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Newsletter 03/2018 - Estatística na Tomada de Decisões, artigo 3

As Newsletters da 2frame Analytics voltaram!

Esse é o terceiro de uma série de vários artigos sobre a Estatística na Tomada de Decisões:

Responder perguntas de negócio usando Analytics

Imagine o seguinte cenário: você já tem uma métrica que define o que é um cliente rentável, você tem os dados desses clientes em seu banco de dados e você quer entender mais sobre os seus clientes mais rentáveis.

As 4 perguntas abaixo são um exemplo de como questões com a mesma origem geram análises distintas. Elas podem ser feitas de forma encadeada ou não, dependendo da necessidade do negócio, e é sempre bom lembrar: elas são resumidas, servindo apenas como exemplo para discussão.

1. Quem são os meus clientes mais rentáveis?

Se você já tem uma definição do que seja um cliente rentável para o seu negócio, basta uma consulta no seu banco de dados: buscar os registros dos clientes e ordenar os dados de acordo com sua métrica de rentabilidade.

2. Há realmente uma diferença entre os clientes rentáveis e o cliente médio?

Você já tem a lista com seus clientes, sendo que os mais rentáveis estão no topo (pergunta 1). Aí surge a pergunta: eles são realmente “rentáveis”?

Essa pergunta é uma conjectura, e para testar a veracidade dela teremos que usar Teste de Hipóteses. Será necessário especificar melhor a pergunta. Por exemplo, “O valor desses clientes rentáveis é significantemente diferente dos de um cliente médio, com uma probabilidade < 5% de ser mero acaso”?

3. Quem são esses clientes? Como posso caracterizá-los?

Você já sabe quem são seus clientes mais rentáveis (pergunta 1) e se eles são significantemente mais rentáveis que os clientes médios (pergunta 2). Mas você sabe o que os diferencia dos clientes médios? Quais são as características, os padrões que esses clientes têm que os separa dos demais clientes?

Diversas técnicas de Analytics são usadas para resolver essa pergunta, dependendo do tipo de dado, do que se deseja entender, o que será feito com essas características/padrões encontrados.

4. Como posso saber se um novo cliente será rentável? Quanto devo esperar de receita desse cliente?

Você já sabe quem são seus clientes mais rentáveis (pergunta 1), se eles são estatisticamente mais rentáveis (pergunta 2), já sabe quais características/padrões são específicos desse tipo de cliente. O que mais?

Bom, seria muito bom conseguir saber se um novo cliente será do grupo dos rentáveis, e qual será seu comportamento, certo? Conseguir identificar logo na entrada, tratá-lo de forma diferente. Prever o comportamento desse novo cliente com o seu negócio.

Novamente, diversas técnicas de Analytics são usadas para resolver essa pergunta, dependendo do tipo de dado, de sua disponibilidade, do que se deseja entender, entre outras coisas.

E na sua empresa, quantas perguntas como as acima podem ser feitas com os dados que estão armazenados e que podem ser usadas na tomada de decisão?

Estamos à disposição para marcar uma reunião: vamos conversar sobre análises concebidas por humanos para humanos, com a ajuda de computadores.

Entre em contato conosco e agende uma reunião entre a sua empresa e a 2frame Analytics.

Leia mais sobre o assunto dessa Newsletter:

1) Data Science for Business, Provost & Fawcett, 2013

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