Como a IA pode ajudar uma empresa a realizar pesquisas de mercado mais aprofundadas?

Por que a IA muda a forma como as equipas fazem pesquisa de mercado

A maioria das equipas não falha por falta de ideias. Falham porque não conhecem realmente o seu mercado. A IA muda essa equação, transformando sinais confusos e fragmentados em insights claros e úteis.

Em vez de realizar algumas pesquisas e adivinhar o resto, os sistemas de IA leem tudo em grande escala: registos de CRM, tickets de suporte, conversas no LinkedIn, respostas por e-mail, comportamento no site e até mesmo avaliações públicas. Através do enriquecimento contínuo, os perfis dos clientes deixam de ser campos estáticos e tornam-se imagens vivas e em evolução de segmentos, necessidades e gatilhos de compra.

Padrões que antes levavam semanas para serem identificados agora aparecem em minutos: por que certos negócios ficam parados, quais mensagens ressoam em setores específicos, quais canais realmente movimentam o pipeline. A IA não substitui a pesquisa de mercado clássica. Ela a potencializa, para que equipas de marketing de 20 a 50 pessoas possam:

• Identifique microsegmentos que os concorrentes ignoram
• Teste o posicionamento e as mensagens com dados reais, não com opiniões
• Priorize os mercados, contas e personas com maior potencial de crescimento

Com a pilha de IA certa, a pesquisa de mercado deixa de ser um projeto pontual e passa a ser uma vantagem competitiva permanente.

O que é pesquisa de mercado B2B?

Pesquisa de mercado no B2B significa compreender quem são os seus compradores, o que eles precisam e como decidem comprar. Centra-se em empresas, decisores, influenciadores e comissões de compras, em vez de consumidores individuais.

Em vez de estudar hábitos de vida gerais, a pesquisa B2B concentra-se em aspetos como setor, dimensão da empresa, tecnologia utilizada, orçamento, prazos e pontos fracos do negócio. O objetivo é simples: reduzir as suposições e tomar decisões mais inteligentes sobre quais mercados visar, o que oferecer e como posicionar o produto.

Um processo sólido de pesquisa de mercado B2B geralmente abrange:

• Dimensionamento do mercado: Qual é a dimensão da oportunidade e ela está a crescer?
• Segmentação: Quais setores, regiões ou perfis de empresas oferecem a melhor adequação?
• Perfis dos compradores: quem está envolvido na negociação e o que cada parte interessada considera importante.
• Panorama competitivo: quem mais vende soluções semelhantes e como se posicionam.
• Opinião do cliente: como os potenciais clientes descrevem os seus problemas, objetivos e critérios de sucesso.

Em suma, a pesquisa de mercado orienta as decisões sobre produtos, preços, mensagens e estratégia de vendas, para que as equipas de marketing invistam onde o impacto é maior.

Como a IA pode ajudar uma empresa a realizar pesquisas de mercado mais aprofundadas?

A IA ajuda as equipas de marketing a ir além de relatórios estáticos e insights superficiais. Em vez de depender de algumas entrevistas e planilhas manuais, os motores de IA analisam grandes volumes de dados, conectam sinais e atualizam insights continuamente à medida que o mercado se move.

1. Enriquecer e centralizar os dados dos clientes

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A maioria dos problemas de pesquisa de mercado começa com dados incompletos ou dispersos. O enriquecimento baseado em IA resolve isso ao extrair sinais de várias fontes e uni-los numa única visão confiável de cada conta e contacto.

Em vez de pesquisas manuais no LinkedIn, sites de empresas e ferramentas como o Crunchbase, a IA pode adicionar automaticamente dados firmográficos, tecnográficos e comportamentais aos registos do CRM. Cargos, setores, intervalos de número de funcionários, pilha de tecnologia, eventos de financiamento e sinais de intenção permanecem atualizados sem trabalho manual extra.

Isso transforma listas de contactos brutas em inteligência de mercado. As equipas de marketing podem:

• Veja quais segmentos são mais ativos ou mais rápidos a converter
• Compare o desempenho por setor, tamanho ou região
• Filtre as contas pelo potencial real, não apenas por suposições

Uma base de dados limpa e enriquecida torna-se a base para uma análise mais profunda posteriormente: segmentação, testes de mensagens, análise de ganhos e perdas e previsões tornam-se mais precisos porque os dados subjacentes finalmente refletem a realidade.

