Introdução:
À medida que as parcerias ficam cada vez mais importantes nos negócios, é essencial ficar de olho nas inovações tecnológicas que estão mudando a forma como colaboramos. Melhorar o dia a dia dos profissionais de canais vai além das simples automações que estamos acostumados a praticar nas soluções de marketing e CRM.
Estamos só começando a explorar como a IA nos canais pode ser útil, abrindo portas para uma colaboração inteligente, pode se tornar uma espécie de co-piloto na busca pela inovação, criando narrativas únicas, estratégicas, ágeis e personalizadas.
Vamos dar uma olhadinha nas tendências que vão nos trazer insights não só para o que podemos aplicar no dia a dia, mas também que podemos mapear como possibilidade de negócio…
Tendências de IA em Programas de Parcerias:
- Automação
Podemos deduzir grande maioria dos leitores desse post adotam plataformas de automação de marketing, mas somente uma pequena parcela utiliza sistemas de gerenciamento de relacionamento com parceiros (PRM), certo?
A categoria de solução do PRM tem como objetivo fazer a gestão da jornada completa do parceiro desde o registro de novos parceiros, rastreamento de desempenho, fornecimento de recursos de marketing e campanhas, ciclo de vida do parceiro, integrações, análises até ações mais personalizadas.
Essas automações proporcionam às empresas uma vantagem competitiva significativa, na relação com a produtividade da equipe e, principalmente, experiência do parceiro, Além dos processos básicos, as empresas também podem automatizar tarefas mais complexas, como faturamento, relatórios personalizados e suporte ao cliente por meio de chatbots e assistentes virtuais.
Nesse contexto, a introdução da inteligência artificial (IA) representa uma evolução significativa. Plataformas como o IBM Watson e o Salesforce Einstein oferecem recursos avançados de IA, capazes de analisar grandes volumes de dados de parceiros em tempo real, identificar padrões ocultos e gerar insights acionáveis para melhorar as estratégias de parceria. Isso não apenas aprimora as automações existentes, mas também abre novas oportunidades para a inovação e o crescimento dos negócios.
No exemplo do IBM Watson, a plataforma de IA oferece uma variedade de serviços cognitivos, incluindo análise de dados, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. As empresas podem utilizar o Watson para analisar grandes volumes de dados de desempenho do parceiro e identificar insights acionáveis para melhorar a eficácia das parcerias.
Já o Salesforce Einstein, uma camada de inteligência artificial integrada ao Salesforce CRM e PRM, utiliza aprendizado de máquina para analisar dados de parceiros em tempo real, prever tendências futuras e recomendar ações específicas para otimizar o desempenho do parceiro e impulsionar o crescimento dos negócios.
Para ilustrar como a IA pode ser aplicada em um programa de parcerias, consideremos o exemplo da empresa fictícia de SaaS “Blue”, que oferece uma plataforma de marketing digital para pequenas empresas. A empresa já possui um programa de parcerias bem estabelecido, onde parceiros podem promover a plataforma em troca de comissões sobre as vendas realizadas.
Agora, a Blue decidiu integrar a inteligência artificial em sua estratégia de parcerias. Eles começaram a implementar um sistema de IA para análise de dados de desempenho do parceiro e identificação de padrões de comportamento. Com base nessa análise, se pode identificar quais parceiros têm o melhor desempenho e quais áreas precisam de melhorias.
Além disso, a empresa está utilizando IA para automatizar o processo de integração de novos parceiros. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, a plataforma consegue analisar automaticamente os perfis dos parceiros em potencial e sugerir os próximos passos ideais para a integração, como materiais de treinamento específicos ou recursos de marketing personalizados.
Com isso, reduzir o tempo e os recursos necessários para gerenciar e otimizar as parcerias, e aumentar o desempenho geral do programa, impulsionando as vendas e gerando maior retorno sobre o investimento para ambos os parceiros e para a própria empresa.
Em resumo, este exemplo demonstra como a integração da inteligência artificial em um programa de parcerias pode trazer benefícios significativos, ajudando as empresas a identificar oportunidades de melhoria, personalizar suas abordagens e impulsionar o sucesso de seus parceiros.
