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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da Turma 41 do MBA Executivo Internacional. MACHINE LEARNING RECOMENDE.NET Autor: LEONARDO DOS SANTOS POÇA D AGUA Orientador: Daniel Estima de Carvalho

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No 25º Seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

MACHINE LEARNING RECOMENDE.NET

Autor: LEONARDO DOS SANTOS POÇA D AGUA

Orientador: Daniel Estima de Carvalho

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Agenda

• Introdução

• MODELO do Plano

• Referencial

• Plano de Negócios

• Considerações finais

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Introdução

• O RECOMENDE.NET É UM MarketPlace de recomendação relevante.

• EMBASADO EM TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA.

• PLATAFORMA BIG DATA.

• SISTEMA LOCAL, SOCIAL, GLOBAL E MOBILE.

• MONETIZAÇÃO ONLINE BASEADA EM METRICAS DE MARKETING DIGITAL.

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

PORQUE? “REPENSAR A FORMA COMO O CONSUMIDOR

INTERAGE COM OS PRODUTOS”

“A INTERAÇÃO ESTÁ CADA VEZ MAIS CONECTADA”

“O COMPORTAMENTO DE MASSA PRECISA SER CADA VEZ MAIS PERSONALIZADO”

“A RECOMENDAÇÃO SE TORNA MAIS ASSERTIVA QUE A BUSCA”

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Volume

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

IceBerg

99% dos

dados estão

“debaixo

d’água” e não

são utilizados

nas

empresas

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No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da

Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Variedade

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Variedade

FILES

WEB LOGS

SOCIAL MEDIA

TRANSACTIONAL DATA

SMART GRIDS

OPERATIONAL DATA

DIGITAL CONTENT

R&D DATA

AD IMPRESSIONS

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

A metáfora da colméia

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Estruturar para gerar valor

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Processos-Chave

• Mapear o comportamento do consumidor

• Armanezar as informações

• Processar os dados de comportamento do consumidor em relação aos produtos

• Reduzir o comportamento relevante

• Agregar valor para mais consumidores a partir da recomendação

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MarketPlace

Recomendação

Conhecimento

Relevância

Valor

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Referencial

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Como tudo começou?

• Google precisava:

• Gravar grandes volumes de dados não-estruturados (páginas

HTML);

• Processar essas páginas para buscar as citações (links) e calcular o

PageRank dessas páginas de acordo com as citações;

• Criar um mecanismo de busca que utilizasse regras de busca

textual (TF-IDF) mas que, ao mesmo tempo, aceitasse uma espécie

de score boosting nas páginas com maior PageRank.

PageRank= A Pagina que tem maior citações é a mais relevante

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Parte 1: Como tudo começou?

• Google percebeu que:

• Informações não cabiam num único servidor;

• Servidores quebram eventualmente;

• Não existiam mecanismos que pudessem armazenar informações

não-estruturadas ou estruturadas de forma horizontal.

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Como tudo começou?

• Google criou:

• Google File System: sistema de arquivo distribuído entre vários

servidores que dividia os arquivos em blocos e, posteriormente,

gravava cada bloco repetido em 3 máquinas diferentes para diminuir

bastante a chance de perda de dados;

• MapReduce: criou um framework que facilitaria para os

desenvolvedores extrair informação de dados armazenados no

Google File System, de forma paralelizada para aumentar a

velocidade

• Engenheiros do Google publicaram papers sobre o GFS e sobre o

MapReduce nos anos de 2003 e 2004.

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Conceitos utilizados

• Machine Learning – Filtro colaborativo

– Online Learning

• Bigdata – Hadoop (HDFS)

– MapReduce

– Busca

• Recomendação – Rating (Comportamento do usuário) e Ranking (Performance do

Produto)

– Similaridade

– Vizinhança

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

O Plano de Negócios • Utilize a exibição em tópicos e gráfico para a apresentação dos principais resultados.

• Apresente o negócio, suas considerações sobre o produto, mercado além das analises estratégicas e financeiras.

• Resumo da análise do pesquisador. Eventuais relações com o referencial teórico estudado

Dica : Este item (juntamente com as considerações finais) é a principal parte da sua

apresentação onde está a contribuição do seu TCC. Utilize quantos slides julgar necessário

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Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

Análise do ambiente

Concorrentes atuais

- Chaordic

- APIs InHouse

- Empresas de E-Commerce

Clientes

- público em geral

- empresas de varejo e ecommerce

- empresas de publicidade digital

Entrantes

Outros modelos de recommenders

Produtos Substitutos

- Plataformas de E-commerce com recommenders

- Empresas concorrentes com

serviços diferenciados

Fornecedores

- público em geral

- sistemas de cloud (Amazon, Azure)

- empresas de varejo e ecommerce

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SWOT

Forças

•Inovação a partir de informação de rede

•Abundância de fontes de informação abertas

•Habilidade de processamento de dados não-estruturados estabelecida

Fraquezas

•Concorrentes podem adotar estratégias similares

•Outras plataformas podem adicionar serviços de recommender como e-commerce

•Grandes corporações podem dominar o mercado.

