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NA PRÁTICAPara o mercado de publicações
Seus
desafios
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Sofisticada tecnologia de análise com técnicas
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Equipe experiente de consultores, estatísticos
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consumidores
CONSULTORIA DE MARKETING ANALÍTICO
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APLICAÇÕES PARA O MERCADO DE
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• Distribuição nos pontos de venda
• Retenção em assinaturas
• Engajamento nos sites
DESAFIO: Diminuição do encalhe nos
pontos de venda
Informações consideradas:
• Todo o histórico de venda do produto por ponto de venda
• Características do produto
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DESAFIO: Redução do cancelamento de
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• Todo o histórico de navegação (Leituras prévias, Amostras de textos, Conteúdos
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recomendação de conteúdo digital –
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Probabilidade de ler “política” dado que
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  • 1. BIG DATA NA PRÁTICAPara o mercado de publicações
  • 2. Seus desafios de negócios Entender Captar Reter Alavancar Otimizar Sofisticada tecnologia de análise com técnicas e ferramentas de Big Data Equipe experiente de consultores, estatísticos e cientistas de dados Base com mais de 74 milhões de consumidores CONSULTORIA DE MARKETING ANALÍTICO DO GRUPO ABRIL
  • 5. APLICAÇÕES PARA O MERCADO DE PUBLICAÇÕES • Distribuição nos pontos de venda • Retenção em assinaturas • Engajamento nos sites
  • 6. DESAFIO: Diminuição do encalhe nos pontos de venda Informações consideradas: • Todo o histórico de venda do produto por ponto de venda • Características do produto • Características da região • Condições climáticas Resultados • Fatores que influenciam a venda • Demanda ótima prevista = menor encalhe possível, sem impactar nas vendas
  • 7. DESAFIO: Redução do cancelamento de assinantes Informações consideradas: • Todo o histórico transicional • Cadeia de eventos • Características do assinante Resultados: • Variáveis que influenciam o cancelamento • Ações em pontos críticos • Propensão individual de saída de cada assinante • Otimização das ações de retenção
  • 8. DESAFIO: Aumentar page views Informações consideradas: • Todo o histórico de navegação (Leituras prévias, Amostras de textos, Conteúdos adquiridos, etc.) • Perfil do usuário Resultados: • Similaridade de comportamento • Ferramenta com algoritmo de recomendação de conteúdo digital – machine learning Probabilidade de ler “política” dado que (homem, 40 anos, capital - SP, classe C, lê esporte)

Editor's Notes

  1. Aumento no Lifetime Value Redução do TMA Adequação de estratégias de acordo com o perfil do cliente
  2. Todo o histórico de venda do produto por ponto de venda Características do produto (assunto, cor da capa, tipo de foto) Características da região (PEA, População circulante, Renda, Perfil ideológico, Índice de criminalidade, etc.) Condições climáticas
  3. Todo o histórico transicional - produtos adquiridos, valores gastos, contatos no atendimento (gravações – humor, tipo de atendente), etc. Cadeia de eventos - reclamações, pagamentos, canal de entrada, etc. Características do assinante – idade, sexo, região, perfil ideológico e penetração da concorrência
  4. Todo o histórico de navegação - Leituras prévias e Amostras de textos