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- Customização XP
Fonte: Customer success platform for SaaS
Assim como a automação, a customização é fundamental para o sucesso dos programas de parcerias para atender às necessidades específicas de seus parceiros. Isso inclui a personalização de materiais de marketing, programas de incentivo e suporte, entre outros aspectos do relacionamento com os parceiros. Ao oferecer uma experiência personalizada, as empresas podem fortalecer os laços com seus parceiros, aumentar a satisfação e impulsionar os resultados de negócios.
No entanto, a customização manual pode ser demorada e trabalhosa, especialmente ao se lidar com um grande número de parceiros. É aqui que a inteligência artificial (IA) entra em jogo. Ao utilizar algoritmos avançados de IA, as empresas podem automatizar e aprimorar o processo de customização, tornando-o mais eficiente e escalável.
Plataformas como Custify e Gainsight estão na vanguarda dessa tendência, oferecendo soluções que permitem personalizar cada interação com os parceiros de forma única. Por exemplo, essas ferramentas podem analisar dados de desempenho do parceiro e comportamento do cliente para recomendar estratégias de marketing e programas de incentivo altamente personalizados.
Além disso, a IA pode ajudar as empresas a prever as necessidades futuras de seus parceiros e adaptar suas estratégias de acordo. Por exemplo, um algoritmo de IA pode detectar sinais de insatisfação em um parceiro e recomendar ações corretivas para evitar a perda desse parceiro no futuro.
Ao integrar a IA em seus programas de parcerias, as empresas podem não apenas melhorar a eficiência da customização, mas também elevar a personalização a um novo patamar. Isso não só fortalece os relacionamentos com os parceiros, mas também impulsiona os resultados de negócios a longo prazo.
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- Personalização em Escala:
Retornamos ao exemplo fictício da empresa Blue, onde a personalização em escala é a chave para o sucesso do programa de parcerias. Imaginemos a jornada de um parceiro da Blue, desde o momento de adesão ao programa até se tornar um colaborador estabelecido e de alto desempenho.
No estágio inicial, a Blue colhe dados fundamentais sobre a empresa parceira, como seu perfil, histórico e objetivos estratégicos. Utilizando sistemas de CRM e PRM, essa informação é armazenada e organizada para facilitar a personalização em escala.
Inicialmente, a personalização em escala se concentra em comunicações automatizadas, porém altamente personalizadas, como e-mails de boas-vindas e kits de integração. Esses recursos incluem orientações específicas sobre como explorar os recursos do programa de parcerias e podem até mesmo oferecer convites para webinars ou treinamentos personalizados, dependendo das características do parceiro.
À medida que o parceiro se envolve mais com a Blue e começa a interagir com os recursos e benefícios oferecidos, a personalização em escala avança para um nível mais profundo. Utilizando algoritmos de machine learning, a Blue analisa o comportamento do parceiro em relação às ferramentas disponíveis, identificando padrões e áreas de interesse específicas.
Esses insights são então utilizados para adaptar as comunicações e recursos recomendados de forma precisa. Por exemplo, se um parceiro demonstra interesse em uma determinada área de produto ou serviço, a Blue pode fornecer materiais de marketing personalizados e acesso privilegiado a recursos de suporte técnico ou treinamento relacionados a essa área específica.
Conforme o parceiro continua a evoluir e alcançar marcos importantes, como o atingimento de metas de vendas ou a conquista de certificações específicas, a personalização em escala se torna ainda mais sofisticada. A Blue reconhece esses marcos com mensagens de parabéns personalizadas, oferecendo incentivos exclusivos e oportunidades de destaque dentro da comunidade de parceiros.
Além disso, a Blue continua a oferecer suporte proativo em todos os estágios da jornada do parceiro, garantindo que eles se sintam apoiados e valorizados. Isso pode incluir acesso prioritário a recursos de suporte técnico, convites para eventos exclusivos ou até mesmo a oportunidade de participar de programas de co-desenvolvimento de produtos.
