Dos dados ao Conhecimento: O Papel da Estatística no Marketing de Resultados UFRJ - 31/03/2005.
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Dos dados ao Conhecimento:O Papel da Estatística no Marketing de
Resultados
UFRJ - 31/03/2005
Gestão do Conhecimento
• Gestão do Conhecimento é um conjunto de procedimentos, infra-estrutura tecnológica, práticas e ferramentas para possibilitar a efetiva aquisição, organização e distribuição de informações relevantes, para as pessoas certas no tempo certo, de modo a capacitá-las a contribuir na realização dos objetivos do negócio através de ações eficazes. (Ernst & Young)
• A descoberta de conhecimentos nas bases de dados (KDD - Knowledge Discovery in Database) engloba todo o processo de extração de conhecimentos a partir de dados.
DADOS INFORMAÇAO CONHECIMENTO
DBM + ANÁLISES ESTATÍSTICAS/MINING
Database Marketing - Definições
• Uma forma de estruturar e utilizar as informações internas e externas para refinar seu mercado alvo, desenvolver planos de vendas inteligentes e criar mensagens de vendas e de marketing que sejam relevantes.
• Conjunto de dados estruturados consolidando informações provinientes de diferentes sistemas transacionais.
Database Marketing - Por que?
• Um pequeno negócio constrói relacionamentos com os seus clientes ao notar as suas necessidades, lembrar suas preferências e aprender, por intermédio de interações passadas, como servi-los melhor no futuro.
• O que pode substituir a intuição criativa do proprietário único que reconhece clientes por seu nome aparência e voz e lembra seus hábitos e preferencias?
• Com uma aplicação inteligente de tecnologia da informação, mesmo a maior das empresas pode chegar perto disso.
• O DBM dota a empresa de uma memória. Mas a memória tem pouca utilidade sem inteligência. Dados tem que ser analisados, compreendidos e transformados em informações aplicáveis (“acionáveis”). É aí que entra em cena o Data Mining.
• O Data Mining dota a empresa de inteligência.
Data Mining
• Exploração e análises, de forma automática ou semi-automática, de uma grande quantidade de dados objetivando a descoberta de regras ou padrões.
• Permite que uma empresa melhore o entendimento de seus clientes
Database Marketing - Como
Pontos de Contato CRM - Operacional CRM - Analítico
DBM:AnálisesSegmentaçãoConhecimento
• Projeto Shoptime
Sistemas Transacionais
Carga emD+1
Datamart deMarketing
Etapa deIdentificação
Inteligência de Marketing
Classificação de Clientes - Score
Etapa de Diferenciação
Plano de Comunicação Dirigida
Etapa de Interação
Etapa de Personalização
Email MarketingCatálogo
www.shoptime.comCallCenter
Geração de Listas
Gerenciador de Campanhas
MercadoBase de Clientes
Mining/SPSS
CRM DB2 ERP
Database Marketing - Como
Ciclo do Conhecimento
Planos
Ações
Medidas
Informação
Análise
Inteligência
Aprendizado
Insights
Decisões
Estratégias
DBM
Processo
• Toda a análise é precedida de:
– Limpeza e pré-processamento (representa aproximadamente 60% do esforço)
– Seleção e transformação dos dados
O Que o Mining pode responder?
• Que clientes são mais lucrativos?• Que campanhas são mais eficientes?• Qual o perfil dos clientes que estão interessados no meu
produto?• Quais os clientes que estão deixando de comprar
comigo?
Principais Atividades do Mining
• Classificação• Previsão• Análise Exploratória• Otimização
Aplicações
• Classificação dos clientes Shoptime em função de um conjunto de variáveis: tempo de relacionamento, data da última compra, quantidade de pedidos, valor da compra, linha de produto comprada etc…– Classes pré-definidas: Diamante, Ouro, Prata e
Bronze• Hábitos & Consumos do Telespectador Shoptime• Intenção de Compra - “Next Best Product”
Aplicações
• Cross Selling
Aplicações
• Personalização
Aplicações
• Previsão de Vendas - Séries Temporais• Análise do Tempo de Vida do Cliente - Análise de
Sobrevivência• Aumento do retorno do catálogo - postando para
clientes com maior propensão a compra Segmentação baseada no novo modelo de Score.
• Catálogos Masters- enviados para os clientes diamante, Ouro e prata. Mini catálogo - parte dos clientes bronze Repique - clientes diamante e ouro
Objetivo: Ciclo de Vida do Relacionamento
• Baseado no valor do cliente e nas necessidades de cada segmento, desenvolver estágios de vida específicos para gerenciar o relacionamento com o cliente
CONSCIÊNCIA EXPERIMENTAÇÃO COMPRA REPETIÇÃO DE COMPRA
FIDELIDADE
MARKET SHARE RECEITA LUCRO
Resultados
Atrair X Atrair os clientes certos
Manter Clientes X Manter os clientes rentáveis por mais tempo
Cross sell X Cross sell eficiente
Minimizar riscos X Minimizar riscos e fraudes
Bibliografia Recomendada
• Database Marketing Estratégico, Arthur M. Hughes, Makron Books
• The New Direct Marketing, David Shepard• Data Mining Techniques for Marketing, Sales and
Customer Support, Michael J.A. Berry, Gordon Linoff
Obrigada !Eleusina Carvalho
Email: [email protected]