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9 truques psicológicos que fazem você gastar mais em restaurantes

MENUS SÃO PENSADOS PARA TOTAL LUCRO DOS RESTAURANTES

Quer gastar menos quando come fora? Ou quer, ao menos, saber a razão de gastar tanto? Veja nossa lista. #Analytics

Sair para jantar é uma das coisas mais comuns – e legais – do nosso cotidiano. Mas, com a mesma frequência que vamos ao nosso restaurante preferido, somos vítimas de truques e peripécias dos donos de restaurantes, que contratam consultores para o desenvolvimento de cardápios mais atraentes e que nos fazem gastar mais.  Lógico, isso não quer dizer que o quilo nosso de todo os dias contrate especialistas - mas algumas dessas práticas, usadas por grandes restaurantes, acabaram se popularizando e se tornando comuns até nos estabelecimentos mais simples.  

Veja abaixo a nossa lista e fique por dentro destes jogos psicológicos

1 – Eles não usam símbolos monetários

De acordo com o estudo realizado pela Cornell University School of Hotel Administration, menus com símbolos relacionados ao dólar vendem menos do que cardápios sem “$” ou algo do tipo. Para a pesquisa, assim que o consumidor nota o símbolo, a lembrança remete ao fato de gastar dinheiro e isso faz com que ele aja com mais cuidado. Então colocar valores só com os algarismos e sem o R$ no cardápio é uma forma de diminuir a cautela com que interpretamos o preço do prato.

2 – Números quebrados são importantes

Os designers de menus afirmam que valores terminados em 9, como 9,99, tendem a signifcar valor e não qualidade. E, segundo algumas pesquisas, valores quebrados podem ser considerados “amigáveis - mas disso você já sabe desde a moda das lojas de R$1,99.

3 – Descrever a comida aumenta o número de vendas

Um meno descritivo sempre anima o consumidor, afirma pesquisa da Cornell University. Especificamente, menus com pratos explicados de maneira até levemente romântica (sabor frutado, textura delicada e suave, etc. etc.) vendem 27% a mais do que menus comuns, diz o resultado do estudo da Universidade de Illinois.

Para o engenheiro de menus Greg Rapp , esse tipo de cardápio “traz o máximo da sensação ao consumidor, aumentando as chances do cliente se sentir satisfeito após a refeição”. Outro fator que também pesa para a formulação dos menus é o uso de grandes marcas dentro dessa descrição (sobremesa feita com sorvete X, por exemplo).

4 - Eles ligam comida à família

Consumidores gostam quando nomes os nomes dos estabelecimentos têm ligações familiares. Com esse tipo de conexão com o cliente, a meta dos restaurantes é apelar para a nostalgia. Então desconfie quando você encontrar a "Macarronada da Mama" ou o "Filé do Tio".

5 – Restaurantes usam termos étnicos para parecerem mais autênticos

De acordo com o experimento realizado pela Oxford, um termo étnico ou geográfico pode atrair a atenção do consumidor para  o tipo de comida daquele local, evocando sabores e texturas. 

6 – Itens extremamente caros chamam a atenção para os mais baratos

De acordo com Greg Rapp, restaurantes usam artigos muito caros para destacar os baratos. A ideia é fazer com que você não compre o caro, mas crie razões para levar o “baratinho”, que nem sempre é tão barato quanto parece ao lado de um valor mais elevado.  De acordo com um artigo da New York Magazine, a única função de um prato com valor de três dígitos no cardápio é dar a impressão de que todo o resto é uma grande barganha - mesmo que não seja.

7 – Restaurantes oferecem dois tamanhos de porções para um mesmo produto

Essa é uma estratégia chamada bracketing, em que o consumidor não possui ideia do tamanho da porção menor, mas assume que o valor vale a pena. Porém, a intenção do restaurante é a de que o cliente realmente compre a menor, para isso inflacionam a porção maior.

8 – Eles analisam os nossos padrões de leitura

Os restaurantes analisam padrões chamados scanpaths - pontos onde as pessoas fixam os olhos para a leitura.

De acordo com um estudo coreano, um terço das pessoas está suscetível a pedir o que lhe chamou a atenção de primeira. Por isso, restaurantes colocam os itens mais caros no canto superior esquerdo, já que é o caminho natural tomado pela nossa vista. 

Essa estratégia também se dá em relação aos valores dos pratos. Colocando um primeiro item com maior valor, todos os outros poderão parecer ótimos preços, como explicamos no item 7.

9 – Eles criam um clima para gastar

De acordo com um estudo da Universidade de Leicester, tocar música clássica em um restaurante pode encorajar o cliente a gastar mais. No entanto, música pop faz com que pessoas gastem 10% a menos.

fonte

Atualizações sobre o mundo Pentaho

Aquecimento

Para iniciar, cabe uma breve explanação sobre os acontecimentos que têm aquecido o mercado e a comunidade de empresas, usuários e desenvolvedores de soluções de apoio a decisão, que evitam desperdiçar verdadeiros latifúndios com licenças de uso de softwares antigos e criam suas próprias soluções, sob medida, e sem vínculos com quem quer que seja. Nem com vendedores de licenças, nem de servidores nem de consultorias, cursos ou treinamentos caríssimos e infinitos.

Muitos projetos ambiciosos da atualidade, em todo o mundo, só são considerados viáveis por conta das facilidades oferecidas pelo produto Pentaho, uma suíte (um conjunto de softwares integrados entre si) de código aberto, gratuito, que contempla todas as etapas de soluções de Business Analytics e/ou Business Intelligence, end to end. O Pentaho tem sido turbinado, digamos assim, pelas CTools, um conjunto de plugins criados por uma empresa portuguesa, a Webdetails. Em 2013 ela foi comprada pela Pentaho, empresa que mantém o produto com o mesmo nome, que conta com uma versão Enterprise, não gratuita e ainda mais completa que a versão gratuita, a Community. Ambas as versões passam a contar com várias das Ctools como parte integrante, juntamente com o Pentaho Marketplace, responsável pela instalação e gerenciamento de plugins.

