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Big Data

Como transformar histórico de compra em lucro

Big Data

A partir da integração de dados online e off-line, é possível aproveitar grande volume de dados gerados — o Big Data e, com ele, conhecer os hábitos de consumo e a jornada de cada cliente, antecipando-se às suas necessidades.

Pense de maneira analítica: com todas as informações em mãos, o que você faria? Com mais de 25 milhões de consumidores e lares monitorados, 20 milhões de ofertas personalizadas e 100 milhões de transações processadas por mês, que tal converter números quantitativos em ganhos lucrativos?

O resultado é a integração entre mobile, social e web com recomendação de ofertas e ativação de clientes, um-a-um, objetivando atingir cada consumidor de maneira relevante e personalizada e, dessa forma, convertendo-os como clientes fidelizados ou estimulando aumento do ticket médio.

Como a Propz destaca suas ofertas no mercado de consumo?

Uma empresa que utiliza inteligência artificial, mapeamento estratégico, aplica de maneira efetiva o Big Data e tudo o que tem a oferecer e, sobretudo, é capaz de se adaptar e predizer o comportamento de cada consumidor em tempo real e de forma automatizada. É possível trazer mais vendas, mais engajamento e mais rentabilidade em cada comunicação de marketing. Sempre de forma personalizada e automatizada.

Além disso tudo, a Propz compreende as necessidades de vendas traçadas em estratégias de marketing e torna possível a criação de conteúdo relevante aliado ao que há de mais moderno, trazendo inovando por meio da utilização inteligente de Big Data.

Em um mercado de consumo pouco aquecido, com muitos concorrentes e clientes cada vez mais críticos e bem informados, buscando pelas melhores ofertas; quem dá o passo definitivo à frente da concorrência sabe da importância e dos benefícios que o pioneirismo traz ao implementar uma tendência de mercado.

Por isso, nada melhor do que o seu consumidor ter a melhor oferta, na melhor hora de compra, com um preço campeão nas proximidades, provando que é possível aliar os dados e histórico de seus clientes à resultados financeiros para o seu negócio.

Conheça quem são os varejistas que já estão se beneficiando desse tipo de inovação tecnológica e colhem resultados significativos tanto em vendas como em faturamento – www.propz.com.br.

Big Data

Dez sinais de que você está errando no seu projeto de Big Data

Por Israel Nacaxe, co-fundador da Propz

Big Data

Recentemente li um excelente artigo de @martingoodson, e como são informações de extrema relevância no contexto atual do mercado de inteligência e Big Data, decidi compartilhar. Como especialista na área há cerca de dez anos, acredito que as dicas abaixo podem te ajudar a caminhar com menos tropeços nessa odisseia que é trabalhar com grande volume de dados. Confira as principais considerações de Martin Goodson no texto abaixo.

A ciência de dados continua a gerar empolgação nos varejistas, contudo os resultados conquistados até agora também trazem decepção aos seus líderes. De que maneira podemos eliminar riscos e garantir resultados reais que atinjam a essas expectativas?

1. Seus dados não estão prontos (ainda) — Se existem dados disponíveis eles sempre podem ser aproveitados, certo? Errado. Faça uma análise crítica e, se não for possível aproveitá-los, se não forem úteis, é melhor descartar tudo e recomeçar a captação.
Um consultor me disse certa vez que devemos sempre questionar se os dados já foram usados anteriormente em algum projeto. Caso a resposta seja não, acrescente entre 6 meses a 1 ano para concluir uma ‘limpeza’ e organização inicial desses dados.

Fazer uma espécie de auditoria nas informações disponíveis sempre evita retrabalhos. Faça-a antes de começar o projeto. Por exemplo, você pode concluir que sua base de dados tem diferentes transações armazenadas em Dólar e Yen, sem especificar quem é quem.

2. Big Data é o novo petróleo? — Não, não é. Dados não podem ser considerados comodity, como o petróleo é. Antes de qualquer coisa, ele deve ser transformado em um produto para poder ser avaliada sua qualidade.

3. Seus cientistas de dados estão prestes a pedir demissão — Não trate seus cientistas de dados como quem irá sair da empresa amanhã. Não torture seus cientistas de dados ao bloquear ou limitar acesso aos sistemas ou informações que eles precisam para cumprir seus trabalhos. Mostre confiança no trabalho que executam e forneça ambiente adequado para o desenvolvimento do que foi combinado.

Cientista de dados4. Você não tem um cientista de dados líder — Por esse mesmo motivo não será possível ter certeza de que seus dados são úteis ou não. Você precisa de pessoas que conheçam e respirem modelos matemáticos (selection bias, measurement bias, etc) ou então você nunca saberá se os resultados alcançados fazem realmente algum sentido. Os profissionais mais indicados para essa função são chamados de cientistas de dados.

