A camada de previsão do seu negócio.
In data, we trust. Mas os dados só importam quando mudam uma decisão, e uma decisão só importa quando move o negócio. Não dashboards pelo dashboard, mas os modelos, previsões e sistemas à medida que preveem a procura, agrupam os seus clientes e dizem o que fazer a seguir.
Transformamos dados num motor que prevê e age, entregue com a Inner Data, a nossa empresa dedicada a data science, e ligado a tudo o resto que fazemos.
Dos dados às decisões, e das decisões à receita.
A data science não é um projeto de ciência pela ciência. A sua função é mudar o que faz e o que ganha. Um insight que nunca chega a uma ação é um custo, não um ativo.
Trabalhar a partir da pergunta
Começamos pela pergunta de negócio, construímos os modelos e as análises que a respondem, e colocamos o resultado onde a decisão é tomada.
A cadeia inteira, não só os modelos
Estratégia, a data engineering que torna os dados utilizáveis, o analytics que os torna visíveis, o machine learning que os torna preditivos, e a ativação que os faz gerar valor. A maioria das equipas faz uma parte. Nós ligamos todas.
Entregue com a Inner Data
O nosso motor horizontal: uma empresa Wise Pirates de data scientists e engenheiros, sob o mesmo contrato e postura de segurança, a construir os modelos e a entregá-los a CRM & HVA, Cloud e AI Enablement.
Porque somos, no fundo, uma performance company, construímos modelos rigorosos e medimo-los pelos resultados de negócio — receita, retenção, eficiência — e também pela qualidade estatística. Quaisquer valores que partilhemos num projeto são estimativas e benchmarks, não resultados garantidos.
O que vai acontecer a seguir, e os modelos para agir sobre isso.
Analytics & Measurement diz-lhe o que aconteceu. O Marketing Mix Modeling diz-lhe como os seus canais funcionam em conjunto. A data science diz-lhe o que vai acontecer a seguir, ao nível do cliente individual, da campanha e do produto.
Forecasting e séries temporais
Procura, vendas, receita, tráfego e inventário previstos a partir do seu próprio histórico e de drivers como sazonalidade, preço e promoções.
Performance preditiva
Qual o criativo, audiência, keyword ou canal com maior probabilidade de ganhar, mais lead scoring que ordena os prospects antes de investir.
Inteligência de clientes e audiências
Clustering e segmentação, análise de coortes, propensão, churn e lifetime value do cliente, para saber quem manter, fazer crescer e recuperar.
Recomendação e next best action
O produto, a oferta, a mensagem e o momento certos para cada cliente, à escala, alimentando a personalização em site, CRM e media.
Uplift e modelos causais
Incrementalidade ao nível do cliente e da audiência: não só quem vai comprar, mas quem vai comprar por ter agido. A incrementalidade ao nível do canal é o MMM.
Modelos à medida e IA aplicada
Modelos à medida para o problema que as ferramentas padrão não conseguem resolver, incluindo IA generativa ancorada nos seus próprios dados.
Uma previsão só tem valor se mudar uma decisão. Cada modelo aqui é construído para chegar a uma, e ligado ao canal onde gera valor.
O mesmo motor, objetivos diferentes.
Fazer crescer os clientes certos
- Modelar o lifetime value, agrupar a base, definir audiências de alto valor
- Construir audiências de aquisição correlacionadas com elas, para melhorar o rácio CAC/LTV
Manter e fazer crescer clientes
- Churn e propensão com next best action
- Retenção orientada ao indivíduo, ativada em CRM & HVA
Planear com confiança
- Procura, vendas, receita e tráfego com que pode planear stock, equipas e orçamentos
- Cada vez mais precisos, à medida que aprendem com cada ciclo
Proteger a margem
- Modelos de resposta a preço e promoção mostram o que um desconto realmente compra
- Para as promoções deixarem de perder dinheiro com clientes que comprariam de qualquer forma
O modelo muda; a disciplina — um modelo rigoroso, ligado ao canal onde age — não.
Bons modelos precisam de boas fundações.
Estratégia de dados e consultoria
Traduzimos os seus objetivos num problema de dados que vale a pena resolver, com um plano, um business case e uma leitura honesta do que os seus dados já conseguem, ou ainda não conseguem, suportar.
