Aplicação de árvore de decisão para adoção de e-commerce B2B por pontos de venda

• Autor(a) principal: Cheuiche, Paula Veiga
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Rossi, Daiane, Flores da Cunha, Vitória Abreu, Cortimiglia, Marcelo Nogueira, Dalla Vecchia, Rodrigo
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: https://nidisag.isag.pt/index.php/IJAM/article/view/452

Proposta: O presente estudo, conduzido junto ao setor de marketing de uma fabricante de cigarros, tem como objetivo identificar padrões de comportamentos em uma base de varejos com vistas à análise de adesão ao sistema e-commerce no segmento B2B.Desenho/metodologia/abordagem: esta pesquisa é de natureza aplicada, quantitativa, descritiva e exploratória, com o propósito de criar algoritmos de descoberta. Foram analisadas as características mercadológicas e os volumes comprados pelos varejos a fim de identificar fatores correlacionados com o bom desempenho dos varejos e encontrar suas semelhanças. Consiste na aplicação da técnica de data mining e da árvore de decisão para auxiliar nesta identificação.Resultados: A partir do algoritmo de árvore de decisão foi possível relacionar as informações mercadológicas dos varejos com as performances de atingimento das metas estabelecidas pela organização, identificando assim duas grandes classes de varejos com bom potencial de adesão ao sistema de comércio eletrônico.Limitações da investigação/implicações: estudo restringiu-se a uma empresa e seus parceiros de varejo que já estavam cadastrados no programa de relacionamento B2B da empresa. No método, na plotagem da árvore de decisão, o número de nós gerados foi limitado pelo tamanho de área de plotagem, houve sobreposição de nós quando detalhou-se as variáveis.Originalidade/valor: O artigo contribui no sentido de apresentar um caso real de aplicação de árvore de decisão com potencial estratégico para a empresa em uma possível expansão da base de varejos para adesão ao sistema de comércio eletrônico.Palavras-chave: E-commerce. Árvore de decisão. Machine learning. Marketing. B2B. -- [ENG]Title: "Decision Tree Application for B2B E-commerce Adoption by Point of Sale"AbstractProposal: This study, conducted with the marketing sector of a cigarette manufacturer, aims to identify behavioral patterns in a retail base with a view to analyzing the adhesion to the e-commerce system in the B2B segment.Design/methodology/approach: This research is applied in nature, quantitative, descriptive and exploratory, with the purpose of creating discovery algorithms. Market characteristics and volumes purchased by retailers were analyzed in order to identify factors correlated with the good performance of retailers and to find their similarities. It consists of applying the data mining technique and the decision tree to assist in this identification.Results: From the decision tree algorithm it was possible to relate the marketing information of the retailers with the performance of the goals set by the organization, thus identifying two large classes of retailers with good adherence potential to the e-commerce system.Research Limitations / Implications: This study was restricted to one company and its retail partners that were already enrolled in the company's B2B relationship program. In the method, in the decision tree plotting, the number of nodes generated was limited by the plot area size, nodes overlapped when the variables were detailed.Originality/value: The article contributes to present a real case of decision tree application with strategic potential for the company in a possible expansion of the retail base to join the e-commerce system..Keywords: E-commerce; Decision tree; Machine learning; Marketing; B2B