[pt] Este trabalho tem como principal objetivo propor e
desenvolver uma metodologia baseada em modelos fuzzy para a
segmentação e caracterização dos segmentos que compõem o
mercado bancário, permitindo um amplo conhecimento dos
perfis de clientes, melhor adaptação das ofertas ao mercado
e, conseqüentemente, melhores retornos financeiros. A
metodologia proposta nesta dissertação pode ser dividida em
três módulos principais: coleta e tratamento dos
dados; definição dos segmentos; e caracterização e
classificação dos segmentos. O primeiro módulo, denominado
coleta e tratamento dos dados, abrange as
pesquisas de marketing utilizadas na coleta dos dados e a
aplicação de técnicas de pré-processamento de dados, para a
limpeza (remoção de outliers e missing values) e
normalização dos dados. O módulo de definição dos segmentos
emprega o modelo fuzzy de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM)
na descoberta de grupos de clientes que apresentem
características semelhantes. A escolha deste modelo de
agrupamento deve-se à possibilidade de análise dos graus de
pertinência de cada cliente em relação aos diferentes
grupos, identificando os clientes entre segmentos
e, conseqüentemente, elaborando ações efetivas para a sua
transição ou manutenção nos segmentos de interesse. O
módulo de caracterização e classificação dos segmentos é
baseado em um Sistema de Inferência Fuzzy. Na
primeira etapa deste módulo são selecionadas as variáveis
mais relevantes, do ponto de vista da informação, para sua
aplicação no processo de extração de
regras. As regras extraídas para a caracterização dos
segmentos são posteriormente utilizadas na construção de um
sistema de inferência fuzzy dedicado à classificação de
novos clientes. Este sistema permite que os analistas
de marketing contribuam com novas regras ou modifiquem as
já extraídas, tornando o modelo mais robusto e a
segmentação de mercado uma ferramenta acessível a todos que
dela se servem. A metodologia foi aplicada na segmentação
de mercado do Banco da Amazônia, um banco estatal que atua
na Amazônia Legal, cujo foco prioritário constitui o
fomento da região. Avaliando a aplicação dos modelos fuzzy
no estudo de caso, observam-se bons resultados na definição
dos segmentos, com médias de valor de silhueta de 0,7, e na
classificação da base de clientes, com acurácia de 100%.
Adicionalmente, o uso destes modelos na segmentação de
mercado possibilitou a análise dos clientes que estão entre
segmentos e a caracterização desses segmentos por meio de
uma base de regras, ampliando as análises dos analistas de
marketing. / [en] The main aim of this work is to propose and develop a
methodology base don fuzzy models for segmentation and
characterization of segments comprising the bank segment,
allowing broad knowledge of client profiles, better suiting
market needs, hence offering better financial results. The
methodology proposed in this work may be divided into three
main modules: data collection and treatment; definition of
segments; and characterization and classification of
segments. The first module, denominated data collection and
treatment, encompasses marketing research used in data
collection and application of techniques for pre-processing
of data, for data trimming (removal of outliers and
missing values) and normalization. The definition of
segments adopts the Fuzzy C-Means (FCM) grouping model in
identifying groups of clients with similar
characteristics. The choice for this grouping model is due
to the possibility of analyzing the membership coefficient
of each client in connection with the different groups,
thus identifying clients among segments and consequently
elaborating effective actions for their transition to or
maintenance in the segments of interest. The module of
characterization and classification of segments is based
on a Fuzzy Inference System. In the first stage, the most
relevant variables from the information standpoint are
selected, for application in the process of rule
extraction. The rules extracted are then used in the
construction of a fuzzy inference system dedicated to
classifying new clients. This system allows
marketing analysts to contribute with new rules or modify
those already extracted, making the model more robust and
the turning market segmentation into a tool
accessible to all using it. This methodology was applied in
the market segmentation of Banco da Amazônia, stte-
contrlled bank acting in the Amazon region, with main focus
of which is fostering the region´s development. The
application of fuzzy models in the case study generated
good results in the definition of segments, with average
silhouette value of 0.7, and accuracy of 100% for client
base classification. Furthermore, the use of these models in
market segmentation allowed the analysis of clients
classified between segments and the characterization of
those segments by means of a set of rules, improving
the analyses made by marketing analysts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:12290 |
| Date | 03 October 2008 |
| Creators | MAXIMILIANO MORENO LIMA |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.002 seconds