Otimização do processo de prospecção de clientes por meio de abordagens automatizadas: integração do Power Automate, Python e business intelligence

Autores

  • Juliana Silva Bibiano Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.
  • Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.
  • Rodrigo Randow de Freitas Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.
  • Vicente Lorenzoni Montibeler Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.
  • Rodrigo Ribeiro de Oliveira Departamento de Mecânica - Instituto Federal de São Paulo Campus São Paulo

Palavras-chave:

prospecção de clientes, automação de processos, análise de dados, geração de leads, vendas B2B

Resumo

Este estudo analisa o redesenho do processo de prospecção de clientes da Suzano Papel e Celulose mediante a integração de automação de processos e análise de dados. Trata-se de um estudo de caso aplicado, descritivo e com intervenção no processo, conduzido entre abril e dezembro de 2024. As atividades comerciais foram mapeadas, o processo de prospecção foi priorizado com a Matriz de Esforço e Impacto e as ações foram planejadas com o 5W2H. A solução integrou a coleta automatizada de dados públicos do Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica, por meio do Power Automate, ao tratamento em lotes com Python, à conciliação com dados corporativos no Power Query e à visualização no Power BI. A avaliação comparou o esforço operacional antes e depois da implementação e descreveu um teste inicial com 40 potenciais clientes. O tempo mensal estimado para baixar e descompactar as bases diminuiu de até 40 para cerca de duas horas. A capacidade associada às buscas manuais foi estimada em aproximadamente 120 horas mensais. No teste comercial, cinco contatos responderam (12,5%) e um foi convertido (2,5%), com expectativa de compra recorrente de aproximadamente cinco toneladas mensais. Devido ao estudo de caso único e ao número reduzido de contatos, os resultados comerciais são indicativos. A contribuição científica consiste na especificação de uma arquitetura operacional replicável que articula priorização de processos, automação, engenharia de dados, integração de fontes e visualização para a prospecção B2B, com critérios explícitos de avaliação e limites de generalização.

Biografia do Autor

Juliana Silva Bibiano, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

Graduada em Engenharia Química

 

Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

Atualmente, sou Doutoranda em Energia pela Universidade Federal do Espírito Santo campus São Mateus, ES, com pesquisa voltada para co-pirólise catalítica. Graduada em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES.Pós-Graduada em Direito Público com Ênfase em Gestão Pública com capacitação para Magistério Superior pela Faculdade Damásio na Unidade de Colatina-ES.Mestra em Energia pela Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES.Pós-Graduada em Geração e Uso de Energia pela Faculdade Educamais. Destaque em produções textuais e atividades de pesquisa sobre Identificação e Caracterização de Potencialidade Social Econômica e Ambiental; Método de tomada de decisão com multicritérios - AHP; Atividade Pesqueira; e Eficiência Energética.

Rodrigo Randow de Freitas, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

Professor Adjunto do curso de Engenharia de Produção em regime de dedicação exclusiva da Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES (2015). Doutor pelo programa de Pós-Graduação em Aquacultura pela Fundação Universidade Federal de Rio Grande (FURG) em 2011; Mestrado em Aquacultura pela Universidade Federal de Santa Catarina (2006); Especialização em Educação e Gestão Ambiental (Faculdade Saberes - 2003); e Graduação em Administração de Empresas: ênfase em análise de sistemas (Faculdade de Ciências Humanas de Vitória - 2001). Experiência na área de Gestão Ambiental e Gerenciamento Costeiro, Gestão de processos e produtos, análise de cadeias produtivas e Planejamento Estratégico. Bolsista de Produtividade Capixaba - EDITAL FAPES 06/2022 - BPC EDITAL FAPES N 06/2021.

