Vou sair com a ótima @DBredvick semana que vem. (Diretor de Engenharia GTM da @vercel) Ele reduziu a função de vendas de Vercel, com 10 pessoas, a uma pessoa mais um agente. Vou aprender: 1/ como ele realmente treinou o agente para lidar com conversas reais com clientes 2/ os bastidores do roteamento de mensagens, qualidade de leads, quando envolver humanos em loop e como o sistema se auto-treina + fica mais inteligente com o tempo 3/ seu framework para decidir o que automatizar ou manter humano Estamos construindo ao vivo. Junte-se a mim 👇

Redução de custo 390 vezes em um ano!

Meus maiores aprendizados com Jeanne DeWitt Grosser (ex-Diretora de Negócios da @Stripe, agora @Vercel COO): 1. O que falhou há sete anos agora funciona com IA. Em 2017, Jeanne tentou construir um sistema na Stripe que personalizasse automaticamente os e-mails enviados com base nos dados da empresa. Apesar de trabalhar com cientistas de dados de classe mundial, falhou devido a muitos erros. Hoje, essa mesma abordagem funciona. Isso mostra como a IA tornou ideias antes impossíveis de repente viáveis. 2. Um único engenheiro GTM na Vercel reduziu uma equipe de vendas de 10 pessoas para 1 (em apenas 6 semanas). A equipe de Jeanne na Vercel teve um engenheiro para construir um agente de IA que cuida da qualificação de leads de entrada, prospecção de saída e avaliação de perdas de negócios. O agente custa $1.000 por ano para funcionar, contra mais de $1 milhão em salários para a equipe de vendas. Os nove membros deslocados da equipe foram transferidos para trabalhos de maior valor em vez de serem demitidos, e o vendedor restante é dez vezes mais eficiente. 3. O bot de perda de negócios com IA deles se tornou melhor em entender o que deu errado do que os humanos. Quando Jeanne analisou sua maior perda do trimestre, o vendedor culpou os preços. Mas um agente de IA revisou cada e-mail, transcrição de chamada e mensagem do Slack e descobriu o verdadeiro motivo: eles nunca conversaram com a pessoa que controla o orçamento, e quando o retorno sobre o investimento surgiu, o cliente claramente não acreditou nas alegações de valor. Agora eles estão usando IA para analisar as ligações de vendas em tempo real e enviar alertas como "Você está na metade do processo de vendas e ainda não falou com um tomador de decisão orçamentária." 4. Espere até 1 milhão de dólares em receita antes de contratar seu primeiro vendedor. Os fundadores devem continuar vendendo a si mesmos até alcançarem cerca de US$ 1 milhão em receita anual com um processo repetível. A chave é ter um perfil ideal definido de cliente — clientes que se pareçam. 5. Segmentar os clientes pelo que orienta suas decisões de compra, não apenas pelo tamanho da empresa. A OpenAI tem cerca de 3.000 funcionários, o que normalmente os colocaria na categoria "médio de mercado". Mas eles são um dos 25 melhores sites do mundo em tráfego, então a Vercel os trata como clientes corporativos que exigem vendas complexas. A segmentação eficaz combina tamanho da empresa com taxa de crescimento, tráfego web, tipo de carga de trabalho e setor — porque vender para empresas de comércio eletrônico exige uma linguagem completamente diferente da venda para empresas de criptomoedas. 6. A maioria dos clientes compra para evitar riscos, não para ganhar oportunidades. Cerca de 80% dos clientes compram para reduzir a dor ou evitar problemas, enquanto apenas 20% compram para aumentar o potencial. Isso significa que você deve focar sua mensagem de vendas no que pode dar errado sem seu produto — como ficar para trás dos concorrentes ou prejudicar sua reputação — em vez de apenas falar sobre recursos empolgantes. Isso é especialmente verdadeiro ao vender para empresas maiores, onde carreiras individuais estão em jogo. 7. As equipes de vendas devem ser indistinguíveis de gerentes de produto — por um tempo. Jeanne contrata vendedores com conhecimento tão profundo de produto que, se você colocar um deles na frente de um grupo de engenheiros, deve levar 10 minutos para perceber que eles não são um gerente de produto. Essa credibilidade permite que as equipes de vendas atuem como uma extensão da pesquisa e desenvolvimento — uma equipe de vendas de 20 pessoas conversa com centenas de clientes semanalmente e pode traduzir essas conversas em insights de produto em escala. 8. Construir suas próprias ferramentas de vendas de IA pode superar a compra de softwares prontos para uso. Como a IA é tão nova e o processo de vendas de cada empresa é único, Jeanne percebe que construir agentes internos personalizados muitas vezes traz mais valor do que comprar soluções para fornecedores. Um único engenheiro de lançamento construiu seu bot de análise de negócios em apenas dois dias, perfeitamente adaptado ao seu fluxo de trabalho específico. Esses engenheiros acompanham os principais vendedores para entender seus fluxos de trabalho, e depois constroem automação que teria levado meses ou seria impossível há poucos anos. 9. Faça com que cada interação de vendas seja ótima, comprem ou não pelos clientes. Jeanne substituiu as chamadas entediantes de descoberta na Stripe por sessões colaborativas de quadro branco, onde os clientes desenhavam sua arquitetura de pagamento. Muitos clientes nunca haviam visualizado seus próprios sistemas antes. Eles saíram com um ativo útil e um sentimento de colaboração, independentemente de terem comprado ou não. Muitos retornaram anos depois para comprar. Pense no seu processo de lançamento no mercado como um produto, não apenas como uma função de vendas. 10. O crescimento liderado pelo produto tem um teto — nenhuma empresa de 100 bilhões de dólares funciona apenas com ele. Embora o crescimento orientado por produtos (onde os usuários podem se cadastrar e começar a usar um produto sem falar com as vendas) funcione bem para o crescimento inicial, os clientes geralmente não gastam um milhão de dólares por meio de um fluxo de autoatendimento. Toda grande empresa de tecnologia eventualmente constrói uma equipe de vendas para negócios maiores. O erro é esperar tempo demais, já que construir um processo de vendas previsível leva tempo.