Ciclo de Vida do usuário. Como tratar seus clientes digitais individualmente?
Workshop em Marketing Analytics 2.2 p/ o MBA Marketing FGV-RJ
1.
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1
Workshop de Marketing –
(Big) Data Analytics 2.0
Dan S. Reznik
Upper West Soluções
Dez-2014
2. 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
3.
Plano Turma Barra
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 3
2a feira, BARRA 3a feira, BARRA 2a feira, BARRA
08/dez/04 09/dez/14 15/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Sabrina / Nibo
19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Gazeus / Daniel Lessa Flert / Irit
20:30 as 20:45 break break break
20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Canada Interc / Claudio Revisão e Conclusões
4.
Plano turma Botafogo
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 4
5a feira, BOTAF 4a feira, BOTAF 5a feira, BOTAF
11/dez/14 17/dez/14 18/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Canada Interc / Claudio
19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Flert / Irit Sabrina / Nibo
20:30 as 20:45 break break break
20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Gazeus / Daniel Lessa Revisão e Conclusões
16. 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
23.
Triagem de “Leads”
Pontos de Contato:
Email, Online, Contatos, etc.
Pedidos de Informação
Leads
Conversões
Prontos p/
Compra
Qualificados
Venda
Fechada
28. 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”
29. 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
34. 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
36.
Exemplo de Recomendação
Porcão
Spa 12 sessões
Balanceamento
Álbum de fotos
Sushi
Arvorismo
Búzios
Escova Marroquina
Reordenação
userID: 1234
Compras: 10
* Automotivo: 5
* Estética: 3
* Gastronomia: 2
Balanceamento
Spa 12 sessões
Escova Marroquina
Porcão
Sushi
Álbum de fotos
Arvorismo
Búzios
37.
Mistura de Experts
Expert em
demografia
Expert em
preferencias,
ratings, marcas,
social networks
Expert em
histórico de
compras
ΣΣ
w2
w1
w3
Ofertas
do dia
Ofertas
do dia
Ofertas
ordenadas
por
relevância
53. 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
54.
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 54
Pirâmide de Maslow
- Qualidade
- Integração
- Governança
• 360 Cust. View
• Anti-Fraud
• Anti Churn
ESTRATÉGIA, ROI+
83. 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