MARKETING E CRM OPERACIONAL

Apresentação em tema: "MARKETING E CRM OPERACIONAL"— Transcrição da apresentação:

1 MARKETING E CRM OPERACIONAL
As três tecnologias de CRM operacional de marketing: Gerador de lista – compilam informações de clientes a partir de uma variedade de fontes e segmentam a informação para diferentes campanhas de marketing. Sistemas de gerenciamento de campanhas – orientam os usuários por meio de campanhas de marketing. Venda cruzada e up-sellin: Venda cruzada – venda de produtos ou serviços adicionais. Up-selling – aumento do valor da venda. Quantos de vocês são formados em marketing? Você prevê o uso destes tipos de tecnologias no departamento de marketing?

2 VENDAS E CRM OPERACIONAL
O departamento de vendas foi o primeiro a começar a desenvolver sistemas de CRM com automação da força de vendas – sistema que monitora automaticamente todos os passos do processo de vendas. Guie seus alunos no processo de vendas demonstrado na figura acima. DEMONSTRAÇÃO EM SALA DE AULA Demo do Microsoft CRM Assista a este demo do CRM da Microsoft Business Solutions para uma visão geral do aplicativo CRM deles. l_demo.htm Pergunte a seus alunos como eles poderiam usar o Microsoft CRM para ajudar uma empresa a crescer e aumentar as vendas.

3 VENDAS E CRM OPERACIONAL
Tecnologia de vendas e CRM operacional: Sistemas de gerenciamento de vendas – automatizam cada fase do processo de vendas, ajudando representantes de vendas individuais a coordenar e organizar todas as suas contas. Sistemas gerenciamento de contatos – mantêm as informações de contatos dos clientes e identificam clientes em potencial para futuras vendas. Sistemas de gerenciamento de oportunidades – têm como alvo as oportunidades de vendas em encontrar novos clientes ou empresas para vendas futuras.

4 VENDAS E CRM OPERACIONAL
Indicadores de CRM para ganhar clientes prospectivos. Obtenha a atenção dos clientes. Valorize o tempo dos clientes. Entregue mais. Entre em contato com frequência. Gere uma lista de endereços confiáveis. Acompanhamento. Peça a seus alunos que identiquem medidas adicionais para conquistar clientes potenciais. 1. Obtenha a atenção dos clientes – Se você tem um bom cliente em potencial, as chances são de que ele receba dezenas de ofertas de empresas similares. Tenha certeza que seu primeiro contato é profissional e obtenha a atenção do seu cliente. 2. Valorize o tempo dos clientes – Quando você pede uma reunião, você está pedindo a coisa mais valiosa que uma pessoa ocupada tem: o tempo. Muitas empresas têm tido grande sucesso ao oferecer presentes de alto valor em troca de uma reunião com um representante. Apenas tenha cuidado porque algumas empresas não veem presentes caros com bons olhos. Em vez disso, ofereça a esses clientes em potencial um relatório que possa ajudá-los a desempenhar as próprias funções de maneira mais eficaz. 3. Entregue mais – Se a sua carta oferecia um DVD gratuito em troca de uma reunião, traga uma caixa de pipoca de micro-ondas juntamente com o filme. Os pequenos gestos como esses mostram que você não só mantém a sua palavra, como também pode ir além. 4. Entre em contato com frequência – Encontre maneiras novas e criativas para entrar em contato frequentemente com seus potenciais clientes. Começar uma newsletter e enviar uma série de atualizações da indústria são excelentes maneiras de manter-se em contato e fornecer valor. 5. Gere uma lista de endereços confiáveis – Se você está comprando uma lista de endereços de um terceiro, tenha certeza de que os contatos são perspectivas de venda genuínas, especialmente se você está oferecendo um presente caro. Certifique-se que as pessoas com quem você está se reunindo têm o poder de autorizar uma venda. 6. Acompanhamento – Uma das mais poderosas ferramentas de prospecção é uma simples nota de agradecimento. Deixar as pessoas saberem que seu tempo foi apreciado pode até levar a outras referências.

5 ATENDIMENTO AO CLIENTE E CRM OPERACIONAL
As três tecnologias de CRM operacional de atendimento ao cliente: Contact center (call center). Autoatendimento baseado na web. click-to-talk. Sistema Script de chamada. Contact center (call center) – de onde a CRS responde as dúvidas dos clientes e os problemas através de diferentes pontos de contato. Sistema de autoatendimento baseado na web – permitem que os clientes usem a web para encontrar respostas às suas perguntas ou soluções para seus problemas. Click-to-talk – os clientes, ao clicarem em um dos botões, falam com um CSR via internet. Sistema Script de chamada – acessam bancos de dados organizacionais que rastreiam os mesmos problemas ou questões e geram automaticamente os detalhes para o CSR, que pode, então, retransmiti-los para o cliente. A Documedics é uma empresa de consultoria de assistência médica que fornece informações sobre reembolso de produtos farmacêuticos para pacientes e os profissionais de saúde. Ela atualmente faz o suporte de investigações de 12 empresas farmacêuticas e recebe mais de 30 mil chamadas de clientes por mês. Originalmente, a empresa tinha um arquivo de dados para cada paciente e para cada empresa farmacêutica. Esse processo ineficiente resultou que um único paciente tenha até 12 arquivos de informações diferentes, caso o paciente fosse cliente de todas as 12 empresas farmacêuticas. Para responder as questões dos clientes, um CSR tinha que fazer o download do arquivo de cada cliente, causando enormes ineficiências e confusões.

