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!

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

🚨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.

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.

🚨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.