Modelos de mistura em CRM: uma aplicação à segmentação no sector bancário

• Autor(a) principal: Calado, Claudia da Encarnação
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/1755
• topic: Customer relationship management; Segmentação; Modelos de mistura finita; Regressão multinomial; Variáveis concomitantes; Segmentation; Mixture models; Multinomial regression; Concomitants variables

Actualmente, os modelos de Mistura são considerados um dos métodos de segmentação mais eficientes na área de Marketing para o estudo das estruturas de preferências. Com base numa amostra de clientes de uma Instituição Financeira, numa primeira fase, será realizada uma segmentação com base nos modelos de mistura finita, de forma a perceber as estruturas de necessidades de produtos financeiros. Com base nas perfilagens dos segmentos, será possível efectuar a avaliação da necessidade ou não de desenvolvimento de estratégias diferenciadas consoante os segmentos obtidos de forma a aumentar o valor da rendibilidade dos clientes já existentes, adequando assim a oferta de produtos. Nesta fase, serão obtidas as probabilidades de pertença a posteriori para classificar novos clientes nos segmentos mais adequados, permitindo contactar o cliente da melhor forma e com a melhor oferta. Numa segunda fase, será utilizado o modelo de mistura de regressões para perceber o impacto das acções de Marketing nos produtos detidos pelos clientes. Admitindo a existência de heterogeneidade das necessidades financeiras dos clientes, e colocando a hipótese de que as mesmas são explicadas com base nas acções de marketing realizadas, pretende obter-se um conjunto de estimativas de regressão para cada segmento identificado. A obtenção dessas estimativas de regressão, consoante a significância estatística, irá fornecer um maior conhecimento sobre a adequação da actual estratégia de marketing definida, e perceber a necessidade de afinação ou não da mesma consoante o segmento.