Como Construir uma Estratégia de Go-to-Market (GTM) para Grandes Contas com ABM e Inteligência Artificial
Nos últimos anos, o mercado B2B passou por uma transformação significativa. O aumento da concorrência, a evolução da Inteligência Artificial, o acesso a dados cada vez mais precisos e a mudança no comportamento dos compradores fizeram com que as estratégias tradicionais de vendas deixassem de ser suficientes para gerar crescimento sustentável.
Nesse cenário, empresas que atendem grandes contas precisam ir além da prospecção em massa. É necessário compreender quais organizações possuem maior potencial de compra, identificar o momento ideal para abordá-las, personalizar a comunicação e alinhar marketing, vendas e Customer Success em torno de uma mesma estratégia.
É justamente nesse contexto que o conceito de Go-to-Market (GTM) ganha protagonismo.
Muito mais do que um plano de lançamento de produtos, o GTM moderno tornou-se uma metodologia contínua de inteligência comercial, baseada em dados, segmentação, otimização constante e tomada de decisão orientada por tecnologia.
Durante um episódio do podcast da Maestro ABM, Felipe Spina recebeu Daniel Pires, cofundador da Cortex, para discutir como empresas podem estruturar estratégias de Go-to-Market voltadas para grandes contas utilizando Inteligência Artificial, dados e Account-Based Marketing (ABM). A conversa apresenta conceitos práticos sobre inteligência comercial, Total Relevant Market (TRM), Blueprint de GTM e hiperpersonalização em vendas B2B.
Neste artigo, reunimos os principais aprendizados compartilhados no episódio e mostramos como construir uma estratégia de Go-to-Market mais inteligente, previsível e eficiente para acelerar resultados em vendas Enterprise.
Assista ao episódio completo
Quer entender como empresas de alta performance estruturam suas estratégias comerciais?
Neste episódio do podcast da Maestro ABM você aprenderá:
- como construir um Go-to-Market para grandes contas;
- por que o GTM deixou de ser apenas um planejamento anual;
- como utilizar Inteligência Artificial para selecionar empresas com maior potencial de compra;
- o conceito de Total Relevant Market (TRM);
- como funciona o Blueprint de GTM desenvolvido pela Cortex;
- de que forma ABM e GTM trabalham juntos para aumentar a eficiência comercial.
▶ Assista ao episódio completo e aprofunde todos os conceitos apresentados neste artigo.
O que é Go-to-Market (GTM)?
Quando se fala em Go-to-Market, muitas pessoas ainda associam o termo apenas ao lançamento de um novo produto ou serviço.
Essa visão fez sentido durante muitos anos.
Tradicionalmente, GTM era entendido como um planejamento inicial que definia público-alvo, canais de venda, posicionamento e ações de marketing para colocar uma oferta no mercado.
Hoje, essa definição já não representa a realidade das empresas que atuam em mercados altamente competitivos.
Segundo Daniel Pires, o Go-to-Market moderno deve ser encarado como um processo contínuo de aprendizado e otimização, capaz de evoluir conforme o comportamento do mercado, dos clientes e da própria empresa.
Isso significa que uma estratégia de GTM nunca está realmente pronta.
Ela precisa ser constantemente revisada.
Novos dados surgem diariamente.
O mercado muda.
Os concorrentes evoluem.
Os produtos recebem novas funcionalidades.
Os clientes passam a ter necessidades diferentes.
Empresas que tratam o Go-to-Market como um documento estático acabam perdendo competitividade justamente porque deixam de acompanhar essas mudanças.
O novo Go-to-Market é um processo vivo
Durante o podcast, Daniel utiliza uma comparação bastante interessante.
Segundo ele, o Go-to-Market deveria ser administrado da mesma forma que o desenvolvimento de um software.
Ou seja, nunca existe uma versão definitiva.
Existem ciclos permanentes de melhoria.
Novas hipóteses são testadas.
Campanhas são ajustadas.
Territórios são revisados.
Mensagens são refinadas.
Resultados são analisados.
Esse ciclo contínuo faz com que toda a estratégia comercial evolua ao longo do tempo, tornando-se cada vez mais eficiente.
