Workshop de Marketing (Big) Data Analytics 2.0. Dan S. Reznik Upper West Soluções Dez (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1
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- Thereza Tomé Viveiros
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1 Workshop de Marketing (Big) Data Analytics 2.0 Dan S. Reznik Upper West Soluções Dez-2014 (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1
2 Plano 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
3 Plano Turma Barra 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 (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 3
4 Plano turma Botafogo 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 (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 4
5 Big Data (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 5
6 (milhões de Tb)
7 Big Data: Projetos Ativos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 7
8 Facilidade de captura de dados Oportunidade por Vertical Big Data: valor em potencial (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 8
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10 Business Intelligence Dados Insights Ações (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 10
11 BI vs Big Data (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 11
12 Tendências Multi-structured (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 12
13 Múltiplas Fontes VALOR (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 13
14 Exemplo: visão 360
15 Retenção do Cliente
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
17 Retenção tem valor exponencial
18 Interação com o Cliente Coleta de dados Canais de comunicação
19 Problemas com BI
20 Informação Essencial p/ Data-Driven Marketing
21 Causas de Erros de Coleta
22 Data-Driven Marketing
23 Triagem de Leads Pontos de Contato: , Online, Contatos, etc. Pedidos de Informação Leads Conversões Prontos p/ Compra Qualificados Venda Fechada
24 Rapidez e Valor (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 24
25 Paralelismo e Custo
26 Silos de dados
27 Integração
28 Integração: os 3 nãos 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
29 Exercicio III 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? (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 29
30 Ciência de Dados (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 30
31 Cientista de Dados Gerente de Projetos Estatístico Especialista no Negócio Arquiteto de Dados Desenvolvedor de Software
32 Análise de Dados
33 Exemplos de Projetos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 33
34 Motor de Recomendação Detecção de Fraude Integração de Dados do Cidadão Busca Semântica de Laudos Otimização de Marketing Digital (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 34
35 Peixe Urbano Mobile Ofertas do Dia Motor de Recomendação Marketing Web Demografia Clicks Compras
36 Exemplo de Recomendação Porcão Spa 12 sessões Balanceamento Álbum de fotos Sushi Arvorismo Búzios Escova Marroquina Reordenação Balanceamento Spa 12 sessões Escova Marroquina Porcão Sushi Álbum de fotos Arvorismo Búzios userid: 1234 Compras: 10 * Automotivo: 5 * Estética: 3 * Gastronomia: 2
37 Mistura de Experts Expert em demografia w 1 Ofertas do dia Expert em histórico de compras w 2 S Ofertas ordenadas por relevância Expert em preferencias, ratings, marcas, social networks w 3
38 Subject personalizado Preview pane atraente Titulo personalizado Ofertas ordenadas por relevância
39 Gazeus Games: Otimização de Marketing (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 39
40 Base Integrada do Cidadão SEPLAG-MG (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 40
41 Vinculação de Registros (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 41
42 Arquitetura do Sistema (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 42
43 Assalto a Caixas Eletrônicos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 43
44 Localização dos Eventos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 44
45 Solução Logs ATM ATM ATM Semi- Estruturado Estruturado Banco Paralelo Deteccao Anomalias alarmes (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 45
46 Detecção de Anomalias (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 46
47 Busca Semântica em Laudos de Radiologia 2,5 M de laudos de radiologia Indexador GUI Ontologia (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 47
48 Ontologia de Termos Médicos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 48
49 (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 49
50 Aspectos Práticos em Projetos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 50
51 Conceito: PESSOAS (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 51
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53 Despreparo nas Empresas 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
54 Pirâmide de Maslow 360 Cust. View Anti-Fraud Anti Churn - Qualidade - Integração - Governança ESTRATÉGIA, ROI+ (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 54
55 Pirâmide do Valor
56 Ondas de maturidade Ambiente Heterogêneo Processos Informais Dados Caóticos Ambiente Integrado Processos controlados Dados Coerentes Simplificação Encurtar tempo de Entrega Redução de Custos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 56
57
58 Digital Marketing (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 58
59
60
61 1000+ Produtos!
62 Tipos de Software Analíticos/Atribuição Percepção Automação de Marketing: Processos Escuta de Mídias Sociais Engajamento Experiência do cliente Pontos-de contato CRM Relacionamento
63 Marketing Pipeline
64 Tecnologista de Marketing
65
66
67 Dados Comportamentais
68 Dados Psicográficos
69 Máquina Correlacional
70 Investimentos vs Vendas
71
72 Engajamento do Cliente (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 72
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74
75 A jornada do herói
76 A jornada do cliente
77 Ciclo de Engajamento
78
79 Visão 360 do Cliente (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 79
80 Centrar em Produto vs Cliente (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 80
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83 Algumas Perguntas 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?
84 Cliente = Quebra Cabeça
85 Como? (interações) - s e chats - Notas do SAC - Clickstream (web) - Diálogos face-a-face Porque? (atitude) - Opiniões - Preferências - Demandas e sonhos Quem? (descritivo) - Características - Relacionamentos - Infos auto-declaradas - Geo-demografia O quê? (comportamento) - Pedidos - Transações - Histórico de Pagamentos - Histórico de Utilização
86 Vantagens de Centrar no Cliente
87 360 View: Geradores de Valor Melhorar interações c/ cliente Melhorar a análise de dados Melhorar self-service do cliente Dar poder a quem lida diretamente c/ cliente Potencializar dados e conhecimentos já existentes Criar interações relevantes e lucrativas Viabilizar o uso de informações de várias fontes Criar visão holística do cliente Dar poder a clientes para potencializar seus dados Gerar recomendações e a melhor próxima ação Diminuir custos de interação enquanto fideliza-se o cliente
88 Visão por silos
89 Visão integrada
90
91 Visão 360 do Cliente
92 Tecnologista de Marketing (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 92
93 Vingança dos Nerds
94 Como ele aparece
95 Com quem ele articula
96 O que ele faz
97 O que ele sabe
98 Revisão & Conclusões (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 98
99 Ciclo de Marketing 2.0
100
101 Processo de Aprendizado
102 Maturidade e ROI
103 Bases do Relacionamento
104
105 Obrigado! Dan S. Reznik (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 105
106 Overflow (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 106
107
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