Apresentação Artigo IC_Dez2016

Mestrado em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação

Artigo

Decisões de Marketing baseadas em Big Data

Mestranda: Clarelisy Batista Franco Fragoso Ramires

Professores:

Prof. Dr. Eduardo Moresi Prof. Dr. Cláudio Chauke

06/12/2016

AGENDA

§  Resumo

§  Introdução

§  Referencial Teórico

§  Discussão

§  Conclusão

§  Referência Bibliográfica

Decisões de Marketing baseadas em Big Data - Clarelisy Batista Franco Fragoso Ramires

RESUMO


-  Big Data está no centro da revolução da inteligência competitiva,

-  O valor está na habilidade para analisar,

-  O Big Data Analytics através das lentes do Marketing Mix e do modelo Smart Data,

-  Marketing com foco em inteligência, Big Data pode revolucionar os negócios,

-  As empresas podem implementar a análise de dados independente de seu

porte.

RESUMO


Palavras-chave: Inteligência de negócios, Inteligência de marketing, Suporte à decisão, Marketing mix, Análise de dados, Big Data.

As empresas precisam navegar neste oceano de dados de forma prática, que possibilite conhecer onde estão os consumidores, prever seu comportamento e obter resultados acima da média.(Jorge Serrano-Cobos, 2014)

“

”

INTRODUÇÃO


”

O Big Data atraiu interesse e criou expectativas de resultados e não foi diferente com o marketing.

O artigo apresenta: •  Definição de Big Data,

•  Características, possibilidades, fontes, análises e uso,

•  Reflexão sobre os desafios e riscos,

•  O ponto de vista da aplicação prática no marketing,

•  A ótica do conceito Smart Data versus Big Data

O diferencial está na habilidade para analisar, o

desafio é conseguir capturar, armazenar, analisar,

utilizar a favor da empresa, transformando

tudo isto em valor.

INTRODUÇÃO


”

O Big Data está mudando o

mundo, a forma de viver das

pessoas, consequentemente há

muitas dúvidas sobre o que e como

fazer com todo este volume de

dados crescente em variedade e

velocidade exponencial.

É necessário ter um propósito útil.

REFERENCIAL TEÓRICO


A análise de Big Data é o processo de examinar grandes conjuntos de dados contendo tipos de

dados diferentes para correlações desconhecidas, descobrir padrões ocultos, tendências de mercado,

preferências de clientes e outras informações de negócios.

É um processo analítico mais eficaz para

marketing, novas oportunidades de receita, melhor atendimento do cliente, maior eficiência operacional,

vantagens competitivas sobre as organizações concorrentes e outros benefícios empresariais.

A análise de dados permite que analistas,

pesquisadores e usuários de negócios tomem decisões melhores e mais rápidas usando dados

anteriormente inacessíveis ou inutilizáveis. (KRISHNAKUMAR, T. e KAVITHA, P., 2015).

DEFINIÇÃO DE BIG DATA


Referências das páginas web e documentos do Gartner, IDC, IBM e SAS,

Cinco dimensões para os dados Desafios para a gestão e análise

O CETICISMO SOBRE O TERMO BIG DATA


§  Andrew Brust (2012) reconheceu

que o termo “Big Data” não está

bem definido.

§  Sorofman (2013) considerou que Big

Data é uma forma de descrever a

ideia de dados processados ��em

grande escala.

§  Bernard Marr (2015) afirma não

gostar do termo Big Data porque é

muito simplista e confuso.

OS DESAFIOS NO PROCESSAMENTO


Há uma grande variedade de tecnologias, ferramentas e disciplinas científicas que tentam lidar com esta enorme quantidade de dados dispersos que estão à espera para serem explorados. Dentro desta gestão há vários problemas: como coletar os dados, de quais fontes, onde armazená-los, qual o custo, como encontrar a agulha no palheiro dentre tantas informações, se possível em tempo real, como analisar para gerar conhecimento prático e, finalmente, como representar e visualizar essa análise para ser compreensível por aqueles que têm de tomar decisões. (SERRANO-COBOS, J., 2014).

A INTELIGÊNCIA DE MARKETING


-  Enfatiza o marketing relacionado a aspectos da inteligência de negócios. Dados relevantes para o mercado são coletados e processados em insights de decisão (H. HEDIN, I. HIRVENSAL e M. VAARNAS, 2014).

-  Estuda o mercado para compreender o comportamento dos consumidores e melhorar o design do produto. Por exemplo, as empresas utilizam da satisfação para estudar as atitudes dos clientes.

-  Para profissionais e pesquisadores, a análise de Big Data envolve principalmente três tipos de desafios: armazenamento, gerenciamento e processamento (S. KAISLER et al., 2013).



Modelo de Marketing Mix 5P Perspectivas para desempenho de papéis críticos na inteligência de marketing

Estrutura de gerenciamento de Big Data proposto para inteligência de marketing dados criam desafios para a gestão e análise

A UTILIZAÇÃO DO BIG DATA


-  O Big Data está mudando a própria natureza dos negócios de toda natureza, indústrias, saúde, varejo, agricultura e muito além.

-  -  O número de dados e o que pode ser coletado significa que há

oportunidades crescentes para ajustar os procedimentos e operações até a última gota de eficiência.

-  O mundo dos negócios está muito mais inteligente em tudo e grandes empresas no mercado como Amazon, Google, Walmart,

Facebook, utilizam do Big Data efetivamente.