Em 2015 a empresa Pentaho foi comprada por um dos maiores grupos do mundo, a Hitachi, um líder global em indústrias, infraestrutura e tecnologia, que tem, entre outros, foco no mercado de IoT, internet das coisas. Eles gerenciam entre outros empreendimentos, usinas nucleares, metrôs, ferrovias e têm uma gama de sensores bastante considerável. Todos estes sensores geram dados, que precisam ser analisados em tempo hábil para que façam algum sentido e ajudem na tomada de decisões, aplicáveis em praticamente todas as esferas da sociedade. Aí é que entra a suíte Pentaho.

Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR

Pentaho Day 2017 - BrasilE ao falarmos de Pentaho, cabe aqui destacar, ainda com certo delay, que o Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR foi fantástico, como sempre. Foram tantos aprendizados e tantos contatos estabelecidos, que vários projetos desde então foram executados aqui na e-Setorial e nos consumiram, mas não podemos deixar de enaltecer mais essa iniciativa da comunidade Pentaho Brasil, que ajuda profissionais e empresas de ramos de atividade e portes diferentes. A título de exemplo, nossos projetos este ano foram tão variados, que foram desde a análise de dados de Educação à Distância, do Enriquecimento de Dados de Pessoas Físicas e Jurídicas do Brasil, a análise de dados Hospitalares para Planos de Saúde, até um sistema completo para gestão de risco em Usinas Hidrelétricas e Barragens. Todos desenvolvidos utilizando o Pentaho em sua versão gratuita, atingindo excelentes resultados.

O maior evento da comunidade Pentaho do Mundo, contou com mais de 400 participantes e teve Palestras, Cases e Minicursos ministrados por algumas das maiores referências sobre o tema, que aconteceu na Universidade Positivo, em Curitiba/PR, no Brasil, nos dias 11 e 12 de maio.

O destaque principal ficou para apresentação de Matt Casters sobre o seu fantástico Web Spoon, que é o Pentaho Data Integration rodando inteiramente na web, facilitando ainda mais o desenvolvimento e manutenção das soluções.

Muito do material produzido e apresentado no evento está disponível no site do evento, inclusive o minicurso oferecido por Eduardo Carvalho, da e-Setorial, com o título "Design Patterns para Tuning Pentaho com Ctools".

Espaço para Tietagem

Eduardo Alves de Carvalho

Analista Sênior de BI na e-Setorial

"Não são todos os dias que encontramos tantos profissionais que admiramos de uma só vez. Não poderia deixar de registrar a confraternização com o norte americano Matt Casters, à esquerda, criador do Pentaho Data Integration e o português Pedro Alves, ao centro, o Criador das CTools, amigo e meu instrutor por diversas oportunidades, desde 2012. E isso acontecendo em minha cidade natal, Curitiba. Pentaho Day Brasil 2017"


Capricho da organização

A organização do evento foi impecável. Deixamos o agradecimento ao amigo Marcio Junior Vieira, da Ambiente Livre, responsável por mais esta edição do evento.

Hitachi Vantara

Hitachi VantaraEm 18 de setembro de 2017 a Hitachi anunciou a formação da Hitachi Vantara, uma empresa cujo objetivo é ajudar as organizações a prosperar nos tempos incertos e turbulentos de hoje e se preparar para o futuro. Esta nova empresa unifica a missão e as operações da Pentaho, Hitachi Data Systems e Hitachi Insight Group em um único negócio, a Hitachi Vantara. Juntas, dão aos líderes empresariais uma vantagem para encontrar e usar o valor em seus dados, inovar inteligentemente e atingir os resultados que são importantes para as empresas e a sociedade.

Apresentando a Vantara: uma combinação de TI, tecnologia operacional (OT) e expertise de domínio. Com o software de integração e análise de dados Pentaho, a Vantara oferece às organizações o poder de capturar e usar dados de forma eficiente a partir da "borda", onde os dados são movidos de forma fluida por sensores e dispositivos fora dos internos do negócio do dia-a-dia e combinam estes dados de sensores com recursos de dados corporativos mais tradicionais para fornecer um alto nível de contexto e previsões inteligentes que levam a resultados comerciais reais.

O que dizem os envolvidos

Donna Prlich

CHIEF PRODUCT OFFICER

A integração e análise de dados Pentaho continuará a evoluir, e a Hitachi Vantara irá investir para se manter à frente dos futuros desenvolvimentos em grandes dados, IoT e aprendizagem de máquinas. Sabemos o que nossos clientes precisam e com o poder e os recursos da Hitachi, podemos levá-los até mais rápido.

Pedro Alves

SVP Community / Product Designer for Pentaho at Hitachi Vantara

Não há planos de mudar a estratégia de código aberto ou parar de fornecer uma edição CE para a nossa comunidade! Essa mudança pode acontecer no futuro? Oh, absolutamente sim! Assim como poderia ter mudado no passado. E quando poderia mudar? Quando ele deixa de fazer sentido; quando deixa de ser mutuamente benéfico. E naquele dia, serei o primeiro a sugerir uma mudança em nosso modelo. Se a opensource nos trouxe aqui em primeiro lugar - mudaremos realmente isso agora que as coisas estão se aquecendo? Nós somos loucos, não estúpidos;)

Em resumo, foi criada uma nova empresa com uma estrutura muito maior, chamada Hitachi Vantara, que continuará a trabalhar com o produto Pentaho nas suas versões Enterprise, paga, e Community, gratuita.

Pentaho 8.0

Hitachi VantaraA comunidade está em polvorosa e no evento mundial da Pentaho, o PentahoWorld 2017, que aconteceu na semana passada, entre 25 e 27 de outubro em Orlando na Florida.

