Diretor de Receitas numa Indústria Altamente Regulamentada: Cuidados a Ter ao Fazer uma Reformulação com IA

John Stamatopoulos é o CRO de uma empresa de cuidados remotos da Série B chamada Brook Health, onde utiliza a IA para otimizar praticamente todas as funções do processo de receitas.

Reunimo-nos com John para saber como criou um motor de sinais em tempo real que transformou completamente o seu fluxo de trabalho. Explicou-nos como funciona e partilhou os problemas a que os líderes de receitas devem estar atentos ao integrar a IA.

A Organização de Receitas

O meu nome é John Stamatopoulos e sou o Diretor de Receitas da Brook Health, onde nos concentramos em tornar os cuidados remotos contínuos e a gestão de doenças crónicas acessíveis, escaláveis e sustentáveis para sistemas de saúde em todo o país.

A Brook Health é uma empresa de cuidados remotos em fase de crescimento, financiada pela Série B, criada especificamente para sistemas de saúde e grupos de médicos operacionalizarem a gestão de doenças crónicas em grande escala. O nosso modelo de receitas é empresarial B2B. Celebramos contratos diretamente com sistemas de saúde, IDN e grandes consultórios médicos. As nossas receitas recorrentes estão principalmente associadas ao pagamento de honorários médicos por serviço. Trabalhamos em articulação com os profissionais clínicos para os ajudar a gerar receitas e temos uma tabela de honorários associada aos serviços que prestamos.

A organização de receitas que lidero abrange vendas, parcerias e gestão de contas, com membros da equipa espalhados pelos EUA. A nossa estrutura GTM centra-se num processo de vendas a sistemas de saúde. Encurtámos os ciclos, mas continuamos a lidar com vários intervenientes e com uma proposta de valor que tem de ser simultaneamente relevante para o CFO, o CMO e o líder de operações que implementa o programa.

O nosso modelo é interessante porque não estamos apenas a vender software ou dispositivos. Estamos a vender uma capacidade clínica e operacional. Isto significa que o sucesso do cliente não é uma função de apoio pós-venda; é um parceiro de implementação conjunta que impulsiona os resultados medidos pelos nossos contratos. A retenção e a expansão das receitas acontecem dentro dessas relações clínicas, que moldam fundamentalmente a forma como construí a equipa e como pensamos sobre o funil de vendas, as previsões e o crescimento.

Comprovámos o modelo e estamos agora a expandi-lo. Este é precisamente o ponto de viragem em que a disciplina GTM, o reforço proporcionado pela IA e o alinhamento interfuncional são mais importantes.

Construir um Motor de Sinais em Tempo Real

O meu percurso até este momento esteve longe de ser linear, o que o torna relevante. Passei a primeira metade da minha carreira na indústria farmacêutica e de dispositivos médicos e a segunda metade a lançar empresas de saúde digital. Construí e reconstruí equipas de entrada no mercado em várias organizações de cuidados remotos, enfrentando mudanças nas comparticipações do CMS, ciclos de contratação baseados no valor e a complexidade permanente de vender a sistemas de saúde — simultaneamente, clientes, parceiros e concorrentes.

Aprendi com tudo isto que a liderança de receitas na área da saúde é fundamentalmente um problema de dados disfarçado de problema de relacionamento. Os negócios que ficam parados não ficam parados porque alguém não gostou de si; ficam parados porque não conseguiu associar a sua solução ao resultado clínico certo ou ao fator financeiro certo, no momento certo e na conversa certa. É aqui que a IA muda tudo.

Agora, as previsões preditivas não são apenas um painel de controlo de CRM; a nossa pilha tecnológica é um motor de sinais em tempo real que indica qual o sistema de saúde que está a nove meses de renovar um contrato, qual o CMO que acabou de publicar uma iniciativa de saúde da população e qual o líder clínico que está a perder o apoio dos executivos. Quando integramos essa inteligência na forma como as equipas de vendas, marketing e gestão de contas trabalham, deixamos de gerir uma função de receitas e começamos a gerir um organismo de receitas. Esperemos que seja um organismo que aprende, se adapta e se desenvolve de forma cumulativa.

Não desenvolvi a minha carreira seguindo um manual tradicional de SaaS. Desenvolvi-a através da complexidade da indústria farmacêutica, dos dispositivos médicos e da prestação de cuidados de saúde digitais, onde os resultados dos doentes estão em jogo e os ciclos de vendas se estendem por trimestres e anos, não semanas. Esse contexto explica por que razão este momento da IA é tão importante para mim: as equipas que descobrirem como reforçar as capacidades humanas com sofisticação técnica em ambientes altamente regulamentados definirão a próxima década da comercialização na área da saúde.

