Quem nunca ouviu sobre o caso da famosa rede de varejo americana Target, que previu que uma jovem estava grávida antes mesmo de seu pai saber?

Lá em 2012 a equipe de marketing da empresa, sabendo que pais recentes são uma mina de ouro para o varejo, perguntaram a Andrew Pole, cientista de dados da empresa, se era possível saber se uma mulher estava grávida antes mesmo que ela quisesse que soubéssemos. Andrew, com uma paixão pela intersecção entre dados e comportamento humano, aceitou o desafio!

Existem, porém, alguns momentos na vida das pessoas em que esses hábitos são quebrados, e um deles é o nascimento dos filhos. É quando os pais estão exaustos na nova rotina e a facilidade de comprar tudo em um lugar só acaba sendo priorizada.

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Como o registro de nascimento é público nos EUA, a partir do momento do registro os pais são inundados com propagandas de diversas empresas querendo conquistá-los. A equipe de marketing explicou então ao Andrew que se conseguissem se antecipar ao registro, estariam diversos passos a frente da concorrência. Isso porque ao iniciarem as compras de fraldas e outros itens de bebê na Target, esses clientes veriam diversos outros itens do dia a dia na loja, como cereais, suco, papel toalha entre outros, e estariam fidelizados por anos.

Andrew e sua equipe começaram a pesquisa pelo registro de chás de bebê da empresa, e observaram como os hábitos de compras das mulheres mudavam à medida que a data do nascimento se aproximava. Um colega de Andrew percebeu que no começo do 2º trimestre de gravidez aumentava a compra de loções sem cheiro. Outro analista percebeu que por volta da 20ª semana as mulheres grávidas aumentavam o consumo de suplementos como cálcio, magnésio e zinco.

Muitos clientes compram sabonetes e algodão, mas quando repentinamente eles passam a comprar um volume maior desses produtos, e em suas versões sem cheiro, além de álcool gel e lenços umedecidos, é um sinal de que a data do parto está se aproximando.

Depois de diversas análises, Andrew foi capaz de identificar 25 produtos que quando analisados em conjunto, permitiram a ele calcular um escore de gravidez e ter uma estimativa da data do nascimento. Ele aplicou seus modelos a base de clientes da Target e identificou dezenas de milhares de potenciais grávidas. Para elas foram enviados cupons específicos para cada fase da gravidez, o que aumentou o relacionamento, fidelização e principalmente as vendas da empresa.

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Autor

Bacharel em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Trabalhou com modelagem de riscos por 10 anos, desenvolvendo principalmente modelos para quantificação de Risco Operacional. Atualmente é Consultor em Ciência de Dados, atuando em projetos relacionados a Fraudes, Jurídico e CRM.