(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1
Workshop de Marketing –(Big) Data Analytics 2.0
Dan S. ReznikUpper West Soluções
Dez-2014
Big Data (Intro)
Visão geral Meus projetos Aspectos práticos
Data-Driven Marketing Visão geral Engajamento do cliente Visão “360º” do cliente O “tecnologista de marketing”
Guest Speakers Claudio Chalom / Canadá Intercâmbio Daniel Lessa / Gazeus Irit Epelbaum / Flert Sabrina Gallier / Nibo
Resumo & Conclusões
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 2
Plano
Plano Turma Barra
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 3
2a feira, BARRA 3a feira, BARRA 2a feira, BARRA08/dez/04 09/dez/14 15/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Sabrina / Nibo19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Gazeus / Daniel Lessa Flert / Irit20:30 as 20:45 break break break20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Canada Interc / Claudio Revisão e Conclusões
Plano turma Botafogo
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 4
5a feira, BOTAF 4a feira, BOTAF 5a feira, BOTAF11/dez/14 17/dez/14 18/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Canada Interc / Claudio19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Flert / Irit Sabrina / Nibo20:30 as 20:45 break break break20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Gazeus / Daniel Lessa Revisão e Conclusões
Oportunidade por Vertical
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 8
Big Data: valor em potencial
Faci
lidad
e de
cap
tura
de
dado
s
Como dados poderiam ser úteis no seu negócio
Aumento de receita Diminuição de custos Diminuição de riscos
Classificar os 4 V’s dos seus dados (baixo/medio/alto) Volume Velocidade Variedade Veracidade
Exercício I
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 16
Triagem de “Leads”
Pontos de Contato:Email, Online, Contatos, etc.
Pedidos de InformaçãoLeads
Conversões
Prontos p/Compra
Qualificados
VendaFechada
Não quero mais trabalho
Não quero que você tenha meus dados
Não quero que você veja os furos com meus dados
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 28
Integração: os 3 “nãos”
Descreva problemas de qualidade de coleta nos seus
dados e razões e soluções. Onde rapidez na produção de resultados poderia
ajudar na sua empresa? Onde integração de dados poderia produzir valor na
sua empresa?
Exercicio III
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 29
Cientista de Dados
• Gerente de Projetos• Estatístico• Especialista no Negócio• Arquiteto de Dados• Desenvolvedor de Software
Busca Semântica de Laudos
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 34
Motor de Recomendação
Detecção de Fraude
Integração de Dados do Cidadão
Otimização de Marketing Digital
MobileMobile
EmailMarketing
EmailMarketing
WebWeb
Peixe Urbano
Motor de Recomendação
Motor de Recomendação
Ofertas do Dia
Ofertas do Dia
DemografiaDemografia ComprasComprasClicksClicks
Exemplo de Recomendação
PorcãoSpa 12 sessõesBalanceamentoÁlbum de fotosSushiArvorismoBúziosEscova Marroquina
Reordenação
userID: 1234Compras: 10* Automotivo: 5* Estética: 3* Gastronomia: 2
BalanceamentoSpa 12 sessõesEscova MarroquinaPorcãoSushiÁlbum de fotosArvorismoBúzios
Mistura de Experts
Expert emdemografia
Expert empreferencias,
ratings, marcas, social networks
Expert emhistórico de
comprasΣΣ
w2
w1
w3
Ofertasdo dia
Ofertasdo dia
Ofertasordenadas
por relevância
Logs
Semi-Estruturado
Semi-Estruturado
EstruturadoEstruturado
BancoParalelo
DeteccaoAnomalias alarmes
ATM
ATM
ATM
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 45
Solução
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 47
Busca Semântica emLaudos de Radiologia
2,5 M de laudos de radiologia
Indexador GUIGUI
OntologiaOntologia
Pouca experiência / competitividade a partir de
dados Mal qualificadas em profissionais de dados Pulverização em Silos Qualidade de dados totalmente não gerenciada Dados reféns de TI – me tira daqui!
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 53
Despreparo nas Empresas
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 54
Pirâmide de Maslow
- Qualidade- Integração- Governança
• 360 Cust. View• Anti-Fraud• Anti Churn
ESTRATÉGIA, ROI+
Tipos de Software
• Analíticos/Atribuição• Percepção
• Automação de Marketing:• Processos
• Escuta de Mídias Sociais• Engajamento
• Experiência do cliente• Pontos-de contato
• CRM• Relacionamento
O que conta na tomada de decisão do cliente? A estratégia de marketing corresponde a expectativa
do cliente e/ou as metas do negócio? Dados do cliente estão potencializados em todos
departamentos do negócio? Quais clientes geram mais lucro? Vendas? Quais ações estimulam a compra? Quais mensagens ou promoções causam maior
resposta? Quais compras futuras posso estimular por cliente?
Algumas Perguntas
Porque? (atitude)-Opiniões-Preferências-Demandas e sonhos
Como? (interações)-Emails e chats-Notas do SAC-Clickstream (web)-Diálogos face-a-face
Quem? (descritivo)-Características-Relacionamentos-Infos auto-declaradas-Geo-demografia
O quê? (comportamento)-Pedidos-Transações-Histórico de Pagamentos-Histórico de Utilização
Top Related