Sport Lisboa e Benfica : análise do perfil e comportamento do sócio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Valente, Diogo Monge
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/30076
Resumo: Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial
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spelling Sport Lisboa e Benfica : análise do perfil e comportamento do sócioAnálise de gruposCRMComportamento do consumidorAgrupamento hierárquicoMétodo de WardCluster analysisCustomer behaviourHierarchical clusteringWard’s MethodMestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialEste trabalho tem como principal objetivo estudar o comportamento dos sócios do Sport Lisboa e Benfica e traçar os perfis encontrados, através de uma análise de grupos. O trabalho foi realizado através de um estágio na Direção Comercial e Marketing do Sport Lisboa e Benfica, mais concretamente no departamento de CRM. São usados dados de várias bases de dados do SLB, incluindo fontes não só do departamento de CRM, mas também de outros departamentos, como os departamentos de Sócios, Merchandising, Bilhética, entre outros. É descrita a forma como os dados foram obtidos, transformados e carregados para uma base de dados, construída no Power BI, de modo a conseguir-se aplicar um modelo capaz de analisar os padrões comportamentais dos sócios. Na descrição do tratamento de dados, são abordados os métodos para imputar missing values. Através do R Studio são explorados e testados os algoritmos de agrupamento, juntamente com as diferentes técnicas de agrupamento, tendo sido usado o agrupamento hierárquico. Finalmente, são utilizadas técnicas de visualização, com recurso ao R Studio e Power BI, para estudar o comportamento dos sócios de cada grupo, comparando-os, e destacando os traços que melhor definem os seus perfis. Com esta caracterização dos sócios por grupos é possível, por exemplo, executar campanhas de Marketing dirigidas.The main aim of this work is to study the behaviour of Sport Lisboa e Benfica’s members, defining customers profiles found, through a cluster analysis. The work was carried out through an internship in the Commercial and Marketing Department of Sport Lisboa e Benfica, more specifically in the CRM Department. Data from various SLB databases is used, including sources not only from the CRM Department, but also from other departments, such as Membership, Merchandising, Ticketing, among others. It is described how the data was obtained, transformed, and loaded to a dataset, built in Power BI, in order to apply a model capable of analysing members’ behavioural patterns. In the description of the data processing, the methods for imputing missing values are discussed. The clustering algorithms are explored and tested using R Studio, along with the different linkage techniques, using hierarchical clustering. Finally, visualization techniques are used, using R Studio and Power BI, to study the members’ behaviour of each group, comparing them and highlighting the traits that best define their profiles. With this members’ characterisation by groups, it is possible to, for instance, carry out targeted marketing campaigns.Instituto Superior de Economia e GestãoMoura, AlexandraCaldeira, TiagoRepositório da Universidade de LisboaValente, Diogo Monge2024-02-08T14:20:48Z2023-102023-10-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/30076porValente, Diogo Monge (2023). “Sport Lisboa e Benfica : análise do perfil e comportamento do sócio”. Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestãoinfo: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:RCAAP2024-02-11T01:31:40Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/30076Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:37:38.485972Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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