Database mkt

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Iniciamos esta aula discutindo a diferença entre dado e informação e apontando como a informação se transforma em conhecimento. 
 Também vamos compreender o porquê de os dados serem considerados importantes recursos empresariais. Além disso, vamos nos familiarizar com o conceito de sistema e tecnologia e diferenciar Tecnologia da Informação de Sistemas de Informação.
Dados X Informação
Para entender melhor...
Certo gerente pode achar que o conhecimento do total de vendas mensais é mais adequado ao seu propósito, ou seja, tem mais valor do que as vendas de cada representante de vendas individualmente. Dados representam as coisas do mundo real, têm pouco valor além da sua existência.
Vamos equiparar dados a pedaços de madeira. 
Podemos agregar valor aos pedaços de madeira através de alguma conexão entre eles, como, por exemplo, formar uma cadeira, uma escada etc.
A transformação de dados em informação é um processo, ou seja, uma série de tarefas logicamente relacionadas e executadas para atingir um resultado definido. O importante é que essas tarefas, ou passos, possuem um sequenciamento que não pode ser alterado. Se alterarmos a ordem de execução das tarefas, o resultado ficará comprometido.
Nossas atividades do cotidiano são realizadas através de um processo. O simples ato de seguir instruções de uma receita ou manual são exemplos de processos.
DADOS E PROCESSOS
Os dados relevantes e que devem ser manipulados por um determinado negócio se mantém estáveis mesmo que o negócio em questão modifique radicalmente sua forma de operação, ou seja, seus processos. Logo, os dados são mais estáveis que os processos. Por esta razão, considera-se o banco de dados uma das partes mais valiosas e importantes de uma organização.
CONHECIMENTO
É obtido a partir da análise e interpretação realizada sobre um conjunto de informações. Por ser inerente ao indivíduo, é associado à experiência, à intuição e aos valores dos indivíduos.
Em uma empresa, o conhecimento é fruto das interações que ocorrem no ambiente de negócios e que são desenvolvidas por meio de processos de aprendizagem. 
O processo de construção do conhecimento envolve os dados, que representam a “matéria-prima” bruta, a partir dos quais os processos criam informações e, finalmente, estas são interpretadas para gerar conhecimento.
O que é sistema?
Conjunto de elementos ou componentes interrelacionados que trabalham juntos rumo a uma meta comum, recebendo insumos e produzindo resultados em um processo organizado de transformação.
Entrada – envolve a captura e reunião de elementos que entram no sistema para serem processados.
Processamento – envolve a transformação dos insumos de entrada em produtos de saída.
Saída – envolve a transferência de elementos produzidos por um processo de transformação até seu destino final.
Feedback – são dados sobre o desempenho de um sistema.
Controle – envolve monitoração e avaliação do feedback para determinar se um sistema está se dirigindo para a realização de sua meta.
O que é Tecnologia da Informação?
A Tecnologia da Informação (TI) pode ser definida como um conjunto de todas as atividades e soluções providas por recursos de computação. (Wikipédia)
 "O principal benefício que a tecnologia da informação traz para as organizações é a sua capacidade de melhorar a qualidade e a disponibilidade de informações e conhecimentos importantes para a empresa, seus clientes e fornecedores. Os sistemas de informação mais modernos oferecem às empresas oportunidades sem precedentes para a melhoria dos processos internos e dos serviços prestados ao consumidor final." (Adriana Beal)
Sistemas de Informação
 Como todo sistema, um Sistema de informação é um conjunto de elementos ou componentes inter-relacionados que trabalham juntos rumo a uma meta comum, recebendo insumos e produzindo resultados em um processo organizado de transformação. Neste caso, a meta comum ou o objetivo comum é a produção de informação.
Iniciamos esta aula discutindo os conceitos de Sistemas de Informação apresentando seus componentes. A seguir abordaremos a importância dos Sistemas de Informação para as empresas. 
Também vamos compreender o Sistema de Informação de Marketing identificar os dois principais ambientes de informação existentes nas empresas, distinguindo seus objetivos e características de funcionamento.
O que é um Sistema de Informação Baseado em Computador (SIBC)?
Um sistema de informação computadorizado utiliza pessoas, hardware, software, redes de telecomunicações, técnicas de administração de dados computadorizadas e outras formas de tecnologia de informação (TI) para transformar recursos de dados em produtos de informação. Estes produtos oferecem informações para a tomada de decisão feita pelos executivos empresariais.
 A figura ilustra um modelo de sistema de informação que expressa uma estrutura conceitual dos principais componentes e atividades dos Sistemas de Informação:
 Modelo de Sistema de Informação
O modelo de sistema de informação apresenta as relações entre os componentes e atividades de um Sistema de Informação, onde podemos destacar quatro conceitos principais que podem ser aplicados a todos os tipos de Sistemas de Informação:
Pessoas, hardware, software, dados e redes são os cinco recursos básicos dos Sistemas de Infromação;
Os recursos humanos incluem os usuários finais e especialistas em SI; os recursos de hardware consistem em máquinas e mídia; os recursos de software incluem programas e procedimentos; os recursos de rede consistem em mídia e apoio às comunicações e os recursos de dados podem incluir bancos de dados e bases de conhecimento;
Os recursos de dados são transformados por atividades de processamento de informação em uma diversidade de produtos de informação para os usuários finais;
O processamento de informação consiste em atividades de entrada, processamento, saída, armazenamento e controle.
Por que aprender sobre os Sistemas de Informação é importante?
Entender a administração e o uso responsável e eficaz dos sistemas de informação é fundamental para gerentes e outros trabalhadores do conhecimento na sociedade de informação global de hoje.
Sistemas e Tecnologias da Informação se tornaram um componente vital para o sucesso de empresas e organizações uma vez que desempenham papel vital no sucesso de um empreendimento. Por exemplo, a Internet e as redes internas de tipo similar, ou intranets, e as redes interorganizacionais externas, as chamadas extranets, podem fornecer a infra-estrutura de informação que uma empresa necessita para:
Por que utilizar Sistemas de Informação?
Uma das principais características da sociedade moderna é a dinâmica das transformações e a globalização dos mercados. A globalização tem forçado as organizações a se preocuparem com a competitividade e, como consequência do avanço da tecnologia e da economia globalizada, as empresas têm seus custos, margens e preços afetados diretamente pelo aumento da competitividade. Para sobreviver diante das adversidades que se apresentam é preciso que a empresa conheça seu ambiente e atue com eficácia diante da concorrência.
O maior objetivo de um Sistema de Informação é permitir que, a partir do melhor uso dos dados, utilizando cenários e filtros apropriados, seja possível definir as informações que representem maior relevância no processo organizacional. 
Os Sistemas de Informação podem:
Neste cenário é importante destacar que estas respostas ágeis devem estar fundamentas em dados de qualidade.
Tipos de Sistema de Informação
Os Sistemas de Informação desempenham papéis administrativos e operacionais importantes em empresas e outras organizações. Portanto, vários tipos de sistemas de informação podem ser classificados conceitualmente como:
Sistemas de apoio às operações
Num primeiro momento, os sistemas automatizaram os processos rotineiros, auxiliando não só na redução de custos como também em um melhor controle e eficiênciadas operações de rotina. Os Sistemas de Apoio às Operações provêm informações de cunho operacional, auxiliando no melhor controle das operações, estando intimamente ligado ao dia a dia das empresas
 
O papel dos sistemas de apoio às operações de uma empresa é: 
Processar transações de modo eficiente 
Controlar processos industriais 
Apoiar comunicações e colaboração 
Atualizar bancos de dados da empresa 
 
Respondem a questões do tipo: 
 Quantas peças há em um determinado armazém?