Ao longo de toda essa jornada, a personalização em escala permite que a Blue mantenha um relacionamento próximo e significativo com cada parceiro, mesmo à medida que seu programa de parcerias cresce em escala. Isso resulta em uma maior satisfação e engajamento dos parceiros, impulsionando o sucesso mútuo e fortalecendo a reputação da Blue como um parceiro de confiança e comprometido com o crescimento de seus parceiros.
Sugestão: Plataformas como Salesforce Einstein e Adobe Sensei são exemplos de ferramentas que utilizam machine learning para oferecer personalização em tempo real, adaptando as experiências do cliente com base em seu comportamento e preferências.
Exemplos práticos de personalização em escala:
- Comunicações automatizadas personalizadas: e-mails de boas-vindas, newsletters e atualizações regulares adaptadas às necessidades e interesses específicos de cada parceiro.
- Conteúdo e recursos recomendados: recomendações personalizadas de materiais de marketing, recursos de treinamento e ferramentas específicas com base no comportamento e nas preferências do parceiro.
- Reconhecimento de marcos e conquistas: mensagens de parabéns personalizadas e incentivos exclusivos para parceiros que atingem metas de vendas, completam certificações ou alcançam outros marcos importantes.
- Suporte proativo e prioritário: acesso privilegiado a suporte técnico, convites para eventos exclusivos e oportunidades de destaque dentro da comunidade de parceiros com base no nível de engajamento e desempenho do parceiro.
- Programas de co-desenvolvimento de produtos: oportunidades para parceiros participarem ativamente do processo de desenvolvimento de produtos, fornecendo feedback e insights valiosos para aprimorar as soluções oferecidas.
- Abordagem Customer-Centric nas Parcerias:
A abordagem centrada no cliente nas parcerias coloca o cliente final no centro de todas as iniciativas de colaboração entre empresas e seus parceiros. Essa abordagem visa entender profundamente as necessidades, desejos e expectativas dos clientes para oferecer experiências personalizadas e exceder suas expectativas. Como as IAs podem ajudar:
Utilizando algoritmos de IA, é possível analisar grandes volumes de dados de clientes, incluindo histórico de compras, interações passadas e feedbacks, para identificar padrões e tendências significativas. Plataformas como IBM Watson e Google Cloud AI oferecem recursos avançados de análise de dados, permitindo uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente e insights acionáveis para orientar as estratégias de parceria.
A IA pode prever as necessidades futuras dos clientes com base em padrões de comportamento passados e tendências de mercado, permitindo que as empresas e seus parceiros estejam um passo à frente e ofereçam soluções proativas. Plataformas de análise preditiva, como Microsoft Azure Machine Learning, fornecem recursos avançados para prever demandas e identificar oportunidades de negócios antes mesmo que os clientes as reconheçam.
Material de Apoio: Partner centric Experience: Experiência do Parceiro
- Educação Contínua e Certificações:
Esse ponto aqui nunca sai de moda! Aprendizado contínuo é a âncora do sucesso nas parcerias. A educação contínua e as certificações desempenham um papel fundamental nos programas de parcerias, por capacitarem os parceiros com o conhecimento e as habilidades necessárias para representar adequadamente os produtos ou serviços da empresa principal. Isso não apenas aumenta a eficácia das vendas e do suporte, mas também fortalece o relacionamento entre as partes.
Um excelente exemplo de uma empresa que orquestra bem a educação contínua e as certificações para seus parceiros é a Microsoft. A Microsoft Partner Network oferece uma ampla variedade de recursos de treinamento, programas de certificação e ferramentas de aprendizado colaborativo para capacitar seus parceiros em todo o mundo. Isso inclui cursos online, webinars, workshops presenciais e exames de certificação reconhecidos internacionalmente, abrangendo uma variedade de competências técnicas e comerciais.
