A camada de previsão do seu negócio.
Confiamos nos dados. Mas os dados só contam quando mudam uma decisão, e uma decisão só conta quando faz avançar o negócio. Não se trata de dashboards meramente ilustrativos. Trata-se dos modelos, das previsões e dos sistemas feitos à medida, que antecipam a procura, agrupam os seus clientes e lhe dizem o que fazer a seguir.
Transformamos os dados num motor que prevê e age, construído com a Inner Data, a nossa empresa dedicada à ciência de dados, e ligado a tudo o resto que fazemos.
Dos dados às decisões e à faturação.
A ciência de dados não é uma experiência de laboratório. Serve para mudar o que faz e o que fatura. Um insight que nunca se traduz numa ação é um custo, não um ativo.
Começar pela pergunta
Partimos da pergunta de negócio, construímos os modelos e a análise que lhe respondem e pomos o resultado onde se toma a decisão.
A cadeia completa, não só os modelos
A estratégia, a engenharia de dados que torna os dados utilizáveis, a análise que os torna visíveis, o machine learning que os torna preditivos e a ativação que os rentabiliza. A maioria das equipas faz apenas uma destas partes. Nós ligamos todas as partes.
Com a Inner Data
O nosso motor transversal: uma empresa do grupo Wise Pirates, de cientistas de dados e engenheiros, com o mesmo contrato e os mesmos padrões de segurança. Criam os modelos e entregam-nos às áreas de CRM & HVA, Cloud e AI Enablement.
Porque somos, na essência, uma empresa de performance, construímos modelos rigorosos e medimo-los pelos resultados de negócio (faturação, retenção, eficiência) e também pela qualidade estatística. Todos os valores que partilhamos num projeto são estimativas e benchmarks, não resultados garantidos.
O que vai acontecer a seguir e os modelos para agir em função disso.
O Analytics & Measurement diz-lhe o que aconteceu. O Marketing Mix Modeling diz-lhe como os seus canais funcionam em conjunto. A ciência de dados diz-lhe o que vai acontecer a seguir, ao nível de cada cliente, campanha e produto.
Previsão e séries temporais
Procura, vendas, faturação, tráfego e inventário, previstos a partir do seu próprio histórico e de fatores como a sazonalidade, o preço e as promoções.
Performance preditiva
Que criativo, audiência, palavra-chave ou canal tem mais hipóteses de ganhar, e ainda lead scoring que ordena os potenciais clientes antes de investir.
Inteligência de clientes e audiências
Clustering e segmentação, análise de coortes, propensão, churn e lifetime value do cliente, para saber quem reter, quem fazer crescer e quem recuperar.
Recomendação e próxima melhor ação
O produto, a oferta, a mensagem e o momento certos para cada cliente, em grande escala, a alimentar a personalização no site, no CRM e nos media.
Modelos de uplift e causais
Incrementalidade ao nível do cliente e da audiência: não só quem vai comprar, mas quem vai comprar por causa da sua ação. A incrementalidade ao nível do canal cabe ao MMM.
Modelos à medida e IA aplicada
Modelos feitos à medida para o desafio que as ferramentas-padrão não resolvem, incluindo IA generativa ancorada nos seus próprios dados.
Uma previsão só tem valor se mudar uma decisão. Cada modelo desta página é construído para chegar a uma decisão e é ligado ao canal onde gera retorno.
O mesmo motor, outro objetivo.
Ganhar os clientes certos
- Modelar o lifetime value, agrupar a base, definir audiências de alto valor (HVA)
- Criar audiências de aquisição correlacionadas com elas, para que o CAC para LTV melhore
Reter e fazer crescer clientes
- Churn e propensão, com a próxima melhor ação
- Retenção feita à medida de cada cliente, ativada no CRM & HVA
Planear com confiança
- Procura, vendas, faturação e tráfego em que pode basear o planeamento do stock, das equipas e dos orçamentos
- Previsões mais afinadas a cada ciclo, à medida que aprendem
Proteger a margem
- Os modelos de resposta ao preço e às promoções mostram o que um desconto traz de facto
- Para que as promoções deixem de perder dinheiro com clientes que teriam comprado de qualquer forma
O modelo muda. A disciplina, um modelo rigoroso ligado ao canal onde atua, mantém-se.
