reader’s digest rd brasil. reader’s digest - quem somos? è líder mundial em marketing direto...
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Reader’s DigestReader’s Digest
RD BrasilRD Brasil
Reader’s Digest - Quem somos?Reader’s Digest - Quem somos?
Líder mundial em Marketing Direto
Presença em mais de 49 países, sendo a revista de maior circulação mundial.
Editora Global– Revistas– Livros– Música– Livros Condensados– Catálogos (Produtos Próprios e de Terceiros)– Coleções musicais– Coleções Ilustradas
Receita : US$ 2,5 Bi
Lucro Operacional : US$ 167 Mi
Circulação mensal paga : 25 Milhões
Foco em Home Entertainment
Presença em 49 países, 19 línguas
Brasil está entre os 10 maiores do mundo
Reader’s Digest: Quem somos?Reader’s Digest: Quem somos?
• Em 1942, a Revista Seleções é lançada no Brasil. Na década de 70 a revista passa a ser editada em Portugal.
• Em 1996, o Reader’s Digest se restabelece no Brasil.
• Em Julho de 1996 o Reader’s Digest passa a oferecer assinaturas.
Reader’s Digest - Um pouco de história...Reader’s Digest - Um pouco de história...
• Em abril de 1997, a Revista Seleções volta a ser editada no Brasil.
• E hoje temos mais de 450.000 assinantes,
sendo a 2ª revista em circulação no Brasil.
Reader’s Digest - Um pouco de história...Reader’s Digest - Um pouco de história...
Fonte VC
TotalVeja 233 20% 931 80% 1.164Seleções 34 7% 479 93% 453Viva Mais 474 100% 0% 424Claudia 145 31% 317 69% 462Época 73 16% 383 84% 455Playboy 274 67% 137 33% 411Isto É 70 19% 304 81% 375
Banca AssinaturaMédia Jan a Dez
Os 3 P´s do Marketing DiretoOs 3 P´s do Marketing Direto
Marketing Direto
Produto Promoção Pessoa
Oferta
Ambiente
Produtos típicos para Marketing Direto:
– Exclusividade
– Qualidade : Vital para a recompra
– Procure se diferenciar, porém NÃO CRIE
EXPECTATIVAS INFUNDADAS
– Preço baixo ou mediano
Pilar 1 : ProdutoPilar 1 : Produto
Os produtos Reader’s Digest são exclusivos,
com raras exceções
Produtos mundiais tropicalizados
NENHUM produto é lançado sem testar
conceito e preço
Pilar 1 : Produto - Realidade RDPilar 1 : Produto - Realidade RD
MKT DIRETO É IMPULSO !!!!
– A Promoção tem que envolver imediatamente
– Deve ressaltar benefícios diretamente
– Deve estimular os sentidos
O que faz a diferença:– Personalização– Action Devices - Interatividade– Formatos não tradicionais, riqueza de detalhes– Validade da oferta
Pilar 2 : PromoçãoPilar 2 : Promoção
Estrutura das peças já testada e aprovada em diversos
mercados Personalização Concursos - Validade da oferta com estimulo ao impulso Variedade de Formatos Action Devices - Interatividade Degustações gratuitas (Ex. Demo CD’s) Oferta Sim / Não Descontos Brindes Secretos
Pilar 2 : Promoção - Realidade RDPilar 2 : Promoção - Realidade RD
Pilar 3 : Pessoas: Database MarketingPilar 3 : Pessoas: Database Marketing
Pontos chave para o Marketing Direto:
– Armazenar dados transacionais, promocionais
e pessoais
– Técnicas Estatísticas
– Metodologia
– Controle
– Tecnologia empregada
Campanhas de Marketing Direto
São correspondências (chamadas peças promocionais) enviadas para as casas dos clientes, contendo:• Oferta do produto (Brochura) com texto e fotos descrevendo o produto• Certificado de participação no concurso• Ordem de pedido
Existem diversas peças promocionais com os mais variados itens e cada um com seu custo de produção / postagem
Temos mensalmente cerca de duas a três campanhas que o cliente pode estar recebendo em sua casa
Produtos: • Livros (Dicionários, Atlas, Saúde, Culinária, História, etc...)• Música (Clássica, MPB, Relaxamento, etc...)• Catálogo (Produtos variados)
Estatístico na Área de Marketing?
Uma idéia das bases de dados corporativas:
• As empresas possuem em geral milhões de clientes• Cada cliente desse pode fazer diversos pedidos• Cada pedido pode ser de uma linha de produto diferente• Cada pedido pode ser de um tipo de campanha diferente (abordagem, foco, oferta diferente)• Cada pedido pode ser feito com uma forma de pagamento diferente• Cada pedido é feito em determinado momento do “ciclo de vida” do cliente• Cada cliente pode estar numa região geográfica diferente• Os clientes possuem idades e/ou sexo diferentes• Cada cliente possui interesse em um determinado tipo/afinidade de produto
Quem, em seu juízo perfeito, estaria satisfeito por trabalhar com imensa quantidade de dados, fazer diversas análises e ainda agradecer por ter tantas observações na amostra?
Somente um Estatístico mesmo...
Base de Dados Corporativa
Sistemas da Companhia
DW
Data Warehouse
MKT
FIN
VENDAS
Data Marts
As técnicas de DBM são utilizadas no Data Mart de Marketing
Database Marketing
Também conhecido como DBM, Database Marketing pode ser definido por:
“Uma técnica para obtenção de informações a respeito de seus clientes (ou futuros clientes) numa base de dados única e utilizar essa informação para guiar os esforços de Marketing de uma empresa.”
