Predição de comportamento de usuários oriundos do marketing digital por meio de redes neurais artificiais e aprendizado supervisionado

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: ALVES, Vitor Pinheiro
• Orientador(a): TEIXEIRA, Otávio Noura
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes neurais (Computação); Aprendizado do computador; Marketing digital; Comportamento do consumidor
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12788

O sucesso em atrair clientes a partir de técnicas de marketing gera um problema bilionário e um dos maiores problemas em vendas que é justamente escolher entre os muitos interessados, quais possuem maior probabilidade de fechamento. Este trabalho utiliza redes neurais artificiais para analisar o dataset gerado a partir de técnicas de marketig digital e classificar quais clientes tem maior chance de fechamento em vendas e quais devem ser descartados. A rede neural acerta aproximadamente 70% dos casos entre 3.541 registros processados.