Análise de Dados de Comportamento do Usuário Cssbuy em Planilhas e Aplicação em Marketing de Precisão
No cenário competitivo de compras por agents, entender o comportamento do cliente é essencial. Este artigo explora como extrair insights de dados de usuários Cssbuy (como histórico de navegação, termos de busca e compras anteriores) armazenados em planilhas, utilizando modelos de aprendizado de máquina para prever demandas e direcionar campanhas de marketing preciso.
1. Fontes de Dados
- Histórico de Busca:
- Comportamento de Navegação:
- Transações:
- Comportamento de Navegação:
2. Processamento em Planilhas
Utilizando fórmulas avançadas (Google SheetsExcel) e scripts (Apps Script/VBA):
// Exemplo: Extração de palavras-chaves mais frequentes
=QUERY(A2:A100, "SELECT A, COUNT(A) GROUP BY A ORDER BY COUNT(A) DESC LIMIT 5")
Transformação de dados brutos em tabelas dinâmicas para identificar:
- Padrões sazonais de compra
- Correlações entre produtos pesquisados × comprados
3. Modelos Preditivos (Integração External)
Exportar dados tratados para Python/R e aplicar algoritmos:
| Modelo | Aplicação |
|---|---|
| Regressão Logística | Probabilidade de conversão por produto |
| K-Means | Segmentação de clientes |
4. Ações de Marketing de Precisão
Cenário:
Usuários que buscaram "tênis Nike Air" mas não compraram em 7 dias → Disparar cupom de 5% OFF para esses itens.
Resultados esperados:
- ↑ 30% CTR
- ↓ 15% Custo
Conclusão
A combinação de planilhas para organização inicial com técnicas avançadas de análise permite que a Cssbuy otimize recursos promocionais e eleve a experiência do usuário através de recomendações hiper-relevantes.