Samuel Gonçalves

Minhas aulas voltaram e com elas os termos de Marketing também. Dessa vez vou deixar só a introdução e um breve resumo aq Seis Sigmas ou Six Sigma, em inglês é uma ferramenta internacionalmente reconhecida e bastante utilizada para identificar e implementar melhorias nos processos internos de uma empresa, diminuir custos e melhorando a produtividade, consequentemente, aumentando os lucros. De uma forma geral ele funciona por meio da definição de metas e aplicação de projetos específicos para alcançar essas metas. Os projetos são definidos a partir da estratégia DMAIC (Definir-Mensurar-Analisar-Incrementar-Controlar).

Particularmente gostei, pode parecer "infantil" pra vc, porém me trouxe uma sensação de proximidade com vc, como se nos conhecessemos a algum tempo hahaha

Ótima headline, realmente chamou minha atenção

Da série sobre oq estou aprendendo na facul, vem ai DATA DRIVEN ou DATA DRIVEN DECISION!! Com nome autoexplicativo DECISÃO TOMADA EM DADOS, creio que isso entra muito no que estamos estudando aqui, ninguém tira uma informação do nd, é preciso estudar e analisar as métricas ou então os dados haha, através de cálculos e estimativas estatísticas visando a gestão de marketing da empresa. O objetivo aq é apresentar os principais conceitos, técnicas e ferramentas da estatística aplicada a análise de dados para o monitoramento e a tomada de decisão em Marketing e demais áreas do conhecimento. Relacionar a análise de dados estatísticos mostrando o quanto ela pode ser útil na otimização das atividades dentro da empresa. Motivar uma maior utilização de técnicas científicas, na análise e seleção de alternativas associado ao ambiente de risco. Atualmente existem profissionais com especialidade nessa área, mas creio que todo mundo deve saber um pouco de cada coisa, dentro desse conceito existe outros termos como Data Science, histograma, Outliers, Quartil, Desvio Padrão, entre outros.... (obs: quem gosta de planilha, Excel, matemática e estatísticas vai adorar DATA DRIVEN) Se vcs quiserem trago a definição desses outros termos, assim eu ajudo vcs e acabo estudando tbbm hahah

Fiz um trabalho da faculdade sobre isso, vou mandar para completar um pouco rsrs Big Data: Definição: A definição de big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso também é conhecido como os três Vs. Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los. No entanto, esses grandes volumes de dados podem ser usados para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes. Volume: A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados do Twitter, fluxos de cliques em uma página web ou em um aplicativo para dispositivos móveis, ou ainda um equipamento habilitado para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes. Velocidade: Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo real. Variedade: Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados. Objetivo: Com a quantidade de dados que o Big Data é capaz de captar e analisar, o resultado.As maneiras mais eficazes para fundamentar as decisões que devem ser tomadas nos negócios. E isso é possível porque, com a quantidade de dados confiáveis que é capaz de analisar, uma empresa consegue conhecer melhor o perfil do cliente e identificar as tendências do mercado, o que é positivo tanto para a retenção de um cliente atual, quanto para a conquista de um cliente futuro. Exemplos: Reúnindo e analisando os dados de seus clientes. Entendendo quais são os hábitos deles, como frequência de compras, por exemplo. A partir daí, criar ações personalizadas de acordo com os insights obtidos. Com o Big Data, a empresa consegue analisar os dados do público-alvo e ter acesso a informações importantes — como comportamento, perfil de compra, rendimento financeiro, escolaridade — e assim traçar estratégia de marketing bem estruturadas e decisivas. Case: Nike:Monitora os hábitos e comportamentos esportivos do seu público por meio dos aplicativos e dispositivos vestíveis, conhecidos como wearables, que são capazes de gerar informações relacionadas com a distância percorrida, velocidades, locais preferidos para treino etc. Bancos:O big data tem aplicações diversas em instituições financeiras. Entre elas, destacam-se o uso da tecnologia para gerenciar melhor os riscos de crédito dos clientes e evitar fraudes. Ensino superior:O gerenciamento de registros de alunos e informações do campus, além de gestão financeira e aprimoramento das pesquisas acadêmicas, são algumas das vantagens que a big data proporciona às instituições de ensino. Governo:O governo também emprega a big data para administrar os dados da população, sobretudo dos beneficiários de programas, como o Bolsa Família.Operadoras de saude big data tem revolucionada a área da Medicina. E, com as operadoras de saúde, não é diferente. A aplicação do método tem contribuído com o registro e gerenciamento das informações dos pacientes em seus prontuários, incluindo exames, consultas e procedimentos realizados. Manufatura:Na indústria de manufatura, os casos de sucesso da big data são vários. Entre eles, está a melhora na eficiência da produção. Com a análise dos dados, é possível aperfeiçoar os métodos de fabricação e a qualidade dos produtos, melhorando a entrega final ao cliente. Varejo:No varejo, a big data tem colaborado, sobretudo, com dados sobre o comportamento de consumo dos clientes. Assim, os estabelecimentos comerciais podem criar soluções para estreitar ainda mais o relacionamento com seu público