Essa mudança de mentalidade representa uma das maiores diferenças entre operações comerciais tradicionais e organizações orientadas por dados.
Enquanto algumas empresas criam um planejamento comercial anual e praticamente não o alteram durante meses, empresas mais maduras revisam constantemente seus indicadores para identificar oportunidades de melhoria.
Essa abordagem reduz desperdícios, melhora a produtividade da equipe comercial e aumenta significativamente a previsibilidade das vendas.
Inteligência de Go-to-Market: muito além dos dados
Outro conceito importante apresentado durante a conversa é o de Inteligência de Go-to-Market.
Na visão da Cortex, inteligência comercial não significa apenas possuir uma grande quantidade de informações sobre o mercado.
O verdadeiro diferencial está em utilizar esses dados para tomar decisões melhores.
Isso envolve combinar diferentes elementos, como:
- Inteligência Artificial;
- Machine Learning;
- dados firmográficos;
- sinais de mercado;
- comportamento das empresas;
- capacidade analítica;
- métodos de decisão.
O objetivo final é bastante simples: ajudar empresas a escolherem quais contas abordar, quando iniciar uma conversa e qual mensagem utilizar para aumentar as chances de sucesso.
Em outras palavras, trata-se de substituir decisões baseadas em percepção por decisões baseadas em evidências.
Quanto melhor for essa inteligência, maior tende a ser a eficiência das ações comerciais.
Por que as estratégias tradicionais perderam eficiência?
Durante muitos anos, marketing e vendas trabalharam com uma lógica baseada em volume.
Quanto maior o número de empresas impactadas, maiores seriam as chances de gerar oportunidades.
Esse modelo funcionou durante bastante tempo.
Campanhas eram direcionadas para grandes bases de contatos.
As equipes comerciais prospectavam centenas de empresas.
Os vendedores enviavam milhares de e-mails.
O objetivo era simples: aumentar o volume para encontrar compradores.
O problema é que o comportamento dos clientes mudou.
Hoje, compradores recebem dezenas de abordagens diariamente.
Além disso, empresas contam com processos de compra mais complexos, envolvendo múltiplos decisores, análises técnicas e aprovações internas.
Nesse cenário, abordagens genéricas passaram a gerar resultados cada vez menores.
Foi justamente essa mudança que impulsionou a adoção de estratégias mais personalizadas, como o Account-Based Marketing.
Onde GTM e ABM se encontram?
Uma dúvida bastante comum é imaginar que Go-to-Market e Account-Based Marketing sejam estratégias concorrentes.
Na realidade, elas se complementam.
O GTM responde perguntas estratégicas como:
- Qual mercado atacar?
- Quais segmentos possuem maior potencial?
- Como estruturar a operação comercial?
- Como distribuir territórios?
- Quais produtos priorizar?
Já o ABM entra em uma camada mais específica.
Depois que o mercado foi definido, torna-se necessário entender:
- quais contas priorizar;
- quem são os decisores;
- quais desafios cada empresa enfrenta;
- como personalizar a comunicação;
- quais canais utilizar;
- quais conteúdos compartilhar.
Em outras palavras, o GTM define a direção da empresa.
O ABM torna essa estratégia executável dentro das contas mais relevantes.
Por isso, Daniel reforça durante o episódio que empresas B2B, especialmente aquelas focadas em grandes contas, precisam enxergar o Go-to-Market como um processo vivo e utilizar o Account-Based Marketing para transformar essa inteligência em ações práticas de relacionamento e geração de demanda.
Menos volume, mais foco
Talvez um dos maiores aprendizados do episódio seja a mudança de mentalidade em relação ao tamanho do mercado.
Durante muitos anos, equipes comerciais acreditavam que alcançar mais empresas significava gerar mais vendas.
Hoje, a lógica é diferente.
Daniel resume essa transformação com uma frase que representa bem o momento atual das vendas B2B:
“Small is the new big.”
Na prática, isso significa reduzir o tamanho dos territórios, aumentar a especialização das equipes e dedicar mais atenção às empresas com maior potencial de compra.
Essa abordagem permite que vendedores desenvolvam conhecimento mais profundo sobre seus mercados, compreendam melhor os desafios dos clientes e construam relacionamentos muito mais estratégicos.