Evolução da educação dos parceiros com o auxílio da IA:
A IA pode ajudar a personalizar o processo de aprendizado de acordo com as necessidades individuais de cada parceiro, oferecendo recomendações de cursos e materiais de treinamento com base no perfil e nas áreas de interesse de cada um. Plataformas e Funcionalidades:
- Personalização do Conteúdo: Plataformas como Coursera for Business e Udemy for Business utilizam algoritmos de IA para recomendar cursos personalizados com base nas habilidades e objetivos de aprendizado de cada parceiro.
- Avaliação de Competências: Ferramentas como LinkedIn Learning e Skillsoft oferecem recursos de avaliação de competências baseados em IA, permitindo que os parceiros identifiquem áreas de melhoria e desenvolvam planos de desenvolvimento individualizados.
- Aprendizado Adaptativo: Plataformas como Pluralsight e Degreed utilizam técnicas de aprendizado adaptativo, onde a IA ajusta dinamicamente o conteúdo e o ritmo de aprendizado com base no progresso e na compreensão do parceiro.
- Feedback e Suporte: Chatbots e assistentes virtuais, como o Microsoft Azure Bot Service e o Google Dialogflow, podem fornecer suporte instantâneo e personalizado aos parceiros, respondendo a perguntas comuns e oferecendo orientações durante o processo de aprendizado.
Exemplo de Aplicação:
Imagine um parceiro de uma empresa de software que deseja aprimorar suas habilidades em desenvolvimento de aplicativos em nuvem. Com o auxílio da IA, a plataforma de aprendizado recomenda uma série de cursos e tutoriais específicos sobre esse tema, adapta o ritmo de aprendizado com base no progresso do parceiro e fornece suporte instantâneo por meio de um assistente virtual para esclarecer dúvidas e oferecer orientações adicionais.
Esses exemplos ilustram como a IA pode enriquecer e aprimorar a estratégia de educação contínua e certificações em programas de parcerias, oferecendo uma experiência de aprendizado mais personalizada, eficiente e eficaz para os parceiros.
Material de Apoio: O que é Partner Enablement: treinamento constante para parceiros
- Modelos de parceria Tech/ISV
No cenário atual de transformação digital, os modelos de parceria entre empresas de tecnologia (Tech) e fornecedores independentes de software (ISVs) estão se tornando cada vez mais essenciais para impulsionar a inovação e atender às demandas complexas do mercado. Essas parcerias representam uma união estratégica entre empresas que possuem especialização técnica e aquelas que detêm conhecimento especializado em setores específicos ou necessidades de clientes.
O funcionamento desses modelos de parceria envolve uma colaboração estreita entre as empresas Tech e os ISVs, com o objetivo de combinar recursos, conhecimentos e experiências para desenvolver soluções completas e eficazes. As empresas Tech geralmente fornecem a infraestrutura tecnológica necessária, incluindo plataformas, ferramentas e recursos de computação em nuvem, enquanto os ISVs se concentram no desenvolvimento de software personalizado e adaptado às necessidades dos clientes.
Essas parcerias são sustentadas por acordos de licenciamento, compartilhamento de receitas e suporte técnico mútuo, garantindo que ambas as partes se beneficiem do sucesso dos projetos desenvolvidos em conjunto. Além disso, as parcerias Tech/ISV muitas vezes envolvem atividades de marketing conjunto e co-desenvolvimento de soluções para aumentar a visibilidade no mercado e ampliar o alcance das ofertas.
Explorando o uso de IA em modelos de parceria Tech/ISV :
A Inteligência Artificial (IA) está desempenhando um papel cada vez mais importante nos modelos de parceria Tech/ISV, oferecendo uma gama de benefícios que vão desde a automação de processos até a personalização avançada de soluções. A IA é incorporada em diversas áreas das soluções desenvolvidas por meio dessas parcerias, incluindo análise de dados, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina.
Essas capacidades de IA permitem que as empresas desenvolvam soluções mais inteligentes, eficientes e adaptáveis, capazes de fornecer insights acionáveis e personalizados para os clientes. Por exemplo, algoritmos de machine learning podem ser utilizados para prever tendências de mercado, otimizar processos operacionais e oferecer recomendações personalizadas com base no comportamento do usuário.
