Uso de Múltiplos Canais de Atendimento: Estudo sobre o Comportamento dos Consumidores da Ampla Energia S.A. Utilizando Técnicas de Mineração de Dados

• Autor(a) principal: Mayer, Verônica Feder
• Data de Publicação: 2014
• Outros Autores: Marques, Osiris Ricardo Bezerra, Plastino, Alexandre
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Sistemas & Gestão
• Texto Completo: https://www.revistasg.uff.br/sg/article/view/V9N3A10
• topic: Canais de Atendimento; Comportamento do Consumidor; Mineração de Dados; Regras de Associação; Relacionamento com Clientes

Este trabalho investigou o comportamento de uso de canais de atendimento dos consumidores da Ampla Energia e Serviços S.A, com objetivo de encontrar padrões e tendências que pudessem indicar oportunidades para reduções de custos e para melhorias na gestão de canais tais como: call center, Unidade de Resposta Automática (URA), máquinas de atendimento, agências físicas e internet. Foi analisado o comportamento real de uso de canais de atendimento, utilizando-se para isso de uma base de dados com mais de 1.700.000 clientes da Ampla e mais de 5.000.000 de registros de atendimento em um período de 12 meses. A partir dessa análise, foi realizada a descrição de perfis do comportamento do consumidor com base em diferentes canais, utilizando-se uma combinação de métodos estatísticos e de mineração de dados. Os resultados deram suporte a uma série de recomendações gerencias para a melhoria de processos operacionais, que devem resultar em melhor atendimento e incremento da imagem.This work investigated the behavior of use of service channel of Ampla Energia e Serviços S.A., with the objective of finding patterns and trends that could indicate opportunities for cost reductions and improvements in the management of channels such as: call center, Automated Response Unit (IVR), answering machines, physical and internet agencies. Was analyzed the real behavior the use of service channels, using for that a database with more than 1,700,000 customers of Ampla and more than 5,000,000 records of attendance in a period of 12 months. From this analysis, was held the description of consumer behavior profiles based on different channels, using a combination of statistical methods and data mining. The results gave support to many management recommendations for the improvement of operational processes, which should result in better service and an increment of the image.