Data Warehouse - DW ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742

Data Warehouse - DW

• Data Warehouse (Armazém de Dados) é um depósito

integrado de informações, disponíveis para análise e para a construção de filtros de busca;

• Centraliza informações localizadas em diferentes fontes e possibilitando que elas sejam compartilhadas por toda a empresa;

• Fontes externas podem ser incluídas, além dos dados

operacionais da empresa, como informações demográficas de consumidores e informações pessoais de cada cliente.

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Data Warehouse - DW

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Data Minig - DM

• Data Mining (Mineração de Dados) é uma metodologia que procura uma descrição lógica ou matemática,

eventualmente de natureza complexa, de padrões e associações em um conjunto de dados;

• Para que as técnicas de Data Mining possam ser utilizadas é necessário que a empresa possua um Data Warehouse, ou seja, um banco de dados que reúna as informações passadas de suas atividades operacionais;

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Data Minig - DM

F o n te : a d a p ta d o d e w w w .i lo s. co m .b r

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Bank Itaú

• O Banco Itaú costumava enviar mais de 1 milhão de malas

diretas aos correntistas, com uma taxa de resposta de 2%. Com um banco de dados contendo as movimentações de seus 3

milhões de clientes nos últimos 18 meses, utilizando ferramentas de Data Mining, reduziu em um quinto a conta com despesas

postais e aumentou sua taxa de resposta para 30%.

Exemplo de DW e DM

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Bank of America

O Bank of America usou essas técnicas para selecionar entre seus 36 milhões de clientes aqueles com menor risco de dar calote num empréstimo. A partir desses relatórios, enviou cartas oferecendo linhas de crédito para os correntistas cujos filhos tivessem entre 18 e 21 anos e, portanto, precisassem de dinheiro para ajudar os filhos a comprar o próprio carro, uma casa ou arcar com os gastos da faculdade. Resultado: em três anos, o banco lucrou 30 milhões de dólares.

Fonte: www.ufms.br

Exemplo de DW e DM

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Wal- Mart

Ao procurar eventuais relações entre o volume de vendas e os dias da semana, o software de data mining apontou que, às Sextas-feiras, as vendas de cervejas cresciam na mesma proporção que as de fraldas. Crianças bebendo cerveja? Uma investigação mais detalhada revelou que, ao comprar fraldas para seus bebês, os pais aproveitavam para abastecer o estoque de cerveja para o final de semana.

Fonte: www.ufms.br

Exemplo de DW e DM

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Wal- Mart

• Ferramentas de Data Mining auxiliam a previsão de cada item por cada loja da empresa;

• Modificou seus sistemas de ressuprimento automático de produtos;

• Identificou padrões de consumo em cada loja, para a escolha do mix de produtos a ser colocado.

Exemplo de DW e DM

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Vestibular PUC-RJ

Utilizando as técnicas de data mining, um programa de obtenção de conhecimento depois de examinar milhares de alunos forneceu a seguinte regra: se o candidato é do sexo feminino, trabalha e

teve aprovação com boas notas, então não efetiva matrícula. De

acordo com os costumes do Rio de Janeiro, uma mulher em idade de vestibular, se trabalha é porque precisa, e neste caso deve ter feito inscrição para ingressar na universidade pública gratuita. Se teve boas notas provavelmente foi aprovada na universidade pública onde efetivará matrícula. Claro que há exceções: pessoas que moram em frente à PUC, pessoas mais velhas, de alto poder aquisitivo, etc. Mas a grande maioria obedece à regra anunciada.

Fonte: www.ufms.br

Exemplo de DW e DM

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CRM

Customer Relationship Management

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• Consumidor tem uma expectativa gerada por uma necessidade: serviço ou produto;

• Quando o consumidor entra na empresa, vive uma

experiência.

• Experiência é como o cliente percebe o serviço prestado;

• Expectativa é o que o cliente espera da prestação do serviço;

• Satisfação?

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 Eu esperava mais do filme! O vendedor é bom! EXPECTATIVA > EXPERIÊNCIA EXPERIÊNCIA > EXPECTATIVA SATISFAÇÃO + SATISFAÇÃO

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-ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742

“Os relacionamentos de uma organização

representam sua alma, a qualidade seu esqueleto

e as finanças seu sangue”

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Tipo de Atendimento Situação

Experiência < Expectativa

A percepção do Cliente é menor ou pior do que o esperado.

O Cliente é mal atendido. Vive uma situação pior do que ele imaginava encontrar. O Cliente fica frustrado,

aborrecido, revoltado.

Experiência = Expectativa A percepção do Cliente é igual ao

esperado.

Não se criam problemas para o Cliente, tudo ocorre “normalmente”. Entretanto,

a pessoa que o atende perde uma oportunidade de se destacar.

Experiência > Expectativa

A percepção do Cliente é maior, ou melhor do que o esperado.

O Cliente experimenta uma situação de excelente atendimento; maior do que o dado por outras empresas ou pessoas. Ele fica encantado, admirado, satisfeito.

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“Conhecer esse processo e geri-lo ativamente

constitui a base do CRM.”