Entre todos os fantásticos cases apresentados, surgiu mais uma novidade bombástica. Foi anunciado a versão 8 do Pentaho, já para o mês que vem.

  • Plataforma e Escalabilidade
    • Worker nodes
    • Novo tema
  • Data Integration
    • Suporte de streaming!
    • Execute configurações para jobs
    • Filtros no Data Explorer
    • Nova experiência de Abrir / Salvar
  • Big Data Vendemos Inteligência Empresarial
    • Melhorias em AEL
    • Formatos de arquivo para Big Data - Avro e Parquet
    • Segurança em Big Data- Suporte para Knox
    • Melhorias de VFS para Clusters de Hadoop
  • Outras
    • Ops Mart para Oracle, MySQL, SQL Server
    • Melhorias na segurança da senha da plataforma
    • Mavenization PDI
    • Alterações de documentação em help.pentaho.com
    • Remoção de recursos:
      • Analisador em MongoDB
      • Plug-in móvel (desativado em 7.1)

Conclusão

Hitachi Vantara Com investimentos que só uma grande corporação pode fazer, o produto tem tudo para se disseminar ainda mais e ganhar espaço dos grandes players. A equipe de desenvolvimento não para, ao contrário dos concorrentes que só pensam em vender licenças de uso de suas ferramentas. Cada vez mais o pentaho traz segurança, facilidade em desenvolver e manter e o melhor de tudo, com funcionalidades que surpreende até aos mais exigentes. É verdade que ainda são necessários conhecimentos em Java Script e MDX para a implementação de dashboards mais específicos, entretanto aplicações simples, mas e poderosas, podem ser criadas em minutos, sem escrever uma linha de código. O caminho é este.

E que venha o Pentaho 8.0!

Links Úteis

E para onde foram os fóruns, wikis e comunidades? Abaixo separamos alguns links importantes, que o deixarão com mais segurança: 

# Dicas
1 Ctools
2 CCC Playground - Documentação dos gráficos Ctools
3 Alguns dashboards de demonstração
4 Pentaho Community website
5 Grupo de usuários Brasil
6 Forum mundial da comunidade
7 Blog Pedro Alves
8 Desenvolvimento, treinamento e consultoria especializada em Pentaho

Referências

Como 'Simpsons' consegue prever o futuro da tecnologia e do mundo?

Simpsons previu Trump presidente em 2000

Viagem no tempo, coincidência, análise de Big Data... Muitas as razões são especuladas como brincadeira para a série no ar há décadas continuar surpreendendo seus telespectadores com previsões que pareciam inimagináveis.

William Edwards Deming

"Em Deus nós confiamos; todos os outros devem trazer dados."

"In God we trust; all others must bring data."

A lista de vezes em que "Os Simpsons" previram o futuro da tecnologia e da sociedade em geral é extensa. Volta e meia vemos casos do tipo – já rolou com a eleição de Donald Trump, com smartwatches, correções automáticas no celular... Mas como o desenho consegue acertar tanto?

Viagem no tempo, coincidência, análise de Big Data... Muitas as razões são especuladas como brincadeira para a série no ar há décadas continuar surpreendendo seus telespectadores com previsões que pareciam inimagináveis.

O site Mic conversou com ex-executivo dos Simpsons, um estatístico e um professor de matemática para tentar entender o que está por trás de tantos acertos. E as razões são mais mundanas do que você imagina.

1 - É tudo questão de quantidade

Episódio futurístico de 1995 tem Lisa falando com sua mãe por um telefone que continha uma tela de vídeo em tempo real
A série "Os Simpsons" está no ar desde 1989. São mais de 600 episódios já mostrados na TV. Em cada episódio, há uma quantidade enorme de piadas. Deu pra entender, né? Quanto mais conteúdo, mais chance de pelo alguma das cenas retratadas em certos episódios estar certa.

"Nós fizemos um zilhão de episódios de televisão, então são muitas oportunidades para fazer previsões. Não acho que alguém fale das previsões que os Simpsons erraram, mas a lista é muito mais longa do que as coisas que foram certas", apontou ao site Daniel Chun, ex-executivo do seriado.

O número de previsões da série realmente não é baixo. Matt Zaremsky, professor assistente de matemática da Universidade de Albany, estima que o desenho fez mais de 120 mil piadas em suas 29 temporadas, levando como base uma média de 8,54 por minuto nas primeiras 12 temporadas. À conta, são adicionadas mais de 1.200 "previsões explícitas sobre o futuro".

"Dos episódios baseados no futuro, estimo em 500 no total as previsões. Dos outros episódios regulares, estimo uma por episódio, o que daria 624 (até a realização da entrevista)", aponta.

De todas as previsões, muitos citam como 20 o número de previsões acertadas, apesar de que o número pode e deve ser maior. Se forem consideradas 20 entre 1.224, a porcentagem de sucesso é de 1,6%.

Com 20 previsões acertadas entre 1.224, a porcentagem de sucesso é de 1,6%

Matt Zaremsky

"As estatísticas dizem que os Simpsons tiveram tantas piadas e previsões que essencialmente tiveram apenas sorte."

2 - O que é uma previsão?

Simpsons e uma espécie de Apple Watch em 1995
Outro tema levantado pelo site é que as pessoas são generosas com a palavra "previsão". Muitos artigos e vídeos são feitos sobre as profecias dos Simpsons, mas essas visões do futuro não são necessariamente chocantes ou específicas do seriado. Um exemplo citado é que o celular no pulso (que lembra os atuais smartwatches) em um episódio de 95 não é tão original.