Sistemas de apoio gerencial
A partir do momento que a operação funcionava de forma automatizada, os gestores perceberam que podiam expandir os sistemas para gerar informação mais complexa que pudesse apoiá-los nas decisões do dia a dia.
Então, os Sistemas de Apoio Gerencial se concentram em fornecer informação e apoio para a tomada de decisão eficaz pelos gerentes. 
 
Respondem a questões do tipo: 
 
Como está a evolução das vendas? 
Qual o resultado operacional deste mês em comparação com o mesmo mês do ano anterior?
Sistemas estratégicos
Não tardou muito para que o nível estratégico da empresa vislumbrasse que os sistemas podiam proporcionar um diferencial competitivo em relação à concorrência.
Os Sistemas Estratégicos visam a atender à demanda da direção das empresas (diretores, vice-presidentes e presidentes), ajudando a traçar as diretrizes estratégicas da organização, auxiliando no planejamento a longo prazo e a ajustar a estrutura atual da empresa em resposta às mudanças que ocorrem em seu ambiente. 
 
Respondem a questões do tipo: 
Qual será o nível de emprego dentro de 3 anos? 
Que produtos deveremos produzir nos próximos 5 anos?
Sistema de informação de marketing
O ambiente de marketing está mudando a um ritmo cada vez mais acelerado e, portanto, a necessidade de informações de mercado em tempo real é cada vez mais condição primordial para que marketing possa exercer suas atividades.
Para que isto seja possível é necessário o acesso a informações precisas de modo rápido, flexível e no tempo certo. Muitos profissionais de Marketing reclamam por não conseguirem acessar as informações que são relevantes para suas atividades, por desconhecimento de onde se encontram ou pelo excesso de informações disponíveis na organização.
O Sistema de Informação de Marketing é um conjunto de procedimentos e métodos que visam, numa base contínua e organizada, gerar, analisar, disseminar e armazenar informações para as decisões de marketing. Possui processos metódicos de coleta de dados para que as informações sejam confiáveis e precisas.
Ao implantar um Sistema de Informação de Marketing de modo a atender às necessidades específicas do negócio, as atividades de Marketing passam a ser realizadas com o uso de informações precisas, de fácil acesso e manuseio, para a análise e tomadas de decisões estratégicas.
“Constituído de pessoas, equipamentos e procedimentos para coleta, classificação, análise, avaliação e distribuição de informações necessárias de maneira precisa e oportuna para os que tomam decisões de marketing.” (KOTLER)
Ambientes de aplicações nas organizações
As características e tipos de processamento que suportam os diversos sistemas de informação utilizados em uma organização são diferentes, de acordo com os objetivos destes sistemas: apoiar as operações do negócio ou suportar as atividades de tomada decisão.
Para atender às necessidades específicas de cada tipo de processamento de seus sistemas de informação as empresas os separam em dois ambientes distintos: o de apoio às operações e o de apoio às análises para tomada de decisão.
No ambiente competitivo contemporâneo, a forma como as empresas obtêm, manipulam, selecionam e fazem uso das informações sobre seus clientes tem adquirido importância crescente pelo seu potencial de proporcionar à empresa um diferencial em relação aos concorrentes.
A utilização de bases de dados em atividades de marketing é provavelmente uma das ferramentas de Tecnologias de Informação mais importantes nesta área. Apesar disso, podemos constatar que a utilização de bases de dados em atividades de marketing contém uma limitação bastante relevante: a sua exploração resume-se, na maioria das vezes, a consultas e procedimentos de interrogação simples ou a aplicações estatísticas clássicas.
O Database Marketing deve ser entendido como um processo estruturado que permite a utilização extensiva das bases de dados em atividades de marketing cuja finalidade é melhorar as habilidades necessárias para desenvolver produtos e serviços que respondam especificamente às características dos clientes.
Para isso, o Database Marketing trabalha por meio da criação de uma base de dados que reflita as necessidades individuais dos clientes atuais e potenciais (informação que se obtém, por exemplo, dos pedidos, dos catálogos externos, dos pedidos de informação) e que se usa para determinar os padrões de compra e de necessidades desses clientes.  
Podemos definir Database Marketing (DBM) como:
Método que avalia individualmente cada tática ou contato de marketing. É um método de longo prazo, voltado para o cliente e profundamente baseado em informações. 
Atenção: DBM é fazer marketing utilizando banco de dados, e não apenas o banco de dados de Marketing.
Então, podemos acrescentar as seguintes características:
Meio através do qual uma empresa pode gerar uma relação interativa e duradoura entre seus produtos, serviços e clientes.
Envolve a criação de um banco de dados informatizado, que contenha informações sobre consumidores e que possa ser acessado facilmente. É de difícil execução.
Inclui um conjunto abrangente de dados inter-relacionados que atende a diversas aplicações e permite a recuperação de informações precisas e oportunas.
Database Marketing é o gerenciamento de um sistema dinâmico de base de dados inteligíveis, atualizados, com informações relevantes sobre os clientes atuais e potenciais, para:
Habilidades necessárias:
MARKETING 
A função do marketing abrange a consultoria estratégica e a execução criativa. É o profissional de marketing que vai identificar quais serão as informações necessárias para o desenvolvimento da estratégia de marketing com os seus clientes ou clientes em potencial.
TECNOLOGIA 
 Um ponto crucial na tecnologia é que o software de gestão do Database Marketing seja do conhecimento da empresa. A empresa necessita de dispor de tecnologia específica para o DBM. Na aula 7, vamos abordar a tecnologia que apoia o DBM.
ESTATÍSTICA 
Após a criação da base de dados, as habilidades em estatística são a força que move o Database Marketing. Os dados não têm valor algum se não puderem ser acessados de uma maneira que agreguem valor.  
A habilidade de segmentar dados e criar modelos permite que o profissional de marketing aperfeiçoe o processo de comunicação baseado em banco de dados.
A estatística permite que o profissional de marketing: 
Corresponda-se com segmentos menores de clientes ou clientes em potencial com maior lucratividade ou sem qualquer queda nas vendas. 
Preveja o comportamento dos clientes com base em fatos do passado e em outras características, como dados demográficos e estilo de vida. 
Identifique os clientes em potencial que tenham as mesmas características que seus clientes. 
Identifique novas oportunidades que se encontram superdimensionadas ou sub-representadas no seu database, ou então sugira novos produtos/serviços. 
Identifique e monitore o valor de cada cliente ao longo do tempo.
GERENCIAMENTO DE DADOS
É fundamental para o Database Marketing. É aqui que o profissional de marketing deverá definir as informações, quais serão necessárias para que o Database Marketing consiga responder todas as demandas dos executivos. Um volume grande de dados não significa, necessariamente, informações aplicáveis, uma vez que dados, por si só, podem estar desprovidos de significado. Por isso, é necessário sempre atualizaros dados, integrá-los e convertê-los em informações significativas para oferecer suporte ao processo decisório estratégico de marketing.
Todas as ações que envolvam relacionamento com o cliente precisam ser mantidas pelo Database Marketing (lembre-se de que o DBM é um “método que avalia individualmente cada tática ou contato de marketing”).
É possível fazer uso do DBM de várias maneiras, começando pela análise da informação armazenada, com o objetivo de construção de perfis detalhados dos consumidores, a partir de diversas características dos mesmos. Por meio de um efetivo conhecimento de seus consumidores, as empresas se tornam aptas a oferecer-lhes o que desejam, criando valor para eles.
