CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT CRM

O Customer Relationship Management é uma abordagem que coloca o cliente no centro do desenho dos processos do negócio, sendo desenhado para perceber e antecipar as necessidades dos clientes atuais e potenciais, de forma a procurar supri-las da melhor forma. Trata-se, sem dúvida, de uma estratégia de negócio, em primeira linha, que posteriormente se consubstancia em soluções tecnológicas. É assim um sistema integrado de gestão com foco no cliente, constituído por um conjunto de procedimentos/processos organizados e integrados num modelo de gestão de negócios. Os softwares que auxiliam e apoiam esta gestão são normalmente denominados sistemas de CRM.
Os processos de gestão que assentam em CRMs estão, sem dúvida, na linha da frente em termos estratégicos não apenas em termos de marketing, mas também, a médio prazo, ao nível econômico-financeiro. Com efeito, empresas que conhecem profundamente os seus clientes, o que precisam, em que o perfil de consumidor se enquadra, conseguem criar respostas personalizadas, antecipando as suas vontades e respondendo de forma precisa aos seus desejos atuais.
A tecnologia responderá apenas à estratégia da empresa a este nível, auxiliando na captura de dados acerca do cliente e fontes externas e na consolidação de uma data warehouse central, de modo a tornar a estratégia global de CRM mais inteligente. Adicionalmente, integra o marketing e as tecnologias de informação já existentes, de forma a dotar a empresa de meios eficazes e integrados de atender, reconhecendo e cuidando do cliente em tempo real. As aplicações de CRM transformam os dados recolhidos em informação que, quando disseminada permite a identificação do cliente e a compreensão do seu perfil.
As plataformas de CRM alicerçam-se em processos centrados no cliente, disseminados por toda a organização. Verifica-se uma utilização exaustiva de informação relacionada com o cliente, integrando as áreas de marketing, vendas e serviços, verificando-se a criação de valor para o cliente. Antes de implementar, importa perceber qual o modelo de relacionamento com o cliente que a empresa pretende adotar, sendo necessário, várias vezes, redesenhar os processos de atendimento. Aqui importa perceber dimensões como:

1. Como será feita a abordagem ao cliente?
2. Que procedimentos ou eventos devem ser gerados?
3. Qual o plano de comunicação a adotar?

De forma a responder a estes desafios, procede-se ao levantamento rigoroso dos processos existentes e sua documentação, de montante a jusante, podendo ser necessário redesenhar ou levar apenas a um reenquadramento dos mesmos e eventualmente a adição de mais-valias, pelo fato de passar a existir suporte de tecnologia de informação orientada para o cliente.
A partir daqui é selecionada a solução de informação e consequente implementação. A seleção da solução de informação é baseada nas fases anteriores, sendo validadas as características das soluções disponíveis, determinada pelo modelo de relacionamento a seguir no futuro.
Ao nível da implementação do sistema, os passos passam por configurar o modelo de relacionamento na tecnologia adquirida e implementar a estratégia de relacionamento com o cliente, incluindo um conjunto de ferramentas de apoio, como telemarketing, canais virtuais de relacionamento, terminais de ponto de venda. Importa nesta altura ter em conta os aspectos que contribuem para o sucesso desta fase:

1. Foco nos processos, não na tecnologia. As TIC são apenas um meio para alcançar os objetivos;
2. Envolvimento, comprometimento e acompanhamento da gestão de topo;
3. Seleção da tecnologia de acordo com o negócio;
4. A Tecnologia deve preencher necessidades específicas do negócio;
5. Perceber como as funcionalidades são realizadas e compreender a arquitetura global do sistema;
6. Apoio e formação aos utilizadores;
7. Competência multidisciplinar da equipe de projeto;
8. Estabelecimento de etapas e prioridades;
9. Consistência da integração do sistema.

