Este curso é indicado para profissionais que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas - IOT e de Big Data. Ao final do curso você será capaz de participar de um projeto de Big Data contribuindo com estratégias e direcionando o projeto para a escolha da adequada técnica de análise de dados.
Bloco 2 - Fidelização de Cliente.
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Do curso por Fundação Instituto de Administração
Introdução ao Big Data
87 classificações
Na lição
Aplicações.
Serão apresentadas aplicações nas áreas de marketing, varejo, técnicas de fidelização de cliente e proteção a fraude.
Conheça os instrutores
Alessandra MontiniProfessora Doutora
LABDATA
[SOM] [SOM]
Segmentação de cliente.
[SOM] A segmentação de cliente é uma estratégia adequada para ações da empresa.
Cada grupo pode-se realizar uma ação.
A segmentação dos clientes pode ser feita por meio do comportamento de
compra ou da utilização de produtos e serviços.
Empresas do varejo, instituições financeiras e empresas de telecom
segmentam clientes para ofertar produtos e serviços sob medida.
Os clientes podem ser segmentados, por exemplo,
com base informações de redes sociais e fotos do Facebook.
Essas informações podem ajudar a determinar a classe social
e os hábitos de consumo.
Com base nessas informações,
pode-se sugerir produtos para cada perfil de cliente.
[SOM] Previsão de Churn.
As técnicas de previsão de Churn, ou seja, de perda de cliente,
têm o objetivo de detectar os clientes com alta propensão
a deixar de consumir produtos e cancelar serviços.
Com base no rastro digital deixado pela internet,
pode-se identificar clientes com propensão a cancelar produtos e serviços.
A equipe de inteligência deve rapidamente detectar esses clientes
e realizar uma ação de retenção de clientes.
[SOM] Scoragem de Cliente.
Pode-se mapear os melhores clientes e elaborar estratégias de fidelização.
Como o mercado é muito competitivo,
a empresa não pode perder bom cliente para a concorrência.
[SOM] Cross-selling.
Pode-se realizar uma venda casada entre produtos e serviços.
Essa estratégia é muito importante para aumentar as vendas.
A análise de cesto de compras pode ser utilizada para determinar
os produtos que podem ser vendidos de forma casada.
[SOM] A análise de cesto de compras.
A análise de cesto de compras ajuda a detectar associação entre os dados.
Essa técnica é muito utilizada para detectar padrão
bancos de dados extremamente grandes.
Ela é muito utilizada para recomendar ações de marketing e
prevenir churning, evitar perda de clientes.
Por exemplo, com base no cupom fiscal das compras realizadas
por consumidores, pode-se elaborar o gráfico apresentado.
Esse gráfico foi gerado pela análise de cesto de compras.
O diâmetro de cada circunferência está associado à
quantidade de pessoas que adquirem o produto.
Nota-se que a meia foi o produto mais vendido porque
possui a maior circunferência.
As ligações representam os produtos que foram adquiridos na mesma compra.
Dessa forma, nota-se que quem comprou sombra
também comprou batom, quem compra base, compra bolsa.
O software que faz a análise de cesto de compras gera esse gráfico
e alguns indicadores utilizados para a realização das cestas de compras.
Exemplo um: cliente que vai ao mercado e coloca seu carrinho carvão,
picanha e álcool, com grande chance ele vai comprar o quê?
Refrigerante!
Essa associação pode ser feita com base na análise de cesto de compras.
Tomada de decisão: você pode colocar o carvão próximo à picanha,
colocar o carvão longe da picanha.
vender o carvão e a picanha de forma casada, vender o carvão,
a picanha e mais alguns produtos de forma casada.
Com base na análise de cesto de compras,
os executivos podem fazer várias associações.
Cliente, por exemplo, que comprou a picanha pode comprar outro produto.
Eu sabendo disso posso colocar os produtos de forma próxima para
facilitar o cliente ou colocar o mais distante possível para que
o cliente possa transitar durante o ponto de venda.
Exemplo dois: cliente de telecom que reduz o uso de voz, reduz o uso de dados,
então com grande chance ele pode cancelar os serviços com a empresa.
Tomada de decisão: verificar se o cliente efetuou alguma reclamação,
oferecer novo plano, oferecer combo,
oferecer pacote de produtos e serviços para toda a família.
Ao perceber que podemos perder o cliente pela análise de cesto de compras,
uma ação tem que ser feita, caso contrário o cliente será perdido.
Exemplo três: funcionário que chega atrasado,
falta sempre, então com grande chance ele pode sair da empresa.
Tomada de decisão: colocar o colaborador cursos motivacionais,
trocar as atividades ou sugerir férias.
Exemplo quatro: após a análise dos dados,
pode-se concluir que para dado segmento,
cliente que possui CDB, previdência privada e renda fixa,
com grande chance ele pode adquirir seguro.
A análise de cesto de compras pode ajudar a ofertar os produtos
com maior chance, maior combinação de sucesso.
Exemplo cinco: pode-se verificar que cliente que adquire
no site geladeira e micro-ondas com grande chance ele pode adquirir fogão.
Essas associações já são feitas por grandes empresas e podem ser
feitas pela análise de cesto de compras.
Exemplo seis: pode-se verificar que paciente que é fumante,
possui alto colesterol e não faz exercícios físicos com
grande chance ele pode ter enfarto.
Exemplo sete: a análise de cesto de compras pode ser utilizada
para a recomendação de filmes e programas aos clientes.
Neste bloco foi apresentado como usar a análise de
cesto de compras para entender o padrão, a sequência de comportamento
de pessoas e ofertar produtos e serviços sob medida.
Até o próximo bloco.
[SOM]
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