O documento discute o potencial dos dados gerados por smartphones para entender o comportamento dos consumidores. Ele explora como operadoras, redes WiFi, aplicativos e sistemas operacionais coletam diferentes tipos de dados dos dispositivos móveis e como esses dados podem ser usados para fins de inteligência de localização, previsão de comportamento e segmentação de público-alvo.
11. “Quantas vezes por mês
você vai à Academia?”
“Acredito que 10,13
vezes por mês em media.”
12. “Muito bom! E fica
quanto tempo?”
“Ah, uns 54 minutos e 38
segundos”
13. EXISTE UM AMIGO, UM CONFIDENTE,
COM QUEM DIVIDIMOS TUDO
DE NOSSAS VIDAS.
14. 11
Digital Media Usage @ +4% Growth...
5.9 Hours per Day (Not Deduped)
Source: eMarketer 9/14 (2008-2010), eMarketer 4/15 (2011-2013), eMarketer 4/17 (2014-2016), eMarketer 10/17 (2017). Note:
Other connected devices include OTT and game consoles. Mobile includes smartphone and tablet. Usage includes both home and
work for consumers 18+. Non deduped defined as time spent with each medium individually, regardless of multitasking.
Daily Hours Spent with Digital Media per Adult User
0.2 0.3 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.4 0.6
2.2 2.3 2.4 2.6 2.5 2.3 2.2 2.2 2.2 2.1
0.3
0.3
0.4
0.8
1.6
2.3 2.6
2.8 3.1 3.3
2.7
3.0
3.2
3.7
4.3
4.9
5.1
5.4
5.6
5.9
0
1
2
3
4
5
6
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
HoursSpentperDay,USA
Other Connected Devices Desktop / Laptop Mobile
Digital Media Usage @ +4% Growth...
5.9 Hours per Day (Not Deduped)
15. SMARTPHONES DATA
• Novo tipo de dado
• Maior frequência de coleta
• Coleta em realtime
• Bilateral: consumir e ativar
23. Estamos mudando a forma como analisamos o comportamento do consumidor?
A B
Os dados gerados por smartphones estão mudando
o comportamento do consumidor?
OU
24. QUANTOS % DAS INFORMAÇÕES E INTERAÇÕES DISPONÍVEIS
VIA DISPOSITIVOS MÓVEIS ESTAMOS UTILIZANDO HOJE EM DIA?
10%
29. OPERADORAS
• Fonte mais antiga de coleta de dados.
• Funciona desde antes dos SDKs, APPs e Smartphones.
• Possibilitava o envio de mensagens segmentadas SMS.
• Quais tipos de dados utilizados:
• Cadastrais - CRM
• Uso da rede - CDR
31. OPERADORAS: CDR
• Call Detail Record
• Base de Dados das Operadoras
• Média de 6Bi de dados por dia
32. OPERADORAS: CDR
Call Detail Record (CDR)
Type SMS
Date 20180320
Time 102221
Antenna Code 93832928
User ID A 1478baf57a642fabab2039
Type of User A PREPAY
User ID B 936692a6b0f0059cd7e136
Type of User B CONTRACT
Call Detail Record (CDR)
Type SMS
Date 20180320
Time 102221
Antenna Code 93832928
User ID A 1478baf57a642fabab2039
Type of User A PREPAY
User ID B 936692a6b0f0059cd7e136
Type of User B CONTRACT
Call Detail Record (CDR)
Type SMS
Date 20180320
Time 102221
Antenna Code 93832928
User ID A 1478baf57a642fabab2039
Type of User A PREPAY
User ID B 936692a6b0f0059cd7e136
Type of User B CONTRACT
Call Detail Record (CDR)
Type SMS
Date 20180320
Time 102221
Antenna Code 93832928
User ID A 1478baf57a642fabab2039
Type of User A PREPAY
User ID B 936692a6b0f0059cd7e136
Type of User B CONTRACT
33. OPERADORAS: CDR
Selected area: Parcheggi METRO
Ranking: 17th
Score: ★★★★★ (4.2)
Trip distance
Km
Stay length
Hours
Arrival/departure time
Time
Arrivals
Departures
36. 16
Access =
WiFi Adoption Rising
WiFi Networks
Source: WiGLE.net as of 5/29/18. Note: WiGLE.net is a submission-based catalog of wireless
networks that has collected >6B data points since launch in 2001. Submissions are not paired
with actual people, rather name / password identities which people use to associate their data.
0
100MM
200MM
300MM
400MM
500MM
2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017
WiFiNetworks,Global
Acess=
WIFI Adoption Rising
42. SDK / APPs
• Dados Cadastrais (declarados)
• Dados Comportamentais:
• No uso
• Background
• Networks, Plataformas Tech etc:
• Antes: capturavam dados diretamente
• Agora: dados são capturados e disponibilizados via APIs
53. A
P
P
B
E
H
A
V
I
O
R
G
E
O
B
E
H
A
V
I
O
R
C O L E TA
O R G A N I Z A Ç Ã O
Q U A L I F I C A Ç Ã O
C L U S T E R I Z A Ç Ã O
APP id
Utilização
Frequencia
Nome do APP
Categoria
Subcategoria
Finalidade
Perfil de Uso
Apps equivalentes
Latitude / Longitude
Hora de Chega e Saida
Tempo de Permanência
Frequencia
Nome do Place
Categoria
Subcategoria
Ticket médio
Calendário de evento
Negativar funcionários
Locais equivalentes
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