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Dos dados ao Conhecimento: O Papel da Estatística no Marketing de Resultados

Dos dados ao Conhecimento: O Papel da Estatística no Marketing de Resultados. UFRJ - 31/03/2005. Gestão do Conhecimento.

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Dos dados ao Conhecimento: O Papel da Estatística no Marketing de Resultados

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  1. Dos dados ao Conhecimento:O Papel da Estatística no Marketing de Resultados UFRJ - 31/03/2005

  2. 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

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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

  6. Database Marketing - Como Pontos de Contato CRM - Operacional CRM - Analítico DBM: Análises Segmentação Conhecimento

  7. Database Marketing - Como Etapa de Diferenciação Inteligência de Marketing Classificação de Clientes - Score Mining/SPSS CRM DB2 ERP Etapa de Interação Sistemas Transacionais Datamart de Marketing Plano de Comunicação Dirigida Gerenciador de Campanhas Etapa de Identificação Carga em D+1 Geração de Listas Etapa de Personalização Mercado Base de Clientes Email Marketing Catálogo www.shoptime.com CallCenter • Projeto Shoptime

  8. Ciclo do Conhecimento Ações Planos Medidas Estratégias Informação DBM Decisões Análise Insights Inteligência Aprendizado

  9. Processo • Toda a análise é precedida de: • Limpeza e pré-processamento (representa aproximadamente 60% do esforço) • Seleção e transformação dos dados

  10. 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?

  11. Principais Atividades do Mining • Classificação • Previsão • Análise Exploratória • Otimização

  12. 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”

  13. Aplicações • Cross Selling

  14. Aplicações • Personalização

  15. 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

  16. Objetivo: Ciclo de Vida do Relacionamento CONSCIÊNCIA EXPERIMENTAÇÃO COMPRA REPETIÇÃO DE COMPRA FIDELIDADE • Baseado no valor do cliente e nas necessidades de cada segmento, desenvolver estágios de vida específicos para gerenciar o relacionamento com o cliente RECEITA LUCRO MARKET SHARE

  17. Resultados Atrair Atrair os clientes certos X Manter Clientes Manter os clientes rentáveis por mais tempo X Cross sell Cross sell eficiente X Minimizar riscos Minimizar riscos e fraudes X

  18. 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

  19. Obrigada !Eleusina Carvalho Email: ecarvalho@shoptime.com

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