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Geomarketing
O que vem por aí...
Eduardo de Rezende FranciscoEduardo de Rezende FranciscoAES Eletropaulo / FGV-EAESP
Seminário GEOMARKETING: NOVAS TENDÊNCIASSão Paulo, 31 de Março de 2010
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� Censo Demográfico 2010
� Compatibilização entre a Cartografia Nacional eo Mapeamento Demográfico
� Renda Familiar por Setor Censitário, Infos de Face de Quadra
� WebGIS
� Dados geográficos sistemáticos na web
� Maior leque de Dados Temáticos georreferenciados(perfis, preferências, redes sociais)
� Dados em tempo real
� Novos Dispositivos com Inteligência Geográfica
� Diferencial de Negócio
� Varejo, Mercado Financeiro, Mercado Imobiliário
� Diferencial Competitivo – Pesquisas de Mercado
O que vem por aí...
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Estatística Espacial
Fonte: ESRI UC 2008
Descreve e modela distribuiçõesespaciais, padrões espaciais, relaçõesespaciais
Incorpora o espaço (área, comprimento, proximidade, orientação e/ou relacionamentosespaciais) diretamente em seus modelos estatísticos
De muitas formas, a estatística espacial estende o que nossos olhos ementes fazem intituivamente para avaliar padrões, tendências e
relações espaciais.
Adiciona Inteligência Geográfica aos Modelos Estatísticos
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Como nós apresentamos e mapeamosnossos resultados (classes de
legendas, símbolos, cores) pode destacarou esconder a informação que queremos
comunicar.
Nossa INTUIÇÃO ESPACIALpode nos pregar peças
Por que utilizar ?
Fonte: ESRI UC 2008
Dois anúncios do National Car Rental. O mapa de baixo substituiuo de cima um ano depois do inícioda campanha.
A Estatística Espacial ajuda-nosa avaliar:
• Padrões
• Relações
• Tendências
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� Análises de Tendências e Coberturas
� Ponto Central e Direção da Distribuição
Estatística Espacial
Início da Operação Hoje
Regiões de MaiorConcentração
de População por Raça
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� Uso da INFLUÊNCIA ESPACIAL emModelagens Estatísticas
� Análise de Padrões Espaciais
� Modelos de Regressão Espacial
� Auto-Correlação Espacial
Estatística Espacial
Como a distribuiçãono espaço afetao fenômeno ?
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� Uso da INFLUÊNCIA ESPACIAL emModelagens Estatísticas
� Análise de Padrões Espaciais
� Modelos de Regressão Espacial
Estatística Espacial
Modelo OLS( Regressão Linear Tradicional )
x
y
Modelo Global
Modelo SAR( Spatial Auto-Regressive )
x
yy
y
y
y
y
Modelo Global
Modelo GWR( Geographic Weighted Regression )
x
yx
x
x
x
x
Modelo Local
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� Pesquisas de Mercado – Opinião e Satisfação de Clientes
� Visualização e Análise Geográfica Exploratória dos Resultados da Pesquisa
Pesquisa ABRADEE 2009 – Piloto AES Eletropaulo
Modelo de Superfície
do ISG em 3D
Estatística Espacial
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Geographic Weighted Regression (GWR)( n = 1.200 )
( Número de Vizinhos k = 63 )
Regressão Linear Tradicional (OLS)( n = 1.200 )
� Pesquisas de Mercado – Opinião e Satisfação de Clientes
� Explicação da Satisfação – Aprimoramento do Modelo a partir de Inclusão do Espaço Geográfico
Estatística Espacial
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Consumo de
Energia Elétrica
ClasseEconômica
BrasilRenda Familiar
� Ex. Renda e Consumo de Energia Elétrica
�� O Consumo de Energia ElO Consumo de Energia Eléétrica trica éé um bom indicador Socioeconômico ?um bom indicador Socioeconômico ?
Estatística Espacial
Mapas das 456 Áreas de Ponderação do IBGE do município de São Paulo
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R2 = 86,80%
Obs: k = 9 vizinhos nos modelos espaciais
Resposta: SIM !!!
Modelo OLS( Regressão Linear Tradicional )
R2 = 94,48%
Modelo SAR( Spatial Auto-Regressive )
R2 = 96,80%
Modelo GWR( Geographic Weighted Regression )
LISA Map
99,3%
62,6%
Distribuição doR2 Local
x Energia (kWh)
y Renda (R$)
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Implicações Gerenciais
Indicadores de Renda baseados em Consumo de Energia Elétrica
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Mapa das Áreas de Maior Propensão à Incidência de
Perdas Comerciais
Indicador Geográfico de Perdas Comerciais
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Data Mining+ Business Intelligence
Perfil deRelacionamento
Clientes +Localização
GEOMARKETING
WebGIS eBases Externas
EESTRATSTRATÉÉGIAGIA
EE GGESTÃOESTÃO
PRECISIONMARKETING
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Geomarketing,Data Mining,GeoEstatística,Estat. Espacial
DMGIS
Web
Spatial Data Warehouse
Extração &Data Cleansing
Rede Eletr.e Telecom
TeleMedição
CustomerLocation
Call Center Billing
Bases de Dados Operacionais
...FGV e Institutos de Pesquisa,IBGE, Demografia, Database
Marketing, Pesquisa de Campo,Landbase, Competidores, ...
Fontes de Dados Externas
BD doCliente
Suporte aDecisão
PrecisionMarketing
CLIENTE
Retroalimentação
C R M
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Plataforma de suporte tecnológico
Diferenciais de curto
prazo
•Informação sobre o cliente
•Integra demografia, comportamento,indicadores financeiros
•Modelos do cliente
Novos negócios, novas fontes de receita, ganhos operacionais
Diferenciais de longo
prazo
•Integração da visão únicado cliente sob todos oscanais (call center, web…)
Máximodesenvolvimento do cliente e consistênciano relacionamento.
Diferenciais competitivos sustentáveis
•Hábitos On-line, Redes Sociais, WebGIS
•Novos produtos e serviços – visão one-to-one e Gerenciamento de Marketing
Gerenciamento de clientes ao longo do ciclo de vida e de
acordo com o seu perfil
Vantagem
Vantagem
-
+
PRECISION
MARKETING
Fonte: Precision Marketing – InfoGEO 56 e 57
Geomarketing: Futuro Potencial
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Obrigado !!
Eduardo de Rezende FranciscoEduardo de Rezende [email protected]
Seminário GEOMARKETING: NOVAS TENDÊNCIASSão Paulo, 31 de Março de 2010