Vicente Lorenzoni Montibeler, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

Graduado em Engenharia de Produção

Rodrigo Ribeiro de Oliveira, Departamento de Mecânica - Instituto Federal de São Paulo Campus São Paulo

Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP), com pós-doutorados pela Universidade de São Paulo (USP) e pela Universidade Metodista de São Paulo (UMESP). É Professor Titular do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), onde atua no ensino, pesquisa, extensão e gestão acadêmica, atualmente como Coordenador do curso de Engenharia de Produção do Campus São Paulo. Desenvolve pesquisas aplicadas nas áreas de gestão da qualidade, serviços, logística, operações, mobilidade urbana e sistemas metroviários, articuladas à formação profissional e tecnológica. Possui experiência em orientação de iniciação científica e trabalhos de conclusão de curso, projetos financiados pelo IFSP e pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), incluindo Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE), e cooperação internacional com instituições de Portugal e Argentina. 

Referências

Guenzi, P., & Habel, J. (2020). Mastering the digital transformation of sales. California Management Review, 62(4), 57–85. https://doi.org/10.1177/0008125620931857

Hallikainen, H., Savimäki, E., & Laukkanen, T. (2020). Fostering B2B sales with customer big data analytics. Industrial Marketing Management, 86, 90–98. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.12.005

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (s.d.). Classificação Nacional de Atividades Econômicas: Classe 4930-2 — Transporte rodoviário de carga. Comissão Nacional de Classificação. Recuperado em 21 de setembro de 2026, de https://concla.ibge.gov.br/busca-online-cnae.html?classe=49302&tipo=cnae&view=classe

Paschen, J., Wilson, M., & Ferreira, J. J. (2020). Collaborative intelligence: How human and artificial intelligence create value along the B2B sales funnel. Business Horizons, 63(3), 403–414. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2020.01.003

Portny, S. E. (2014). Project management for dummies (4th ed.). Wiley.

Receita Federal do Brasil. (s.d.). Dados abertos do CNPJ. Recuperado em 21 de setembro de 2026, de https://dadosabertos.rfb.gov.br/CNPJ/

Rodríguez, R., Svensson, G., & Mehl, E. J. (2020). Digitalization process of complex B2B sales processes—Enablers and obstacles. Technology in Society, 62, 101324. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101324

Syam, N., & Sharma, A. (2018). Waiting for a sales renaissance in the fourth industrial revolution: Machine learning and artificial intelligence in sales research and practice. Industrial Marketing Management, 69, 135–146. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2017.12.019

Terho, H., Mero, J., Siutla, L., & Jaakkola, E. (2022). Digital content marketing in business markets: Activities, consequences, and contingencies along the customer journey. Industrial Marketing Management, 105, 294–310. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.06.006

Thorleuchter, D., Van den Poel, D., & Prinzie, A. (2012). Analyzing existing customers’ websites to improve the customer acquisition process as well as the profitability prediction in B-to-B marketing. Expert Systems with Applications, 39(3), 2597–2605. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.115

van der Borgh, M., Xu, J., & Sikkenk, M. (2020). Identifying, analyzing, and finding solutions to the sales lead black hole: A design science approach. Industrial Marketing Management, 88, 136–151. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.05.008

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Publicado

23-09-2026

Como Citar

Silva Bibiano, J., Aparecida do Patrocinio Gomes, V., Randow de Freitas, R., Lorenzoni Montibeler, V., & Ribeiro de Oliveira, R. (2026). Otimização do processo de prospecção de clientes por meio de abordagens automatizadas: integração do Power Automate, Python e business intelligence. Revista Para Graduandos Instituto Federal De Educação, Ciência E Tecnologia De São Paulo - Campus São Paulo - REGRASP, 11(1), 342–354. Recuperado de https://regrasp.spo.ifsp.edu.br/index.php/regrasp/article/view/1365

Edição

v. 11 n. 1 (2026): Fluxo Contínuo

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2026 Juliana Silva Bibiano, Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes, Rodrigo Randow de Freitas, Vicente Lorenzoni Montibeler, Rodrigo Ribeiro de Oliveira

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