6 ATENDIMENTO AO CLIENTE E CRM OPERACIONAL
Características comuns incluídas em centros de contatos: Distribuição automática de chamada Resposta interativa de voz Discagem preditiva Distribuição automática de chamada – Um telefone troca as rotas de entradas de chamadas para agentes disponíveis. Resposta interativa de voz (IVR) – Direciona os clientes a usarem os telefones multifrequencial ou palavras-chave para navegar ou fornecer informações. Discagem preditiva – Disca automaticamente as chamadas de saída e, quando alguém atende, a chamada é encaminhada para um agente disponível. Uma central de atendimento é parte do departamento de serviço ao consumidor, e se enquadra na categoria do CRM operacional. Um contact center (ou central de atendimento) é onde os representantes do atendimento ao cliente (CSRs) respondem aos pedidos dos clientes e aos problemas por meio de uma série de diferentes pontos de contato. Um contact center é um dos melhores ativos que uma organização orientada para o cliente pode ter porque a manutenção de um alto nível de suporte aos clientes é fundamental para a obtenção e retenção desses clientes. A distribuição automática de chamadas, o IVR Automatic call distribution, IVR, e a discagem preditiva são apenas três dos muitos sistemas disponíveis para ajudar uma organização a automatizar suas centrais de contatos.

7 MÉTRICAS DE CRM Métricas de vendas: Número de clientes em potencial
Número de novos clientes Número de clientes retidos Número de perspectivas de vendas abertas Número de chamadas de vendas Quantidade de novas receitas Número de propostas apresentadas Sem entender o impacto do CRM, uma empresa não será capaz de perceber se as suas práticas de CRM estão contribuindo para o sucesso. Utilizar métricas de CRM para acompanhar e monitorar o desempenho é uma prática de muitas empresas. Pergunte a seus alunos como eles aplicariam a avaliação de vendas da CRM para manter uma empresa em alta. Pergunte a seus alunos se eles podem sugerir avaliações de vendas adicionais que utilizariam: Número de chamadas de vendas por perspectiva de venda Volume de negócio de representantes de vendas Número de diminuição de clientes Média de vendas de produto Melhor produto vendido Pior produto vendido Melhor representante de vendas Pior representante de vendas

8 MÉTRICAS DE CRM Métricas de atendimento: Casos fechados no mesmo dia.
Número de casos tratados pelo agente. Número de chamadas de atendimento. Número médio de solicitações de atendimento por tipo. Tempo médio de resolução. Número médio de atendimentos por dia. Utilizar métricas de CRM para acompanhar e monitorar o desempenho é uma prática de muitas empresas. Pergunte a seus alunos como eles aplicariam a avaliação de vendas da CRM para manter uma empresa em alta. Pergunte a seus alunos se eles podem sugerir avaliações de vendas adicionais que utilizariam: Percentagem de conformidade com o acordo de nível de atendimento. Percentagem de renovações de serviço. Nível de satisfação do cliente. Número médio de chamadas de serviço por cliente. Número médio de tempo para completar chamada de serviço. Avaliações com os representantes do atendimento ao cliente, como o melhor, o pior, o que tem maior número de chamadas resolvidas por dia etc.

9 MÉTRICAS DE CRM Métricas de marketing:
Número de campanhas de marketing. Novas taxas de retenção de clientes. Número de respostas por campanha de marketing. Número de compras por campanha de marketing. Receita gerada pela campanha de marketing. Taxas de retenção de clientes. Utilizar métricas de CRM para acompanhar e monitorar o desempenho é uma prática de muitas empresas. Pergunte a seus alunos como eles aplicariam a avaliação de vendas da CRM para manter uma empresa em alta. Pergunte a seus alunos se eles podem sugerir avaliações de vendas adicionais que utilizariam: Custo por interação por campanha de marketing Taxa de retenção de clientes Número de novas perspectivas de vendas por produto

10 USO DA TI PARA DIRECIONAR O CRM ANALÍTICO
Personalização – um site pode saber o suficiente sobre o que uma pessoa gosta ou não para moldar ofertas que são mais propensas a agradar essa pessoa. O CRM analítico depende fortemente de tecnologias de armazenamento de dados e inteligência de negócios para recolher informações sobre o comportamento do cliente. Esses sistemas rapidamente agregam, analisam e disseminam informações sobre o cliente em toda a empresa. CRM analítico é habilitado para dar às empresas informações sobre os seus clientes que antes eram impossíveis de localizar. O retorno desta ferramenta pode ser enorme.

