Um Método Baseado em Predição de Links Voltado à Gestão de Leads

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brugalli, Giulio Postingher
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/238278
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação.
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spelling Um Método Baseado em Predição de Links Voltado à Gestão de LeadsGestão de leads. Aprendizado de representação de redes. Predição de links.TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação.A análise de dados tem se tornado crucial para estratégias de sucesso nas organizações, principalmente quando se pensa nas etapas de aquisição e retenção de clientes. Para tais etapas, o acompanhamento e gestão dos leads é uma parte essencial. Todavia, à medida que o número de leads aumenta, a gestão se torna complexa e pouco eficiente, resultando em leads desqualificados e perda de tempo para o time de vendas. Desta forma, uma gestão de leads automatizada e baseada em dados é fundamental para otimizar a aquisição e retenção de clientes. Neste contexto, o presente trabalho propõe um método de apoio à gestão de leads para identificar e recomendar, para o time de vendas, futuros interesses de leads já existentes na base de dados de uma organização com intuito de adquirir ou reter clientes. Para cumprir este objetivo, explora-se o aprendizado de representação de redes através dos algoritmos Node2Vec e Metapath2Vec e modelos de predição de links para identificar possíveis tendências de conexões entre leads e produtos. Um estudo de caso utilizando dados de uma organização é apresentado para demonstrar a efetividade do método proposto. Para tal, foram realizadas análises de predições com diferentes estruturas topológicas de redes e calculado um coeficiente de generalização γ para qualificar os melhores modelos. Todos os modelos gerados atingiram um valor entre 0,873 e 0,998 considerando a métrica ROC-AUC, e os 3 melhores modelos apresentaram os valores de γ de 0,062, 0,018, 0,011, respectivamente. Diante dos resultados, os modelos de predição apresentaram baixos valores do coeficiente γ, muito distantes de 1, valor ideal. Porém, o método se mostra promissor para ser investigado na prática, ou seja, ativar os leads recomendados para convertê-los em clientes. Para trabalhos futuros é sugerido um aprofundamento em capacidades técnicas de aprendizado de redes para obter melhores resultados dos modelos de predição de links.Araranguá, SCGonçalves, Alexandre LeopoldoUniversidade Federal de Santa CatarinaBrugalli, Giulio Postingher2022-08-16T15:33:46Z2022-08-16T15:33:46Z2022-07-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/238278info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-08-16T15:33:46Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/238278Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-08-16T15:33:46Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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