Pesquisar potenciais clientes devora horas. Você já sabe disso.
LinkedIn para contexto. Site da empresa para novidades. Crunchbase para captação. Google para menções. Twitter para pistas de personalidade. Cada fonte leva cinco a dez minutos, e você faz essa dança antes de toda e qualquer ligação, somando até seis horas por semana segundo Outreach’s Prospecting 2025 report, que entrevistou 500 profissionais de receita.
No fim, isso vira um dia inteiro de trabalho perdido por semana só para descobrir com quem você vai falar.
A IA muda a conta. Não por fazer um trabalho malfeito mais rápido, e sim por consolidar pesquisa espalhada em uma única conversa que sintetiza o que realmente importa.
O problema de pesquisa de que ninguém fala
A maioria dos conselhos de vendas trata pesquisa como uma caixinha para marcar. Você procurou a pessoa? Ótimo. Agora vai vender.
Só que a qualidade da pesquisa varia demais. Uma passada rápida no LinkedIn revela cargo e tempo no cargo. Uma pesquisa profunda revela que o VP com quem você vai falar acabou de postar que está apanhando de atribuição, veio de um concorrente que usava a sua categoria de ferramenta e liderava uma equipe duas vezes maior na empresa anterior. Um desses contextos abre uma conversa de verdade. O outro rende um corte educado.
O problema é que pesquisa profunda leva uma eternidade. Como um profissional de marketing notou depois de testar ferramentas de pesquisa com IA: “That kind of synthesis would have taken me two full days. I got it in less than 90 minutes, including citations and source links.”
Vendedores não têm dois dias por potencial cliente. Eles mal têm vinte minutos. Então ficam na passada rápida e torcem pelo melhor.
A IA encurta a distância de tempo entre o raso e o profundo. Agora dá para fazer a pesquisa completa que antes era impraticável.
Como é uma boa pesquisa de verdade
Antes de entrar nos prompts, vamos deixar claro o que estamos tentando descobrir.
Sinais no nível da empresa que importam incluem estágio de captação e fôlego de caixa, se estão expandindo ou enxugando, suas escolhas de tecnologia, as pressões competitivas que enfrentam e quaisquer mudanças recentes na liderança. Isso molda com o que vão se importar — e com quanta urgência.
Sinais no nível da pessoa incluem há quanto tempo está no cargo, sua trajetória e de onde veio, do que reclama ou celebra publicamente, seu estilo de comunicação com base em posts e entrevistas e seu poder de decisão.
O objetivo não é saber tudo. É saber o punhado de coisas que faz sua conversa parecer relevante em vez de aleatória.
Um pedido de pesquisa com um único prompt
Você pode usar prompts separados para pesquisa da empresa e da pessoa, ou consolidar em um único pedido que cobre os dois. A consolidação funciona melhor para a maioria porque é mais rápida e te obriga a priorizar o que realmente importa.
Aqui vai um exemplo de prompt que funciona com qualquer ferramenta de IA que consiga navegar na web:
Pesquise [Nome da Empresa] e [Nome da Pessoa] para uma conversa de vendas sobre [sua categoria].
Sobre a empresa, diga:
- O que ela faz, em termos simples
- Notícias recentes dos últimos 6 meses
- Tamanho, captação e sinais de crescimento
- Prováveis dores ligadas a [sua categoria]
Sobre a pessoa, diga:
- Cargo e tempo no cargo
- Histórico profissional
- Declarações públicas, posts ou entrevistas
- O que parece importar para ela no trabalho
Com base nisso:
- Que abordagem deixaria essa conversa relevante para ela?
- Que objeções ela pode levantar?
- Que perguntas devo fazer para entender melhor?Esse único pedido substitui a correria de pesquisa em seis abas. Um líder de marketing para desenvolvedores descreveu a mudança: “Now I generate in minutes what used to take hours.”
Verificando o que você recebe
Pesquisa com IA tem um problema de confiabilidade que você precisa administrar.
