Un-factorize non-food NPS on a food-based retailer

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Inês Gonçalves
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/84548
Resumo: Dissertação de mestrado em Estatística para Ciência de Dados
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spelling Un-factorize non-food NPS on a food-based retailerNet promoter scoreData miningClassificaçãoÁrvores de decisãoRandom forestClassificationDecision treesCiências Naturais::MatemáticasDissertação de mestrado em Estatística para Ciência de DadosO Net Promoter Score (NPS) é uma métrica muito utilizada para medir o nível de lealdade dos consumidores. Neste sentido, esta dissertação pretende desenvolver um modelo de classificação que permita identificar a classe do NPS dos consumidores, ou seja, classificar o consumidor como Detrator, Passivo ou Promotor, assim como perceber os fatores que têm maior impacto nessa classificação. A informação recolhida permitirá à organização ter uma melhor percepção das áreas a melhorar de forma a elevar a satisfação do consumidor. Para tal, propõe-se uma abordagem de Data Mining para o problema de classificação multiclasse. A abordagem utiliza dados de um inquérito e dados transacionais do cartão de fidelização de um retalhista, que formam o conjunto de dados a partir dos quais se consegue obter informações sobre as pontuações do Net Promoter Score (NPS), o comportamento dos consumidores e informações das lojas. Inicialmente é feita uma análise exploratória dos dados extraídos. Uma vez que as classes são desbalanceadas, várias técnicas de reamostragem são aplicadas para equilibrar as mesmas. São aplicados dois algoritmos de classificação: Árvores de Decisão e Random Forests. Os resultados obtidos revelam um mau desempenho dos modelos. Uma análise de erro é feita ao último modelo, onde se conclui que este tem dificuldade em distinguir os Detratores e os Passivos, mas tem um bom desempenho a prever os Promotores. Numa ótica de negócio, esta metodologia pode ser utilizada para fazer uma distinção entre os Promotores e o resto dos consumidores, uma vez que os Promotores são a segmentação de clientes mais prováveis de beneficiar o mesmo a longo prazo, ajudando a promover a organização e atraíndo novos consumidores.More and more companies realise that understanding their customers can be a way to improve customer satisfaction and, consequently, customer loyalty, which in turn can result in an increase in sales. The NPS has been widely adopted by managers as a measure of customer loyalty and predictor of sales growth. In this regard, this dissertation aims to create a classification model focused not only in identi fying the customer’s NPS class, namely, classify the customer as Detractor, Passive or Promoter, but also in understanding which factors have the most impact on the customer’s classification. The goal in doing so is to collect relevant business insights as a way to identify areas that can help to improve customer satisfaction. We propose a Data Mining approach to the NPS multi-class classification problem. Our ap proach leverages survey data, as well as transactional data collected through a retailer’s loyalty card, building a data set from which we can extract information, such as NPS ratings, customer behaviour and store details. Initially, an exploratory analysis is done on the data. Several resam pling techniques are applied to the data set to handle class imbalance. Two different machine learning algorithms are applied: Decision Trees and Random Forests. The results did not show a good model’s performance. An error analysis was then performed in the later model, where it was concluded that the classifier has difficulty distinguishing the classes Detractors and Passives, but has a good performance when predicting the class Promoters. In a business sense, this methodology can be leveraged to distinguish the Promoters from the rest of the consumers, since the Promoters are more likely to provide good value in long term and can benefit the company by spreading the word for attracting new customers.Faria, SusanaFreitas, Ana da CostaUniversidade do MinhoCarvalho, Inês Gonçalves2022-12-202022-12-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/84548eng203232798info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:21:35Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/84548Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:14:53.288708Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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