"O exemplo é que o Simpsons tinha algo que parecia um Apple Watch. Bom, um dispositivo de comunicações no pulso remonta a até Dick Tracy (tira de quadrinhos que estreou em 1931) e os recursos do Apple Watch não vão ser exatamente os mesmos que os Simpsons tinham no relógio. Você tem que dizer se isso é uma previsão ou não", opina Gary Simon, professor aposentado de estatística da New York University Stern School of Business.

3 – O estilo da série

Chapéu com câmera em episódio de 1994 lembra muito as câmeras GoPro
Pelos Simpsons serem um cartoon, os roteiristas podem colocar no seriado qualquer celebridade da vida real nos episódios que quiserem – como ocorreu com Donald Trump em 2000. Os roteiristas também podem criar previsões realísticas diferentes porque a série se passa em dias atuais muito parecidos com a nossa sociedade do presente.

Obviamente, um cartoon pode fazer muito mais previsões do que dramas da TV que se passam no passado, como Downton Abbey. Programas de comédia também são escritos de uma maneira que os espectadores consideram mais realista, segundo Chun. Muitos médicos consideram a comédia Scrubs mais realista da vida em um hospital do que o drama ER, de acordo com o ex-executivo.

"Quando escreve um drama, o roteirista normalmente tenta ter princípios e trata uma sociedade que realmente respeita a moral, onde todos são muito sérios e atuam com máxima integridade em todos os momentos", aponta.

É claro que nos últimos anos a família Simpsons ganhou um concorrente de peso para prever o futuro: a série de ficção Black Mirror, atualmente na Netflix, mas que tem como função exatamente prever uma sociedade futurística baseada em nossas tecnologias atuais.

4 – O cinismo dos roteiristas

Espécie de autocorretor apareceu em episódio de 1994 com um aparelho Newton da Apple
Uma parte das previsões acertadas do Simpsons também é associada ao estilo dos roteiristas. Eles são cínicos e retratam sua visão de mundo no seriado.

"Existe uma visão de mundo que os roteiristas dividem com alguns princípios básicos. Entre eles, de que as pessoas são gananciosas e que as corporações são terríveis e têm uma tendência de arruinar tudo. A corrupção é desenfreada e a sociedade como um todo tem a memória de um peixe", cita Chun, ex-executivo do seriado.

Alguma semelhança com a realidade? Bom, então enquanto a sociedade seguir desta maneira, os Simpsons continuarão acertando.

Fonte:
https://tecnologia.uol.com.br

Digital Analytics: desmistificando o fabuloso mundo das métricas digitais

Web Analytics, Digital Marketing Analytics, Online Analytics, Business Intelligence, Big Data, Google Analytics… São tantos nomes e misturebas desenfreadas que é difícil entender de fato o que faz, ou não, parte do universo das métricas digitais.

Pra tirar essa bagunça da frente e ajudar a simplificar o conceito, principalmente mostrar que vai muito além de ferramentas, adaptei esse artigo no qual compartilho os seguintes assuntos com você:

  1. Digital Analytics em 140 caracteres
  2. Digital Analytics é o mesmo que usar o Google Analytics?
  3. Digital Analytics é o mesmo que Web Analytics?
  4. E Business Intelligence / BI, é Digital Analytics?
  5. Posso chamar só de Analytics?
  6. Direto ao ponto: o que é Digital Analytics?
  7. Aplicações de Digital Analytics
  8. Bônus: como começar
  9. Referências

1. Digital Analytics em 140 caracteres

"Utilização de dados para a otimização recorrente da experiência online dos seus usuários."

Experiência online pode ser vender, utilizar um app, postar em uma rede social, clicar em um anúncio etc.

Usuário pode ser um cliente, um funcionário, um parceiro etc.

De fato, Digital Analytics não é nem de perto um bicho de sete cabeças.

2. Então é o mesmo que usar o Google Analytics?

Não. Usar o Google Analytics para a tomada de decisão de melhorias no seu site faz parte do escopo de Digital Analytics, mas é apenas uma das possíveis aplicações desse universo todo potentoso.

  • Analytics Maturity Model publicado na Twinkle Magazine

Explicando visualmente:

Este é um modelo criado por um profissional de renome no mercado, o Stéphane Hamel, que foi diretor em uma das consultorias mais prestigiadas do segmento, a Cardinal Path.

O Online Analytics Maturity Model mostra pra gente que Digital (ou Online) Analytics vai muito além de ferramentas (tools) e tecnologia. Contempla também do gerenciamento de times a processos e metodologias. Logo o Google Analytics é "só" um aspecto de uma dessas pontas desse gráfico.

Só esse tema merece um belo post no futuro, mas acho que deu para ter uma noção né?

3. É o mesmo que Web Analytics?

Web Analytics & Digital Analytics são sinônimos, porém o último a gente pode dizer que é a versão melhorada do primeiro, que ficou muito datado.

O termo "Web" é muito ligado à WWW (World Wide Web) e consequentemente ao browser, porém hoje a gente respira mobilidade e internet das coisas (IoT), então nada mais justo que ampliar de "Web" para "Digital".

Isso não é algo que tô puxando da cartola não, uma das maiores associações do mercado, a Digital Analytics Association (DAA), mudou do seu antigo nome "Web Analytics Association" (WAA) para o atual em 2012 justamente por esse motivo.

Logo, se você é mais Old School e prefere continuar usando o termo Web Analytics, tem problema não. Provavelmente você já usou mouse de bolinha e monitor CRT no seu passado longínquo e, assim como eu, pode ser um pouco mais apegado ao vocabulário tech-clássico.

4. E Business Intelligence / BI?

Não. E sim.

Confesso que é um pouco revoltante a descarada prostituição e buzzwordificação do termo. Tudo quanto é agência digital do novo século faz, vende e contrata gente de BI: de analista de BI, estagiário de BI, gerente de Business Intelligence, programador BI…

Aí você vai ver na descrição da função, é pra tirar relatório no Google Analytics, analisar desempenho de mídia ou confeccionar lindas e coloridas planilhas de Excel. Melhor falar que a vaga é para Digital Analytics (ou Online Analytics, ou Web Analytics ao melhor estilo mouse com bolinha).

