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Engagement Score: aplicação ao retalho alimentar

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Resumo:Com o passar do tempo, é cada vez mais importante para as empresas analisarem atentamente o comportamento dos seus clientes, pois dele depende o desempenho de qualquer empresa. Mais do que conhecer, é necessário prever o seu comportamento no futuro para que sejam tomadas decisões de negócio. O Engagement Score (ES) é uma métrica utilizada para medir o envolvimento de um cliente com uma marca/ empresa, que no contexto da área de retalho alimentar desta empresa é obtida a partir de uma probabilidade. Para o cálculo desta métrica, foram inicialmente construídos clusters para se definir quais os clientes mais envolvidos à marca usando variáveis de negócio, que caracterizam o cliente segundo o seu comportamento de compra. Numa segunda fase, e percebendo quais os clientes mais envolvidos, foram aplicados modelos de regressão logística, que estimaram a probabilidade de o cliente estar envolvido com a empresa. Para cada cliente, foi calculada a métrica que mede o seu envolvimento com a empresa. Todos os clientes foram divididos em cinco segmentos e posteriormente caracterizados, conhecendo assim um pouco melhor os clientes presentes em cada um deles. Aquilo que se verifica, é que os clientes mais leais, são clientes que não se resumem apenas às insígnias Continente, procurando comprar nas restantes marcas do ecossistema. São clientes que vivem sobretudo em cidades do litoral do país, em cidades com maior poder de compra e com filhos no agregado familiar. O conhecimento do Engagement Score permite à empresa ter um maior conhecimento sobre quais são os seus clientes “mais valiosos”, tornando-se mais eficaz nas estratégias de marketing aplicadas, de forma a aumentar a fidelidade dos clientes. Os resultados obtidos desta dissertação serão aplicados na empresa de retalho e irão sustentar a tomada de decisão nas estratégias do cliente.
Autores principais:Castro, Carlos Manuel da Silva
Assunto:Engagement score Modelos de regressão logística Análise de clusters Logistic regression models Cluster analysis Ciências Naturais::Matemáticas
Ano:2018
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:português
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho

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