terça-feira, 25 de outubro de 2011

Predictive Analytics to improve customer insight, decision making and profitability

A palestra foi em ritmo de aquecimento, mas ressaltou a mudança de comportamento do consumidor (veja a figura 1) que vem obrigando as empresas a conhecerem mais os seus cliente e se relacionar com ele de maneira personalisada. Isto gera a necessidade das empresas terem uma estratégia de Business Analytics e assim conseguir vantagem competitiva, fornecendo agilidade para resolver os problemas de negócios mais críticos e dar a visão de valor imediato para depois, dinamicamente, posicionar o negócio para o crescimento e mudança destes clientes e do próprio mercado.
Na palestra foram discutidos meios de alinhar os dados operacionais com análise do negócio e soluções de data warehousing para satisfazer o uso crescente de analytics nas empresas “sem” onerar tanto os custos e complexidade de TI. Também foram discutidos alguns aspectos de priorização de seleção e monitoramento de dados (figura 2) e a necessidade básica de ter as principais informações de negocio estruturadas na organização.
Por último o "novo" ciclo de vida do cliente batizado de CEF (Customer Experience Framework) foi apresentado (figura 3) e dele decorre o monitoramente das ações do clientes e a avaliação em tempo real de suas propensões - o exemplo dado, foi de um cliente que passou a ligar para o Call Center várias vezes numa semana para reclamar e o seu "rating" de risco (cresceu 27 vezes) sendo necesária uma ação proativa para manter este cliente na base.

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