Alta Tecnologia

Aplicação de Advanced Analytics para Resultados de Campanhas

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Aliando processos de engenharia de dados, técnicas de machine learning e apresentação de dados através de dashboards, a Jump Label possibilitou que o cliente pudesse analisar o retorno de suas campanhas, podendo assim otimizar sua operação e seus recursos destinados à abordagens e comunicações com seus clientes.

Problema

O cliente, uma grande rede varejista do país, possuía um time de DBM que atuava com uma alta carga operacional. Diversas áreas demandantes solicitavam disparos de campanhas que muitas vezes acabavam por se tornar repetitivas e ineficientes, e não traziam o retorno desejado.

Os usuários de negócio que solicitavam as campanhas não possuíam uma forma prática e confiável de analisar o retorno das campanhas enviadas, sendo assim, acabavam sobrecarregando o time de DBM com envio de campanhas muitas vezes ineficientes e repetitivos, inclusive ocasionando em gastos desnecessários e que podiam ser otimizados.

Desafio

  • Permite ao usuário ter insights e acompanhar a evolução das campanhas realizadas;
  • Levar mais informações ao usuário sobre campanhas atuais, assim como gerar insights para campanhas futuras, criando um ciclo de campanhas cada vez mais eficiente e focado em resultado;
  • Dar visibilidade sobre os retornos para possibilitar aos usuários otimizarem o custo e efetividade das campanhas.

Soluções

  • Definição de campanha (público e mensagem) e objetivo passível de medição como a Aquisição de um produto;
  • Análise de resultados através de análise histórica de dados;
  • Criação de Dashboards para acompanhamento de resultados de campanhas;
  • Análise preditiva de resultados para melhoria de campanhas futuras, Insights sobre perfis, canais, mensagens e melhores momentos de abordagem para otimização de campanhas futuras.

Benefícios

Através de Dashboards e análises utilizando técnicas de Machine Learning a Jump Label ofereceu a seu cliente solução para análise e otimização de campanhas.

Utilizando análise de dados foi possível definir o resultado de campanhas, avaliando se o objetivo foi atingido e em que momento foi atingido. Identificando assim o melhor canal de comunicação, a melhor mensagem ao cliente e a quantidade de ativações necessárias para realizar, por exemplo, uma venda.

Com base em dados históricos de campanhas, também foi possível utilizar modelos preditivos para definir o melhor momento, os melhores públicos e os melhores canais para uma determinada campanha.