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Analytics ! "Tradicional"
Visão parcial do consumidor
Excesso de adivinhações
Falta de argumentos
Falso positivo
Curte a fã page do Monster High Homem Entre 35-40 anos Curte estilo country Classe C
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Para da smart[x], mais uma fonte de analytics.
Drone Analytics
HoneyComb - Agricultural Drones & Mapping Services
HoneyComb - Agricultural Drones & Mapping Services
BioSensores
Ubiquidade, Integração e mais dados Total 500 Milhões 1/10º de um dispositivo por pessoa 2007 Total 35 Bilhões 5 Dis...
Privacidade
Fonte: Latitude (www.latd.com)
TV Analytics + Screen Balancing
TV Smartphone
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As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Predictive Analytics
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As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualizatio...
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“Do we think this is true? Or do we know?” ! Gary Loveman
Como surgiu House of Cards?
+ +
A necessidade de BI Evento de Negócio Negócio Aquisição de Dados o para Valor Latência da Ação Tempo de Ação Latênci...
Churn: 19% 1.6 milhões de usuários
Churn: 19% 12 meses 14 meses
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Churn: 19% Churn: 2%* * entre os casos tratados, a precisão foi de 78% na identificação dos usuários com probabilidade d...
30% de Redução em Crimes Graves
Um a Um !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Abrangente Ciclo de Vida do Consumidor Comprar Advocacia do Mais Produto Pesquisa e Com...
EXEMPLOS DE VALOR VITALÍCIO DE UM CLIENTE por Philip Kotler: • Pizza – US$ 4.000 (20 anos); • Coca-Cola – US$ 11.000 (2...
Aquisição Experimentação Manutenção Retenção Recuperação Tempo Ciclo de Vida do Cliente
Estratégia de Aquisição Estratégia de Fidelização Estratégia de Retenção Amigo indica Amigo (MGM)! Geração de Leads! Ve...
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https://aws.amazon.com/datasets
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Como a aquisição de dados a partir de dispositivos inteligentes (werable devices, smart tvs, smart x, etc) muda o nosso relacionamento com o consumidor e nosso posicionamento em termos de negócio.

Palestras ministrada no Social Media Week/SP 2014.
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Analytics EE | Everything, Everywhere

