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Carregado porMarcel Caraciolo
Sistemas recomendacao para Marketing e Propaganda
O documento discute sistemas de recomendação e como eles podem ser usados para melhorar a experiência de compra personalizando ofertas e sugestões para os clientes. Sistemas de recomendação coletam dados sobre preferências de usuários e feedback para fornecer sugestões relevantes que podem levar à fidelização dos clientes.
Sistemas recomendacao para Marketing e Propaganda
- 1. Sistemas de Recomendação A experiência de compra personalizada Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com @marcelcaraciolo Monday, May 23, 2011
- 2.
- 3.
- 4. 1.0 2.0 Fonte de Informação Fluxo Contínuo de Informação VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PE Monday, May 23, 2011
- 5. WEB SITES WEB APPLICATIONS WEB SERVICES 3.0 SEMANTIC WEB USERS antes... VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PE Friday, October 1, 2011 Monday, May 23, 2010
- 6.
- 7. estamos sobrecarregados de informações Monday, May 23, 2011
- 8. muitas vezes inúteis Monday, May 23, 2011 Friday, October 1, 2010
- 9. às vezes procuramos isso... Friday, October23, 2010 Monday, May 1, 2011
- 10. e encontramos isso! Monday, May 23, 2011 Friday, October 1, 2010
- 11. google? Friday, October23, 2010 Monday, May 1, 2011
- 12. google? midias sociais? Friday, October 1, 2011 Monday, May 23, 2010
- 13. eeeeuuuu... google? midias sociais? Monday, May 23, 2011 riday, October 1, 2010
- 14. “A lot oftimes, people don’t know what they want until you show it to them.” Steve Jobs “We are leaving the Information age, and entering into the Recommendation age.” Chris Anderson, from book Long Tail Monday, May 23, 2011
- 15. Sistemas de Recomendação Monday,May 23, 2011
- 16. Recomendações Sociais Família/Amigos Amigos/ Família O Que eu deveria ler ? Ref: Flickr-BlueAlgae “Eu acho que você deveria ler Ref: Flickr photostream: jefield estes livros. Monday, May 23, 2011
- 17. Recomendações por Interação Entrada: Avalie alguns livros O Que eu deveria ler ? Saída: “Livros que você pode gostar são …” Monday, May 23, 2011
- 18. Sistemas desenhados parasugerir algo para mim do meu interesse! Monday, May 23, 2011
- 19. Por que Recomendação? Monday, May 23, 2011
- 20. Netflix - 2/3 dos filmes alugados vêm de recomendação Google News - 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação Amazon - 38% das vendas vêm de recomendação Fonte: Celma & Lamere, ISMIR 2007 Monday, May 23, 2011
- 21. E como funcionaa recomendação ? Monday, May 23, 2011
- 22. O que ossistemas de recomendação realmente fazem ? 1. Prediz o quanto você pode gostar de um certo produto ou serviço 2. Sugere um lista de N items ordenada de acordo com seu interese 3. Sugere uma lista de N usuários ordernada para um produto/serviço 4. Explica a você o porque esses items foram recomendados 5. Ajusta a predição e a recomendação baseado em seu feedback e de outros. Monday, May 23, 2011
- 23. Filtragem baseada porConteúdo Similar Duro de O Vento Toy Armagedon Items Matar Levou Store recomenda gosta Marcel Usuários Monday, May 23, 2011
- 24. Filtragem Colaborativa O Vento Toy Thor Armagedon Items Levou Store gosta recomenda Marcel Rafael Amanda Usuários Similar Monday, May 23, 2011
- 25. Desafios Para área de Marketing Friday, October 1, 2011 Monday, May 23, 2010
- 26. Vamos ao umexemplo Monday, May 23, 2011
- 27. Cadê a fidelizaçãco? E a experiência de compra ? Monday, May 23, 2011
- 28. Será que elarealmente ouve seus clientes/franqueados? Monday, May 23, 2011
- 29. Experiência com ousuário conta! Monday, May 23, 2011
- 30. Monday, May 23,2011
- 31. Uma compra, hoje,não é uma mera satisfação de uma necessidade, é uma experiência, uma interação com uma marca que tem personalidade, ADN, que é única assim como o consumidor. Por isso todas as relações comerciais são tendencialmente relações pessoais.” Pedro Velez Godinho, da Creative Sale Monday, May 23, 2011
- 32. Marketing Relacional Monday, May23, 2011
- 33. Conhecimento sobre osProdutos Monday, May 23, 2011
- 34. Ser um agentedo cliente Monday, May 23, 2011
- 35. Manter excelentes serviçosnos pontos de contato com o cliente Monday, May 23, 2011
- 36. Melhorar a gestãodo conhecimento Monday, May 23, 2011
- 37. Usar a comunidadepara criar conteúdo Monday, May 23, 2011
- 38. Dados e Pesquisasde Relacionamento com cliente Entradas para um futuro sistema de recomendações Monday, May 23, 2011
- 39. Marketing Relacional Fidelizar o cliente através de meios 'low cost' Monday, May 23, 2011
- 40. Descobrindo os OceanosAzuis Monday, May 23, 2011
- 41. Delivery + Feedbacknas franqueadas Monday, May 23, 2011
- 42. 1 Criação de métodos e práticas para construção de uma lista de clientes (base de dados enquanto principal ferramenta para ações de Marketing Relacional) Monday, May 23, 2011
- 43. 2 Possibilidades avançadas de segmentação (segmentos automáticos e simples para ações de Marketing Relacional) Monday, May 23, 2011
- 44. 3 Envio de campanhas através dos canais disponibilizados (email, SMS, MMS, Spots de Voz ) Campanhas de aniversário altamente segmentadas por gênero, preferências, localização. Monday, May 23, 2011
- 45. 4 Mobile Marketing Apps Desenvolvimento de aplicativos com ofertas diárias em promoção baseado em posição :) Monday, May 23, 2011
- 46. 5 Análise por meio de relatórios Google Analytics FREE! :D Monday, May 23, 2011
- 47. E onde entrarecomendação em tudo isso ? Monday, May 23, 2011
- 48.
- 49. + Feedback de Usuários Monday, May 23, 2011
- 50. + Sugestões de Ofertas Monday,May 23, 2011
- 51. + Convide seus amigos Monday, May 23, 2011
- 52. = Fidelização Monday, May23, 2011
- 53. Ofertas personalizadas Convite de amigos Delivery ! :D Ofertas Relacionadas Monday, May 23, 2011
- 54. E o custodisso ?? Monday, May 23, 2011
- 55. Referências http://imasters.com.br/artigo/16637/ecommerce/o_uso_de_sistemas_de_recomendacao_e_a_melhoria_na_experiencia_de_compra/ http://trendwatching.com/trends/ffactor/ https://foursquare.com/venue/12687951 http://pt.wikipedia.org/wiki/Marketing_de_relacionamento http://pt.wikipedia.org/wiki/E-mail_marketing http://imasters.com.br/artigo/2792/email_marketing/campanha_de_e-mail_marketing_passos_para_o_sucesso/ http://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_recomenda%C3%A7%C3%A3o Monday, May 23, 2011
- 56. Sistemas de Recomendação A experiência de compra personalizada Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com @marcelcaraciolo Monday, May 23, 2011