Vendas com IA
Um assistente que responde a dúvidas de produto e stock a partir do catálogo, para que a equipa comercial se dedique a vender.
Situação e referência inicial
Um distribuidor especializado gere milhares de componentes com compatibilidades dispersas entre PDF, catálogo e CRM. A equipa demora a encontrar especificações, compradores esperam e os orçamentos são verificados manualmente.
O desafio
Facilitar pesquisa sem permitir que um agente adivinhe compatibilidade, stock, prazo ou condições controladas pelas fontes.
Abordagem e calendário
Diagnosticar
Inventariar catálogo, documentos e CRM; distinguir dúvidas seguras de casos para especialistas.
Desenhar
Normalizar referências, sinónimos e compatibilidades, guardar proveniência e atribuir responsabilidade pela atualização.
Integrar
Preparar respostas citadas, pedidos de esclarecimento e encaminhamento humano quando houver dúvida.
Aprender e melhorar
Testar pedidos reais limitados em segundo plano, comparar com especialistas e ativar ações CRM após aprovação.
Agentes, automações e stack
Um agente encontra registos exatos e prepara respostas ou listas para orçamento; a automação atribui pedidos. Preços e stock são só de leitura. O modelo liga dados de produto, índice documental, modelos com acesso controlado e analytics.
Entregáveis
- Mapa de fontes e permissões
- Índice de produto, respostas citadas e revisão de orçamentos
Indicadores de resultado
- Primeira resposta útil
Base: 6 h Objetivo: 2 min
- Pedidos resolvidos com fontes
Base: — Objetivo: 64%
- Correções de orçamento
Base: 7,5% Objetivo: 1,8%
- Tempo comercial libertado
Base: — Objetivo: 310 h
Como medimos
O tempo decorre do pedido completo até à primeira resposta aprovada. Resolução autónoma exclui correções e intervenção. Erros são auditados por orçamento; horas são estimadas por amostras observadas, não como redução de pessoal.
Riscos e salvaguardas
As citações apontam a registos atuais. O assistente abstém-se em compatibilidade ambígua e não inventa stock, certificações, prazos nem preços. Registar acessos, minimizar dados e manter aprovação humana.
Próximo passo
Alargar uma família de produtos de cada vez, rever termos multilingues e confirmar que as respostas não aumentam correções ou devoluções.