11 USO DA TI PARA DIRECIONAR O CRM ANALÍTICO
Exemplos de informações do CRM analítico: Dê aos clientes mais do que eles querem. Encontre novos clientes semelhantes aos melhores clientes. Saiba o que a organização faz de melhor. Faça antes dos seus concorrentes. Reative clientes inativos. Deixe seus clientes saberem que eles são importantes. Peça a seus alunos para fornecerem mais exemplos do CRM analítico. 1. Dê aos clientes mais do que eles querem – O CRM analítico pode ajudar uma empresa a ir além da típica saudação: “Prezado Sr. Smith”. Uma empresa pode usar as informações analíticas de CRM para tornar as suas comunicações mais apresentáveis. Por exemplo, se a empresa sabe a marca preferida de sapatos de um cliente e que ele calça 44, ela pode avisá-lo que há um par de sapatos com tais características separado para o cliente experimentar na próxima vez em que visitar a loja. 2. Encontre novos clientes semelhantes aos melhores clientes – O CRM analítico pode determinar que uma empresa faça vários negócios com mulheres de 35 a 45 anos que dirigem utilitários esportivos e moram a 48 quilômetros de um determinado local. A empresa pode, então, encontrar uma lista de endereços que destaca esse tipo de cliente para potenciais novas vendas. 3. Saiba o que a organização faz de melhor – O CRM analítico pode determinar o que uma empresa faz melhor do que seus concorrentes. Por exemplo, se um restaurante serve mais café da manhã para empresas de médio porte do que a sua concorrência, ele pode comprar uma lista de endereços especializada em empresas de médio porte na área e enviar-lhes uma correspondência que caracteriza as especialidades do serviço de bufê de café da manhã. 4. Faça antes dos seus concorrentes – O CRM analítico pode determinar tendências de vendas permitindo a uma empresa oferecer as melhores ofertas aos clientes antes que a concorrente tenha uma chance. Por exemplo, uma loja de roupas pode determinar seus melhores clientes para artigos de uso externo e enviar-lhes uma oferta para atender a uma venda privada antes de a concorrente lançar a venda desses artigos. 5. Reative clientes inativos – O CRM analítico pode destacar os clientes que não tenham feito qualquer negócio com a empresa em um período. Ela pode, então, enviar-lhes uma carta personalizada, juntamente com um cupom de desconto. Isso vai fazê-los lembrar-se da empresa e pode ajudar a desencadear uma relação renovada. 6. Deixe seus clientes saberem que eles são importantes – O CRM analítico pode determinar o que os clientes querem e precisam, de forma que uma organização pode contatá-los com essa informação. Qualquer coisa desde uma venda privada até um lembrete de que o carro deve fazer a revisão é um excelente serviço ao cliente.

12 TENDÊNCIAS DO CRM: SRM, PRM, ERM
Tendências atuais incluem: Gestão de relacionamento com o fornecedor (SRM) Gestão de relacionamento com o parceiro (PRM) Gestão de relacionamento com o empregado (ERM) Gestão de relacionamento com o fornecedor (SRM) – se concentra em manter os fornecedores satisfeitos mediante avaliação e categorização dos fornecedores de diferentes projetos, o que otimiza sua seleção. Gestão de relacionamento com o parceiro (PRM) – foca em manter os vendedores satisfeitos mediante o gerenciamento do relacionamento entre os parceiros e os revendedores que oferecem o canal de vendas ideal aos clientes. Gestão de relacionamento com o empregado (ERM) – oferece aos funcionários um subconjunto de aplicativos de CRM disponíveis via navegador web. EXERCÍCIO EM SALA DE AULA 10 Desenvolvimentos interessantes do CRM Com a chegada do CRM como uma plataforma de desenvolvimento – pense em soluções da Salesforce.com, Microsoft e SugarCRM – clientes e parceiros começaram a desenvolver alguns aplicativos interessantes. Veja aqui alguns principais exemplos. Peça a seus alunos mais exemplos dos desenvolvimentos da CRM Gestão de relacionamento com o fornecedor (SRM) – se concentra em manter os fornecedores satisfeitos mediante avaliação e categorização dos fornecedores de diferentes projetos, o que otimiza sua seleção. Os aplicativos SRM ajudam as empresas a analisar os fornecedores com base em uma série de variáveis-chave, incluindo estratégia, objetivos de negócios, preços e mercados. A empresa pode, então, determinar o melhor fornecedor e pode trabalhar no desenvolvimento de gestão de relacionamentos fortes com ele. Os parceiros podem, assim, trabalhar em conjunto para agilizar os processos, terceirizar os serviços e fornecer produtos que não poderiam fornecer individualmente. Gestão de relacionamento com o parceiro (PRM) – foca em manter os vendedores satisfeitos mediante o gerenciamento do relacionamento entre os parceiros e os revendedores que oferecem o canal de vendas ideal aos clientes. A estratégia de negócios da PRM é selecionar e gerenciar parceiros para otimizar o valor em longo prazo. Na verdade, isso significa escolher os parceiros certos, trabalhando com eles para ajudá-los a ser ter êxito ao lidar com clientes em comum, e assegurar que os parceiros e os clientes finais estejam satisfeitos e sejam bem-sucedidos. Gestão de relacionamento com funcionários (ERM) – oferece aos funcionários um subconjunto de aplicativos de CRM disponíveis via navegador web. Muitos dos aplicativos ERM ajudam o funcionário a lidar com clientes, fornecendo informações detalhadas sobre os produtos da empresa, serviços e pedidos de clientes. Os aplicativos da ERM oferecem o monitoramento das despesas, de gerenciamento de projetos, avaliações de desempenho, treinamento, benefícios e notícias da empresa. 9-28

13 O LADO FEIO DO CRM A Business 2.0 classificou “você” o cliente como o número um de pessoas mais importantes. Pergunte a seus alunos como um cliente fazia reclamações antes da invenção da internet. Eles escreviam uma carta, faziam uma ligação, iam pessoalmente – a questão é que o impacto de uma pessoa era mínimo. Pergunte a seus alunos como os clientes reclamam hoje em dia. Blogs, sites, s, etc – uma pessoa pode facilmente atingir milhões de pessoas por meio da Internet. EXERCÍCIO EM SALA DE AULA Sprint para 1000 clientes – Você está demitido! Bons exemplos do que não fazer com os clientes: O Sprint Nextel, que chegou no topo do Customer Service Hall of Shame do MSN Money em abril, parece que não gostou que as pessoas ligassem para o atendimento ao cliente para fazer reclamações, conforme o Wall Street Journal informou no sábado. Então, a empresa falou para os clientes insatisfeitos que fizessem as malas.

