Quem somos

somos uma empresa de inteligência de dados

A Step One é especialista em implementação de tecnologias, gestão e otimização organizacional e na capacidade analítica de grandes volumes de dados

 

Uma boutique de inteligência em negócios

Nossa missão é ajudar as empresas a obterem o máximo de desempenho operacional, agregando soluções de tecnologia e inteligência ao negócio, maximizando os resultados

Visamos ser referencia em inteligência de dados, transformação digital e consultoria especializada, através da utilização de metodologias eficientes e tecnologias de ponta

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Nós oferecemos

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Business Intelligence

Cuidamos de todo o processo de BI, da captura e modelagem dos dados, análises (descritiva, diagnóstico, preditiva ou prescritiva) até relatórios, dashboards e/ou outsourcing total

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Serviços consultivos relacionados a tecnologia, como planejamento e avaliação de sistemas e tecnologias, visando evolução do ambiente de TI em prol do negócio

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Analytics

  • Publicado em 17 de fevereiro de 2019
  • Escrito por André de Paula

O que você entende por analytics?

Meu conceito de analytics é um pouco mais amplo do que se trabalha atualmente na maioria das agências.

A visão da maioria das agências, principalmente com o advento do marketing digital, quando se fala em analytics as pessoas logo associam a web analytics, analytics do google, esse tipo de coisa.

Como eu venho de outra escola, uma escola de BI que se vê como inteligência competitiva, ligado aos negócios, o analytics pra mim é todo processo e qualquer plataforma que se propõe a analisar os dados, na sua forma mais macro e também na sua maior granularidade, com objetivo de entender o comportamento dos dados e assim compreender a relação de causa e efeito dentro do negócio da companhia.

Analytics então é muito mais um conceito, do que uma ferramenta, que tem o objetivo de buscar a compreensão do todo, do negócio do cliente e suas peculiaridades, como variáveis internas e externas ao negócio, até chegar a suas ações de marketing e posicionamento de marca.


O que é preciso para ter uma área de analytics?

Eu entendo que para construir uma área de analytics, são necessários ter 3 pilares fundamentais para manter essa área de pé.

  1. Infraestrutura robusta para coleta de dados: Imagine você como exemplo a jornada do consumidor, que é algo muito usado hoje em ações de marketing dirigido, se faz necessário ter maneiras e meios de se coletar as informações sobre o consumidor ao longo de toda essa jornada. Este consumidor pode ser identificado dentro do seu website, e-commerce ou APP, ou até mesmo um consumidor não identificado, também conhecido como anônimo. Mesmo o anônimo pode ter suas informações coletadas através de parceiros de tecnologia, que vão coletar características de um grupo de usuários que este anônimo faz parte, criando assim perfis de comportamento deste grupo, que podemos usar para segmentar públicos de interesse. Esses perfis podem ser usados para ter uma maior assertividade na ativação, com o cruzamento destes perfis podemos também gerar maior conhecimento dos usuários identificados, para entender potencial de cada grupo/perfil de consumidor.
  2. Transformação dos dados coletados: É neste pilar que os dados brutos começam ser organizados em informações sobre o consumidor e também sobre o seu comportamento, e é onde buscamos responder algumas perguntas como: Em que horário este consumidor está mais ativo? Qual a melhor frequência de comunicação para falar com ele? Qual o perfil demográfico dele? Qual o perfil transacional dele? Quais são os interesses dele Como a comunicação o sensibilizou? E todas essas respostas vão formatar um grupo de perfis que dará origem a uma persona ou arquétipo para ser usado mais tarde pelo especialista em ativação.
  3. Geração de insights: Neste ponto é necessário esquadrinhar as informações que foram obtidas através da organização dos dados brutos coletados. Usando métodos estatísticos e também metodologias de mensuração de resultados. Passando a segmentar as informações e também cruzá-las para gerar conhecimento sobre a causa e o efeito no comportamento do consumidor. Todo esse Dataset é usado para suportar o Minset dos especialistas em ativação do consumidor, criando assim o que chamamos de Data Driven, possibilitando criar estratégias mais assertivas para cada momento da jornada do consumidor. Em um ciclo que é cíclico, sendo ajustado constantemente durante o processo do BI de coletar dados brutos, organizá-los em informações, cruzar as informações para gerar conhecimento e testar este conhecimento em ações práticas que verdadeiramente faça o “One To One”, conectando marca e consumidor.

