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Arquitetura de sistemas de recomendação para apoio ao vendedor no uso de sistemas de força de vendas em empresa com grande portfólio de produtos

Ohashi, Fabio Kazuo ; Gaspar, Marcos Antonio ; Costa, Ivanir ; Martins, Fellipe Silva ; Magalhães, Fábio Luís Falchi de

RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2021-06 (42), p.46-61 [Periódico revisado por pares]

Lousada: Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informacao

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  • Título:
    Arquitetura de sistemas de recomendação para apoio ao vendedor no uso de sistemas de força de vendas em empresa com grande portfólio de produtos
  • Autor: Ohashi, Fabio Kazuo ; Gaspar, Marcos Antonio ; Costa, Ivanir ; Martins, Fellipe Silva ; Magalhães, Fábio Luís Falchi de
  • Assuntos: Algorithms ; Automation ; Collaboration ; Computer architecture ; COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ; Delphi method ; Knowledge management ; Literature reviews ; Recommender systems ; Sales ; Salesforce automation
  • É parte de: RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2021-06 (42), p.46-61
  • Descrição: Empresas que fazem distribuição de produtos no atacado normalmente têm grande quantidade de itens comercializados de diversos fabricantes em seu portfólio de produtos. Assim, encontrar e recomendar produtos ao cliente entre milhares de possibilidades se caracteriza num desafio para a equipe de vendas. O objetivo deste artigo é mostrar uma arquitetura de sistema de recomendação para implantação em ferramentas de sistema de automação de força de vendas e suportado por Inteligência Artificial que possa recomendar produtos online a cada interação no processo de venda. Foram usados os seguintes os métodos e materiais: revisão sistemática da literatura, pesquisa exploratória quali-quantitativa, experimentos computacionais, estudo de caso, prova de conceito do sistema e pesquisa com o método Delphi junto a especialistas com aplicação de questionários. A arquitetura foi aplicada construindo-se uma prova de conceito numa empresa de distribuição de autopeças na qual o sistema foi capaz de fornecer recomendações de quatro algoritmos diferentes.
  • Editor: Lousada: Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
  • Idioma: Inglês;Português
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