Curso de Segmentação de Clientes com Data Analytics

Aula 1 • Tipos de Segmentação de Compradores

Aborda os tipos de segmentação demográfica, psicográfica, comportamental e firmográfica. Liga cada tipo a abordagens analíticas específicas abordadas mais adiante.

Aula 2 • Segmentação no Fluxo de Trabalho Analítico

Mapeia as tarefas de segmentação num pipeline mais amplo de análise de dados. Mostra como os resultados da segmentação alimentam decisões posteriores.

Aula 3 • Valor Comercial da Segmentação

Quantifica como a segmentação melhora a conversão, a retenção e a alocação de recursos. Fundamenta conceitos abstratos em resultados comerciais mensuráveis.

Aula 1 • Qualidade e Governança de Dados

Aborda padrões de exaustividade, exatidão e atualidade para dados de segmentação. Introduz práticas de governança que protegem a integridade dos dados ao longo do tempo.

Aula 2 • Construir um Conjunto de Dados Unificado de Compradores

Ensina resolução de identidades e fusão de dados para criar uma visão única do comprador. Prepara os estudantes para construir o conjunto de dados utilizado nos capítulos analíticos posteriores.

Aula 3 • Ativos de Dados Internos

Aborda dados transacionais, de CRM e de análise web pertencentes à organização. Ensina os estudantes a auditar dados existentes antes de procurar fontes externas.

Aula 4 • Dados de Inquéritos e Pesquisa Primária

Explica como conceber inquéritos e entrevistas que geram dados prontos para segmentação. Liga a pesquisa primária ao preenchimento de lacunas em conjuntos de dados comportamentais.

Aula 1 • Correlação e Relações entre Características

Examina relações entre variáveis de compradores utilizando matrizes de correlação e tabelas cruzadas. Identifica quais as características que transportam o sinal de segmentação mais forte.

Aula 2 • Visualização de Padrões de Comportamento de Compradores

Apresenta histogramas, gráficos de dispersão e mapas de calor adaptados a dados de compradores. As competências de visualização apoiam a geração de hipóteses para clustering e criação de perfis.

Aula 3 • Formulação de Hipóteses de Segmentação

Traduz os resultados da análise exploratória de dados em hipóteses de segmentação testáveis. Faz a ponte entre o trabalho exploratório e os capítulos de modelação que se seguem.

Aula 4 • Estatísticas Descritivas para Dados de Compradores

Aborda média, mediana, variância e forma da distribuição para variáveis-chave de compradores. Fornece a base estatística necessária para detetar diferenças significativas entre grupos.

Aula 1 • Cálculo e Scoring RFM

Explica o scoring por quintis, o scoring ponderado e a criação de um índice RFM composto. Os estudantes aplicam estes cálculos a um conjunto de dados transacionais de exemplo.

Aula 2 • Validação e Atualização de Modelos RFM

Aborda análise de lift, testes com grupo de validação e ciclos programados de atualização de modelos. Garante que os resultados RFM se mantêm precisos à medida que o comportamento do comprador evolui.

Aula 3 • Extensão do RFM com Variáveis Adicionais

Adiciona afinidade de categoria de produto, canal e scores de satisfação para enriquecer o RFM padrão. Demonstra como os modelos estendidos melhoram a precisão do segmento.

Aula 4 • Fundamentos do Enquadramento RFM

Define recência, frequência e valor monetário e explica o seu poder preditivo combinado. Estabelece o modelo conceptual antes de qualquer cálculo.

Aula 1 • Engenharia de Características para Clustering

Aborda escalonamento, codificação e redução de dimensionalidade para preparar características de compradores. A engenharia de características adequada melhora diretamente a qualidade dos clusters.

Aula 2 • Clustering K-Means para Grupos de Compradores

Aborda a mecânica do algoritmo k-means, inicialização e critérios de convergência. Os estudantes executam k-means em dados de compradores e interpretam perfis de centróides.

Aula 3 • Avaliação da Qualidade dos Clusters

Aplica scores de silhueta, índice de Davies-Bouldin e verificações de sentido comercial para avaliar clusters. Os estudantes aprendem a equilibrar validade estatística e prática.

Aula 4 • Clustering Hierárquico e Baseado em Densidade

Apresenta o clustering aglomerativo e o DBSCAN como alternativas ao k-means. Ensina quando cada método supera o k-means para dados de compradores.

Aula 1 • Dimensionamento e Priorização de Segmentos

Estima o tamanho do segmento, o potencial de receita e a adequação estratégica para classificar os segmentos por prioridade. Ensina a lógica de alocação de recursos vinculada ao valor do segmento.

Aula 2 • Visualização de Perfis de Segmento

Cria gráficos de radar, gráficos de bolhas e painéis de comparação de segmentos para comunicação com as partes interessadas. As escolhas de visualização afetam a forma como os segmentos são percebidos e sobre os quais se age.

Aula 3 • Criação de Perfis Estatísticos de Segmentos

Utiliza comparações de médias, testes qui-quadrado e ANOVA para caracterizar estatisticamente cada segmento. Fornece a base de evidências para as narrativas das personas.

Aula 4 • Documentação de Definições de Segmento

Estabelece documentos formais de definição de segmento, incluindo regras, variáveis e calendários de atualização. A documentação garante uma utilização consistente dos segmentos entre equipas.

Aula 1 • Avaliação e Calibração de Modelos

Aplica precisão, recall, AUC-ROC e gráficos de calibração para avaliar modelos preditivos. Garante que os modelos são fiáveis antes da implementação em sistemas de segmentação ativos.

Aula 2 • Da Segmentação Descritiva à Preditiva

Explica a transição de descrever compradores existentes para prever a pertença futura a segmentos. Liga o trabalho anterior de clustering a tarefas de classificação supervisionada.

Aula 3 • Implementação de Modelos de Segmento Preditivos

Aborda serialização de modelos, integração de API e pipelines de scoring em lote para uso em produção. Os estudantes compreendem o percurso completo desde o modelo treinado até à atribuição operacional de segmentos.

Aula 4 • Modelos de Classificação para Atribuição de Segmentos

Aborda regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias para classificação de segmentos. Os estudantes treinam e comparam modelos em dados de compradores rotulados.

Aula 1 • Melhoria Contínua da Segmentação

Estabelece cadências de revisão, resegmentação baseada em gatilhos e ciclos de feedback para aperfeiçoamento contínuo. Garante que a segmentação se mantém alinhada com a evolução do comportamento do comprador.

Aula 2 • Conceção de Campanhas Específicas para Segmentos

Aborda o desenvolvimento do briefing de campanha, a direção criativa e a conceção de ofertas para cada segmento. Os estudantes aplicam insights de personas para produzir planos de campanha diferenciados.

Aula 3 • Tradução de Segmentos em Estratégia de Marketing

Mapeia cada segmento de compradores para propostas de valor, mensagens e estratégias de canal adaptadas. Liga os resultados analíticos diretamente ao planeamento de go-to-market.

Aula 4 • KPIs e Enquadramentos de Medição

Define KPIs ao nível do segmento, incluindo taxa de conversão, taxa de retenção e receita por segmento. Constrói um enquadramento de medição que acompanha o ROI da segmentação ao longo do tempo.