2. Analise as conversas com os clientes para identificar os verdadeiros pontos fracos

A pesquisa de mercado geralmente se baseia no que os compradores dizem em uma pesquisa, não no que eles revelam em conversas reais. A IA muda essa realidade: ela analisa chamadas de vendas, trocas de e-mails, tickets de suporte e mensagens do LinkedIn para detectar tópicos recorrentes, objeções e resultados. Em vez de notas dispersas, as equipas de marketing veem temas claros: quais problemas aparecem primeiro, quais resultados são mais importantes e quais concorrentes entram na discussão.

Quando a IA transforma conversas não estruturadas em insights estruturados, surgem padrões sobre como diferentes segmentos falam sobre valor, risco e urgência. Produto, marketing e vendas finalmente se alinham na mesma realidade: o que realmente importa para o mercado, como ele descreve o sucesso e onde o atrito retarda os negócios.

💡 folk : Para equipas de marketing com 20 a 50 pessoas que gerem várias campanhas e segmentos de clientes, folk centraliza e-mails, calendários e interações no LinkedIn numa única linha do tempo de relacionamentos, para que a IA possa analisar padrões em todos os pontos de contacto, e não apenas em algumas chamadas selecionadas.

3. Pontuação e identificação dos melhores segmentos

A pontuação de IA analisa o mercado que já alcançou e indica às equipas de marketing exatamente qual segmento merece prioridade. O modelo analisa dados concretos no seu CRM: setor, tamanho da empresa, país, tecnologia utilizada, tamanho do negócio, duração do ciclo de vendas, taxa de resposta, participação em demonstrações e taxa de fechamento nos últimos 6 a 12 meses. Cada conta e cada segmento recebem uma pontuação de 0 a 100 com base no desempenho real.

Um fluxo de trabalho prático é assim:

1. Selecione todos os negócios fechados com sucesso e fechados sem sucesso do último ano no seu CRM.
2. Deixe um modelo de IA comparar atributos (setor, tamanho, região, canal, linha de produtos) com os resultados.
3. Obtenha uma lista classificada, como: «Serviços de TI na região DACH com 50 a 200 funcionários e saída ativa = pontuação 92», «Agências dos EUA com menos de 20 funcionários = pontuação 48».

O resultado é concreto: as equipas de marketing sabem que «serviços de TI na região DACH, 50–200 funcionários» atualmente convertem melhor, trazem o maior ACV e fecham mais rapidamente. As campanhas, o orçamento e os esforços de geração de leads direcionam-se primeiro para esse segmento, em vez de espalhar os esforços por todo o mercado.

4. Use IA para ler o LinkedIn e identificar sinais reais de compra

O LinkedIn mostra o que o seu mercado se importa todos os dias: publicações, comentários, mudanças de emprego e novas conexões. Ferramentas de IA leem essa atividade em grande escala e transformam-na em respostas simples 👉 Quem fala sobre o quê e o que inicia conversas de vendas reais.

Um fluxo de trabalho concreto é assim: as equipas de marketing guardam perfis-alvo e conversas no CRM, depois a IA agrupa publicações e comentários em temas claros, como «automação de saída», «enriquecimento de dados» ou «saúde do pipeline». Para cada tema, a equipa vê quantas pessoas reagem, clicam ou marcam uma demonstração depois.

Alguns exemplos do que isso torna visível:

• Tópicos que geram mais respostas e reuniões a partir dos cargos ideais para você.
• Publicações e ângulos que atraem tomadores de decisão, não apenas seguidores em geral.
• Sinais de que alguém está mais perto de tomar uma decisão de compra, como conteúdo sobre ferramentas, preços ou mudanças no processo.

Com isso, o LinkedIn deixa de ser um feed barulhento e passa a ser um radar ao vivo do que o seu mercado quer discutir no momento.

5. Pesquisa rápida sobre leads e empresas

Antes de uma chamada ou um e-mail, as equipas de marketing muitas vezes abrem dez separadores para entender com quem estão a falar. A IA elimina essa etapa e mostra um resumo claro de cada lead e empresa num único lugar: o que a empresa faz, o seu tamanho, mudanças recentes e o que o contacto possui na organização. A ferramenta lê dados públicos e interações passadas e, em seguida, transforma-os num breve resumo que até mesmo os novos membros da equipa entendem.

