A case study on customer segmentation of a supermarket chain
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47160 |
Resumo: | Para obter vantagens competitivas, empresas de todos os segmentos estão investindo no seu relacionamento com seus clientes. No segmento de supermercados isso não é diferente. Investimentos em gestão do relacionamento com o cliente (CRM, do inglês customer relationship management) vem crescendo nos últimos anos. Para uma estratégia de CRM bem sucedida, o primeiro passo é conhecer melhor o cliente e, para esse fim, estratégias de segmentação de clientes são muito importantes. Neste trabalho, n´os segmentamos clientes da rede Nordestão, a terceira maior rede supermercadista no Nordeste do Brasil. Para isso, n´os adaptamos o bastante conhecido modelo recency-frequency-monetary introduzindo novas variáveis e usamos o algoritmo de modelo de mistura de Gaussianas (GMM, do inglês Gaussian mixture model) para clusterizar os dados. Além disso, nós utilizamos uma segmentação a priori proposta na literatura por um outro grande varejista brasileiro. Para cada segmento criado, n´os obtemos alguns clusters para cada uma das nove lojas da rede, com cada grupo representando um perfil de cliente. Entre os perfis encontrados, podemos citar os clientes Prime e os clientes Oportunidade. Os primeiros são clientes que buscam produtos de maior valor agregado, enquanto o segundo grupo representa os clientes que buscam produtos com preços promocionais. Nós encontramos uma grande similaridade entre os perfis de cada loja, variando entre si apenas pelas características específicas de cada loja. Nós concluímos nosso trabalho com uma validação algorítmica dos resultados e uma análise de interpretabilidade dos clusters obtidos. |
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Oliveira, Wellerson Viana dehttp://lattes.cnpq.br/1797570932087326http://lattes.cnpq.br/0664132257054306Araújo, Daniel Sabino Amorim dehttp://lattes.cnpq.br/4744754780165354Nunes, Marcus Alexandrehttps://orcid.org/0000-0002-9956-4644http://lattes.cnpq.br/2698100541879707Rego, Thais Gaudencio doBezerra, Leonardo César Teonácio2022-05-10T23:50:41Z2022-05-10T23:50:41Z2021-12-06OLIVEIRA, Wellerson Viana de. A case study on customer segmentation of a supermarket chain. 2021. 102f. Dissertação (Mestrado Profissional em Tecnologia da Informação) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47160Para obter vantagens competitivas, empresas de todos os segmentos estão investindo no seu relacionamento com seus clientes. No segmento de supermercados isso não é diferente. Investimentos em gestão do relacionamento com o cliente (CRM, do inglês customer relationship management) vem crescendo nos últimos anos. Para uma estratégia de CRM bem sucedida, o primeiro passo é conhecer melhor o cliente e, para esse fim, estratégias de segmentação de clientes são muito importantes. Neste trabalho, n´os segmentamos clientes da rede Nordestão, a terceira maior rede supermercadista no Nordeste do Brasil. Para isso, n´os adaptamos o bastante conhecido modelo recency-frequency-monetary introduzindo novas variáveis e usamos o algoritmo de modelo de mistura de Gaussianas (GMM, do inglês Gaussian mixture model) para clusterizar os dados. Além disso, nós utilizamos uma segmentação a priori proposta na literatura por um outro grande varejista brasileiro. Para cada segmento criado, n´os obtemos alguns clusters para cada uma das nove lojas da rede, com cada grupo representando um perfil de cliente. Entre os perfis encontrados, podemos citar os clientes Prime e os clientes Oportunidade. Os primeiros são clientes que buscam produtos de maior valor agregado, enquanto o segundo grupo representa os clientes que buscam produtos com preços promocionais. Nós encontramos uma grande similaridade entre os perfis de cada loja, variando entre si apenas pelas características específicas de cada loja. Nós concluímos nosso trabalho com uma validação algorítmica dos resultados e uma análise de interpretabilidade dos clusters obtidos.In order to obtain commercial advantages over competitors, companies in all segments are improving their relationship with customers. The supermarket segment is no different and investments in customer relationship management (CRM) are increasing over the last years. The first step towards a successful CRM strategy is to know customers better, for which customer segmentation plays an important role. In this work, we segment customers from Nordest˜ao, the third largest supermarket chain in the Northeast of Brazil. To do so, we adapt the recency-frequency-monetary model, enrich it with new features, and use Gaussian mixture models to clusterize the data. Furthermore, we employ a well-established a priori segmentation from the Brazilian supermarket literature. For each a priori segment, customer groups were obtained for each retail store, with each group representing a different customer profile. Among the most interesting are prime and opportunity customers, who respectively focus on high-end and on-sale products. Importantly, most of the behaviours are consistent across the different stores, varying only as to store-specific parameters. We conclude our work with a further algorithmic validation and interpretability analysis of our findings.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃOUFRNBrasilCustomer segmentationCustomer relationship managementUnsupervised learningSupermercado varejistaA case study on customer segmentation of a supermarket chaininfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALCasestudycustomer_Oliveira_2021.pdfapplication/pdf2259687https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/47160/1/Casestudycustomer_Oliveira_2021.pdf87985576ff6c467cd941ec3f32401f7bMD51123456789/471602022-05-10 20:51:24.023oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/47160Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-05-10T23:51:24Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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