Em vez de tentar vender para milhares de empresas ao mesmo tempo, organizações maduras concentram esforços nas contas que realmente apresentam aderência à sua proposta de valor.
Como funciona o Blueprint de Go-to-Market?
Depois de explicar por que o Go-to-Market deve ser encarado como um processo contínuo, Daniel Pires apresenta durante o episódio um dos principais diferenciais da metodologia utilizada pela Cortex: o Blueprint de Inteligência de Go-to-Market.
Em vez de iniciar campanhas comerciais apenas com base em percepção ou experiência da equipe, o método organiza toda a estratégia em ciclos que combinam dados, Inteligência Artificial e otimização constante.
O objetivo é simples: fazer com que marketing e vendas invistam tempo apenas nas contas com maior probabilidade de gerar resultado.
Segundo Daniel, esse Blueprint é aplicado em clientes da Cortex há vários anos e organiza toda a operação comercial em três grandes etapas:
- Planejamento do Go-to-Market;
- Mapeamento do Buying Committee;
- Execução das campanhas comerciais.
Esses três ciclos trabalham de forma integrada e se retroalimentam continuamente, permitindo que a estratégia evolua conforme novos dados são obtidos durante a operação.
O primeiro passo é entender quem realmente são seus melhores clientes
Antes de pensar em prospecção ou campanhas, a metodologia propõe uma pergunta aparentemente simples:
Quem são os clientes que mais geram resultado para a empresa?
Embora muitas organizações respondam essa pergunta com base em percepção, a Cortex utiliza Inteligência Artificial para analisar milhares de variáveis relacionadas aos clientes atuais.
O processo começa utilizando apenas os CNPJs da base de clientes.
A partir desse ponto, a plataforma cruza essas informações com uma grande base de dados empresariais para identificar padrões entre as empresas mais bem-sucedidas.
Em vez de alguém definir manualmente quais características representam um bom cliente, é a própria Inteligência Artificial que identifica quais fatores realmente influenciam o sucesso daquela operação comercial.
Esse é um dos maiores diferenciais do modelo.
Enquanto muitas empresas constroem seu ICP apenas com percepção da equipe comercial, a IA consegue identificar padrões invisíveis para uma análise humana.
O ICP também precisa evoluir
Outro ponto bastante interessante discutido durante o episódio é a necessidade de revisar constantemente o Perfil de Cliente Ideal (ICP).
Em muitas empresas, o ICP é criado durante o planejamento estratégico e permanece inalterado por anos.
O problema é que mercados evoluem rapidamente.
Novos concorrentes surgem.
Produtos recebem novas funcionalidades.
Clientes mudam suas prioridades.
Tecnologias se transformam.
Nesse cenário, um ICP construído há dois anos dificilmente continuará representando as melhores oportunidades atuais.
Daniel explica que o próprio conceito de cliente ideal deve ser tratado como algo dinâmico, passando por revisões periódicas conforme novos dados são incorporados à operação.
Essa visão rompe com um dos paradigmas mais tradicionais das áreas comerciais.
O ICP deixa de ser um documento estático e passa a fazer parte de um processo contínuo de melhoria.
O que é Total Relevant Market (TRM)?
Entre todos os conceitos apresentados durante o episódio, talvez o TRM (Total Relevant Market) seja um dos mais importantes.
Muitos profissionais conhecem conceitos como TAM (Total Addressable Market), SAM (Serviceable Available Market) e SOM (Serviceable Obtainable Market).
O TRM acrescenta uma nova camada de inteligência.
Seu objetivo não é descobrir o maior mercado possível.
Pelo contrário.
O foco está em identificar o menor conjunto possível de empresas que apresenta maior aderência ao momento atual da operação comercial.
Essa mudança de perspectiva é extremamente relevante.
Ao invés de distribuir esforços por milhares de organizações, a empresa concentra recursos exatamente onde existe maior probabilidade de sucesso.
Na prática, isso aumenta significativamente a eficiência das equipes de marketing e vendas.
