webinar: você sabe o que é big data?
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Otimização de Resultados com Big Data em Televendas
Georthon Giroldo dos Santos
Big Data
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Graduado em Estatística, com sete anos de experiência nas áreas de Business Intelligence(BI) e Business
Analytics(BA), com atuação em Call Center, B2B e B2C. Sólidos conhecimentos em Análise e Mineração de
Dados, Estatística, Análise De Cluster, Modelos de Otimização e Outros. Já tendo desenvolvido projetos de
Mailing, Modelos de Otimização, Data Base Marketing(DBM), Análise de Associação, entre outros.
Experiência Profissional
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O que é Big Data?
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
Previsão
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
Previsão
Gestão proativa
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
Previsão
Gestão proativa
Maximizar lucros
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
Previsão
Gestão proativa
Maximizar lucros
Minimizar custos
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Ecossistema composto de ferramentas e técnicas que permite armazenar, processar e encontrar padrões nos dados.
O que é Big Data?
Tomada de decisão
Novos produtos/ serviços
Previsão
Minimizar custos
Gestão proativa
Maximizar lucros
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Televendas
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Desafios
CURVA DE APRENDIZADO
METAFALAR COM O CLIENTE VENDER
PRODUTIVIDADE TURNOVER
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Cases
Otimização de Carteiras
Oferta de Produtos
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Otimização de Carteiras
Objetivo
Maximizar Vendas
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Otimização de Carteiras
Como funciona?
I. Aloca e Remove clientes de forma automática
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Otimização de Carteiras
Como funciona?
I. Aloca e Remove clientes de forma automática
II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente
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Otimização de Carteiras
Como funciona?
I. Aloca e Remove clientes de forma automática
II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente
III. Utiliza apenas clientes que estão ativos e compraram nos últimos 12 meses para alocação “principal”.
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Otimização de Carteiras
Como funciona?
I. Aloca e Remove clientes de forma automática
II. Relacionamento do “Melhor” Vendedor x “Melhor” Cliente
III. Utiliza apenas clientes que estão ativos e compraram nos últimos 12 meses para alocação “principal”.
IV. Utiliza o Método Simplex(algoritmo) para fazer as alocações.
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Definições
Vendedor – Taxa de Conversão (TC)80 / 2200 = 0,03636 ou 3,63%
Cliente – Probabilidade de Compra (PC)5 / 12 = 0,4166 ou 41,66%
Cliente – Média de Compra – (MD)(R$5.850 + R$7.430 + R$7.660 + R$7.500 + R$6.980 ) / 5 = R$ 7.084,00
Cliente – Faturamento Esperado (FE)7.084,00 * 41,66% = R$2.951,19
Valor Cliente x VendedorTC * FE
R$2.951,19 * (1,03636) = R$3.058,50
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
C1
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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C1
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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C1 C2
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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C1 C2
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
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23.230
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
C3
11.410
C4
11.940
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
C3
11.410
C4
11.940
C5
![Page 40: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/40.jpg)
Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
meta)
Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
C3
11.410
C4
11.940
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
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Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
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Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
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23.230
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11.410
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11.940
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
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Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
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Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
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Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
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![Page 46: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/46.jpg)
Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
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Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
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![Page 47: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/47.jpg)
Matriz de Alocação
Max. FE.(Dif. em Relação a
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Qtde. Cli. Max
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Cn
Vend1 4.900 2 3058,5 2500 1756 1690 0 1200 650 ...
Vend2 4.890 2 2950 0 1770 1710 1670 1148 670 ...
Vend3 6.000 3 2770 2240 1820 1645 1510 0 625 ...
Vendn ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Vend1 Vend2 Vend3
Simulação
11.841,5
C1 C2
23.230
C3
11.410
C4
11.940
C5
0270
C6
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C7
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![Page 48: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/48.jpg)
Benefícios resultantes da Otimização
Aumento na satisfação dos vendedores.
Processo transparente e que usa o princípio da meritocracia.
Bons clientes sempre estarão alocados nas carteiras.
Auxílio aos vendedores com menos experiência.
![Page 49: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/49.jpg)
Oferta de Produtos
Objetivo
Suporte aos Vendedores
Potencializar Vendas
![Page 50: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/50.jpg)
Oferta de Produtos
Como funciona?
Ao adicionar um produto no carrinho de compras, o sistema faz a sugestão de outros produtos de acordo com o perfil de compra do Cliente/Grupo/Região.
![Page 51: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/51.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
![Page 52: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/52.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
![Page 53: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/53.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
![Page 54: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/54.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%
![Page 55: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/55.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%
![Page 56: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/56.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%
![Page 57: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/57.jpg)
Oferta de Produtos
Pedidos Itens
1 biscoito, cerveja, chá, salaminho
2 cerveja, couve, linguiça, pão, queijo
3 café, brócolis, couve, pão
4 brócolis, café, cerveja, couve, pão, salaminho
5 alface, café, couve, pão, refrigerante
6 couve, linguiça
Simulação Cálculo
Cerveja + Salaminho
Frequência: 2 / 6 = 0,33.. ou 33,33%
Confiança: 2 / 3 = 0,66.. ou 66,66%
![Page 58: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/58.jpg)
Benefícios resultantes da Oferta de Produtos
Aumento na satisfação dos vendedores.
MEGA auxílio na tomada de decisão.
Auxílio aos vendedores com menos experiência.
![Page 59: Webinar: Você sabe o que é Big Data?](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022052915/58a4ae771a28abe2428b6a87/html5/thumbnails/59.jpg)
Resultados
Redução turnover de 3% a 4% mês x mês ano anterior.
Aumento de 4,5% na quantidade de vendedores que batem meta.
Aumento considerável em Categoria x Pedido.
Ticket médio Cliente.
Faturamento e Lucro.