Inteligência comercial com mineração de dados

• 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
• Município: Santana de Parnaíba
• 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)