Olá! Meu nome é Erick Gomes, sou engenheiro de AI e cientista de dados, e hoje vamos falar sobre o curso de inteligência comercial.
Audiodescrição: Erick é uma pessoa parda, com cabelo enrolado, usa óculos redondos e veste uma camisa preta. Ao fundo, há o tradicional fundo azul da Alura.
Neste curso, estudaremos inteligência comercial utilizando o Gemini. Vamos para a tela para entender mais.
No nosso curso, abordaremos desde a construção de Gems (nossos assistentes de indicadores externos), como dados externos e um assistente vendedor, por exemplo. Também construiremos janelas e páginas para acompanhar nossas metas.
Vamos utilizar no curso uma empresa fictícia chamada SalesTrack, que é uma empresa de CRM. Dentro do nosso ambiente, vamos construir análises preditivas no Jupyter Colab sem digitar uma linha de código. Utilizaremos unicamente o nosso Gemini dentro dessa ferramenta do Google, o Google Colab.
Além do Jupyter Colab, vamos construir análises preditivas e descritivas das bases da empresa SalesTrack. Também desenvolveremos aplicativos utilizando a nova ferramenta do Google, chamada Opal, para criar aplicativos de segmentação de clientes. Nesses aplicativos, subiremos o arquivo CSV da base de clientes para construir segmentações.
Além disso, desenvolveremos aplicativos para identificar o desempenho empresarial, verificando se a empresa está alcançando as metas. Aplicativos como esses também serão usados para identificar o churn (taxa de cancelamento) das bases de clientes.
Esperamos que todos fiquem interessados e que apreciem o curso.
Nesta aula, vamos abordar a inteligência comercial e como podemos utilizar a inteligência artificial, especificamente o Gemini, para tomar decisões mais informadas com base em dados. Para isso, utilizaremos uma empresa fictícia chamada SalesTrack. Neste cenário, imaginamos que temos dados dispersos e nosso objetivo é analisá-los utilizando o Gemini.
A SalesTrack é uma empresa de CRM que oferece produtos para outras empresas. Em um cenário onde precisamos tomar decisões mais embasadas em dados, usaremos essa empresa como base para aplicar nossa inteligência artificial, o Gemini, e aprimorar a tomada de decisões.
Nesta primeira aula, vamos explorar a interface do Gemini, que será nosso ambiente de trabalho. Na interface, temos a saudação "Olá Eric" e opções para adicionar arquivos e ferramentas, além de acesso ao modelo que estamos utilizando. Também temos acesso rápido ao raciocínio e ao PRO, que é voltado para matemática e programação avançada.
O primeiro passo será utilizar o Gemini como assistente. Vamos criar nosso primeiro gem, que será um assistente de indicadores-chave de performance (KPIs). Este assistente será responsável pela análise de indicadores de performance. Vamos nomeá-lo como Assistente de KPIs.
O Assistente de KPIs terá a função de ser responsável e analítico na análise dos indicadores de performance. Vamos passar uma instrução para ele, explicando o que é a SalesTrack, nossa empresa fictícia utilizada como exemplo.
Vamos criar um assistente de indicadores de performance para a SalesTrack, uma plataforma de CRM para equipes comerciais que acompanha as vendas e métricas de vendas para seus clientes. Inicialmente, vamos criar o assistente e, em seguida, utilizar um modelo de IA, o Gemini, para melhorar a instrução do nosso agente.
O propósito é fornecer definições claras e insights sobre indicadores-chave de performance (KPIs) de vendas, como taxa de conversão, ticket médio, ciclo de vendas, entre outros. Vamos criar e salvar o assistente, sem indexar nenhuma base de conhecimento inicialmente.
Em seguida, vamos pegar os indicadores de performance da SalesTrack e passá-los para o assistente, que nos ajudará com alguns insights. Vamos copiar alguns indicadores de performance dessa empresa fictícia, como volume de vendas e ticket médio, que estarão disponíveis no material de apoio.
Utilizaremos o assistente para inserir informações como volume de vendas no último trimestre, variação do ticket médio, taxa de conversão, tempo médio de fechamento, descontos concedidos, entre outros. O assistente analisará os indicadores da SalesTrack e trará os primeiros insights.
O assistente, ao ser alimentado com os dados, nos ajudará a entender mais sobre os indicadores de performance e como isso pode se transformar em decisões futuras. Ele se apresenta como o assistente da equipe da SalesTrack e colabora com a análise dos resultados, trazendo diagnósticos para cada indicador fornecido.
Com isso, aprendemos a criar nosso primeiro assistente para transformar indicadores de performance em decisões. Nos vemos na próxima aula.
Na aula de hoje, estamos explorando como a IA, especificamente o Gemini, pode nos ajudar a organizar dados dispersos em diversas planilhas, como as que encontramos no CRM da empresa fictícia SalesTrack. Vamos criar um assistente para estruturar essas informações e verificar se os dados coletados são adequados para análise.
Primeiro, vamos criar um novo assistente, que chamaremos de "Assistente de Estruturação de Bases de Dados Comerciais". Este assistente será especialista em estruturação de bases de dados para inteligência comercial.
Assistente de Estruturação de Bases de Dados Comerciais
O assistente terá como objetivo ajudar os usuários a organizar, otimizar e estruturar seus dados de vendas e CRM para máxima eficiência analítica. Ele deve:
Você é um Assistente Especialista em Estruturação de Bases de Dados para Inteligência Comercial.
O assistente seguirá um conjunto de instruções para guiar o usuário no processo de estruturação de dados:
Consulta Inicial:
Estruturação de Tabelas:
Análise e Otimização:
Você deve:
Sugerir colunas estratégicas para tabelas como clientes, leads, vendas, produtos e kpis.
Identificar campos faltantes, inconsistentes ou redundantes.
Recomendar padrões de nomes, tipos de dados e chaves.
Indicar como estruturar dados para análises de vendas, segmentação e dashboards.
Explicar por que cada campo é importante para inteligência comercial.
Na prática, ao interagir com o assistente, podemos fornecer dados como os da aba de vendas, que incluem pedido ID, cliente ID, data, produto, desconto, entre outros. O assistente, com base nas instruções fornecidas, irá construir insights sobre como estruturar melhor os dados.
pedido_idcliente_iddata_pedidoproduto_idprodutoquantidade preco_unitariodesconto_pctreceitacanalanomesperiodotrimestreORDOO2780CLIO0772025-01-12 00:00:00PRD008SalesTrack Omnichannel212000,1206,2110,59Parceria202512025--01-12025Q1ORD01956CLIO0632025-01-12 00:00:00PRD009SalesTrack DataHub115000,10121348,13Online202512025-012025Q1
O assistente realiza uma auditoria lógica dos dados fornecidos, analisando as colunas e linhas enviadas e identificando pontos de atenção, como redundância temporal e mistura de dimensões. Ele propõe uma estruturação, como uma tabela fato de vendas, trazendo informações mais técnicas e apuradas.
Com isso, demos mais um passo na direção de utilizar IA para analisar nossas bases de dados. Nas próximas aulas, vamos aprofundar como podemos alavancar ainda mais o poder da IA para melhorar nossas bases.
O curso Inteligência comercial e Gemini: analise dados, automatize tarefas e crie aplicações com IA possui 102 minutos de vídeos, em um total de 30 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Negócios em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.
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