Segmentação de clientes de uma marca de vestuário com algoritmos de aprendizado.

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorSilva, Gustavo Rocha da
dc.contributor.authorDuarte Junior, Cláudio
dc.contributor.authorEstenssoro, Iohanna
dc.contributor.authorLima, Lucas da Silva
dc.date.accessioned2022-05-18T15:08:34Z
dc.date.available2022-05-18T15:08:34Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractCom 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 remessapt_BR
dc.description.abstractAlong 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 servicept_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/29220
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectsegmentação de clientespt_BR
dc.subjectRFVpt_BR
dc.subjectvarejopt_BR
dc.subjectcustomer segmentationpt_BR
dc.subjectretailpt_BR
dc.subjectK-Meanspt_BR
dc.subjectK-Médiaspt_BR
dc.titleSegmentação de clientes de uma marca de vestuário com algoritmos de aprendizado.pt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentEscola de Engenharia (EE)pt_BR
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Cláudio Duarte Junior - protegido.pdf
Tamanho:
360.36 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Cláudio Duarte Junior
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.95 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Engenharia de Produção - TCC – EE Higienópolis