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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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

9

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

52

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

73

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

81

82

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

108

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