Como a IA Melhora Todo o Processo de Receitas

Há um ano, as nossas revisões do funil de vendas eram orientadas pela intuição. Os representantes apresentavam atualizações verbais e eu cruzava informações entre os e-mails no CRM, as notas das reuniões, a minha perceção e a antiguidade dos negócios para distinguir oportunidades reais de ilusões. Num processo de vendas a sistemas de saúde complexo, com ciclos longos e vários intervenientes, esta é uma forma perigosa de gerir uma organização de receitas.

Criámos um conjunto integrado de tecnologias de vendas para impulsionar todas as áreas da geração e gestão de receitas. Tudo começa com a Definitive Healthcare, que fornece inteligência de mercado e dados sobre sistemas de saúde diretamente ao HubSpot, através de uma integração personalizada que preenche campos específicos de cada negócio. Cada registo de conta reflete o contexto do mundo real, e não apenas aquilo que um representante introduziu manualmente depois de uma chamada.

A partir daí, inscrevemos automaticamente a conta numa sequência de contacto. Se tivermos informações de contacto diretas, o HubSpot executa a sequência. Se não tivermos, o LinkedIn Sales Navigator preenche essa lacuna, proporcionando aos nossos representantes um caminho facilitado até ao executivo certo, mesmo quando partem do zero. Em qualquer dos casos, o representante acorda com uma lista prioritária de alvos, contexto da conta pré-preenchido e uma sequência de contacto já em curso.

O que anteriormente ocupava metade do dia de um representante em pesquisa e introdução manual de dados acontece agora durante a noite. O trabalho do representante passa de construir a base a ter conversas melhores assim que a porta se abre. Este fluxo de trabalho, na sua forma mais simples, melhorou significativamente a nossa eficiência na passagem da inteligência de mercado para um pipeline ativo.

Além disso, ligámos tudo ao Gmail e ao Zoom e utilizamos funcionalidades de inteligência de chamadas para monitorizar as linhas de argumentação das nossas equipas e medir a perceção dos compradores em tempo real. Essa visibilidade mudou a forma como faço orientação e a rapidez com que conseguimos corrigir o rumo de um negócio que está a perder dinamismo.

Além disso, utilizamos o Claude para automatizar e acelerar tarefas que anteriormente nos atrasavam. Criar modelos de ROI, redigir estudos de caso, reunir apresentações personalizadas que podemos disponibilizar rapidamente a um sistema de saúde ou IDN específico e garantir que nenhum acompanhamento fica esquecido. O que anteriormente exigia dias de preparação demora agora horas.

Tudo o que acontece a jusante da criação do pipeline melhorou. As conversas sobre previsões tornaram-se honestas porque os dados estavam limpos. As taxas de sucesso melhoraram em negócios que anteriormente teriam ficado sem resposta. A nossa equipa passa significativamente menos tempo em tarefas administrativas e significativamente mais tempo perante os compradores.

Como a IA redefine a identificação e a personalização dos alvos

Antes da IA, identificar os alvos certos era um processo manual e moroso. Os representantes passavam horas a cruzar dados para identificar sistemas de saúde prontos para avançar. Perdiam-se bons alvos porque os representantes não tinham tempo para os encontrar a todos.

Agora, a IA automatiza em grande medida esse processo. A Definitive Healthcare fornece ao nosso CRM dados sobre sistemas de saúde e grupos de médicos, filtrados de acordo com o nosso perfil de cliente ideal. População de doentes, prevalência de doenças crónicas, infraestrutura tecnológica, localização geográfica — tudo é avaliado e priorizado sem que um representante tenha de fazer o mínimo esforço. Trazemos à superfície oportunidades que seriam invisíveis há um ano.

A personalização também mudou de forma igualmente drástica. Se um sistema de saúde anunciar uma iniciativa de saúde da população ou contratar um novo CMO, a IA integra automaticamente esse contexto na comunicação. A mensagem faz referência a algo real e atual no seu contexto, em vez de apresentar uma proposta de valor genérica que poderia aplicar-se a qualquer pessoa.

Saber exatamente quem abordar e transmitir mensagens genuinamente relevantes muda por completo a forma como se inicia uma conversa.

Como a integração da IA melhora os resultados das receitas

John partilha

O verdadeiro desafio é a adoção. O conjunto de tecnologias só funciona quando a equipa o utiliza de forma consistente.

