[en] FUZZY MODELS IN SEGMENTATION AND ANALYSIS OF BANK MARKETING

[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, conseqüen...

Full description

Bibliographic Details
Author: MAXIMILIANO MORENO LIMA
Format: doctoral thesis
Status:Published version
Publication Date:2008
Country:Brasil
Institution:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repository:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Language:Portuguese
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:12290
Online Access:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12290&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12290&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.12290
Access Level:Open access
Keyword:[pt] LOGICA FUZZY
[pt] EXTRACAO DE REGRAS FUZZY
[pt] SEGMENTACAO DE MERCADO
[en] FUZZY LOGIC
[en] FUZZY RULES EXTRACTION
[en] MARKET SEGMENTATION
Description
Summary:[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.