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Desenvolvimento de sistemas para auxílio de vendedores durante o processo de vendas

Processo: 22/11042-5
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de fevereiro de 2023 - 30 de novembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Gustavo José Querino de Vasconcelos
Beneficiário:Gustavo José Querino de Vasconcelos
Empresa Sede:Nupedido Soluções Digitais Ltda
CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Município: Campinas
Pesquisadores principais:
Gabriel Schubert Ruiz Costa
Bolsa(s) vinculada(s):23/02978-0 - Desenvolvimento de sistemas para auxílio de vendedores durante o processo de vendas, BP.PIPE
Assunto(s):Aprendizado computacional  Produtos de venda direta ao consumidor  Compra e venda  Vendedores 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Apredizado de máquina | próximo carrinho de compras | vendedores internos | Aprendizado de máquina

Resumo

Mais de 90% das empresas B2B mudaram para um modelo de vendas virtual ou hibrido como resultado da COVID-19, de acordo com um relatório recente da McKinsey. Essa mudança ilustra uma tendência crescente de conversão das vendas presenciais para vendas internas. No entanto, sem a assistência adequada, os representantes de vendas internos podem ficar sobrecarregados devido ao grande número de clientes que precisam gerenciar e ao grande número de catálogos de produtos que precisam acompanhar. Cada cliente tem ciclos e padrões compra próprio, alguns dos quais podem ter mudado desde o início da COVID-19. Vendas são frequentemente perdidas quando os representantes não levam em conta as variações entre esses perfis. Nesse sentido, o objetivo desse projeto é o desenvolvimento de ferramentas de suporte para os vendedores internos através de modelos de inteligência artificial para realização de previsões sobre os produtos e o momento de compra ideal com base em informações de interações anteriores com os clientes. Para realizar previsões precisas sobre o que os clientes desejam, o mecanismo de recomendação utilizará o histórico de pedidos, os perfis dos clientes, a localização, o período e os dados de intenção. Os representantes de vendas internos equipados com essa inovação poderão fechar mais negócios devido a maior assertividade nas sugestões, e também incrementar os valores médios dos pedidos através de upsells, vendas cruzadas e recomendações complementares orientadas por dados. (AU)

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