Título
Árvores de decisão e redes neuronais: Aplicação a web mining
Autor
Henriques, Marcos André Pais
Resumo
pt
A evolução do conceito de Marketing coloca a relação com o cliente no centro da estratégia
da empresa. O fácil acesso a informação torna os clientes mais exigentes e susceptíveis à
mudança de marcas com que se relacionam. Assim, as empresas sentem a necessidade de
implementar estratégias de CRM – Customer Relationship Managemen que permitam obter
informação e enviar estímulos aos clientes em todos os pontos de contacto destes com a
empresa.
Este trabalho explora o potencial da Internet enquanto ferramenta que permite obter
conhecimento sobre os consumidores, centrando-se na análise de dados obtidos através do site
de um Clube de Fidelização de uma marca de Grande Consumo.
Assim, propõe-se com este trabalho uma metodologia de Web Mining de utilização que
permita predizer comportamentos futuros, através de dados previamente recolhidos acerca dos
comportamentos de utilização por parte dos utilizadores registados.
Para tal, a metodologia proposta assenta em duas etapas: segmentação e modelação. Na
segmentação dos utilizadores recorre-se ao algoritmo Two-Step, reflectindo os
comportamentos ao longo de três anos após a data de registo. Para a modelação, recorre-se a
Árvores de Decisão (algoritmo CART) e Redes Neuronais (algoritmo Backpropagation),
como métodos de classificação. Propõe-se ainda, para além da utilização de cada método de
forma individual, a combinação de ambos num Modelo Híbrido.
Espera-se com esta metodologia obter informação que possibilite a incorporação em estratégia
de CRM, nomeadamente, possibilitando criar políticas de Marketing geradoras de motivos de
interesse e capazes de captar o retorno dos utilizadores ao Site de forma continuada.
en
The evolution of the Marketing concept puts the relationship with customer in a central
position in the company strategy. Easy access to information makes customers more
demanding and likely to change brands to which they relate. As an immediate consequence,
the companies feel the need to implement new strategies for CRM - Customer Relationship
Management in order to obtain information and send stimuli to customers at all points of
contact with the company.
This work explores the potential of the Internet as a tool to obtain knowledge about
consumers, focusing on the analysis of data obtained through the site of a Loyalty Club for an
FMCG brand.
In order to achieve the main purpose, this work proposes to use a methodology of Web Usage
Mining that allows to predict future behaviors, by considering data previously collected about
the behavior of Registered Users.
The implemented methodology is based on two steps: segmentation and modeling. In the first
step the users are segmented by using the Two-Step algorithm, reflecting the behavior along
three years after the date of registration. For modeling, we use the Decision Trees (CART
algorithm) and Artificial Neural Networks (Backpropagation algorithm) as methods of
classification. It is also proposed, besides the use of each method individually, the
combination of both in a Hybrid Model.
With this methodology, we expect to obtain information that facilitates the incorporation into
CRM strategy, including the creation of Marketing policies that generate interest and are
capable of capturing continuously the return of the Users Site.