Exemplo concreto: uma equipa de marketing prepara uma ação de divulgação para 50 novos leads. folk, eles abrem a lista e usam pesquisas sobre leads e empresas para ver, em cada registo:

• Um resumo de uma linha sobre o que a empresa vende e para quem.
• Factos simples, como setor, número de funcionários e região.
• Uma breve sugestão para um ângulo que se encaixe na função e no contexto (por exemplo, «foco na visibilidade do pipeline para este diretor de vendas»).

Com isso, a pesquisa de mercado ocorre ao nível da campanha: cada e-mail e contato começa a partir de um contexto real, em vez de mensagens genéricas, e as equipas de marketing veem quais tipos de empresas reagem melhor a cada ângulo.

6. Questionários automatizados por e-mail para fazer perguntas sobre o mercado

Algumas informações nunca aparecem numa chamada: faixa orçamental, ferramentas já implementadas, motivos para comprar agora ou mais tarde. Questionários curtos por e-mail resolvem isso rapidamente. Uma mensagem com duas ou três perguntas é enviada para um segmento específico (por exemplo, «clientes conquistados» ou «negócios perdidos»), recolhe respostas e alimenta a sua pesquisa com dados novos e estruturados.

No folk , as equipas de marketing podem criar uma lista, anexar um questionário simples a uma sequência de e-mails e deixar que a IA leia as respostas. As perguntas fechadas atualizam campos como orçamento ou conjunto de ferramentas, enquanto as respostas abertas são agrupadas em temas como «preço», «esforço de integração» ou «relatórios». Com o tempo, esses e-mails automatizados mostram muito claramente quem planeia investir, o que querem resolver primeiro e por que escolhem uma solução em vez de outra.

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Conclusão

A pesquisa de mercado permanece superficial quando é realizada uma vez por ano e fica restrita a uma apresentação de slides. Com a IA, ela se torna um ciclo contínuo: novos dados do CRM, LinkedIn, pesquisas e uso de produtos fornecem respostas simples para perguntas básicas — quem atingir, o que dizer e para onde deve ir o próximo euro do orçamento.

A diferença está na execução, não nas palavras da moda. As equipas de marketing que centralizam as suas relações, enriquecem o contexto e interpretam padrões nas conversas compreendem sempre o seu mercado melhor do que aquelas que se baseiam em suposições. Uma ferramenta como folk ajuda neste nível: pesquisa de leads e empresas, listas inteligentes e cronogramas partilhados fornecem às equipas de marketing o contexto de que precisam antes de cada campanha ou chamada.

Usada de forma consistente, a pesquisa apoiada por IA orienta todo o movimento de entrada no mercado: segmentação mais precisa, posicionamento mais claro e decisões mais rápidas alinhadas com o que o mercado expressa no momento.

Perguntas frequentes

O que é alcance nas redes sociais?

O alcance nas redes sociais é um envolvimento proativo — mensagens, comentários e acompanhamentos em plataformas como o LinkedIn — para construir relações, validar necessidades e iniciar conversas de vendas. Segmente funções ideais, personalize e acompanhe as respostas num CRM para medir o impacto.

Como a IA é utilizada na pesquisa de mercado?

A IA agrega CRM, e-mails, chamadas, avaliações e dados sociais para revelar padrões: segmentos principais, pontos fracos comuns, sinais de compra e mensagens eficazes. As informações são atualizadas continuamente, reduzindo a análise manual e as suposições.

Qual ferramenta de IA é a melhor para pesquisa de mercado B2B?

Não existe uma ferramenta única que seja a melhor. Para equipas B2B, um CRM com enriquecimento de IA, análise de conversas e rastreamento de e-mails/LinkedIn funciona bem. As opções variam; considere a profundidade dos dados e a adequação ao fluxo de trabalho. Para trabalhos orientados para relacionamentos, experimente folk.

Como priorizar segmentos com pontuação de IA?

Exporte 6 a 12 meses de negócios ganhos/perdidos, treine um modelo com base em atributos (setor, tamanho, região, canal), pontue os segmentos de 0 a 100 por conversão, ACV e duração do ciclo e, em seguida, concentre o orçamento e as campanhas nos segmentos com pontuação mais alta.