Revoltas à parte, Business Intelligence está para o Sistema Solar assim como Digital Analytics está para o planeta Terra (#AmoAnalytics). Um está incluído no outro, mas o primeiro é monstruosamente maior.

“(…) a set of techniques and tools for the acquisition and transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes”

Este é o "Tweet" na Wikipedia sobre Business Intelligence, e se você tiver alguns minutos de paciência verá que BI é mais amplo, complexo e encorpado que o nosso querido fitness Digital Analytics, mas isso não deixa em nada o último desinteressante, mesmo que a gente não chegue a comentar aqui sobre Ralph Kimball ou William Inmon, as duas maiores referências no tema... então bora continuar com nossa lupa analisando o nosso planeta azul de métricas.

[revolta ON] Só pra não perder o hábito: você usar o Google Analytics pra gerar relatórios de performance do seu site e dizer que faz BI seria como você fazer a arte de um cartão de visitas da empresa do seu tio (sim, você é o sobrinho) e dizer para os amiguinhos que faz planejamento e desenvolvimento estratégico de comunicação e publicidade. [/revolta OFF]

E o Big Data?

Você pode praticar Digital Analytics e Big Data ao mesmo tempo, uma vez que o último se refere a uma quantidade elefântica de dados. Ou seria baleística-azulística?

Transcendendo a biologia da coisa, Big Data, que virou outra buzzword, está ligada da coleta à extração de dados a partir de uma volume realmente monstruoso de dados, com intuito de fazer descobertas (a.k.a. gerar insights). Logo o Big Data é praticável tanto no escopo de Digital Analytics como em Business Intelligence.
Entenda melhor este processo seguindo este link.

5. Posso chamar só de Analytics?

Ô se pode. Deve. É nome short, tá na moda também. Ousaria dizer que "Analytics" é sexy. O que tenho reparado é que ficou chic, cool, descolado, e que cada vez mais ganha novos prefixos.

Veja se você já se deparou com algum desses aí:

  • Digital Marketing Analytics
  • Startup Analytics
  • Online Business Analytics
  • eCommerce Analytics
  • App Analytics

Só de usar, já dá uma embelezada né? #AnalyticsSuaLinda

E o significado é o mesmo pra tudo, porém já está segmentado no seu devido contexto:

"Utilização de dados para a otimização da experiência online dos seus usuários [no App / no Ecommerce / na Startup / etc…]"

6. Afinal de contas, sem enrolação, do que se trata Digital Analytics?

Agora vamos à parte mais teórica do texto, só pra deixá-lo um pouco mais sério:

A gente aprendeu antes que

Digital Analytics tem um bocado de nomes doidos, que você pode escolher na maioria das vezes como chamá-lo, mas por favor não use o termo BI pra se referir a tarefas como gerar relatórios no GA, ou ainda atestar que o CTR escapuliu do CPC que foi enquadrado pelo CPA.

E agora vamos aprender que

De uma forma bem objetiva, Digital Analytics compreende um conjunto de técnicas, processos e metodologias que visam a utilização de dados em ambientes digitais para a otimização recorrente e (melhor) tomada de decisão, percorrendo ao menos 3 áreas ou estágios:

  • Coleta de dados (Data Capture): ferramentas, armazenamento de dados, integridade, implementações técnicas, modelagem etc.
  • Visualização dos dados (Data Reporting): relatórios, painéis de controle (dashboards), monitoramento, alertas etc.
  • Análise dos dados (Data Analysis): geração de insights, criação de planos de ação e otimização, formação de base de conhecimento, aprendizado etc.

Avinash Kaushik

em seu livro Digital Analytics 2.0

"Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline)"

Em tradução livre e descompromissada, seria algo como "Digital Analytics é a análise de dados quantitativos e qualitativos do seu negócio e dos concorrentes orientada ao melhoramento contínuo da experiência dos seus clientes e potenciais clientes que se traduz no seu retorno desejado (ambos online e offline).

E fechamos esta parte teórica com mais uma definição:

Digital Analytics Association

What is Digital Analytics?
"The science of analysis using data to understand historical patterns with an eye to improving performance and predicting the future. The analysis of digital data refers to information collected in interactive channels (online, mobile, social, etc.). Digital Analytics has become an integral part of core business strategies and maintaining a competitive edge. Digital data started the Big Data meme as it heralded the onslaught of Volume, Variety and Velocity, opening the door to new types of correlative discovery much wider. Digital Analytics is a moving target of innovation and exploration. That’s what makes it fascinating."

Realmente fascinante!

[Modo Preguiça ON] Link para o Google Tradutor

7. Que tal demonstrar algumas aplicações?

  • Exemplo de Dashboard postado por ∆ Studio–JQ ∆ no Dribble

Vamos explorar mais a fundo em outras postagens, porém para ficar fácil ligar o nome à coisa, alguns exemplos de aplicações de Digital Analytics:

  • Desenvolver dashboards (painéis de métricas).
  • Gerar relatórios de desempenho de mídia.
  • Implementar ferramentas de analytics com as melhores práticas de mercado.
  • Planejar e definir os indicadores chave de performance (KPI's) do seu site ou campanha.
  • Integrar diferentes fontes de dados em um Data Warehouse.
  • Utilizar os dados coletados para criar novos planejamentos de comunicação digital.
  • Criar e planejar testes A/B definindo métricas de sucesso.
  • Formar uma base de conhecimento do comportamento de navegação do seu usuário.
  • Desenvolver automações (e-mails, conteúdo personalizado, formulários de lead etc.) com base neste mesmo comportamento de navegação.
  • Criar públicos e segmentos de audiência para Remarketing.
  • E a lista vai longe…

Você deve ter notado vários itens acima são táticas ou ações de Marketing Digital, Inbound Marketing e/ou Growth Hacking. Não tem jeito, todos estão relacionados, ligados nessa [termo duramente censurado] gostosa capicce?