Como podemos empregar o analytics?

Um exemplo de emprego do analytics está na observação da compra de uma passagem aérea.

Imagine você alguém buscando voos durante o horário comercial, essa pessoa provavelmente está buscando uma passagem para uma reunião de trabalho, a partir dessa premissa podemos inferir que ela está sensível para disponibilidade de voos, porque o mais importante para ela neste momento é chegar à reunião, ir antes da reunião incidiria em custos adicionais com hospedagem e maior organização das suas tarefas.

Agora imagine essa mesma pessoal buscando voos fora do horário comercial, provavelmente está buscando uma passagem para tirar férias, a partir dessa premissa podemos inferir que ela está sensível para preço, porque ela pode se programar melhor, comprar fora dos dias de pico e assim pagar mais barato pela passagem.

Observando esse case podemos concluir que esse usuário possui pelo menos dois perfis transacionais, um perfil que está sensível para disponibilidade de voos e outro perfil que está sensível para preços de passagens, esses perfis são definidos por seus comportamentos de consumo, frequência de busca, horário de busca, localidade de destino, dias para retorno da viagem, efetividade de compra histórica entre outras dezenas de características comportamentais.


Você conseguiu perceber o número de informações que precisamos coletar?

Notou como é importante transformar os dados brutos em informações relevantes?

Ficam claros para você os passos para gerar insights?


Ao final de todo esse processo, o trabalho de analytics se resume a gerar cenários baseados em premissas, que foram obtidas através de estudos estatísticos, mensuração de resultados e de ações práticas.

Esse ciclo é cíclico, sendo repedido constantemente na busca de uma maior assertividade.

 
 
 
 
 
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Data Driven Marketing

  • Publicado em 24 de abril de 2017
  • Escrito por André de Paula

O que é Data Driven Marketing?

Com o advento da internet, o volume de dados armazenados na nuvem dobra a cada ano. Isso acontece porque o tempo todo você está gerando dados, do momento que acorda e verifica as suas redes sociais, passando por pagar os pães na padaria de manhã, até curtir aquele bar do happy hour da noite.

Geramos dados ao atender uma ligação, geramos dados quando fazemos check-in em um hotel, geramos dados ao abastecer nossos veículos, geramos dados quando curtimos uma postagem, geramos dados quando fazemos uma reclamação, ou seja, não há como escapar, você gera dado o dia inteiro.

E toda essa massa de dados pode ser usada para aprender sobre os seus gostos, seus lugares preferidos, os horários que você está mais ativo, o que você está procurando, seus desejos, seus anseios, seus planos para o futuro, o que mais te irrita, sua idade, seu gênero, onde você estuda ou estudou, seus trajetos mais usados e muitos outros conhecimentos sobre você.

Data Driven Marketing é o uso de todo esse conhecimento para te impactar com ofertas, novos produtos e coisas que nem mesmo você sabia que queria, é Data Driven Marketing, ou como o nome sugere, marketing orientado a dados, aos seus dados, não há nada que use mais o velho conceito de One To One que Data Driven Marketing.


Como aplicar Data Driven Marketing?

O volume de dados é tão grande, que só pode ser usado de maneira relevante a partir de novas tecnologias, como Deep Learning, usado normalmente em métodos no desenvolvimento de Inteligência Artificial (AI) através de redes neuronais.

Aplicando essas tecnologias, criasse inúmeras possibilidades, a mais usada é de criar campanhas personalizadas, sendo muito mais assertivo em oferecer produtos e serviços para o usuário final.

O Google em suas ferramentas de Mídia Programática usa Deep Learning, para aprender e entender quais produtos e serviços tem mais chance de interessar ao usuário, em função de todos os seus dados capturados e processados pelas redes de Inteligência Artificial (AI).