Inteligência artificial nas vendas B2B: personalização e automação para uma abordagem estratégica e eficiente
dc.contributor.advisor | Silva Filho, Alexandre Magno da | |
dc.contributor.advisorID | 0000-0003-1302-4469 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/1319524321665639 | pt_BR |
dc.contributor.author | Cruz, Rafael Lucas Dantas | |
dc.contributor.referees1 | Alves, Rebeka Coelho de Almeida | |
dc.contributor.referees1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4216550648465183 | pt_BR |
dc.contributor.referees2 | Nova, Alexandre Conte da | |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4281855758384107 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-03-21T18:43:35Z | |
dc.date.available | 2025-03-21T18:43:35Z | |
dc.date.issued | 2025-01-13 | |
dc.description.abstract | The research explores the application of Artificial Intelligence (AI) in B2B sales, highlighting how this technology transforms business practices by integrating personalization, automation, and predictive analysis. Using a qualitative methodology based on bibliometric review, which used renowned databases such as Scopus, Web of Science, and Google Scholar, 19 references were analyzed, including articles, dissertations, and books published between 1999 and 2024. The results highlight the relevance of AI in customer segmentation, sales forecasting, and integration into customer relationship management (CRM) systems, demonstrating how these tools increase efficiency and assertiveness in business strategies. Classic works, such as those by Nilsson (1999), support the ability of AI to perform tasks that require human intelligence, while contemporary authors, such as Falardo (2022) and Venkataramanan et al. (2024), address the ethical and operational challenges of technological adoption. Furthermore, the use of AI in e-commerce and the automation of repetitive processes are highlighted as advances that enhance customer retention and organizational competitiveness. However, the research also highlights barriers such as cultural resistance and the need for technical training, highlighting the importance of integrated strategies that combine innovation and ethics. It is concluded that AI not only redefines the dynamics of B2B sales, but also consolidates itself as an indispensable strategic element for companies seeking leadership in a competitive and digitalized environment. | pt_BR |
dc.description.resumo | A pesquisa explora a aplicação da Inteligência Artificial (IA) nas vendas B2B, destacando como essa tecnologia transforma práticas comerciais ao integrar personalização, automação e análise preditiva. A partir de uma metodologia qualitativa baseada em revisão bibliométrica, que utilizou bases renomadas como Scopus, Web of Science e Google Scholar, foram analisadas 19 referências, incluindo artigos, dissertações e livros publicados entre 1999 e 2024. Os resultados evidenciam a relevância da IA na segmentação de clientes, previsão de vendas e integração em sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM), demonstrando como essas ferramentas aumentam a eficiência e assertividade nas estratégias comerciais. Trabalhos clássicos, como os de Nilsson (1999), fundamentam a capacidade da IA em realizar tarefas que requerem inteligência humana, enquanto autores contemporâneos, como Falardo (2022) e Venkataramanan et al. (2024), abordam os desafios éticos e operacionais da adoção tecnológica. Além disso, o uso de IA em e-commerce e a automação de processos repetitivos são destacados como avanços que potencializam a retenção de clientes e a competitividade organizacional. Contudo, a pesquisa também ressalta barreiras como resistência cultural e a necessidade de capacitação técnica, apontando para a importância de estratégias integradas que aliem inovação e ética. Conclui-se que a IA não apenas redefine a dinâmica das vendas B2B, mas também se consolida como um elemento estratégico indispensável para empresas que buscam liderança em um ambiente competitivo e digitalizado. | pt_BR |
dc.identifier.citation | CRUZ, Rafael Lucas Dantas. Inteligência artificial nas vendas B2B: personalização e automação para uma abordagem estratégica e eficiente. Orientador: Alexandre Magno da Silva Filho. 2025. 36f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Administração, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/63147 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento de Ciências Administrativas | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Administração | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Administração de vendas | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Vendas B2B | pt_BR |
dc.subject | Automação | pt_BR |
dc.subject | Personalização | pt_BR |
dc.subject | Sales administration | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject | B2B Sales | pt_BR |
dc.subject | Automation | pt_BR |
dc.subject | Personalization | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | pt_BR |
dc.title | Inteligência artificial nas vendas B2B: personalização e automação para uma abordagem estratégica e eficiente | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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