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Visão e
Big Data
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1. Conquiste novos clientes através das redes sociais
(Web Analytics)
QUIZ 2
Case 1
Fazer vistoria
ANTES
DEPOIS
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Algum tempo DEPOIS....
WEB ANALYTICS TRATA-SE DA EXTRAÇÃO DE DADOS
DESESTRUTURADOS LIGADOS A INTERNET COMO BLOGS,
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Mais de 89 milhões
Mais de 41,2 milhões
Mais de 1,35 bilhões
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Fonte: Tech Mundo
DADOS
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O que bebem
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SITEMAS
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4. Conheça analiticamente cada cliente da sua base de forma
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 Otimização de operação
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relevantes para uma definição lógica e assertiva na estratégia,
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6. Tenha uma governança dos dados e aplicações analíticas sendo
executadas automaticamente.
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Customer Experience
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7. Influencie o mercado proativamente prevendo ações de
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Big Data ajudando Empresas em todas as etapas!
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1. Compreendemos
nossos clientes
2. Coletamos
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4. Tratamos dados3. Unificamos
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6. Modelamos
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5. Exploramos
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Tecnologias
O que é BIG DATA para a Algar Tech?
Software
Hardware
Pessoas
Metodologia
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In-memory
Otimização
Redes Soc...
Portfólio de Serviços
NEGÓCIOS DIGITAIS
GEXP – GESTÃO DA EXPERIÊNCIA DO CLIENTE
GESTÃO DE MOBILIDADE - BYOD
Cliente
Automação
Redes Socias
CED
Base de Dados Big Data
Dashboard – Redes Sociais
Previsões
Dashboard de Negócio
Infraes...
danilonas@algartech.com
Webinar: Sete dicas para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com Big Data
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Webinar: Sete dicas para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com Big Data

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A Algar Tech promoveu no dia 24 de março, o webinar “Sete dicas para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com Big Data”.
O Big Data é uma realidade que vem revolucionando a maneira de lidar com o grande volume de dados passíveis de armazenamento. Mas o que fazer com esses dados? O desafio está em como utilizá-los de forma estratégica para melhorar o relacionamento com os clientes e proporcionar o incremento de vendas. Venha descobrir como o Big Data vai transformar cada vez mais a maneira que você e sua empresa lidam com os dados armazenados.
Sob a apresentação de Danilo Nato, Arquiteto de soluções de negócios e analista de Big Data na Algar Tech, uma oportunidade imperdível para você ampliar seus conhecimentos e alinhar-se a um dos assuntos mais debatidos do momento.

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  • É claro que as frases são muito fortes, mas o que já temos visto com a combinação de Big Data e Robótica, já não chega a assustar tanto. Ver IBM Watson no Youtube.
  • Na última década, diversas empresas tem buscado implementar um Data WareHouse (que é um ambiente analítico no qual possui todos os dados das empresas tratados, padronizados e do forma consistente em um único ambiente
  • As redes sociais possuem um grande número de usuários.
  • Hoje, somente o Twitter, possui mais de 214 milhões de users ativos no e o Facebook mais de 1 bilhão, SOMENTE no Brasil.
  • Cada cliente possui seu histórico com produtos e serviços, é extremamente importante conhecer toda sua base de clientes para que no momento de contato com o cliente, o cliente saiba que você o conhece.

    Nós na Algar Tech, desenvolvemos o CED (Customer Experience Data Base), que composto por todos os dados do cliente aplicados a algoritmos estatísticos para relacionamento, melhor oferta para o melhor cliente, segmento, predição DE COMPORTAMENTO e diversas outras aplicações. 
  • Cada cliente possui seu histórico com produtos e serviços, é extremamente importante conhecer toda sua base de clientes para que no momento de contato com o cliente, o cliente saiba que você o conhece.

    Nós na Algar Tech, desenvolvemos o CED (Customer Experience Data Base), que composto por todos os dados do cliente aplicados a algoritmos estatísticos para relacionamento, melhor oferta para o melhor cliente, segmento, predição DE COMPORTAMENTO e diversas outras aplicações. 
  • Webinar: Sete dicas para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com Big Data

