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VOTEM NAS IDEIAS QUE ESTÃO NESSA COLUNA. CADA UM TEM DIREITO A 2 VOTOS

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VOTEM NAS IDEIAS QUE ESTÃO NESSA COLUNA. CADA UM TEM DIREITO A 2 VOTOS

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1. Criação de um chatbot para agilizar informações das cotações. 

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1. Criação de um chatbot para agilizar informações das cotações. 

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Acredito que pode ser algo Assertivo relacionado aos dados das cotações em gerais. Algo como se fosse uma informações rápidas das cotações e que podem também ter algumas coisas relacionado aos logs/observabilidade para ir conversando com o vendedor sobre as informações relacionados a cotação.

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Elevar a taxa de conversão de cotações em vendas

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Elevar a taxa de conversão de cotações em vendas

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2. Sistema de recomendações feat Cross-Sell e Up-Sell Automatizado com base em Histórico 

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2. Sistema de recomendações feat Cross-Sell e Up-Sell Automatizado com base em Histórico 

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Sistema de recomendações de novas vendas

Sistema de recomendações para fazer as melhores cotações (personalizada pelo cliente e produto).

Recomendações em tempo real: durante a criação da cotação, sugerir produtos complementares com base em histórico de compras do cliente e de cotações similares para os vendedores.

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3. Sistema de análise e visualizações de dados

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3. Sistema de análise e visualizações de dados

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Sistema de análise e visualizações de dados

Analise os perfis de clientes para  identificar quando um cliente está abandonando um produto

Analisar as vendas de produto ao longo tempo

Analisar quais produtos estão dando mais problemas

Analisar quais os períodos que vendem mais um tipo específico de produto, para dar foco nos recursos necessários para aquele período.

Análise de performance de vendedores (linha do tempo e produto)

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4. Escopo de aplicação de Machine Learning para criação de painel de Insights de conversão

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4. Escopo de aplicação de Machine Learning para criação de painel de Insights de conversão

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Modelos que estimam a probabilidade de uma cotação se transformar em ordem de venda.

Entrada: dados como valor da cotação, segmento do cliente, histórico de compras, tempo de resposta do cliente, prazos de pagamento.

Saída: “score de conversão” (ex.: 82% de chance de fechamento).

Sugestão de ajustes automáticos em propostas com baixo score (ex.: oferecer desconto, alterar prazo de entrega, propor produto alternativo).

Machine learning baseado em histórico de negociações bem-sucedidas.

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Sistema de análise para categorização de clientes

Clientes Quentes e Frios

Seria interessante formar dois ou mais clusters de clientes para dizer quais deles, tem mais conversão

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Criar um sistema onde o próprio cliente monta um perfil de interesses através de "tags". Usaremos esse perfil para recomendar ao cliente com máxima relevância, aumentando drasticamente a chance de conversão.

Isso seria algo a adicionar ao sistema de recomendação

Vamos permitir que nossos clientes nos digam exatamente o que eles valorizam, como a Netflix, spotify e até o tinder faz!

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HMW: Como poderíamos reduzir o tempo de acesso a informações essenciais sem sobrecarregar o usuário?

Objetivo: Permitir que vendedores e gestores consultem informações críticas em segundos, usando linguagem natural.

Entradas (inputs): Base de dados do FUP, cotações, ordens, metas e classificações.

Saídas esperadas (outcomes): Respostas rápidas e contextualizadas sobre status de cotações, ordens e performance.

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🚨PROBLEMA: Dificuldade de acesso rápido às informações.

HMW: Como poderíamos reduzir o tempo de acesso a informações essenciais sem sobrecarregar o usuário?

Objetivo: Permitir que vendedores e gestores consultem informações críticas em segundos, usando linguagem natural. Facilitar o acesso às informações mais importantes do dia a dia de vendas, sem que o usuário precise navegar por várias telas.

Entradas (inputs): Informações já disponíveis no FUP, como cotações em andamento, pedidos realizados e metas de vendedores.

Saídas esperadas (outcomes): Respostas rápidas e claras, em formato de conversa, mostrando exatamente o que o vendedor ou gestor precisa saber.

Cases exemplos:

- O vendedor pergunta: “Qual o status da cotação de um determinado cliente?” e recebe a resposta: “Cotação #4567 está ativa, no valor de US$ 250 mil, válida até 15/09.”

- O gestor pergunta: “Quais vendedores da minha equipe têm mais de 5 cotações vencidas este mês?” e o sistema mostra uma lista pronta para ação.

Subtema: LLMs (Large Language Models) e Modelos Fundacionais – uso de modelos de linguagem para interpretar e responder perguntas em linguagem natural

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2. Sistema de Recomendações & Cross-Sell

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2. Sistema de Recomendações & Cross-Sell

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HMW: Como poderíamos apoiar o vendedor para identificar oportunidades adicionais de forma automática e personalizada?

Objetivo: Apoiar vendedores sugerindo produtos complementares ou relevantes com base no histórico de clientes e cotações.

Entradas (inputs): Histórico de compras e cotações, perfil de cliente, tags de interesse do usuário.

Saídas esperadas (outcomes): Sugestões automáticas de produtos/serviços relacionados; aumento de oportunidades de cross-sell.

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3. Análises Avançadas & Visualizações de Dados

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3. Análises Avançadas & Visualizações de Dados

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HMW: Como poderíamos antecipar comportamentos de clientes e apoiar decisões estratégicas com base em dados?

Objetivo: Criar dashboards analíticos para monitorar comportamento de clientes, performance de vendedores e problemas em produtos.

Entradas (inputs): Dados históricos de cotações, ordens, feedbacks, logs.

