Workshop de 3 dias proferida para turmas do MBA de Marketing da FGV-RJ

1. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1
Workshop de Marketing –
(Big) Data Analytics 2.0
Dan S. Reznik
Upper West Soluções
Dez-2014

2.  Big Data (Intro)
 Visão geral
 Meus projetos
 Aspectos práticos
 Data-Driven Marketing
 Visão geral
 Engajamento do cliente
 Visão “360º” do cliente
 O “tecnologista de marketing”
 Guest Speakers
 Claudio Chalom / Canadá Intercâmbio
 Daniel Lessa / Gazeus
 Irit Epelbaum / Flert
 Sabrina Gallier / Nibo
 Resumo & Conclusões
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 2
Plano

3. 
Plano Turma Barra
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 3
2a feira, BARRA 3a feira, BARRA 2a feira, BARRA
08/dez/04 09/dez/14 15/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Sabrina / Nibo
19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Gazeus / Daniel Lessa Flert / Irit
20:30 as 20:45 break break break
20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Canada Interc / Claudio Revisão e Conclusões

4. 
Plano turma Botafogo
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 4
5a feira, BOTAF 4a feira, BOTAF 5a feira, BOTAF
11/dez/14 17/dez/14 18/dez/14
18:30 as 19:30 Intro a Big Data Data-Driven Mkt II Canada Interc / Claudio
19:30 as 20:30 Data-Driven Mkt I Flert / Irit Sabrina / Nibo
20:30 as 20:45 break break break
20:45 as 22:00 Data Viz / D. Chada Gazeus / Daniel Lessa Revisão e Conclusões

5. 
Big Data
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 5

6. (milhões de Tb)

7. 
Big Data: Projetos Ativos
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 7

8. 
Oportunidade por Vertical
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 8
Big Data: valor em potencial
Facilidadedecapturadedados

10. 
Business Intelligence
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 10

11. 
BI vs Big Data
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 11

12. 
Tendências
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 12
Multi-structured

13. 
Múltiplas Fontes
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 13
VALOR

14. 
Exemplo: visão 360

15. 
Retenção do Cliente

16.  Como dados poderiam ser úteis no seu negócio
 Aumento de receita
 Diminuição de custos
 Diminuição de riscos
 Classificar os 4 V’s dos seus dados
(baixo/medio/alto)
 Volume
 Velocidade
 Variedade
 Veracidade
Exercício I
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 16

17. 
Retenção tem valor exponencial

18. 
Interação com o Cliente
Coleta de dados Canais de comunicação

19. 
Problemas com BI

20. Informação Essencial p/
Data-Driven Marketing

21. 
Causas de Erros de Coleta

22. 
Data-Driven Marketing

23. 
Triagem de “Leads”
Pontos de Contato:
Email, Online, Contatos, etc.
Pedidos de Informação
Leads
Conversões
Prontos p/
Compra
Qualificados
Venda
Fechada

24. 
Rapidez e Valor
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 24

25. 
Paralelismo e Custo

26. 
Silos de dados

27. 
Integração

28.  Não quero mais trabalho
 Não quero que você tenha meus dados
 Não quero que você veja os furos com meus dados
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 28
Integração: os 3 “nãos”

29.  Descreva problemas de qualidade de coleta nos seus
dados e razões e soluções.
 Onde rapidez na produção de resultados poderia
ajudar na sua empresa?
 Onde integração de dados poderia produzir valor na
sua empresa?
Exercicio III
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 29

30. 
Ciência de Dados
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 30

31. 
Cientista de Dados
• Gerente de Projetos
• Estatístico
• Especialista no Negócio
• Arquiteto de Dados
• Desenvolvedor de Software

32. 
Análise de Dados

33. 
Exemplos de Projetos
www.upperwestsolucoes.com
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 33

34. Busca Semântica de Laudos
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 34
Motor de Recomendação
Detecção de Fraude
Integração de Dados do Cidadão
Otimização de Marketing Digital

35. 
MobileMobile
Email
Marketing
Email
Marketing
WebWeb
Peixe Urbano
Motor de
Recomendação
Motor de
Recomendação
Ofertas do
Dia
Ofertas do
Dia
DemografiaDemografia ComprasComprasClicksClicks

36. 
Exemplo de Recomendação
Porcão
Spa 12 sessões
Balanceamento
Álbum de fotos
Sushi
Arvorismo
Búzios
Escova Marroquina
Reordenação
userID: 1234
Compras: 10
* Automotivo: 5
* Estética: 3
* Gastronomia: 2
Balanceamento
Spa 12 sessões
Escova Marroquina
Porcão
Sushi
Álbum de fotos
Arvorismo
Búzios

