A Convergência Analítica

A Netflix processa padrões de visualização de mais de 150 milhões de perfis para prever o que você vai querer assistir a seguir, categorizando o conteúdo em milhares de microgêneros para corresponder às preferências específicas do espectador.

Assim como a Netflix identifica padrões de visualização para sugerir sua próxima maratona de séries, os alunos no MISsimulation identificam padrões de eleitores para entregar mensagens de campanha direcionadas. Ambos exigem segmentação sofisticada e a capacidade de prever o comportamento com base em preferências passadas.

O aplicativo Starbucks rastreia o histórico de compras, dados de localização e padrões de tempo para enviar ofertas personalizadas quando você tem mais probabilidade de usá-las – não apenas descontos genéricos, mas promoções especificamente cronometradas para produtos que você realmente compra.

Os princípios de tempo e relevância em ação na sua estratégia de simulação se encaixariam perfeitamente no departamento de marketing da Starbucks. Os alunos que dominam o direcionamento de eleitores específicos com mensagens baseadas em questões em momentos estratégicos estão essencialmente praticando as mesmas habilidades que a Starbucks usa para decidir quando oferecer aquele Frappuccino pela metade do preço.

O sistema ORION da UPS analisa dados de 250 milhões de pontos de endereço diariamente para determinar as rotas de entrega mais eficientes, economizando milhões em custos de combustível para a empresa e maximizando a produtividade dos motoristas.

As decisões de alocação de recursos que os alunos tomam ao distribuir fundos de campanha limitados por diferentes regiões da ilha espelham o desafio da UPS de otimizar os recursos de entrega. Ambos exigem maximizar o impacto com recursos finitos.

A AmEx processa bilhões de transações por meio de algoritmos de aprendizado de máquina que podem detectar uma cobrança fraudulenta mais rápido do que você pode dizer "eu não comprei isso". Seus modelos identificam padrões sutis que os humanos perderiam.

Quando alunos avançados analisam estratégias de concorrentes ou identificam eleitores influentes na simulação, eles estão praticando o reconhecimento de padrões semelhante ao que alimenta os sistemas de detecção de fraude.

O Spotify cria aquelas playlists personalizadas assustadoramente precisas analisando não apenas o que você ouve, mas como você ouve – pulos, repetições, hora do dia e até como as músicas transitam em playlists criadas por usuários.

Estratégias de campanha bem-sucedidas no MISsimulation exigem a compreensão tanto das preferências individuais quanto de padrões demográficos mais amplos – exatamente o que o Spotify precisa para manter você ouvindo.

A previsão de demanda do Walmart considera tudo, desde padrões climáticos até eventos esportivos locais, para garantir que os produtos certos estejam nas prateleiras no momento certo. Suas análises evitam tanto a falta de estoque quanto o excesso de inventário.

Assim como os alunos preveem o comparecimento dos eleitores e as taxas de resposta para alocar recursos, o Walmart prevê o comportamento do cliente para distribuir o inventário de forma eficiente em milhares de lojas.

O programa Snapshot da Progressive rastreia o comportamento real de direção – frenagens bruscas, padrões de aceleração, hora do dia – em vez de confiar apenas em fatores demográficos para definir as taxas de seguro.

A mudança do direcionamento baseado em demografia para o baseado em comportamento é fundamental em ambos os contextos. Os alunos que descobriram que os segmentos demográficos tradicionais não previam as preferências dos eleitores tão bem quanto os dados comportamentais estão aprendendo uma lição que a Progressive aplicou para revolucionar a precificação de seguros.

O programa de fidelidade da Sephora entrega recomendações de produtos e ofertas personalizadas por e-mail, aplicativo móvel e experiências na loja – criando uma experiência contínua, independentemente de como os clientes interagem.

Jogos avançados de MISsimulation exigem a coordenação de mensagens em campanhas offline e microblogging online – assim como a Sephora deve criar experiências coesas em múltiplos canais.