Reader’s Digest
RD Brasil
Reader’s Digest - Quem somos?
 Líder mundial em Marketing Direto
Presença em mais de 49 países, sendo a revista
de maior circulação mundial.


Editora Global
– Revistas
– Livros
– Música
– Livros Condensados
– Catálogos (Produtos Próprios e de Terceiros)
– Coleções musicais
– Coleções Ilustradas
Reader’s Digest: Quem somos?

Receita : US$ 2,5 Bi

Lucro Operacional : US$ 167 Mi

Circulação mensal paga : 25 Milhões

Foco em Home Entertainment

Presença em 49 países, 19 línguas

Brasil está entre os 10 maiores do mundo
Reader’s Digest - Um pouco de história...
• Em 1942, a Revista Seleções é lançada no Brasil. Na década de 70 a
revista passa a ser editada em Portugal.
• Em 1996, o Reader’s Digest se restabelece no Brasil.
• Em Julho de 1996 o Reader’s Digest passa a oferecer assinaturas.
Reader’s Digest - Um pouco de história...
• Em abril de 1997, a Revista Seleções volta a ser editada
no Brasil.
• E hoje temos mais de 450.000 assinantes,
sendo a 2ª revista em circulação no Brasil.
Veja
Seleções
Viva Mais
Claudia
Época
Playboy
Isto É
Fonte VC
Média Jan a Dez
Banca
Assinatura
233
20%
931
80%
34
7%
479
93%
474
100%
0%
145
31%
317
69%
73
16%
383
84%
274
67%
137
33%
70
19%
304
81%
Total
1.164
453
424
462
455
411
375
Os 3 P´s do Marketing Direto
Marketing Direto
Produto
Promoção
Ambiente
Oferta
Pessoa
Pilar 1 : Produto

Produtos típicos para Marketing Direto:
– Exclusividade
– Qualidade : Vital para a recompra
– Procure se diferenciar, porém NÃO CRIE
EXPECTATIVAS INFUNDADAS
– Preço baixo ou mediano
Pilar 1 : Produto - Realidade RD

Os produtos Reader’s Digest são exclusivos,
com raras exceções

Produtos mundiais tropicalizados

NENHUM produto é lançado sem testar
conceito e preço
Pilar 2 : Promoção
 MKT DIRETO É IMPULSO !!!!
– A Promoção tem que envolver imediatamente
– Deve ressaltar benefícios diretamente
– Deve estimular os sentidos

O que faz a diferença:
– Personalização
– Action Devices - Interatividade
– Formatos não tradicionais, riqueza de detalhes
– Validade da oferta
Pilar 2 : Promoção - Realidade RD
 Estrutura das peças já testada e aprovada em diversos
mercados

Personalização

Concursos - Validade da oferta com estimulo ao impulso

Variedade de Formatos
 Action
Devices - Interatividade

Degustações gratuitas (Ex. Demo CD’s)

