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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2007.tde-26082007-225003
Documento
Autor
Nombre completo
Marcelo Hiroshi Ogava
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2007
Director
Tribunal
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Barroso, Lucia Pereira
Sena Junior, Manoel Raimundo de
Título en portugués
Redes neurais em análise de sobrevivência: Uma aplicação na área de relacionamento com clientes
Palabras clave en portugués
Análise de sobrevivência
Redes neurais
Relacionamento com clientes
Resumen en portugués
A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O "Customer Lifetime Value (LTV)", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura.
Título en portugués
Redes neurais em análise de sobrevivência: Uma aplicação na área de relacionamento com clientes
Palabras clave en portugués
Análise de sobrevivência
Redes neurais
Relacionamento com clientes
Resumen en portugués
A medida que as economias modernas tornam-se predominantemente baseadas na prestação de serviços, as companhias aumentam seu valor na criação e na sustentabilidade do relacionamento a longo prazo com seus clientes. O "Customer Lifetime Value (LTV)", que é uma medida de potencial de geração de lucro, ou valor de um cliente, vem sendo considerado um ponto fundamental para o gerenciamento da relação com os clientes. O principal desafio em prever o LTV é a produção de estimativas para o tempo de duração do contrato de um cliente com um dado provedor de serviços, baseado nas informações contidas no banco de dados da companhia. Neste trabalho, apresentaremos uma alternativa aos modelos estatísticos clássicos, utilizando um modelo de redes neurais para a previsão da taxa de cancelamento a partir do banco de dados de uma empresa de TV por assinatura.
 
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Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2007-10-09
 
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