Lean e Data Science para levar o turismo brasileiro a outro patamar

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1 Lean e Data Science para levar o turismo brasileiro a outro patamar

2 Bruno Pereira CTO do HotelUrbano em 2014 Trabalha com métodos ágeis desde de 2007 Fundador e CEO da Rivendel Tecnologia Lean Startups/Innovation desde 2010: 60+ startups

3 Demetrius Rapello CTO do HotelUrbano Desde 2007 trabalha com métodos ágeis Há 14 anos desenvolvendo produtos para internet Mestre em Informática pela Puc-Rio, com especialização em machine learning e sistemas de recomendação

4 HotelUrbano maior agência de viagens online do brasil fundada em janeiro de 2011 Fonte: Exame ( )

5 HU em números 1 diária vendida a cada 8 segundos 180 mil hotéis em 35 mil destinos, em 183 países 18 milhões de clientes na base

6 visão "Proporcionar o sonho de viajar de todo brasileiro" Métricas Métricas Métricas quantos milhões? quantos destinos? quantos hotéis? Profissionalizar! Melhorando O quê e Quanto

7 Measure what is measurable, and make measurable what is not so. - Galileu

8

9 métricas Quantos gostariam de visitar algum desses lugares? Quantos conseguem prestar atenção na palestra depois disso? :) Quantos acreditam que conseguimos cruzar ociosidade com desejo de viajar e fechar negócios melhores para todos? Quantos querem conhecer uma história de Lean e Data Science aplicados para você viajar?

10 Panorama Inicial

11

12 dificuldades iniciais Estrutura organizacional Muitas vanity metrics, poucas actionable metrics Empresa sem cultura de dados. Muitas decisões subjetivas

13 Nossa empresa está organizada da melhor forma?

14 mudança na cultura antes depois Market Driven foco na necessidade de distribuição Product Driven construir um produto baseado nas necessidades dos usuários

15 mudança na organização dos times antes depois Gerente de Projeto auto organizado Lider Servidor

16 começamos a planejar produto Product Manager responsável por pensar nas necessidades do usuário e alinhar com UX, TI e Business

17 Estamos atuando nos problemas corretos com as pessoas certas?

18 priorização dos PO's antes depois baseada em opiniões subjetivas baseada em coleta e análise de dados

19 foco nas pessoas contratação é o mais importante investimento em treinamento e eventos ambiente interno tech house

20 Lean e Métricas

21 Lean Pouco desperdício: buscando mínimo de esforço pra validar hipóteses Ciclos rápidos de inspeção e adaptação Get Out of the fucking Building!!! Stop the line: mobilizamos o que for necessário para evidenciar e corrigir problemas

22 metrics for pirates AARRR!

23 AARRR!!! Acquisition: clientes chegam ao seu produto através de diferentes canais Activation: clientes gostam da 1a interação - experiência feliz Retention: clientes voltam e usam seu produto várias vezes Referral: clientes gostam o suficiente do seu produto para indicálo para outras pessoas Revenue: clientes te geram receita Qual etapa do funil é mais crítica pro seu produto AGORA?

24 exemplos de métricas Escolha poucas métricas para acompanhar e otimizar o ciclo

25 Documentando Hipóteses e experimentos

26 formulando hipóteses Acredito que se fizermos X teremos um impacto positivo no produto, especialmente na etapa Y do funil Quais são métricas que precisamos acompanhar? Consigo definir o que é sucesso? Essa hipótese conflita com alguma outra já sendo testada? Importante documentar o experimento realizado pra que seja formalizado" o aprendizado.

27 build measure and learn Escolha poucas métricas para acompanhar e otimizar o ciclo

28 Data Science

29 In god we trust. All others must bring data - W. Edwards Deming

30 Data Science Extração de conhecimento a partir dos dados Aplicamos análises estatísticas e aprendizado de máquina para entender o histórico e prever comportamento futuro Comumente associado a Big Data, mas já conseguimos muitos aprendizados valiosos com Small Data.

31 time de data science e papéis Data Engineering: captura, extração/limpeza e disponibilização de dados Data Scientist: algoritmos de machine learning e estatística Data Visualization: implementam visualizações e usam análises exploratórias e preditivas para gerar insights de negócio Data Stewards: profissionais analíticos alocados nas áreas de negócio para apoiar na utilização do conhecimento obtido Tão importante quanto gerar inteligência é garantir que ela seja usada. Realimentar áreas de negócio continuamente é essencial.

32 Use Cases Marketing: prever LTV, segmentação de clientes, churn, recomendação Vendas: priorização de leads, predição de demanda Risco: detecção de fraude, avaliação de crédito Varejo: precificação, layout de loja física, gestão de inventário, recomendação de novas lojas Hotelaria: precificação dinâmica, segmentação de clientes x produtos, priorização de investimentos Claro, também dá pra resolver o problema das bicicletinhas de Amsterdam! ;)

33 Stack Realtime Stack Analítica

34 criando uma cultura data driven

35 premissas Colaboração e foco imersão no negócio métricas acionáveis respire dados repetível e escalável

36 onde estamos agora

37 O próximo tripulante pode ser você!

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