do público perguntou como as chamadas humanas se comparam às chamadas de IA feitas para uma empresa. Barranger disse que ambos podem ser rastreados e analisados, mas não têm necessariamente a mesma intenção.

A ligação de uma pessoa pode revelar urgência de compra e objeções. Um agente de IA pode verificar horários, preços ou disponibilidade em nome de alguém. Ele recomendou marcar essas interações de maneira diferente, em vez de tratar automaticamente cada solicitação de informação como um lead de vendas diretas.

Outro tema de perguntas e respostas foi propriedade. Barranger recomendou o envolvimento dos líderes dos departamentos relevantes para que os critérios de qualificação e os usos pretendidos dos dados reflitam as prioridades comerciais compartilhadas.

Comece com um fluxo de trabalho repetível

A estrutura dos apresentadores passa da captura e atribuição de conversas à transcrição, pontuação, análise, integração das descobertas e repetição do processo. Os exemplos completos e as perguntas e respostas do webinar mostram como essas etapas se conectam.

Você não precisa lidar com todos os casos de uso de uma só vez. Escolha a área que faria a maior diferença para sua equipe e depois concretize a primeira passagem:

• Concorde com a qualificação. Revise uma amostra representativa com vendas e marketing e documente as características de uma oportunidade útil.
• Organize as conversas. Identifique necessidades, perguntas, objeções e solicitações recorrentes junto com a origem e o resultado da chamada.
• Escolha um aplicativo. Use uma pergunta recorrente para melhorar uma página, testar uma mensagem mais específica ou encaminhar uma solicitação repetida para a equipe relevante.
• Valide antes de dimensionar. Verifique a pontuação e o conteúdo resultante e teste o feedback da conversão antes de fazer grandes alterações nos gastos.
• Repita e compare. Revise como os tópicos e os resultados qualificados mudam ao longo do tempo e use as descobertas para refinar a próxima rodada de trabalho.