Entenda o comportamento do consumidor para alavancar seu negócio! > O que é modelo preditivo de vendas? Modelo preditivo de vendas é um padrão de compra extraído da base de dados de uma empresa através da avaliação do comportamento de um determinado grupo de consumidores, criando um modelo a partir das tendências e preferências desse grupo. > Como o modelo preditivo pode melhorar suas vendas? Avaliando o comportamento de seus consumidores, é possível criar um padrão para prever o que eles desejam e poder oferecer a eles produtos e serviços que interessam, facilitando o processo de tomada de decisão. > Aprenda com quem fez Veja exemplos de empresas que aplicaram o modelo preditivo de vendas para conseguir mais sucesso nos negócios. > Material Gratuito Aproveite, é grátis! http://paginas.tekoa.vc/modelo-preditivo-de-vendas

1. Modelo preditivo
de vendas

2. Relembrando...

3. LANDING PAGE
- É uma página criada na web para fazer com que o
visitante interessado por algum conteúdo, material ou
ferramenta forneça alguns dados para sua empresa;
- O ideal é que a landing page seja uma página
focada na conversão, tendo menos elementos que
possam distrair o visitante da ação desejada;
- Geralmente, é composta por: cabeçalho, onde se
anuncia a oferta; informações sobre o produto ou
serviço, onde é detalhado o que está sendo
oferecido; ação de conversão, onde o visitante
fornece seus dados e faz a demanda; e o indicador
de credibilidade, ou seja, alguma prova de que o
produto ou serviço é de fato confiável.

4. E como calcular ?

5. MINERAÇÃO DE DADOS
A mineração de dados focaliza a
extração de conhecimento a
partir de grande volume de
dados.

6. OBJETIVOS DA MINERAÇÃO DE DADOS
1) Transformar dados
armazenados sobre o
comportamento do
consumidor em
conhecimento expresso por
meio de formalismos de
representação.

7. OBJETIVOS DA MINERAÇÃO DE DADOS
2) Realizar a extração do
conhecimento implícito por
meio da descoberta de
padrões e da criação de
modelos de maneira
automática a partir dos
dados.
Dica: isso pode ser colocado
em prática através de um
modelo preditivo de vendas
e automatização de
relacionamento com o
cliente/consumidor.

8. OBJETIVOS DA MINERAÇÃO DE DADOS
3) Obter conhecimento útil e
interessante, a partir de
dados, para facilitar o
processo de tomada de
decisão na mente do
consumidor/cliente.

9. DADOS, INFORMAÇÃO, CONHECIMENTO,
INTELIGÊNCIA

10. PRÉ-PROCESSAMENTO
Normalmente, os dados disponíveis para análise
não estão em um formato adequado para a
extração de conhecimento.
Portanto, a transformação de dados
normalmente ocorre já na etapa de pré-
processamento, durante a:
- Extração de padrões e integração;
- Transformação;
- Limpeza (higienização da base);
- Seleção;
- Redução de dados

11. EXTRAÇÃO DE PADRÕES E INTEGRAÇÃO
Neste ebook, vamos analisar a extração de
padrões para a criação do modelo preditivo de
vendas.
A extração de padrões e integração é um
processo interativo. Sua execução pode ser
realizada várias vezes para se ajustar
parâmetros, visando a resultados mais alinhados
aos objetivos iniciais.

12. EXTRAÇÃO DE PADRÕES E INTEGRAÇÃO
As principais atividades desse processo são:
- A escolha da tarefa de mineração de dados;
- A escolha do Algoritmo;
- A extração dos padrões (propriamente dita).

13. ESCOLHA DA TAREFA
As tarefas de mineração de dados utilizadas para
identificação de padrões podem ser agrupadas
nas categorias preditiva ou descritiva.
A tarefa preditiva constrói uma hipótese a partir
da generalização de exemplos com classes
previamente definidas, na tentativa de prever um
tipo de comportamento para novos casos.
É essa categoria que vamos avaliar neste ebook.

14. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
Um exemplo de uma escolha de tarefa preditiva é
o caso da rede de lojas de varejo norte-
americana Target, que conseguiu prever o
comportamento de compra de grávidas com base
nos padrões de compra de outras grávidas que
compraram na empresa.

15. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
Como assim?
A Target rastreou o que as clientes buscavam em
suas lojas, em seu site e em seus canais de
mídias sociais.
A partir daí, identificou os padrões desse perfil.

16. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
No caso da cliente grávida, a rede detectou um
padrão de comportamento de compra nas
consumidoras que haviam ficado grávidas
anteriormente, e descobriu que o padrão se
aplicava a determinada cliente antes mesmo que
a informação da gravidez fosse fornecida a
qualquer pessoa.

17. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
Segundo a Target, a empresa usa “ferramentas
que os ajudam a entender as tendências e
preferência de compra dos clientes para que eles
possam dar a seus clientes ofertas e promoções
que são relevantes para eles”.

18. Essa análise pode ser traduzida no seguinte gráfico:

20. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
Outro exemplo simples de empresa que utiliza o
informação sobre clientes em seus negócios é a
rede de joalherias Vivara.

21. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
A rede, que apresenta a exclusividade como um
dos diferenciais de seu atendimento, utiliza sua
base de dados a favor das vendas.
Para isso, os atendentes estudam as informações
disponíveis do perfil de cada cliente e cruzam
padrões para saber qual é seu comportamento de
compra: o que costuma comprar, em que
momentos compra, qual a faixa de preço do que
adquire etc.

22. EXTRAÇÕES DE PADRÕES
Por exemplo, determinada cliente costuma
comprar como presente de aniversário para sua
filha joias.
Assim, tendo as informações de quando a
consumidora costuma comprar, qual é a ocasião
da compra e qual é a faixa de preço dos
presentes dados, ao aproximar-se a data do
aniversário da filha, a Vivara entra em contato
com a cliente para enviar a ela ofertas de
produtos que possam interessar para essa
situação.

23. MODELO PREDITIVO
DE VENDAS
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