Oferta Sim / Não

Descontos

Brindes Secretos
Pilar 3 : Pessoas: Database Marketing

Pontos chave para o Marketing Direto:
– Armazenar dados transacionais, promocionais
e pessoais
– Técnicas Estatísticas
– Metodologia
– Controle
– Tecnologia empregada
Campanhas de Marketing Direto
São correspondências (chamadas peças promocionais) enviadas para as casas
dos clientes, contendo:
• Oferta do produto (Brochura) com texto e fotos descrevendo o produto
• Certificado de participação no concurso
• Ordem de pedido
Existem diversas peças promocionais com os mais variados itens e cada um
com seu custo de produção / postagem
Temos mensalmente cerca de duas a três campanhas que o cliente pode estar
recebendo em sua casa
Produtos:
• Livros (Dicionários, Atlas, Saúde, Culinária, História, etc...)
• Música (Clássica, MPB, Relaxamento, etc...)
• Catálogo (Produtos variados)
Estatístico na Área de Marketing?
Uma idéia das bases de dados corporativas:
• As empresas possuem em geral milhões de clientes
• Cada cliente desse pode fazer diversos pedidos
• Cada pedido pode ser de uma linha de produto diferente
• Cada pedido pode ser de um tipo de campanha diferente (abordagem, foco,
oferta diferente)
• Cada pedido pode ser feito com uma forma de pagamento diferente
• Cada pedido é feito em determinado momento do “ciclo de vida” do cliente
• Cada cliente pode estar numa região geográfica diferente
• Os clientes possuem idades e/ou sexo diferentes
• Cada cliente possui interesse em um determinado tipo/afinidade de produto
Quem, em seu juízo perfeito, estaria satisfeito por trabalhar
com imensa quantidade de dados, fazer diversas análises e
ainda agradecer por ter tantas observações na amostra?
Somente um Estatístico mesmo...
Base de Dados Corporativa
MKT
DW
FIN
VENDAS
Sistemas da
Companhia
Data
Warehouse
Data Marts
As técnicas de DBM são utilizadas no Data Mart de Marketing
Database Marketing
Também conhecido como DBM, Database Marketing pode ser definido por:
“Uma técnica para obtenção de informações a respeito de seus clientes (ou
futuros clientes) numa base de dados única e utilizar essa informação para
guiar os esforços de Marketing de uma empresa.”
Vantagens:
• Esforços de Marketing focados
• Maior conhecimento a respeito de seus clientes (hábitos, gostos, etc...)
• Melhores estimativas de resultados de campanhas futuras
• Mais informações para apoiar decisões de Marketing
Database Marketing no Reader’s Digest
Departamento de "Database" Marketing da Reader’s Digest da década
de 40
Estatísticas Descritivas
Fornecem uma “fotografia” da base de clientes (por mês, por região, por linha
de produto, etc...)
• Pedidos por cliente
• Promoções
• Receita
• “Recência” do pedido
• Índices (pedidos por promoções / pagamentos por pedidos, etc...)
Primary MKT SS Pullever
Promoted
120000
1600
100000
Freqüência
1400
1200
1000
800
600
80000
60000
40000
400
20000
200
0
Ag e
80
85
Mais
SS Pullever
Mais
75
50
70
45
65
40
60
35
55
30
50
25
45
20
40
15
35
10
30
5
25
0
0
20
Estatísticas Descritivas
P u ll L a s t 6 M o n th s
16,0%
14,0%
Gráficos evolutivos mostram
tendências das variáveis
12,0%
10,0%
SS
8,0%
GB
6,0%
RM
4,0%
2,0%
0,0%
2
3
F Y 01
4
1
2
3
F Y 02
4
1
2
3
F Y 03
4
1
2
3
4
F Y 04
F re q u e n cy
3,0%
2,5%
Gráficos com variáveis
cruzadas para checar
possíveis correlações
P u ll
2,0%
1,5%
1,0%
0,5%
0,0%
0 - 2
3 - 4
5 - 6
7 - 8
# P aid P ro d s
9 - 10
11 - 12
13 +
Segmentação
Consiste em dividir a base de clientes em grupos o mais homogêneos possíveis
Possíveis segmentações:
• Região geográfica
• Idade
• Linhas de produtos que costuma comprar
• Valor do cliente
Permite a realização de ofertas específicas a grupos de clientes que:
• Gostam de determinados produtos
• Preferem determinado tipo de comunicação
• Possuem comportamento de compra similar
• Respondem melhor via determinado canal (mala direta, internet, telefone)
Segmentação
Técnicas utilizadas:
-Árvores de Decisão
-Análise de Cluster
Idade > 30
Result 20%
S
Result 25%
N
Livros > 3
Result 10%
S
Result 15%
N
Result 5%
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Por que aplicar modelos de regressão para vendas mensais?
• Auxílio no planejamento das ações de Marketing da empresa
• Dimensionamento de Call Center
Por que aplicar modelos de regressão em campanhas de Marketing?
• Exclusão de grupos com baixo resultado esperado => Maior lucro em cada
campanha (menor custo da campanha / menor inadimplência)
• Menor intensidade de contato para venda => Menos clientes insatisfeitos
L
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
• A idéia básica é selecionar, dentre os possíveis clientes que receberiam a
oferta, aqueles que poderiam oferecer melhor resultado.
• Principal critério: Maximização do lucro esperado da campanha
• Como um cliente pode decidir pela compra ou não compra, caracterizando
um resultado binário de resposta, um bom modelo a ser aplicado seria a
Regressão Logística, onde como resultado final, teríamos a probabilidade de
um determinado cliente comprar ou não a próxima oferta
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
T-12 meses
T-10 meses
T-1 mês
T
Teste de
Produto
Respostas
do teste
Modelagem
Aplicação
do Modelo
• Uma amostra é selecionada para Teste de Produto (determinação de tamanho
da amostra)
• Após respostas do teste, é possível fazer a modelagem para tentar encontrar
alguma relação entre possíveis hábitos de compra e o fato de o cliente ter
comprado no teste
• Após criação do modelo, a equação é aplicada em toda a base de clientes e
temos a probabilidade de cada cliente comprar a próxima campanha
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Muitos produtos comprados
SIM (Y=1)
Comprou no último ano
Possui assinatura de revista ativa
NÃO (Y=0)
Poucos produtos comprados
Não comprou no último ano
Não possui assinatura de revista ativa
Teste de Produto
Assim, temos boas variáveis “candidatas” a entrarem no modelo...
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Regressão Logística
Y = exp (L) / [ 1+ exp (L) ]
L = ß0 + ß1Var1 + ß2Var 2 + … + ßnVarn
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Para quem mandar a próxima campanha?
0,7
0,65
0,6
0,55
0,5
0,45
0,4
Mean Scorel
0,35
Pull
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
100%
95%
90%
85%
80%
75%
70%
65%
60%
55%
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
0
5%
Ponto
de Corte
Clientes abaixo do ponto de corte são excluídos
Baixa probabilidade de compra => prejuízo nesses grupos
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
• Resultados em média 30% melhores do que se a campanha fosse enviada
para toda a base de clientes
• Os clientes rejeitados nessa equação podem ser aprovados na equação de
outra campanha
• Campanhas de investimento utilizam pontos de corte um pouco abaixo do
que o corte que maximizaria o lucro
Modelos de Regressão Aplicados ao Marketing
Outras aplicações:
• Modelagem para prever erosão da base de clientes (Churn Model – Telefonia)
• Algum fato ocorrido nos últimos meses justificaria a decisão do cliente
não comprar mais da empresa pelos próximos meses?
• Permite que seja tomada alguma atitude antes que o cliente desista do
relacionamento com a empresa
• Modelagem para estimar a probabilidade de um cliente vir a se tornar um
cliente TOP
• Nos primeiros meses de relacionamento com a empresa existe algo que
indique que o cliente pode vir a se tornar TOP no ano seguinte?
• Permite ações de marketing específicas para esses clientes
Dados Demogáficos / Enriquecimento de Informações
• São obtidos através de preenchimento de questionários, cupons, call center,
fontes externas ou Internet
•Principais dados obtidos :
• Idade
• Sexo
• E-mail
• Tipos de produtos / assuntos preferidos (análise gosto vs compra)
• Renda
• Escolaridade
• Filhos
• Estado civil
Exemplos Gerais
• Bootstrap Logistic Regression
• Testes de diferença entre proporções (checar significância do resultado de um
teste)
• Análises de conversão de clientes
• Data Mining – Basket Analysis (Cerveja e Fraldas)