14 INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
SEÇÃO 9.2 INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS EXERCÍCIO EM SALA DE AULA O cérebro por trás do Burger Big Bad O cérebro por trás do Burger, Big Bad e outros contos de Business Intelligence. Você vai gostar deste aqui! Este é um ótimo artigo que trata de BI – mas é realmente assustador. Esteja avisado – você pode nunca mais querer comer fast food de novo! Leia o artigo acima e discuta os seguintes pontos: A) O que a inteligência empresarial representa para um negócio? B) Quais são os impactos negativos da inteligência empresarial? C) Como uma base de dados e um armazém de dados apoia a inteligência empresarial? D) Insira qualquer pensamento e ideia que tiver sobre este assunto neste capítulo.

15 OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
Explicar o problema associado à inteligência de negócios e descrever a solução para esse problema. Descrever as três formas mais comuns de análise de mineração de dados. Comparar o BI tático, operacional e estratégico. 6. Explicar o problema associado à inteligência de negócios e descrever a solução para esse problema. O problema que a maioria das organizações estão enfrentando hoje é que, sendo quase impossível reconhecer suas próprias fraquezas e pontos fortes, também não conseguem reconhecer seus inimigos, uma vez que a enorme quantidade de dados organizacionais é inacessível para todos, exceto ao departamento de TI. Perceba que os dados da organização incluem muito mais do que campos simples em um banco de dados. Também inclui correio de voz, ligações telefônicas de clientes, mensagens de texto, clipes de vídeo, juntamente com as inúmeras novas formas de dados que as organizações armazenam. O problema: rico em dados, pobre em informação. 7. Descrever as três formas mais comuns de análise de mineração de dados? As formas mais comuns de análise de mineração de dados incluem: Análise de agrupamento: Análise de agrupamento é uma técnica usada para dividir um conjunto de informações em grupos mutuamente exclusivos, de forma que os membros de cada grupo fiquem o mais próximos possível entre si, e os grupos diferentes, ao contrário, fiquem o mais distantes possível. A análise de agrupamento é usada frequentemente para segmentar a informação de clientes para os sistemas de CRM e para ajudar as organizações a identificar os clientes com as mesmas características comportamentais, tais como grupos de melhores clientes ou clientes de uma única compra. Associação de detecção: A associação de detecção revela o grau em que as variáveis ​​estão relacionadas e a natureza e frequência dessas relações na informação. Maytag’s a ferramenta de análise de garantia da Whirlpool, por exemplo, utiliza a análise estatística para detectar automaticamente possíveis problemas, fornecer acesso rápido e fácil a relatórios e realizar uma análise multidimensional de todas as informações de garantia. Essa associação de detecção da ferramenta de mineração de dados permite que os gerentes da Whirlpool tomem medidas proativas para controlar os defeitos do produto antes mesmo de a maioria de seus clientes estarem cientes deles. A ferramenta também permite que o pessoal da Whirlpool dedique mais tempo em tarefas de valor agregado, tais como a garantia de alta qualidade em todos os produtos, em vez de aguardar ou analisar manualmente os relatórios mensais. Análise estatística: A análise estatística desempenha funções como correlações, distribuições, cálculos e análise de variância de informações. As ferramentas de mineração de dados oferecem aos funcionários o conhecimento de uma vasta gama de poderosas capacidades estatísticas para que eles possam criar rapidamente uma variedade de modelos estatísticos, analisar as hipóteses e a validade dos modelos, além de comparar e contrastar os diferentes modelos para determinar qual o melhor para um problema de negócio específico. 8. Comparar o BI tático, operacional e estratégico. Veja o IM para obter respostas detalhadas.

16 OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
Explicar os benefícios do BI para toda a empresa. Descrever as quatro categorias de benefícios de negócios do BI. 9. Explicar os benefícios do BI para toda a empresa. Richard Hackathorn, da Bolder Technologies, desenvolveu um gráfico interessante para demonstrar o valor da BI operacional. A Figura 9.17 mostra as três latências que impactam a velocidade do processo decisório. São dados, análise e latências de decisão. Latência de dados é o tempo de duração para deixar os dados prontos para análise (ou seja, o tempo de extração, transformação e limpeza dos dados), e carregar os dados no banco de dados.Tudo isso pode levar algum tempo, dependendo do estado dos dados operacionais iniciais. Latência de análise é o tempo entre o momento em que dados são disponibilizados até o momento em que a análise esteja completa. Sua duração depende do tempo que uma empresa leva para fazer a análise. Geralmente, pensamos nisso como o tempo que um ser humano leva para fazer a análise, mas pode ser diminuído pelo uso de análises automatizadas com limites. Quando os limites são ultrapassados, alertas ou alarmes podem ser emitidos para o pessoal adequado, ou eles podem criar processos de exceção, que são iniciados sem precisar de intervenção humana. Latência de decisão é o tempo que um ser humano leva para compreender o resultado analítico e determinar uma ação apropriada. Essa forma de latência é muito difícil de reduzir. A capacidade de remover o processo de tomada de decisão do homem e automatizá-lo reduzirá muito a latência global da decisão. Muitas empresas com visão de futuro estão fazendo exatamente isso. Por exemplo, em vez de enviar a um cliente de alto valor uma carta informando-o de um cheque sem fundos (que leva dias para chegar ao cliente), um sistema automatizado pode simplesmente enviar imediatamente uma mensagem de ou de voz, informando o cliente sobre o problema. 10. Descrever as quatro categorias de benefícios de negócios do BI. Uma maneira prática de detalhar esses inúmeros benefícios é separá-los em quatro categorias principais: Benefícios quantificáveis: Incluem o tempo de trabalho economizado na produção de relatórios, na venda de informação aos fornecedores etc. Benefícios indiretamente quantificáveis: Podem ser avaliados pelas evidências indiretas (melhoria do atendimento significa novos negócios com o mesmo cliente. Além disso, o atendimento diferenciado traz novos clientes). Benefícios imprevisíveis: Os benefícios imprevisíveis são os resultados das descobertas feitas por usuários criativos. Benefícios intangíveis: Os benefícios intangíveis incluem a melhoria da comunicação em toda a empresa, o aumento da satisfação no trabalho de usuários e mais conhecimentos compartilhados.