Em termos tecnológicos a plataforma apresenta as seguintes características:

1. Vendas – SFA - Sales Force Automation: Prospecção, previsões; Modo off-line, sincronização no sistema;
2. Serviço ao cliente - Registo e acompanhamento de questões, problemas, reclamações, sugestões, pedidos de informação; Acompanhamento dos assuntos, agendamento, gestão do conhecimento;
3. Marketing - Data warehouse e data mining facilitam análise, permitindo descobrir relações não antecipadas e padrões de consumo e comportamento. São, como referido, identificados perfis de consumo, auxiliando na tomada de decisão;
4. Coerência e interoperacionalidade - Base de dados de clientes e eventos de negócio que todas as aplicações da plataforma utilizam e mantêm atualizada. O sistema de workflow que permite o fluir dos processos dentro e entre módulos;
5. Melhor gestão dos recursos existentes - Através do seu uso poupa-se em tempo de recursos humanos e de máquinas que até então estariam a ser utilizados para processamento de dados manual e automaticamente. E ainda na passagem de informação que deixa de ser necessária visto estar constantemente disponível e atua

Business Inteligence - BI

Business Intelligence (BI) pode ser traduzido como inteligência de negócios, ou inteligência empresarial. Isto significa que é um método que visa ajudar as empresas a tomar as decisões inteligentes, mediante dados e informações recolhidas pelos diversos sistemas de informação. Sendo assim, BI é uma tecnologia que permite às empresas transformar dados guardados nos seus sistemas em Informação qualitativa e importante para a tomada de decisão. Há uma forte tendência de que os produtos que compõem o sistema de BI de uma empresa passem, isoladamente, a prover funções extras que auxiliem na tomada de decisões. Por exemplo, todos os sistemas que funcionam numa perspectiva de organização da informação. Sendo assim temos: ERP – Enterprise Resource Planning; CRM – Customer Relationship Manager. Segundo Brent Frei, fundador da Onyx Software, “Customer Relationship Management (CRM) é um conjunto de processos e tecnologias que gerem relacionamentos com clientes efectivos e potenciais e com parceiros de negócios através do marketing, das vendas e dos serviços, independentemente do canal de comunicação”. Ou seja, pode ser considerado como uma estratégia de gestão de negócios através da gestão dos relacionamentos com os clientes tendo em consideração o aumento do lucro e das vendas da empresa. O objetivo principal é claramente uniformizar processos que permitam o acesso à informação como forma de melhorar os negócios e o Marketing Relacional da empresa através do uso da tecnologia. A globalização e a evolução da TI têm mudado radicalmente a forma como as empresas e os seus consumidores se relacionam. Os consumidores têm um leque de opções de produtos e serviços que há alguns anos não era possível. As TI permitem oferecer qualidade a um preço competitivo daí o CRM ser fundamental no estabelecimento das relações e na fidelização dos clientes. Hoje, é importante rentabilizar a máxima LTV (Lifetime Value) de cada cliente. Podemos classificar da seguinte forma os clientes: 1. CMV (CLIENTES MAIS VALIOSOS) para os quais devemos utilizar uma estratégia de retenção, trabalhando em programas de reconhecimento e na possibilidade de uso de canais de comunicação exclusivos recompensando a preferência dos clientes e o volume de negócios por eles submetido na nossa empresa; 2. CMP (CLIENTES MAIOR POTENCIAL) para os quais é necessário desenvolver esses clientes através de incentivos. O importante é transformar estes clientes em CMV. Encontrar estratégias para os “habituar” a trabalhar com os nossos produtos; 3. BZ (CURINTIAS) que representam valor negativo para a organização; 4. CLIENTES INTERMÉDIOS mas que são lucrativos, porém sem grande expressão . O potencial de uma ferramenta de CRM revela-se na esquematização dos diversos dados disponíveis de forma a criar informação valiosa para utilizar-se em prol da empresa e das suas relações comerciais. Teremos uma informação com maior qualidade, fundamental para a tomada de decisão e para a gestão dos clientes. Portanto para uma organização, os benefícios com a implementação de um CRM passa muito pelo valor que vai criar na empresa. Irá facilitar não só a identificação dos clientes – criando bases de informações relativas aos clientes de acordo com o seu perfil – como irá facilitar a segmentação dos mesmos contribuindo para o desenvolvimento dos diversos processos de fidelização/retenção de clientes.
Tecnologia de BI
Alguns observadores consideram que o processo de BI realça os dados dentro da informação e também dentro do conhecimento. Pessoas envolvidas em processos de BI podem usar software ou outras tecnologias para obter, guardar, analisar e prover acesso aos dados. O software “cura” o desempenho do gerenciamento do negócio e ajuda no objetivo de tomar as decisões melhores, mais atuais e relevantes, com as informações acessíveis sempre que necessário. Algumas pessoas utilizam o termo "BI" intercambiando-o com "livros de reunião" ou "sistemas de informações executivas", de acordo com a informação que cada um contém. É nesse sentido, que cada um pode considerar um sistema de BI como um sistema de suporte para tomada de decisão (decision-support system).