    1. 1. 7 dicas Algar Tech para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com Big Data Danilo Nato – Arquitetura de Soluções
    2. 2. DATABIG
    3. 3. “Para alguns pesquisadores, o Big Data é tão revolucionário na vida humana quanto a descoberta do fogo ou o início da agricultura.” Edição disponível em veja.abril.com.br/acervodigital “Na economia industrial, o petróleo é o ouro negro. Na economia do futuro, o ouro é o dado.” Relevância de Big Data
    4. 4. QUIZ 1
    5. 5. A história das tecnologias em torno de BIG DATA ANTIGONOVO BIG DATA Estatística Machine Learning Data Mining Text Mining Otimização BUSINESS ANALYTICS In-memory Hadoop Big Data: Antigo ou Novo?
    6. 6. PRINCIPIOS BIG DATA (3V´S) VELOCIDADE DOS DADOS VOLUME DOS DADOS VARIEDADE DOS DADOS RESULTADOS AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS INDICADORES PARA DECISÃO NOVOS INSIGHTS
    7. 7. SITEMAS ETL Extract Transform Load Data WareHouse Estruturando Dados
    8. 8. Sistema 2 Sistema 1 ET L Extract Transform Load Stag e Area Produção Sistema 3 Sistema 2 Sistema 1 Cópia Visão e Big Data Sistemas Transacionais DataWarehouse Entrega por Ciclos (2 a 4 semanas cada ciclo) Entrega por Ciclos (Período depende da complexidade das visões) -QlikView -Tableau -SpotFire -Múltiplos Modelos Preditivos; -Tratamento de Dados - Semi-Automático; -Otimização de metadados de modelos; -Dashboard de Gestão; -Entrega de Conteúdo; Planilhas Planilhas Dados de Texto PDF Business Intelligence/ BIG DATA Elaboração: InteligênciaAlgarTech Web Data Web Data Sistema 3 Arquitetura de um Data WareHouse Ferramentas DataView
    9. 9. 1. Conquiste novos clientes através das redes sociais (Web Analytics)
    10. 10. QUIZ 2
    11. 11. Case 1
    12. 12. Fazer vistoria ANTES DEPOIS
    13. 13. Case 2
    14. 14. Algum tempo DEPOIS....
    15. 15. WEB ANALYTICS TRATA-SE DA EXTRAÇÃO DE DADOS DESESTRUTURADOS LIGADOS A INTERNET COMO BLOGS, WEBSITES, REDES SOCIAIS, ATRAVÉS DE PROCESSOS PARA TRATAMENTO E PADRONIZAÇÃO COM O OBJETIVO DE ESTRUTURAR E APLICAR MODELOS ESTATÍSTICOS PARA PREVER AÇÕES OU AGIR PROATIVAMENTE. (Web Analytics)
    16. 16. Mais de 89 milhões Mais de 41,2 milhões Mais de 1,35 bilhões Mais de 500 milhões Fonte: Tech Mundo
    17. 17. DADOS DATAFICATION Preferences (preferência) Pricing (preço) Places (Lugares) People (Pessoas) Brand Metions Intention/ Action Apps Rates Price or cost mentions Location -Check-in BIO Personalidade 4 P’s
    18. 18. O que bebem Quais são os lugares que mais frequentam Assistem quais canais da TV Quais são suas marcas preferidas Qual a percepção sobre os preços de determinada marca/produto O traço de personalidade de quem menciona ou curte determinada marca IMAGINEM SE FOSSE POSSÍVEL CONHECER OS CLIENTES DOS SEUS CONCORRENTES DESSA FORMA?
    19. 19. 2. Conheça quem são os clientes que tiveram experiências ruins e boas e se manifestaram através das redes sociais (Web Analytics)
    20. 20. Tipos de Clientes Promotores da marca/ produto Detratores “São aqueles que indicam e promovem sua marca ou seu produto para amigos, apontando seu diferencial e o quanto é satisfatório ser seu cliente.” “São aqueles que divulgam de forma negativa expondo falhas, alegam desinteresses para os clientes, defeitos e experiência ruins mal respondidas.”
    21. 21. E se fosse possível identificar de forma rápida e agir de acordo com cada perfil de cliente? • Suportar e comunicar de forma proativa com promotores, visando aumentar suas vendas angariando novos clientes. • Ter uma ótica fim a fim com o objetivo de converter através de ações de retenção customizadas ao entender a experiência do consumidor e o porque do evento ocorrido.
    22. 22. “Com aplicações analíticas torna-se possível consolidar esses tipos de dados, aplicados a processos de tratamento de dados e regras de negócio customizadas, resultando de uma visão única, atendimento personificado e um ótimo relacionamento com seu cliente.” Cliente Produto Mídia Atributo .... Thiago Serviço Facebook Promotor .....
