Gestão comercial orientada por dados : framework de business intelligence para gestão comercial em empresas SAAS B2B
Resumo
Resumo: Empresas SaaS B2B enfrentam o desafio de gestão comercial fragmentada e manual, comprometendo eficiência operacional e qualidade das decisões estratégicas. Apesar da sofisticação tecnológica do produto oferecido, muitas organizações ainda operam através de processos descentralizados, resultando em desperdício de tempo em consolidação manual de dados e latência excessiva na identificação de eventos críticos. O presente trabalho teve como objetivo geral propor um ecossistema completo de Business Intelligence para automatização da coleta, tratamento e visualização de indicadores-chave da gestão comercial em empresas SaaS B2B. A pesquisa classifica-se como aplicada, qualitativa e exploratória, fundamentada em procedimentos de pesquisa bibliográfica e modelagem propositiva. O framework proposto estrutura-se em quatro fases: Mapeamento e Planejamento, Construção do Data Mart Integrado, Construção da Camada de Visualização e Gestão do Conhecimento. A solução integra quatro domínios de dados (CRM, VOIP, Recursos Humanos e Financeiro) através de arquitetura em três camadas (Bronze, Prata e Ouro), implementando mecanismos de governança de dados com validação humana no processo. O protótipo demonstrativo materializa-se em dezoito artefatos técnicos com scripts SQL executáveis, três dashboards para níveis operacional e tático, e análise de viabilidade econômica projetando retornos entre 155% e 558% em 12 meses. Os resultados evidenciam viabilidade técnica e econômica da transição para gestão orientada por dados em organizações SaaS B2B Abstract: SaaS B2B companies face the challenge of fragmented and manual commercial management, compromising operational efficiency and quality of strategic decisions. Despite the technological sophistication of the product offered, many organizations still operate through decentralized processes, resulting in time waste on manual data consolidation and excessive latency in identifying critical events. The present work had as its general objective to propose a complete Business Intelligence ecosystem for automation of extraction, transformation and visualization of key performance indicators for commercial management in SaaS B2B companies. The research is classified as applied research with qualitative approach and exploratory objectives, based on bibliographic research procedures and propositional modeling. The proposed framework is structured in four sequential phases: Mapping and Planning, Integrated Data Mart Construction, Visualization Layer Construction, and Knowledge Management. The solution integrates four data domains (CRM, VOIP, Human Resources and Finance) through a three-layer medallion architecture (Bronze, Silver and Gold), implementing data governance mechanisms with human validation in the process. The demonstrative prototype materializes in eighteen technical artifacts with executable SQL scripts, three dashboards for operational and tactical levels, and economic feasibility analysis projecting returns between 155% and 558% over 12 months. The results demonstrate technical and economic viability of transitioning to data-driven management in SaaS B2B organizations