Nem toda empresa com fit deve ser abordada agora
Outro aprendizado importante apresentado durante a conversa é que possuir um bom perfil não significa necessariamente estar pronto para comprar.
É nesse momento que entram os chamados scores de propensão.
Após identificar o Perfil de Cliente Ideal, a Inteligência Artificial aplica esse modelo sobre todo o mercado.
Cada empresa recebe uma pontuação indicando sua probabilidade de se tornar cliente.
Quanto maior o score, maior tende a ser sua aderência à solução.
Isso permite criar listas priorizadas, reduzindo o desperdício de esforço comercial e aumentando a qualidade das oportunidades trabalhadas pela equipe.
Dados substituem achismos
Uma consequência direta desse processo é a mudança na forma como decisões comerciais são tomadas.
Em vez de selecionar contas apenas por percepção da equipe, entram em cena indicadores objetivos.
A empresa passa a responder perguntas como:
- quais organizações apresentam maior potencial;
- quais territórios oferecem melhores oportunidades;
- quais segmentos merecem maior investimento;
- como distribuir contas entre os vendedores;
- qual tamanho ideal de carteira cada executivo deve possuir.
Esse tipo de análise aumenta a previsibilidade da operação e reduz um dos maiores problemas enfrentados pelas áreas comerciais: a priorização incorreta das contas.
Como definir territórios comerciais mais inteligentes
Depois que o TRM é construído, o Blueprint passa para outra etapa fundamental: a distribuição dos territórios.
Segundo Daniel, esse processo leva em consideração três fatores principais:
- meta que precisa ser alcançada;
- capacidade operacional da equipe;
- quantidade de empresas necessárias para atingir aquele objetivo.
A combinação dessas informações permite calcular o tamanho ideal da carteira de cada vendedor.
Dessa forma, territórios deixam de ser distribuídos de maneira aleatória e passam a refletir o potencial real de geração de receita.
Além disso, a segmentação também considera fatores como:
- porte das empresas;
- indústria;
- tipo de produto;
- complexidade da venda;
- capacidade de atendimento do time comercial.
Especialização gera profundidade
Outro conceito reforçado durante o episódio é a importância da especialização.
Na Cortex, por exemplo, os times são organizados considerando diferentes dimensões.
Existem equipes dedicadas ao mercado Enterprise.
Outras focadas em contas Mid-Market.
Além disso, há segmentação por produto, indústria e tipo de cliente.
Essa divisão permite que vendedores desenvolvam conhecimento muito mais profundo sobre seus mercados.
Em vez de atender empresas de dezenas de segmentos diferentes, passam a compreender características específicas daquele conjunto de contas.
Como consequência, as conversas tornam-se mais relevantes, os discursos mais personalizados e a capacidade consultiva cresce significativamente.
Buying Committee: entender quem realmente decide
Outro pilar fundamental do Blueprint é o mapeamento do Buying Committee, ou Comitê de Compras.
Em vendas Enterprise, dificilmente uma única pessoa toma a decisão de compra.
Normalmente participam do processo diferentes perfis, como:
- patrocinador executivo (Sponsor);
- influenciadores técnicos;
- usuários finais;
- equipe financeira;
- compras;
- jurídico;
- gestores da área demandante;
- aprovadores finais.
Cada um desses profissionais possui interesses diferentes.
Enquanto a área técnica analisa funcionalidades, o financeiro observa custos e o patrocinador executivo busca impacto estratégico para o negócio.
Compreender esse ecossistema permite desenvolver campanhas muito mais eficazes, personalizando conteúdos e abordagens para cada stakeholder envolvido na decisão.
Contactabilidade: outro indicador que faz diferença
Além do score de propensão, o Blueprint incorpora um segundo indicador extremamente relevante: o score de contactabilidade.
Depois de identificar quais empresas apresentam maior potencial de compra, é necessário avaliar outro aspecto:
A empresa possui contatos suficientes para iniciar uma abordagem eficiente?
Quanto maior a disponibilidade de informações sobre decisores e influenciadores dentro daquela organização, maior tende a ser a facilidade para iniciar um relacionamento.
Ao combinar propensão de compra e contactabilidade, o Blueprint cria uma matriz de priorização muito mais inteligente.