    23. 23. 3. Combine dados relevantes das redes sociais (Web Analytics) com dados internos para antecipar ações. ARMAZENARcada movimento MELHORAR foco do cliente Conhecer socialmente CLIENTES ENRIQUECIMENTO de dados Novos Insights Novas Estratégias
    24. 24. O que bebem Quais são os lugares que mais frequentam Assistem quais canais da TV Quais são suas marcas preferidas Qual a percepção sobre os preços de determinada marca/produto O traço de personalidade de quem menciona ou curte determinada marca REDES SOCIAIS podem nos proporcionar informações como:
    25. 25. SITEMAS DADOS SISTÊMICOS podem nos proporcionar informações como: Quem são Quanto compram O que compram Satisfação/ Reclamação Índices de contatos Motivos dos contatos Onde vivem
    26. 26. SITEMAS WEB ANALYTICS
    27. 27. QUIZ 3
    28. 28. 4. Conheça analiticamente cada cliente da sua base de forma impactante e assertiva.
    29. 29.  Churn  Otimização de operação  Cross-sell Up-Sell  Credit Scoring  Detecção de Fraudes  Analise de sentimento  Campanhas  Segmentação  Geoprocessamento  Aquisição de clientes  Réguas de relacionamento ETL Extract Transform Load Sistema 3 Sistema 2 Sistema 1 Planilhas PDF Web Data CED – Customer Experience Data Base
    30. 30. Bom dia! Posso ajudar? Gostaria De cancelar. Qual motivo senhor? Muito caro. Me informe seu CPF senhor? 000.123.456 Um momento por favor!
    31. 31. Gostaria de aderir?
    32. 32. Brasil e América Latina OBJETIVO! 5. Adicione dados secundários para conhecer pontos a serem explorados para um crescimento exponencial.
    33. 33. “O crescimento das empresas devem estar ligados a dados relevantes para uma definição lógica e assertiva na estratégia, para isso conta-se com fontes secundárias.” Sistemas automatizados em ponto-de-venda Dados comprados Bancos de dados de outras empresas Dados de censos econômicos e populacionais Fundações Associações de classe Painéis feitos por institutos de pesquisas “Analisar e obter insights combinados com dados transacionais auxiliam de forma exponencial o crescimento das organizações.”
    34. 34. 6. Tenha uma governança dos dados e aplicações analíticas sendo executadas automaticamente.
    35. 35. QUIZ 4
    36. 36. Customer Experience powered by Big Data
    37. 37. 7. Influencie o mercado proativamente prevendo ações de clientes, prospects.
    38. 38. Big Data ajudando Empresas em todas as etapas! Reconquista Segmentação de Mercado Público Alvo Customização da Mensagem Otimização de Preço Pacote de Produtos Cross-sell Up-sell Diferenciação de Serviços Reter Análise de sensibilidade customizada Identificação de variáveis Identificação de prospectos Clusterização estratégica de segmentos Prever Lifetime Value Estimar rentabilidade Modelo de provável uso Modelo de oferta de aceitação Combinação de produtos a serem ofertados
    39. 39. QUIZ 5
    40. 40. 1. Compreendemos nossos clientes 2. Coletamos dados 4. Tratamos dados3. Unificamos dados 6. Modelamos dados 5. Exploramos dados 7. Prevemos Resultados 10. Distribuímos informações 8. Automatizamos Processos Analíticos 9. Geramos informações 11. Estimulamos inteligência 12. Reduzimos custos 13. Melhoramos as vendas Como fazemos
    41. 41. Analytics Hadoop Otimização In-memory DB Data Viz PREPARAÇÃO MODELAGEM GESTÃO WEBSERVICES Tecnologias
    42. 42. O que é BIG DATA para a Algar Tech? Software Hardware Pessoas Metodologia Data MiningHadoop In-memory Otimização Redes Sociais Dados não estruturados Data Visualization
    43. 43. Portfólio de Serviços NEGÓCIOS DIGITAIS GEXP – GESTÃO DA EXPERIÊNCIA DO CLIENTE GESTÃO DE MOBILIDADE - BYOD
    44. 44. Cliente Automação Redes Socias CED Base de Dados Big Data Dashboard – Redes Sociais Previsões Dashboard de Negócio Infraestrutura de TIC Serviços Gerenciados Aplicações de Negócio Interação multicanal Empresa Algar Tech Cliente Base Externos Macro Entrega – Algar Tech
    45. 45. danilonas@algartech.com

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