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Título: Aplicação da inteligência artificial na otimização do processo de prospecção de clientes em empresas juniores
Autor(es): Netto, André Magno Alencar
Orientador(es): Celestino, Victor Rafael Rezende
Assunto: Inteligência artificial
Empresa Júnior
Clientes - relacionamento
Data de apresentação: 7-Fev-2025
Data de publicação: 8-Mai-2025
Referência: NETTO, André Magno Alencar. Aplicação da inteligência artificial na otimização do processo de prospecção de clientes em empresas juniores. 2024. 63 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Resumo: Este trabalho investiga a aplicação da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta para otimizar a prospecção de clientes em empresas juniores. A pesquisa utiliza a metodologia Design Science Research (DSR) para desenvolver um modelo de automação que integra agentes de IA com ferramentas tecnológicas, como Dify e Make, a fim de criar fluxos de trabalho eficientes e personalizados. A revisão de literatura abrange temas como IA, marketing digital e prospecção de clientes, servindo de base teórica para o projeto. O modelo proposto automatiza tarefas-chave, como diagnóstico inicial, coleta de dados e envio de comunicações personalizadas, ao mesmo tempo que combina essas soluções com interação humana estratégica. Os resultados demonstram como a integração de IA e automação pode aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. O estudo oferece um plano de implementação prático e adaptável para empresas juniores que buscam inovação e competitividade em um mercado dinâmico.
Abstract: This study investigates the application of Artificial Intelligence (AI) as a tool to optimize client prospecting in junior enterprises. The research employs the Design Science Research (DSR) methodology to develop an automation model that integrates AI agents with technological tools such as Dify and Make, aiming to create efficient and personalized workflows. The literature review covers topics such as AI, digital marketing, and client prospecting, serving as a theoretical foundation for the project. The proposed model automates key tasks, including initial diagnosis, data collection, and personalized communication delivery, while strategically combining these solutions with human interaction. The results demonstrate how the integration of AI and automation can enhance operational efficiency, reduce costs, and improve the client experience. This study provides a practical and adaptable implementation plan for junior enterprises seeking innovation and competitiveness in a dynamic market.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2024.
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