Temos obtido resultados concretos com a IA. Os tempos de ciclo diminuíram significativamente. Quando a equipa dispõe de dados limpos, planos de conta claros, sinais de intenção de compra e acompanhamento assistido por IA, os negócios avançam mais depressa. Não esperamos que os representantes criem manualmente um modelo de ROI antes de uma reunião com um CFO ou se lembrem de enviar um acompanhamento. Esse trabalho acontece automaticamente, mantendo o dinamismo entre os vários contactos.

A geração de leads também acelerou. A Definitive Healthcare fornece dados ao nosso CRM e o LinkedIn Sales Navigator preenche as lacunas de contacto, permitindo-nos identificar, priorizar e alcançar os alvos certos mais rapidamente do que alguma vez conseguiríamos manualmente. O topo do funil está mais limpo e a conversão de potencial cliente em oportunidade ativa melhorou.

A precisão das previsões é melhor, e quero deixar claro que a normalização, e não apenas a IA, contribui para isso. Criámos um processo que exige higiene dos dados e progressão consistente entre etapas. A IA reforça essa disciplina, em vez de compensar a sua ausência.

O verdadeiro desafio é a adoção. O conjunto de tecnologias só funciona quando a equipa o utiliza de forma consistente. Para o conseguir, foram necessários orientação, reforço e uma ligação direta entre a utilização das ferramentas e as expectativas de desempenho. Essa mudança cultural demorou mais tempo do que a implementação técnica.

Porque é que as pessoas estão sempre envolvidas

Assim, a IA informa ou normaliza a maioria dos mecanismos operacionais da nossa função de geração de receita. A priorização do pipeline, a pontuação dos negócios, as previsões, o planeamento territorial, o risco de cancelamento, o acompanhamento da atividade e a sequência de seguimentos são todos geridos através da nossa infraestrutura tecnológica. A IA identifica sinais, assinala anomalias e responsabiliza a equipa pelo cumprimento do processo.

Esta foi uma escolha deliberada. Numa organização em expansão, a forma mais rápida de perder receita é permitir que a disciplina operacional dependa dos hábitos individuais. Normalizar e automatizar os mecanismos cria um nível mínimo em que todos operam com um padrão de excelência, independentemente da antiguidade.

Mas as pessoas continuam a tomar decisões quando a confiança, o discernimento e o contexto da relação são o verdadeiro produto. Gerir um negócio em que o responsável clínico e o diretor financeiro não estão alinhados. Saber quando desistir, quando escalar e quando reestruturar um contrato para proteger uma conta a longo prazo. Conversas sobre preços que são contextuais, relacionais e politicamente sensíveis dentro de um sistema de saúde.

A IA pode modelar o ROI e construir o caso. As pessoas leem o ambiente. A IA gere o sistema e as pessoas gerem as relações. Nos cuidados de saúde, não é possível ter uma coisa sem a outra.

Porque é que a IA não está a corresponder às expectativas no marketing B2B

Também existem áreas em que o desempenho da IA não correspondeu ao esperado.

À medida que apostámos mais fortemente em conteúdo gerado por IA e em contacto automatizado, as nossas impressões diminuíram. Os executivos dos sistemas de saúde são compradores sofisticados que já viram todas as sequências padronizadas e todos os e-mails aperfeiçoados por IA. Quando o conteúdo parece gerado em vez de genuíno, o envolvimento diminui. E, para piorar a situação, a IA nem sempre tem o contexto necessário e pode, por isso, gerar mensagens tecnicamente corretas, mas inadequadas em termos de tom para a relação específica. A IA pode produzir conteúdo em grande escala, mas escala não é o mesmo que criar ressonância.

A outra lacuna é o desenvolvimento de mercados totalmente novos. A IA é excelente a otimizar aquilo que já está em movimento. Mas identificar mercados verdadeiramente novos e criar a narrativa que abre uma porta até então fechada continua a exigir criatividade humana e intuição de mercado que as nossas ferramentas ainda não replicaram.

A lição mais ampla é que a IA amplifica aquilo que já está a funcionar. Quando a estratégia ou a mensagem subjacente é fraca, a IA escala essa fraqueza com a mesma eficiência com que escala a força.

Porque é que os líderes de receita têm de percorrer todo o fluxo de trabalho da IA

É necessário compreender o impacto a jusante dos ganhos de eficiência numa determinada área. Quando automatiza e acelera uma parte do processo de geração de receita, nem sempre se apercebe de que está a criar mais trabalho noutro ponto até isso se tornar um problema.

Quando acelerámos a geração de leads e a atividade no topo do funil, criámos um volume que as equipas de sucesso do cliente e de integração não conseguiam absorver. A ferramenta funcionou exatamente como previsto. Simplesmente não tínhamos mapeado aquilo que esse sucesso exigiria das equipas adjacentes antes de ativarmos a mudança.