Data engineering e fundações
Data lake e data warehouse na sua cloud, integração e pipelines numa única fonte fiável, e uma base de dados próprios (first-party), a matéria-prima de toda a previsão, com a nossa prática de Cloud Services.
IA generativa sobre os seus dados
LLMs ancorados na sua própria informação através de retrieval, para que as pessoas possam fazer perguntas em linguagem simples aos seus dados e obter respostas fiáveis. A IA a nível de toda a organização vive em AI Enablement.
Do modelo à produção (MLOps)
Deploy, monitorização e manutenção de modelos para que continuem a ter performance em vez de degradarem em silêncio, com as previsões entregues onde agem, em CRM, media e operações.
Governance, qualidade e privacidade
Dados limpos e documentados, ownership e definições claras, e privacy by design com foco em dados próprios (first-party), apoiados pela nossa certificação ISO 27001.
Como trabalhamos. Entender o negócio, depois os dados; preparar e modelar; fazer deploy e evoluir, medido face ao resultado de negócio e melhorado ao longo do tempo. O método não é burocracia, é o que transforma o engenhoso em útil.
Ligado a tudo o resto que fazemos.
A data science alimenta o resto da agência, e entrega o trabalho onde cada capacidade já tem casa própria.
Poucos ligam a data science ao marketing que a transforma em dinheiro.
Resultados de negócio, sempre
O nosso único lema. Avaliados pela receita, retenção e eficiência, não só pela precisão de um modelo.
Previsão que vai para produção
Previsões, scores e recomendações ligados ao canal onde geram valor, e não deixados num slide.
Uma equipa dedicada, via Inner Data
Data scientists e engenheiros num stack moderno GCP-first (BigQuery, Vertex AI, Python), com parceiros de engenharia para construções mais pesadas.
Dados mais marketing
Falamos tanto a linguagem da estatística como a do negócio, para que os modelos sejam usados, não só admirados.
Seguros por norma
Uma empresa certificada ISO 27001 (PT010101, Bureau Veritas), com governance e privacidade incorporadas desde o início.
Arte de modelação, ligada a um resultado de negócio.
Lifetime value e audiências de alto valor, retalho (Inner Data)
Modelámos o lifetime value dos clientes, agrupámos a base em oito grupos, definimos as High Value Audiences a partir de dados próprios (first-party), e depois construímos audiências de aquisição marginal correlacionadas com elas. O rácio CAC/LTV melhorou cerca de 22 por cento num ano.
Base de dados próprios (first-party), retalho (Inner Data)
Os dados próprios (first-party) de um retalhista, unificados e prontos para ativação, a base que alimenta a previsão, o clustering e a personalização. Ver innerdata.ai/cases/first-party-data-retail.
Modelação preditiva, retalho (Inner Data)
Modelos à medida construídos com o Meta Robyn e o Google Meridian, cerca de 250 mil euros de receita incremental sem qualquer investimento adicional. O serviço completo está na nossa página de Marketing Mix Modeling. Resultados de cliente reportados pela Inner Data, indicativos e não garantidos.
As perguntas que ouvimos mais.
O que é data science, e o que faz por um negócio?
Em que é que a data science é diferente dos vossos serviços de Analytics & Measurement e MMM?
Conseguem prever a procura, as vendas ou a receita?
Conseguem segmentar ou agrupar os nossos clientes e audiências?
Conseguem prever churn, propensão ou lifetime value do cliente?
Conseguem ajudar a adquirir mais clientes sem baixar o seu valor?
Conseguem prever quais as campanhas, audiências ou criativos que vão ter performance?
Conseguem construir um modelo à medida para um problema que as ferramentas prontas não conseguem resolver?
Também constroem a fundação de dados, ou apenas os modelos?
Como usam a IA generativa e os large language models sobre os nossos dados?
Como levam um modelo do prototype à produção?
O que é a Inner Data?
Porque usar-vos em vez de construir isto com a nossa equipa de dados interna?
Transforme dados em decisões, e decisões em receita.
Diga-nos a pergunta que precisa de resposta. Construímos o modelo que a responde, e ligamo-lo ao canal onde gera valor.
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