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Previsão de séries temporais com períodos sazonais complexos : uma aplicação empírica

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Detalhes bibliográficos
Resumo:O call center é, hoje em dia, um dos fatores estratégicos para o crescimento de uma empresa. Sendo a satisfação do cliente uma prioridade e o call center um dos primeiros pontos de contacto com o mesmo, garantir um bom serviço poderá melhorar a relação e gerar oportunidades de crescimento. Cada contacto com o cliente traz mais conhecimento e este conhecimento é precioso para gerar aproximação e comunicação mais assertiva. Conhecer as suas características e os motivos que o fazem ligar são pontos-chave para antecipar as suas necessidades. Assim, um call center bem estruturado e preparado para atender de forma rápida mostra eficiência e preocupação da empresa. A aplicação empírica mostra análises capazes de traçar o perfil do cliente ao nível sociodemográfico e ao nível de segmentações do negócio. Mostra também a interpretação de todas as interações entre motivos de chamada, capazes de criar inputs para a tomada de decisão ao nível operacional. Corrobora-se a presença de padrões sazonais através da análise espectral, que foi tida em conta na modelação da série. Conclui-se que o melhor método de previsão é o ARIMA cujo padrão sazonal é explicado por termos de uma série de Fourier.
Autores principais:Ferreira, Ana Carolina dos Santos
Assunto:Análise descritiva Análise espectral Diagrama de chord ARIMA Termos de uma série de Fourier Dupla sazonalidade HW Previsão Número de Chamadas Call center Descriptive analytics spectal analysis Chord diagram Terms of a Fourier series double seasonality Forecasting Number of calls
Ano:2018
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa
Descrição
Resumo:O call center é, hoje em dia, um dos fatores estratégicos para o crescimento de uma empresa. Sendo a satisfação do cliente uma prioridade e o call center um dos primeiros pontos de contacto com o mesmo, garantir um bom serviço poderá melhorar a relação e gerar oportunidades de crescimento. Cada contacto com o cliente traz mais conhecimento e este conhecimento é precioso para gerar aproximação e comunicação mais assertiva. Conhecer as suas características e os motivos que o fazem ligar são pontos-chave para antecipar as suas necessidades. Assim, um call center bem estruturado e preparado para atender de forma rápida mostra eficiência e preocupação da empresa. A aplicação empírica mostra análises capazes de traçar o perfil do cliente ao nível sociodemográfico e ao nível de segmentações do negócio. Mostra também a interpretação de todas as interações entre motivos de chamada, capazes de criar inputs para a tomada de decisão ao nível operacional. Corrobora-se a presença de padrões sazonais através da análise espectral, que foi tida em conta na modelação da série. Conclui-se que o melhor método de previsão é o ARIMA cujo padrão sazonal é explicado por termos de uma série de Fourier.