Segmentação de clientes: análise de cluster usando o algoritmo Partitioning Around Medoids (PAM)

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Como comentamos em posts anteriores, segmentação de clientes é uma metodologia de agrupamento que permite às empresas entenderem seus clientes e orientar a tomada de decisões para grupos bem definidos, atendendo as necessidades específicas de cada um deles. No entanto, geralmente encontramos na literatura algoritmos de agrupamento que usam apenas variáveis numéricas, ao passo que, em várias situações da vida real, precisamos agrupar conjuntos de dados que são do tipo misto (variáveis numéricas e categóricas).

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Segmentação de clientes: uma análise RFM em Knime

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A segmentação de clientes, ou segmentação de mercado, é o processo de dividir uma base de clientes em subgrupos homogêneos dentro de um mercado heterogêneo, dirigido a ações de marketing. Esse agrupamento permite às empresas compreender seus clientes e direcionar a tomada de decisões para grupos bem definidos, atendendo às necessidades específicas de cada subgrupo. É possível, por exemplo, identificar os grupos de clientes mais lucrativos, permitindo que as organizações concentrem-se em mantê-los.

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Business Analytics no Knime

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No momento em que as empresas de diferentes setores oferecem produtos e usam tecnologias semelhantes, os processos de negócios estão entre as poucas coisas remanescentes de diferenciação, e os concorrentes que usam BA retêm cada gota de valor desses processos. Dentro das empresas que competem em BA, os altos executivos deixam claro, de cima para baixo, que o BA é fundamental para a estratégia. Essas organizações aplicam várias iniciativas que envolvem dados complexos e análises estatísticas, e a atividade quantitativa é administrada ao nível comercial (não departamental)[1].

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