Tecnologias para Tomada de Decisão. “As organizações perseguem inteligência. Nessa...

Tecnologias para Tecnologias para Tomada de Tomada de

DecisãoDecisão

“As organizações perseguem inteligência. Nessa perseguição, elas processam informação, formulam planos e aspirações,

interpretam ambientes, geram estratégias e decisões, monitoram experiências e recebem aprendizado dessas

experiências e imitam as outras organizações, na medida em que elas fazem o mesmo.”

James C. March

Agenda

• Data Warehouse

• Database Marketing

• CRM – Customer Relationship Management

• Conclusões

• Referências

Data Warehouse• Segundo Inmon: é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.

• Segundo Kimball: é um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem e construam um data warehouse.

Orientado a assunto

DATA WAREHOUSE

MATERIAL

PRODUÇÃOVENDAS

Sistema Operacionalcontrole de estoquecontrole de pedidoscontas a pagar e a receber

Integrado

Não volátil

Variável ao Tempo

Granularidade

Arquitetura de Referência

Fontes

OTLP

OTLP

.

.

.

FontesExternas

ExtracçãoLimpezaTransformaçãoCarga

Data Warehouse

MetaData

Plataformas e Infra-estruturas de suporte

DataMarts

Gestão e Operação

Aplicações - DataMining - ….

Ad Hoc Query Tools

Report Writers

Multidimensional Analysis

Configuração, Gestão e Operação

Database Database MarketingMarketing

Um cenário familiar parece levar as Empresas ao DBM

• Competição intensa; muitos produtos semelhantes;• Poucas ‘barreiras’ para substituição; indiferença do

consumidor;• Guerra de preços e margens baixas ;• Impacto reduzido das mídias tradicionais;• ”Clientes não são todos iguais” - mas não é fácil

tratar detalhes de muitos Clientes;• Expectativa construída em torno do Marketing de

Fidelização.

Sistemas Sistemas transacionaistransacionais

Listas de Listas de prospects, prospects,

fontes externasfontes externas

Ferramentas de tratamento e fusão de dadosFerramentas de tratamento e fusão de dados

O modelo conceitual de DBM

Dados de Dados de relacionamentrelacionament

oo

DBMDBM

DBM: ações iniciais

• Identificar necessidades e oportunidades específicas de cada “negócio”, que podem ser apoiadas por Database Marketing

• Estruturar o modelo de dados e a solução de tecnologia

• Identificar as origens de dados e criar “extratores” • Construir a base de dados de Marketing • Estabelecer processos de tratamento de dados

Tratamento de dados

• Corrigir problemas na captação dos dados• Normatizar (“padronizar”) informações de endereço,

telefone e outras• Atribuir alguns dados incompletos• Cruzar e deduplicar dados de várias origens (“merge

and purge”)

Contagens, Contagens, visões e visões e relatórios relatórios para apoio a para apoio a decisõesdecisões

Utilizando o database de marketing

Campanhas Campanhas de de relacionamenrelacionamento um-a-umto um-a-um

DBMDBM

Datamining, Modelagem, Datamining, Modelagem, GeomarketingGeomarketing

Aplicações típicas do DBM

1. Análises descritivas e relatórios sobre a base de dados, como forma de dominar o conteúdo

DBMDBM

InformaçãoInformaçãop/ decisãop/ decisão

Campanhas Campanhas mktg diretomktg direto

Datamining/Datamining/ModelagemModelagem


2. Gerar relatórios gerenciais (sob medida ou padronizados, periódicos)

DBMDBM




Ex.: Perfil dos clientes por faixa de renda (salários mínimos)

Faixa de Renda

Não Informado4% 1 a 3 SM

11%

4 a 10 SM49%

acima de 50 SM2%

21 a 50 SM10%

11 a 20 SM24%

Conceito de Household

• Oportunidade de gerenciar informações completas do agrupamento familiar, não apenas do comprador principal

• O relacionamento comercial e de fidelização ganha pertinência e fica mais viável financeiramente (vários negócios em um mesmo domicílio)


3. Identificar e “rankear” os melhores clientes e definir seu perfil, para guiar ações de marketing

DBMDBM




Clientes não são todos iguais

Fidelizar

Crescer

Abandonar

Rentabilidade AtualPotencialCusto

Fonte: Peppers & Rogers, Enterprise One To One, Doubleday: 1997


4. Segmentar (identificar clusters) e ajustar a oferta/ comunicação

DBMDBM




Renda

Idade

0 R$ 1.000 R$ 2.000 R$ 3.000 R$ 4.000

60

50

40

30

20

“Clientes com renda entre R$ 3.000 e R$ 4.000 e idade até 50 anos.”

