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Segmentação de clientes de um e-commerce brasileiro utilizando RFV e métodos de clusterização particionais

Bibliographic Details
Main Author: Fortunato, Luís Eduardo
Publication Date: 2022
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFSC
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Summary: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Produção
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spelling Segmentação de clientes de um e-commerce brasileiro utilizando RFV e métodos de clusterização particionaisclusterizaçãosegmentação de clientesRFVk-meansk-medoidsTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de ProduçãoEste trabalho desenvolve uma estratégia de segmentação baseada no comportamento de compra de clientes de um e-commerce do Brasil. Através da análise de dados, este trabalho busca fornecer embasamento ao direcionamento de esforços comerciais específicos para determinados segmentos de cliente. A abordagem utilizada faz uso do conceito de frequência,recência e valor, comumente chamado de RFV, aliada a uma posterior clusterização dos dados. Após a clusterização, os agrupamentos gerados serão interpretados quanto às suas características de recência, frequência e valor para profundo entendimento acerca dos atributos de cada \textit{cluster}. O fluxo de trabalho é baseado no conceito de epiciclo de análise de dados. Assim, a análise contempla as etapas de definição da pergunta de pesquisa, análise exploratória dos dados, construção de modelos formais, interpretação dos resultados e comunicação dos resultados. A partir da tabela de pedidos por cliente, gerou-se as métricas RFV para cada cliente único. As métricas foram então submetidas a um processo de clusterização que utilizou os dois principais métodos particionais: k-means e k-medoids. Os métodos particionais foram escolhidos devido à escalabilidade dos algoritmos aliada à interpretabilidade do resultado. Através do método do cotovelo, definiu-se cinco \textit{clusters} como parâmetros aceitáveis para os modelos. Em ambos os métodos foi possível identificar grupos equivalentes de clientes: clientes ativos de baixo valor e baixa frequência, clientes inativos de baixo valor e baixa frequência, clientes recorrentes, clientes assíduos e clientes de alto valor.Florianópolis, SCMaldonado, Mauricio UrionaUniversidade Federal de Santa CatarinaFortunato, Luís Eduardo2022-07-28T11:41:52Z2022-07-28T11:41:52Z2022-07-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237237porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-07-28T11:41:52Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/237237Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732022-07-28T11:41:52Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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