17 INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
Inteligência de negócios (BI) – aplicações e tecnologias que são utilizadas para coletar, acessar e analisar dados e informações de apoio à tomada de decisão. Paralelo entre os desafios nos negócios e desafios da guerra. Coleta de informações. Discernimento de padrões e significados nas informações. Resposta à informação resultante. Uma das primeiras referências à inteligência de negócios ocorre no livro de Sun Tzu, A arte da guerra. Neste livro, Sun Tzu afirma que para o sucesso na guerra deve-se ter pleno conhecimento de suas próprias forças e fraquezas e pleno conhecimento dos pontos fortes e fraquezas do inimigo. A falta de um ou outro pode resultar na derrota.

18 O PROBLEMA RICO EM DADOS, POBRE EM INFORMAÇÃO
As empresas enfrentam uma explosão de dados como imagens digitais, caixas de s, e conexões de banda larga que dobraram em 2010. A quantidade de dados está dobrando a cada ano. Alguns acham que começará a dobrar a cada mês. Como as empresas aumentam sua confiança em sistemas corporativos, tais como o CRM, eles estão acumulando rapidamente vastas quantidades de dados. Cada interação entre departamentos ou com o mundo exterior, informações históricas sobre transações passadas, bem como informações sobre o mercado externo são inseridos em sistemas de informação para uso futuro. VÍDEO EM SALA DE AULA Vídeos sobre a Microsoft Business Inteligence Ótimo vídeo para começar sua aula de BI. Há alguma inteligência empresarial no mercado? Mike Arcuri, gestor de programa de grupo sobre a equipe de inteligência empresarial, mostra as 12 novas ferramentas do Excel para avaliar seus negócios. Você nunca mais olhará para as pivot tables (tabelas dinâmicas) do mesmo jeito. 2007/

19 SOLUÇÃO PARA INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
Melhorar a qualidade das decisões de negócio tem um impacto direto sobre custos e receitas. Sistemas de BI e ferramentas resultam na criação de uma empresa ágil e inteligente. Por exemplo, dar um desconto ao cliente pode ou não ajudar o lucro final, dependendo da lucratividade do cliente ao longo da duração do relacionamento. Para melhorar a qualidade das decisões de negócio, gerentes de TI podem fornecer aos demais funcionários os sistemas de BI e as ferramentas capazes de auxiliá-los na tomada de decisões melhores e mais informadas. O resultado cria uma empresa ágil e inteligente. Alguns exemplos do uso do BI para tomar decisões mais inteligentes incluem: Varejo e vendas: prognóstico de vendas; determinação dos níveis de estoque corretos e horários de distribuição entre lojas e prevenção de perdas. Bancos: previsão de níveis de empréstimos ruins e utilização fraudulenta do cartão de crédito; gastos com cartão de crédito de novos clientes e quais tipos de clientes irão responder melhor (e se qualificar para) à oferta de um novo empréstimo. Gerenciamento de operações: previsão de falhas de máquinas; encontrar os fatores-chave que controlam a otimização da capacidade de produção. Serviços de corretagem e negociação de títulos: previsão de quando os preços dos títulos irão mudar; prognóstico do intervalo de flutuação de ações e do mercado global; e determinação de quando comprar ou vender ações. Seguro: previsão do montante de dívidas e dos custos de cobertura médica; classificação dos elementos mais importantes que afetam a cobertura médica; prognóstico de quais clientes comprarão novas apólices de seguro.

20 SOLUÇÃO PARA INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
BI de negócios permite que os usuários de negócios recebam os dados para análise que é: Confiável Consistente Compreensível Facilmente manipulado A solução de implementação de sistemas e ferramentas de inteligência de negócios permite que os usuários de negócios recebam os dados para análise que é: Confiável: Os dados foram certificados ou aprovados pela empresa. Os usuários do negócio estão confiantes que os dados são os melhores possíveis e atendem às finalidades de tomada de decisão. Consistente: Os processos que entregam os dados à comunidade de negócios estão bem documentados; não há surpresas, como a falta ou imprecisão de dados, a análise que não roda, ou tempos de resposta imprevisíveis. Compreensível: Os dados foram definidos em termos de negócio; cálculos e algoritmos são facilmente acessados ​​para compreensão. São documentados em um dicionário de dados ou repositório de metadados, com fácil acesso e compreensão. Facilmente manipulado: Não é mais necessário ter doutorado em estatística para manter análises sofisticadas ao alcance dos usuários. E é tão fácil mudar a questão ou definir parâmetros diferentes para transformar os dados de maneiras inimagináveis ​​como há apenas alguns anos.

21 SOLUÇÃO PARA INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
BI pode responder a perguntas difíceis A figura mostra como as empresas que utilizam o BI podem encontrar as causas-raiz dos problemas e oferecer soluções simplesmente perguntando “Por quê?”. O processo é iniciado pela análise de um relatório global, dito de vendas por trimestre. Cada resposta é seguida por uma nova pergunta e os usuários podem ir fundo em um relatório para chegar às causas fundamentais. Uma vez que eles tenham uma compreensão clara das causas-raiz, podem tomar medidas altamente eficazes. Encontre as respostas para perguntas difíceis de negócios utilizando dados que sejam confiáveis, consistentes, compreensíveis e facilmente manipuláveis que permitem a uma empresa obter informações valiosas sobre coisas como: Onde os negócios têm estado – A perspectiva histórica é sempre importante na determinação de tendências e padrões de comportamento. Onde estão agora – As situações atuais são fundamentais para modificar, caso não aceitável, ou para incentivar, se a tendência é a direção certa. E para onde eles irão no futuro próximo – Conseguir prever com segurança a direção da empresa é fundamental para um planejamento sólido e para criar estratégias de negócios sólidos.

