O documento discute técnicas de mineração de dados, inteligência competitiva e suas aplicações, incluindo marketing digital. Aborda os processos de trabalho na inteligência competitiva e características de bancos de dados on-line.
1. 1.0 Mineração de
Dados
8.0 Análise de 2.0 Prospecção
Resultados do Conhecimento
7.0 Inteligência 3.0 Técnicas de
Competitiva Data Mining
6.0 Aplicações de
4.0 Data Mining
Data Mining
5.0 SGBD e Data
Mining
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2. Aplicações de Data Mining
Com o auxílio de um Data
Mining, podemos
desenvolver aplicações que
venham a extrair,
dos bancos de dados,
muitas informações , com o
objetivo de estreitar ainda
mais o
relacionamento da empresa
com os consumidores finais.
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3. E-business
O conceito de e-
business surge da
tecnologia de comércio
eletrônico gerando uma
nova forma de fazer
negócios.
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4. E-business
Pode ser estruturado em cinco níveis:
Marketing Digital;
Vendas, ou seja, geração de pedidos de
compra;
Pagamentos, transferência de fundos através
da web;
Atendimento, entrega de produtos e Suporte,
Serviços pós-venda.
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5. Data Mining e Marketing Digital
O objetivo do Marketing na Internet
é atingir o consumidor de forma
especial, definir os clientes atuais,
potenciais e outros públicos de
interesse.
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6. Data Mining e Marketing Digital
Com a utilização de
técnicas de Data Mining
pode-se gerar um
Marketing Eletrônico
Personalizado, gerando
e-mails customizados e
sites específicos para
determinado grupo de
usuários.
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7. Aplicação de Data Mining
Identificação dos objetivos;
Preparação dos dados;
Data Mining;
Avaliação e aplicação dos
resultados.
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8. Aplicação de Data Mining
A identificação dos
objetivos deve levar em
conta a aplicação do
conhecimento
descoberto. São
identificadas as
informações que
seriam estrategicamente
interessantes de se obter.
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9. Aplicação de Data Mining
Na etapa de preparação dos dados,
inclui-se a identificação das informações
relevantes para o aprendizado, o cuidado
com a qualidade dos dados, integração e
representação em formato conveniente
para as ferramentas empregadas.
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10. Aplicação de Data Mining
Na etapa em que se implanta o Data
Mining pode se valer de diversas técnicas,
cada uma com características e
aplicações próprias. A escolha da técnica
mais adequada depende dos objetivos, do
tipo
de saída mais conveniente para o usuário e
das características dos dados.
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11. Aplicação de Data Mining
Na etapa de avaliação dos resultados é
essencial suportar uma boa interação com o
usuário. Ele precisa compreender facilmente o
que a ferramenta demonstra. Na
prática isso se traduz no mapeamento dos
dados em diversos tipos de gráficos, imagens e
regras estabelecidas.
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12. Inteligência Competitiva através
do Data Mining
Descoberta ou predição das
decisões estratégicas dos
concorrentes. Utilizando técnicas de
análise aplicadas e base de dados
abertas.
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13. Inteligência Competitiva
Analisar e estudar a concorrência;
Conhecer todos os atores num ramo
industrial;
Descobrir os pontos fortes e fracos dos
concorrentes.
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14. Benchmarking
Processo contínuo
de busca por novos
métodos, práticas e
processos.
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15. Scouting
Processo de busca por tecnologias
alternativas fora dos laboratórios de
pesquisa. Tem objetivo de intensificar as
metas de marketing e negócios.
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16. Bibliometria
Objetiva medir os resultados de um
sistema de pesquisa.
Resultou da necessidade dos gestores de
pesquisa de contar com uma técnica que
permitisse avaliar a efetividade de seus
esforços.
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17. Fundamentos da Inteligência
Competitiva
Quais as tendências de mercado?
Em que setor os concorrentes estão desenvolvendo
novos produtos a ser lançados no mercado?
Quando, aproximadamente, eles vão fazer isso?
Qual o setor que será abandonado por eles, nos
próximos anos?