Além disso, o DBM tem importante papel como fonte de construção de lealdade do cliente, o que propicia redução dos custos de mantê-lo, possibilitando à empresa construir vantagem competitiva sustentável no mercado em que atua.
Sua utilização, então, abrange desde a prospecção de clientes até o pós-venda, passando pelo serviço de atendimento ao cliente, televendas, telemarketing e atendimento de balcão.
Nas próximas aulas, vamos entender um pouco mais cada uma das principais maneiras de utilização de um DBM, das quais destacamos:
EXEMPLOS DO USO DE DBM
Empresa que trabalha com artigos para pesca e que possui um grande estoque de varas de pescar.
Poderia reverter esta situação se identificasse no banco de dados e trabalhasse os clientes que no último semestre compraram molinetes e não compraram varas, aqueles que compraram varas de pescar no último ano e não o fizeram neste ano. 
 
Fonte: Site do Sebrae.
Loja que vende veículos na internet.
Dentro do seu website, o internauta encontra informações sobre os mais variados tipos de veículos e envia um formulário, dizendo que tem preferência por carros esportivos com motor de 16 válvulas. Esta informação, então, é guardada automaticamente no banco de dados. Quando o profissional de marketing fizer uma pesquisa no banco de dados por tipo de carro escolhido, ele irá encontrar os que escolheram carros esportivos, podendo, então, mandar ofertas que são do interesse deste público. O cruzamento de informações permite que se tenha uma enorme precisão, mandando, assim, somente informações para o público que realmente as deseja.
SITES COM E SEM DBM
Uso de DBM
O DBM permite monitorar clientes e sua relação com o negócio. Normalmente, isto é feito por meio de informações sobre os produtos e serviços adquiridos por eles ou sobre os quais eles pediram informação.
Através do gerenciamento de dados históricos, o antigo comportamento de compra dos clientes é analisado e os melhores clientes são identificados de acordo com as promoções efetuadas e os esforços de vendas, ambos monitorados pelo DBM.
Os dados das transações enriquecidos com dados externos permitem a análise do comportamento presente do cliente a partir do comportamento anterior dos clientes classificados como “melhores clientes”.
Dois dos tipos de avaliação mais comuns para auxiliar na identificação dos melhores clientes são:
Método Análise RFV (Recência, Frequência e Valor)
Utiliza dados de pesquisas, sobre compras, respostas ou opiniões verbais para comparar o segmento considerado “melhores clientes”, com os demais clientes do banco de dados, por meio de dados demográficos, por exemplo.
Sua finalidade é a criação de segmentos de clientes na base da empresa. Uma vez definido este segmento, tenta-se buscar, em listas externas, clientes com as mesmas características dos segmentos encontrados na empresa. 
Observação: estudaremos na aula 6 um pouco mais sobre estas técnicas para a análise dos perfis de melhores clientes.
A partir de análises sobre a base de clientes pode-se descobrir informações valiosas sobre a relação entre os clientes e produtos/serviços e, então, traçar a percepção de perfil do cliente.
Perfil do Cliente: 
Obtido por meio do conjunto de informações sobre as operações significativas do cliente armazenadas no Banco de Dados. Pode ser obtido de formas distintas: pode considerar aspectos socioeconômicos do cliente como, por exemplo, o sexo, a idade, a escolaridade, o estado civil e a renda, ou então considerar aspectos relacionados à suas atitudes e valores, a partir da observação de que dois homens idênticos em seu perfil socioeconômico podem apresentar relações distintas de consumo e preferências. Trata-se da segmentação comportamental que considera, por exemplo, os high tech, os show off ou os restless, como grupos de pessoas que apresentam em comum, preferências por tecnologia, grifes ou novidades, respectivamente. Importante perceber que um mesmo conceito pode ser entendido de maneiras distintas quando analisado sob o olhar dos dois tipos de perfis de consumidor. No perfil socioeconômico, há apenas dois sexos: feminino e masculino, enquanto que no perfil comportamental, há outras possibilidades como os metrossexuais, por exemplo. Cabe à equipe de Marketing estabelecer os critérios a serem adotados para cada uma de suas ações previstas.
A partir do perfil de cliente, buscam-se possíveis clientes com perfil similar ao encontrado nas bases internas.
Na aquisição de clientes com mesmo perfil dos pertencentes à empresa, um artifício amplamente utilizado é a compra de listas externas contendo o máximo de informações semelhantes às existentes na empresa. As informações desta lista externa são inseridas no Database Marketing. Em seguida, são realizados relacionamentos para identificar quais clientes da lista possuem perfil semelhante aos clientes da empresa. Uma vez identificado, monta-se uma ação de marketing para agregá-lo à base de clientes da empresa.
Outros exemplos de formas de busca de informações externas sobre clientes:
Mala direta promocional para determinadas características demográficas, pesquisas, questionários junto a encartes promocionais etc.
O DBM permite o acompanhamento da relação entre os clientes e os produtos/serviços e, então, segmentar as comunicações de marketing de acordo com as compras de cada cliente.
Ao entender o valor de cada cliente, a equipe de Marketing pode avaliar as alternativas de comunicação em termos do retorno gerado pelo investimento em comunicação.
Exemplo de estratégia para três segmentos:
Todos gostam de ser notados e reconhecidos. A mensagem mais eficaz em vendas deveria ser “Obrigado!” e a segunda “Você tomou a decisão certa “.
O DBM oferece a oportunidade de atingir seus clientes com dois programas de reforço baseados nestas palavras:
Através do desenvolvimento de perfis com as características-chave de consumidores e da correspondência destes perfis com os perfis dos usuários de produtos, pode-se casar melhor produtos e clientes.
Exemplo de estratégia para três segmentos:
A descoberta destes perfis de público-alvo pode levar ao desenvolvimento de novos produtos ou à extensão das linhas de produtos existentes.
De um modo geral, a maior parte das promoções de vendas realizadas pelas empresas eram, tradicionalmente, realizadas através da mídia de massa e de pontos-de-venda. Os encartes eram o principal veículo de comunicação. O aumento dos custos, mudanças no estilo de vida, taxas de respostas e de conversão baixas fazem com que os encartes apresentem pouco retorno efetivo para as ações de marketing hoje em dia.
O DBM proporciona a alternativa de atingir apenas os clientes mais suscetíveis a determinadas promoções, com interesse por uma determinada marca/produto/serviço.
 Isto é possível devido à redução dos custos dos equipamentos de informática para o armazenamento de informações e ao surgimento de novas técnicas de personalização, que permitem o melhor direcionamento das ofertas.
Para que um DBM exista, basta que nomes, endereços e transações de compras sejam reunidos, mas o DBM só “funciona” quando existe diálogo com estes clientes. O sucesso de um DBM inclui o retorno do resultadodas comunicações com o cliente e requer controle e avaliação de cada atividade gerada pelo DBM. Assim, o conhecimento e a compreensão do comportamento do cliente podem ser obtidos e amplamente utilizados por Marketing.
O uso de técnicas de análise estatística para o desenvolvimento de perfis de clientes bem como para o desenvolvimento de modelos de acompanhamento de clientes são fundamentais para o DBM.
O DBM permite o entendimento do público-alvo em um nível individual ou familiar, a avaliação da eficiência dos programas de comunicação com os clientes e a capacidade do mix de produtos em satisfazer a necessidade dos clientes.
O DBM pode atender a muitas outras necessidades além dos simples requisitos do marketing tradicional, como:
Ao entender as necessidades de dados e de negócios de cada área de sua empresa, é possível maximizar os elementos básicos de forma a criar uma função ou área que integre todas as funções de negócios no DBM.