22 BI OPERACIONAL, TÁTICO E ESTRATÉGICO
Claudia Imhoff, presidente da Intelligent Solutions, divide o espectro de análise de mineração de dados e inteligência de negócios em três categorias: Operacional Tático Estratégico Duas tendências são exibidas durante a visualização do espectro operacional por meio da tática para a estratégica: Primeiro, a análise torna-se cada vez mais complexa e ad hoc. Ou seja, é menos repetitiva, menos previsível e exige diferentes quantidades e tipos de dados. Em segundo lugar, os riscos e as recompensas da análise aumentam. Ou seja, as muitas vezes demoradas consultas mais estratégicas produzem valor com menos frequência, mas, quando o fazem, o valor pode ser extraordinário. EXERCÍCIO EM SALA DE AULA – ÉTICA E BI Acessando os dados médicos Ouça a história do NPR: Responda as seguintes questões: 1) Você concorda que o acesso aos dados médicos deveria ser ilegal? Por que? 2) Como paciente, o que você acharia das empresas farmacêuticas acessando os seus dados médicos? 3) Como funcionário de uma empresa farmacêutica, o que você acharia de acessar os dados médicos?

23 BI OPERACIONAL, TÁTICO E ESTRATÉGICO
Pergunte a seus alunos se eles podem diferenciar inteligência empresarial operacional, tática e estratégica, assim como darem exemplos de cada uma. VÍDEO EM SALA DE AULA Eluciadando seus dados Ótimo vídeo da Microsoft sobre o armazenamento de dados. O armazenamento de dados está crescendo em taxas alarmantes. Como você mantém a acessibilidade aos dados na sua empresa, enquanto cumpre com as exigências regulatórias e de conformidade? Assista e este novo Webcast e descubra. Neste Webcats, conselheiros de confiança estudam os efeitos da explosão de dados e as soluções para contorná-la. Eles discutem as mudanças na inteligência empresarial e analítica, e como essas mudanças afetam a infraestrutura de informação.

24 BI OPERACIONAL, TÁTICO E ESTRATÉGICO
Essas três formas não são executadas isoladamente uma da outra. É importante entender que elas têm de trabalhar umas com as outras, alimentando os resultados da estratégica para a tática para promover uma melhor tomada de decisões operacionais. A figura demonstra essa sinergia. Nesse exemplo, o BI estratégico é utilizado na fase de planejamento de uma campanha de marketing. Os resultados dessas analíticas formam a base para o início de uma nova campanha, tendo como alvo clientes específicos ou dados demográficos, por exemplo. As análises diárias da campanha são usadas pela forma mais tática do BI para mudar o curso da campanha, se seus resultados não estão atingindo o esperado. VÍDEO EM SALA DE AULA BI em restaurantes Ótimo vídeo, principalmente se você dá Excel e Acess no seu curso – ajuda a mostrar aos alunos a importância de aprender a usar estas ferramentas. O vídeo mostra como um grande restaurante usou a tecnologia do Microsoft Office para melhorar a eficiência, baixar os custos e a identificar as tendências de negócios para mantê-lo à frente da concorrência.

25 VALOR OPERACIONAL DO BI
Gráfico de Richard Hackathorn para demonstrar o valor da BI operacional Richard Hackathorn, da Bolder Technologies, desenvolveu um gráfico interessante para demonstrar o valor da BI operacional. A Figura mostra as três latências que impactam a velocidade do processo decisório. São dados, análise e latências de decisão. Latência de dados é o tempo de duração para deixar os dados prontos para análise (ou seja, o tempo de extração, transformação e limpeza dos dados), e carregar os dados no banco de dados. Tudo isso pode levar algum tempo, dependendo do estado dos dados operacionais iniciais. Latência de análise é o tempo entre o momento em que dados são disponibilizados até o momento em que a análise esteja completa. Sua duração depende do tempo que uma empresa leva para fazer a análise. Geralmente, pensamos nisso como o tempo que um ser humano leva para fazer a análise, mas pode ser diminuído pelo uso de análises automatizadas com limites. Quando os limites são ultrapassados, alertas ou alarmes podem ser emitidos para o pessoal adequado, ou eles podem criar processos de exceção, que são iniciados sem precisar de intervenção humana. Latência de decisão é o tempo que um ser humano leva para compreender o resultado analítico e determinar uma ação apropriada. Essa forma de latência é muito difícil de reduzir. A capacidade de remover o processo de tomada de decisão do homem e automatizá-lo reduzirá muito a latência global da decisão. Muitas empresas com visão de futuro estão fazendo exatamente isso. Por exemplo, em vez de enviar a um cliente de alto valor uma carta informando-o de um cheque sem fundos (que leva dias para chegar ao cliente), um sistema automatizado pode simplesmente enviar imediatamente uma mensagem de ou de voz, informando o cliente sobre o problema.

