Quer vender mais na internet? Consulte a previsão do tempo – e a sua plataforma Big Data

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A Maxymiser é uma empresa especializada em ajudar marcas de e-commerce a apresentar sites diferentes para clientes diferentes. Esta semana saiu uma versão atualizada da sua ferramenta MaxPredict, que é projetada para mostrar a web designers como eles podem apelar para diferentes grupos de usuários em tempo real. O software descobre essencialmente microssegmentos dos consumidores e sugere pequenos ajustes correspondentes a aparência do site, como a cor de um banner ou a colocação de um botão, que, supostamente, vai aumentar as vendas.

Mark Simpson, presidente da Maxymiser, ressalta que o produto da empresa serve-se de diferentes combinações de conteúdo dentro de uma página. O usuário pode ver quatro variantes de cada área visitada e até 266 versões de cada site. Há uma série de combinações que podem ser utilizadas para atender a experiência de tipos diferentes de usuários. O software, por exemplo, tem a capacidade de permitir que a página varie de acordo com as condições meteorológicas locais. Dependendo do clima, os clientes em diferentes cidades que acessem o mesmo site, podem ver ofertas distintas, como uma capa de chuva para um deles, e um boné para se proteger do sol para outro.  O endereço do usuário, IP, cookies do navegador e padrões de comportamento em navegação, podem ser utilizados pelo sistema para oferecer insights sobre seus hábitos e até mesmo sua classe econômica. Tudo para personalizar a página.

 Em testes de personalização para duas marcas de clientes, Epson e Harry & David, a plataforma produziu alguns resultados interessantes. Para Harry & David, o sistema descobriu seis novos segmentos de clientes que poderiam levar a um aumento projetado de 6,22% em conversões de compra on-line de mercado. Já para a Epson foram encontrados 15 novos tipos de visitantes e consumidores. Segmentos que poderiam levar a um aumento projetado 56,20% em conversões de compra.

Graças aos cookies da web e as capacidades de rastreamento de localização de celulares, marketing e empresas de varejo são fornecidas ideias que podem nos dizer mais sobre o comportamento do consumidor.

Como a IBM está usando Big Data para criar receitas criativas

Croissant espanhol de amêndoas - receita criada a partir do sftware da IBM.

Croissant espanhol de amêndoas – receita criada a partir do software da IBM.

Os computadores constantemente se tornam mais espertos, mas eles podem ser tornar mais criativos? Um time de pesquisadores da IBM acredita que sim. Eles construíram um programa que usa matemática, química e uma vasta quantidade de dados para criarem novas e inusitadas receitas.

Para construírem o seu algoritmo, os pesquisadores basearam-se no processo básico de criação de novas ideias. Primeiro. Você precisa entender o problema que está tentando resolver. Depois crie expertise aprendendo tudo que você pode sobre o problema. Com este conhecimento, crie uma vasta gama de novas ideias e, até mesmo, combine diferentes tipos de ideias. Depois, separe as mais criativas do resto. Finalmente, implemente sua ideia. Embora os computadores executem muitos desses passos citados, a chave da compreensão do grupo IBM era encontrar uma maneira de medir quantitativamente a criatividade de uma receita.

Vamos ver como o Chef computacional da IBM ficou criativo utilizando os passos citado acima.

Passo 1: Defina o problema

Ao iniciar o programa, você é solicitado a escolher um ingrediente chave, escolha a culinária de algum país que gostaria de conhecer melhor, depois, selecione o tipo de prato que está interessado (uma sopa, um quiche, um assado etc).

Passo 2: Aprenda tudo que puder sobre o problema

É nesta parte que entraram os dados. Os pesquisadores usaram algoritmos de processamento de linguagem natural para digitalizar e analisar o texto de milhões de receitas diferentes. Usando esses dados, eles converteram uma receita escrita em uma teia de relações, incluindo as quantidades de ingredientes diferentes e os processos que transformam esses ingredientes na comida. Eles também examinaram a Wikipedia para saber quais ingredientes são comumente usados ​​em várias cozinhas regionais. Eles passaram por manuais de ingredientes de sabor para saber quais as moléculas estão presentes em diferentes ingredientes alimentares, e também incluiu informações sobre as estruturas químicas destas moléculas. Eles também incluíram dados sobre como os seres humanos classificariam a ‘agradabilidade’ de 70 compostos químicos diferentes.

No final, os pesquisadores tinham acumulado um vasto corpo informático de conhecimento sobre as preferências humanas de sabor, receitas regionais e sobre a química por trás dessas receitas.

Agora o programa está pronto para começar a cozinhar.

Passo 3: Gere ideias para resolver o problema

Começando com as receitas tradicionais de uma certa cozinha, o software gera milhões de novas ideias de receitas que correspondem as preferências do usuário. As receitas que são geradas respeitam uma regra empírica do princípio de emparelhamento de alimentos . Esta regra, diz que os ingredientes que combinam bem em uma receita, partilham moléculas de sabores semelhantes.

