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Produto: maxPedido
O que é o Surpreenda?
O Surpreenda analisa o comportamento de empresas do mesmo ramo em toda a base e sugere, para cada cliente do distribuidor, produtos que fazem sentido para o negócio dele e que o distribuidor realmente tem para vender, inclusive itens que esse cliente ainda não compra.
Como funciona
Todo distribuidor conhece bem o que cada cliente já compra. O difícil é descobrir, com segurança, o que aquele cliente poderia passar a comprar e ainda não pede.
Se olharmos apenas para o histórico individual daquele cliente, a sugestão vira "mais do mesmo". Se olharmos apenas para as vendas gerais do distribuidor, a indicação fica limitada ao que a carteira local já consome.
O Surpreenda nasce para responder a uma pergunta estratégica:
"Empresas parecidas com a do meu cliente, no mesmo tipo de negócio, o que elas costumam comprar — e o que eu tenho no meu mix que ainda não chegou nessa loja?"
O que utilizamos para recomendar
- Histórico de compras: pedidos reais ao longo do tempo, avaliando quem comprou o quê e com que frequência. Compras recentes têm mais peso do que compras antigas, pois o hábito do mercado muda.
- Ramo de atividade do cliente (CNAE): uma padaria se assemelha mais a outra padaria do que a um restaurante ou mercado. O sistema agrupa empresas do mesmo ramo e aprende o "carrinho típico" daquele tipo de negócio.
- Mix de produtos do distribuidor: apenas os itens que o distribuidor realmente trabalha entram na recomendação, garantindo que o vendedor só ofereça o que está disponível no catálogo.
De quanto em quanto tempo a IA gera novas recomendações?
Previsibilidade: As novas recomendações geradas pela IA são atualizadas periodicamente, sempre no início e no meio do mês.
Prazo de ativação: No momento da ativação do recurso, o período inicial de coleta, estudo e análise de dados pode levar até 15 dias para entregar os primeiros insights completos.
A IA na prática: filtrando os produtos recomendados
O processo acontece em duas etapas principais:
- Estudo de mercado: o sistema analisa as compras de muitos clientes dentro do mesmo ramo para identificar padrões, produtos que costumam ir juntos, itens típicos daquele formato de loja e tendências atuais.
- Personalização por cliente: o perfil de cada cliente do distribuidor é comparado ao padrão do seu respectivo ramo, gerando uma lista personalizada de até 30 produtos com pontuações de relevância. Quanto maior a pontuação, mais forte é o alinhamento com o perfil da loja.
No maxPedido, o recurso se manifesta através do filtro "Surpreenda" na aba de tabela, já ordenado por relevância para otimizar o tempo do vendedor.

Por que a recomendação é assertiva
- Personalização individual: não é uma lista genérica igual para todos os clientes, nem um ranking simples dos mais vendidos.
- Recorte por segmento: padarias são comparadas com padarias, e bares com bares.
- Visão ampla de mercado: utiliza dados de todo o setor, permitindo sugerir itens que o cliente ainda não compra no distribuidor atual, mas que estabelecimentos similares já consomem.
- Respeito ao mix local: exclusivo para o catálogo e portfólio de produtos do próprio distribuidor.
Disponibilização no maxPedido
Habilitar o parâmetro HABILITA_RECOMENDACAO_MIX_IDEAL de forma geral ou por usuário para que o aplicativo apresente a filtragem recebida pela IA.
1- Clique Menu lateral> Configurações> Parâmetros
2- Busque pelo parâmetro em filtro avançado e clique em pesquisar
3- Clique no ícone de edição da coluna ações e habilite o parâmetro

Será apresentado na aba Tabela o filtro "Surpreenda", que ficará habilitado por padrão caso haja recomendações destinadas ao cliente selecionado, já apresentando os produtos pela ordem de score.
O valor no dia a dia da operação
Em vez de oferecer sempre os mesmos itens, o vendedor abre o pedido já com uma lista pronta do que aquela loja tem tudo para começar a comprar. A conversa deixa de ser sobre reposição e passa a ser sobre ampliação de mix — com uma sugestão que veio do comportamento real de negócios parecidos, e não de achismo.

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Artigo Criado por João Pedro Alves
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