Clusterização (graficamente)Idade

0 R$ 1.000 R$ 2.000 R$ 3.000 R$ 4.000

60

50

40

30

20


5. Campanhas de marketing direto de aquisição de clientes

6. Programas de cross-selling e up-selling

7. Retenção de bons clientes

DBMDBM




Ações ao longo do ciclo de vida

negóciosnegócios

tempotempo

ciclo de vida do clienteciclo de vida do cliente

AquisiçãoAquisiçãoe conquistae conquistade novosde novosclientesclientes

Fidelização Fidelização Cross-sellingCross-sellingUp-sellingUp-selling

RetençãoRetençãoReativaçãReativação de o de inativosinativos

Evolução da Carteira de Clientes

antigos

novos

1 ano

novos

2 anos

1 ano

novos

3 anos

2 anos

1 ano

novos

4 anos

3 anos

2 anos

1 ano

novos

4 anos

3 anos

2 anos

1 ano

5 anos

1994 1995 1996 1997 1998 1999


8. Identificar e disparar campanhas automáticas baseadas em Eventos

DBMDBM





9. Refinar todo o “Mix” de Marketing (impacto da propaganda, canais de distribuição, novos produtos, etc)

DBMDBM





10. Conduzir pesquisas e testes, utilizando o conhecimento prévio (DBM)

11. Integrar o DBM ao Call Center, à Internet e à Força de Vendas

DBMDBM




CRMCRMCustomer Relationship

Management

Definição de CRM

• O Meta Group propõe 3 tipos:– CRM Analítico;– CRM Colaborativo;– CRM Operacional;

Arquitetura CRMCRM Operacional

é a integração horizontal de processos de negócio com a finalidade de melhorar processos & eficiência operacionais

Forças de Vendas Marketing Serviço a Clientes Gestão de Call Center

CRM Analítico

Ou a Análise de Relação do Cliente é a análise dos dados criados por aplicações operacionais de CRM com a finalidade do desempenho do negócio, controlando e optimizando o relacionamento do cliente à empresa.

Fonte: ©1999 META Group

Arquitetura CRM

Conclusões• Data Warehouse

– Visão da Organização;– Todas a áreas possuem a mesma informação;– Consolida (agrega) dados, fornecendo análises multidimensionais;– Histórico;– Foca nas decisões estratégicas.

Conclusões• Database Marketing

– Trabalhe sempre com o objetivo em mente (pense do fim para o começo): qual a melhor forma de construir um relacionamento sólido com os melhores clientes? Quais os recursos necessários para isto?

– DBM conjuga tecnologia, processos e pessoas. Muita frustração decorre da aquisição de software, sem demais “pilares”;

– Erro freqüente: uso de DBM apenas em aplicações táticas, sem enxergar as possibilidades estratégicas;

– DBM: resultados não são de curto prazo - atenção à vulnerabilidade na implantação;

– Histórico de aquisição e perfil;– Visão Cliente.

Conclusões• CRM

– Mudo o Foco do mundo orientado a produtos e entra no mundo orientado a cliente;

– Visão do Cliente e o seu relacionamento com a organização;– Histórico de relacionamento;– Objetivo é identificar, diferenciar, manter e desenvolver seu melhores

clientes com o uso da tecnologia;– Surpreender o cliente;– Dificuldades encontradas na sua implantação:

• Cultura da organização

• Processos de negócio

• Sistemas legados

Referências INMON, W. H. Como construir o Data Warehouse. São Paulo: Campus, 1997.

JACKSON, R. ; WANG, P. Database Marketing Estratégico. São Paulo: NTC Business Books, 2000.

SHIMIZU,Tamio. Decisão nas Organizações: Introdução aos Problemas de Decisão encontrados nas Organizações e nos Sistemas de Apoio à Decisão. São Paulo: Atlas, 2001.

___.CRM Series Marketing 1 to 1: Um guia executivo para entende e implantar estratégias de Customer Relationship Management. São Paulo: Peppers and Rogers Group Brasil, 2000.

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