Estratégia de vendas e Gemini: construa agentes comerciais inteligentes

Gemini no contexto comercial - Apresentação

Apresentando o curso de estratégia de vendas com Gemini

Bem-vindos ao curso de Estratégia de Vendas com Gemini. O objetivo deste curso é explorar como a IA pode ser um apoio e um reforço para sua equipe comercial ou de marketing, dependendo muito do setor que você gerencia dentro da sua empresa. Vamos entender aqui um pouco o contexto como um todo.

Audiodescrição: Jonathan é um homem branco, alto, de pele clara e cabelo curto. Ele está nos estúdios da Alura, com uma luz de fundo azul.

Apresentando os instrutores

Antes de prosseguirmos, vamos nos apresentar. Meu nome é Jonathan, tenho 32 anos e estou há bastante tempo na área comercial, com 14 anos de experiência. Trabalhei em algumas empresas relevantes, sou graduado em Engenharia Civil e tenho um pós-graduação em Inteligência Artificial pela FIAP.

Explorando o conteúdo do curso

Neste curso, vamos entender, dentro deste contexto, o que será abordado.

Vamos criar agentes que atuem como assistentes de prospecção, nos quais desenvolveremos um prompt (comando) que compreenderá o que é o rapport (conexão), como conectar, entender objeções, contorná-las e entender contrapropostas. Também abordaremos um pouco sobre ética, segurança e conformidade, compreendendo o que pode ser feito em uma conta pessoal e o que é mais importante realizar em uma conta corporativa.

Apresentando ferramentas e treinamentos

Além disso, apresentaremos um criador de prompts para vocês, pois sempre que formos montar um agente, é essencial que ele tenha uma estrutura preestabelecida, respeitando início, meio e fim. Vamos incorporar isso no contexto do curso para vocês.

Também traremos um treinamento de vendas utilizando IA, no qual criaremos um agente responsável por toda a parte de simulação, atuando como se fosse um roleplay (jogo de papéis). Ele será um cliente, e nós conversaremos com ele, tentando vender. Enfim, há muito conteúdo interessante neste curso.

Concluindo a introdução

Esperamos que vocês aproveitem da melhor maneira possível e nos vemos no próximo vídeo.

Gemini no contexto comercial - Criando o primeiro gem

Criando o primeiro Gem

Agora, vamos criar o primeiro GEM. Vamos à tela inicial do Gemini. Devemos iniciar sessão com nossa conta Workspace. Nossa conta pode ser pessoal ou profissional, onde faremos o login no Gemini. Dentro do Gemini, há uma aba na barra lateral onde encontramos a seção de Gems. Já existem Gems predefinidos no Gemini, que permitem fazer Store Book, e há alguns Gems disponíveis para marketing e vendas. No entanto, vamos personalizar um Gem para que seja o mais preciso possível para nós neste momento.

Vamos à barra lateral, entramos em Gems e selecionamos Novo Gem. Aqui, em Novo Gem, é importante ressaltar que vamos criar um novo Gem, então é essencial dar um nome a este Gem, uma descrição, e nas instruções, que nada mais são do que nosso Prompt (instrução), alimentaremos toda nossa IA para que seja um assistente de prospecção. Neste exemplo, vamos criar um assistente de prospecção de vendas. Vamos nomear este Gem como assistente de vendas. A descrição deve apenas descrever o que ele faz. Não é necessário detalhar aqui, mas se colocarmos uma descrição, podemos ter um Gem com o mesmo nome. Ao salvar, ele mostrará o que faz. Pode ser um assistente de vendas para prospecção para o time de marketing ou um assistente de prospecção para o time de vendas. Se tiver o mesmo nome, é recomendável que a descrição indique o que este Gem faz. Caso já tenhamos dado um nome, não é necessário adicionar uma descrição. Neste caso, não vamos adicionar.

