NBO

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O conceito de Next Best Offer (NBO), também conhecido como Próxima Melhor Oferta, é uma abordagem utilizada principalmente em marketing, vendas e atendimento ao cliente com o objetivo de identificar e oferecer, de forma personalizada, o produto, serviço ou ação mais relevante para um cliente em um dado momento.

🌟 O que é Next Best Offer?

Next Best Offer é uma estratégia orientada por dados que utiliza algoritmos de análise preditiva, inteligência artificial e machine learning para prever qual oferta tem maior probabilidade de ser aceita por um cliente. A ideia é aumentar a relevância da comunicação com o cliente e, assim, melhorar taxas de conversão, satisfação e retenção.

🎯 Objetivos principais

  • Personalizar a experiência do cliente
  • Aumentar o valor do cliente ao longo do tempo (Customer Lifetime Value)
  • Reduzir ofertas irrelevantes ou genéricas
  • Melhorar a eficiência das campanhas de marketing

⚙️ Como funciona?

O processo de NBO envolve várias etapas:

  1. Coleta de dados

    • Dados transacionais (compras anteriores, visitas ao site)
    • Dados demográficos
    • Comportamento digital (cliques, tempo de permanência, abandono de carrinho)
    • Dados contextuais (localização, hora, canal de acesso)

  2. Análise e segmentação

    • Machine learning é usado para identificar padrões e segmentar clientes com base em comportamento e preferências.

  3. Cálculo de probabilidade

    • Algoritmos avaliam a probabilidade de um cliente aceitar uma determinada oferta.

  4. Rankeamento das ofertas

    • As ofertas são priorizadas por relevância e valor para o cliente e para o negócio.

  5. Apresentação no canal apropriado

    • A oferta é feita no canal ideal (e-mail, app, call center, site etc.) no momento certo.

🧠 Técnicas e tecnologias envolvidas

  • Machine Learning / AI
  • Modelos preditivos e classificadores
  • Sistemas de Recomendação (Recommendation Engines)
  • Processamento de linguagem natural (NLP) para entender preferências a partir de interações

💼 Exemplos práticos

  • E-commerce: Após comprar um smartphone, o sistema recomenda capas ou fones de ouvido compatíveis.
  • Bancos: Cliente com padrão de gastos crescente recebe sugestão de upgrade de cartão de crédito.
  • Telecom: Oferta de pacote adicional quando o cliente se aproxima do limite de dados.
  • Streaming: Recomendação de filmes ou séries com base no histórico e no perfil de consumo.

🧩 Diferença entre NBO e NBE

Além do NBO, há também o conceito de Next Best Experience (NBE):

Conceito Foco
Next Best Offer Produto ou serviço certo para o cliente
Next Best Experience Melhor ação para melhorar a experiência do cliente, que pode não envolver venda

Exemplo de NBE: um atendimento proativo para resolver uma falha antes que o cliente reclame.

📈 Benefícios para o negócio

  • Aumento da taxa de conversão
  • Redução de churn (cancelamento)
  • Melhoria na experiência do cliente
  • Otimização de campanhas de marketing
  • Crescimento da fidelização

Se quiser, posso mostrar um exemplo técnico (em pseudocódigo ou com alguma linguagem) de como isso pode ser modelado, por exemplo, com um classificador de NBO. Quer seguir por esse caminho?

Legal! Vamos montar um exemplo técnico simplificado de como modelar o conceito de Next Best Offer (NBO) utilizando Machine Learning com classificação. Vou estruturar assim:

🧪 Exemplo Técnico de Next Best Offer com Classificação (em Python + scikit-learn)

🎯 Cenário

Imagine que somos uma empresa de telecom. Queremos prever qual o melhor produto/serviço para oferecer a um cliente com base no seu histórico de uso e perfil.

Temos 3 ofertas possíveis:

  • Plano Dados Premium
  • Upgrade para Fibra
  • Assinatura de Streaming

🧾 Dataset simplificado (exemplo)

idade tipo_cliente uso_dados (GB) visitas_app oferta_aceita
25 novo 10 3 Plano Dados Premium
40 regular 20 1 Upgrade para Fibra
30 novo 15 5 Assinatura de Streaming

🧠 Etapas do modelo

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 1. Dados simulados
dados = pd.DataFrame({
    'idade': [25, 40, 30, 22, 55],
    'tipo_cliente': ['novo', 'regular', 'novo', 'regular', 'novo'],
    'uso_dados': [10, 20, 15, 25, 5],
    'visitas_app': [3, 1, 5, 2, 4],
    'oferta_aceita': [
        'Plano Dados Premium',
        'Upgrade para Fibra',
        'Assinatura de Streaming',
        'Upgrade para Fibra',
        'Plano Dados Premium'
    ]
})

# 2. Pré-processamento
label_enc = LabelEncoder()
dados['tipo_cliente'] = label_enc.fit_transform(dados['tipo_cliente'])  # 'novo'=1, 'regular'=0
dados['oferta_aceita'] = label_enc.fit_transform(dados['oferta_aceita'])  # transforma em 0,1,2

X = dados.drop('oferta_aceita', axis=1)
y = dados['oferta_aceita']

# 3. Treinamento do modelo
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
modelo = RandomForestClassifier()
modelo.fit(X_train, y_train)

# 4. Previsão do NBO para novo cliente
novo_cliente = pd.DataFrame({
    'idade': [28],
    'tipo_cliente': [label_enc.transform(['novo'])[0]],
    'uso_dados': [18],
    'visitas_app': [4]
})

previsao = modelo.predict(novo_cliente)
oferta_prevista = label_enc.inverse_transform(previsao)[0]
print(f"👉 Próxima Melhor Oferta: {oferta_prevista}")

🧠 O que está acontecendo?

  • Coletamos dados do cliente (idade, uso, perfil).
  • Treinamos um modelo com exemplos reais.
  • Para um novo cliente, o modelo prediz a oferta com maior probabilidade de aceitação.
  • Usamos Random Forest como classificador, mas outros algoritmos (como XGBoost, redes neurais ou regressão logística) também podem ser usados, dependendo do volume e complexidade dos dados.

Se você quiser, posso mostrar também um fluxo mais realista com pesos por lucratividade, canal ideal e até abordagem multi-oferta. Quer explorar mais algum desses pontos?