Marketing Data Centric

Nesta primeira etapa, por meio de Big Data e análise exploratória, encontramos os perfis macro e micro dos melhores clientes existentes na base de dados da Empresa. Assim, treinamos nossos algoritmos de machine learning para criar peças publicitárias, definir linguagem de comunicação e escolher canais que impactem pessoas com o mesmo perfil, aumentando significativamente a probabilidade de impactar o público ideal, trazendo leads altamente qualificados.

• Base de dados de pessoa física que com 210 milhões de cadastros exclusivos e até 1000 variáveis por pessoa.
• Cientistas de dados com larga experiência em marketing e processamento de linguagem natural.
• Algoritmos de machine learning proprietários desenvolvidos exclusivamente para a dinâmica de trabalho publicitário.
• Dados descaracterizados da base de clientes da empresa.

Nesta etapa, através dos métodos Hartb para aplicação de Big Data e Ciência de Dados, identificamos necessidades, padrões e comportamentos do público conquistado na etapa anterior, para criar ações que toquem necessidades, emoções ou outros gatilhos úteis para converter leads em clientes da sua empresa.

• Base de dados proprietária para enriquecimento de dados
• Cientistas de Dados especialistas em Marketing
• Web Scraping em mais de 1.1 bilhão de sites
• Monitoramento de hashtags
• Modelos de Machine Learning exclusivos compostos por mais de 8 mil variáveis proprietárias do data lake Hartb
• Dados da base de clientes da Empresa

Nesta etapa, os esforços são totalmente direcionados ao uso de Big Data e Machine Learning, para encontrar na base de clientes da empresa os indivíduos com maior propensão de compra de cada produto com o menor risco operacional. Este processo é realizado com base em diversos clusters e diferentes padrões comportamentais para, assim, iniciar um fluxo de oferta e venda.

Início, meio e fim fazem parte da jornada do cliente em qualquer empresa, e o objetivo do fluxo de retenção é prolongar o relacionamento com o consumidor pelo maior tempo possível.

Por meio de técnicas de Machine Learning podemos prever, com grande antecedência, o fim da jornada do cliente, identificando o gatilho que deu início ao processo de perda, viabilizando a criação criar direcionadores de marketing para aumento do ciclo de vida do cliente dentro da operação.

Esta etapa contém os mecanismos ideais para que empresas recuperarem de forma eficiente os clientes inativos ou cujo poder de compra eventualmente ainda não tenha sido explorado pelo negócio.

Além dos algoritmos voltados para definição do fluxo publicitário, utilizamos modelos de processamento de linguagem natural para compreender quais são as dores do cliente em relação à empresa e, assim, trabalhar ações de marketing que mudem as impressões negativas.