Documento confidencial
Marketing
Analytics
Como usar para
vender mais?
Daniel Silvestre
Head de Analytics
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2
Technology
centric
Information
centric
Transformação
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Analytics
A tecnologia
mais importante
para diferenciar o
negócio
27%
Gartner, 2019
Dos investimentos
eram para soluções
de Big Data/AI.
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1.
Mentalidade
Data Driven
Pensando com
os dados
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Previsibilidade
Quais perfis de clientes com
maior potencial de ROI?
Qual a previsão das vendas
para o ano?
Temos alguma sazonalidade?
Eficiência
Nossas ações de força de vendas
estão tendo efeito?
Vantagens estratégicas
Qual o potencial dos nossos clientes?
Nosso produto tem gaps em relação
as demandas de mercado? Quais?
Onde podemos vender mais? Quais
segmentos trazem mais ROI, quais consigo
fechar em menos tempo?
5
Mais importante
que dados, são as
perguntas...
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Perfil do
Cliente Ideal
Pra quem
eu realmente
quero vender?
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2.
Métricas que
importam
O que é mensurável é
possível melhorar
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8
MAIOR
ROI
MENOR
ESFORÇO
MENOS
TEMPO
MAIOR
RECEITA
Encontrar o Lead certo
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9
10.000
10%
1.000
100
10
10%
10%
Taxas de conversão Impressões
CTR (Click Through
Rate)
CPV (Custo por
visualização)
CPA (Custo por
aquisição)
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10
Como está a aquisição de Leads?
Eficácia
Quais canais de
aquisição convertem
mais?
Quais deles trazem
os melhores
perfis de clientes?
Eficiência
Quais canais
convertem mais
rápido?
Quais tem o melhor
custo?
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11
CAC LTV PAYBACK RECEITA
Os indicadores
mais importantes
Por carteira, segmento, canal de aquisição,
área, campanha, etc.
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12
Relação LTV/CAC
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13
Informação
Aprende sobre o
contexto e resultados atuais.
Visão de negócio
Entende o cenário, identifica
oportunidades e desafios
e mapeia possibilidades.
Insights analíticos
Expressa os indicadores que
otimiza a tomada de decisão.
Ação de negócio
Expressa a ação de mudança.
Framework
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14
Storytelling
10.000 2.000 1.000 100
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3.
Como aplicar
Analytics? Baby steps
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STAGE 1 STAGE 3STAGE 2 STAGE 5STAGE 4
DATA LAKE
DATA WAREHOUSE
CLEANED DATA
STANDARD REPORTS
MINDSET DATA DRIVEN
AD HOC REPORTS/KPIs
OLAP
SELF SERVICE BI
AGILE VISUALIZATION
PREDICTIVE ANALYSIS
PREDICTIVE MODELING
OPTIMIZATION
AND PRODUCTIZATION
WHAT HAPPENED?
WHY DID IT HAPPEN?
WHAT WILL HAPPEN?
2o Semestre/2019 1o Semestre/2020
Maturidade em Analytics
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4.
Estratégias Onde aplicar?
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18
Previsão de vendas
Gaps, oportunidades, sazonalidade, performance
Retenção de clientes
Alertas de risco de churn
Comunicação precisa e automatizada
Análises de tendências de mercado
Comportamento do consumidor
Análise de frequência de consumo
Tendências de investimento em negócios
Controle financeiro
Previsibilidade de fluxo de caixa
Automação de geração de relatórios
Estudo e monitoramento da concorrência
Previsão de consumo dos nossos produtos
Diagnóstico de pontos de conversão
VALOR
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5.
Exemplos Na prática
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Junho iniciou com TPV abaixo dos valores medidos no mês anterior. Apesar da queda, a semana ainda acumula
valores superiores aos verificados em abril, mês que sofreu o ápice da crise COVID.
TPV SEMANAL - VINDI INSIGHTS
Comparativo semanal em relação aos períodos equivalentes do mês anterior
20
-35% -19% -1.2% +4.7% +16% +35% +11% +10% -3%’ -18%
Abril Maio Junho
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CLUBE DE ASSINATURAS TPV
Crescimento de 31/05 à 06/06 vs 30/04 à 06/05
Na semana em análise a queda de x valor no cliente X foi compensada pelo crescimento de y valor no cliente
Y, gerando um saldo positivo de 3.1% no TPV do segmento.
21
Documento confidencial
22

Marketing e Analytics - como usar e vender mais?