Reclamações de clientes como fonte de inovações a partir de uma Base de Help Desk utilizando Data Mining - Um exemplo de aplicação

Autores

  • Daniel Poletto Tesser UTFPR
  • Simone Nasser dos Santos UTFPR
  • Dálcio Roberto dos Reis Universidade Positivo
  • Libório de Oliveira Júnior

DOI:

https://doi.org/10.5380/relainep.v1i1.30182

Palavras-chave:

Mineração de dados, Perfil de Clientes, Help Desk.

Resumo

Em um mercado de acelerada competição e de consumidores cada vez mais exigentes, traçar o perfil do consumidor para adotar melhores estratégias de negociação pode fazer toda a diferença à medida que aumenta a satisfação do cliente. A presente pesquisa teve como objetivo a identificação do perfil de clientes para cada tipo de reclamações identificadas em uma base de dados sobre Help Desk de uma empresa de ração animal. Utilizou-se uma das técnicas de Mineração de Dados, chamada de clustering por meio do algoritmo k-means. A ferramenta selecionada para o respectivo trabalho foi o WEKA. Como resultados foram obtidos 23 clusters, com as respectivas características dos clientes para cada reclamação. Em alguns casos foram gerados 2 ou mais clusters para o mesmo tipo de reclamação , indicando perfis diferentes de clientes para o mesmo tipo de reclamação. Com o resultado, foi possível obter conhecimento das características de cada consumidor para cada tipo de reclamação, permitindo que a organização inove e atenda-os de forma customizada. 

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Como Citar

Tesser, D. P., dos Santos, S. N., dos Reis, D. R., & de Oliveira Júnior, L. (2013). Reclamações de clientes como fonte de inovações a partir de uma Base de Help Desk utilizando Data Mining - Um exemplo de aplicação. Revista Latino-Americana De Inovação E Engenharia De Produção, 1(1), 20–37. https://doi.org/10.5380/relainep.v1i1.30182

Edição

v. 1 n. 1 (2013)

Seção

Artigos

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