[editar] História

Uma referência anterior a inteligência, mas não relacionada aos negócios, ocorreu em Sun Tzu - A Arte da Guerra. Sun Tzu fala em seu livro que para suceder na guerra, a pessoa deve deter todo o conhecimento de suas fraquezas e virtudes, além de todo o conhecimento das fraquezas e virtudes do inimigo. A falta deste conhecimento pode resultar na derrota. Uma certa escola traça paralelos entre as disputas nos negócios com as guerras:

• coleta de informações;
• discernimento de testes padrão e o significado dos dados (gerando informação);
• respondendo à informação resultante.

Data Mining

Data Mining é uma das novidades da Ciência da Computação que veio para ficar. Com a geração de um volume cada vez maior de informação, é essencial tentar aproveitar o máximo possível desse investimento. Talvez a forma mais nobre de se utilizar esses vastos repositórios seja tentar descobrir se há algum conhecimento escondido neles. Um banco de dados de transações comerciais pode, por exemplo, conter diversos registros indicando produtos que são comprados em conjunto. Quando se descobre isso pode-se estabelecer estratégias para otimizar os resultados financeiros da empresa. Essa já é uma vantagem suficientemente importante para justificar todo o processo. Contudo, embora essa idéia básica seja facilmente compreensível, fica sempre uma dúvida sobre como um sistema é capaz de obter esse tipo de relação. No restante deste artigo vamos observar alguns conceitos que podem esclarecer essas dúvidas.

O Que É Data Mining?

Talvez a definição mais importante de Data Mining[1] tenha sido elaborada por Usama Fayyad (Fayyad et al. 1996):

"...o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis"

Esse processo vale-se de diversos algoritmos (muitos deles desenvolvidos recentemente) que processam os dados e encontram esses "padrões válidos, novos e valiosos". É preciso ressaltar um detalhe que costuma passar despercebido na literatura: embora os algoritmos atuais sejam capazes de descobrir padrões "válidos e novos", ainda não temos uma solução eficaz para determinar padrões valiosos. Por essa razão, Data Mining ainda requer uma interação muito forte com analistas humanos, que são, em última instância, os principais responsáveis pela determinação do valor dos padrões encontrados[2]. Além disso, a condução (direcionamento) da exploração de dados é também tarefa fundamentalmente confiada a analistas humanos, um aspecto que não pode ser desprezado em nenhum projeto que queira ser bem sucedido.

Os Passos do Data Mining

Mas é a partir deles que se pode selecionar algumas colunas para atravessarem o processo de mineração. Tipicamente, este processo não é o final da história: de forma interativa e frequentemente usando visualização gráfica, um analista refina e conduz o processo até que valiosos padrões apareçam. Observe que todo esse processo parece indicar uma hierarquia, algo que começa em instâncias elementares (embora volumosas) e terminam em um ponto relativamente concentrado, mas muito valioso.

Este é um dos conceitos importantes para nós neste artigo: encontrar padrões requer que os dados brutos sejam sistematicamente "simplificados" de forma a desconsiderar aquilo que é específico e privilegiar aquilo que é genérico. Faz-se isso porque não parece haver muito conhecimento a extrair de eventos isolados. Uma loja de sua rede que tenha vendido a um cliente em particular uma quantidade impressionante de um determinado produto em uma única data pode apenas significar que esse cliente em particular procurava grande quantidade desse produto naquele exato momento. Mas isso provavelmente não indica nenhuma tendência de mercado.

Em outras palavras, não há como explorar essa informação em particular para que no futuro a empresa lucre mais. Apenas com conhecimento genérico é que isto pode ser obtido. Por essa razão devemos, em Data Mining, controlar nossa vontade de "não perder dados". Para que o processo dê certo, é necessário sim desprezar os eventos particulares para só manter aquilo que é genérico.

Dos Dados à Sabedoria

Assim como um organismo vivo, as empresas recebem informação do meio ambiente e também atuam sobre ele. Durante essas atividades, é necessário distinguir vários níveis de informação. O diagrama à esquerda apresenta a tradicional pirâmide da informação, onde se pode notar o natural aumento de abstração conforme subimos de nível.