No final, a coisa funciona mais ou menos assim: você pode praticar marketing digital ou inbound sem nem olhar para Digital Analytics (shame on you). Mas na maioria das vezes, a prática de Digital Analytics estará sempre associada a outros temas. Sem dúvida uma bela de uma companhia!

8. **Bônus — Como começar?

Aproveitando toda a nova onda de Inbound & Fórmula de Lançamento, marotamente vou compartilhar 2 bônus com você:\

a. Curso oficial do Google

Se já não está praticando hoje nenhuma das atividades de Digital Analytics, ou se já está, mas quer aprofundar seus conhecimentos, minha recomendação top estrela na testa é sempre a mesma: comece pelo curso oficial do Google, o Digital Analytics Fundamentals .

É free. É top. É online e, pra quem prefere, tem legenda em português. Mas não se acostume com traduções, pois a maior parte do conteúdo de Digital Analytics na web está em inglês.

b. Avaliação de Digital Analytics Maturity

  • Exemplo de Relatório da Ferramenta DigitalAnalyticsMaturity.org

Mais um 0800, mas dessa vez se você não se sente confortável em ler em inglês nem tente.

Essa é uma ferramenta free de auto avaliação do modelo de maturidade de Analytics, citado anteriormente.

Espero humildemente que este artigo tenha contribuído um pouquinho mais na sua jornada pelo nirvana Analítico.

Tem sugestões e referências? Elogios de montão? Críticas vulcânicas? Deixe seu comentário!


"Muito obrigado e até a próxima!
May the Analytics be with you!!!"

9. Referências

Pra desenvolver esse texto usei as referências legalmente surripiadas e devidamente creditadas:

Enriquecimento de Dados

O serviço de enriquecimento e atualização de dados permite adicionar ou atualizar informações existentes ou complementares na sua base de clientes, tornando seus registros mais completos e atualizados. Desta forma, otimizando os resultados e possibilitando ações de marketing segmentadas.

Com informações mais ricas, será possível analisar o comportamento de seus potenciais clientes, seus hábitos de consumo, estilo de vida, poder de compra, dentre diversos outros atributos.

Os dados também poderão ser enriquecidos através de rotinas periódicas, possibilitando a existência de dados sempre atualizados.

Como funciona

ED
  1. Base de dados: recebimento da base de dados desatualizada.
  2. Higienização: os dados duplicados, corrompidos e incompletos são retirados.
  3. Captação e enriquecimento de diversas fontes: os dados desatualizados ou incorretos são corrigidos e as informações em branco são preenchidas - como, por exemplo, a inclusão do 9º dígito de celulares.
  4. Atualização dos dados: a base de dados é atualizada ou reconstruída.
  5. Base dados atualizada!

Vantagens

  • Confiabilidade na origem da informação.
  • Melhoria da qualidade da base de dados.
  • Rotinas de cruzamento de bases.
  • Direcionamento na prospecção de clientes.
  • Informações para inteligência de mercado.
  • Maior assertividade na oferta de produtos e serviços.
  • Maior objetividade nos processos de gestão na entrada em novos mercados.
  • Diminuição nos registros de inadimplência.
  • Maior sucesso na execução das políticas de crédito e cobrança.
  • Redução de gastos com correspondências e com telemarketing.

Atributos

Através do processo de enriquecimento de dados, atualizamos atributos diretamente em seu banco de dados, tais como:

Pessoa Jurídica Pessoa Física
  • CNPJ;
  • Razão social;
  • Inscrição estadual;
  • CNAE;
  • Natureza jurídica;
  • Porte empresarial;
  • Nome fantasia;
  • Data de abertura;
  • Matriz/filial;
  • Endereço;
  • Telefones;
  • E-mails;
  • Quantidade de funcionários;
  • Restrição financeira;
  • Quadro societário;
  • Principal executivo.
  • CPF;
  • Nome;
  • Nome da mãe;
  • Data de nascimento;
  • Gênero;
  • Estado civil;
  • Profissão;
  • Grau de escolaridade;
  • Telefones;
  • E-mail;
  • Situação do CPF.

O estudo psicológico que deu a vitória a Trump

Donald Trump e o livro 1984, de George Orwell (Divulgação/Reuters)

"Com 70 curtidas, Kosinski sabe mais sobre um indivíduo do que seus amigos mais próximos. Com a análise de 150 curtidas, descobre mais do que seus familiares."

A campanha do bilionário analisou o comportamento de cada cidadão no Facebook para fazer propaganda política individualizada. E a privacidade, como fica?

Donald Trump, quando candidato a presidente, tinha uma estratégia de campanha espantosa para os puristas: quase não gastava com publicidade na televisão e esnobava especialistas em pesquisas de opinião. Ele fazia parecer que suas declarações de impacto eram fruto da sua compreensão profunda do que chama de “cidadãos esquecidos”.

A revista alemã Das Magazin, no entanto, parece ter encontrado a chave do marketing político de Trump: uma empresa britânica chamada Cambridge Analytica, especializada em colher e analisar dados pessoais na internet e em transformá-los em matéria prima para micro-publicidade online — ou seja, propaganda política individualizada. Alguém lembrou da distopia criada por George Orwell no livro 1984? É isso e muito mais.

Tudo começou com um estudante de psicologia polonês da Universidade Cambridge, na Inglaterra. Durante o seu doutorado em psicometria (a tentativa científica de medir a personalidade de uma pessoa), Michal Kosinski criou com um colega um app do Facebook que incentivava os usuários a responder a um questionário psicológico em troca de um “perfil” de personalidade. Milhões de pessoas responderam, e com base nesse material Kosinski desenvolveu um método que permite descobrir características individuais apenas com a análise das curtidas no Facebook. Com 70 curtidas, Kosinski sabe mais sobre um indivíduo do que seus amigos mais próximos. Com a análise de 150 curtidas, descobre mais do que seus familiares.

