A 300 Inteligência de Negócio é especializada em resolver uma ampla gama de problemas relacionados à gestão e análise de dados para empresas e organizações. Com expertise em Business Intelligence (BI) e integração de dados, a empresa transforma informações brutas em insights acionáveis através de painéis de controle, relatórios e análises personalizadas. Utilizando técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a 300 realiza análise preditiva para prever tendências futuras e padrões de comportamento do cliente, permitindo que as empresas se antecipem a mudanças e se adaptem proativamente. Além disso, a empresa desenvolve soluções de automação de processos para melhorar a eficiência operacional e reduzir erros. Com dashboards e relatórios personalizados, a 300 proporciona informações relevantes e de fácil compreensão para diferentes níveis de gestão, impulsionando a produtividade e visibilidade dos dados.
Com relação ao que foi escrito no resultado esperado: 1. Necessário termos mais informações sobre o Software e App utilizados. 2. Necessário alinhamento e definição entre as duas partes. 3. Dificilmente haverá uma solução plug and play, necessário personalização total para a demanda solicitada. 4. Para precificar será necessário mais informações, com relação ao cronograma, trabalhamos com sprints de até 90 dias. 5. Só é possivel após inicio do projeto, mas uma vez que identificarmos que é possivel, será entregue o acordado. 



Episteme 300

O Scora Journey coleta e consolida dados de clientes que podem estar dispersos em diferentes fontes e aplica Inteligência Artificial para prever a próxima oferta ideal e a jornada sugerida de consumo para cada cliente, tendo como base o seu histórico de compra, preferências e comportamento digital. 

Scora Journey 

O Simulacom analisa tendências de mídias sociais através inteligência artificial, para identificar os fatores que mais afetam o engajamento dos consumidores com as marcas como: temas, influenciadores e formatos de mensagem.
A partir desse conhecimento, nós elaboramos Simuladores de Comunicação. O projeto é realizado pela Cognitve (empresa duas vezes premiadas no Distrito Awards, melhor Adtech em 2021 e melhor Startup em 2022) e possui apoio da ESPM, CNPq e Fapesp. 
Até o momento, elaboramos simuladores para o mercado de bancos, músicas e food servive, e até o final do ano lançaremos mais 3. 

Os simuladores estão disponíveis no site: https://www.simulacom.com.br/ que permitem acessar um trial da solução.


Simulacom - Simuladores de Comunicação

Nossa proposta consiste no desenvolvimento de um modelo analítico que seja capaz de relacionar princialmente dados do histórico de compras de compras dos clientes via APP (dados observados) com o nível de satisfação concedido pelos clientes via pesquisas (dados declarados). Tendo um modelo assertivo, a ideia é extrapolá-lo de forma a inferir o nível de satisfação, com base no histórico de compras. A partir das saídas do modelo é possível propor visualizações que classifiquem clientes e permitam ações mais direcionadas.

Modelo Analítico para Previsão do Nível de Satisfação de Clientes

Vamos desenvolver um módulo de análise de sensibilidade do cliente integrado ao aplicativo atual do Pão de Açúcar. A solução combinará tecnologias de aprendizado de máquina e análise de dados para monitorar, em tempo real, o comportamento do usuário. As métricas de engajamento, interação com as novas funcionalidades, e conversões serão traduzidas em insights acionáveis para otimizar a jornada do cliente e impulsionar a eficácia do programa de fidelidade.