Uma boa descrição desta aplicação vem de uma reunião em que um executivo de uma grande empresa de produtos de consumo disse:
“ Um database permite que eu me comunique com meus clientes sem que meus concorrentes saibam. Quando faço encartes, anúncios impressos ou comerciais de televisão, meus concorrentes geralmente sabem antes do cliente o que estou dizendo e como. Em seguida, desenvolvem uma estratégia para agirem contra mim. “Já com o database marketing, somente nós e os clientes ficam sabendo. É realmente um veículo para comunicações invisíveis” 
(Jackson. R., Wang, P. - Database Marketing Estratégico)
Toda ação de marketing necessita de informações para traçar um plano estratégico, seja ele um estudo para saber o gosto, a opinião, ou a preferência de um cliente/indivíduo, ou para apurar o resultado de uma campanha de marketing ou, até, uma pré-introdução de um produto.
A pesquisa, quando bem elaborada, fornece a base para todo planejamento da campanha de marketing. Sem dados concretos, qualquer plano ou ação será apenas um tiro no escuro e o resultado sem previsão alguma, podendo assim, acarretar em perdas e prejuízos, imensamente, maiores que o investimento em pesquisas.
O DBM, quando usado como um recurso inteligente, torna-se uma fonte de pesquisa:
PESQUISA SOBRE O CLIENTE: Técnicas estatísticas como as que são usadas para o desenvolvimento e a segmentação de perfis de clientes fornecem uma avaliação precisa do comportamento de compra do cliente. O DBM oferece oportunidade de identificar as características que levam ao comportamento e permitem também modelar tanto a propensão à compra quanto o valor do comportamento de compra com o passar do tempo.
PESQUISA DE MIDIA: O DBM disponibiliza dados demográficos detalhados, que permitem a análise e direcionamento da mídia de massa.  Ao identificar a propensão dos públicos-alvo pode-se maximizar a exposição nos locais adequados.
PESQUISA SOBRE DESENVOLVIMENTO DO PRODUTO: Ao entender os segmentos de perfis do cliente, os públicos-alvo e como ambos estão relacionados às compras de produtos, um profissional de marketing pode analisar todos os aspectos do comportamento de compra do produto. 
 Exemplo: 
Famílias de produtos podem ser reagrupadas para tirar proveito de perfis de clientes semelhantes Novos produtos podem ser desenvolvidos para públicos-alvo que tenham pouca representatividade no DBM.
PESQUISA SOBRE DISTRIBUIÇÃO: O DBM permite a identificação dos domicílios dos clientes e informações sobre os pontos-de-venda. Assim, facilitam a avaliação da eficiência de todo um canal de distribuição bem como pontos de distribuição dentro de um canal.
TESTES DE MARKETING: Um dos primeiros passos para o sucesso de um produto é o teste de seu conceito perante o público-alvo, apresentando-lhe a base de todo o projeto para a elaboração e introdução no mercado. Este teste é utilizado para minimizar os gastos das empresas, também possibilita alterações ainda na fase inicial do processo e deixa em aberto a oportunidade de realizar melhorias ou até mesmo possíveis correções. O DBM permite a simulação de ofertas sem a necessidade de realizar testes reais de mercado. A partir das características determinadas para o produto e seus potenciais compradores, é possível realizar uma busca na base de dados do DBM e identificar possíveis resultados das ações sobre o produto.
PESQUISA PARA A AVALIAÇÃO DE PROGRAMAS DE COMUNICAÇÃO: O DBM permite a avaliação dos resultados das ações de marketing. A capacidade de usar o DBM como um laboratório de pesquisa é limitada somente pela dedicação e pelos recursos de dados adquiridos.
O DBM possui todas as informações a respeito do comportamento de compra do cliente: o que comprou, como, quando, possíveis reclamações/sugestões, etc ... O uso destas informações permite que se possa tratar de modo “individual” os clientes a partir da identificação de grupos de clientes com características semelhantes.
SELEÇÃO DE CLIENTES
Nos dias de hoje, com a globalização de mercados cada vez mais acentuada, as empresas necessitam mais e mais aumentar sua atenção com os clientes, que estão cada vez mais exigentes.
As empresas que se destacam neste cenário são as que estabelecem as melhores estratégias para fidelização de seus clientes. Para facilitar este trabalho de fidelização, é fundamental saber quem é o cliente que, efetivamente, interessa à empresa.
1 - [...] um aumento da fidelidade do cliente em 5% pode aumentar os lucros de um negócio em 100%, visto que clientes satisfeitos compram os produtos de uma empresa mais frequentemente e em maior quantidade. De modo geral, clientes satisfeitos são menos sensíveis a preços e são propensos a gastar mais com produtos provados e testados. 
(REICHELD, F.F.; SASSER, W.E., Zero-Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review)
2 - Assim, antes de tentar adquirir novos clientes, a empresa deve criar mecanismos para desenvolver os clientes atuais que contribuem de forma expressiva para sua lucratividade, procurando conhecer as características básicas destes clientes para, a partir deste conhecimento, gerar ações de marketing para atrair clientes com tais características. Isto é extremamente importante, uma vez que a aquisição de clientes geralmente se baseia em listas de prospects, sobre os quais sabe-se muito pouco.
Uma das maneiras de se realizar esta atividade é selecionar os prospects com base em sua similaridade com os melhores segmentos de clientes. Os melhores prospects serão os que apresentarem as mesmas características dos segmentos classificados como “melhores clientes”. (Observação: veremos a segmentação de clientes mais detalhadamente na aula 9).
A diferenciação de clientes com utilização de análises estatísticas em função de seu comportamento com a empresa é, com certeza, uma tarefa muito complexa. Mas existem algumas técnicas mais simples e que podem ser aplicadas: RFV e Análise Comparativa. Vamos entender o que são e como se aplicam estas técnicas?
O RFV é um método de dividir em categorias os registros presentes em um banco de dados, de forma a conhecer quais são os clientes mais recentes, os que compram com mais frequência e quais são os que mais gastam. Esta abordagem busca identificar, através do histórico de compras, os clientes  mais propensos a comprar novamente.
Esta técnica, que consiste na comparação de clientes dentro de um determinado período de tempo,  pode ser utilizada para criar um modelo que indique o valor do cliente a longo prazo, pois podemos identificar a importância de um cliente em um determinado momento e fazer uma projeção do valor desse cliente a longo prazo. 
Com esta informação, um profissional de marketing pode não só determinar quais os clientes que têm o melhor potencial, mas também quanto poderá vender a esses clientes no futuro e, ainda, maximizar os lucros.
Vejamos o que significa cada uma das letras:
Recência: é a última data de compra dentro de um período de análise. Clientes que comprarammais recentemente têm alta probabilidade de comprar novamente no futuro próximo.
Frequência: é a quantidade de vezes de compra dentro de um período de análise. Clientes com várias transações no período em análise provavelmente devem continuar a comprar frequentemente no futuro.
Valor: é o total acumulado dos valores das compras dentro de um período de análise. Alguns clientes simplesmente são mais valiosos para a empresa que outros; esses provavelmente continuarão a ser relevantes (grandes) no futuro.
COMO PREPARAR A ANÁLISE BASEADA EM RFV?
Veja os passos necessários para preparar a análise:
O primeiro passo é separar os clientes de acordo com o período de tempo que será objeto da análise.
Gerar uma base ordenada de acordo com a última data de compra, em ordem decrescente, outra de acordo com o total de compras efetuadas e, por último, uma base com o total acumulado de compras no período.