Traduzido para uma empresa atual, esse diagrama fica como apresentado abaixo. O fundamental a se perceber neste diagrama é a sensível redução de volume que ocorre cada vez que subimos de nível. Essa redução de volume é uma natural consequência do processo de abstração.

Abstrair, no sentido que usamos aqui, é representar uma informação através de correspondentes simbólicos e genéricos. Este ponto é importante: como acabamos de ver, para ser genérico, é necessário "perder" um pouco dos dados, para só conservar a essência da informação. O processo de Data Mining localiza padrões através da judiciosa aplicação de processos de generalização, algo que é conhecido como indução. Na próxima seção vamos ver este processo um pouco mais de perto.

Localizando Padrões

Padrões são unidades de informação que se repetem, ou então são sequências de informações que dispõe de uma estrutura que se repete. A tarefa de localizar padrões não é privilégio do Data Mining. Nosso cérebro utiliza-se de processos similares, pois muito do conhecimento que temos em nossas mentes é, de certa forma, um processo que depende da localização de padrões[3]. Por essa razão, muito do que se estuda sobre o cérebro humano também pode nos auxiliar a entender o que deve ser feito para localizar padrões. Mas o que é mesmo localizar padrões? O que é indução? Para exemplificar esses conceitos, proponho um breve exercício de uma indução de regras abstratas[4]. Nosso objetivo é tentar obter alguma expressão genérica para a seguinte sequência:

Sequência original: ABCXYABCZKABDKCABCTUABEWLABCWO

Observe atentamente essa sequência de letras e tente encontrar alguma coisa relevante. Veja algumas possibilidades:

Passo 1:

Passo 2:

"ABCXY"
"ABCZK"
"ABDKC"
"ABCTU"
"ABEWL"
"ABCWO"

Passo 3:

"ABC??" "ABD??" "ABE??" e "AB???",

onde '?' representa qualquer letra

No final desse processo, toda a sequência original foi substituída por regras genéricas indutivas[5] que simplificou (reduziu) a informação original a algumas expressões simples. Se você compreendeu esta explicação até aqui, então você acaba de conhecer um dos pontos essenciais do Data Mining: como se pode fazer para extrair certos padrões de dados brutos. Contudo, mais importante do que simplesmente obter essa redução (compressão) de informação, esse processo nos permite gerar formas de predizer futuras ocorrências de padrões. Este é exatamente o ponto onde este processo começa a mostrar o seu valor

Fazem-se agora induções, que geram algumas representações genéricas dessas unidades:Após determinarmos as sequências "ABC" e "AB", verificamos que elas segmentam o padrão original em diversas unidades independentes: A primeira etapa é perceber que existe uma sequência de letras que se repete bastante. Encontramos as sequências "AB" e "ABC" e observamos que elas ocorrem com frequência superior à das outras sequências. A literatura sobre o assunto trata com mais detalhes todos os passos necessários ao Data Mining. Veja, por exemplo, Groth (1998) e Han, Chen & Yu (1996). Para o escopo do que pretendemos neste artigo é suficiente apresentar os passos fundamentais de uma mineração bem sucedida (veja figura à direita). A partir de fontes de dados (bancos de dados, relatórios, logs de acesso, transações, etc) efetua-se uma limpeza (consistência, preenchimento de informações, remoção de ruído e redundâncias, etc). Disto nascem os repositórios organizados (Data Marts e Data Warehouses), que já são úteis de diversas maneiras.

