Data Mining como Ferramenta de
tomada de conhecimento
Dr José Oliveira
Conclusões
Data Mining como Middleware entre a informação e as decisões
estratégicas
Existe milhares de dados com informação e muitos caminhos para
melhorar as decisões estratégicas
Data Mining pode ser extremamente complexo ou surpreendentemente
simples
Estamos no inicio de perceber o alcance do Data Mining
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Análise analítica por sector de mercado
O processo de Data Mining
Qual o Alvo
que pretendo
analisar
Qual a
probabilidade
de ocorrência
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Data Mining como ferramenta de apoio estratégico
Exemplos de Utilização
• Banco: Gestor de Conta que propõe aplicações a um cliente
de acordo com o seu perfil.
• Operador Turístico: Definição de planos de marketing
individualizados para os seus clientes.
• Produtor de Vegetais Enlatados: Gestor de produto
que “prepara” a negociação com um determinado
cliente.
Exemplos de Utilização
Seguradora: Acção de telemarketing para renovação de
contratos com os “melhores clientes”.
Loja de Conveniência: Aproveitamento das adjacências
entre produtos (“micro-merchandising”).
Restaurante: Convite para um jantar especial aos
clientes insatisfeitos com o serviço.
Exemplos de Utilização
Retalhista: Selecção do conjunto de clientes com as
características mais adequadas para promover
determinados produtos (para maillings,...).
Supermercado: Dinamização do cartão de fidelização.
Muito
Diferenciados
A1
QUADRANTE III
QUADRANTE IV
QUADRANTE I
QUADRANTE II
A2
Valorização
dos Clientes
A3
A4
Uniformes
A5
B5
B4
B3
B2
Uniformes
Necessidades
dos Clientes
B1
Muito
Diferenciados
Muito
Diferenciados
Q. III
Q. IV
Mkt
1:1
FrequencyM
kt
Valorização
dos Clientes
Q. I
Q. II
Mkt
Massas
Uniformes
Mkt
Nichos
EXPANDIR O CONJUNTO DE
NECESSIDADES
Uniformes
Necessidades
dos Clientes
Muito
Diferenciados
Várias Estratégias, vários objectivos
Aumento do Lifetime Value dos seus clientes.
• LIFETIME VALUE – LTV (Valor de Tempo de Vida):
Valor líquido do cliente em toda a sua história de transacções com a empresa,
incluindo as referências transformadas em vendas, etc.
Descoberta de novos clientes através de uma
abordagem direccionada.
Aumentar o índice de retenção
É mais fácil manter clientes actuais que conquistar novos.
Maior fidelização implica mais LTV, logo mais lucros.
Exemplo : Aumento do LTV do cliente
Aumentar as compras médias
• O DM pode influenciar os padrões de compras dos clientes.
• Fazer a oferta certa, à pessoa certa no momento adequado incrementa o upselling e o cross-selling.
Diminuir os custos directos
• O DM auxilia a ajustar os canais de distribuição.
• Redução de custos na retenção de clientes.
Diminuir os custos de marketing
• Maior precisão na comunicação com clientes e prospects.
• Os lucros aumentam concentrando os esforços.
Onde o Data Mining pode Falar ?
• Informação Insuficiente para modelos preditivo (margem de erro
superior a 70%;
• Objectivos inatingíveis
• Inexistência de um plano de desenvolvimento
• Equipa sem conhecimento do negócio
• IT
• Objectivos não orientados ao negócio
Fim
Grato pela sua atenção, fico disponível para
dúvidas ou comentários adicionais.
José Oliveira
[email protected]
Dr José Oliveira