Um produto forte, um "escritório de marketing" com IA e um motor de outbound que não gerava respostas.
A ContentBuilder é uma plataforma americana de treinamento com IA. Ela transforma o conhecimento que a empresa já tem (documentos, procedimentos, gravações, políticas) em treinamentos estruturados, multilíngues e narrados por IA, com entrega completa via LMS (SCORM/xAPI, SSO/SCIM). Seu módulo irmão, a Lumi, cuida do trabalho de RH: escrever descrições de vagas, publicar vagas, triar candidatos e conduzir as primeiras entrevistas.
Entrei como gerente de marketing contratado. A empresa tinha um "escritório de marketing" com IA, com departamentos e agentes já configurados, mas nada disso estava conectado a plataformas reais como Search Console, GA4, publicação em redes sociais ou Canva. Os cold e-mails estavam saindo, mas as respostas não voltavam.
O problema não era o texto. A Microsoft mandava todo e-mail para o spam.
A suposição fácil era texto ruim. Antes de reescrever qualquer coisa, fiz um teste completo de entrada na caixa em todas as caixas de envio e li os cinco sub-relatórios:
- Google → Google: 96% na caixa de entrada. Conteúdo, SPF, DKIM e DMARC aprovados. Pontuação de filtro de spam 0, nenhuma blacklist.
- Google → Microsoft: 0% na caixa de entrada, 100% spam. Todo e-mail para um endereço Outlook ou Microsoft 365 caía no lixo eletrônico.
- Isso isolou a falha na reputação do remetente junto à Microsoft. Conteúdo, autenticação e blacklists foram todos descartados. Para um público B2B, em que boa parte das empresas usa Microsoft 365, só isso já explica a maioria das respostas que faltavam.
O plano de correção: cadastro no Microsoft SNDS/JMRP, 2–3 domínios de envio em um segundo provedor, limite de 25–40 e-mails por caixa por dia, segmentação dos envios pelo provedor de e-mail do destinatário e desativação do rastreamento de abertura. Também dimensionei o que a meta de alto volume do cliente exigiria na prática: cerca de 200 caixas aquecidas em vários domínios, com um aquecimento de 3–4 semanas que não dá para pular nem comprar.
Reconstruí o cliente ideal e encontrei um gatilho que supera segmento e número de funcionários.
- ICP reconstruído do zero quando o foco passou para o produto de RH: de diretores de RH/T&D em empresas de 100–2.000 pessoas para donos, fundadores e COOs de empresas sem um profissional dedicado de RH, que sentem a dor da contratação diretamente
- O melhor sinal de segmentação: 5+ vagas abertas neste momento. É público, datado e gratuito de encontrar, e prevê intenção de compra melhor do que segmento ou porte da empresa
- 15 segmentos pesquisados, reduzidos a 3 para teste em paralelo: serviços residenciais e de campo, cuidados domiciliares e de idosos, e redes de salões/restaurantes com 10+ unidades
- Cinco combinações completas de ICP + oferta para o produto principal de treinamento, além de uma revisão manual de aderência de 40 empresas para conferir se os leads reais batiam com o ICP antes de qualquer orçamento ir para envios
Reescrevi as sequências para acompanhar o que funciona hoje em cold e-mail.
- Corrigi problemas estruturais nos e-mails originais: eram assinados pela "equipe" em vez de uma pessoa real, pediam uma demonstração de 30 minutos logo no primeiro contato e tinham rodapés pesados. Substituí por e-mails assinados por uma pessoa e um pedido leve de 15 minutos
- Escrevi um lançamento com cinco campanhas usando dados de benchmark atuais: menos de 80 palavras por e-mail, 4–7 contatos por sequência e a maior parte do esforço no primeiro e-mail, já que é dele que vem a maioria das respostas
- Entreguei a especificação completa do lançamento: públicos, estruturas de campanha e uma configuração de agente para tratar respostas, com uma tabela de resposta para cada tipo de retorno
- Desenhei uma nova oferta (um "pacote de prática para a próxima contratação") e um documento de aprovação pronto para o fundador para a ação de outbound nos EUA
Conferi se o produto correspondia à proposta e apontei riscos legais antes de qualquer e-mail sair.
- Reauditei o produto no ar em relação à promessa do outbound e vi que ele era mais limitado que "toca o seu RH". Apontei a diferença antes que ela chegasse aos prospects e prejudicasse a confiança
- Pesquisa de compliance sobre ferramentas de IA para contratação: a Local Law 144 de Nova York (auditorias anuais e independentes de viés, resultados publicados, aviso aos candidatos com 10 dias úteis de antecedência) e regras parecidas em Illinois e no Colorado, que afetam para quem um produto de triagem de candidatos pode ser oferecido com segurança
- Revisei uma proposta de incentivo a avaliações com base na regra da FTC sobre avaliações e depoimentos de consumidores
Baseei tudo em dados reais e reportei resultados, não atividades.
- Auditoria completa de SEO & CRO do contentbuilder.ai, além de uma auditoria ao vivo no Google Search Console usando dados reais de indexação e consultas em vez de estimativas de terceiros
- Plano de pesquisa & execução de 20 dias com uma planilha de acompanhamento funcionando e um resumo de uma página para o fundador
- Montei um curso de demonstração no produto e roteirizei um tour do produto de 90 segundos para uso em vendas
- Configurei relatórios baseados em resultados: entregues, % de bounce, entrada na caixa, respostas, respostas positivas, reuniões marcadas, reuniões realizadas, clientes fechados, MRR adicionado. As atualizações diárias seguiam um formato fixo: decisão, porquê, números, aprendizados, amanhã