Em 2014, Aleksandr Kogan, um professor assistente de Cambridge, procurou Kosinski e lhe propôs participação num projeto muito bem pago para analisar o perfil de 10 milhões de americanos no Facebook. A empresa que fazia a oferta era especializada em eleições. Kosinski recusou a oferta e denunciou o colega para a direção da faculdade. Para ele, o uso do seu método em eleições era uma forma de manipulação. Aleksandr se mudou para Singapura. Kosinski foi lecionar na Universidade Stanford, na Califórnia.

Eis que, em novembro de 2015, Kosinski ouve falar de uma empresa que estava prestando serviços de análise de dados para a campanha pela saída da Inglaterra da União Europeia. Tratava-se da mesma empresa que o havia procurado um ano antes: Cambridge Analytica. Como ele temia, seu método estava sendo utilizado para manipular eleitores — e, como ficou claro em junho de 2016 com a vitória do voto pelo Brexit, com sucesso.

Em setembro de 2016, a Cambridge Analytica ganhou novo holofote em um congresso científico em Nova York. Um dos palestrantes, Alexander Nix, CEO da Cambridge Analytica, explicou na ocasião como estava cruzando dados pessoais de cidadãos americanos para usá-los na pré-campanha presidencial de Donald Trump. E fez uma alegação estarrecedora: por meio do cruzamento de dados comprados de diferentes fontes com o histórico de curtidas no Facebook, sua empresa conseguiu elaborar o psicograma completo de cada um dos adultos americanos — nada menos que 220 milhões de pessoas. Sua equipe era capaz de definir os gostos de consumo, as opiniões políticas, os hábitos e os traços culturais de cada cidadão do país com idade para votar.

Um exemplo de como esses dados foram utilizados ao longo da campanha: no dia do terceiro debate presidencial entre Trump e sua adversária Hillary Clinton, a equipe digital do republicano enviou 175.000 variações de anúncios publicitários online, cada um para grupos específicos de cidadãos. As diferenças entre esses anúncios eram sutis, mas desenhadas para atingir em cheio seus alvos, com o objetivo de sensibilizá-los segundo seus maiores medos, esperanças e preferências.

A Cambridge Analytica, segundo disse seu CEO aos autores da reportagem da Das Magazin, recebeu 15 milhões de dólares do comitê de Trump pelo serviço.

Esse uso político dos dados das redes sociais é eticamente condenável ou em nada se diferencia dos dilemas tradicionais do marketing político? Esse é um debate que está só começando.

fonte

O poder dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Para a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras. A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW).

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando) e
  • Localidade (onde)

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.

Filtros aplicados: Tipo de movimentação = Vendas, Data = Ano de 2017, Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso. Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme alguns exemplos abaixo:

Caso Toyota

No final dos anos 90, a empresa enfrentou grandes problemas em sua cadeia de operações. O custo de armazenamento de carros se elevou e ela não estava mais conseguindo fornecer o produto a tempo para seus clientes. Utilizava computadores que geravam uma quantidade enorme de dados e relatórios que não eram utilizados estrategicamente porque nem sempre eram exatos e muitas vezes eram fornecidos tarde demais - o que atrasava a tomada de decisões.

Uma nova CEO foi contratada. Ela identificou algumas soluções: primeiro, a necessidade de um Data Warehouse - um repositório central de dados, organizado e de fácil acesso. Segundo, a necessidade de implementação de ferramentas de software para efetuar a manipulação desses dados. O novo sistema implantado infelizmente não funcionou de maneira correta: a entrada de dados históricos incluiam anos de erros humanos que não foram detectados, dados duplicados, inconsistentes e falta de importantes informações. Tudo isso gerou análises e conclusões precipitadas sobre o funcionamento da distribuidora.

Apenas em 1999 a empresa resolveu implantar uma plataforma de Business Intelligence. Em questão de dias o sistema apresentou bons resultados. Por exemplo, descobriram que a empresa era cobrada duas vezes por um envio especial por trem (um erro de US$ 800.000). Entre 2001 e 2005, o volume de carros negociados aumentou em 40%, o tempo de trânsito foi reduzido em 5%. Esses e vários outros  benefícios ajudaram a Toyota a alcançar as maiores margens de lucro no mercado automotivo desde 2003, e estão aumentando consistentemente a cada ano desde então. Além disso, um estudo realizado pela IDC Inc. em 2011, indicou que a instituição alcançou, naquele ano, um retorno de pelo menos 506% sobre o investimento em BI. Fonte

Pirâmede da Inteligencia

Esse é apenas um dos inúmeros casos que ilustram a eficiência dessas soluções capazes de integrar e interpretar Dados, transformando-os, de alguma forma, em Informação relevante ao seu negócio, possibilitando, com a devida análise, a criação de Conhecimento. Através da utilização e da gestão deste conhecimento nasce a Inteligência.

Conclusão

Mais de 15 anos passaram desde que a Toyota adotou o BI. Atualmente, gera-se mais de 2.5 quintilhões de bytes de dados diariamente no mundo, sendo que 90% dos existentes hoje foram criados nos últimos 2 anos. A tendência é que esse número cresça de uma forma cada vez mais rápida. 

Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares nem exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre e com o respaldo de uma consultoria especializada pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isto tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder.

E você, o que vai fazer com os seus dados?

Serviços

Em busca da informação gerencial estratégica, reunimos as técnicas mais modernas de software, processos e pessoas especializadas para conceber soluções completas de acordo com a sua necessidade. O objetivo é fazer você concentrar seus esforços naquilo que importa: o seu produto ou serviço!

