Por Fabricio Sanchez, Head de Marketing e Growth da HVOICE e HVAR
As estratégias de marketing e crescimento B2B foram, durante anos, orientadas por indicadores como cliques, alcance, curtidas e volume de leads gerados. Embora essas métricas contribuam para acompanhar campanhas e medir a capacidade de atração, elas nem sempre apresentam o impacto efetivo das ações sobre vendas, retenção e rentabilidade. Em muitos casos, o crescimento exibido nos relatórios de marketing não se reflete no resultado financeiro da organização.
Esse distanciamento ocorre porque a jornada do cliente não termina na geração de um lead. Após o primeiro contato, as informações passam por sistemas de CRM, plataformas comerciais, canais de atendimento, ERPs e diferentes áreas da empresa. Quando esses dados permanecem fragmentados, torna-se difícil compreender por que uma oportunidade não foi convertida, quais fatores aumentaram o risco de cancelamento ou quais falhas comprometeram a experiência do consumidor.
Nesse contexto, o Growth corporativo deixa de depender apenas da capacidade de atrair novos contatos e passa a exigir uma visão integrada de toda a operação. O crescimento efetivo ocorre quando a empresa consegue relacionar marketing, vendas, atendimento, retenção e margem financeira. Mais do que ampliar o topo do funil, torna-se necessário identificar quais ações contribuem para a geração de receita, a redução de custos e o impacto sobre o P&L.
A engenharia de dados assume papel central nesse processo. Informações provenientes de sistemas como SAP, CRMs, plataformas de marketing, canais de venda e centrais de atendimento precisam ser organizadas em uma arquitetura integrada, segura e governada. Segundo a Forrester, organizações orientadas por insights podem crescer mais de 30% ao ano, enquanto o Gartner prevê que 80% das iniciativas de governança de dados e analytics fracassarão até 2027, quando não estiverem relacionadas a resultados concretos de negócio.
Outro desafio está relacionado às informações presentes nas conversas com os clientes. A monitoria humana tradicional costuma analisar apenas entre 1% e 2% das chamadas realizadas, deixando grande parte das objeções, reclamações, dificuldades de compra e sinais de cancelamento fora das análises corporativas. Como consequência, áreas de marketing, produto e vendas passam a tomar decisões sem acesso a uma parcela relevante da experiência real do consumidor.
A inteligência conversacional permite reduzir esse ponto cego ao transformar chamadas, mensagens e atendimentos em informações analisáveis. A partir da identificação de padrões de comportamento, motivos de não conversão e sinais de insatisfação, as empresas podem corrigir abordagens comerciais, antecipar riscos de churn e compreender gargalos que dificilmente apareceriam em dashboards tradicionais. Nesse modelo, a voz do cliente deixa de ser um dado isolado e passa a integrar a análise do desempenho do negócio.
Esse movimento tende a ganhar força com o avanço dos agentes de inteligência artificial. O State of AI Agents Report de 2026 apontou crescimento de 327% no uso de sistemas multiagentes, demonstrando o avanço de modelos capazes de coordenar diferentes tarefas e etapas de uma operação. O levantamento também indica que empresas com maior governança de dados conseguem colocar até 12 vezes mais projetos de inteligência artificial em produção.
Ao mesmo tempo, o Conversational BI começa a modificar a forma como gestores acessam informações corporativas. Em vez de depender apenas de dashboards estáticos, lideranças poderão consultar margens, churn, conversão e desempenho comercial em linguagem natural, recebendo respostas construídas a partir de dados integrados. Nesse cenário, as métricas de vaidade continuarão existindo, mas o verdadeiro Growth será definido pela capacidade de transformar dados e conversações em decisões que produzam receita, eficiência e resultados sustentáveis.