  1. 1. Analytics EE Everything, Everywhere
  2. 2. @estevaosoares facebook.com/estevaosoares contato@estrategi.ca linkedin.com/in/estevaosoares
  3. 3. Analytics ! "Tradicional"
  4. 4. Visão parcial do consumidor
  5. 5. Excesso de adivinhações
  6. 6. Falta de argumentos
  7. 7. Falso positivo
  8. 8. Curte a fã page do Monster High Homem Entre 35-40 anos Curte estilo country Classe C
  9. 9. SmartEWGFCTrvlVaiaaedrtsrgcyshething!
  10. 10. Para da smart[x], mais uma fonte de analytics.
  11. 11. Drone Analytics
  12. 12. HoneyComb - Agricultural Drones & Mapping Services
  13. 13. HoneyComb - Agricultural Drones & Mapping Services
  14. 14. BioSensores
  15. 15. Ubiquidade, Integração e mais dados Total 500 Milhões 1/10º de um dispositivo por pessoa 2007 Total 35 Bilhões 5 Dispositivos por pessoa 2010 Total 50 Bilhões 7 Dispositivos por pessoa 2013 Total 500 Bilhões~ 70~ Dispositivos por pessoa 2020 Source: Forrester Research, Cisco IBSG
  16. 16. Privacidade
  17. 17. Fonte: Latitude (www.latd.com)
  18. 18. TV Analytics + Screen Balancing
  19. 19. TV Smartphone
  20. 20. SmartWatch Google Glass Smart Car Smart X TV Smartphone
  21. 21. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Predictive Analytics
  22. 22. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics
  23. 23. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud
  24. 24. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualization/Dashboards
  25. 25. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualization/Dashboards Open Source
  26. 26. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualization/Dashboards Open Source Text Analytics
  27. 27. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualization/Dashboards Open Source Text Analytics Mobile BI
  28. 28. As tecnologias mais importantes para os próximos anos! Analytic Databases Predictive Analytics The Cloud Visualization/Dashboards Open Source Text Analytics Mobile BI
  29. 29. “Do we think this is true? Or do we know?” ! Gary Loveman
  30. 30. Como surgiu House of Cards?
  31. 31. + +
  32. 32. A necessidade de BI Evento de Negócio Negócio Aquisição de Dados o para Valor Latência da Ação Tempo de Ação Latência dos dados Latência Da Análise Entrega de Informação
  33. 33. Churn: 19% 1.6 milhões de usuários
  34. 34. Churn: 19% 12 meses 14 meses
  35. 35. Churn: 19% 9 meses 12 meses 14 meses
  36. 36. Churn: 19% 7 meses 9 meses 12 meses 14 meses
  37. 37. Churn: 19% Churn: 2%* * entre os casos tratados, a precisão foi de 78% na identificação dos usuários com probabilidade de Churn
  38. 38. 30% de Redução em Crimes Graves
  39. 39. Um a Um !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Abrangente Ciclo de Vida do Consumidor Comprar Advocacia do Mais Produto Pesquisa e Compra Do Produto Uso do Serviço de Produto Atendimento
  40. 40. EXEMPLOS DE VALOR VITALÍCIO DE UM CLIENTE por Philip Kotler: • Pizza – US$ 4.000 (20 anos); • Coca-Cola – US$ 11.000 (20 anos); • Hotel de Luxo – US$ 144.000 (20anos); • Clube Social – US$ 180.000 (30anos); • Automóvel de Luxo – US$ 332.00 (30anos); • Telefone – US$ 72.000 (30anos).
  41. 41. Aquisição Experimentação Manutenção Retenção Recuperação Tempo Ciclo de Vida do Cliente
  42. 42. Estratégia de Aquisição Estratégia de Fidelização Estratégia de Retenção Amigo indica Amigo (MGM)! Geração de Leads! Vendas Diretas! Geração de Tráfego! Campanhas de Aquisição! Oferta de White Papers! Programas de Fidelidade! Campanhas de Cross-Selling ! Campanhas de Up-Selling! Monitoramento da Satisfação! ! Modelos de Retenção! Controle de abandono Campanhas de Benefícios ! Instantâneos
  43. 43. Estratégia de Aquisição Estratégia de Fidelização Estratégia de Retenção Amigo indica Amigo (MGM)! Geração de Leads! Vendas Diretas! Geração de Tráfego! Campanhas de Aquisição! Oferta de White Papers! Programas de Fidelidade! Campanhas de Cross-Selling ! Campanhas de Up-Selling! Monitoramento da Satisfação! ! Modelos de Retenção! Controle de abandono Campanhas de Benefícios ! Instantâneos
  44. 44. Estratégia de Aquisição Estratégia de Fidelização Estratégia de Retenção Amigo indica Amigo (MGM)! Geração de Leads! Vendas Diretas! Geração de Tráfego! Campanhas de Aquisição! Oferta de White Papers! Programas de Fidelidade! Campanhas de Cross-Selling ! Campanhas de Up-Selling! Monitoramento da Satisfação! ! Modelos de Retenção! Controle de abandono (Churn)! Campanhas de Benefícios ! Instantâneos
  45. 45. Estratégia de Aquisição Estratégia de Fidelização Estratégia de Retenção Amigo indica Amigo (MGM)! Geração de Leads! Vendas Diretas! Geração de Tráfego! Campanhas de Aquisição! Oferta de White Papers! Programas de Fidelidade! Campanhas de Cross-Selling ! Campanhas de Up-Selling! Monitoramento da Satisfação! ! Modelos de Retenção! Controle de abandono (Churn)! Campanhas de Benefícios ! Instantâneos Aquisição Experimentação Manutenção Retenção Recuperação Tempo
  46. 46. Data Sets
  47. 47. https://www.opensciencedatacloud.org/publicdata
  48. 48. https://aws.amazon.com/datasets
  49. 49. https://www.data.gov
  50. 50. http://netflix.github.io
  51. 51. Profissionais de Analytics como ! Arquitetos de Solução
  52. 52. Bibliografia
  53. 53. Link para a apresentação slideshare.net/estevaopalestras
  54. 54. http://estrategi.ca contato@estrategi.ca

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