37. 
Mistura de Experts
Expert em
demografia
Expert em
preferencias,
ratings, marcas,
social networks
Expert em
histórico de
compras
ΣΣ
w2
w1
w3
Ofertas
do dia
Ofertas
do dia
Ofertas
ordenadas
por
relevância

38. Subject
personalizado
Titulo
personalizado
Preview pane
atraente
Ofertas
ordenadas
por relevância

39. 
Gazeus Games:
Otimização de Marketing
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 39

40. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 40
Base Integrada do Cidadão
SEPLAG-MG

41. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 41
Vinculação de Registros

42. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 42
Arquitetura do Sistema

43. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 43
Assalto a Caixas Eletrônicos

44. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 44
Localização dos Eventos

45. Logs
Semi-
Estruturado
Semi-
Estruturado
EstruturadoEstruturado
Banco
Paralelo
Deteccao
Anomalias
alarmes
ATM
ATM
ATM
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 45
Solução

46. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 46
Detecção de Anomalias

47. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 47
Busca Semântica em
Laudos de Radiologia
2,5 M de laudos
de radiologia
Indexador GUIGUI
OntologiaOntologia

48. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 48
Ontologia de Termos Médicos

49. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 49

50. 
Aspectos Práticos
em Projetos
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 50

51. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 51
Conceito: PESSOAS

53.  Pouca experiência / competitividade a partir de
dados
 Mal qualificadas em profissionais de dados
 Pulverização em Silos
 Qualidade de dados totalmente não gerenciada
 Dados reféns de TI – me tira daqui!
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 53
Despreparo nas Empresas

54. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 54
Pirâmide de Maslow
- Qualidade
- Integração
- Governança
• 360 Cust. View
• Anti-Fraud
• Anti Churn
ESTRATÉGIA, ROI+

55. 
Pirâmide do Valor

56. 
Ondas de maturidade
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 56

58. 
Digital Marketing
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 58

61. 
1000+ Produtos!

62. 
Tipos de Software
• Analíticos/Atribuição
• Percepção
• Automação de Marketing:
• Processos
• Escuta de Mídias Sociais
• Engajamento
• Experiência do cliente
• Pontos-de contato
• CRM
• Relacionamento

63. 
Marketing Pipeline

64. 
Tecnologista de Marketing

67. 
Dados Comportamentais

68. 
Dados Psicográficos

69. 
Máquina Correlacional

70. 
Investimentos vs Vendas

72. 
Engajamento do Cliente
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 72

75. 
A jornada do herói

76. 
A jornada do cliente

77. Ciclo de
Engajamento

79. 
Visão 360 do Cliente
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 79

80. 
Centrar em Produto vs Cliente
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 80

83.  O que conta na tomada de decisão do cliente?
 A estratégia de marketing corresponde a expectativa
do cliente e/ou as metas do negócio?
 Dados do cliente estão potencializados em todos
departamentos do negócio?
 Quais clientes geram mais lucro? Vendas?
 Quais ações estimulam a compra?
 Quais mensagens ou promoções causam maior
resposta?
 Quais compras futuras posso estimular por cliente?
Algumas Perguntas

84. 
Cliente = Quebra Cabeça

85. Porque? (atitude)
-Opiniões
-Preferências
-Demandas e sonhos
Como? (interações)
-Emails e chats
-Notas do SAC
-Clickstream (web)
-Diálogos face-a-face
Quem? (descritivo)
-Características
-Relacionamentos
-Infos auto-declaradas
-Geo-demografia
O quê? (comportamento)
-Pedidos
-Transações
-Histórico de Pagamentos
-Histórico de Utilização

86. 
Vantagens de Centrar no Cliente

87. 
360 View: Geradores de Valor

88. 
Visão por “silos”

89. 
Visão integrada

91. 
Visão 360 do Cliente

92. 
“Tecnologista”de
Marketing
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 92

93. 
Vingança dos Nerds

94. 
Como ele aparece

95. 
Com quem ele articula

96. 
O que ele faz

97. 
O que ele sabe

98. 
Revisão & Conclusões
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 98

99. 
Ciclo de Marketing 2.0

101. 
Processo de Aprendizado

102. 
Maturidade e ROI

103. 
Bases do Relacionamento

105. 
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 105
Obrigado!
Dan S. Reznik
dan@upperwestsolucoes.com

106. 
Overflow
(c) 2014 UWS -- Não Distribuir 106