Especialidades da estatística e da ciência de dados

Exemplo: Onde investir minha verba de comunicação? Em uma análise de campanhas, qual a fonte de mídia que isoladamente você terá maior alcance e como a combinação com outras mídias afeta os resultados ? A TURF pode te dar o melhor direcionamento para isso.

Exemplo: Como identificar o que leva o consumidor a preferir uma marca ou outra? A modelagem bayesiana estima a probabilidade de escolha de marca levando em conta atributos percebidos e diferentes segmentos, incorporando crenças prévias do mercado.

Exemplo: Como direcionar minha abordagem de comunicação de forma mais personalizada? De acordo com as respostas fornecidas, podemos gerar um perfil do consumidor dentro da categoria,como o “fashionista emocionado”, o “funcional desapegado” ou, quem sabe, o “sofisticado acessível”. Bônus! Para esse tipo de análise, também podemos enviar um simulador. Assim, em pesquisas futuras, as novas respostas dos entrevistados já indicam a chance percentual de pertencer a determinado grupo.

Exemplo: Estou trabalhando com muitos atributos de imagem, mas qual de fato vai me dar a alavancagem que eu preciso? Descubra quais atributos mais influenciam a percepção da marca comparando o que é mais e menos importante para os consumidores.

Exemplo: Como avaliar o recall efetivo de uma campanha em grupos diferentes? Avalie o impacto de diferentes mensagens de comunicação, ou ainda, a consideração em relação a marca. Separe grupos de exposição (ex: viu campanha) vs controle (não viu).

Exemplo: Descubra quais atributos são universais e quais são específicos de país, otimizando o posicionamento global da marca. Qual a força de "bom custo-benefício" em consideração nos países A vs B? Ou até mesmo em diferentes regiões do Brasil.

Exemplo: Quem são os usuários com maior propensão a abandonar a marca? A modelagem CHAID permite identificar os segmentos com maior risco de churn, destacando perfis específicos de usuários mais propensos ao abandono. Com esses insights, é possível planejar estratégias de retenção mais direcionadas e eficazes. Além disso, a árvore gerada facilita a criação de regras de negócio práticas, como: "Se o usuário é jovem e valoriza o atributo X, direcione a campanha Y."