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1 OBSERVAÇÃ O: Para mudar a imagem deste slide, selecione a imagem e exclua-a. Em seguida, clique no ícone Imagens do espaço reservado para inserir sua própria imagem. Dados Preditivos Marcas Admiradas e Fidelização Predictive Analytics fomentando relações estreitas e mutuamente frutíferas entre empresas e clientes

2 Desmitificando BUZZWORDS

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5 vs Business IntelligenceBusiness AnalyticsPredictive Analytics Orientado a: métricas e análise padrão consistente Orientado a: análise ad-hoc do desempenho histórico/passado Orientado a: modelagem preditiva e previsão consistente Focado em: painéis e relatórios pré- definidos Focado em: investigação e análise interativa por parte do usuário Focado em: análise estatística com apoio de algoritmos inteligentes Principalmente: responde perguntas pré-definidas Principalmente: para derivar novas deduções e entendimentos Principalmente: prevê antecipadamente prováveis tendências e cenários Permite: acesso indireto aos dados brutos por meio de cubos, relatórios e dados sumarizados Permite: explorar o desconhecido e descobrir padrões novos Permite: uso de dados estruturados e não estruturados, internos ou externos, e conjuntos grandes de dados

6 O que faz de uma marca uma LOVEMARKS Relacionamento Encantamento Integridade Retenção

7 COMO CHEGAR LÁ? Suporte por inteligência analítica e artificial

8 POR QUE USAR ANÁLISE PREDITIVA? Qual face do dado ficará para cima após lançá-lo?

9 ...porque há muito mais a perguntar e a saber Em geral perguntamos... Por que alunos evadem?  Desempenho  Faltas  Inadimplência financeira Qual aluno é melhor a atrair?  Maior renda  Melhores notas  Método de ingresso E poderíamos perguntar... Por que alunos evadem?  Insatisfação com o curso  Falta de atenção ao aluno  Questões administrativas  Localização do campus  Relacionamento com o(s) professor(es)  Outros... Qual aluno é melhor a atrair?  Ingresso de diplomado  CEP de residência  Curso escolhido  Estado civil  Renda  Outros...

10 COMO AS EMPRESAS TEM ACERTADO? Como a TARGET acertou no alvo “As Pole’s computers crawled through the data, he was able to identify about 25 products that, when analyzed together, allowed him to assign each shopper a “pregnancy prediction” score. More important, he could also estimate her due date to within a small window, so Target could send coupons timed to very specific stages of her pregnancy.”

11 Algoritmos e modelos matemáticos avançados permitem......resultados como:

12 Baseados em objetivos claros que permitem aprender......resultados como:

13 E permite ações previamente mensuráveis......medição de acerto e erro

14 Carlos Eduardo Silva cadu.rivascastro@gmail.com 11 98398 5966