lean e data science para levar o turismo brasileiro a outro patamar · 2015. 5. 27. · time de...
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Lean e Data Science para levar o turismo brasileiro a outro patamar
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Bruno Pereira
• CTO do HotelUrbano em 2014 • Trabalha com métodos ágeis desde de
2007 • Fundador e CEO da Rivendel
Tecnologia • Lean Startups/Innovation desde 2010:
60+ startups
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Demetrius Rapello
• CTO do HotelUrbano • Desde 2007 trabalha com métodos ágeis • Há 14 anos desenvolvendo produtos para
internet • Mestre em Informática pela Puc-Rio, com
especialização em machine learning e sistemas de recomendação
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Fonte: Exame (2014-04-11)
HotelUrbano
• maior agência de viagens online do brasil
• fundada em janeiro de 2011
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1 diária vendida a cada 8 segundos
180 mil hotéis em 35 mil destinos, em
183 países
18 milhões de clientes na base
HU em números
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"Proporcionar o sonho de viajar de todo brasileiro"
visão
• quantos milhões? • quantos destinos? • quantos hotéis?
Profissionalizar! Melhorando O quê e Quanto
Métricas Métricas Métricas
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“ Measure what is measurable, and make measurable what is not so.” - Galileu
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métricas
• Quantos gostariam de visitar algum desses lugares? • Quantos conseguem prestar atenção na palestra
depois disso? :) • Quantos acreditam que conseguimos cruzar
ociosidade com desejo de viajar e fechar negócios melhores para todos?
• Quantos querem conhecer uma história de Lean e Data Science aplicados para você viajar?
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Panorama Inicial
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dificuldades iniciais
• Estrutura organizacional
• Muitas vanity metrics, poucas actionable metrics
• Empresa sem cultura de dados. Muitas decisões subjetivas
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Nossa empresa está organizada da melhor forma?
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mudança na cultura
antes depois
Market Driven foco na necessidade de distribuição
Product Driven construir um produto baseado nas necessidades dos usuários
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mudança na organização dos times
Gerente de Projeto
Lider Servidor
auto organizado
antes depois
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começamos a planejar produto
Product Manager responsável por pensar nas necessidades do usuário e
alinhar com UX, TI e Business
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Estamos atuando nos problemas corretos com as
pessoas certas?
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priorização dos PO's
antes depois
baseada em opiniões subjetivas
baseada em coleta e análise de dados
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foco nas pessoas
• contratação é o mais importante
• investimento em treinamento e eventos
• ambiente interno
• tech house
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Lean e Métricas
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Lean
• Pouco desperdício: buscando mínimo de esforço pra validar hipóteses
• Ciclos rápidos de inspeção e adaptação
• Stop the line: mobilizamos o que for necessário para evidenciar e corrigir problemas
Get Out of the fucking Building!!!
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metrics for pirates
AARRR!
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AARRR!!!• Acquisition: clientes chegam ao seu produto através de diferentes
canais
• Activation: clientes gostam da 1a interação - experiência feliz
• Retention: clientes voltam e usam seu produto várias vezes
• Referral: clientes gostam o suficiente do seu produto para indicá-lo para outras pessoas
• Revenue: clientes te geram receita
Qual etapa do funil é mais crítica pro seu produto AGORA?
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exemplos de métricas
Escolha poucas métricas para acompanhar e otimizar o ciclo
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Documentando Hipóteses e experimentos
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formulando hipótesesAcredito que se fizermos X teremos um impacto positivo no produto, especialmente na etapa Y do funil
• Quais são métricas que precisamos acompanhar?
• Consigo definir o que é sucesso?
• Essa hipótese conflita com alguma outra já sendo testada?
• Importante documentar o experimento realizado pra que seja “formalizado" o aprendizado.
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build measure and learn
Escolha poucas métricas para acompanhar e otimizar o ciclo
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Data Science
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“In god we trust. All others must bring data” - W. Edwards Deming
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Data Science
• Extração de conhecimento a partir dos dados
• Aplicamos análises estatísticas e aprendizado de máquina para entender o histórico e prever comportamento futuro
• Comumente associado a Big Data, mas já conseguimos muitos aprendizados valiosos com Small Data.
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time de data science e papéis
• Data Engineering: captura, extração/limpeza e disponibilização de dados
• Data Scientist: algoritmos de machine learning e estatística
• Data Visualization: implementam visualizações e usam análises exploratórias e preditivas para gerar insights de negócio
• Data Stewards: profissionais analíticos alocados nas áreas de negócio para apoiar na utilização do conhecimento obtido
Tão importante quanto gerar inteligência é garantir que ela seja usada. Realimentar áreas de negócio continuamente é essencial.
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Use Cases• Marketing: prever LTV, segmentação de clientes, churn,
recomendação
• Vendas: priorização de leads, predição de demanda
• Risco: detecção de fraude, avaliação de crédito
• Varejo: precificação, layout de loja física, gestão de inventário, recomendação de novas lojas
• Hotelaria: precificação dinâmica, segmentação de clientes x produtos, priorização de investimentos
Claro, também dá pra resolver o problema das bicicletinhas de Amsterdam! ;)
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Stack Realtime Stack Analítica
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criando uma cultura data driven
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premissas
• Colaboração e foco
• imersão no negócio
• métricas acionáveis
• respire dados
• repetível e escalável
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onde estamos agora
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O próximo tripulante pode ser você!