Você já gastou milhões em um arsenal de tecnologia de marketing que promete inteligência sem precedentes. Com mais de 14.000 soluções no mercado agora e com a IA generativa dominando sua estratégia de investimento, seu arsenal nunca foi tão poderoso. Ainda assim, se você é como um em cada três profissionais de marketing, o desempenho de suas campanhas está estagnado ou ativamente abaixo do esperado.
Como profissionais de marketing B2B, possuímos as ferramentas mais sofisticadas da história, mas falhamos em usá-las para um impacto estratégico.
Mas quão grande é a lacuna entre o potencial e nossa realidade? E por que estamos usando esses sistemas incrivelmente poderosos de uma forma tão desconectada?
O Marketing Criou uma Crise de Confiança
Provavelmente, a principal razão para nossa falha coletiva é a mais simples. Não estamos gerando resultados porque nem sequer estamos usando as ferramentas em que investimos. Existe simplesmente uma falha colossal de adoção.
Segundo a Gartner’s Marketing Technology Survey, líderes de marketing relatam que apenas 33% de seu stack de martech está sendo usado. Para cada dólar que investimos em tecnologia, em média 67 centavos são efetivamente desperdiçados em capacidades inativas ou ferramentas esquecidas.
Isto não pode mais ser ignorado. A liderança executiva percebeu. E nossa incapacidade de demonstrar valor desencadeou uma reação orçamentária. Como um todo, os orçamentos de marketing caíram de 9,1% da receita da empresa em 2023 para apenas 7,7% em 2024.
É um ciclo vicioso:
- A subutilização torna impossível provar ROI, corroendo nossa credibilidade.
- A falta de ROI faz do orçamento de martech um alvo fácil para um CFO focado em “crescimento eficiente”.
- E, finalmente, cortes orçamentários eliminam os fundos necessários para o treinamento e integração que aumentariam a utilização em primeiro lugar.
Onde antes se previa que o marketing gastaria mais do que a TI, isso agora parece improvável. Quando uma equipe falha em usar tecnologia adequadamente, a TI assume mais controle. Danificamos nosso potencial de influenciar gastos com tecnologia em direção ao crescimento da receita — e à medida que a TI se volta para preocupações amplas da empresa, como segurança e consolidação, cimentamos ainda mais um ciclo de subutilização, pois as ferramentas escolhidas pela TI raramente focam na produtividade do marketing.
Lixo Dentro, Lixo na IA
O entusiasmo pela IA é enorme, com muitos líderes esperando que ela possa criar marketing hiper-personalizado em escala. O potencial é real. Mas essa ambição está sendo construída sobre uma base perigosamente instável. Você não pode ganhar uma corrida de Fórmula 1 colocando combustível barato no tanque.
O problema é duplo: um déficit na estratégia de dados e uma escassez de talento. Pesquisa da McKinsey mostra que impressionantes 77% das empresas não têm o talento de dados necessário para construir uma infraestrutura de dados funcional. Esse gargalo humano garante que mesmo a IA mais avançada esteja operando com dados incompletos, imprecisos e isolados.
Qualquer profissional de marketing B2B conhece campanhas que falharam por causa de dados ruins. Acontece com os melhores de nós. Mas quando a IA pode multiplicar o output de marketing sem esforço, ela também pode multiplicar o dano de dados sujos.
Tivemos bastante tempo para acertar nossas fundações de dados. Sabemos que deveríamos ter priorizado volume de dados de primeira-parte de alta qualidade e mantido hábitos de higiene de dados. Mas adiar isso significa que enfrentamos uma crise de IA de “lixo entra, lixo sai”.
O resultado não é apenas ineficaz, mas ativamente prejudicial. A Forrester prevê que IA generativa fracamente customizada degradará a experiência de compra para 70% dos compradores B2B. Vemos isso já fora da IA: marketing mal personalizado gera experiências negativas para mais da metade dos compradores B2B, tornando-os 44% menos propensos a comprar novamente.
Sua tecnologia inteligente, funcionando com dados não confiáveis, já está alienando os próprios compradores que você precisa engajar. Com a potência que as soluções de IA oferecem, tentar alimentá-las com os mesmos dados ruins é uma receita para o desastre.
Nosso Marketing Não Reflete a Modernidade
Nos dias de ternos de poliéster e salas de conferência cheias de fumaça, decisões de compra eram muito menos complexas. Os compradores muitas vezes só tinham as informações que seus fornecedores lhes davam. Negócios hierárquicos colaboravam menos em decisões — para dizer de forma crua, o chefe decidia. Os profissionais de marketing B2B enviavam brochuras, e os representantes de vendas apareciam nos escritórios sem aviso.
Um cenário simples pode ser tratado com um modelo de receita linear simples. Mas a jornada de compra B2B moderna não é uma rua de mão única usada por uma só pessoa. É um processo complexo, liderado pelo comprador, envolvendo uma média de 11 partes interessadas que usam dez ou mais canais para conduzir sua pesquisa. Ainda assim, a maioria dos stacks de martech ainda é arquitetada para forçar essa realidade caótica em uma sequência rígida de MQLs e SQLs. A comissão mais ampla é um pensamento posterior.
Esse desalinhamento entre seu processo e a realidade de compra cria imensa fricção. Perseguimos indivíduos, em vez de criar consenso entre um comitê — e essa é uma razão chave pela qual quase 90% dos processos de compra B2B acabam paralisando. A tecnologia que você comprou para acelerar o pipeline se tornou seu principal freio, criando um “pipeline de fricção de martech” que afasta os compradores.
O Caminho para uma Estratégia Mais Inteligente
Felizmente, há boas notícias. Embora sua inteligência natural possa ser fixa, marketing inteligente é mais do que alcançável. Mas requer uma mudança fundamental de mentalidade.
Primeiro, você deve passar da acumulação para a racionalização. Você não pode mais ser como a criança na história dos doces. Audite seu stack com foco absoluto na utilização e descontinue as ferramentas esquecidas. Reinvista essas economias na integração e treinamento que farão suas plataformas principais — seu CRM, automação de marketing e plataforma de dados de clientes — realmente funcionarem juntas.
Segundo, conserte a fundação antes de correr atrás do objeto brilhante. Congele investimentos não testados e redirecione esse capital para fundações de dados confiáveis. Escolha soluções simples, comprovadas e altamente integradas que evitem as dores de cabeça de integrações complexas e fluxos de trabalho desconectados. Ao investir em IA, certifique-se de que os dados que ela usa são de alto desempenho, e não brutos.
Finalmente, reestruture sua estratégia em torno das jornadas reais e não lineares que seus compradores realmente percorrem. Seu objetivo não deve ser forçá-los a descer seu funil, mas permitir sua jornada, oferecendo engajamento útil e contextual nos momentos que importam.
O desafio não é tornar seu stack mais inteligente. É tornar sua estratégia inteligente o suficiente para merecer a tecnologia que você já possui — e reconquistar a confiança do CEO.