Para cada base grerada na etapa anterior, atribuir uma nota para a Recência (R), a Frequência (F) e o Valor (V).
Combinar as notas obtidas de modo a obter o “valor” de RFV.
Obter o chamado Score RFV, se desejar trabalhar com esta variável em vez de trabalhar com o índice RFV.
A figura a seguir ilustra as etapas para a geração do Modelo RFV:
Para calcular o Score do RFV (Etapa 5), é preciso definir os pesos percentuais em uma escala de 1 a 5, para cada variável RFV:
score RFV = (NOTA RECÊNCIA * PESO RECÊNCIA) + (NOTA FREQUÊNCIA * PESO FREQUÊNCIA) + (NOTA VALOR * PESO VALOR).
Ex: Podemos atribuir 15% de grau de importância para Recência, 15% de grau de importância para Frequência e 70% de grau de importância para o Valor. Então, teremos a seguinte fórmula:
score RFV = (5 * 0,75) + (5 * 0,75) + (5 * 3,5) = 25.
Vamos ver um exemplo de RFV?
O exemplo fictício abaixo simula um cálculo de RFV feito sobre todas as compras efetuadas de 01/01/1998 a 31/10/1998.
Por que o cliente "José da Silva" obteve classificação RFV  533?
  A data da última compra se enquadra na faixa 5 de Recência: entre 01/09/98 e 31/10/98.
  O número de vezes que o cliente comprou (seis) se enquadra na faixa 3 de Frequência: de 4 a 8 compras.
  A soma dos valores das compras (R$ 85,00) se enquadra na faixa 3 de Valores: entre R$ 54,00 e R$ 91,99.
Quando analisamos os clientes após a aplicação do Modelo RFV, podemos verificar que os clientes de mesmo índice apresentam características semelhantes. Por exemplo:
 Os clientes com índice 115 são clientes quase inativos e que quase não compram. No entanto, seus valores de compra são altos. A empresa pode ter vantagens se conseguir levantar os motivos que levaram esses clientes a essa inatividade. 
Os clientes de índice 555 são clientes muito especiais, pois são os que mais compram e que compraram mais recentemente. Neste caso, é interessante adotar uma estratégia especial para manter estes clientes fiéis.
ANÁLISE COMPARATIVA
Quando trabalhamos com grandes bases de dados, a complexidade de identificar padrões de comportamento aumenta exponencialmente conforme crescem a quantidade de clientes e a disponibilidade de variáveis. A segmentação dos clientes para guiar ações de aquisição deve restringir-se àquelas variáveis que estarão disponíveis nas listas de prospects, ou não terá aplicação prática.
Conhecer os clientes e suas características, quais os mais rentáveis, que padrões de comportamento assumem e que preferências apresentam, tudo isto é fundamental para que as empresas se adaptem às exigências de seus clientes. A tecnologia existente atualmente permite que tenhamos acesso a muitas ferramentas e técnicas para a análise de dados, facilitando sua interpretação e o uso para as diversas ações de marketing.   
Através da segmentação realizada na base de cliente da empresa, pretende-se encontrar diferentes grupos com características homogêneas. Esses grupos podem depois, através de instrumentos mais sofisticados, ser mais uma vez desagregados ou segmentados, para encontrar ou identificar mais particularidades que permitam uma melhor e mais correta compreensão do seu comportamento ou necessidades.
 Uma vez definidos os segmentos e identificados os de maior interesse para a empresa, tenta-se buscar, em listas externas, clientes com as mesmas características dos segmentos encontrados na empresa. A este processo damos o nome de Análise Comparativa.
Nesta aula, compreenderemos os conceitos e características do Data Warehouse que é uma das tecnologias que viabilizam o DBM. Trataremos, também, dos conceitos de origem dos dados que compõem o banco de dados de marketing, suas características e o tratamento pelo qual passam os dados para serem utilizados.
O PAPEL DO BANCO DE DADOS DO DBM
Enquanto estratégia, o papel do DBM é ajudar o profissional de marketing a identificar seu público-alvo e a facilitar o relacionamento que se forma entre ele e esse público.
O Banco de dados do DBM interliga as informações relacionadas ao cliente, como transações de compra, produtos adquiridos, promoções, mídia, dados geodemográficos, estilo de vida e características financeiras. Os dados desse Banco de Dados podem ser tão simples quanto o nome e o endereço de um cliente ou tão complexos quanto um registro de todas as comunicações com um cliente nos últimos 5 anos e uma previsão de suas ações no futuro. Assim, o banco de dados torna-se uma ferramenta fundamental para o profissional de Marketing, pois permite que ele monitore a relação formada entre seus produtos e clientes para, então, comunicar-se com qualquer segmento do público-alvo quando necessário.
Diariamente, nas organizações, uma grande quantidade de dados sobre as diversas operações é gerada e armazenada. Os sistemas utilizados no dia a dia das empresas são projetados para permitir o funcionamento da organização e não são adequados para apoiar a análise desses dados pelos especialistas em Marketing que dê informações confiáveis sobre operações atuais dos clientes e produtos, tendências e mudanças.
A integração e análise dos dados existentes nesses diferentes sistemas é uma tarefa árdua que demanda tempo e recursos. Por esse motivo, surge a necessidade de um ambiente voltado para os especialistas em Marketing, que permita que estes analisem dados confiáveis de forma eficiente e flexível. Para suprir as deficiências de inadequação do ambiente operacional para análise de informações, surge o Data Warehouse, que integra e organiza os dados de modo consistente, confiável e os torna disponíveis sempre que necessário.
O QUE É O DATA WAREHOUSE?
Segundo Turban et All, “Um Data Warehouse é um conjunto de dados produzido para oferecer suporte à tomada de decisões; é um repositório de dados atuais e históricos de possível interesse aos gerentes de toda a organização. Os dados normalmente são estruturados de modo a estarem disponíveis em um formato pronto para as atividades de processamento analítico. Portanto, um Data Warehouse é uma coleção de dados orientada por asunto, integrada, variável no tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada de decisão”.
 (Turban E., Sharda R., Aronson J.E., King D: Business Intelligence – um enfoque gerencial para a inteligência do negócio)
Segundo W.H.Inmon, considerado um pioneiro no tema, um Data Warehouse é uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão.
O Data Warehouse é um banco de dados que armazena dados sobre as operações da empresa, como vendas e compras, extraídos de uma fonte única ou múltipla, oferecendo enfoque histórico para permitir um suporte efetivo à tomada de decisão. Esse banco de dados é construído utilizando-se processos de limpeza, transformação, integração e carga dos dados, e atualizado periodicamente.
1 - Um DW sempre armazena dados importantes sobre temas específicos da empresa de acordo com o interesse das pessoas que irão utilizá-los.
 Exemplo: Assunto clientese faturamento para os setores de marketing e finanças.
2 - Os dados não sofrem atualizações. Eles são carregados uma única vez e, a partir desse momento, só podem ser consultados, pois representam as informações em um  determinado instante de tempo. 
 Os dados passam por filtros antes de entrarem no DW; com isso, muitos dados nunca saem do ambiente transacional e outros são resumidos de tal forma que não são encontrados fora do DW.
3 - Os dados são armazenados para fornecer informações de uma perspectiva histórica. A cada mudança ocorrida num dado, uma nova entrada é criada e não atualizada, como acontece nos sistemas tradicionais
4 - Os dados necessários aos tomadores de decisão estão em diversas áreas da empresa. Geralmente esses dados não estão padronizados e é necessário integrar antes de serem carregados em um DW de forma que passem a ter um único significado.
