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Empresas B2B investem em inteligência comercial para acelerar vendas com foco e previsibilidade

Empresas B2B estão cada vez mais determinadas em escalar suas operações comerciais com inteligência, previsibilidade e eficiência. Para isso, têm investido em plataformas que automatizam a geração de leads, estruturam a prospecção e permitem decisões baseadas em dados — reduzindo desperdício de tempo e aumentando o desempenho de vendas de forma consistente.

Entre as soluções que vêm ganhando destaque nesse cenário está a Driva, plataforma paranaense que atende mais de 15 mil empresas em todo o país. A proposta da empresa é clara: transformar a forma como os times de vendas operam, substituindo suposições por decisões guiadas por dados. Com tecnologia própria e uma base robusta de informações, a startup oferece recursos que ajudam a identificar o mercado endereçável, segmentar leads com precisão e estruturar ações mais eficientes desde o primeiro contato com o cliente.

Decisões comerciais com base em dados concretos

Segundo Patrick de César Francisco, CEO da Driva, muitas empresas ainda desperdiçam tempo e energia tentando gerar demanda a partir de bases genéricas e contatos pouco qualificados. “O que enxergamos hoje é uma mudança na lógica operacional. Vender com previsibilidade exige leitura de mercado em tempo real, cruzamento de informações e uma abordagem inteligente. A tecnologia entra como apoio, mas o foco está em entregar dados mais assertivos e ajudar na rotina do time comercial”, explica.

Para viabilizar esse tipo de operação, a plataforma permite acessar dados sobre empresas ativas com base em filtros personalizados. Informações como segmento, localização, porte, faturamento estimado e presença digital servem como base para a criação de listas mais coerentes com o perfil de cliente ideal. Ao invés de disparos massivos ou abordagens genéricas, a proposta é dar ao vendedor os insumos certos para que ele entre em contato com quem realmente tem potencial de conversão.

Mais produtividade, menos desperdício

Além da geração de leads, a solução também automatiza fluxos de prospecção por múltiplos canais, integrando-se a ferramentas já utilizadas pelas equipes comerciais, como Whatsapp, Linkedin e E-mail. Com isso, os vendedores passam a gastar menos tempo com tarefas repetitivas e mais tempo com aquilo que realmente gera resultado: vender.

Lívia Alves, Chief Revenue Officer da Driva, reforça que a estruturação da pré-venda ainda é um gargalo para muitas empresas. “É comum ver times perdendo produtividade por falta de critérios claros na prospecção. Quando o vendedor sabe exatamente com quem falar, e em que momento abordar, a taxa de conversão sobe e o ciclo de vendas encurta”, comenta.

Com uma solução em constante evolução, a empresa  segue ampliando suas funcionalidades, investindo em IA aplicada à conversão e expandindo sua equipe técnica e comercial. A expectativa é encerrar 2025 com o dobro do faturamento atual, consolidando-se como a principal plataforma de inteligência comercial do país. O foco continua o mesmo: tornar o processo de vendas mais estratégico, previsível e escalável para empresas B2B.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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