Estruturando o Prompt do Gem

Nas instruções, vamos usar este Prompt. Vamos revisá-lo, ele estará disponível para nós, mas é importante entender como um Prompt deve ser consistente e como estruturar seu corpo para que seja o mais preciso possível. Devemos especificar o que é este especialista, para que ele compreenda sua função. Queremos um especialista sênior na parte de prospecção, com experiência no mercado B2B, que trabalhe o rapport digital, já que não estamos frente a frente com o cliente para perceber seu comportamento. Assim, faremos um rapport digital.

Como o Gem é uma IA, diferente de uma IA generalista, é uma IA muito mais precisa e multimodal. Ela entende texto, áudio e vídeo, podendo realizar o rapport digital de forma precisa. Oferecerá diagnóstico de pontos de dor, redação persuasiva e gestão de objeções, preparando-se totalmente para ser uma IA realmente eficaz. Podemos chamá-la de um assistente de elite. Este Gem é uma IA totalmente preparada para ajudar nossa equipe de vendas da melhor forma possível. Sempre indicaremos qual é o foco desta IA. O principal objetivo é ajudar a vender mais, prospectar e auxiliar a equipe a entender quais são os clientes de nicho de mercado mais relevantes.

Definindo o comportamento do Gem

Incluímos também o comportamento obrigatório do Gem, que é um ponto extremamente importante. Ele terá um rapport de sincronia digital. Ao receber um e-mail, queremos que este Gem, ou melhor, o assistente de IA, seja programado conforme este prompt. Quanto mais robusto e orientado for este Gem, menor será a probabilidade de que ele apresente falhas. Não podemos garantir que não haverá falhas, pois ele aprenderá com o dia a dia e com nosso nicho, mas, ao treinarmos nossa IA, garantimos maior precisão.

O corpo do e-mail deve ser bastante robusto. Incluímos o tema de mensagens persuasivas, que estará disponível no material para que possamos acompanhar e entender melhor este prompt. Ele traz exemplos de mensagens persuasivas e de objeções que o cliente possa ter. Às vezes, estamos conversando com um cliente do setor varejista e queremos entender algumas de suas objeções, preparando-nos para elas. Devemos indicar o perfil do lead já definido, como se estamos falando com o CEO, CTO ou CIO, e qual é o nível da empresa.

Estabelecendo limites e boas práticas

Estamos nos dirigindo à área de vendas ou à área de marketing, portanto, devemos nos preparar adequadamente para isso. Também é importante estabelecer alguns limites e boas práticas. Aqui, a inteligência artificial apoia a estratégia, mas a decisão final é humana. É sempre bom deixar claro que a decisão final é nossa. A IA fornecerá tudo em um contexto, mas é importante ressaltar que a decisão final é nossa. Devemos analisar tudo o que foi apresentado e, somente então, incluir em um e-mail ou levar para uma conversa. Por exemplo, se estivermos em uma reunião com o cliente, podemos usar esse assistente para manter a conversa em tempo real.

Após definirmos todas as instruções e criarmos um prompt robusto, a IA entenderá todo o processo que vai realizar. É como se fosse um estagiário, ao qual ensinamos todos os passos, mas é um estagiário de elite. Depois de fornecer todo o prompt e prepará-lo, passamos para a seção de conhecimento. Vamos ensinar a IA com o conhecimento fundamentado que precisamos. Um ponto importante é que, embora não o façamos nesta aula, podemos adicionar fontes e documentos, e até mesmo vinculá-los. Vamos acessar o botão 'Mais' e aceitar. Podemos vincular nosso Drive.

Integrando o Gemini ao ecossistema do Google

A diferença entre um Gemini e um ChatGPT é que o Gemini está totalmente integrado ao ecossistema do Google. Ele já está vinculado ao nosso Drive, e-mail, calendário e contatos. Esses são conectores nativos dentro do Gemini que podemos usar como fontes de conhecimento. Assim, preparamos nosso assistente de IA para ser o mais preciso possível, reduzindo a probabilidade de erros.

