No 25º Seminário Profuturo/FIA foram apresentados os Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da Turma 41 do MBA Executivo Internacional.

1. No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os
Trabalhos de Conclusão de Curso elaborados pelos alunos da
Turma 41 do MBA Executivo Internacional.
MACHINE LEARNING
RECOMENDE.NET
Autor: LEONARDO DOS SANTOS POÇA D AGUA
Orientador: Daniel Estima de Carvalho

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Agenda
• Introdução
• MODELO do Plano
• Referencial
• Plano de Negócios
• Considerações finais

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Introdução
• O RECOMENDE.NET É UM MarketPlace de recomendação
relevante.
• EMBASADO EM TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA.
• PLATAFORMA BIG DATA.
• SISTEMA LOCAL, SOCIAL, GLOBAL E MOBILE.
• MONETIZAÇÃO ONLINE BASEADA EM METRICAS DE
MARKETING DIGITAL.

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PORQUE?
“REPENSAR A FORMA COMO O CONSUMIDOR
INTERAGE COM OS PRODUTOS”
“A INTERAÇÃO ESTÁ CADA VEZ MAIS CONECTADA”
“O COMPORTAMENTO DE MASSA PRECISA SER CADA
VEZ MAIS PERSONALIZADO”
“A RECOMENDAÇÃO SE TORNA MAIS ASSERTIVA QUE
A BUSCA”

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Volume

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IceBerg
99% dos
dados estão
“debaixo
d’água” e não
são utilizados
nas
empresas

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Variedade

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Variedade
FILES
WEB LOGS
SOCIAL
MEDIA
TRANSACTIONAL
DATA
SMART
GRIDS
OPERATIONAL DATA
DIGITAL
CONTENT
R&D DATA
AD IMPRESSIONS

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A metáfora da colméia

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Estruturar para gerar valor

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Processos-Chave
• Mapear o comportamento do consumidor
• Armanezar as informações
• Processar os dados de comportamento do consumidor em
relação aos produtos
• Reduzir o comportamento relevante
• Agregar valor para mais consumidores a partir da
recomendação

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MarketPlace
Recomendação
Conhecimento
Relevância
Valor

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Referencial

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Como tudo começou?
• Google precisava:
• Gravar grandes volumes de dados não-estruturados (páginas
HTML);
• Processar essas páginas para buscar as citações (links) e calcular o
PageRank dessas páginas de acordo com as citações;
• Criar um mecanismo de busca que utilizasse regras de busca
textual (TF-IDF) mas que, ao mesmo tempo, aceitasse uma espécie
de score boosting nas páginas com maior PageRank.
PageRank= A Pagina que tem maior citações é a mais relevante

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Parte 1: Como tudo começou?
• Google percebeu que:
• Informações não cabiam num único servidor;
• Servidores quebram eventualmente;
• Não existiam mecanismos que pudessem armazenar informações
não-estruturadas ou estruturadas de forma horizontal.

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Como tudo começou?
• Google criou:
• Google File System: sistema de arquivo distribuído entre vários
servidores que dividia os arquivos em blocos e, posteriormente,
gravava cada bloco repetido em 3 máquinas diferentes para diminuir
bastante a chance de perda de dados;
• MapReduce: criou um framework que facilitaria para os
desenvolvedores extrair informação de dados armazenados no
Google File System, de forma paralelizada para aumentar a
velocidade
• Engenheiros do Google publicaram papers sobre o GFS e sobre o
MapReduce nos anos de 2003 e 2004.

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Conceitos utilizados
• Machine Learning
– Filtro colaborativo
– Online Learning
• Bigdata
– Hadoop (HDFS)
– MapReduce
– Busca
• Recomendação
– Rating (Comportamento do usuário) e Ranking (Performance do
Produto)
– Similaridade
– Vizinhança

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O Plano de Negócios
• Utilize a exibição em tópicos e gráfico para a apresentação dos principais resultados.
• Apresente o negócio, suas considerações sobre o produto, mercado além das analises estratégicas e financeiras.
• Resumo da análise do pesquisador. Eventuais relações com o referencial teórico estudado
Dica : Este item (juntamente com as considerações finais) é a principal parte da sua
apresentação onde está a contribuição do seu TCC. Utilize quantos slides julgar necessário

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Análise do ambiente
Concorrentes atuais
- Chaordic
- APIs InHouse
- Empresas de E-
Commerce
Clientes
- público em geral
- empresas de varejo e
ecommerce
- empresas de
publicidade digital
Entrantes
Outros modelos de
recommenders
Produtos Substitutos
- Plataformas de E-
commerce com
recommenders
- Empresas
concorrentes com
serviços diferenciados
Fornecedores
- público em geral
- sistemas de cloud
(Amazon, Azure)
- empresas de varejo e
ecommerce

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SWOT
Forças
•Inovação a partir de
informação de rede
•Abundância de fontes de
informação abertas
•Habilidade de
processamento de dados
não-estruturados
estabelecida
Fraquezas
•Concorrentes podem adotar
estratégias similares
•Outras plataformas podem
adicionar serviços de
recommender como e-
commerce
•Grandes corporações podem
dominar o mercado.
Oportunidades
•Dominar o mercado e
estabelecer novo
marketplace
•Ser fonte de referência para
todos os usuários sobre os
produtos
•Estabelecimento como
commodity
Ameaças
•Concorrentes podem
adquirir a empresa
•Fornecedores também
podem adquirir (Amazon)
•Novos concorrentes
procurando estabelecer-se
no nosso mercado.