 A maior parte do trabalho na construção de um DW está na análise dos sistemas em operação e dos dados que ele contém. 
 Como não existem padrões de codificação, cada analista pode definir a mesma estrutura de dados de várias formas, fazendo com que dados que signifiquem a mesma informação sejam representados de diversas maneiras dentro dos sistemas utilizados pela empresa o longo dos anos.
Exemplo:
 A representação do sexo de uma pessoa pode ter sido definida como um campo alfanumérico de uma posição: M ou F e em outro sistema a mesma informação pode ser representada por 1 e 0 ou H e M, e assim por diante.
5 - Os dados podem estar fisicamente armazenados de três formas: centralizados, distribuídos e por níveis de detalhes.
 Centralizados: solução muito utilizada, mas com o inconveniente de requerer investimento em um servidor com alta capacidade de processamento e armazenamento.
 Distribuídos: dados armazenados em diferentes locais, chamados DataMarts, de acordo com áreas de interesse (Exemplo: financeiro, marketing).
 Níveis de Detalhes: dados altamente consolidados/resumidos em um servidor e dados detalhados em outro.
6 - Para o sucesso de qualquer Data Warehouse é determinante a credibilidade dos dados. Simples distorções podem causar sérios problemas quando se quer extrair dados para suportar decisões estratégicas para o negócio das empresas. Dados não confiáveis podem resultar em relatórios inúteis, sem importância.
 Por exemplo, um simples CEP errado não afetará uma simples transação de compra e venda, mas poderá influenciar informações referentes a uma cobertura geográfica ou uma expansão de rede de filiais.
DATA WAREHOUSE: FORMA DE FUNCIONAMENTO
A partir do Data Warehouse, é possível a obtenção imediata de respostas para perguntas que normalmente não possuem respostas  em  seus sistemas  operacionais, permitindo a tomada de decisão com base em fatos, não em intuições ou especulações.
 Importante ressaltar que o Data Warehouse não é um software que pode ser comprado e instalado em todos os computadores da empresa em algumas horas,  sua implantação exige a integração de vários produtos e processos.
Além disto, o Data Warehouse não é um fim, mas sim uma facilidade que permite às empresas analisar informações históricas, podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e  futuros. 
A confiabilidade do Data Warehouse é imprescindível, e a resposta a uma pergunta como “Qual foi o total de vendas do produto X na região Y no ano de 2001?” deve ser a mesma, seja qual for a ocasião em que se faça tal pergunta ou quem a faça. Os dados históricos não mudam.
PRINCIPAL DESAFIO NA CONSTRUÇÃO DE DATA WAREHOUSE
Integração de dados, eliminando as redundâncias e identificando informações iguais que possam estar representadas sob formatos diferentes em sistemas distintos, uma vez que os dados de origem estão espalhados em diversos locais, gerados por sistemas diferentes,  desenvolvidos em diferentes ambientes e linguagens.
A figura, ilustra o ambiente do Data Warehouse.
ATENÇÃO:
As principais tarefas efetuadas pelo DW são:
Obter dados dos BDs operacionais e externos.
Armazenar os dados. 
Fornecer informações para tomada de decisão.
Administrar o sistema e os dados.
PRINCIPAIS TAREFAS EFETUADAS PELO DW
Outro conceito muito importante quando falamos de Data Warehouse é o conceito de “granularidade”.
 A granularidade¹ diz respeito ao nível de detalhe dos dados existentes no Data Warehouse. Quanto maior o nível de detalhe, menor o nível de granularidade.
ATENÇÃO - Definir a granularidade adequada é vital para que o Data Warehouse atenda seus objetivos:
• Mais detalhes → Mais dados → Análise mais longa → Informação mais detalhada. 
• Menos detalhes → Menos dados → Análise mais curta → Informação menos detalhada. 
¹A granularidade afeta o volume de dados armazenados no Data Warehouse e o tipo de consulta que pode ser suportada por este Data Warehouse.
Visualização da evolução de vendas, mensalmente, por vendedor.
DATAMARTS
Muitas vezes, apesar do Data Warehouse possuir um grande volume de dados de toda a empresa, é necessário trabalhar apenas com uma parte desses dados, correspondente a um setor da empresa, ou fazer a implantação do Data Warehouse de forma fracionada até se formar o sistema corporativo.  
O Data Warehouse pode ser subdividido em mercados de dados [Data Marts²] que guardam subconjuntos específicos de dados a partir do repositório original.
²Um Datamart é um banco de dados de suporte à decisão construído para utilização por um departamento ou grupo específico de uma empresa. Pode ser considerado como um subconjunto de dados que possui regras de negócio e de cálculo específicas, sumarizados ou agregados de um database maior.
EXEMPLO:
O Data Mart de mercado de massa contém dados apenas de clientes residenciais, enquanto o Data Mart de Business só contém informações de clientes empresariais.
Você pode estar se perguntando o porquê de estar aprendendo sobre os conceitos de Data Warehouse e seus Data Marts. Acontece que o profissional de Marketing necessita de infomações confiáveis e estruturadas de acordo com suas necessidades para exercer suas atividades. A construção de Datamarts para atender as atividades de Marketing é um dos principais usos de Data Warehouse nas organizações.
ATENÇÃO
• Dados podem ser repetidos em dois ou mais Data Marts. 
• O mesmo dado pode ser representado com granularidade diferente.
O nos mostra que os dados necessários às atividades de marketing possuem as mais diversas origens, como informações obtidas a partir dos contatos dos clientes com o Call Center, via Internet, nas transações de compra, etc. Como esses dados originam-se de diversas fontes, eles necessitam ser integrados antes de se tornarem úteis aos profissionais de Marketing. Então será necessário realizar o tratamento dos dados antes de inseri-los no Banco de Dados de Marketing.
Efetuamos o tratamento dos dados com os seguintes objetivos:
Corrigir problemas na captação dos dados. 
Normatizar (“padronizar”) informações de endereço, telefone e outras possíveis.
Atribuir alguns dados incompletos. 
Cruzar e duplicar dados de várias origens (merge and purge).
DADOS COMPÕEM O  DBM
Vamos ver um exemplo do porquê os dados devem ser tratados. 
Suponhamos que fizemos a aquisição de listas externas para podermos enriquecer o Banco de Dados de marketing com dados demográficos e perfil de consumos de clientes. Nessas listas, encontramos a cliente Lisandra:
Lili, mora na Rua A  com a mamãe e papai. Não tem CPF.
Lisandra, 40 anos, separada, executiva de sucesso. Mora sozinha num loft em Ipanema. Tem CPF próprio.
Lisandra, 30 anos, bem casada com Edu, diretor de uma grande empresa. Vivem na Barra, emfrente ao Pepê.
Lisa, 21 anos, mora em Búszios com Duda. Usou o CPF do pai para abrir a barraca de artesanato hippie.
OPA!!!! Temos 4 Lisandras diferentes!!! Então precisamos trabalhar os dados antes de disponibilizarmos para a equipe de Marketing.  Não podemos correr o risco de oferecermos uma boneca para a Lisandra quemora em Ipanema, concordam?
Assim sendo, podemos completar nossa figura anterior com a etapa de “Tratamento dos Dados”.
No mercado competitivo atual as empresas buscam tomar decisões mais rápidas, coerentes e abrangentes. Por outro lado, os profissionais de Marketing se defrontam com uma quantidade cada vez maior de informações disponíveis e necessitam de ferramentas que os auxiliem na busca de informações que realmente são relevantes.
