data mining como ferramenta de tomada de...
TRANSCRIPT
Data Mining como Ferramenta de tomada de conhecimento
Dr José Oliveira
Data Mining como Middleware entre a informação e as decisões estratégicas
Existe milhares de dados com informação e muitos caminhos para melhorar as decisões estratégicas
Data Mining pode ser extremamente complexo ou surpreendentemente simples
Estamos no inicio de perceber o alcance do Data Mining
Conclusões
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Análise analítica por sector de mercado
O processo de Data Mining
Qual o Alvo que pretendo
analisar
Qual a probabilidade de ocorrência
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Exemplos de Utilização
• Banco: Gestor de Conta que propõe aplicações a um cliente de acordo com o seu perfil.
• Operador Turístico: Definição de planos de marketing
individualizados para os seus clientes.
• Produtor de Vegetais Enlatados: Gestor de produto
que “prepara” a negociação com um determinado
cliente.
Exemplos de Utilização
Seguradora: Acção de telemarketing para renovação de
contratos com os “melhores clientes”.
Loja de Conveniência: Aproveitamento das adjacências
entre produtos (“micro-merchandising”).
Restaurante: Convite para um jantar especial aos
clientes insatisfeitos com o serviço.
Exemplos de Utilização
Retalhista: Selecção do conjunto de clientes com as
características mais adequadas para promover
determinados produtos (para maillings,...).
Supermercado: Dinamização do cartão de fidelização.
Valorização
dos Clientes
Muito
Diferenciados
Uniformes
Necessidades
dos Clientes
UniformesMuito
Diferenciados
A1
A2
A3
A4
A5
B5 B4 B3 B2 B1
QUADRANTE I
QUADRANTE IV
QUADRANTE II
QUADRANTE III
Q. I
Q. IV
Q. II
Q. III
EXPANDIR O CONJUNTO DE
NECESSIDADES
Valorização
dos Clientes
Muito
Diferenciados
Uniformes
Necessidades
dos Clientes
UniformesMuito
Diferenciados
Mkt
1:1
Mkt
Nichos
Mkt
Massas
FrequencyM
kt
Várias Estratégias, vários objectivos
Aumento do Lifetime Value dos seus clientes.
Descoberta de novos clientes através de uma abordagem direccionada.
Aumentar o índice de retenção
• LIFETIME VALUE – LTV (Valor de Tempo de Vida):Valor líquido do cliente em toda a sua história de transacções com a empresa,
incluindo as referências transformadas em vendas, etc.
É mais fácil manter clientes actuais que conquistar novos.Maior fidelização implica mais LTV, logo mais lucros.
Exemplo : Aumento do LTV do cliente
Aumentar as compras médias
• O DM pode influenciar os padrões de compras dos clientes.• Fazer a oferta certa, à pessoa certa no momento adequado incrementa o up-selling e o cross-selling.
Diminuir os custos directos
• O DM auxilia a ajustar os canais de distribuição.• Redução de custos na retenção de clientes.
Diminuir os custos de marketing
• Maior precisão na comunicação com clientes e prospects.• Os lucros aumentam concentrando os esforços.
Onde o Data Mining pode Falar ?
• Informação Insuficiente para modelos preditivo (margem de erro
superior a 70%;
• Objectivos inatingíveis
• Inexistência de um plano de desenvolvimento
• Equipa sem conhecimento do negócio
• IT
• Objectivos não orientados ao negócio
Dr José Oliveira
Fim
Grato pela sua atenção, fico disponível para dúvidas ou comentários adicionais.
José Oliveira