Oportunidades

•Dominar o mercado e estabelecer novo marketplace

•Ser fonte de referência para todos os usuários sobre os produtos

•Estabelecimento como commodity

Ameaças

•Concorrentes podem adquirir a empresa

•Fornecedores também podem adquirir (Amazon)

•Novos concorrentes procurando estabelecer-se no nosso mercado.

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Monetização

• CPC (custo por clique)

• CPR (custo por recomendação)

• CPA (custo por aquisição)

• CPV (custo por visualização)

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Demonstração de Resultado

2014 2015 2016 2017 2018

População Total de Brasil (000s) 196,500 198,000 200,100 202,200 203,200

% de crescimento anual #REF! 0.8% 1.1% 1.0% 0.5%

Total de usuários de internet no Brasil (000s) 99,727 107,157 114,277 121,069 127,520

% de crescimento anual #REF! 7.5% 6.6% 5.9% 5.3%

% de penetração da população brasileira 50.8% 54.1% 57.1% 59.9% 62.8%

Total de e-consumidores brasileiros (000s) 42,200 37,473 43,146 49,618 57,060

% de crescimento anual #REF! (11.2%) 15.1% 15.0% 15.0%

% de penetração da população brasileira 42.3% 35.0% 37.8% 41.0% 44.7%

Total de Clientes (000s) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

% de crescimento anual #REF! 10.0% 15.0% 15.0% 15.0%

% de penetração da população brasileira 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

% penetração de e-consumidores no Brasil 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

Total de Requisições (000s) 33,000,000.0 170,000,000.0 250,000,000.0 320,000,000.0 435,000,000.0

% de crescimento anual #REF! 415.2% 47.1% 28.0% 35.9%

Pedidos / Clientes #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!

% de crescimento anual #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!

Tamanho do Ticket Médio / Recomendação 0.03 0.05 0.10 0.20 0.25

% de crescimento anual 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

Receita Operacional Bruta 990.0 8,500.0 25,000.0 64,000.0 108,750.0

% de crescimento anual #REF! 758.6% 194.1% 156.0% 69.9%

Receita Operacional Líquida 742.5 6,375.0 18,750.0 48,000.0 81,562.5

% de crescimento anual #REF! 758.6% 194.1% 156.0% 69.9%

Resultado Bruto Operacional 486.5 6,375.0 18,750.0 48,000.0 81,562.5

% da Receita Operacional Líquida 65.5% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Resultado Operacional (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5

% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%

Resultado antes do Imposto de Renda (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5

% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%

Resultado Líquido (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5

% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%

PAYBACK DESCONTADO 1 Ano

TAXA IINTERNA de RETORNO - TIR 1369.73%

VALOR PRESENTE LIQUIDO - VPL R$ 110,473.84

TABELA DE JUROS

A.A. 6.00%

A.M. 0.49%

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CONSIDERAÇÕES

• INVESTIMENTO INICIAL EM MARKETING – PARA GERAR MASSA DE DADOS

– APRESENTAÇÃO DA MARCA

– MARKETING VIRAL

• INVESTIMENTO EM DESENVOLVIMENTO – MELHORAR EM SEO E SEM

– MELHORAR OS MECANISMOS DE RELEVÂNCIA

• INVESTIMENTO EM PESSOAS

• SEGURANÇA E PRIVACIDADE

• INOVAÇÃO

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RISCOS

• BAIXA AUDIÊNCIA – GERAR TRÁFEGO COM PROPAGANDA E PUBLICIDADE

– MANTER BASE DE USUÁRIO COM RECOMENDAÇÃO ENGAJADA

– TRÁFEGO CRESCENTE

• BAIXA QUALIDADE DE RECOMENDAÇÃO – GERAR MUITO TRÁFEGO GERA MAIS DADOS, O QUE AUMENTA A QUALIDADE DA RECOMENDAÇÃO

– DETECÇÃO DE OUTLIERS

– ONLINE LEARNING – APRENDIZANDO CONTÍNUO

• AMBIENTE, MERCADO E CONCORRÊNCIA – CÓPIA DE CONCORRENTES DO MODELO DE NEGÓCIO

– NOVOS ENTRANTES COM PROPOSTAS SIMILARES

– LEGISLAÇÃO

– PROBLEMAS EM PARCERIAS COM LOJAS

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Muito Obrigado!

LEONARDO DOS SANTOS POCA D AGUA

[email protected]

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