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CRM

Definição

É

um conjunto de processos e tecnologias que geram

relacionamentos com clientes efetivos e potenciais e com parceiros de negócios através do marketing, das vendas e dos

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CRM

• Objetiva ajudar as companhias a criar e manter um bom relacionamento com seus clientes;

• Armazenando e inter-relacionando de forma inteligente, informações sobre suas atividades e interações com a empresa;

• É uma abordagem que coloca o cliente no centro dos processos do negócio;

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CRM

• Para perceber e antecipar as necessidades dos clientes atuais e potenciais

• A tecnologia responderá apenas auxiliando na captura de dados acerca do cliente e fontes externas e na consolidação de uma banco de dados central, de modo a tornar a estratégia global de CRM mais inteligente;

• Os softwares são normalmente denominados sistemas de CRM;

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CRM

• As aplicações de CRM transformam os dados recolhidos em informação que, quando disseminada permite a identificação do cliente e a compreensão do seu perfil.

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As empresas praticam CRM?

Como você é tratado...

• No restaurante preferido?

• No salão preferido?

• Na oficina preferida?

Suas experiências determinam seus padrões de

consumo.

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• Para pequenas empresas o CRM é tarefa para os

proprietários com contato direto ao cliente;

• Quanto maior a empresa, maior a dificuldade de

contato direto. Convoca-se a TI para esse auxílio.

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Pós-venda

e

CRM

Empresa Pequena x Grande

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• Diferenciação do produto para diferenciação dos

serviços:

– A geladeira é a mesma, porém a entrega e o cafezinho.

• Para o CRM efetivo é necessário a integração de

toda empresa:

– Clientes esperam o mesmo tratamento do financeiro que recebem com vendedores.

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Atividade

CRM

• É

um conjunto de processos e tecnologias que geram

relacionamentos com clientes efetivos e potenciais e com parceiros de negócios através do marketing, das vendas e dos serviços, independentemente do canal de comunicação; • Produtos e serviços personalizados;

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Atividade

CRM

• Formulem um problema gerado pela falta de

relacionamento com cliente;

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TECNOLOGIA

DA

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 • Tecnologia da informação foi tratada por muito tempo

apenas “dentro de uma sala” conhecida com CPD – Centro de Processamento de Dados;

• A informática atendia mais os gestores de tecnologia que aos interesses ou objetivos da empresa;

• Por conta desse distanciamento muitos erros aconteciam;

• Apresentavam perfil elitista – muito oneroso, quem trabalhava por lá era considerado “importante” – 1970 e 1980;

• As pessoas eram muito técnicas e pouco humanas; relacionamento ruim e péssimas trocas de informações;

TI

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 Conceito 1

Recursos tecnológicos e computacionais para geração e uso da informação.

(REZENDE e ABREU, 2001, p. 76) Conceito 2

Todo e qualquer dispositivo que tenha capacidade para tratar ou processar dados e ou informações, tanto

de forma sistêmica como esporádica, quer esteja aplicado no produto, quer esteja aplicado no processo.

(CRUZ, 2003, p. 26)

Conceitos de TI

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 • Cruz chama de Dispositivos hardware, software e

firmware => conjunto de informações que identificam os software. Ex. Windows (software), o firmware diferencia o 98 do 2000, XP do 7;

• quer esteja aplicado no produto, quer esteja aplicado

no processo => tecnologia usada no processo produtivo

e tecnologia que faz parte do produto ou serviço;

TI

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 • Outros autores separam esses conceitos em:

• Tecnologia de processos: máquinas, equipamentos, dispositivos que ajudam transformar insumos em produtos;

• Tecnologia de produto: a tecnologia que faz o micro-ondas parar na hora exata de dourar um prato, o que controla as funções de um paciente numa UTI;

• Porém quase todos concordam que a tecnologia só é boa quando é útil;

• A TI deve fornecer ao usuário o controle efetivo da informação e simplificar a operacionalidade de sua atividade;

TI

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• A TI precisa ser tratada de forma estratégica; deve estar alinhada com o porquê da existência da própria organização;

• Para isso se tem o Planejamento Estratégico de TI - PETI; • A empresa só pode ter um PETI se tiver um plano

estratégico;

• Decisões como centralizar ou descentralizar as operações de informações dependem do tipo de estratégia que a empresa adota para se manter no mercado e isso determina o tipo de TI;

• Outro exemplo é o uso ou não de canais de comercialização como a internet – determina o tipo de TI;

TI

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 • Além de conhecer a empresa e seus planos é necessário

entender como ela funciona;

• Para entender como uma empresa funciona é colocado o Modelo de Relacionamento Cíclico criado por Tadeu Cruz no livro Manual de Sobrevivência Empresarial;

• Nesse modelo fica claro o relacionamento dos elementos existente nas organizações.

TI

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ADM. MARTÍN GLASS CRA/MT 4742 • Modelo de Relacionamento Cíclico estuda o

comportamento de qualquer empresa, decompondo-o nos três elementos que são comuns a qualquer tipo de organização:

– Pessoas: São todos os trabalhadores que participam da empresa;

– Processos: Conjunto de atividades que devem ser executadas para que a empresa cumpra a produtividade necessária;

– Tecnologia de Informação: dispositivo que tenha capacidade para tratar ou processar dados e ou informações;

Modelo de Relacionamento Cíclico

Texto: Tadeu Cruz, 2003, p. 38