Na prática, isso significa iniciar os esforços comerciais justamente pelas empresas que reúnem os dois fatores:
- alta aderência ao produto;
- facilidade de acesso aos decisores.
Essa lógica aumenta a velocidade das campanhas e melhora significativamente a eficiência das equipes comerciais.
O momento certo faz toda a diferença
Mesmo depois de identificar empresas com alto potencial de compra, ainda existe uma pergunta importante:
Será que este é realmente o melhor momento para iniciar uma abordagem comercial?
Segundo Daniel Pires, essa é uma das grandes evoluções do Go-to-Market moderno.
Não basta identificar empresas que possuem fit com a solução.
É preciso entender se elas estão vivendo um momento favorável para iniciar uma negociação.
É justamente aí que entram os chamados Sinais de Momento (Buying Signals).
A ideia é monitorar acontecimentos que indiquem mudanças dentro das organizações e que possam aumentar a probabilidade de compra naquele instante.
Entre esses sinais estão:
- abertura de novas vagas;
- expansão da equipe;
- inauguração de novas unidades;
- captação de investimentos;
- aquisições;
- mudanças de diretoria;
- lançamento de novos produtos;
- crescimento acelerado.
Imagine, por exemplo, uma empresa que vende softwares para escritórios de arquitetura.
Se determinado cliente começa a contratar dezenas de arquitetos, esse movimento pode indicar expansão da operação e, consequentemente, uma oportunidade para ampliar o uso da solução.
O mesmo acontece quando uma organização recebe um novo investimento, inicia um processo de internacionalização ou anuncia um grande projeto.
Esses eventos funcionam como gatilhos que ajudam marketing e vendas a priorizar suas abordagens no momento em que a empresa está mais propensa a investir.
Inteligência Artificial muda completamente o Go-to-Market
Ao longo dos últimos anos, a Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tecnologia de apoio para se tornar um dos principais motores da transformação comercial.
No contexto do Go-to-Market, seu papel vai muito além da automação.
Ela permite identificar padrões invisíveis para análises tradicionais.
Entre as principais aplicações destacadas durante o episódio estão:
- identificação automática do ICP;
- cálculo de propensão de compra;
- enriquecimento de dados;
- identificação de territórios prioritários;
- monitoramento de sinais de mercado;
- construção de mensagens personalizadas;
- priorização automática das contas.
Isso significa que decisões anteriormente baseadas apenas na experiência dos vendedores passam a ser sustentadas por grandes volumes de dados analisados continuamente.
Quanto maior a qualidade dessas informações, maior tende a ser a eficiência da operação comercial.
A nova era da hiperpersonalização
Um dos pontos mais interessantes discutidos por Daniel Pires é como a Inteligência Artificial está permitindo escalar estratégias tradicionalmente consideradas artesanais.
Durante muitos anos, o Account-Based Marketing foi visto como uma abordagem extremamente eficiente, porém limitada pela capacidade operacional das equipes.
Quanto maior o nível de personalização, maior também era o esforço necessário para produzir conteúdos, pesquisar empresas e adaptar mensagens.
Com o avanço da IA, esse cenário começa a mudar.
Segundo Daniel, estamos entrando em uma fase de hiperpersonalização em escala.
Isso significa que agentes inteligentes conseguem analisar dados públicos, monitorar acontecimentos relevantes, sugerir argumentos comerciais e até auxiliar na construção de abordagens específicas para cada conta.
Na prática, torna-se possível executar estratégias altamente personalizadas para centenas ou milhares de empresas sem aumentar proporcionalmente o esforço operacional.
O futuro do ABM está diretamente ligado à Inteligência Artificial
Essa evolução também muda a forma como enxergamos o próprio Account-Based Marketing.
Se antes a principal limitação era o custo da personalização, agora a IA reduz significativamente essa barreira.
Em vez de produzir manualmente cada interação, as equipes passam a contar com tecnologias capazes de:
- sugerir mensagens;
- adaptar conteúdos;
- recomendar canais de comunicação;
- indicar o melhor momento para contato;
- monitorar interações;
- gerar insights para vendedores.
Isso não elimina o papel humano.
Pelo contrário.
