3 CASOS DE OPERAÇÕES DIGITAIS MAIS INTELIGENTES USANDO REAL-TIME ANALYTICS

Ricardo Clementericardo@intelie.com.br

SOMOS A INTELIE

TRANSFORMAMOS

DADOS EM RESULTADO POR

MEIO DE ALTA TECNOLOGIA

E DIRECIONADOS PELO NEGÓCIO

Gartner, “Cool Vendors In Brazil, Claudio Neiva, Henrique Cecci, Luis Claudio Mangi, Alvaro Mello, April 13th, 2015.

Disclaimer: Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

NOMEADA COMO COOL VENDOR PELO GARTNER EM 2015

“Sua diferenciação, aponta o Gartner, reside em um motor otimizado de processamento que reduz a necessidade de investimento em plataforma para suporte computacional.”

ComputerWorld – “Cool Vendors 2015: conheça as cinco brasileiras apontadas pelo Gartner”http://computerworld.com.br/cool-vendor-2015-conheca-cinco-brasileiras-apontadas-pelo-gartner

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REAL-TIME ANALYTICS

Mais do que nunca, “tempo é dinheiro” ...

Necessidades de negócios digitais

Responsivo ao negócio

Consciência situacional

Insights em tempo real

“Fast” Big Data

Reações rápidas para eventos não planejados e inesperados do negócio

Entendimento instantâneo do negócio pelos decisores

Lidar com grandes volumes de dados “em movimento” a todo instante

Real-time analytics para investigação e monitoração

Capacidades obrigatórias

*Adaptado de “In-memory Computing and Big Data: Archictecting for New Velocity Needs” – Maximo Pezzini

MITOS REAL-TIME ANALYTICS

“Real-time analytics está distante da minha realidade. Ainda tenho muito o que resolver até chegar lá."

“Soluções são complexas, sem profissionais qualificados no Brasil. Serão projetos muito longos, o que conflita com minha necessidade de mostrar resultados.”

“Real-time analytics ainda é para o futuro.”

21/10/2015

REAL-TIME ANALYTICS

CASOS EM E-COMMERCE

ERROS DE PRECIFICAÇÃO

• Alerta inteligente disparado time 24x7 (Service Desk).

• Procedimento com consulta ao time de negócio. Possível inativação do produto.

Em um grande e-commerce um único erro pode significar milhões de reais em perdas;

• Cruzamento do preço final do produto vsmargem;

• Análise de picos de venda um produto com pouca margem ou margem negativa;

• Análise de picos de menções em redes sociais;

• Preço de cada produto visualizado por um cliente via Intelie Tag Manager;

• Desconto aplicado em um produto;

• Custo de um produto;

• Menções em redes sociais;

ERROS DE PRECIFICAÇÃO

INSIGHTS PELA BUSCA

• Estudar ranking de palavras sem retorno e adaptar resultados:

#chamadadatv

#cod15

• Campanhas de e-mail, Google ou Facebookdirecionadas para uma região se houver pico de interesse.

• Adaptação da Home para a região;

• Aumento significativo da taxa de conversão no período relevante.

• Em um grande e-commerce resultado pode ser de centenas de milhares a milhões de reais.

• Contagem de termos buscados com e sem sucesso por região;

• Criação de rankings em tempo real por região;

• Criação de rankings

em tempo real com e

sem retorno;

• Palavras buscadas com retorno, via Intelie Tag Manager;

• Palavras buscadas

sem retorno, via

Intelie Tag Manager

INSIGHTS PELA BUSCA

REAL-TIME ANALYTICS

CASOS EM DIGITAL BANKING

RECUPERAÇÃO DE VENDAS NO INTERNET BANKING

• Email marketing / conteúdo direcionado;

• Ligações para clientes;

• Avisos nos próprios canais digitais;

Milhares de “carrinhos abandonados” não tem hoje qualquer atuação pelos bancos.

A conversão de 10% dos carrinhos implicaria em aproximadamente R$ 40 milhões / mês em um grande banco de varejo

• Caracterização do motivo do não-fechamento?

• Falha

• Horário

• Abandono

• Scoring de cada “carrinho abandonado” e roteamento para ações;

• Simulações realizadas pelos clientes no IB ou Mobile de produtos financeiros abandonadas ou interrompidas;

• Segmento do cliente e

informações do perfil;

RECUPERAÇÃO DE VENDAS NO INTERNET BANKING

• Realocação de mais ou menos profissionais para atendimento;

Otimização em até 36% da alocação de pessoal;

Maior probabilidade de atendimento com qualidade;

• Projeção de demanda com base no histórico;

• Recomendação de postos de atendimento para manter SLA em 1h para frente;

• Tamanho da fila do atendimento digital;

• SLA para atendimento;

• TMA medido nos últimos minutos;

OTIMIZAÇÃO DO ATENDIMENTO DIGITAL

OTIMIZAÇÃO DO ATENDIMENTO DIGITAL

REAL-TIME ANALYTICS

CASOS EM SEGURADORAS

GESTÃO DA EXPERIÊNCIA DO CORRETOR E PRESTADOR

• Rápida conclusão sobre se o erro é localizado ou generalizado;

• Investigação em tempo real sobre possíveis causas;

Diminuição do tempo de detecção de incidentes;

Diminuição de movimentação por crises falsas;

• Visualização por diferentes dimensões em tempo real para detecção de padrões;

• Alertas inteligentes:

• Muitos erros em um método?

• Queda brusca?

• Erros de um grupo?

• Buscas por IDs para comparar indivíduos ou grupos com o todo?

• Dados de navegação, erros e tempo de resposta de todos os usuários do sistemas;

• Enriquecimento com localidade, ISP, servidores, códigos de erro, grupo (ex: corretora, hospital, agência, etc.)

GESTÃO DA EXPERIÊNCIA DO CORRETOR E PRESTADOR

GESTÃO DA EXPERIÊNCIA DO CORRETOR E PRESTADOR

Opinião A Opinião B

Opinião Bé a que vale

Deixem os dados reais dos clientes demonstrarem a qualidade dos serviços neste momento, e não a opinião de quem “gritar mais alto”.

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Ricardo Clemente

ricardo@intelie.com.br

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