Loomi AI

O SmartPath será uma solução integrada que unirá Data Engineering, Data Science, Business Intelligence e Software Development. O foco será otimizar a jornada do cliente no programa de fidelidade do Grupo Pão de Açúcar. O objetivo será entender e melhorar a sensibilidade do cliente às novas funcionalidades do app, com foco em conversão e evolução no programa de fidelidade.
Coleta de Dados e Integração: Utilizaremos trackers no app para coletar dados de interações dos usuários. Esses dados serão armazenados em um data lake na nuvem.
Análise de Dados: Aplicaremos Machine Learning e Natural Language Processing para classificar comportamentos e analisar feedbacks. Isso nos ajudará a entender se os clientes aproveitarão as novas funcionalidades.
Geração de Conteúdo Personalizado: Utilizaremos IA generativa para criar comunicações e ofertas personalizadas. Essas ofertas serão baseadas nos padrões de comportamento que identificaremos.
Visualização e Insights: Desenvolveremos dashboards que mostrarão métricas chave como taxa de conversão e evolução no programa de fidelidade. Realizaremos análises periódicas para identificar áreas que necessitarão de melhorias.
Iteração e Melhoria Contínua: Com base nos insights que obtivermos, faremos ajustes no app para melhorar a experiência do usuário. Testaremos as novas implementações em um ambiente controlado antes de lançá-las para todos os usuários.
Comunicação com o Cliente: Utilizaremos chatbots com IA generativa para coletar feedback direto dos usuários dentro do app. Isso nos ajudará a entender se as mudanças implementadas serão efetivas.
O SmartPath será uma solução completa que não apenas analisará, mas também agirá proativamente para melhorar a experiência do cliente. Dessa forma, tornará o programa de fidelidade mais eficaz e atraente para os usuários.


Pão de Açúcar SmartPath: Jornada do Cliente Aprimorada

Como parte da reformulação do programa de fidelidade Pão de Açúcar, temos nos empenhado em melhorar a jornada dos nossos clientes premium. Para isso, implementamos diversas estratégias, como comunicações personalizadas, ofertas exclusivas e elementos de gamificação em nosso e-commerce. No entanto, estamos enfrentando um desafio em relação à análise de sensibilidade do cliente no aplicativo. Precisamos determinar se os clientes estão realmente enxergando valor nas novas funcionalidades oferecidas e entender como rastrear efetivamente sua jornada dentro do aplicativo.

O objetivo é encontrar soluções para  melhorar a análise de sensibilidade do cliente no app com foco em conversão e evolução no programa de fidelidade. Buscamos uma maneira de rastrear o comportamento do cliente dentro do aplicativo para identificar se eles entendem o programa de fidelidade, se estão aproveitando as novas funcionalidades, se estão encontrando valor nelas e se isso está habilitando eles a comprarem mais.

As part of the redesign of the Pão de Açúcar loyalty program, we have been committed to improving the journey of our premium customers. To this end, we have implemented several strategies, such as personalized communications, exclusive offers, and gamification elements in our e-commerce. However, we are facing a challenge regarding customer sensitivity analysis in the app. We need to determine if customers are truly seeing value in the new features offered and understand how to effectively track their journey within the app.

The goal is to find solutions to improve customer sensitivity analysis in the app with a focus on conversion and evolution in the loyalty program. We are looking for a way to track customer behavior within the app to identify if they understand the loyalty program, if they are taking advantage of the new features, if they are finding value in them, and if this is enabling them to purchase more.

Como parte de la reformulación del programa de fidelidad Pão de Açúcar, nos hemos esforzado en mejorar la experiencia de nuestros clientes premium. Para ello, hemos implementado diversas estrategias, como comunicaciones personalizadas, ofertas exclusivas y elementos de gamificación en nuestro e-commerce. Sin embargo, estamos enfrentando un desafío en relación al análisis de sensibilidad del cliente en la aplicación. Necesitamos determinar si los clientes realmente están percibiendo valor en las nuevas funcionalidades ofrecidas y entender cómo rastrear efectivamente su recorrido dentro de la aplicación.

El objetivo es encontrar soluciones para mejorar el análisis de sensibilidad del cliente en la app con enfoque en conversión y evolución en el programa de fidelidad. Buscamos una manera de rastrear el comportamiento del cliente dentro de la aplicación para identificar si entienden el programa de fidelidad, si están aprovechando las nuevas funcionalidades, si están encontrando valor en ellas y si esto les está habilitando a comprar más.

Desafios abertos

Anexos

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