26 VALOR OPERACIONAL DO BI
A chave é diminuir essas latências de modo que o prazo de influências oportunistas sobre os clientes, os fornecedores e outros seja mais rápido, mais interativo e mais bem posicionado. O melhor momento para influenciar os clientes não é depois de terem deixado a loja ou o site. Mas enquanto eles ainda estão na loja ou ainda vagando pelo site. Por exemplo, um cliente que está procurando um site para viagens é muito mais fácil de ser influenciado por ações adequadas de mensagens aqui e ali. Medidas tomadas imediatamente, enquanto os clientes ainda estão no site, podem incluir: Oferecer aos clientes um cupom apropriado para a viagem pela qual eles mostraram interesse enquanto procuram por passagens aéreas baratas. Dar informações aos clientes sobre a compra atual, como a sugestão de que vistos são necessários. Felicitá-los na obtenção de certo nível de frequência de compras e dar-lhes 10% de desconto em um item. Um site representa mais uma grande oportunidade de influenciar o cliente, se as interações são apropriadas e oportunas. Por exemplo: Um banner pode anunciar o próximo melhor produto a oferecer logo depois que o cliente coloca um item em sua cesta. O cliente poderia receber uma oferta de um produto que acabou de remover de sua cesta de compras. Instruções adequadas para o uso de um produto podem aparecer na tela do cliente, talvez um aviso aos pais de que o produto não deve ser usado por crianças menores de três anos, por exemplo.

27 MINERAÇÃO DE DADOS Mineração de dados – processo de análise de dados para extrair informações. Ferramentas de mineração de dados – usam uma variedade de técnicas para encontrar padrões e relações em grandes volumes de informação. Classificação Estimativa Agrupamento de afinidade Agrupamento As formas mais comuns de recursos de análise de mineração de dados incluem: Classificação – Atribuir registros a um conjunto predefinido de classes. Estimativa – Determinar valores de um comportamento variável contínuo desconhecido ou de um valor futuro estimado. Agrupamento de afinidade – Determinar quais coisas andam juntas. Agrupamento – Segmentar uma população heterogênea de registros em um número de subgrupos mais homogêneos. EXERCÍCIO EM SALA DE AULA Pergunte ao ninja.com Se você precisa de um insight qualquer, você pode visitar o askanija.com Eu gosto de mostrar esse site aos meus alunos e perguntá-los por que ele é tão bem sucedido. Por que as pessoas achariam que o fato de alguém estar vestido de ninja o torna conhecedor de qualquer assunto? Isto leva a uma discussão maior sobre como você pode validar a inteligência empresarial. Como você sabe se a análise ou os dados que está recebendo vêm de uma fonte de confiança? Você pode provar que os dados são precisos, estão completos etc. Isto irá render uma discussão em sala interessante.

28 MINERAÇÃO DE DADOS Formas mais comuns de recursos de análise de mineração de dados incluem: Análise de agrupamento Detecção de associação Análise estatística Você pode explicar a diferença entre análise de cluster, associação de detecção e análise estatística? Análise de agrupamento – uma técnica usada para dividir um conjunto de informações em grupos mutuamente exclusivos, de forma que os membros de cada grupo fiquem o mais próximos possível entre si, e os grupos diferentes, ao contrário, fiquem o mais distantes possível. Detecção de associação – revela o grau em que as variáveis ​​estão relacionadas e a natureza e frequência dessas relações na informação. Análise estatística – desempenha funções como correlações, distribuições, cálculos e análise de variância de informações. Análise de agrupamento, detecção de associação e análise estatística – são abordadas em detalhes nos próximos slides.

29 ANÁLISE DE AGRUPAMENTO
Análise de agrupamento – técnica usada para dividir um conjunto de informações em grupos mutuamente exclusivos, de forma que os membros de cada grupo fiquem o mais próximos possível entre si, e os grupos diferentes, ao contrário, fiquem o mais distantes possível. O sistema CRM depende da análise de cluster para segmentar as informações dos clientes e identificar características comportamentais. Alguns exemplos de análise de cluster: Bens de consumo por conteúdo, fidelidade à marca ou similaridade. Tipologia do mercado de produtos para adaptar estratégias de vendas. Disposição das lojas de varejo e desempenho de vendas. Estratégias corporativas de decisão baseadas em preferência sociais. Controle, comunicação e distribuição das organizações. Processos industriais de produtos e materias. Desenho de controle de funções na linha de montagem. Lógica de reconhecimento de caracteres em leitores OCR. Relação de banco de dados em sistemas de informações gerenciais.

30 DETECÇÃO DE ASSOCIAÇÃO
Detecção de associação – revela o grau em que as variáveis ​​estão relacionadas e a natureza e frequência dessas relações na informação. Análise de cesta de produtos Maytag usa detecção de associação para garantir que cada geração de aparelhos seja melhor do que a geração anterior. A ferramenta de análise de garantia da Maytag detecta automaticamente os problemas em potencial, oferece acesso rápido e fácil aos relatórios e realiza uma análise multidimensional de todas as informações de garantia. Análise de cesta de produtos – contempla informações de vendas para detectar o comportamento dos clientes e prever o comportamento futuro por meio da identificação de afinidades entre os bens e serviços adquiridos pelos clientes.

31 ANÁLISE ESTATÍSTICA Análise estatística – executa funções como correlações informações, distribuições, cálculos e análise de variância. Previsões – predições feitas com base nas informações de séries temporais. Informações de séries temporais – informações com tempo gravado coletadas em uma frequência particular. A Kraft avalia cada processo de fabricação a partir de instruções de receita de formas e tamanhos da massa de biscoitos para garantir que os bilhões de produtos Kraft que chegam aos consumidores cada ano tenha um gosto ótimo a cada mordida. Nestle Italiana usa as previsões de mineração de dados e análise estatística de produção para determinar a sazonalidade dos produtos de confeitaria. A solução de mineração de dados da empresa reúne, organiza e analisa grandes volumes de informações para produzir modelos poderosos que identifiquem tendências e prevejam as vendas de confeitaria.