As respostas soam confiantes mesmo quando estão erradas. Datas se confundem. Cargos ficam desatualizados. Notícias são atribuídas à fonte errada. Se você entrar numa ligação citando algo que a IA alucinou, você fez pior do que não pesquisar nada.
Verificar leva mais dois minutos, mas te poupa de passar vergonha. Para fatos críticos como valores de captação, nomes de líderes ou anúncios recentes, confira o site da própria empresa ou a página de imprensa. O LinkedIn continua sendo a fonte de verdade para cargo e tempo no cargo. Afirmações de “notícia recente” merecem uma busca rápida no Google para confirmar que realmente aconteceram.
Um usuário do Hacker News testando ferramentas de pesquisa com IA observou que “Deep Research seems to be reading a bunch of arXiv papers for me, combining the results and then giving me the references. Pretty incredible.” Mas outro comentarista no mesmo tópico alertou que “It sounds all authoritative and the structure is good. It all sounds and feels substantial on the surface but the content is really poor.” As duas experiências são comuns. Essa variação significa que você precisa fazer checagens pontuais antes de confiar.
Escalando a pesquisa com modelos de prompt
Depois de usar pesquisa com IA algumas vezes, padrões aparecem. Você começa a pedir as mesmas informações, de maneiras parecidas. Esse é o momento de criar um modelo.
Guarde seu melhor prompt de pesquisa em algum lugar acessível. Copie, cole, preencha as lacunas. Em vez de escrever um prompt novo a cada vez, você roda um processo repetível que leva trinta segundos para iniciar.
Modelos também ajudam a fazer em lote. Se você tem cinco ligações amanhã, pesquise as cinco de uma vez. A IA não se cansa. Você pode disparar pedidos em sequência e depois revisar as respostas e anotar enquanto está tudo fresco. Um profissional de vendas documentou economizar mais de quatro horas por semana usando exatamente essa abordagem, reduzindo a pesquisa por potencial cliente de dez minutos para cerca de um minuto com um sistema de prompting estruturado.
Ajustando a profundidade à oportunidade
Nem todo potencial cliente merece o mesmo investimento em pesquisa.
Listas de prospecção fria precisam do mínimo. Visão geral da empresa e um gancho de personalização. Talvez dois minutos de esforço se você for cuidadoso. Não faz sentido gastar quinze minutos em alguém que talvez nem responda.
Potenciais clientes qualificados que já demonstraram interesse merecem mais. Contexto completo da empresa, perfil da pessoa, cenário competitivo. Cinco a sete minutos aqui faz sentido porque a probabilidade de conversão justifica o investimento.
Grandes oportunidades merecem tudo o que você conseguir encontrar. Perfis de múltiplos envolvidos, pesquisa de organograma, análise competitiva detalhada, histórico de relacionamento se você tiver. Quinze minutos em um negócio de seis dígitos é troco.
Outreach’s research descobriu que 45% das equipes de vendas agora usam IA especificamente para pesquisa de contas, e equipes que fazem isso bem relatam ganhos significativos de produtividade. Mas essa produtividade vem de saber quando aprofundar e quando ficar no básico.
O que a pesquisa te ensina a perguntar
Uma boa pesquisa não te dá um roteiro. Ela te dá perguntas melhores.
Você descobre que a empresa acabou de levantar uma Série B, o que significa pressão por crescimento e provavelmente novas contratações. Você pode perguntar como eles estão pensando em escalar o time.
Você percebe que o VP veio de uma empresa muito maior. Você pode perguntar como a transição para um ambiente menor mudou a abordagem dele.
Você vê que ele postou sobre desafios de atribuição. Você pode perguntar se isso ainda é prioridade ou se outra coisa tomou o lugar.
Essas perguntas mostram que você prestou atenção. Elas também trazem informação real sobre onde a conta está e do que eles realmente precisam. O investimento em pesquisa não se paga no que você fala para eles, e sim no que você aprende com eles.