Saídas esperadas (outcomes): Insights sobre clientes em risco, produtos com queda de demanda, desempenho de vendedores.

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4. Modelo de Machine Learning para Conversão de Cotações

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4. Modelo de Machine Learning para Conversão de Cotações

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HMW: Como poderíamos ajudar vendedores a focarem nas cotações com maior potencial de conversão?

Objetivo: Desenvolver modelo preditivo para calcular score de conversão de cotações e sugerir ações.

Entradas (inputs): Histórico de cotações convertidas/não convertidas, variáveis de cliente, país, descontos aplicados.

Saídas esperadas (outcomes): Score de conversão em tempo real; alertas de baixa probabilidade de conversão; sugestões de ação.

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HMW: Como poderíamos ajudar gestores a priorizar clientes com maior potencial de receita?

Objetivo: Classificar clientes em quentes, mornos e frios para direcionar esforços de vendas.

Entradas (inputs): Histórico de compras, frequência, ticket médio, engajamento com cotações.

Saídas esperadas (outcomes): Segmentação automática da carteira de clientes; alertas para clientes em risco.

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6. Sistema de Tags Personalizadas pelo Usuário

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6. Sistema de Tags Personalizadas pelo Usuário

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HMW: Como poderíamos incorporar o conhecimento humano do vendedor ao sistema automatizado?

Objetivo: Permitir que vendedores sinalizem preferências e características de clientes para melhorar recomendações e segmentações.

Entradas (inputs): Tags manuais atribuídas pelos usuários (ex: “prefere notebooks Dell”, “cliente sensível a preço”).

Saídas esperadas (outcomes): Sistema de recomendação mais alinhado ao contexto real do vendedor.

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2. Sistema de Recomendações Personalizadas

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2. Sistema de Recomendações Personalizadas

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(mescla de Sistema de Recomendações & Cross-Sell + Sistema de Tags Personalizadas)

🚨PROBLEMA: Perda de oportunidades de venda por falta de recomendações.

HMW: Como podemos ajudar os vendedores a oferecer soluções mais completas e relevantes para cada cliente?

Objetivo: Apoiar o trabalho do vendedor trazendo sugestões inteligentes de produtos ou serviços que podem aumentar a chance de venda, considerando tanto o histórico do cliente quanto preferências registradas pelo próprio vendedor.

Entradas (inputs): Histórico de compras, cotações anteriores e informações registradas pelos vendedores sobre os clientes.

Saídas esperadas (outcomes): Sugestões automáticas que ajudam a aumentar o valor das propostas e atender melhor as necessidades dos clientes.

Cases de exemplos:

- Um vendedor monta uma proposta de 30 notebooks e o sistema sugere incluir monitores e docks, pois outros clientes semelhantes costumam comprar esse conjunto;

- O vendedor marca um cliente com a observação “prefere serviços premium”; em cotações futuras, o sistema passa a sugerir garantias estendidas e suporte avançado.

Classificação: IA Generativa – geração de recomendações personalizadas com base em dados históricos e preferências explícitas dos usuários.

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3. Análises Avançadas & Visualizações de Dados

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3. Análises Avançadas & Visualizações de Dados

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🚨PROBLEMA: Falta de visibilidade sobre clientes e performance.

HMW: Como poderíamos antecipar comportamentos de clientes e apoiar decisões estratégicas com base em dados?

Objetivo: Dar mais clareza sobre o desempenho de vendas e sobre o comportamento dos clientes, por meio de gráficos e relatórios fáceis de interpretar.

Entradas (inputs): Dados históricos de cotações, ordens, feedbacks, logs.

Saídas esperadas (outcomes): Insights sobre clientes em risco de abandono, produtos com queda de demanda, desempenho de vendedores. Painéis que mostram tendências, alertas e ajudam gestores a tomar decisões com base em fatos.

Cases exemplos:

- O FUP mostra que um cliente reduziu em 40% suas compras de servidores no último trimestre e alerta o gestor sobre risco de perda desse cliente.

- O gestor vê que “Vendedor X tem taxa de conversão 20% acima da média em monitores, mas 15% abaixo em servidores” e decide direcionar um treinamento específico.

Subtema: IA Explicável (XAI) – transparência e clareza nos insights apresentados, facilitando interpretação por gestores e vendedores.

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(mescla de Modelo Machine Learning de Conversão de Cotações + Lead Scoring de Clientes)

🚨PROBLEMA: Dificuldade em priorizar onde investir esforço de vendas.

HMW: Como poderíamos ajudar vendedores e gestores a priorizar esforços para maximizar resultados de vendas?

Objetivo: Usar machine learning para prever a probabilidade de conversão de cotações e classificar clientes por potencial de valor. Ajudar vendedores e gestores a entender quais propostas têm mais chance de se converter em vendas e quais clientes devem ser priorizados.

Entradas (inputs): Histórico de cotações (ganhas/perdidas), características de clientes, volume de compras, descontos aplicados.

Saídas esperadas (outcomes): Score de conversão em tempo real + classificação automática de clientes (quente, morno, frio). Um índice que mostra a probabilidade de cada cotação virar venda e uma classificação dos clientes em grupos (como “alto potencial”, “médio potencial” ou “baixo potencial”).

Cases exemplos:

- Uma cotação criada com desconto muito alto recebe um alerta de “baixa probabilidade de fechamento”, sugerindo renegociação.

- Um cliente que realizou três compras seguidas em dois meses é classificado como “alto potencial”; o gestor decide investir em uma campanha de fidelização.

Subtema: AutoML (Automated Machine Learning) – automação do processo de criação, treino e otimização de modelos de classificação e previsão.