| Processo: | 22/13736-4 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2024 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Acordo de Cooperação: | SEBRAE-SP |
| Pesquisador responsável: | Cleverson Moreira de Souza |
| Beneficiário: | Cleverson Moreira de Souza |
| Empresa: | Orion Soluções em Gestão Ltda. - EPP |
| CNAE: |
Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação
|
| Bolsa(s) vinculada(s): | 23/06611-3 - Inteligência Comercial com Mineração de Dados, BP.TT |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Inteligência empresarial Mineração de dados Atividade comercial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Business Intelligence | Estratégia comercial | Mineração de Dados | Mineração de Dados |
Resumo
Este projeto de validação tecnológica pretende atender um dos maiores desafios de empresas que têm como canal de comercialização de seus produtos uma equipe comercial de campo: a falta de conhecimento do cliente e feedback do mercado para elaborar um bom planejamento comercial ou ajustar rapidamente a estratégia de vendas durante a sua execução. A equipe comercial de campo também conhecida como força de vendas ou Sales Force Automation (SFA) é geralmente formada por uma equipe heterogênea, composta por vendedores próprios e representantes comerciais com prepostos terceirizados, o que dificulta a coleta de informações no campo e consequentemente o conhecimento do cliente e do mercado. Nos três últimos anos a Orion vem pesquisando e aplicando técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina e Inteligência Artificial (I.A.) em dados sociais de municípios. Durante este período foram feitos experimentos e provas de conceito pela equipe interna da Orion para entendermos a validade do uso desses algoritmos e técnicas também em outras soluções da empresa, incluindo a apresentação dos resultados da pesquisa para clientes atuais, o que comprovou o seu potencial e valor comercial. Esta pesquisa é definida por dois principais objetivos tecnológicos. O primeiro consiste em ampliar a etapa de pré-processamento da mineração de dados utilizando três principais grupos de informações: a base de dados de vendas da empresa parceira, a base de dados referentes às pesquisas de mercado e a base de dados referentes às metas de vendas. O segundo diz respeito à aplicação das seguintes classes de algoritmos sobre tais bases: agrupamento (K-means) para definição da segmentação de clientes por grupos, tendo como referência suas compras e outros dados coletados pela equipe de campo; regras de associação (Apriori) para definição do potencial inexplorado de um determinada região, cidade ou cliente, utilizando como base as características socioeconômicas e demográficas da localidade e o histórico de vendas da empresa; e por último, algoritmos de classificação e detecção de outliers (KNN) para análise de produtos mais e menos vendidos por região e segmento de clientes, sendo possível determinar por exemplo, quais clientes ainda não compraram na coleção e deveriam ter comprado. Com base na experiência da Orion com implantação de metodologias comerciais para ampliar a escala e volume do seu processo comercial, concluímos que a simples aplicação de I.A., sem uma estratégia comercial e metodologia de acompanhamento bem definidas, não atingirá os ganhos potenciais do uso da tecnologia. Assim, a Orion implantou nos últimos dezoito meses um método denominado Tanque de Vendas, criado pela empresa parceira Grandes Planos a partir de ferramentas e outros métodos já estabelecidos no mercado, como ABM, SPIN, VOC e Árvore CTC e outros. Este método permite que a partir do aumento do nível do conhecimento dos clientes nas dimensões: inteligência, engajamento, concorrência, relacionamento e qualificação, determinar com clareza o estágio de venda de cada cliente e automatizar as ações que levem ao fechamento de uma nova venda, determinando cadência e ritmo ao processo comercial. Em resumo, este projeto de validação tecnológica está estruturado em dois grandes pilares: o primeiro pilar é a aplicação de uma metodologia de vendas que permita automatizar o processo comercial, orientar a equipe comercial de campo, gerar um feedback constante para revisão do planejamento comercial e, principalmente, garantir que as ações comerciais sejam efetivamente coordenadas pela própria empresa. O segundo pilar é a aplicação das técnicas de inteligência artificial nas diversas etapas comerciais: coleta de dados do cliente e do mercado, planejamento de nova linha de produtos, definição de metas e análise das vendas efetuadas para automatizar as ações, gerando proatividade ao processo comercial e potencializando os resultados. (AU)
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