A e-Setorial disponibiliza uma completa gama de serviços voltados para:

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A especialidade da e-Setorial é transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões, utilizando software livre para criar soluções de alto desempenho e tecnologia de ponta, sem custos de licença.

Estudamos e mapeamos todos os processos envolvidos, entregando soluções completas de acordo com a sua necessidade. Inclusive os requisitos de segurança e registro dos sistemas de gestão ISO 9001, 14001 e 18001.

A partir da integração de dados oriundos de diversas fontes, é possível organizá-los, categorizá-los e filtrá-los em uma única plataforma, assegurando a confiabilidade da decisão tomada.

Também chamados de Decision Suport System (DSS), os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se utilizam de uma série de conceitos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações úteis para auxiliar a tomada de decisões. Aqui na e-Setorial gostamos de chamar o resultado do nosso trabalho de Soluções de Apoio à Decisão devido ao carater definitivo, eficaz e eficiente que atingem nas instituições onde atuamos.

TabletPara a elaboração de um sistema deste tipo, normalmente muitos profissionais são envolvidos, principalmente nas áreas da Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Negócios e, especificamente, nas áreas de Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Mining, Machine Learning, Estatística, Banco de Dados, Infraestrutura de Software, Inteligência Competitiva, Marketing, Engenharia e Gestão do Conhecimento, entre outras.

A interação de distintos perfis de profissionais garante, além da performance e segurança, que os pontos importantes para a instituição (Indicadores Chave - KPI) sejam definidos pelas áreas que têm o devido conhecimento, maximizando o sucesso dos projetos.


Workflow SAD

  1. Fontes: extração de dados de qualquer origem.
  2. Coletor: responsável pela coleta dos dados.
  3. Transformação: limpa, desnormaliza e pré-calcula os dados antes de serem carregados ao data warehouse. Assim, as análises são otimizadas - possuindo dados mais fáceis, limpos e consistentes.
  4. Data Warehouse: bancos de dados analíticos.
  5. Cache em memória: as métricas mais utilizadas são lidas e calculadas com antecedência a fim de assegurar uma performance otimizada.
  6. Camada de metadados: capacidade de alteração nas nomenclaturas dos dados, de forma a facilitar a compreensão da equipe tomadora de decisões.
  7. Visualização: depois de processados, os dados estão prontos para serem consumidos. Oferecemos ferramentas visuais intuitivas que permitem a análise e compartilhamento das informações com sua equipe em toda a rede.
  8. Insights inteligentes para melhorar seus resultados.

Vantagens

  • Painéis interativos, com informações concisas.
  • Confiabilidade nas informações.
  • Percepções oportunas, precisas, valiosas e práticas.
  • Integração de dados de diversas fontes em um único armazém de dados.
  • Todos os dados são atualizados diariamente.
  • Agilidade no processo de tomada de decisões.
  • Simplificação de processos e redução de custos.
  • Entenda quem são seus melhores clientes, funcionários e produtos.
  • Informação detalhada e de fácil acesso.
  • Possibilidade de integração com softwares pré-existentes.

Cubo Analítico

Com todos os Indicadores Chave (KPI) definidos, todas as regras de negócio documentadas e a origem de todos os dados conhecida, se inicia o desenvolvimento do SAD. A primeira etapa consiste em ler os dados de todas as fontes definidas no projeto, integrando-os em um grande armazém de dados, o Data Warehouse (DW). Nestas etapas contemplamos os itens 1 a 4 do workflow.

A partir daí vem a grande sacada do Business Intelligence: são criados os Cubos Analíticos, também chamados de Cubos Multidimensionais, um para cada fato a ser analisado e sem limite de quantidade de Dimensões.

Um único cubo deve ser capaz de oferecer, com muita agilidade, todas as informações que um gestor necessita sobre o fato que o cubo analisa. #Todas.

Cubo Analítico

O exemplo ao lado é uma representação gráfica (gif) de um cubo de Movimentações Financeiras composto por apenas 3 dimensões:

  • Tipo de Movimentação Financeira (o que);
  • Data (quando);
  • Localidade (onde).

Cada uma das dimensões pode ser utilizada para filtrar os dados e selecionar apenas o período desejado. A porção em vermelho corresponde a seleção feita e no último quadro do gif percebemos o quadrado que indica a intersecção de todos os filtros, ou seja, a resposta desejada.


Filtros aplicados:
  • Tipo de Movimentação = Vendas;
  • Data = Ano de 2017;
  • Localidade = Estado de São Paulo.

Painéis Interativos

Agora que o cubo analítico é capaz de dar todas as respostas necessárias ao gestor, a próxima etapa é criar painéis interativos (dashboards) que permitam ao próprio usuário refinar suas consultas, simplesmente selecionando por exemplo o Ano e o Mês, sempre com a possibilidade de filtrar ainda mais os dados, clicando nos gráficos (de barras, pizza, etc.) e obtendo respostas precisas e praticamente automáticas, pois todas as técnicas e ferramentas utilizadas permitem que estes dados sejam pré-computados e de fácil acesso.

Tendências e desvios do padrão nos dados da instituiçao são facilmente encontrados, visualmente, de forma clara e intuitiva, conforme exemplos de dashboards abaixo, alguns da e-Setorial e outros da Pentaho:

Conclusão

"Uma Solução de Apoio à Decisão não precisa custar milhões de dólares tampouco exigir a venda casada de equipamentos, treinamentos, consultorias e serviços. Pelo contrário, com software livre pode-se atingir resultados excelentes e sustentáveis utilizando o equipamento já existente, com qualquer sistema operacional do mercado, podendo ser acessado desde celulares e computadores até mesmo em grandes painéis televisores. Isso tudo com toda a segurança e liberdade de quem tem todo o código fonte em seu poder."

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