Sugestões Práticas de Uso da IA:
As empresas que buscam integrar IA em seus modelos de parceria Tech/ISV podem considerar uma variedade de abordagens e práticas. Algumas sugestões incluem:
- Desenvolvimento de chatbots inteligentes para melhorar o atendimento ao cliente e automatizar tarefas de suporte.
- Utilização de algoritmos de machine learning para análise preditiva e personalização de ofertas de produtos e serviços com base no comportamento do cliente e nas tendências do mercado. Essas práticas ajudam a maximizar o valor entregue aos clientes por meio das parcerias Tech/ISV, oferecendo soluções mais eficazes e orientadas por dados.
Com o crescente número de soluções de IA disponíveis no mercado, as empresas devem estar cientes da concorrência acirrada e da necessidade de se destacarem com soluções robustas e inovadoras. Integrar ferramentas complementares de IA em suas soluções pode ajudar as empresas a se diferenciarem e a oferecerem uma proposta de valor única para os clientes. No entanto, é importante estar atento aos avanços tecnológicos e às mudanças no cenário competitivo, adaptando-se continuamente para manter a relevância e o sucesso no mercado.
Para aproveitar ao máximo o potencial da IA nas parcerias Tech/ISV, as empresas devem adotar uma abordagem estratégica e orientada por dados. Isso envolve:
- Investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D) para aprimorar as capacidades de IA e desenvolver soluções inovadoras e diferenciadas.
- Colaboração estreita com parceiros Tech/ISV para identificar oportunidades de integração de IA e desenvolvimento conjunto de soluções.
- Foco na criação de valor para os clientes por meio de soluções inteligentes e personalizadas que utilizam IA de forma eficaz.
- Essa abordagem estratégica ajuda as empresas a se destacarem no mercado e a oferecerem soluções de alto valor agregado para seus clientes, impulsionando o crescimento e o sucesso a longo prazo.
Pra fica de olho: transparência nas parcerias
É essencial que as empresas estejam atentas à questão da transparência e proteção de dados em seus programas de parcerias. À medida que esses programas se tornam cada vez mais complexos e abrangentes, é fácil perder de vista a importância de garantir que todas as transações e interações sejam transparentes e que os dados dos usuários sejam protegidos adequadamente.
A transparência é fundamental para construir e manter relacionamentos sólidos com os parceiros. Os parceiros precisam confiar que estão recebendo informações precisas e completas sobre as condições do programa, os termos de parceria e quaisquer transações realizadas. Além disso, os clientes finais também esperam transparência em relação ao uso de seus dados pessoais, especialmente em um ambiente de parceria onde várias empresas podem estar envolvidas.
Além da transparência, a proteção dos dados dos usuários é uma prioridade crescente em um mundo cada vez mais digital. Com a implementação do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e leis semelhantes em todo o mundo, as empresas são responsáveis por garantir que os dados dos usuários sejam coletados, armazenados e utilizados de maneira ética e legal.
Nesse contexto, é importante que as empresas considerem soluções que possam ajudar a aumentar a transparência e proteger os dados dos usuários em seus programas de parcerias. Uma solução que vem se destacando nesse sentido é o IBM Watson, que utiliza tecnologias avançadas de aprendizado de máquina para analisar dados de transações, identificar padrões e tendências e ajudar as empresas a garantir a transparência e conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
Com o Watson, as empresas podem desenvolver modelos personalizados que analisam continuamente os dados de seus programas de parcerias, identificando quaisquer irregularidades ou violações de políticas. Além disso, o Watson pode ajudar as empresas a proteger os dados dos usuários, garantindo que sejam armazenados de forma segura e utilizados apenas para os fins acordados.
E então, qual dessas estratégias você está mais inclinado a aplicar e testar a IA para impulsionar o seu programa de parcerias?
Se você tiver dúvidas ou precisar de apoio para avaliar as estratégias e processos do seu programa de parcerias, não hesite em entrar em contato conosco. Estamos aqui para ajudar em todos os passos do caminho!