Colocando a pesquisa no seu dia
O pior momento para pesquisar é cinco minutos antes da ligação. Você está correndo, passa o olho, deixa coisas passar.
O melhor momento é na noite anterior ou logo cedo. Um bloco focado de trinta minutos pode preparar todas as ligações do seu dia — e ainda sobra tempo para anotar em cada uma.
Pesquisa pós-ligação também importa. Depois de uma boa conversa, aprofunde na conta enquanto os detalhes ainda estão frescos. Procure os outros envolvidos que podem entrar no processo. Pesquise as objeções que eles levantaram. Esse enriquecimento deixa seu acompanhamento mais substancial do que “Ótimo falar com você, aqui estão alguns materiais.”
HubSpot’s research descobriu que 55% dos profissionais de vendas agora usam IA especificamente para apoiar a pesquisa de clientes, e os que usam relatam conseguir passar mais tempo vendendo de verdade. O ganho de eficiência não só economiza tempo. Ele move tempo de preparação para construção de relacionamento.
Quando a pesquisa falha
Às vezes a pesquisa com IA vem vazia. A empresa é nova demais ou pequena demais para ter muita informação pública. A pessoa quase não tem presença online. O setor é tão de nicho que a IA não tem muito dado de treinamento sobre ele.
Quando isso acontece, você tem opções.
Troque de modelo. Ferramentas de IA diferentes têm dados de treinamento e capacidades de acesso à web diferentes. O que uma não encontra, outra pode achar.
Ajuste o prompt. Peça fontes específicas que a IA pode não ter verificado. Direcione para publicações do setor, palestras em conferências ou participações em podcasts.
Aceite a limitação. Alguns potenciais clientes simplesmente não terão muita informação pública. Sua pesquisa nesses casos foca no básico da empresa e nas perguntas que você vai fazer para preencher as lacunas.
O objetivo não é informação perfeita. É informação melhor do que você tinha antes, obtida mais rápido do que levaria manualmente.
Pesquisa e personalização
Pesquisa sem ação é só coleção de trivia.
O ponto é usar o que você aprende. Uma referência relevante a algo com que a pessoa realmente se importa vence dez observações genéricas sobre a empresa.
Escolha seu melhor gancho da pesquisa. Uma coisa que faz a conversa parecer relevante. Comece por isso e depois escute. A pesquisa te deu uma abertura. A conversa revela se você leu a situação direito.
Superpersonalização também é um risco. Mencionar sete coisas específicas do LinkedIn faz você parecer um stalker, não um profissional cuidadoso. Uma ou duas referências bem escolhidas sinalizam que você fez o dever de casa sem deixar estranho.
O fluxo de trabalho que pega
A diferença entre quem se beneficia da pesquisa com IA e quem não se beneficia geralmente se resume à consistência.
Pesquisa ocasional não cria o músculo. Você esquece quais prompts funcionaram, pula quando está ocupado e nunca desenvolve a velocidade que faz valer a pena.
Pesquisa diária como hábito embutido muda o jogo. Você fica mais rápido em escrever prompts. Você desenvolve intuição sobre quais sinais importam. Você começa a reconhecer padrões entre contas.
Outreach’s survey descobriu que, entre SDRs usando ferramentas de IA, 100% relataram economia de tempo, com 38% economizando de quatro a sete horas por semana. Não são pessoas que testaram uma vez. São pessoas que fizeram parte da rotina.
Comece com um potencial cliente hoje. Passe pelo fluxo de pesquisa. Veja o que você aprende. Se for útil, faça de novo amanhã. A eficiência se acumula conforme você constrói o hábito.
Como é o seu processo de pesquisa hoje, e onde ele quebra?
O DatBot te dá acesso a vários modelos de IA em uma única interface. Pesquise com Claude, confira com GPT, tudo sem trocar de ferramenta. Experimente na sua próxima sessão de pesquisa de potenciais clientes.