A partir do crescimento das bases de dados do Data Warehouse passa a existir uma dificuldade cada vez maior de extração de informações compreensíveis e úteis e em tempo hábil para serem interpretadas pelos tomadores de decisão.
Existe uma ineficiência e impossibilidade da análise manual e uma evidente necessidade de novas teorias e ferramentas para auxílio na extração de conhecimento do crescente volume de dados.
Um dos grandes problemas dos especialistas em análise de informação é a transformação de dados em informação. Como fazer isso de uma forma automatizada e no menor tempo possível? 
 Uma das respostas para isso é a combinação de estatística convencional e técnicas de inteligência artificial, que resulta em uma técnica muito comentada nos dias de hoje, o Data Mining.
MAS O QUE É DATA MINING?
 
O mais importante é entendermos que Data Mining é um processo.
 Este processo faz uso de uma variedade de instrumentos ou ferramentas estatísticas para trabalhar os dados e encontrar padrões e relações que permitam entender o comportamento e estabelecer projeções válidas acerca do assunto analisado.
Algumas Máximas do Marketing e ......
É mais dispendioso conquistar um cliente novo do que reter os existentes.
É mais dispendioso reativar um cliente do que do que satisfazê-lo em primeiro lugar. 
Alguns clientes são mais lucrativos do que outros .
Alguns clientes são pouco lucrativos e outros nunca nos darão nenhum lucro.
...... Algumas Respostas Fornecidas pelo Data Mining
Que clientes são os mais lucrativos. 
Que promoções são as mais efetivas. 
Que clientes respondem melhor a cada tipo de promoções. 
Que tipo de clientes estão interessados em meus produtos.
Que clientes deixarão de fazer negócios com a minha empresa no futuro próximo.
OBJETIVO DO DATA MINING
Encontrar padrões ainda não descobertos nos dados, que possam gerar respostas corretas para novos casos. Este processo de busca e interpretação de padrões é tipicamente interativo e iterativo, envolvendo a aplicação repetitiva de métodos específicos de mineração de dados ou algoritmos e interpretações dos padrões gerados como resultado destes algoritmos.
ATIVIDADES DO DATA MINING
Os problemas que podem ser resolvidos com Data Mining normalmente são divididos em dois grandes grupos: 
Predição 
Dentre as diversas técnicas utilizadas para a Predição, podemos destacar:
Classificação: 
A resposta será apresentada na forma de verdadeiro ou falso.  
 Exemplo: Todo paciente que apresenta o vírus X está com gripe?
A resposta será sim ou não.
Regressão:  
A resposta será um valor numérico.
Exemplo: Escore para o possível cancelamento da linha de um cliente de uma operadora de telefonia celular.
Descoberta de Conhecimento.
Dentre as diversas técnicas utilizadas para a Descoberta de Conhecimentos de interesse para a organização, podemos destacar:                                               
Detecção de exceções: 
Identifica mudanças nos padrões anteriormente detectados. A técnica clássica para executar tal detecção é o teste de significância, por exemplo, média, variância, desvio padrão.
Exemplo: Clientes residenciais de empresas telefônicas que trabalham em casa
Clusterização: 
Processo semelhante à segmentação de bases de dados, mas parte do pressuposto que não se possui resposta previamente conhecida.
Segmentação de bases de dados:  
O objetivo é dividir um problema em segmentos menores que formam grupos inter-relacionados.
Regras de associação:   
São regras que são formadas com informações existes na base de dados. São relacionamentos que, na grande parte das vezes, não são conhecidos pelo detentor do negócio.
Exemplo: 98% das pessoas que compraram fraldas também compram cervejas
TODOS OS PADRÕES “DESCOBERTOS” INTERESSAM ?
Um processo de Data Mining pode gerar milhares de padrões mas nem todos são interessantes para a organização.
Um padrão é de interesse se ele é: 
fácil de ser entendido pelos humanos 
válido para dados novos ou testados com algum grau de certeza potencialmente útil
valida alguma hipótese que usuário busca confirmar
QUEM É O PIOR INIMIGO DO PROCESSO ?
Inexistência de dados
Dados irrelevantes 
Dados insuficientes 
Dados não confiáveis
MODELAGEM ESTATÍSTICA E DATAMINING
Podemos inserir mais uma camada na nossa figura sobre o DBM, com a atividade do Data Mining:
	
A partir da modelagem estatística e da descoberta de conhecimentos de interesse para a organização podemos inserir mais uma camada na nossa figura contendo duas das principais aplicações do DBM: apoiar as tomada de decisão dos profissionais de Marketing e  facilitar o relacionamento com os clientes:
Nesta aula, será compreendido o papel do DBM na elaboração, geração e avaliação das campanhas de marketing. Em seguida, apresentaremos alguns fatores de sucesso e obstáculos na implementação de DBM nas empresas.  
 
IMPORTÂNCIA DO DBM
Uma das funções mais importantes do DBM é a mensuração de resultados. Cada fase de uma campanha ou do relacionamento pode ser medida e custeada e, depois de certo período de tempo - a chamada “curva de experiência” - será possível desenvolver um conjunto de informações sobre o perfil do cliente, retorno de mídias, ofertas etc.
A figura ilustra o ciclo de uma campanha, desde a sua concepção,passando pelo desenvolvimento da campanha em si, a execução e, por último, a avaliação de resultados.
Para ilustrar, vamos observar um exemplo de emissão de uma lista de clientes para vender um determinado produto.
Geração de público alvo:
A partir da necessidade determinada pelo profissional de marketing, a equipe de DBM define o público-alvo para esta campanha utilizando modelos preditivos. Em seguida, é gerada uma lista com os clientes que atendem este público-alvo e esta é encaminhada para o Call Center, por exemplo.
Respostas:
As respostas obtidas pelo Call Center, como a aceitação ou não da compra pelo cliente, motivo de não compra, telefone incorreto etc, atualizam o banco de dados.
A partir desta atualização, é possível analisar o retorno da campanha, se atingiu ou não o objetivo, se a estratégia de vendas foi a mais adequada, o por quê da rejeição do cliente ao produto etc.
ATENÇÃO
As respostas fornecidas pelos clientes é que permitem avaliar o sucesso de uma determinada ação e direcionar as próximas ações de marketing.
CÉLULA DE CONTROLE
A cada ação gerada pelo DBM é possível separar e controlar um subconjunto do público-alvo a ser abordado, permitindo futuras análises comparativas a respeito da eficácia da ação desenvolvida. 
Separa-se um conjunto de registros que atendiam ao perfil determinado para aquela ação de marketing e não se aborda estes clientes, deixando-os isolados das ações de marketing. Quando da análise pós-campanha é possível comparar o comportamento do cliente abordado na campanha versus o cliente pertencente à célula de controle e, assim, obter mais informações para avaliar a estratégia definida para a ação.
DBM x categorias de campanhas
PROGRAMA DE FIDELIZAÇÃO
No cenário atual do marketing de relacionamento, os Programas de Fidelização, seja qual for a sua amplitude, são considerados de extrema importância na construção de relacionamentos estáveis e duradouros. Este tipo de programa tem influência direta na análise de valor a longo prazo para a aquisição de cada novo cliente.
O DBM pode auxiliar no reconhecimento e entrega de benefícios automaticamente, de acordo com os eventos programados.
Por exemplo: o cliente que atinge certo volume de compras,automaticamente passa a uma categoria com direitos a descontos.
CAMPANHA DE RECONHECIMENTO
A partir do planejamento de marketing, são identificados os eventos geradores de comunicação de reconhecimento. O DBM faz a seleção dos públicos-alvo e a ação é executada. 
