Segmentação de clientes de uma marca de vestuário com algoritmos de aprendizado.
Tipo
TCC
Data de publicação
2021-12
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Duarte Junior, Cláudio
Estenssoro, Iohanna
Lima, Lucas da Silva
Estenssoro, Iohanna
Lima, Lucas da Silva
Orientador
Silva, Gustavo Rocha da
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Programa
Resumo
Com o passar do tempo, o uso de dados tornou-se extremamente relevante nas empresas, principalmente no setor de vestuário varejista possibilitando conhecer melhor o perfil de cada cliente. Em particular, a empresa Oriba desenvolveu o serviço Oriba em Casa para enviar peças de roupas sob remessa aos clientes. Na análise de dados a segmentação e clusterização são essenciais para definir as estratégias de relacionamento com o cliente. Para clusterizar os clientes e apresentar direcionamentos de atuação no contato com o consumidor, foram utilizados os scores definidos pelas variáveis de Recência, Frequência e Valor (RFV) dos dados colhidos no período de análise deste estudo. Em seguida estas informações foram inseridas no algoritmo não supervisionado K-Means. Por fim, este trabalho identifica os principais clusters nos quais a empresa deve direcionar a comunicação e ofertar o serviço de remessa
Along the time, data usage has become extremely relevant in enterprises, especially in clothing retail enabling a better understanding of the profile of each customer. In particular, the company Oriba developed Oriba at Home service to ship garments under shipment to customers. The data segmentation and clustering are essential to define customer relationship strategies. In this study Recency, Frequency and Value (RFV) were the variables used to score client's data for the period analyzed. Using the score defined by RFV, the information was inputted on a non-supervised algorithm, K-Means, to cluster and present a guidance for customer relationship. Finally, this work identifies the main clusters in which the company must direct communication and offer the remittance service
Along the time, data usage has become extremely relevant in enterprises, especially in clothing retail enabling a better understanding of the profile of each customer. In particular, the company Oriba developed Oriba at Home service to ship garments under shipment to customers. The data segmentation and clustering are essential to define customer relationship strategies. In this study Recency, Frequency and Value (RFV) were the variables used to score client's data for the period analyzed. Using the score defined by RFV, the information was inputted on a non-supervised algorithm, K-Means, to cluster and present a guidance for customer relationship. Finally, this work identifies the main clusters in which the company must direct communication and offer the remittance service
Descrição
Palavras-chave
segmentação de clientes , RFV , varejo , customer segmentation , retail , K-Means , K-Médias