{"id":3120,"date":"2020-02-15T14:15:00","date_gmt":"2020-02-15T14:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&p=3120"},"modified":"2024-09-20T17:39:19","modified_gmt":"2024-09-20T16:39:19","slug":"tui-growth-hacking","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/cases\/tui-growth-hacking\/","title":{"rendered":"TUI<\/span> Precision Marketing - Data Tecnologia a servi\u00e7o do desempenho da m\u00eddia"},"content":{"rendered":"
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Leia o artigo completo sobre a TUI: Aqui<\/a><\/strong><\/h4>\n

Desafios do cliente<\/b><\/span><\/h3>\n

Seja a primeira ag\u00eancia de viagens da Europa a usar a IA para promover o crescimento, <\/span><\/p>\n

A oferta da TUI abrange uma ampla gama de produtos e seu site recebe milh\u00f5es de visitantes todos os meses.<\/span><\/p>\n

1. Uma equipe de inova\u00e7\u00e3o dedicada<\/b><\/p>\n

Consultoria e gerentes de projeto, cientistas Data, SEA, Display e gerentes sociais para definir os projetos de inova\u00e7\u00e3o e sua implementa\u00e7\u00e3o bem-sucedida.<\/span><\/p>\n

2. Um algoritmo dedicado e um projeto data para o gerenciamento da campanha TUI<\/b><\/p>\n

Usando o Machine Learning, nossas campanhas digitais s\u00e3o totalmente orientadas pelo data para otimizar um modelo de pontua\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o.
\n<\/span><\/p>\n

Solu\u00e7\u00e3o Artefact\u00a0<\/b><\/span><\/h3>\n

Cole\u00e7\u00e3o 1.Data<\/b><\/span><\/h4>\n

Data Fontes: CRM de primeira parte data, GA<\/span><\/p>\n

Data coletado: Data de navega\u00e7\u00e3o, Data transacional, compras de produtos\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Brainstorming<\/b><\/span><\/h4>\n

O que podemos fazer com isso? Data<\/a>?\u00a0<\/b><\/h4>\n

1. Pontua\u00e7\u00e3o do p\u00fablico - Os p\u00fablicos se dividem com base na navega\u00e7\u00e3o e no data transacional, levando a uma pontua\u00e7\u00e3o que define o valor da UIS audience e possibilitando a adapta\u00e7\u00e3o das ofertas ao valor estimado<\/span><\/p>\n

2. Previs\u00e3o de compra - Usando a an\u00e1lise do hist\u00f3rico de compras dos clientes da TUI para determinar o <\/span>categoria de produto TUI<\/span> que os clientes t\u00eam maior probabilidade de comprar, para que possam adaptar suas mensagens nas fases de pr\u00e9-compra.<\/span><\/p>\n

A solu\u00e7\u00e3o - em menos de 6 meses<\/b><\/h4>\n

Use o ML para analisar o data e atribuir uma pontua\u00e7\u00e3o aos audiences. O modelo de ML tamb\u00e9m analisar\u00e1 o data do produto e determinar\u00e1 qual produto tem maior probabilidade de ser comprado usando o data transacional e de navega\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Impacto nos neg\u00f3cios<\/b><\/h4>\n

O principal impacto \u00e9 limitar o desperd\u00edcio de compra de m\u00eddia em audiences com uma chance realmente baixa de compra. Essa \u00e9 a aposta definitiva em m\u00eddia, e esse modelo de ML permite otimizar o investimento em m\u00eddia digital como nunca antes...\u00a0<\/span><\/p>\n

O segundo impacto \u00e9 a relev\u00e2ncia de cada mensagem no audience, o que permite melhorar os KPIs, como o custo da visita, o tempo gasto e outras m\u00e9tricas<\/span><\/p>\n

3. O roteiro\u00a0<\/b><\/span><\/h4>\n

M\u00eas 1 - 3 <\/span><\/p>\n

Reuni\u00e3o inicial, estrutura\u00e7\u00e3o, projeto, teste, ado\u00e7\u00e3o<\/span><\/p>\n<\/div>

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