Olá estou compartilhando um pouco do trabalho que tive da faculdade aq para vcs, espero ajudar Definição: Customer Success (ou CS), ou Sucesso do Cliente, é uma estratégia de retenção de clientes que utiliza um conjunto de boas práticas para ajudar os clientes a alcançar o sucesso a partir do uso de um produto ou serviço. Analisando a performance da sua carteira, criando um plano de ação para cada cliente, executando esse plano de ação através de emails, ligações e treinamentos com o time do cliente com o objetivo de aumentar a retenção. Objetivos: Identificar proativamente possíveis churns: ou seja, clientes que não obtiveram sucesso, e reverter a situação para evitar cancelamentos; Realizar onboarding e ativar os clientes após a venda: e prepará-los para usar as ferramentas ou serviços na sua totalidade para atingir o sucesso esperado; Elaborar e apresentar relatórios: sobre o caminho percorrido e ações futuras, como, por exemplo, analisar se as ações definidas na última reunião geraram resultados satisfatórios; Exemplos: No levantamento realizado pelo Temkin Group, 77% dos clientes disseram que com apenas uma experiência positiva já indicariam um produto ou serviço a outras pessoas. O fato é que, quanto melhor for a experiência do cliente, maiores as chances de ele ser fidelizado, e de se tornar um divulgador do seu negócio. Um dos objetivos dos profissionais desse time é reter clientes. Aqui, vale lembrar que 1 cliente fiel vale 10 vezes mais do que um novo. Além disso, aumentar em 5% a taxa de retenção pode representar 75% de aumento nos lucros. Garantir o Sucesso do Cliente também interfere em outros pontos do relacionamento entre empresa e consumidor. Case: O Zendesk Support, por exemplo, coloca todas as interações de atendimento ao cliente juntas, facilitando e agilizando a função do CS e de todo o time.

Olá estou compartilhando um pouco do trabalho que tive da faculdade aq para vcs, espero ajudar Definição: Também pode ser chamada de A Web Inteligent, a Web 3.0 ou W3 ou World Wide Web 3.0, é um termo que ainda não tem uma definição oficial, mas se refere à próxima fase da internet. Construída sobre o conceito de uma arquitetura descentralizada, ela pretende devolver o controle dos dados aos usuários em vez de concentrá-lo na mão de grandes plataformas de tecnologia, como Apple, Facebook (Meta), Google e Microsoft. Objetivos: Descentralização: independência de bancos, órgãos governamentais, fronteiras Democráficas ou tecnologias de empresas Privacidade: evitar a exposição de dados pessoais, incômodo com rastreamento e fuga das publicidades direcionadas. Virtualização: fortalecimento de mundos digitais e reprodução de experiências realísticas de modo virtual. Exemplo: A Web 3.0 funciona, mais ou menos, como os historiadores separam os acontecimentos humanos em frações históricas. A Revolução Francesa, por exemplo, é considerado um marco de transição entre a idade média e a idade moderna. Na pratica todas as transações na internet serão assinadas e verificadas antes de confirmadas. Além disso, todos os aplicativos e plataformas serão baseados em criptomoedas e tokens, sendo assim quase tudo que será feito online se converterá em um NFT, gerando retorno financeiro para o usuário. Por exemplo uma skin adquirida em um game passam a ser de propriedade do usuário, a partir do momento que esses ativos são registrados na blockchain, em forma de NFTs, eles poderão ser vendidos para outros usuários ou levados para outras partes da rede, sem se restringir às plataformas onde foram criados, o que configura uma outra importante característica da Web3: a portabilidade. Case: Um exemplo de aplicações da Web 3.0 é a Siri da Apple, por sua vez, usa técnicas de reconhecimento de voz e inteligência artificial para trazer resultados e efetuar ações, como por exemplo: “onde fica a pizzaria mais próxima?”, “estou a quantos quilômetros do próximo posto de gasolina” ou ainda “marque uma reunião para às 15h00 amanhã”.

Conheço de forma diferente haha, como Diagrama de Pareto. Demonstra que a maior parte dos problemas provêm de poucas, porém vitais, causas. Para qualquer problema, 80% das suas ocorrências são devido a apenas 20% de todas as causas. Regra 80/20. Utilizado principalmente para solucionar problemas e tomadas de decisão em uma empresa!! Mas seila né haha

Olá, me chamo Samuel tenho 22 anos, sou de Osasco/SP. Atualmente curso marketing na faculdade, adoro artes marciais e faço uns bicos de bartender pra tirar um extra, já trabalhei de garçom tbm e como produtor e promoter de enventos. Entrei nesse curso ou "MBA", como brincaram na LIVE pois quero colocar em prática o marketing, minha faculdade mesmo sendo ótima, ensina muito o superficial e eu sou um ótimo procrastinador, talvez medo ou vegonha, senti confiança nas palavras do Paulo e espero não me arrepender.... hahahah Por fim, Prazer, esse sou eu resumidamente....