Inteligencia Artificiial- IA

Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligente.
Existente há décadas, esta área da ciência é grandemente impulsionada com o rápido desenvolvimento da informática e da computação, permitindo que novos elementos sejam rapidamente agregados à IA.
História
Iniciada dos anos 1940, a pesquisa em torno desta incipiente ciência eram desenvolvidas apenas para procurar encontrar novas funcionalidades para o computador, ainda em projeto. Com o advento da Segunda Guerra Mundial, surgiu também a necessidade de desenvolver a tecnologia para impulsionar a indústria bélica.
Com o passar do tempo, surgem várias linhas de estudo da IA, uma delas é a biológica, que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar as redes neurais humanas. Na verdade, é nos anos 60 em que esta ciência recebe a alcunha de Inteligência Artificial e os pesquisadores da linha biológica acreditavam ser possível máquinas realizarem tarefas humanas complexas, como raciocinar.
Depois de um período negro, os estudos sobre redes neurais volta à tona nos anos 1980, mas é nos anos de 1990 que ela tem um grande impulso, consolidando-a verdadeiramente como a base dos estudos da IA.
IA na vida real
Hoje em dia, são várias as aplicações na vida real da Inteligência Artificial: jogos, programas de computador, aplicativos de segurança para sistemas informacionais, robótica (robôs auxiliares), dispositivos para reconhecimentos de escrita a mão e reconhecimento de voz, programas de diagnósticos médicos e muito mais.

Sistema especialista

Um Sistema Especialista se divide em duas palavras, que são Sistema - "Conjunto de elementos, materiais ou ideais, entre os quais se possa encontrar ou definir alguma relação" e Especialista - "Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito", sendo uma classe de programa de computador desenvolvido por pesquisadores de Inteligência artificial durante os anos 1970 (1970) e aplicado comercialmente durante os anos 1980 (1980). Em síntese, são programas constituídos por uma série de regras (as vezes também heurísticas) que analisam informações (normalmente fornecidas pelo usuário do sistema) sobre uma classe específica de problema (ou domínio de problema).
Um termo relacionado é wizard (software) (em inglês). Como um sistema especialista, um wizard também é um programa de computador interativo que auxilia o usuário a resolver um problema. Normalmente, o termo wizard é empregado para designar programas que pesquisam uma base de dados procurando por critérios informados pelo usuário. Infelizmente, a distinção entre essas duas definições não é universal, e alguns programas baseados em regras são também chamados de wizards. Um sistema especialista(SE)é desenvolvido a partir da necessidade de se processar informações não numéricas, é capaz de apresentar conclusões sobre um determinado tema, desde que devidamente orientado e "alimentado". Um sistema especialista é uma forma de sistema baseado no conhecimento especialmete projetado para emular a especialização humana de algum domínio específico. Um SE irá possuir uma base de conhecimento formada de fatos e regras sobre o domínio, tal como um especialista humano faria, e devem ser capazes de oferecer sugestões e conselhos aos usuários.^[1]

Tipos de problemas solucionados por sistemas especialistas
Tipicamente, os problemas que podem ser solucionados por um sistema especialista são do tipo que seria atendido por um especialista humano - um médico ou outro profissional ( na maioria dos casos ). Especialistas reais no domínio do problema ( que normalmente é bem específico, como por exemplo "'diagnosticar doenças de pele em adolescentes'" ) fornecem regras gerais indicando como analisariam o problema, tanto explicitamente com a ajuda de um analista de sistema experiente, como implicitamente, fazendo com que estes especialistas analisem casos de teste e usando programas de computador para analisar os dados de teste e, de forma limitada, derivar regras dessa análise. Os sistemas especialistas trabalham com problemas cada vez mais difíceis, assim eles necessitam usar todas as técnicas disponíveis de Inteligência Artificial. A fim de escolher o método mais apropriado (ou uma combinação de métodos) para um determinado problema, é necessário analisá-lo em várias dimensões-chaves. Abaixo encontram-se os critérios que dão origem as classes de problemas e as classes propriamente ditas:
• O problema pode ser decomposto em um conjunto (ou quase isto) de subproblemas independentes, menores e mais fáceis?

- Decomponíveis;

- Não-decomponíveis.

• Certos passo em direção à solução podem ser ignorados ou pelo menos desfeitos caso fique provado que são imprudentes?

- Ignoráveis: as etapas para a solução podem ser ignoradas. Exemplo: demonstração de teoremas;

- Recuperáveis: as etapas para a solução podem ser desfeitas. Exemplo: quebra-cabeça de 8;

- Irrecuperáveis: as etapas para a solução não podem ser desfeitas. Exemplo: xadrez.

• A recuperabilidade de um problema tem papel importante na determinação da complexidade da estrutura de controle necessária para a solução do problema.

