Usando técnicas de mineração de dados para extrair estratégia de lucratividade
Palavras-chave:
gestão de relacionamento com clientes, agrupamento, K-médio, classificação, árvore de decisãoResumo
Atualmente, com o desenvolvimento de sistemas básicos e o grande volume de dados armazenados neles, há necessidade de ferramentas para processar e utilizar esses dados. A melhor ferramenta é descobrir regras entre dados, mineração de dados e técnicas de mineração de dados. Neste artigo, procuramos ferramentas de extração de dados para extrair as regras de lucratividade. A fim de obter os resultados tangíveis desta pesquisa, as informações dos clientes de um restaurante foram obtidas em duas partes através de um questionário. A primeira parte é a informação pessoal do cliente, e a segunda parte é a importância de cada um dos fatores de lealdade atribuídos por cada cliente. Depois de coletar os dados em um arquivo do Excel, as informações são exportadas e analisadas no software Rapid Miner; O agrupamento de toda as informações do cliente é feito em clusters e colocado em clusters de acordo com a similaridade de características e seu comportamento. O agrupamento é feito usando o algoritmo K- means. Em seguida, um índice é definido para categorização e classificado em cada grupo de agrupamento. Os clientes em cada cluster são divididos em dois grupos de lucrativos e não rentáveis e, depois de extraírem as regras da árvore de decisão, são apresentadas estratégias para obter mais lucros no local estudado.
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