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Monetização
• CPC (custo por clique)
• CPR (custo por recomendação)
• CPA (custo por aquisição)
• CPV (custo por visualização)

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Demonstração de Resultado
2014 2015 2016 2017 2018
População Total de Brasil (000s) 196,500 198,000 200,100 202,200 203,200
% de crescimento anual #REF! 0.8% 1.1% 1.0% 0.5%
Total de usuários de internet no Brasil (000s) 99,727 107,157 114,277 121,069 127,520
% de crescimento anual #REF! 7.5% 6.6% 5.9% 5.3%
% de penetração da população brasileira 50.8% 54.1% 57.1% 59.9% 62.8%
Total de e-consumidores brasileiros (000s) 42,200 37,473 43,146 49,618 57,060
% de crescimento anual #REF! (11.2%) 15.1% 15.0% 15.0%
% de penetração da população brasileira 42.3% 35.0% 37.8% 41.0% 44.7%
Total de Clientes (000s) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
% de crescimento anual #REF! 10.0% 15.0% 15.0% 15.0%
% de penetração da população brasileira 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
% penetração de e-consumidores no Brasil 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
Total de Requisições (000s) 33,000,000.0 170,000,000.0 250,000,000.0 320,000,000.0 435,000,000.0
% de crescimento anual #REF! 415.2% 47.1% 28.0% 35.9%
Pedidos / Clientes #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
% de crescimento anual #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
Tamanho do Ticket Médio / Recomendação 0.03 0.05 0.10 0.20 0.25
% de crescimento anual 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
Receita Operacional Bruta 990.0 8,500.0 25,000.0 64,000.0 108,750.0
% de crescimento anual #REF! 758.6% 194.1% 156.0% 69.9%
Receita Operacional Líquida 742.5 6,375.0 18,750.0 48,000.0 81,562.5
% de crescimento anual #REF! 758.6% 194.1% 156.0% 69.9%
Resultado Bruto Operacional 486.5 6,375.0 18,750.0 48,000.0 81,562.5
% da Receita Operacional Líquida 65.5% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Resultado Operacional (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5
% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%
Resultado antes do Imposto de Renda (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5
% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%
Resultado Líquido (325.5) 3,679.0 13,444.0 37,199.0 58,832.5
% da Receita Operacional Líquida (43.8%) 57.7% 71.7% 77.5% 72.1%
PAYBACK DESCONTADO 1 Ano
TAXA IINTERNA de RETORNO - TIR 1369.73%
VALOR PRESENTE LIQUIDO - VPL R$ 110,473.84
TABELA DE JUROS
A.A. 6.00%
A.M. 0.49%

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25. No 25º seminário Profuturo/FIA foram apresentados os
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CONSIDERAÇÕES
• INVESTIMENTO INICIAL EM MARKETING
– PARA GERAR MASSA DE DADOS
– APRESENTAÇÃO DA MARCA
– MARKETING VIRAL
• INVESTIMENTO EM DESENVOLVIMENTO
– MELHORAR EM SEO E SEM
– MELHORAR OS MECANISMOS DE RELEVÂNCIA
• INVESTIMENTO EM PESSOAS
• SEGURANÇA E PRIVACIDADE
• INOVAÇÃO

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RISCOS
• BAIXA AUDIÊNCIA
– GERAR TRÁFEGO COM PROPAGANDA E PUBLICIDADE
– MANTER BASE DE USUÁRIO COM RECOMENDAÇÃO ENGAJADA
– TRÁFEGO CRESCENTE
• BAIXA QUALIDADE DE RECOMENDAÇÃO
– GERAR MUITO TRÁFEGO GERA MAIS DADOS, O QUE AUMENTA A QUALIDADE DA RECOMENDAÇÃO
– DETECÇÃO DE OUTLIERS
– ONLINE LEARNING – APRENDIZANDO CONTÍNUO
• AMBIENTE, MERCADO E CONCORRÊNCIA
– CÓPIA DE CONCORRENTES DO MODELO DE NEGÓCIO
– NOVOS ENTRANTES COM PROPOSTAS SIMILARES
– LEGISLAÇÃO
– PROBLEMAS EM PARCERIAS COM LOJAS

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Muito Obrigado!
LEONARDO DOS SANTOS POCA D AGUA
LEONARDOSPDA@GMAIL.COM

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CONHEÇA O PROGRAMA DE ESTUDO DO FUTURO DA FUNDAÇÃO INSTITUTO DE ADMINISTRAÇÃO
 MBA Executivo Internacional : A referência no Brasil em MBA para executivos seniores (18 meses)
 International MBA (Part Time) : Em inglês para grupos multiculturais, mais de 10 nacionalidades por turma (2 anos).
 International MBA (Full Time) : Em inglês para grupos multiculturais, mais de 10 nacionalidades por turma (1 ano).
 Americas MBA : Aulas no Canadá, Brasil, México e EUA, em quatro módulos de uma semana, um a cada três meses.
 TEL.: 55 11 3732-3519/3520 - EMAIL: MBA_EXECUTIVO@FIA.COM.BR / INTERNATIONALMBA@FIA.COM.BR
 COORDENADOR: PROF. DR. JAMES TERENCE COULTER WRIGHT
CONSULTORIAS E CURSOS IN-COMPANY
 PROFUTURO-FIA WWW.FIA.COM.BR/PROFUTURO
 Coordenador: Prof. Dr. James Terence Coulter Wright
 Tel.: 55 11 3818-4021