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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2007.tde-26082007-225003
Documento
Autor
Nome completo
Marcelo Hiroshi Ogava
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2007
Orientador
Banca examinadora
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Barroso, Lucia Pereira
Sena Junior, Manoel Raimundo de
Título em português
Redes neurais em análise de sobrevivência: Uma aplicação na área de relacionamento com clientes
Palavras-chave em português
Análise de sobrevivência
Redes neurais
Relacionamento com clientes
Resumo em português
A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O "Customer Lifetime Value (LTV)", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura.
Título em português
Redes neurais em análise de sobrevivência: Uma aplicação na área de relacionamento com clientes
Palavras-chave em português
Análise de sobrevivência
Redes neurais
Relacionamento com clientes
Resumo em português
A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O "Customer Lifetime Value (LTV)", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura.
 
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Data de Publicação
2007-10-09
 
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