BUSINESS INTELLIGENCE MASTER

1. BUSINESS INTELLIGENCE MASTER Projeto de Sistema Inteligente de Apoio à Decisão

2. Estudo de Caso: Planejamento de Campanhas de Marketing

3. Metodologia • Identificação do Problema • Estudo do Problema • Diagnóstico da situação atual • Definição dos objetivos • Avaliação e análise dos dados disponíveis • Definição de Escopo do Projeto • MODELAGEM: Esboço da Metodologia para solução do problema • Desenvolvimento • Testes • Avaliação • Implementação da(s) alternativa(s) escolhida(s) • Avaliação dos resultados • Revisão da solução SBAI2009

4. Identificação do Problema Empresa do setor de telecomunicações comercializa inúmeros tipos de serviços e produtos, dos mais simples aos mais sofisticados: Telefonia, redes de dados, serviços de satélite, link privado, canais de teleconferência etc. Seus 65.000 clientes são pequenas, médias e grandes empresas nacionais em todas as categorias de atividades. A Empresa realiza campanhas de marketing para todos os seus clientes, indistintamente, divulgando todos os seus produtos e serviços.. SBAI2009 22/09/2009

5. Identificação do Problema As campanhas envolvem: emails, cartas, folders, visitas, propaganda em TV, jornal, etc. A Empresa gostaria de realizar campanhas dirigidas às empresas clientes, conforme o seu perfil, isto é: serviços adquiridos ou que tem a perspectiva de adquirir, tamanho, necessidades, etc. A expectativa é que com uma campanha dirigida obtenha maior retorno. SBAI2009 22/09/2009

6. Metodologia • Identificação do Problema • Estudo do Problema • Diagnóstico da situação atual • Definição dos objetivos • Avaliação e análise dos dados disponíveis • Definição de Escopo do Projeto • MODELAGEM: Esboço da Metodologia para solução do problema • Desenvolvimento • Testes • Avaliação • Implementação da(s) alternativa(s) escolhida(s) • Avaliação dos resultados • Revisão da solução SBAI2009

7. Diagnóstico da Situação Atual O marketing não é eficiente. Serviços e produtos divulgados na propaganda não são de interesse dos clientes. Cliente tende a desprezar a propaganda como um todo. Não é possível fazer uma campanha específica por cliente. Empresas de mesma categoria de atividade não necessariamente se interessam pelos mesmos serviços. Empresas de diferentes categorias podem se interessar pelos mesmos serviços. SBAI2009 22/09/2009

8. Metodologia Atual Fortemente baseada no conhecimentoespecialista Emprega regras simples para conhecer empresas (Queries) Marketing é global ou dividido por grandes categorias de serviços e clientes. SBAI2009 22/09/2009

9. Objetivos O que fazer para melhorar este cenário? SBAI2009 22/09/2009

10. Objetivos O que fazer para melhorar este cenário? O que a empresa precisa? O que precisa ser analisado? Como aumentar a eficiência do marketing? Que tipo de informação caracteriza o cliente? SBAI2009 22/09/2009

11. Objetivos • Desenvolver um sistema de apoio à decisão para auxiliar a empresa na sua campanha de marketing: reduzindo custos e aumentando retorno da campanha. • Analisar os perfis das empresas clientes e outras informações presentes na base de dados para: • Agrupar as empresas cliente em clusters por similaridade. • Determinar o número ideal de grupos: A, B, C, ... Z. • Compreendero clustering de empresas: • Porque a empresa cliente X pertence ao grupo A? • Qual a melhor denominação para o cluster A?: preferencial, HighTech, Básico, etc

12. Avaliação e análise dos dados disponíveis Séries de consumos mensais de serviços (instalação, manutenção, consumo, etc) por cliente Dados (código) de atividade do cliente Características físicas das instalações dos cliente (# filiais, área, localização geográfica, etc) Número de empregados, etc

13. Metodologia • Identificação do Problema • Estudo do Problema • Diagnóstico da situação atual • Definição dos objetivos • Avaliação e análise dos dados disponíveis • Definição de Escopo do Projeto • MODELAGEM: Esboço da Metodologia para solução do problema • Desenvolvimento • Testes • Avaliação • Implementação da(s) alternativa(s) escolhida(s) • Avaliação dos resultados • Revisão da solução SBAI2009

14. Definição de Escopo do Projeto • Clientes podem ser divididos por: • Faturamento • Amostras de diferentes faturamentos • Região geográfica • Todos • Subgrupo aleatório

15. Definição de Escopo do Projeto Começar com pequeno escopo representativo

16. Metodologia • Identificação do Problema • Estudo do Problema • Diagnóstico da situação atual • Definição dos objetivos • Avaliação e análise dos dados disponíveis • Definição de Escopo do Projeto • MODELAGEM: Esboço da Metodologia para solução do problema • Desenvolvimento • Testes • Avaliação • Implementação da(s) alternativa(s) escolhida(s) • Avaliação dos resultados • Revisão da solução SBAI2009

17. Identificação das alternativas Quais as alternativas para a modelagem o problema?

18. Identificação das alternativas Inferência ? Otimização ? Análise Estatística ? Previsão ? Análise do Conhecimento ? Mineração de Dados ? Classificação de Dados ? Segmentação? Quais as alternativas para a modelagem do sistema de identificação de irregularidades?

19. Identificação das alternativas Inferência ? Otimização ? Análise Estatística ? Previsão ? Análise do Conhecimento ? Mineração de Dados ? Classificação de Dados ? Segmentação? Quais as alternativas para a modelagem do sistema de identificação de irregularidades?

20. Processo de Descoberta do Conhecimento - Fases Conhecimento Interpretação Data Mining Padrões Transformação Pré-Processamento Seleção Bases Dados

21. Proposição da Modelagem Seleção dos Dados Pré Processamento dos Dados Agrupamento Extração de Regras

22. Proposição da Modelagem Seleção dos Dados Pré Processamento dos Dados Agrupamento Extração de Regras Atributos categóricos e quantitativos relacionados ao problema Outras informações externas sobre empresas clientes: faturamento anual, dados da economia, produção industrial, taxa de desemprego, etc.

23. Proposição da Modelagem Seleção dos Dados Pré Processamento dos Dados Agrupamento Extração de Regras Limpeza, pré-processamento, transformação, codificação Questionário para pequeno grupo de empresas Enriquecimento da base por inferência

24. Proposição da Modelagem Seleção dos Dados Pré Processamento dos Dados Agrupamento Extração de Regras • Métodos Clusterização: • Métodos Estatísticos • K-Means • RN Kohonen • FuzzyC-Means • Algoritmos Genéticos

25. Proposição da Modelagem Seleção dos Dados Pré Processamento dos Dados Agrupamento Extração de Regras Árvores de Decisão Sistemas Neuro-Fuzzy Algoritmos Genéticos

26. Clusterização Cluster A Cluster C Cluster B Cluster D Cluster E

27. Extração de Regras • Qual o padrão das empresas do Cluster A (Prioritárias)? Sereceita_serviço 1 (Instalação) = 5000<R$<7000 & receita_serviço 2 (Manutenção) = 7000<R$<8000 & receita_serviço n (Uso) = 2000<R$<4000 & código_atividade= 13 (Ind. Mat.Elétrico Eletrônico) & 10 < #_Filiais < 50 & . . . . . . . . . . . #_Empregados > 100 Faturamento > R$ 1.000.000,00 EntãoEmpresa pertence ao Cluster A(Prioritárias)