-  Exemplos que ilustram a utilização do Big Data:

O Walmart lida com mais de um milhão de transações de clientes a cada hora e as importa para bancos de dados. A empresa é capaz de combinar dados de várias fontes, incluindo compras passadas de clientes, dados de localização do celular,

controle interno, mídia social e informações de fontes externas, como o clima, para lançar promoções de vendas direcionadas.

Uma empresa líder em telecomunicações que usa Big Data Analytics para prever

a satisfação do cliente e o potencial churn. Com base em padrões de texto e análise de mídia social, a empresa foi capaz de classificar os clientes em

diferentes categorias. A análise mostrou que as pessoas em uma categoria específica de clientes eram mais propensos a cancelar o contrato.

O MODELO SMART DATA


Os líderes empresariais precisam entender que a falta de dados não é a

questão. Não importa se já tem acesso a quantidades enormes de informações, o Big Data pode revolucionar os negócios, mas somente se se concentrar no Smart Data, não Big Data. É preciso de uma estrutura que possa ajudar a lutar com o monstro do Big Data a fim de aproveitar e ganhar novas ideias que irão orientar o negócio para o futuro. O Smart Data é um modelo que fornecer uma estrutura prática para usar e tirar proveito do Big Data nas empresas.

(Bernard Marr, 2015)



Modelo Smart Data

Visão geral do sistema que permite criar um negócio Smart e aproveitar o poder do Big Data mesmo para empresas de pequeno porte ou com orçamento reduzido.

DISCUSSÃO


-  Tem que ser útil, termo limitado, é preciso explorar mais e documentar o uso,

-  Tornar a necessidade uma realidade, relacionar resultado esperado com realizado,

-  Os desafios incluem questões óbvias de escala, mas também a heterogeneidade, falta de estrutura, manipulação de erros,

privacidade, oportunidade, procedência e visualização, em todas as etapas do processo de análise, desde a coleta até a

interpretação dos resultados. -  Apoiar e incentivar a pesquisa para enfrentar desafios técnicos a

fim de alcançar os benefícios prometidos da Big Data, -  Investimento em inteligência de marketing assim como a

necessidade de profissionais capacitados.

CONCLUSÃO


-  O Big Data está no centro da revolução da inteligência.

-  A ideia principal por trás do termo Big Data é de que tudo que tem sido feito está deixando um rastro digital, que pode ser

usado e analisado para tonar os negócios mais inteligentes.

-  A força motriz neste mundo são o acesso a volumes de dados e a capacidade tecnológica cada vez maior para transformar esses

dados em insights.

-  Existe uma pequena dúvida no que se refere a transformação pelo Big Data, mas é fato que ele está mudando completamente

a maneira como vivemos.

-  O Big Data deve realmente significar “Smart Data”. Os dados inteligentes vieram para ficar.

-  A maioria dos líderes empresariais não tem ideia do que fazer

com isso.

-  O Big Data oferece uma oportunidade inigualável, mas porque podemos medir, monitorar e acessar tudo não significa que

devemos, é muito fácil ser enganado pela proliferação de tecnologias inteligentes e infinitas possibilidades. O perigo é que nos percamos em um mar de dados que não traz nenhum valor.

CONCLUSÃO


As empresas bem sucedidas sabem onde es tão seus clientes, talvez mais importante, o que estão fazendo e para onde estão indo. E las sabem o que es tá acontecendo enquanto está acontecendo e eles permitem que essa informação guie a estratégia e consequentemente a tomada de decisão

“

”

REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA


-  AGARWAL, S., SUREKA, A., GOYAL, V. Open source social media analytics for intelligence and security informatics applications. Lecture Notes in Computer Science (2015).

-  BEST, C. Challenges in open source intelligence. European Intelligence and Security Informatics Conference (2011).

-  FAN, S., LAU, R.Y.K. , ZHAO, J. L. Demystifying Big Data Analytics for Business Intelligence Through the Lens of Marketing Mix. Big Data Research (2015).

-  FLEISHER, C. S., Using open source data in developing competitive and marketing intelligence. European Journal of Marketing (2008).

-  HANSSENS, D.M., THORPE, D., FINKBEINER, C. Marketing when customer equity matters. Harvard Business Review (2008).

-  HOFACKER, C. F. , MALTHOUSE, E. C. , SULTAN, F. Big Data and consumer behavior: imminent opportunities. Journal of Consumer Marketing (2016).

-  HONG, S., SHIN, S., KIM, Y. M. , SeEON, C. N., UM, J.H., SONG, S.-K., Design of marketing scenario planning based on business big data analysis. Lecture Notes in Computer Science (2015).

-  KRIDEL, D., DOLK, D.b, CASTILHO, D. Adaptive modeling for real time analytics: The case of 'big data' in mobile advertising. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences (2015).

-  KRISHNAKUMAR, T., KAVITHA, P. Perspectives on big data analytics and techniques. International Journal of Pharmacy and Technology (2015).

-  MARR, B. Big Data, using smart big data analytics and metrics to make better decisions and improve performance. John Wiley & Sons Ltd, United Kingdom (2015).

-  POWER, D. J. Using Big Data for analytics and decision support. Journal of Decision Systems (2014).

-  SERRANO-COBOS, J. Big data and web analytics. Studying the currents and fishing in an ocean of data. Profesional de la Informacion (2014).

-  YOSHIDA, J., TSUJ, S. , TANAKA, T., New IT Solution Using Human-oriented Big Data Analytics, Hitachi Review (2014).

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Decisões de Marketing baseadas em Big Data

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