Antes de implementar, percorra todo o fluxo de trabalho e pergunte quem mais ficará ocupado quando isto funcionar.

O que deve observar à medida que a sua equipa adota a IA

Eis aquilo a que deve estar atento na sua equipa:

• Podem perder o hábito de ler aquilo que enviam. O conteúdo parece polido, por isso as pessoas partem do princípio de que está correto. Nas vendas empresariais na área dos cuidados de saúde, onde um único erro factual ou uma frase desadequada no tom numa mensagem dirigida a um diretor médico pode prejudicar uma relação que demorou meses a construir, essa suposição é perigosa. Voltámos a integrar a revisão ortográfica e a análise nos fluxos de trabalho como uma etapa obrigatória, não como uma reflexão posterior.

• Podem sentir-se sobrecarregados e deixar silenciosamente de utilizar o sistema. Normalmente, começa com uma sobrecarga de informação. As ferramentas apresentam mais dados, mais sinais e mais tarefas do que a equipa está habituada a gerir e, sem instruções claras sobre por onde começar, as pessoas bloqueiam em vez de se envolverem. É possível percebê-lo na diminuição da atividade no CRM, nas sequências não revistas e no regresso dos representantes aos hábitos que tinham antes de as ferramentas existirem.
• Podem desconfiar do processo. Algumas pessoas estão muito agarradas aos seus métodos e nenhum acesso adicional a painéis de controlo altera isso. Acenarão afirmativamente durante a formação e depois voltarão a trabalhar com o seu próprio sistema em paralelo. A solução não é uma tecnologia melhor. É uma integração melhor. Comece por apresentar à equipa um fluxo de trabalho, torne-o simples, obtenha resultados positivos desde cedo e crie confiança antes de acrescentar complexidade.

Porque é que a sala de negócios precisa de evoluir

A sala de negócios continua a precisar de ser reformulada. Especificamente, é necessário repensar o que acontece a um negócio depois de uma qualificação aprofundada. A maioria das organizações de geração de receita continua a tratar esta fase como altamente manual. Os representantes coordenam o seguimento, preparam materiais, agendam as partes interessadas e gerem as aprovações internas em grande medida por conta própria. A IA pode assumir esta tarefa, e é aqui que a maioria dos CROs está a deixar escapar ganhos de eficiência.

Estamos a trabalhar no sentido de criar uma sala de negociação virtual sem intervenção humana. Assim que uma negociação atinge uma fase definida, o sistema assume os mecanismos operacionais. A IA cria e atualiza o modelo de ROI, gera materiais personalizados para cada parte interessada, gere a sequência de acompanhamentos, monitoriza os sinais de envolvimento e assinala quando é necessária intervenção humana.

Tenho afirmado ao longo desta conversa que os seres humanos precisam de estar envolvidos, e mantenho essa posição. No entanto, quero introduzir uma nuance. Um vídeo bem produzido ou uma apresentação guiada com guião, concebidos em torno da forma como uma determinada pessoa pensa e comunica, podem funcionar como um substituto credível dessa pessoa em fases fundamentais da negociação. Nem sempre é necessário ter uma pessoa presente em direto, mas é necessário que a sua perspetiva, o seu discernimento e a sua voz estejam presentes. A IA e o vídeo podem dar continuidade a isso de formas que não eram possíveis nem há dois anos.

As organizações que reformularem as suas salas de negociação com base nesta perspetiva não serão apenas mais eficientes. Serão estruturalmente mais difíceis de enfrentar.

Porque é que o Claude Cowork é indispensável

O Claude Cowork é a minha ferramenta indispensável.

A sua abrangência torna-o insubstituível para mim. Funciona em todas as áreas, abrangendo as dimensões operacional, criativa, estratégica e tática. Numa única sessão, posso criar um modelo de ROI, elaborar uma apresentação, aperfeiçoar a narrativa de um contrato e delinear uma estratégia de entrada no mercado. Nada mais no nosso conjunto de ferramentas faz isso.

Todas as outras ferramentas que utilizamos foram concebidas especificamente para uma única tarefa. O Claude liga todas as tarefas entre si. Essa flexibilidade faz dele a ferramenta a que nunca renunciaria. Nem sempre corresponde às minhas expectativas, mas continua a parecer ser a que faz mais.

Como elaborar um orçamento para a IA e tomar decisões interfuncionais

Ninguém fala abertamente sobre como elaborar um orçamento para a IA e tomar decisões sobre ferramentas que interagem entre várias áreas, mas é algo com que todos os CRO se debatem.

