Cases
garantia de sucesso
desempenho
Empresa de varejo que utiliza uma variedade de aplicações quantitativas para planejar, projetar, executar e medir as suas soluções de marketing.
Os principais problemas eram a necessidade de unificar diversas fontes de dados de forma rápida e eficaz, trabalhar com dados mais granulares e que tivesse uma arquitetura escalável para suportar o crescente volume de dados.
Foram utilizadas como fontes de dados os sistemas Linx e Vtex e a suíte Azure, para o tratamento e armazenamento dos dados, integrado ao Power BI para visualização e consumo das informações.
performance
Desafio
Uma operadora líder de telecomunicações com mais de 60 milhões de clientes em todo o Brasil queria reduzir a rotatividade e aumentar a fidelidade do cliente.
Objetivos:
- Reduzir a rotatividade de clientes.
- Aumentar a fidelidade do cliente.
- Aumentar a eficácia de descontos e negócios direcionados.
- Identificar relacionamentos entre clientes e utilizar esses relacionamentos para criar comunidades de clientes.
solução
Usando Hadoop a equipe analisou os dados de registro de chamadas e de sms para criar um gráfico que destacava os relacionamentos entre os clientes e a força dessas conexões, permitindo o cálculo da influência de um cliente que havia deixado a empresa nos outros clientes dessa comunidade.
O próximo passo foi determinar quais clientes provavelmente interromperiam o serviço e, assim, os clientes que tinham maior probabilidade de cancelamento foram beneficiados com ofertas e descontos para melhorar sua experiência e desencorajá-los a ir para um concorrente.
impacto
- Estimativa de evitar a perda de 1 a 2 milhões de reais por ano devido à rotatividade de clientes.
- Utilizou a análise preditiva para determinar a probabilidade de um cliente interromper seu serviço.
- Diminuição das taxas de cancelamentos, segmentando clientes que mostravam chances de migrarem de operadora.
- Ganhou uma melhor compreensão dos clientes e de como eles interagem uns com os outros.
infraestrutura
Desafio
Empresa do setor financeiro, composta por 17 empresas e diversas filiais.
A empresa estava lutando com o Data Warehouse existente e buscava soluções mais escaláveis e eficazes para lidar com grande volume de dados de diferentes fontes.
Além disso, a estratégia de crescimento da empresa concentrou-se no Big Data para envolver os clientes de novas maneiras e gerar demanda e receita de negócios.
solução
Infraestrutura movida para a nuvem e mudança no banco de dados utilizado.
A empresa contava com instâncias virtualizadas e banco de dados em MySQL mas se deparou com problemas de desempenho e na escalabilidade.
A infraestrutura foi migrada para o Amazon EC2 e o MySQL foi substituído pelo MongoDB, que forneceu o desempenho requerido.
Essas mudanças, juntamente com os recursos de réplica do MongoDB e a escalabilidade do Amazon EC2, forneceram a solução certa para a empresa.
impacto
Solução escalável, implantação fácil e maior confiabilidade e durabilidade.
- Menor custo em comparação com a execução de um data center interno.
- Diminuição do tempo de carga do banco de dados em toda a empresa de 1 dia para 30 minutos.
- Consultas no Data Warehouse respondidas em segundos, ao invés de horas.
- Usuários avançados gastam 30% mais tempo em análise de dados.
mobilidade
Empresa de manufatura que contava com ambiente de BI, mas não o utilizava com frequência pela dificuldade do acesso local e a demora nas atualizações dos dados.
Os dados do ERP Protheus, provenientes de diversos setores, foram capturados, tratados e disponibilizados em um novo ambiente de BI utilizando a ferramenta Qlik Sense, que permitiu o acesso dos executivos e gerentes da empresa pelos seus próprios dispositivos (telefones, tablets e notebooks) de forma segura e controlada.
O impacto gerado foi o aumento do número de acessos a plataforma, reduzindo o tempo de análise de dados que se tornou mais eficiente e, consequentemente, no tempo das aprovações resultando em entregas de pedidos mais rápidas.
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