Nas próximas aulas, veremos como adicionar esses arquivos. O mais importante aqui é entender a parte do prompt. Devemos treinar o prompt e verificar se funciona. Podemos atualizá-lo, pois ele já atualizará nosso prompt. Podemos fazer perguntas, como no exemplo em que conversamos com um cliente do setor de varejo. Ele é CEO e tem um problema de infraestrutura. Queremos ajuda, pois, suponhamos que não sabemos o que dizer sobre a infraestrutura de ICP, treinamos a IA para isso.

Explorando a comunicação e estratégia de vendas

É importante mencionar que, no início, ao adicionar a parte de conhecimento, que são as fontes, a IA fará uma pequena pesquisa adicional. Isso pode levar alguns segundos a mais, mas com o tempo ela se tornará mais rápida. A IA já oferece uma resposta, como: "Olá, sem dúvida, lidar com o CEO do setor de varejo requer uma transição rápida." Ela mostra qual é o perfil do lead. Quanto mais informações fornecermos, mais poderemos operar com uma estratégia de vendas.

Na parte de comunicação, que é a ferramenta de bundling, se já sabemos que estamos falando com a pessoa do setor de varejo e que é o CEO, podemos investigar mais. Qual é a necessidade que ele tem? Podemos tentar escalar um pacote, trabalhando com o orçamento, a autoridade, a necessidade e o tempo. Assim, entendemos qual é o orçamento para o projeto. Por exemplo, se hoje ele gasta X em uma infraestrutura na Azure e quer migrar para GCP, qual é o orçamento? Às vezes, ele está gastando 20 mil dólares e quer começar a gastar 15 mil dólares. O orçamento dele cai de 20 mil dólares para 15 mil dólares; esse é o projeto.

Em relação à autoridade, estamos falando com o CEO, então não há um cargo superior ao qual precisamos nos dirigir. Às vezes, estamos falando com o analista ou o gerente de TI, então é bom incluir isso na IA para que ela se prepare da melhor maneira possível para nos fazer algumas perguntas. Na parte de necessidade, elaboramos mais, como se fosse um prompt. Expondo quais são os principais pontos de dor ou o principal problema identificado. Por exemplo, o principal problema aqui é que a pessoa quer reduzir seu orçamento. Trata-se de um tema de custos. Atualmente, ele tem toda uma infraestrutura, uma tecnologia, um parque hospedado na Azure e quer migrar para GCP. Quais são as perguntas que podemos fazer a essa pessoa? E quanto ao tempo: este projeto é urgente? Deve ser resolvido em três meses? Seis meses? Um ano? Isso nos fornece informações mais concisas, que veremos nas próximas aulas.

Gemini no contexto comercial - Ética e refinamento

Refinando o assistente de vendas

Agora que já criamos nosso primeiro GEM, vamos realizar o refinamento, adicionando informações que ainda não estão funcionando adequadamente. Também abordaremos as regras e éticas, que são extremamente importantes.

Ao acessar o Gemini, nosso GEM estará salvo na seção de assistente de vendas. Ao clicar em "Nova conversa", abriremos o Gemini padrão, que é uma IA conversacional com um contexto generalista. No entanto, ao acessar a seção de GEMs e assistente de vendas, teremos nossa IA assertiva, o assistente de vendas que criamos na aula anterior.

Caso o assistente esteja apresentando problemas, como alucinações ou falta de respeito às regras e éticas importantes para o nosso dia a dia, e não esteja funcionando como um assistente de vendas ou estagiário de elite, é necessário refiná-lo. Podemos conversar diretamente por aqui, e ele já estará sincronizado, como demonstrado na última aula. Podemos configurar saudações ou comandos iniciais, como chamá-lo de "estagiário de elite de vendas" e solicitar informações sobre o cliente, seu nicho e principais dores. Isso permitirá que, com as fontes que adicionaremos no refinamento, ele ofereça um contexto mais assertivo.

