Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Jacomini, Guilherme Colombo |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-02082022-151916/
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Resumo: |
A gestão de relacionamento com clientes (CRM) possui papel importante e já têm sido estudada há algum tempo na literatura. Neste processo, surgiu a necessidade de estabelecer uma forma de avaliar e priorizar os clientes, de acordo com critérios quantitativos e qualitativos que sejam importantes na relação entre uma organização e seus clientes. Dentre as principais atividades de CRM e avaliação de clientes estão a seleção, priorização e gestão de portfólio de clientes. Existem estudos que abordaram o agrupamento de clientes baseando-se em suas características e variados critérios, utilizando-se dos métodos que visam a definição de cluster. Porém, poucos estudos apontaram o uso de métodos de decisão multicritério (técnicas MCDM) para a seleção, priorização e gestão de portfólio de clientes, bem como a utilização destas técnicas associadas a teoria dos conjuntos fuzzy (técnicas fuzzy MCDM). Além disso, também foi pouco explorada a aplicação de técnicas MCDM não-compensatórias, que permitiria aproveitar as vantagens oferecidas por métodos desta natureza. Notou-se também a ausência de estudos que abrangessem as três atividades de CRM citadas em um mesmo modelo. Visando diminuir as lacunas identificadas, esta dissertação tem por objetivo principal propor um modelo de apoio à decisão para a seleção de potenciais clientes e para a gestão de portfólio e priorização de clientes atuais de uma empresa de marketing digital, utilizando-se diferentes técnicas MCDM e fuzzy MCDM nas diferentes etapas do processo, sendo elas: PROMETHEE II para seleção de potenciais clientes, garantindo mínimo desempenho em cada critério; e fuzzy TOPSIS para gestão de portfólio e priorização, visando classificação por meio de matrizes de portfólio. Além disso, para realizar a priorização dos projetos dos clientes, utiliza-se o sistema de inferência fuzzy. A proposta envolve ainda o desenvolvimento do recurso computacional, replicável, à disposição de uso da empresa e da comunidade. Por fim, o modelo foi testado por meio de aplicações de suas etapas e por meio de análise de sensibilidade para avaliar sua robustez e as possíveis alterações de seus resultados frente à alteração de parâmetros das técnicas. |