Alguns investimentos direcionados em ferramentas rapidamente se tornaram dispendiosos. Quando cada membro da equipa encontra um produto de que gosta e o inclui nas despesas de forma independente, acaba-se com um conjunto de ferramentas fragmentado, dispendioso e frequentemente incompatível antes de alguém perceber o que aconteceu.

Decidimos uniformizar, o que foi a decisão certa. Mas, mesmo com essa uniformização, continuamos a aprender a prever os custos com precisão. A utilização de tokens, as licenças por utilizador e as taxas de integração — os modelos de faturação das ferramentas de IA não são intuitivos e crescem de formas difíceis de prever até já termos ultrapassado o orçamento.

A dimensão interfuncional acrescenta outra camada de complexidade. Por vezes, não é possível ligar a ferramenta de uma equipa à infraestrutura de IA mais ampla, porque isso cria um risco de conformidade ou de segurança para outra equipa. Assim, acabamos com ilhas de automatização que não conseguem comunicar entre si, o que compromete o motor de receitas integrado que estávamos a tentar construir desde o início.

O meu conselho é criar desde cedo um grupo interfuncional de governação da IA, definir um orçamento centralizado antes de as equipas individuais começarem a gastar e tratar a seleção de ferramentas como uma decisão empresarial, e não departamental. Aprendemos a maior parte disto da forma mais difícil.

O que os CRO precisam de saber antes de avançarem com iniciativas de receitas baseadas em IA

Gostaria de ter sabido quantos obstáculos internos teria de ultrapassar antes de uma única ferramenta entrar em funcionamento.

Tínhamos uma visão clara do que estávamos a construir. O caso de negócio era sólido. Não antecipei totalmente o nível de aprovação de que precisaria por parte das equipas de TI, engenharia, conformidade e cibersegurança antes da implementação. Na área da saúde, estas não são meras formalidades burocráticas. São verdadeiros responsáveis pelo controlo, que protegem os dados dos doentes, os sistemas financeiros e a responsabilidade da organização. Mas o tempo acrescentado por estas avaliações pode matar silenciosamente o dinamismo e frustrar uma equipa ansiosa por avançar.

Se soubesse, teria iniciado essas conversas pelo menos dois trimestres antes. Teria envolvido as equipas de conformidade e de TI no processo de planeamento antes de selecionar os fornecedores, e não depois. E teria estabelecido desde o início expectativas claras com a minha equipa de que o prazo de implementação seria mais longo do que o ciclo de vendas das próprias ferramentas.

Podíamos ter evitado a azáfama. Auditar os sistemas para detetar a exposição a PHI, estabelecer limites para os dados e disponibilizar ambientes separados para ferramentas que não podem aceder a dados financeiros sensíveis — todo esse trabalho era real e necessário. Teria sido muito menos perturbador se o tivéssemos planeado em vez de reagir aos acontecimentos.

Numa área regulamentada, as partes interessadas internas fazem parte do seu plano de entrada no mercado. Trate-as dessa forma desde o primeiro dia.

Como os líderes de receitas devem abordar a IA

O meu conselho? Comece devagar. Escolha uma coisa e torne-se realmente bom nela antes de acrescentar a camada seguinte. Assumimos demasiadas coisas demasiado depressa, e algumas ainda não estavam preparadas para o horário nobre. A promessa de um motor de receitas totalmente ligado e alimentado por IA é real, mas o caminho até lá é sequencial, não simultâneo.

Prepare-se para que a IA gere mais trabalho antes de o eliminar. Tivemos de auditar e proteger sistemas que continham PHI, estabelecer limites claros para os dados e, em alguns casos, fornecer computadores separados aos membros da equipa para manter os dados financeiros sensíveis isolados; nunca arriscaremos com os dados dos parceiros ou dos pacientes. Esta sobrecarga operacional é real, e a maioria dos fornecedores não a mencionará na demonstração.

Assim que descobrir o que funciona, invista fortemente. Crie o hábito, promova a adoção e deixe-o acumular benefícios antes de adicionar outra ferramenta. As equipas que vencem não são as que têm mais ferramentas. São as que demonstram a maior disciplina em torno do menor número possível de ferramentas — e das ferramentas certas.

Por fim, mantenha expectativas realistas. A IA multiplica a força de uma estratégia de receitas que já tem fundamentos sólidos. Se o seu pipeline for fraco ou a sua mensagem não for adequada, a IA revelará esses problemas mais rapidamente, mas não os resolverá. Os CROs que prosperam são aqueles que utilizam a IA para apurar o seu pensamento, não para o substituir.

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