32 BENEFÍCIOS DE NEGÓCIOS DO BI
Benefícios da BI incluem: Ponto único de acesso à informação para todos os usuários. O BI através dos departamentos de organização. Informações minuto a minuto para todos. EXERCÍCIOS EM SALA DE AULA Estratégias da Apple para os clientes Quando compradores dormem nas portas das lojas para serem os primeiros a comprar um iPhone, fica óbvio que a Apple é uma empresa que gosta da lealdade fanática à marca. No entanto, este sucesso da marca não é resultado de mera sorte ou de forças além do controle da Apple; é parte de um plano bem traçado para fabricar produtos fortes e criar uma cultura da Apple. Descubra mais sobre esta e outras estratégia que a Apple emprega para alcançar esta grande lealdade dos clientes. Ponto único de acesso a informação para todos os usuários Com uma solução de BI as organizações podem desbloquear informações contidas nos seus bancos de dados, dando aos usuários autorizados um ponto único de acesso aos dados. Onde quer que os dados residam, estejam armazenados em sistemas operacionais, armazém de dados, repositórios de dados e/ou aplicativos corporativos, os usuários podem preparar relatórios e analisar profundamente as informações para compreender o que direciona os seus negócios, sem o conhecimento técnico das estruturas de dados subjacentes. Os aplicativos de BI mais bem-sucedidos permitem que os usuários façam isso com uma interface gráfica fácil de entender e não técnica. O BI através dos departamentos de organização Existem muitos usos diferentes para o BI, e um dos seus maiores benefícios é que ele pode ser aplicado em cada etapa da cadeia de valor. Todos os departamentos de uma empresa, das vendas até as operações de atendimento ao cliente, podem se beneficiar do valor do BI. A Volkswagen AG usa o BI para monitorar, entender e gerenciar dados em todos os departamentos (desde finanças, produção e desenvolvimento, até pesquisa, marketing, vendas e compras). Os usuários, em todos os níveis de acesso da empresa, acessam os relatórios do fornecedor e do cliente relativos aos pedidos online e às negociações, aos lançamentos de veículos e ao gerenciamento e monitoramento da capacidade de veículos. Informações minuto a minuto para todos A chave para desbloquear a informação é fornecer aos usuários as ferramentas necessárias para encontrar rápida e facilmente as respostas imediatas às suas perguntas. Alguns usuários vão ficar satisfeitos com os relatórios padrão que são atualizados regularmente, tais como relatórios de estoque atual, vendas por canal ou relatórios de situação do cliente. No entanto, as respostas que esses relatórios produzem podem levar a novas perguntas. Alguns usuários querem acesso dinâmico às informações. As informações que um usuário encontra em um relatório irão desencadear mais perguntas, e estas não serão respondidas em um relatório já preparado.

33 QUATRO CATEGORIAS PRINCIPAIS DE BENEFÍCIOS BI
Benefícios quantificáveis Benefícios indiretamente quantificáveis Benefícios imprevisíveis Benefícios intangíveis Benefícios quantificáveis Incluem o tempo de trabalho economizado na produção de relatórios, na venda de informação aos fornecedores e assim por diante. Alguns exemplos abrangem: Moët et Chandon, o famoso produtor de champanhe, reduziu os custos de TI de 30 centavos por garrafa para 15 centavos. Uma empresa de seguros de risco fornece aos clientes autoatendimento com o acesso às suas informações na base de dados e já não envia relatórios em papel. Somente esse benefício já economiza para a empresa US$ 400 mil por ano em impressão e custos de remessa. O total do retorno do investimento de três anos para essa implantação de BI foi de 249%. Benefícios indiretamente quantificáveis ​Podem ser avaliados pelas evidências indiretas (melhoria do atendimento significa novos negócios com o mesmo cliente, e o atendimento diferenciado traz novos clientes). Alguns exemplos incluem: Um cliente da Owens & Minor citou o acesso extranet ao armazém de dados como a principal razão para dar ao distribuidor de material médico um valor adicional de US$ 44 milhões em negócios. Benefícios imprevisíveis Os benefícios imprevisíveis são o resultado das descobertas feitas por usuários criativos. Alguns exemplos incluem: O sistema de financiamento de BI da Volkswagen permitiu uma descoberta interessante que mais tarde produziu receitas significativas. Os clientes de um determinado modelo da linha de produtos da Audi tiveram um comportamento completamente diferente ao dos clientes de outros carros. Com base em seus perfis socioeconômicos, pensou-se que eles iriam ​​querer longos prazos do arrendamento e pagamentos bastante antecipados. Em vez disso, as informações revelaram o que os clientes da Audi realmente queriam eram prazos de arrendamento mais curtos e financiar uma grande parte da compra por meio do arrendamento. Com base nessa visão, a empresa imediatamente lançou um novo programa que combina o menor tempo de arrendamento, pagamentos antecipados e taxas de arrendamento agressivas, especialmente para aquele modelo de automóvel. O interesse no novo programa foi imediato, resultando em mais de 2 milhões em novas receitas. Benefícios intangíveis Os benefícios intangíveis incluem a melhoria da comunicação em toda a empresa, o aumento da satisfação no trabalho de usuários e mais conhecimentos compartilhados. Alguns exemplos incluem: O departamento de recursos humanos corporativo da ABN AMRO Bank usa o BI para obter percepções sobre sua força de trabalho por meio da análise de informações relativas a temas como sexo, idade, título de posse e compensação. Graças a esse compartilhamento de capital intelectual, o departamento de RH está em uma posição melhor para demonstrar o seu desempenho e contribuição para o sucesso de negócios da empresa como um todo.