 São eventos ligados ao cliente, como por exemplo: aniversário de relacionamento, novas diretorias de empresas etc, que precisam de alguma menção especial ou reconhecimento por parte da empresa.
CAMPANHAS PONTUAIS
Visam aumentar a rentabilidade. Exemplos: 
• Re-sell; 
Levar o cliente à repetição de compra. 
Ex.: assinatura de revistas e jornais.
• Up-sell; 
Incrementar a receita por meio de ações que levem o cliente a comprar categorias de produtos com maior margem. 
Ex.: vender o cartão de crédito internacional para quem tem o nacional.
• Cross-sell; 
• Add-sell; 
 Ações para vender produtos ainda não comprados pelo cliente.
• Friend-sell; 
Lançamento de extensões de linhas por meio de clientes atuais.
• Keep-sell; 
Visa transformar os clientes em advogados da marca, solicitando indicações ou outro mecanismo para fazer o cliente indicar a empresa a um amigo. 
Ex.: os cartões de crédito, há algum tempo, fizeram campanha premiando os clientes pela indicação de nomes de amigos.
• New-sell; 
• Aumento do uso do produto (aumento de participação no total das compras do cliente); 
• Novos usos de produtos.
DBM X SEGMENTAÇÃO
Segmentação de mercado “é a ação de identificar e classificar grupos distintos de compradores, que podem exigir produtos e/ou compostos de marketing separados” (Kotler). 
Para atingir os objetivos de marketing, a segmentação deve tentar satisfazer os seguintes requisitos:
REPRESENTATIVIDADE: O tamanho de cada segmento depende, principalmente, de quão dirigida se quer promover a comunicação. Se a ação é para o mercado de massa, o tamanho do segmento é muito maior do que aquele que estabelece o marketing de relacionamento;
RESPOSTAS DIFERENCIADAS: Um dos principais requisitos da segmentação é que cada segmento tenha comportamento de resposta único.  Isso implica maiores custos de comunicação, mas, em compensação, as taxas de respostas são maiores, mantendo a relação custo-benefício;
ACESSIBILIDADE: Os segmentos devem ser tais que possam ser atingidos eficientemente por meio de uma ou mais mídias.
Os principais critérios que podem ser utilizados para desenvolver a análise de perfil de clientes são: 
• Variáveis de comportamento de resposta; 
• Variáveis demográficas; 
• Variáveis psicográficas (exemplo: estilo de vida, maneira com que ocupam o tempo, como encaram o meio ambiente ou gastam seu dinheiro); 
• Variáveis geográficas; e 
• RFV: utiliza o histórico de compra e compara a um padrão de referência por segmento de clientes, segundo o conceito de frequência de compra, valor e categoria de produtos comprados.   
DATABASE MARKETING - POR QUÊ?
O DBM permite que a empresa tenha uma memória. Mas a memória tem pouca utilidade sem inteligência. Os dados devem ser analisados, compreendidos e transformados em informações aplicáveis.
 (Fonte: Carvalho, E., Dos dados ao Conhecimento:O Papel da Estatística no Marketing de Resultados,  - Palestra apresentada na UFRJ em 31/03/2005)
FATORES CRÍTICOS PARA O SUCESSO NA IMPLANTAÇÃO DO DATABASE MARKETING
Para ter sucesso na implantação de um Database Marketing, os fatores chaves de sucesso são:
FATORES CRÍTICOS PARA O SUCESSO NA IMPLANTAÇÃO DO DATABASE MARKETING
As empresas devem desenvolver técnicas de segmentação e modelos estatísticos que permitam identificar clientes e prospects, e predizer o comportamento de compra.
 Ao mesmo tempo, é imprescindível administrar as expectativas, delimitando prazos, limites e objetivos.
"O maior obstáculo de um Database Marketing é saber como usá-lo".
(Dauer)
Nesta aula, compreenderemos a distinção entre os conceitos de Database Marketing (DBM) e Customer Relationship Management (CRM). Em seguida, conheceremos três níveis que compõem o CRM e a atuação de DBM como apoio ao CRM. 
 
GESTÃO DO RELACIONAMENTO COM O CLIENTE
A Gestão do Relacionamento com o Cliente (CRM) é um esforço para conquistar e manter clientes considerados lucrativos pelas empresas. 
 Existem diversas definições para CRM devido ao fato de ser um conceito recente, ainda estar em evolução e pertencer a um campo interdisciplinar, o que faz com que cada disciplina o defina de formas diferentes.
A empresa necessita, então, estar disposta e ser capaz de mudar o seu comportamento em relação ao cliente, com base no conhecimento que ela possui a respeito dele. O CRM significa ”tratar clientes diferentes de forma diferente”, uma vez que cada cliente possui necessidades e características diferentes e, além disso, possui “valor” diferente do ponto de vista da empresa.
“O CRM é uma estratégia de negócio para selecionar e gerenciar clientes a fim de otimizar uma agregação de valor de longo prazo. O CRM exige uma filosofia e uma cultura de negócios centrada no cliente, para dar suporte a processos eficazes de marketing, vendas e serviços” (Thompson)
Do ponto de vista da Tecnologia da Informação, podemos definir CRM como:
"CRM é uma estratégia de negócio voltada ao entendimento e antecipação das necessidades dos clientes atuais e potenciais de uma empresa. Do ponto de vista tecnológico, CRM envolve capturar os dados do cliente ao longo de toda a empresa, consolidar todos os dados capturados interna e externamente em um banco de dados central, analisar os dados consolidados, distribuir os resultados dessa análise aos vários pontos de contato com o cliente e usar essa informação ao interagir com o cliente através de qualquer ponto de contado com a empresa”. 
(Gartner Group)
Podemos dizer, então, que o CRM é a combinação da filosofia do marketing de relacionamento – que ensina a importância de cultivar os clientes e estabelecer com eles um relacionamento estável e duradouro por meio do uso intensivo da informação – com a Tecnologia da Informação – que provê os recursos de informática e de telecomunicações necessários de uma forma singular e integrada, para viabilizar a atividade de marketing.
A figura a seguir ilustra o CRM e suas aplicações:
NÍVEIS DE CRM
Para que uma empresa possua efetivamente um CRM, é necessário que ela possua os chamados três níveis de CRM:
CRM e DBM
O DBM incorporado ao CRM aumenta a vantagem competitiva. Isso ocorre de duas maneiras: 
Permite reagir mais rapidamente a qualquer movimento da concorrência ou do ambiente de negócios;
Integra e melhora o atendimento, aumenta o nível de satisfação e, conseqüentemente, de fidelidade.
Para que o DBM seja efetivo como sustentação da estratégia de CRM, deverá estar totalmente integrado à operação e aos processos da organização. 
 A principal vantagem é a atualização constante de um grande número de informações, obtidas pelas diversas áreas que possuem relacionamento com os clientes e prospects. Isto enriquece o DBM, permitindo um refinamento das análises estatísticas. Com os dados extraídos é possível alimentar o Contact Center, vendas e assistência técnica com informações valiosas para o efetivo relacionamento com o cliente.
O DBM muitas vezes é confundido com o CRM pelas semelhanças entre seus conceitos. O DBM é peça fundamental para a segmentação de grupos de clientes, com base na análise de perfil dos clientes e no desenvolvimento de ações dirigidas.
  Segundo Mirian Bretzke (Bretzke Consultoria & Asociados), tanto o DBM quanto o CRM exploram o banco de dados de clientes, utilizando uma série de técnicas que abrangem a segmentação, modelagem preditiva, tratamento e normalização de dados, entre outras.