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Machine LearningImplementação faseada

Inteligência de Vendas e Clientes

Transforma os dados que já existem no seu ERP e CRM em sinais de prospeção, risco de churn e envolvimento alinhado com o CSAT.

a sales meeting over a laptop
  • Vendas / CRMSetor
  • Equipas de Vendas e RevOpsCliente
  • Machine LearningCategoria
  • Implementação faseadaTempo até ao impacto
CH.01 · O desafio

O desafio

hoje
  1. Os dados necessários para vender mais e reter clientes já estão no ERP e no CRM, mas são estáticos.
  2. Os comerciais não sabem quem abordar a seguir, o churn aparece tarde demais para agir e o contacto raramente está ligado ao grau de satisfação real do cliente.
A nossa resposta

Transforma os dados que já existem no seu ERP e CRM em sinais de prospeção, risco de churn e envolvimento alinhado com o CSAT.

Uma camada de inteligência que se liga aos ERPs e CRMs existentes para revelar os melhores próximos potenciais clientes, sinalizar contas em risco de churn e orientar o envolvimento do cliente em torno de sinais reais de satisfação, sem substituir os sistemas que as equipas já usam.

CH.02 · O que construímos

O que construímos

Transforma os dados que já existem no seu ERP e CRM em sinais de prospeção, risco de churn e envolvimento alinhado com o CSAT.
  1. 01Liga-se aos sistemas ERP e CRM existentes em vez de os substituir.
  2. 02Revela sinais de prospeção comercial a partir de dados de contas e transações.
  3. 03Prevê quais os clientes em risco de churn, cedo o suficiente para agir.
  4. 04Alinha o envolvimento do cliente com o CSAT para que o contacto corresponda à satisfação real.
CH.03 · Como funciona

Como funciona

CH.04 · O que faz

O que faz

  • Prospeção em ERP/CRM

    Revela os melhores próximos potenciais clientes a partir dos dados que já estão nos seus sistemas.

  • Previsão de churn

    Sinaliza contas em risco antes de partirem.

  • Envolvimento alinhado com CSAT

    Liga o contacto a sinais reais de satisfação do cliente.

  • Funciona na sua stack

    Liga-se às ferramentas ERP e CRM existentes, sem substituir tudo.

CH.05 · Quem fica no circuito

Quem fica no circuito

A decisão que o sistema não toma de propósito, e o que a pessoa recebe para a tomar.

Corre sozinho

Uma camada de inteligência que se liga aos ERPs e CRMs existentes para revelar os melhores próximos potenciais clientes

Quem

O responsável pela conta

Decideque conta em risco trabalhar, e como

Vêa pontuação de churn com os sinais que a sustentam, e a lista de prospeção por ordem de prioridade

CH.06 · O resultado

O resultado

O que fica diferente depois de estar a correr. Sem números inventados: são as mudanças para que o trabalho foi feito.

Os sinais para vender mais e perder menos clientes já estão no seu ERP e CRM. Isto põe-nos a trabalhar, em vez de os deixar ali parados.
  • Os comerciais recebem uma lista dos melhores próximos potenciais clientes a partir de dados que já possui.

  • As contas em risco surgem cedo o suficiente para serem salvas.

  • O envolvimento segue a satisfação real, não a adivinhação.

CH.07 · Construído com

Construído com

As camadas em que isto assenta, desde o que entra até ao que liga.

  1. Camada de modelos
    • ML models
  2. Corre sobre
    • Agentic workflow
  3. Liga-se a
    • ERP / CRM integration
CH.08 · Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

As mesmas respostas de cima, escritas por extenso.

Uma camada de inteligência que se liga aos ERPs e CRMs existentes para revelar os melhores próximos potenciais clientes, sinalizar contas em risco de churn e orientar o envolvimento do cliente em torno de sinais reais de satisfação, sem substituir os sistemas que as equipas já usam.

Os dados necessários para vender mais e reter clientes já estão no ERP e no CRM, mas são estáticos. Os comerciais não sabem quem abordar a seguir, o churn aparece tarde demais para agir e o contacto raramente está ligado ao grau de satisfação real do cliente.

Ligue o ERP e o CRM existentes. Os modelos pontuam potenciais clientes e risco de churn a partir dos dados. Os comerciais recebem ações priorizadas e alertas de contas em risco.

O responsável pela conta decide que conta em risco trabalhar, e como. Vê a pontuação de churn com os sinais que a sustentam, e a lista de prospeção por ordem de prioridade.

Camada de modelos: ML models. Corre sobre: Agentic workflow. Liga-se a: ERP / CRM integration.

Os comerciais recebem uma lista dos melhores próximos potenciais clientes a partir de dados que já possui. As contas em risco surgem cedo o suficiente para serem salvas. O envolvimento segue a satisfação real, não a adivinhação.

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Traga-nos o problema que ninguém resolveu.

Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.