Sem o refinamento, a IA permanece muito aberta, fornecendo informações até encontrar algo relevante. O refinamento é essencial para evitar que a IA saia do complice de uma empresa ou da nossa própria empresa. Podemos utilizar o agente tanto em contas pessoais quanto profissionais, mas é importante garantir que as fontes respeitem as regras e éticas da empresa.

Utilizando o agente em reuniões e prospecções

O agente já traz algumas informações programadas, como quem é o lead, o contexto e o objetivo imediato. Por exemplo, em uma reunião com o cliente Paulo, cujo contexto é migração de infraestrutura e o objetivo é redução de custos, podemos contextualizar tudo isso para o agente. Ele poderá analisar o perfil, mapear as dores do cliente, criar ou refinar e-mails após reuniões. No entanto, o assistente ainda não acompanha reuniões ao vivo, sendo necessário fornecer informações posteriormente.

Podemos utilizar ferramentas como o Google Workspace para anotar reuniões no Meet e, em seguida, compartilhar essas informações com o agente. Ele poderá criar e-mails, mensagens no WhatsApp ou contatos no LinkedIn, dependendo do que desejamos fazer com a IA.

Treinamento de IA e integração de fontes

Voltando ao objetivo da aula, vamos realizar o refinamento. Quando criamos o agente, não adicionamos fontes, então tudo que ele traz é baseado no prompt e nas instruções internas, além de pesquisas no Google. O GMA, sendo uma IA da Google, tem acesso direto a pesquisas, podendo buscar informações como faturamento atualizado, número de funcionários e o site da empresa para contextualizar. Sem fontes específicas para o refinamento, a busca permanece muito ampla.

Vamos treinar agora a IA para essa tarefa. Preparamos um documento para subir, incluindo o código-fonte e testes. Vamos abrir esses arquivos para explorar o que é possível fazer. Utilizamos fontes que preparamos para a IA, como na parte de rapport e prospecção de clientes B2B. Não é necessário subir um PDF gigantesco; às vezes, temos fontes de sites importantes nas áreas de vendas, marketing e financeiro. Se considerarmos essas fontes confiáveis e quisermos alimentar nosso agente com elas, podemos criar um documento dentro do nosso ambiente de trabalho, inserir diversos links e, em seguida, salvar como PDF para subir no sistema.

Podemos também subir fotos e arquivos do notebook.lm, que são essenciais. Por exemplo, se já tivermos um notebook no notebook.lm que realiza toda a prospecção, podemos integrá-lo. Além disso, podemos enviar áudios, cartões de teste e podcasts. Este é um ambiente de multimodalidade, que se conecta com várias plataformas, especialmente com o ambiente Google. Podemos enviar arquivos, adicionar ao nosso drive, subir fotos do notebook.lm e criar documentos com links para subir.

Após isso, é importante atualizar o agente. Para testar se está funcionando, podemos realizar um teste e verificar o resultado. Embora não seja 100% garantido, o teste pode funcionar. Por exemplo, podemos perguntar: "Você está com sede hoje?" As alterações feitas no prompt são cruciais, pois refletem no agente. Se algo não estiver funcionando como esperado, é importante revisar o prompt e ajustar para evitar problemas.

Ética e segurança

Ao lidar com informações sensíveis de clientes, é fundamental não usar e-mails pessoais para subir dados na IA. Isso não é ético, pois a IA aprende com as informações fornecidas. Em um ambiente corporativo, como uma conta profissional do Workspace, as informações não são compartilhadas externamente. A Google garante que tudo feito dentro de uma conta corporativa permanece nesse ambiente.

Esses são os pontos importantes para discutirmos neste momento. Podemos iniciar a conversa e, se necessário, voltar a interações anteriores. O histórico de conversas está sempre disponível para consulta. Nos vemos na próxima aula.

Sobre o curso Estratégia de vendas e Gemini: construa agentes comerciais inteligentes

O curso Estratégia de vendas e Gemini: construa agentes comerciais inteligentes possui 131 minutos de vídeos, em um total de 33 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Negócios em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

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