O DBM 2.0 é uma metodologia que combina análise de dados e web intelligence para otimizar ações de marketing e vendas, melhorando a retenção de clientes e a eficiência dos investimentos. Ele identifica variáveis de crescimento e segmenta a base de clientes para uma comunicação mais eficaz e direcionada. A metodologia visa maximizar resultados em ambientes B2C e B2B, utilizando análises preditivas e estratégias de relacionamento.

2. DBM 2.0 Database Marketing prático, com resultados rápidos e efetivos.

3. O quê é o DBM 2.0? - Metodologia de CONSTRUÇÃO e ANÁLISE DE DADOS, gerando conhecimento sobre o PERFIL e COMPORTAMENTO dos clientes e do mercado, insumos estatísticos, lógicos e práticos, para o Direcionamento das ações de Marketing, Vendas e Relacionamento . Qual a diferença do DBM tradicional? - O DBM 2.0 alia ao DBM tradicional os conceitos de WEB INTELLIGENCE , a Web 2.0, ferramentas e metodologias de inteligência de mercado para formação da base de conhecimento, com resultados rápidos e efetivos.

4. O quê o DBM 2.0 faz? - Potencializa os resultados das vendas B2C e B2B. - Otimiza os resultados dos investimentos em Marketing. - Melhora a retenção e a reativação da base de clientes. - Identifica variáveis e indicadores de crescimento. - Ajuda a vender o produto certo para o cliente certo. - Planeja e trabalha o Relacionamento com os clientes. - Qualifica a base de prospecção e otimiza a comunicação. - Segmenta base para ações efetivas e mais rentáveis. - Reestrutura e viabiliza produtos com base no público. - Estuda o cliente e o seu comportamento de consumo. - Gera ciclos de vendas e comunicação com base na experiência do cliente.

5. Análise e Mapeamento das diferentes origens de dados Como? Geração de Indicadores e INFORMAÇÕES Diferentes Interpretações Dados sobre Clientes CRM (ETL) Processo de Extração, Transformação e Carga WWW / @ Bancos de dados Analíticos Ações Estratégicas Dados sobre Negócios Cruzamento de informações DM de Clientes DM de Produção DM de Campanhas Ações Estratégicas Resultados individuais Retroalimentação Retroalimentação

6. DBM 2.0 – Ex. de Campanha Retroalimentada via e-mail mkt Cliente X Leu Não Leu Clicou Produto A Produto B Produto C Não Clicou Comprou Não Comprou Produto A Produto B Produto C Produto Z Análise E-mail 1 (Custo N) E-mail 2 (Produto A,B ou C) (Custo N+M) Telemarketing (Produto A,B ou C) (Custo N+M+O) Resultado individual Resultado da Campanha Cliente X Leu Não Leu Clicou Não Clicou Comprou Não Comprou Produto A Produto B Produto C Produto Z Análise Cliente X Comprou Não Comprou Produto A Produto B Produto C Produto Z Análise

7. DBM 2.0 – Exemplo de análise de indicadores de segmentação Ex.: Segmentação e distribuição da carteira, baseadas no Perfil de Rentabilidade: Potencial Rentabilidade Descartar Rentabilizar Reter, Potencializa e Rentabilizar Fidelizar Objetivos: - Otimizar a comunicação para cada tipo de cliente, reduzir custos e potencializar vendas. - Identificar cada tipo de cliente, estudar níveis de descontos, potencial de Cross Sell e Up Sell.

8. Ex.: Segmentação e distribuição da carteira, baseadas no Comportamento do cliente: Propensão On-line – off-line Efetividade on-line – off-line Descarte de comunicação on-line Focar forte em VENDAS on-line Manter comunicação on e off-line Gerar RELACIONAMENTO on-line Objetivos: - Determinar o público “plugado”, gerar ações on-line otimizadas e dirigidas, com economia de recursos. Converter volume de vendas off em on-line, mas apenas para os clientes com real potencial. Otimizar recursos off, direcionando a comunicação apenas para o público “desplugado”. - Comportamento Digital: DBM 2.0 – Exemplo de análise de indicadores de segmentação

9. DBM 2.0 – Exemplo de Modelos Estatísticos (Análise Preditiva)

10. DBM 2.0 – Exemplo de Modelos Estatísticos (Análise Preditiva)

11. OBRIGADO Stivy Malty Soares DeepMind Marketing Estratégico (11) 5051-6310 / (11) 9713-6752 [email_address] DeepMind – A Inteligência por trás da tecnologia.