Sistemas recomendacao para Marketing e Propaganda

Sistemas de Recomendação A experiência de compra personalizada Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com @marcelcaracioloMonday, May 23, 2011

WEBMonday, May 23, 2011

1.0 2.0 Fonte de Informação Fluxo Contínuo de Informação VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PEMonday, May 23, 2011

WEB SITES WEB APPLICATIONS WEB SERVICES 3.0 SEMANTIC WEB USERS antes... VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PEFriday, October 1, 2011 Monday, May 23, 2010

AtualmenteMonday, May 23, 2011

estamos sobrecarregados de informaçõesMonday, May 23, 2011

muitas vezes inúteis Monday, May 23, 2011Friday, October 1, 2010

às vezes procuramos isso...Friday, October23, 2010 Monday, May 1, 2011

e encontramos isso! Monday, May 23, 2011Friday, October 1, 2010

google?Friday, October23, 2010 Monday, May 1, 2011

google? midias sociais?Friday, October 1, 2011Monday, May 23, 2010

eeeeuuuu... google? midias sociais? Monday, May 23, 2011riday, October 1, 2010

“A lot of times, people don’t know what they want until you show it to them.” Steve Jobs “We are leaving the Information age, and entering into the Recommendation age.” Chris Anderson, from book Long TailMonday, May 23, 2011

Sistemas de RecomendaçãoMonday, May 23, 2011

Recomendações Sociais Família/Amigos Amigos/ Família O Que eu deveria ler ? Ref: Flickr-BlueAlgae “Eu acho que você deveria ler Ref: Flickr photostream: jefield estes livros.Monday, May 23, 2011

Recomendações por Interação Entrada: Avalie alguns livros O Que eu deveria ler ? Saída: “Livros que você pode gostar são …”Monday, May 23, 2011

Sistemas desenhados para sugerir algo para mim do meu interesse!Monday, May 23, 2011

Por que Recomendação ?Monday, May 23, 2011

Netﬂix - 2/3 dos ﬁlmes alugados vêm de recomendação Google News - 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação Amazon - 38% das vendas vêm de recomendação Fonte: Celma & Lamere, ISMIR 2007Monday, May 23, 2011

E como funciona a recomendação ?Monday, May 23, 2011

O que os sistemas de recomendação realmente fazem ? 1. Prediz o quanto você pode gostar de um certo produto ou serviço 2. Sugere um lista de N items ordenada de acordo com seu interese 3. Sugere uma lista de N usuários ordernada para um produto/serviço 4. Explica a você o porque esses items foram recomendados 5. Ajusta a predição e a recomendação baseado em seu feedback e de outros.Monday, May 23, 2011

Filtragem baseada por Conteúdo Similar Duro de O Vento Toy Armagedon Items Matar Levou Store recomenda gosta Marcel UsuáriosMonday, May 23, 2011

Filtragem Colaborativa O Vento Toy Thor Armagedon Items Levou Store gosta recomenda Marcel Rafael Amanda Usuários SimilarMonday, May 23, 2011

Desaﬁos Para área de MarketingFriday, October 1, 2011Monday, May 23, 2010

Vamos ao um exemploMonday, May 23, 2011

Cadê a ﬁdelizaçãco? E a experiência de compra ?Monday, May 23, 2011

Será que ela realmente ouve seus clientes/franqueados?Monday, May 23, 2011

Experiência com o usuário conta!Monday, May 23, 2011

Monday, May 23, 2011

Uma compra, hoje, não é uma mera satisfação de uma necessidade, é uma experiência, uma interação com uma marca que tem personalidade, ADN, que é única assim como o consumidor. Por isso todas as relações comerciais são tendencialmente relações pessoais.” Pedro Velez Godinho, da Creative SaleMonday, May 23, 2011

Marketing RelacionalMonday, May 23, 2011

Conhecimento sobre os ProdutosMonday, May 23, 2011

Ser um agente do clienteMonday, May 23, 2011

Manter excelentes serviços nos pontos de contato com o clienteMonday, May 23, 2011

Melhorar a gestão do conhecimentoMonday, May 23, 2011

Usar a comunidade para criar conteúdoMonday, May 23, 2011

Dados e Pesquisas de Relacionamento com cliente Entradas para um futuro sistema de recomendaçõesMonday, May 23, 2011

Marketing Relacional Fidelizar o cliente através de meios low costMonday, May 23, 2011

Descobrindo os Oceanos AzuisMonday, May 23, 2011

Delivery + Feedback nas franqueadasMonday, May 23, 2011

1 Criação de métodos e práticas para construção de uma lista de clientes (base de dados enquanto principal ferramenta para ações de Marketing Relacional)Monday, May 23, 2011

2 Possibilidades avançadas de segmentação (segmentos automáticos e simples para ações de Marketing Relacional)Monday, May 23, 2011

3 Envio de campanhas através dos canais disponibilizados (email, SMS, MMS, Spots de Voz ) Campanhas de aniversário altamente segmentadas por gênero, preferências, localização.Monday, May 23, 2011

4 Mobile Marketing Apps Desenvolvimento de aplicativos com ofertas diárias em promoção baseado em posição :)Monday, May 23, 2011

5 Análise por meio de relatórios Google Analytics FREE! :DMonday, May 23, 2011

E onde entra recomendação em tudo isso ?Monday, May 23, 2011

DadosMonday, May 23, 2011

+ Feedback de UsuáriosMonday, May 23, 2011

+Sugestões de OfertasMonday, May 23, 2011

+ Convide seus amigosMonday, May 23, 2011

= FidelizaçãoMonday, May 23, 2011

Ofertas personalizadas Convite de amigos Delivery ! :D Ofertas RelacionadasMonday, May 23, 2011

E o custo disso ??Monday, May 23, 2011

Referências http://imasters.com.br/artigo/16637/ecommerce/o_uso_de_sistemas_de_recomendacao_e_a_melhoria_na_experiencia_de_compra/ http://trendwatching.com/trends/ffactor/ https://foursquare.com/venue/12687951 http://pt.wikipedia.org/wiki/Marketing_de_relacionamento http://pt.wikipedia.org/wiki/E-mail_marketing http://imasters.com.br/artigo/2792/email_marketing/campanha_de_e-mail_marketing_passos_para_o_sucesso/ http://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_recomenda%C3%A7%C3%A3oMonday, May 23, 2011

Sistemas de Recomendação A experiência de compra personalizada Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com @marcelcaracioloMonday, May 23, 2011

http://www.mobideia.com	197
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Sistemas recomendacao para Marketing e Propaganda

by Marcel Caraciolo on May 23, 2011

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