Marketing Campaigns

Este projeto se trata de uma análise de campanhas de marketing de uma empresa que vende acessórios para veículos.

1. Problema

A empresa de data science foi contratada para desenvolver um algoritmo que maximize as campanhas de CRM de uma empresa que vende acessórios para veículos. Com base no histórico de compras, foram desenvolvidas campanhas específicas para atingir um grupo restrito de clientes e garantir o máximo de adesão possível. Para tanto, clientes foram clusterizados em três níveis:

• Família: classe de veículo (Carro, Moto, Caminhão ou Off-Road)
• Grupo: conjunto de produtos por interesse. Por exemplo, acessórios para lataria e adesivação (“lataria_adesivacao”) inclui cera, adesivos para veiculos, produtos anti-riscos, etc.
• Subgrupo: subdivisão por categorias de produtos. Por exemplo: produtos premium, básico, high-end

Como forma de garantir que as campanhas tiveram um impacto positivo no hábito de consumo dos clientes, uma parte dos clientes de cada campanha foi alocado em grupos de controle, qu não recebeu as campanhas da ação de CRM.

2. Objetivo

O objetivo deste projeto é apresentar os resultados ao cliente em dashboard, levando em consideração so KPIs selecionados para mostrar os resultados de CRM, de que forma isolar o efeito das campanhas nos resultados auferidos pelos KPIs e se o investimento realizado (em descontos) retornou ao cliente.

3. Descrição da Tabela

• 'anomes' - Ano e mês do disparo da campanha (campanhas pode ter sido disparadas em mais de um mês)
• 'codcamp' - Código da campanha
• 'codcliente' - Identificador do cliente
• 'familia' - vide info acima
• 'grupo' - vide info acima,
• 'subgrupo' - vide acima,
• 'gt' - True (pertencente ao grupo que recebe campanha), False (pertencente ao grupo que não recebe campanha - Grupo de Controle)
• 'validade_de' - data de início da campanha,
• 'validade_ate' - data de fim da campanha
• 'fat' - faturamento gerado pelo cliente no período da campanha
• 'fat_bl' - faturamento gerado pelo cliente no mês anterior a campanha (baseline)
• 'lucro' - lucro gerado pelo cliente no período da campanha
• 'lucro_bl' - lucro gerado pelo cliente no mês anterior a campanha (baseline)
• 'custo' - Desconto concedido sobre os produtos promocionados

Dica: Caso o cliente com classe gt = “True” não tenha custo, isto significa que o cliente foi a loja porém não usou os descontos recebidos pela campanha.

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