Onde procurar as respostas?
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18. Fundamentos da Inteligência
Competitiva
Através da inteligência competitiva, podemos
afirmar que, se algo já foi escrito, está
formatado eletronicamente em algum banco de
dados .
Uma desvantagem desses bancos de dados é
o fato de ser muito grandes e da informação
neles armazenada ser muito complexa.
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19. Usuário Finais
Companhias de produção, para conhecimento do
mercado e da concorrência;
Bancos Comerciais, para elaboração de relatórios,
para avaliação de determinado cliente;
Bancos de Investimento, para avaliação das
empresas inovativas e da dinâmica dessas industrias a
fim de investimento, ou fusões e aquisições;
Companhias de Seguros, para avaliação de possíveis
riscos especialmente, entre as companhias técnicas.
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20. O Processo De Trabalho
Entendimento do problema;
Definição das fontes de dados;
Estratégia de pesquisa;
Análise automatizada;
Análise e interpretação dos resultados;
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21. Bancos de Dados on-line
Documentação bem organizada,
tratando, normalmente de tópicos
específicos e bem definidos.
Palavras-chaves, códigos, e
classificações.
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22. Técnicas Estatísticas
Análise de Frequência: contando o número de
referências sobre a informação procurada – os
tópicos que estão sendo trabalhados (muito
frequente); - novas metodologias (bastante
frequente); - ruídos (muito raramente).
Técnica de formação de pares: Realçam as conexões
entre documentos. Elas ainda mostram algumas
desvantagens ou inconvenientes.
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23. Perguntas e Respostas
1- Quais as vantagens do comércio eletrônico?
Pequenas e grandes empresas podem competir de
igual para igual, empresas estão utilizando seus
sites para comércio eletrônico pois é uma loja que
está disponível 24h por dia, 7 dias por semana e 365
dias por ano para vender, é um dos motivos que
mais agrada investidores e gerentes de empresas, e
é o mercado que cresce mais rápido para obter
clientes.
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24. 2- Como posso utilizar o data mining no marketing
digital?
Pode-se gerar um Marketing Eletrônico Personalizado,
gerando e-mails customizados e sites específicos para
determinado grupo de usuários. Existem lojas que usam
um software que inclui dados fornecidos pelos
visitantes, como idade, sexo dos filhos, e uma análise do
histórico de compra e permite que a rede de lojas
apresente uma página na web customizada para o perfil
daquele visitante. A tecnologia de Data Mining faz uso
de algoritmos matemáticos e estatísticos para pesquisar
padrões em grandes volumes de dados que se
relacionem a questões comerciais.
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25. 3- O que é inteligência competitiva?
São dados oportunos e concretos a partir dos
quais a alta administração pode confiar para
tomada de decisão e desenvolvimento
estratégico. Os dados são obtidos através de
análise industrial, o que significa conhecer
todos os atores num ramo industrial; análise da
concorrência, o que significa conhecer os
pontos fortes e fracos dos concorrentes. É
também, a informação que
mostra o grau de competitividade da empresa.
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26. 4- Quais os processos de trabalho na inteligência
competitiva?
Definição das fontes de dados: Há que se definir quais
as fontes estratégicas nas quais está a informação.
Estratégia de pesquisa: Define-se a estratégia de
pesquisa para identificar melhor os mais importantes
conjuntos de dados.
Análise automatizada: Há que se escolher a melhor
ferramenta para uma análise automatizada dos
conjuntos de dados para chegar ao conhecimento
‘escondido’.
Analise e interpretação dos resultados: Há que se
conseguir uma maneira simples e preferencialmente
automatizada de interpretação dos resultados.
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27. 5- Como é um banco de dados on-line?
Trazem documentação bem organizada,
tratando, normalmente de tópicos específicos e
bem definidos. Os bancos de dados tratam de
resenhas de imprensa, patentes ou artigos
científicos (química, física ou matemática).
Outra importante característica dos bancos de
dados são as palavras-chaves, códigos, e
classificações que permitem uma melhor
organização dos documentos nos bancos de
dados com vistas à sua recuperação.
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