Big Data: A importância de conhecer a fundo seu cliente
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O documento discute a importância dos dados explícitos e implícitos para empresas entenderem melhor seus clientes. As empresas podem usar dados explícitos de pesquisas e implícitos de comportamentos online para melhorar a retenção, conversão e engajamento de clientes. A análise combinada desses dados pode fornecer valiosos insights sobre os clientes.
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Big Data: A importância de conhecer a fundo seu cliente
- 1. 1 Big Data: A importância de conhecer a fundo seu cliente Semana Global do Empreendedorismo Rakuten Rodolfo Ohl Country Manager SurveyMonkey
- 2. Desafios e Oportunidades Relacionamento Construção da Marca Satisfação / Engajamento / Lealdade Atração Conversão Retenção Up-Sell / Vendas Cruzadas Recuperação de Clientes Novas Compras
- 3. 3 Ajudar as pessoas e organizações a tomarem melhores decisões
- 4. Nós ajudamos as pessoas a obterem insights clientes criam pesquisas distribuem para outros as pessoas respondem a pequisa clientes analisam e obtém insights
- 5. Pesquisa Acadêmica TCC, Mestrado etc. Planejamento de Eventos Testes e Quizzes Avaliação de Treinamento Pesquisa de Clima Pesquisa de Clima Questionários para ONGs Avaliação de Desempenho Pesquisa sobre Produto Pesquisa com pais Pesquisa de Satisfação de Clientes Nossos clientes são criativos
- 6. 80% dos clientes optam pelos planos anuais $24 Opção de plano mensal também disponível Modelo de Negócios Freemium Clientes fazem upgrade para planos premium para adicionar funcionalidades
- 7. Mudou-se para Palo Alto e contratou equipe para crescer Lucrativa desde o 1º dia 1999 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Criada neste apartamento A nossa trajetória Um caminho não convencional para o Vale do Silício
- 8. Pessoal 1% ONGs 27% Educação 21% Gov. 9% Empresas 42% Nossos clientes Mais de 20 milhões de usuários 99% Das empresas da Fortune 500
- 9. 9
- 10. Quão familiar você está com o termo “Big Data”? SurveyMonkey, Brazilians & Big Data, Março 2014
- 11. 11 BIG DATA está mudando o mundo Mas nem todos os dados são criados de forma igual.
- 12. Dados Implícitos
- 13. 13 Academia $272 Clareamento dentário $88 Hotel $210 How “Big Data” Can Predict Your Divorce, ABC News/Nightline, December 2012
- 14. 14 Mudança da Marca da Cerveja = Divórcio Fonte: How Companies Learn Your Secrets, The New York Times Magazine, February 2012
- 15. 15 Análise Preditiva é um novo e crescente campo de atuação.
- 16. Quão confiante você está em relação a ter todas as qualificações ou capacitação necessária para competir em uma economia cada vez mais orientada a dados? SurveyMonkey, Brazilians & Big Data, Março 2014
- 17. Em geral, quão preparado você pensa que a sua empresa está para lidar com “Big Data”? SurveyMonkey, Brazilians & Big Data, March 2014
- 18. 80% acreditam que suas empresas aumentaram investimentos nestas 3 áreas SurveyMonkey, Brazilians & Big Data, Março 2014 Contratação/desenvolvimento ferramentas relacionadas a base de dados Contratação de funcionários adicionais Coleta/acesso a novos tipos de dados
- 20. 20 How Companies Learn Your Secrets, The New York Times Magazine, February 2012 O modelo preditivo de gravidez
- 21. 21 How Companies Learn Your Secrets, The New York Times Magazine, February 2012
- 22. Saída Voz
- 23. Dados Explícitos
- 24. 24 Demorado Alto Investimento Não escalável Primórdios
- 25. 25 Dados explícitos em escala
- 26. 26 Em um dia Internal SurveyMonkey data, March 2013
- 27. 27 “Vendas da maioria do carros utilitários grandes de luxo estão em alta em 2007, como Land Rover, Range Rover, além de outras (grandes e caras) SUVs de marcas não luxuosas como Chevrolet Suburban” Fonte: AutoData 2007 Vendas de SUV estavam estáveis em 2007
- 28. 28 O que você está procurando num novo carro? Market Research Driving Product Development at Ford Motor Company
- 29. 29 Implícito + Explícito
- 30. Implícito + Explícito = Banco de questões Supere o desafio da tela em branco Banco de questões ajudam clientes a elaborarem melhores pesquisas
- 31. 31 Implícito + Explícito Análise de funil Pesquisa sobre abandono de carrinho
- 32. 32 Implícito + Explícito Pesquisa com visitantes Taxa de conversão por categoria
- 33. 33 Atração, Conversão, Engajamento & Retenção Pesquisa de Usabilidade Pesquisa com Potenciais Clientes Pesquisa com Assinantes do Newsletter Net Promoter Score (NPS) Pesquisa de Satisfação de Clientes Pesquisa de Validação de Hipóteses Pesquisa de Mercado Pesquisa Perfil dos Clientes Pesquisa definição de nome, logo, campanha etc Pesquisa com ex-Clientes Pesquisa de Cancelamento Win-back Concepção, Estratégia & Planejamento Muitas oportunidades….
- 34. 34
- 35. 35 Net Promoter Score NPS®, Net Promoter® & Net Promoter® Score are registered trademarks of Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company and Fred Reichheld
- 36. 36 Net Promoter Score •Sugestões de abordagens para indicar a empresa para amigos e colegas 9-10 Promotores •Sugestões para alcançarmos a nota 10 7-8 Passivos •Quais os motivos desta nota? O que podemos fazer para deixa-lo feliz? 0-6 Detratores Net Promoter Score é uma marca registrada da Satmetrix Systems, Inc., F . Reichheld, e Bain & Company.
- 37. 37 Net Promoter Score
- 39. 39 Pesquisa Dados Explícitos Ação Dados Implícitos Geração, verificação e balanceamento de insights Dados implícitos verificados por dados explícitos = extremamente valiosos
- 40. 40
- 41. 41
- 43. Rodolfo Ohl: rodolfo@surveymonkey.com www.surveymonkey.com.br br.blog.surveymonkey.com Facebook.com/surveymonkeybrasil twitter.com/surveymonkeybr plus.google.com/+SurveymonkeyBr