webinar: você sabe o que é big data?

Otimização de Resultados com Big Data em Televendas

Georthon Giroldo dos Santos

Big Data

Graduado em Estatística, com sete anos de experiência nas áreas de Business Intelligence(BI) e Business

Analytics(BA), com atuação em Call Center, B2B e B2C. Sólidos conhecimentos em Análise e Mineração de

Dados, Estatística, Análise De Cluster, Modelos de Otimização e Outros. Já tendo desenvolvido projetos de

Mailing, Modelos de Otimização, Data Base Marketing(DBM), Análise de Associação, entre outros.

Experiência Profissional

O que é Big Data?

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Previsão

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Previsão

Gestão proativa

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Previsão

Gestão proativa

Maximizar lucros

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Previsão

Gestão proativa

Maximizar lucros

Minimizar custos

Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.

O que é Big Data?

Tomada de decisão

Novos produtos/ serviços

Previsão

Minimizar custos

Gestão proativa

Maximizar lucros

Televendas

Desafios

CURVA DE APRENDIZADO

METAFALAR COM O CLIENTE VENDER

PRODUTIVIDADE TURNOVER

Cases

Otimização de Carteiras

Oferta de Produtos

Otimização de Carteiras

Objetivo

Maximizar Vendas

Otimização de Carteiras

Como funciona?

I. Aloca e Remove clientes de forma automática

Otimização de Carteiras

Como funciona?

I. Aloca e Remove clientes de forma automática

II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente

Otimização de Carteiras

Como funciona?

I. Aloca e Remove clientes de forma automática

II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente

III. Utiliza apenas clientes que estão ativos e compraram nos últimos 12 meses para alocação “principal”.

Otimização de Carteiras

Como funciona?

I. Aloca e Remove clientes de forma automática

II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente

III. Utiliza apenas clientes que estão ativos e compraram nos últimos 12 meses para alocação “principal”.

IV. Utiliza o Método Simplex(algoritmo) para fazer as alocações.

Definições

Vendedor – Taxa de Conversão (TC)80 / 2200 = 0,03636 ou 3,63%

Cliente – Probabilidade de Compra (PC)5 / 12 = 0,4166 ou 41,66%

Cliente – Média de Compra – (MD)(R$5.850 + R$7.430 + R$7.660 + R$7.500 + R$6.980 ) / 5 = R$ 7.084,00

Cliente – Faturamento Esperado (FE)7.084,00 * 41,66% = R$2.951,19

Valor Cliente x VendedorTC * FE

R$2.951,19 * (1,03636) = R$3.058,50

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

C1

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

1

C1

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

2

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

0641,5

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

0641,5

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

0641,5

C7

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

0641,5

C7

0785

Matriz de Alocação

Max. FE.(Dif. em Relação a

meta)

Qtde. Cli. Max

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn

Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...

Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...

Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...

Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Vend1 Vend2 Vend3

Simulação

11.841,5

C1 C2

23.230

C3

11.410

C4

11.940

C5

0270

C6

0641,5

C7

0785

Benefícios resultantes da Otimização

Aumento na satisfação dos vendedores.

Processo transparente e que usa o princípio da meritocracia.

Bons clientes sempre estarão alocados nas carteiras.

Auxílio aos vendedores com menos experiência.

Oferta de Produtos

Objetivo

Suporte aos Vendedores

Potencializar Vendas

Oferta de Produtos

Como funciona?

Ao adicionar um produto no carrinho de compras, o sistema faz a sugestão de outros produtos de acordo com o perfil de compra do Cliente/Grupo/Região.

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%

Oferta de Produtos

Pedidos Itens

1 biscoito, cerveja, chá, salaminho

2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo

3 café, brócolis, couve, pão

4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho

5 alface, café, couve, pão, refrigerante

6 couve, linguiça

Simulação Cálculo

Cerveja + Salaminho

Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%

Confiança: 2 / 3 = 0,66.. ou 66,66%

Benefícios resultantes da Oferta de Produtos

Aumento na satisfação dos vendedores.

MEGA auxílio na tomada de decisão.

Auxílio aos vendedores com menos experiência.

Resultados

Redução turnover de 3% a 4% mês x mês ano anterior.

Aumento de 4,5% na quantidade de vendedores que batem meta.

Aumento considerável em Categoria x Pedido.

Ticket médio Cliente.

Faturamento e Lucro.

georthongs@algartech.com