A Engenharia por trás de R$ 50M em Receita

Escalar uma operação de vendas não significa necessariamente escalar o time de vendas. Na verdade, os casos de maior sucesso que presenciei envolveram manter o time enxuto enquanto a tecnologia assumia o trabalho pesado de qualificação, roteamento e inteligência.

O Problema da Escala Linear

A maioria das empresas cai na armadilha da escala linear: para dobrar a receita, tentam dobrar o número de SDRs e Closers. Isso funciona até certo ponto, mas rapidamente os custos de aquisição (CAC) explodem devido à complexidade de gestão, turnover e ineficiências na comunicação.

Nossa abordagem foi diferente. Perguntamos: "Quais decisões um humano está tomando hoje que poderiam ser tomadas por um modelo determinístico ou probabilístico?"

A Arquitetura de Dados

Implementamos um pipeline de dados em tempo real utilizando Python e Cloud Functions que processava cada lead entrante.

def qualify_lead(lead_data):
    # Enrichment
    enriched_data = clearbit.enrich(lead_data['email'])
    
    # Scoring Model
    score = model.predict(enriched_data)
    
    if score > 0.8:
        return route_to_closer(lead_data)
    elif score > 0.4:
        return start_nurturing_sequence(lead_data)
    else:
        return discard_lead(lead_data)
        

Esse script simples, rodando em serverless, economizou aproximadamente 40 horas semanais de triagem manual. Mas o ganho real não foi tempo, foi precisão.

Resultados

• +45% na taxa de conversão final
• -30% no ciclo de vendas
• R$ 50M em receita anualizada processada por um time de 4 pessoas

Engenharia de Growth não é sobre "hacks" de curto prazo. É sobre construir sistemas robustos que permitem que o talento humano foque onde realmente importa: no relacionamento e no fechamento.