Soluções Salesforce de acordo com o cenário de negócios
A HPI Pro mapeia o processo, os dados e os sistemas existentes, construindo um caminho de Salesforce, Agentforce e IA adaptado à situação, ao nível de maturidade e aos objetivos de negócio da organização.
Arquitetura de decisão de soluções
A decisão sobre uma solução não começa com uma lista de produtos, mas com a pergunta de onde a organização está hoje, quais dados já existem e o que precisa mudar no processo.
Arquitetura de decisão de soluções
Situação da organização
Onde o trabalho realmente começa
Camada de decisão arquitetural
O que é decidido antes do desenvolvimento
Caminho da solução
O que é realmente executado
Quatro pontos de partida
Soluções por departamento
Cada departamento tem seu problema típico, as informações que precisa para trabalhar e um processo de ponta a ponta. Os exemplos abaixo são gerais e não representam um cliente específico.
O problema típico: Os leads vêm de múltiplas fontes e não são gerenciados com o mesmo padrão, e o pipeline reflete critérios pessoais em vez de uma etapa mensurável.
Uma organização que unifica três fontes de leads em um único processo de qualificação; apenas um exemplo ilustrativo geral.
O problema típico: As solicitações chegam por vários canais, não há uma visão única do cliente, e não se distingue entre urgência técnica e urgência de negócios.
Um contact center que separa consultas de conhecimento das de falhas para reduzir as filas; apenas um exemplo ilustrativo geral.
O problema típico: Os processos de aprovação e execução são realizados por e-mails e arquivos, sem acompanhamento de exceções ou dados reais de carga.
Um processo de aprovação de pedidos que obtém um status unificado entre vendas e operações; apenas um exemplo ilustrativo geral.
O problema típico: Cada departamento apresenta números diferentes para a mesma pergunta, e a discussão gira em torno da origem dos dados em vez da decisão.
Uma diretoria que adota uma única definição de pipeline em todas as unidades; apenas um exemplo ilustrativo geral.
O problema típico: Várias iniciativas avançam em paralelo sem uma arquitetura compartilhada, e cada uma gera novas dívidas técnicas.
Uma organização que consolida suas iniciativas de CRM sob um único arcabouço de governança; apenas um exemplo ilustrativo geral.
O problema típico: As integrações foram construídas de forma ad hoc ao longo dos anos, e ninguém mais consegue explicar a direção do fluxo ou o gerenciamento de falhas.
Uma equipe de TI que substitui três interfaces ponto a ponto por um único contrato de interface; apenas um exemplo ilustrativo geral.
Soluções por problema
A matriz traduz uma dor de negócio conhecida na decisão que deve ser tomada previamente, e só então na capacidade do sistema que a implementa.
| Problema de negócio | Decisão a ser tomada | Capacidade que a implementa |
|---|---|---|
| Informações dispersas entre sistemas | Definir uma fonte da verdade para cada entidade antes de conectar sistemas | Modelo de dados, integrações, governança de dados |
| Leads que se perdem | Definir propriedade e tempo de resposta em cada etapa de captação de leads | Gerenciamento de leads, roteamento, alertas |
| Trabalho manual e duplicado | Identificar se a duplicação vem do processo e não do sistema | Automação, aprovações, sincronização bidirecional |
| Falta de visibilidade para a diretoria | Concordar com uma única definição de medição para cada KPI | Dashboards, qualidade de dados, ciclo de relatórios |
| Um sistema que não é adotado | Verificar se o problema é de usabilidade, processo ou confiança nos dados | Simplificação de UX, treinamento por função, métricas de adoção |
| Integrações pouco confiáveis | Escolher o padrão de integração de acordo com a tolerância a falhas, não a conveniência | Orientado por eventos, retentativas, monitoramento, reconciliação |
| Um projeto que saiu do plano | Parar, diagnosticar e repriorizar antes de continuar desenvolvendo | Diagnóstico, backlog validado, roteiro de recuperação |
| IA sem base de dados sólida | Preparar dados, permissões e ações antes de ativar um agente | Preparação dos dados, grounding, supervisão e auditoria |
Informações dispersas entre sistemas
Leads que se perdem
Trabalho manual e duplicado
Falta de visibilidade para a diretoria
Um sistema que não é adotado
Integrações pouco confiáveis
Um projeto que saiu do plano
IA sem base de dados sólida
Estrutura de decisão
Qual é o processo de negócio que precisa ser alterado?
Sem um processo definido, qualquer escolha de produto é uma suposição cara.
Quem usa o sistema e quem toma decisões com ele?
Um usuário diário e um responsável por decisões precisam de informações completamente distintas.
Qual é a fonte da verdade para cada dado?
Um campo sem fonte da verdade se tornará uma discussão permanente entre departamentos.
Que valor queremos medir após a implementação?
Uma métrica definida antecipadamente é a melhor proteção contra o aumento do escopo.
A IA dentro da solução
Um agente de IA opera sobre os mesmos dados, permissões e ações que o resto do sistema. Se os campos não são confiáveis, se não existe um Knowledge mantido, e se não está definido o que o agente pode fazer, o resultado serão respostas que soam bem, mas não podem ser verificadas.
Por isso, a decisão sobre a IA vem depois de definir quatro coisas: quais dados o agente pode ver, quais ações ele pode realizar, quando ele transfere para uma pessoa, e como a qualidade das respostas é controlada ao longo do tempo.
Em muitos casos, um Flow ou uma automação padrão alcança o mesmo resultado de negócio com menor risco e menor custo de manutenção. É uma conclusão legítima do processo de avaliação, não um fracasso.
Aprofundar
Perguntas frequentes
Próximo passo
Uma conversa focada para entender a necessidade, o estado do seu sistema e seus objetivos de negócio.