- Ignoráveis: estrutura de controle simples que nunca retrocede;

- Recuperáveis: estrutura de controle ligeiramente mais complicada (utilizará o retrocesso com uma estrutura de pilha na qual as decisões de pilha na qual as decisões são gravadas se precisarem ser desfeitas mais tarde), que às vezes comete erros;

- Irrecuperáveis: sistema que depende muito esforço para tomar decisões (sistema de planejamento no qual toda uma seqüência de passos é analisada de antemão, para descobrir onde levará, antes do primeiro passo ser realmente tomado), já que são definitivas.

• O universo do problema é previsível?

- Com resultado certo: podemos usar planejamento para gerar uma seqüência de operadores que certamente levará a uma solução. Exemplo: quebra-cabeça de 8;

- Com resultado incerto: podemos usar planejamento para, na melhor das hipóteses, gerar uma seqüência de operadores com boas chances de levar a uma solução. Exemplo: bridge, truco, canastra. Para solucionar problemas desse tipo precisamos permitir que um processo de revisão de planos ocorra durante a execução do plano e que seja fornecida a realimentação necessária.

• Uma boa solução para o problema pode ser considerada óbvia sem haver comparação com todas as soluções possíveis?

- Aceitam qualquer caminho: podem ser solucionados em tempo razoável através do uso de heurísticas que sugerem bons caminhos a serem explorados. Exemplo: lógica de predicados para saber se Marcos ainda vive;

- Só aceitam o melhor caminho: não existe a possibilidade de usarmos qualquer heurística que possa prever a melhor solução, portanto, será realizada uma busca mais exaustiva. Exemplo: problema do Caixeiro Viajante, encontrar a rota mais curta.

Enterprise Resource PlannIng- ERP

ERP (Enterprise Resource Planning) ou SIGE (Sistemas Integrados de Gestão Empresarial, no Brasil) são sistemas de informação que integram todos os dados e processos de uma organização em um único sistema. A integração pode ser vista sob a perspectiva funcional (sistemas de: finanças, contabilidade, recursos humanos, fabricação, marketing, vendas, compras, etc) e sob a perspectiva sistêmica (sistema de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio a decisão, etc).
Os ERPs em termos gerais, são uma plataforma de software desenvolvida para integrar os diversos departamentos de uma empresa, possibilitando a automação e armazenamento de todas as informações de negócios.
Vantagens do ERP
Algumas das vantagens da implementação de um ERP numa empresa são:

• Eliminar o uso de interfaces manuais
• Reduzir custos
• Otimizar o fluxo da informação e a qualidade da mesma dentro da organização (eficiência)
• Otimizar o processo de tomada de decisão
• Eliminar a redundância de atividades
• Reduzir os limites de tempo de resposta ao mercado
• Reduzir as incertezas do Lead time
• Incorporação de melhores práticas (codificadas no ERP) aos processos internos da empresa
• Reduzir o tempo dos processos gerenciais

Desvantagens do ERP

Algumas das desvantagens da implementação de um ERP numa empresa são:

• A utilização do ERP por si só não torna uma empresa verdadeiramente integrada;
• Altos custos que muitas vezes não comprovam a relação custo/benefício;
• Dependência do fornecedor do pacote;
• Adoção de melhores práticas aumenta o grau de imitação e padronização entre as empresas de um segmento;
• Torna os módulos dependentes uns dos outros, pois cada departamento depende das informações do módulo anterior, por exemplo. Logo, as informações têm que ser constantemente atualizadas, uma vez que as informações são em tempo real, ocasionando maior trabalho;
• Aumento da carga de trabalho dos servidores da empresa e extrema dependência dos mesmos;

Sistema de Automação de Força de Vendas

Automação de Força de Vendas

O software de Automação de Força de Vendas permitirá que você otimize o tempo de seus profissionais e aumente a produtividade da sua empresa. O sistema é composto por dois módulos, um que é executado no Palmtop e outro que é instalado no Desktop da organização, para estabelecer a comunicação automatizada entre eles.

Através desta solução, o vendedor terá em mãos informações necessárias para realizar suas vendas. O sistema disponibiliza a lista de preços e condições de pagamento, o histórico do cliente, o estoque disponível, a relação de produtos e outros dados importantes para fechar um bom negócio.

O software pode ser implementado de acordo com a necessidade de cada empresa, e seu custo é pequeno em relação aos benefícios obtidos. Esse sistema é perfeito para você munir sua equipe de vendas com informações ágeis e segura de todo relacionamento comercial e financeiro com o cliente