Desenvolvimento e implantação de Data Base Marketing para apoiar estratégia de gestão de fidelização de clientes em empresa administradora de consórcios

o ambiente econômico atual tem exigido empenho das empresas em conhecer, interagir, diferenciar e personalizar cada vez mais produtos e serviços para os clientes. Este cenário requer ferramentas e modelos de gestão para gerenciar as relações com os clientes, com o objetivo de permitir que a empresa consiga perceber e responder rapidamente a exigências dos consumidores. Este trabalho revisa conceitos de CRM (Customer Relationschip Management ou Gerenciamento das Relações com os Clientes) e descreve a implementação de ferramenta de gestão de relacionamento com clientes em empresa de consórcio. O desenvolvimento do trabalho reflete uma necessidade apontada no planejamento estratégico da empresa, sendo que ferramentas de tecnologia de informação e software de banco de dados foram usadas como suporte aos propósitos da gestão empresarial. Como resultado do trabalho, a empresa está hoje atuando com um sistema de Data Base Marketing, o qual foi criado para auxiliar os profissionais envolvidos no processo de atendimento e gestão de relacionamento com clientes. O Data Base Marketing esta sendo utilizado para coletar dados de atendimento a clientes, tais como históricos de atendimento, dados cadastrais, perfil demográfico, perfil psicográfico e categoria de valor dos clientes. Durante o processo de interação com clientes, o sistema facilita o trabalho dos especialistas e permite melhorar a qualidade do atendimento aos clientes, contemplando necessidades dos diversos especialistas da empresa em assuntos como vendas, qualidade em serviços, finanças e gestão empresarial.O processo começou pela constituição de um grupo de trabalho interno para discutir estratégias e cronograma de implantação. A primeira decisão do grupo foi pelo desenvolvimento interno do software visando atender plenamente o "core business" da empresa. O processo começou pela constituição de um grupo de trabalho interno para discutir estratégias e cronograma de implantação. A primeira decisão do grupo foi pelo desenvolvimento interno do software visando atender plenamente o "core business" da empresa. O projeto contou com o conhecimento do negócio dos profissionais da empresa e auxilio de especialistas e consultores externos. O detalhamento do projeto, bem como os passos da pesquisa-ação, está descrito no corpo da dissertação.

Data Mining no Varejo: estudo de caso para loja de materiais de construção

Este trabalho apresenta um estudo de caso de mineração de dados no varejo. O negócio em questão é a comercialização de móveis e materiais de construção. A mineração foi realizada sobre informações geradas das transações de vendas por um período de 8 meses. Informações cadastrais de clientes também foram usadas e cruzadas com informações de venda, visando obter resultados que possam ser convertidos em ações que, por conseqüência, gerem lucro para a empresa. Toda a modelagem, preparação e transformação dos dados, foi feita visando facilitar a aplicação das técnicas de mineração que as ferramentas de mineração de dados proporcionam para a descoberta de conhecimento. O processo foi detalhado para uma melhor compreensão dos resultados obtidos. A metodologia CRISP usada no trabalho também é discutida, levando-se em conta as dificuldades e facilidades que se apresentaram durante as fases do processo de obtenção dos resultados. Também são analisados os pontos positivos e negativos das ferramentas de mineração utilizadas, o IBM Intelligent Miner e o WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis, bem como de todos os outros softwares necessários para a realização do trabalho. Ao final, os resultados obtidos são apresentados e discutidos, sendo também apresentada a opinião dos proprietários da empresa sobre tais resultados e qual valor cada um deles poderá agregar ao negócio.

Modelo de gerenciamento de versões para evolução de Data Warehouses

Sistemas de tomada de decisão baseados em Data Warehouse (DW) estão sendo cada dia mais utilizados por grandes empresas e organizações. O modelo multidimensional de organização dos dados utilizado por estes sistemas, juntamente com as técnicas de processamento analítico on-line (OLAP), permitem análises complexas sobre o histórico dos negócios através de uma simples e intuitiva interface de consulta. Apesar dos DWs armazenarem dados históricos por natureza, as estruturas de organização e classificação destes dados, chamadas de dimensões, não possuem a rigor uma representação temporal, refletindo somente a estrutura corrente. Para um sistema destinado à análise de dados, a falta do histórico das dimensões impossibilita consultas sobre o ambiente real de contextualização dos dados passados. Além disso, as alterações dos esquemas multidimensionais precisam ser assistidas e gerenciadas por um modelo de evolução, de forma a garantir a consistência e integridade do modelo multidimensional sem a perda de informações relevantes. Neste trabalho são apresentadas dezessete operações de alteração de esquema e sete operações de alteração de instâncias para modelos multidimensionais de DW. Um modelo de versões, baseado na associação de intervalos de validade aos esquemas e instâncias, é proposto para o gerenciamento dessas operações. Todo o histórico de definições e de dados do DW é mantido por esse modelo, permitindo análises completas dos dados passados e da evolução do DW. Além de suportar consultas históricas sobre as definições e as instâncias do DW, o modelo também permite a manutenção de mais de um esquema ativo simultaneamente. Isto é, dois ou mais esquemas podem continuar a ter seus dados atualizados periodicamente, permitindo assim que as aplicações possam consultar dados recentes utilizando diferentes versões de esquema.