A Melo Automação Industrial é uma empresa de porte médio localizada em Campinas/SP, especializada na distribuição de produtos industriais. Com mais de 25 anos de experiência, a empresa é distribuidora autorizada de grandes fabricantes globais como SMC, Balluff, WIKA e Siemens. Embora seu foco seja o mercado do interior de São Paulo, a Melo Automação atende clientes em todo o território brasileiro. Sua equipe inclui consultores de vendas que atuam tanto internamente quanto externamente. Ao longo de sua trajetória, a empresa já atendeu aproximadamente 6.000 clientes e possui um banco de dados com mais de 13.000 clientes cadastrados em seu sistema Easy ERP.
Desafio
Ao longo de sua história, a empresa acumulou um valioso patrimônio de informações sobre seus clientes no banco de dados do sistema Easy ERP. No entanto, a maioria dessas informações estava desatualizada, com muitos CNPJs possivelmente inativos ou suspensos. A empresa também carecia de padronização na classificação dos ramos de atividades dos clientes, sendo esse cadastro feito empiricamente pelo responsável. Além disso, informações cruciais para segmentação dos clientes, como classificação de potencial, comportamento de compras e geolocalização, não estavam disponíveis. A imprecisão ou carência dessas informações dificultava a otimização dos canais de atendimento, a definição de carteiras de clientes dos consultores de vendas e o direcionamento das campanhas promocionais.
Solução
Para resolver esses desafios, desenvolvemos um sistema em Python com as seguintes características:
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Interface web para consulta online de CNPJs de clientes.
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Processamento em lote de CNPJs para grandes volumes de clientes.
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Acesso direto ao banco de dados do sistema Easy ERP para extração de informações utilizando scripts SQL.
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Uso de APIs para acesso a dados cadastrais públicos de CNPJs junto à Receita Federal do Brasil.
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Utilização de APIs de geoposicionamento para obter coordenadas dos clientes a partir de seus endereços.
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Definição do consultor de vendas externo mais próximo com base nos dados de geoposicionamento.
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Padronização e agrupamento dos ramos de atividades em dez classificações, usando os CNAEs dos clientes obtidos junto à Receita Federal.
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Adoção da metodologia RFM (Recency, Frequency, Monetary) para classificação do comportamento de compra dos clientes.
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Classificação do potencial dos clientes com base em dados históricos de compras e informações da Receita Federal, como porte, atividade, idade, capital social e nacionalidade.
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Classificação dos clientes conforme o tipo de uso dos produtos adquiridos (uso próprio, componentes de outras máquinas ou revenda), utilizando os CNAEs.
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Determinação do canal de atendimento apropriado para o cliente com base nas classificações de potencial e comportamento de compras, juntamente com sua localização.
Cliente
Resultados
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Atualização e Precisão dos Dados: A base de dados de clientes foi atualizada, reduzindo significativamente o número de CNPJs inativos ou suspensos.
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Melhoria na Segmentação de Clientes: A segmentação de clientes foi aprimorada, permitindo campanhas promocionais mais direcionadas e eficazes.
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Otimização dos Canais de Atendimento: Os canais de atendimento foram otimizados, com uma definição mais precisa das carteiras de clientes dos consultores de vendas.
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Eficiência Operacional: A padronização e automação dos processos reduziram o tempo e os erros no cadastramento e manutenção dos dados de clientes.
Esses resultados destacam melhorias significativas na gestão de informações e no desempenho operacional da empresa.