Bons modelos precisam de boas bases.
Estratégia de dados e consultoria
Traduzimos os seus objetivos num desafio de dados que vale a pena resolver, com um plano, um business case e uma leitura honesta do que os seus dados já permitem e ainda não permitem.
Engenharia e infraestrutura de dados
Data lake e data warehouse na sua cloud, integração e pipelines numa única fonte fiável e uma infraestrutura de dados próprios (first-party), a matéria-prima de cada previsão. Construímos tudo isto com a nossa área de Cloud Services.
IA generativa sobre os seus dados
LLMs ancorados na sua própria informação através de mecanismos de recuperação (retrieval), para que as pessoas possam fazer perguntas aos seus dados em linguagem corrente e obter respostas fiáveis. A IA em toda a organização fica a cargo do AI Enablement.
Do modelo à produção (MLOps)
Implementar, monitorizar e manter os modelos para que continuem a ter bom desempenho, em vez de se degradarem em silêncio. As previsões são enviadas para onde atuam: o CRM, os media e as operações.
Governação, qualidade e privacidade
Dados limpos e documentados, responsabilidades e definições claras, e privacidade desde a conceção, com foco nos dados próprios e apoiada na nossa certificação segundo a norma ISO 27001.
Como trabalhamos. Primeiro perceber o negócio e só depois os dados; preparar e modelar; implementar e evoluir, com tudo 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 ciência de dados alimenta o resto da agência e passa o testemunho para outras disciplinas com áreas próprias.
Poucos ligam a ciência de dados ao marketing que a transforma em dinheiro.
Resultados de negócio, sempre
O nosso único lema. Somos avaliados pela faturação, pela retenção e pela eficiência, e não apenas pela exatidão de um modelo.
Previsão que chega à produção
Previsões, pontuações e recomendações ligadas ao canal onde geram retorno, e não esquecidas num slide.
Uma equipa dedicada, através da Inner Data
Cientistas de dados e engenheiros numa stack moderna, assente sobretudo na GCP (BigQuery, Vertex AI, Python), e parceiros de engenharia para os projetos mais exigentes.
Dados e marketing
Falamos a língua da estatística e a do negócio, para que os modelos sejam usados, e não apenas admirados.
Segurança certificada
Empresa certificada segundo a norma ISO 27001 (PT010101, Bureau Veritas), com governação e privacidade integradas de raiz.
O craft da modelação, ligado 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 segmentos e definimos as audiências de alto valor a partir de dados próprios. Depois, criámos audiências marginais de aquisição correlacionadas com elas. O rácio CAC/LTV melhorou cerca de 22% ao longo de um ano.
Infraestrutura de dados próprios, retalho (Inner Data)
Os dados próprios de um retalhista, unificados e prontos a ativar: a base que alimenta a previsão, o clustering e a personalização. Veja 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 faturação incremental sem 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 mais nos fazem.
O que é a ciência de dados e o que faz por uma empresa?
Em que é que a ciência de dados difere dos vossos serviços de Analytics & Measurement e de MMM?
Conseguem prever a procura, as vendas ou a faturação?
Conseguem segmentar ou agrupar os nossos clientes e audiências?
Conseguem prever o churn, a propensão ou o lifetime value do cliente?
Conseguem ajudar a adquirir mais clientes sem baixar o seu valor?
Conseguem prever que campanhas, audiências ou criativos vão ter bons resultados?
Conseguem construir um modelo à medida para um desafio que as soluções prontas a usar não resolvem?
Também constroem a infraestrutura de dados, ou só os modelos?
Como usam a IA generativa e os grandes modelos de linguagem sobre os nossos dados?
Como levam um modelo do protótipo à produção?
O que é a Inner Data?
Porquê recorrer a vocês em vez de o fazer com a nossa equipa interna de dados?
Transforme dados em decisões, e decisões em faturação.
Diga-nos a que pergunta precisa de resposta. Nós construímos o modelo que lhe responde e ligamo-lo ao canal onde gera retorno.
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