Vantagens:
• Esforços de Marketing focados• Maior conhecimento a respeito de seus clientes (hábitos, gostos, etc...)• Melhores estimativas de resultados de campanhas futuras• Mais informações para apoiar decisões de Marketing
Departamento de "Database" Marketing da Reader’s Digest da década de 40
Fonte: Revista Seleções - junho de 1942
Database Marketing no Reader’s Digest
Estatísticas Descritivas
Fornecem uma “fotografia” da base de clientes (por mês, por região, por linha de produto, etc...)
• Pedidos por cliente• Promoções• Receita• “Recência” do pedido• Índices (pedidos por promoções / pagamentos por pedidos, etc...)
Primary MKT SS Pullever
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
0 5 10
15
20
25
30
35
40
45
50
Mais
SS Pullever
Fre
qü
ên
cia
Promoted
0200400600800
1000120014001600
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 Mais
Age
Estatísticas Descritivas
Pull Last 6 Months
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
14,0%
16,0%
2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
FY01 FY02 FY03 FY04
SS
GB
RM
Frequency
0,0%
0,5%
1,0%
1,5%
2,0%
2,5%
3,0%
0 - 2 3 - 4 5 - 6 7 - 8 9 - 10 11 - 12 13 +
# Paid Prods
Pu
ll
Gráficos evolutivos mostram tendências das variáveis
Gráficos com variáveis cruzadas para checar possíveis correlações
Segmentação
Consiste em dividir a base de clientes em grupos o mais homogêneos possíveis
Possíveis segmentações:
• Região geográfica• Idade• Linhas de produtos que costuma comprar• Valor do cliente
Permite a realização de ofertas específicas a grupos de clientes que:
• Gostam de determinados produtos• Preferem determinado tipo de comunicação• Possuem comportamento de compra similar• Respondem melhor via determinado canal (mala direta, internet, telefone)
Segmentação
Técnicas utilizadas:
Idade > 30Result 20%
S N
Result 25%
Result 15% Result 5%
Livros > 3Result 10%
S N
-Árvores de Decisão
-Análise de Cluster
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Por que aplicar modelos de regressão para vendas mensais?
• Auxílio no planejamento das ações de Marketing da empresa• Dimensionamento de Call Center
Por que aplicar modelos de regressão em campanhas de Marketing?
• Exclusão de grupos com baixo resultado esperado => Maior lucro em cada campanha (menor custo da campanha / menor inadimplência)
• Menor intensidade de contato para venda => Menos clientes insatisfeitos
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
• A idéia básica é selecionar, dentre os possíveis clientes que receberiam a oferta, aqueles que poderiam oferecer melhor resultado.
• Principal critério: Maximização do lucro esperado da campanha
• Como um cliente pode decidir pela compra ou não compra, caracterizando um resultado binário de resposta, um bom modelo a ser aplicado seria a Regressão Logística, onde como resultado final, teríamos a probabilidade de um determinado cliente comprar ou não a próxima oferta
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
TT-1 mêsT-12 meses
Teste de Produto
ModelagemRespostas do teste
T-10 meses
Aplicação do Modelo
• Uma amostra é selecionada para Teste de Produto (determinação de tamanho da amostra)
• Após respostas do teste, é possível fazer a modelagem para tentar encontrar alguma relação entre possíveis hábitos de compra e o fato de o cliente ter comprado no teste
• Após criação do modelo, a equação é aplicada em toda a base de clientes e temos a probabilidade de cada cliente comprar a próxima campanha
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Muitos produtos comprados
Comprou no último ano
Possui assinatura de revista ativa
Poucos produtos comprados
Não comprou no último ano
Não possui assinatura de revista ativa
SIM (Y=1)
NÃO (Y=0)
Assim, temos boas variáveis “candidatas” a entrarem no modelo...
Teste de Produto
Y = exp (L) / [ 1+ exp (L) ]
L = ß0 + ß1Var1 + ß2Var 2 + … + ßnVarn
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Regressão Logística
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Para quem mandar a próxima campanha?
Ponto de Corte
Clientes abaixo do ponto de corte são excluídosBaixa probabilidade de compra => prejuízo nesses grupos
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,5
0,55
0,6
0,65
0,75% 10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
55%
60%
65%
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
Mean Scorel
Pull
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
• Resultados em média 30% melhores do que se a campanha fosse enviada para toda a base de clientes
• Os clientes rejeitados nessa equação podem ser aprovados na equação de outra campanha
• Campanhas de investimento utilizam pontos de corte um pouco abaixo do que o corte que maximizaria o lucro
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Outras aplicações:
• Modelagem para prever erosão da base de clientes (Churn Model – Telefonia)
• Algum fato ocorrido nos últimos meses justificaria a decisão do cliente não comprar mais da empresa pelos próximos meses?• Permite que seja tomada alguma atitude antes que o cliente desista do relacionamento com a empresa
• Modelagem para estimar a probabilidade de um cliente vir a se tornar um cliente TOP
• Nos primeiros meses de relacionamento com a empresa existe algo que indique que o cliente pode vir a se tornar TOP no ano seguinte?• Permite ações de marketing específicas para esses clientes
Dados Demogáficos / Enriquecimento de Informações
• São obtidos através de preenchimento de questionários, cupons, call center, fontes externas ou Internet
•Principais dados obtidos :• Idade• Sexo• E-mail• Tipos de produtos / assuntos preferidos (análise gosto vs compra)• Renda• Escolaridade• Filhos• Estado civil
Exemplos Gerais
• Bootstrap Logistic Regression
• Testes de diferença entre proporções (checar significância do resultado de um teste)
• Análises de conversão de clientes
• Data Mining – Basket Analysis (Cerveja e Fraldas)