As novas receitas são geradas ‘mutando’ os ingredientes de receitas existentes e, em seguida combinando-os com outras receitas, resultando em todos os tipos de novas misturas.

Passo 4: Selecione as melhores ideias

O software irá selecionar as melhores receitas e as mais criativas. Mas como um computador pode decidir o que é mais criativo? Os pesquisadores adotaram uma métrica para isto, de que criativo deve ser novo e ter alta qualidade. Para isto o software recebeu dados para interpretar gostos e o cheiro, tudo com base na química, pois o programa passa por todas as diferentes moléculas de sabor. Todo este conjunto de cruzamento de dados pode prever a qualidade do sabor e o odor do prato, tentando evitar combinações já muito conhecidas, como por exemplo, a aplicação de mostarda ao cachorro quente. Da mesma forma que evita combinações muito inusitadas, o software jamais sugeriria uma receita de cachorro quente com chocolate, por exemplo.

Passo 5: Implemente sua ideia

Finalmente, o software gera uma lista de receitas classificando três categorias: surpresa, agradabilidade do odor e combinações de sabor.

17 boas práticas para serem usadas no LinkedIn

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O LinkedIn é uma rede social de nicho voltada exclusivamente para profissionais e empresas. Então, obviamente, nada de colocar uma girafa como foto de perfil. O pessoal da maximize social business, criou um infográfico bacanudo (que pode ser conferido aqui) com dicas para você tirar o máximo proveito da rede e conquistar a sua tão desejada vaga de emprego.

1 – Utilize Palavras-chave – Faça com que seu perfil apareça nos resultados de pesquisa por palavras-chave. Observe as palavras que estão no topo dos resultados e anote o local e frequência delas. Agora aplique-as no seu perfil!

2 – Apenas nomes profissionais, por favor – LinkedIn quer dizer negócios. As pessoas estão procurando por soluções, não truques e trocadilhos.

3 – Pense seriamente sobre sua foto – Utilize fotos com visual profissional. Estatística: Adicionar uma foto deixa seu perfil com 7x mais chances de ser visto pelos outros.

4 – Otimize sua localização – Pessoas procuram por profissionais em localizações específicas. Seja encontrado e ajude o LinkedIn a encontrar contatos perto de você.

5 – Qualifique sua chamada profissional – Inclua informações para encorajar seu visitante em potencial a descobrir mais sobre você. Você tem 110 caracteres, faça-os valerem a pena!

6 – Customize a URL do seu perfil – Utilize uma URL customizada como linkedin.com/in/nealschaffer ao invés de linkedin.com/pub/neal-schaffer/4a/z89/145/

7 – Alinhe suas atividades – Seja encontrado pelas pessoas certas sendo específico sobre na descrição de suas atividades.

8 – Seja ativo! – Atualize seu status regularmente. Compartilhe notícias relevantes dentro da sua área de atividade.

9 – Expanda sua chamada profissional e a suporte – “Feche negócio” com a certeza de que, depois de visualizaram seu resumo profissional, os visitantes sejam fisgados e queiram entrar em contato com você.

10 – Adote o elemento visual – Mostre exemplos do seu trabalho de forma visual mais atrativa, como vídeos no YouTube ou Vimeo;  apresentações no slideshare, prezi ou PowerPoint; documentos no scribd, Word etc.

11 – Esteja conectado! – Se você não tiver conexões suficientes, simplesmente você não irá aparecer como conexão de segundo grau nas conexões dos seus amigos.

12 – Exiba suas coisas – Adicione itens no seu perfil, como projetos, notas em testes, cursos, certificações e voluntariado. 42% dos contratadores pesquisados, disseram que consideram o trabalho voluntariado equivalente à experiência de trabalho formal.

13 – Não ignore as recomendações das suas competências, administre-as! – Recomendações das suas competências afetam a maneira como você aparece nos resultados de busca do LinkedIn. Mais de dois bilhões de recomendações foram dadas desde seu lançamento (10 milhões por dia!). Número médio de recomendações de competência por usuário do LinkedIn: 5. Um número fácil de superar e ficar acima da média.

14 – Seja contatável – Forneça e-mail e links como Twitter, Facebook etc.

15 – Construa credibilidade com recomendações – Poucas recomendações tem durabilidade suficiente de serem relevantes para sua credibilidade durante muito tempo. Então sempre peça por mais!

16 – Conecte-se com seu passado – Conecte pontos com o seu passado o máximo possível para permitir que velhos conhecidos o encontrem – e você também pode achá-los!

17 – Participe de grupos relevantes – Mais de 200 conversas ocorrem por minuto nos grupos do LinkedIn.  Participar de um grupo permite que outros contatem você por meio da ferramenta de Mensagem do grupo. 81% dos usuários fazem parte de pelo menos um grupo.