Os profissionais passam a dedicar mais tempo ao relacionamento, às negociações estratégicas e à construção de confiança com os clientes.
Enquanto isso, atividades repetitivas e analíticas tornam-se cada vez mais automatizadas.
Dados organizados são o combustível da Inteligência Artificial
Apesar de todas as possibilidades oferecidas pela IA, Daniel faz um alerta importante.
Nenhuma tecnologia consegue produzir bons resultados utilizando dados desorganizados.
Por isso, um dos maiores desafios das empresas atualmente não está apenas em adquirir novas ferramentas, mas em preparar sua base de informações.
CRM atualizado.
Histórico de interações.
Dados dos clientes.
Informações sobre oportunidades.
Tudo isso passa a alimentar modelos inteligentes que aprendem continuamente com o comportamento da operação.
Quanto melhor for essa organização, maior será o valor gerado pelas soluções de Inteligência Artificial.
Como costuma dizer o mercado:
Garbage In, Garbage Out.
Ou seja, dados ruins inevitavelmente produzirão análises ruins.
A transformação também é cultural
Outro ponto destacado no episódio é que a adoção de novas tecnologias depende muito mais da cultura da empresa do que das ferramentas utilizadas.
Equipes comerciais precisarão aprender novas formas de trabalhar.
Processos serão revisados.
Novos indicadores surgirão.
Atividades repetitivas passarão a ser executadas por agentes inteligentes.
Enquanto isso, vendedores e profissionais de marketing deverão concentrar seus esforços em atividades que exigem criatividade, estratégia, relacionamento e tomada de decisão.
Empresas que investirem desde já nessa preparação estarão mais bem posicionadas para aproveitar todo o potencial da Inteligência Artificial aplicada ao Go-to-Market.
Conclusão
O conceito de Go-to-Market evoluiu.
Hoje, não basta definir um mercado-alvo e iniciar campanhas de prospecção.
Empresas de alta performance trabalham continuamente na revisão de seus territórios, do Perfil de Cliente Ideal (ICP), das estratégias comerciais e das mensagens utilizadas em cada abordagem.
Ao integrar Inteligência Artificial, dados e Account-Based Marketing, torna-se possível construir operações muito mais eficientes, previsíveis e escaláveis.
O Blueprint apresentado pela Cortex demonstra exatamente essa evolução: utilizar dados para identificar as melhores contas, compreender quem participa das decisões, reconhecer o momento ideal para abordagem e transformar essas informações em ações comerciais altamente personalizadas.
Mais do que vender para mais empresas, o desafio atual é vender para as empresas certas, no momento certo e com a mensagem certa.
É justamente essa combinação que diferencia organizações que apenas acompanham o mercado daquelas que lideram a transformação comercial.
Perguntas frequentes (FAQ)
O que é Go-to-Market (GTM)?
Go-to-Market é a estratégia utilizada por uma empresa para levar seus produtos ou serviços ao mercado. Atualmente, o conceito evoluiu para um processo contínuo de planejamento, execução e otimização baseado em dados.
Qual a diferença entre GTM e ABM?
O GTM define a estratégia geral de mercado, enquanto o Account-Based Marketing (ABM) concentra esforços nas contas mais estratégicas, personalizando campanhas e ações para cada empresa.
O que significa TRM?
TRM (Total Relevant Market) representa o conjunto de empresas com maior aderência à solução da organização em determinado momento, permitindo priorizar contas com maior potencial de conversão.
Como a Inteligência Artificial ajuda o Go-to-Market?
A IA analisa grandes volumes de dados para identificar empresas com maior propensão de compra, revisar o ICP, detectar sinais de mercado, sugerir abordagens personalizadas e aumentar a eficiência comercial.
O que é Buying Committee?
É o grupo de pessoas que participa da decisão de compra dentro de uma empresa, incluindo patrocinadores, influenciadores, usuários, área financeira, compras e executivos responsáveis pela aprovação final.
Por que revisar o ICP constantemente?
Porque mercados, produtos e necessidades dos clientes mudam continuamente. Revisar o Perfil de Cliente Ideal garante que a empresa concentre seus esforços nas melhores oportunidades.