Não confunda analista de dados e suporte a business intelligence com profissionais que apenas registram ações em andamento de um time, para ‘maximizar resultados’ com profissional gabaritado e com experiência em programação probabilística, MCMC, Análise de dados ou Hidden Markov Models. É bem diferente. Curiosamente, o inverso também é frequentemente verdade.

5. Você não deveria ter contratado cientista de dados — Para trabalhos de ETL (processo de extrair, transformar e carregar) contrate bons engenheiros de dados (data engineer). Para relatórios o melhor é contratar um experiente analista de business intelligence. Ponto final.

6. Seu chefe é fã de um blog sobre machine learning — Com o hype sobre machine learning em alta é fácil encontrar grande quantidade de conteúdo sobre o tema internet afora. O problema disso é que agora todos começam a se achar experts no assunto. Todos podem ter insights sobre machine learning. Questione sempre, ou isso corre sérios riscos de não acabar bem.

7. Seus modelos são complexos demais — Comece com um modelo compreensível e já interpretado anteriormente e teste com uma baseline. Moral da história: use um modelo simples que você consiga entender. Apenas depois dessa fase adote algo mais complexo, e somente se for muito necessário.

8. Seus resultados não são reproduzíveis — O coração da ciência é a reprodutibilidade. Importante aplicar Git, fazer revisões de código, rodar testes automatizados, além de gestão do pipeline de dados. Fez tudo isso? Depois não diga que não avisei.

9. Um departamento de P&D (pesquisa e desenvolvimento) parece um alienígena para a cultura da sua empresa — P&D é uma atividade de alto risco. Muitos não estão preparados para as grandes inovações. Um laboratório de ciências aplicadas é na verdade um grande compromisso. Dados podem frequentemente oferecer uma ameaça àqueles que preferem confiar em seus instintos. P&D tem um grande risco de falha e exige altos níveis de perseverança da equipe envolvida. Antes de seguir em frente com essa ideia faça uma análise profunda se a sua empresa está pronta para realmente aceitar essa cultura.

10. Criar produtos oriundos de dados sem acessá-los de fato é como querer embalsamar um animal sem nunca tê-los visto vivos — Nunca deixe UX designers e gerentes de produto usarem dados falsos (mesmo que sejam rascunhos). Assim que você tiver acesso aos dados reais, o wireframe vai parecer fantasia pura. Os dados reais sempre terão picos discrepantes ou trechos mais tranquilos, sem graça. Será muito dinâmico. Será muito previsível ou não previsível o suficiente. Use dados reais desde o início ou seu projeto irá acabar na miséria e no ódio de si mesmo.

Israel Nacaxe fala sobre Big Data na ACIC

Varejistas acompanharam palestra de Israel Nacaxe sobre aplicações do big data

Israel Nacaxe fala sobre Big Data na ACIC

Israel Nacaxe é um dos fundadores da Propzmedia — Empresa de tecnologia pioneira em uso da Inteligência Artificial para o varejo físico.

A Propz foi convidada pela Associação Comercial e Industrial de Campinas (ACIC) para conversar com aproximadamente 40 empresários do varejo campineiro sobre Big Data e marketing digital.

Durante a manhã do dia 27 de setembro, Israel Nacaxe, um dos fundadores da empresa, explicou como a tecnologia e o mapeamento efetivo da jornada do consumidor, entendendo seus reais interesses e quais são os melhores momentos para envio de ofertas relevantes, trazendo aumento nas vendas ao varejo físico.

Big data

Inteligência Artificial deixa de ser prova de conceito e passa ser uma realidade

Big data

Big Data e Inteligência Artificial continuam a ser os assuntos mais dinâmicos no mundo do varejo. A Propz participou da matéria sobre o tema, publicada pelo portal Mundo do Marketing e repercutida nacionalmente. Israel Nacaxe, co-fundador da empresa, confirma os primeiros resultados e cases de sucesso dos líderes do segmento.

“Os varejistas conseguirão tomar decisões mais estratégicas quando compreenderem a atual situação do mercado. O consumidor mudou e as estratégias ainda são as mesmas. O Bigdata permite replanejar ações de mídia, layout, o tamanho das lojas, a disposição dos produtos, além de melhorar a fidelização.”

 Israel Nacaxe.

Leia matéria na íntegra publicada pelo portal Mundo do Marketing.

Machine Learning

Machine learning prediz necessidades e alavanca vendas no varejo físico 

Machine Learning

A revolução do bigdata e machine learning chegou para o varejo.

Finalmente a personalização da experiência de consumo ficou simples, produtiva e automatizável. Entenda de que maneira isso já pode ser colocado em prática com a tecnologia desenvolvida pela Propz.

Confira a notícia publicada pelo blog Falando de Varejo.