Este documento descreve a estrutura conceitual e operacional de um modelo de pontuação de intenção do comprador orientado por IA, projetado para quantificar a probabilidade de um comprador B2B progredir em direção a uma decisão de compra.
A estrutura integra sinais comportamentais, interpretação semântica, correspondência de padrões históricos e ponderação probabilística para gerar uma pontuação de intenção dinâmica.

O modelo abaixo descreve a arquitetura do modelo em um formato semelhante às especificações técnicas internas.

Objetivo do modelo

Para calcular uma pontuação de probabilidade contínua (0–100) que representa a probabilidade de um comprador passar do estágio de engajamento atual para uma compra real.

A pontuação deve:

• adaptar-se a novos sinais em tempo real

• refletem os princípios da economia comportamental

• lidar com incertezas e informações incompletas

• ajuste com base nos arquétipos do comprador

• generalizar entre setores

Visão geral da arquitetura de sinal

A intenção do comprador não deriva de um único evento: ela é reconstruída a partir de sinais multiclasse:

Classe de sinal A: sinais de frequência comportamental

Meça a densidade e a consistência das ações.

• intervalos de revisão

• padrões de duração da sessão

• consultas repetidas

• interesse sustentado na mesma especificação

Classe de sinal B: sinais de conteúdo semântico

Extraia significado dos padrões de comunicação e investigação.

• especificidade das perguntas

• referência a restrições

• frases orientadas para decisões

• sentimento que indica certeza ou hesitação

Sinal Classe C: Sinais de avaliação comparativa

Reflete o comportamento da análise competitiva.

• comparações entre fornecedores

• verificações de faixa de tolerância

• comparativos comparativos de preços/prazo de entrega

Sinal Classe D: Sinais de avaliação de risco

Indica a incerteza percebida.

• solicitações de certificações

• perguntas relacionadas a riscos

• questões de viabilidade logística

Classe de sinal E: sinais temporais

Capture padrões de tempo.

• aceleração de mensagens

• intervalos de atraso

• mudanças na capacidade de resposta

Cada turma contribui de forma diferente com base na calibração do peso.

Estrutura de ponderação de recursos

O modelo atribui pesos usando uma abordagem híbrida:

Peso base (Wb)

Representa a influência global de cada classe de sinal nos setores.

Peso Contextual (Wc)

Ajusta com base no tipo de produto, segmento de comprador e normas de comportamento do setor.

Peso Comportamental (Wbvr)

Derivado de padrões econômicos comportamentais, como aversão à perda ou inércia de decisão.

Peso histórico (Wh)

Calculado a partir de jornadas de compra anteriores agregadas.

Peso personalizado (Wp)

Refinado à medida que o sistema observa as tendências individuais dos compradores.

A contribuição da pontuação final de um recurso é:

Pontuação do recurso = Wb + Wc + Wbvr + Wh + Wp

Curva de probabilidade de intenção

O sistema não trata a intenção como uma progressão linear.
Em vez disso, ele mapeia o comportamento do comprador para uma curva de probabilidade não linear que reflete a dinâmica de decisão do mundo real.

Três tipos de curva são usados:

1. Curva Acumulativa

A intenção aumenta constantemente à medida que os sinais se acumulam.

2. Curva Limite

A intenção permanece baixa até que os principais sinais apareçam e depois aumenta rapidamente.

3. Curva de Oscilação

A intenção flutua com base na alternância de clareza e incerteza.

Os compradores recebem automaticamente um tipo de curva com base no comportamento do sinal.

Mecanismos de calibração

A calibração garante que o modelo reflita o comportamento atual do mercado.

Calibração entre compradores

Alinha a pontuação com padrões de comportamento de compradores semelhantes.

Calibração temporal

Ajusta de acordo com sazonalidade, ciclos de projeto ou ritmos de aquisição.

Calibração da indústria

Normaliza diferenças de pontuação entre setores (por exemplo, eletrônicos x embalagens).

Calibração de redução de ruído

Suprime falsos positivos (por exemplo, visitas acidentais à página, consultas superficiais).

Integração da camada de confiança

O sistema inclui uma camada de confiança que quantifica a incerteza na pontuação.

A confiança é influenciada por:

• completude dos dados

• volatilidade do comportamento do comprador

• consistência do sinal

• presença ou ausência de indicadores-chave

Alta intenção + baixa confiança ≠ previsão confiável
Intenção moderada + alta confiança = previsão significativa

Isso evita a interpretação excessiva de dados incompletos.

Mecanismo de interpretação de comportamento

Além da pontuação numérica, o sistema gera resultados analíticos:

Projeção de palco

Estime a posição do comprador na jornada de decisão.

Índice de impulso

Uma medida de aceleração ou desaceleração na intenção.

Perfil de risco

Indica se a percepção de risco está aumentando ou diminuindo.

Orientação Comparativa

Mostra se o comprador está isolando um fornecedor ou ampliando o campo de pesquisa.

Essas camadas contextuais tornam a pontuação acionável.

SaleAI Implementação (não promocional)

SaleAI CRM e agentes de dados ingeridos:

• semântica da mensagem

• registros de navegação

• sinais de análise comparativa

• consultas relacionadas a riscos

• sequências comportamentais

Os agentes mapeiam isso em pontuações de intenção usando a estrutura acima.

Esta descrição reflete apenas os princípios de operação do sistema, e não declarações promocionais.

Casos de uso práticos

O modelo de pontuação de intenção suporta:

• qualificação de leads

• priorização automatizada de acompanhamento

• previsão

• segmentação de compradores

• avaliação de risco

• identificação dos limites de compra

Ele permite operações de vendas baseadas em dados sem depender de interpretações subjetivas.

Conclusão

A intenção do comprador é uma construção probabilística moldada pelo comportamento, contexto, avaliação de risco e consistência da decisão.
Um modelo de pontuação estruturado permite que a IA interprete esses fatores como um índice mensurável, oferecendo clareza em ambientes onde a observação humana é frequentemente ambígua.

Esse modelo fornece uma base para entender como a IA transforma a atividade fragmentada do comprador em uma probabilidade coerente de compra.