Angariação e retenção de clientes numa maternidade privada

Este trabalho apresenta o caso de um prestador de saúde privado, com maternidade, da zona da grande Lisboa, cujo número de partos tem vindo a decrescer. Trabalhou-se um conjunto de dados da especialidade de Ginecologia/Obstetrícia (GIN/OBS), a partir do qual se construiu uma metodologia de análise inovadora na aplicação de Customer Relationship Management (CRM) a esta especialidade, e que permite extrair conhecimento útil sobre o seu comportamento. A criação de perfis de utente, através da construção de métricas agregadas, permitiu aferir condicionantes do negócio, como a utilização de Entidades Financiadoras de Referência (EFR’s) e o desempenho de médicos em número de partos, a georreferenciação de utentes, e a segmentação de clientes por valor. Este conhecimento, em conjunto com dados da literatura e da análise do mercado das maternidades privadas, permitiu definir diretrizes de atuação de marketing que podem ser aplicáveis a vários níveis da organização, visando o aumento da quota de mercado de partos do prestador. Organizações de saúde que sigam esta metodologia poderão conhecer melhor os seus clientes, criando uma estratégia de CRM, com vista ao aumento do número de partos.

Proposta de um modelo de medição e análise da satisfação de clientes em empresas de software : caso prático do ambiente business-to-business

Os estudos da satisfação e lealdade do cliente em ambiente Business-to-Business têm emergido devido ao interesse práctico e académico. Recorreu-se a um caso práctico de uma empresa de software internacional, ESRI, a operar em Portugal com modelo de negócio B2B e comportamento de compra extensivo. Desenvolveu-se um modelo estrutural com 11 variáveis latentes: lealdade; satisfação; imagem; atmosfera; cooperação; adaptação; processos; tecnologia; orientação ao cliente; competências; colaboradores e comunicação. Foram analisadas 304 respostas ao questionário de satisfação e de seguida aplicou-se o modelo a seis grupos de clientes segmentados de acordo com a contribuição do cliente para as receitas e o comportamento no processo de decisão de compra. Recorreu-se a modelos SEM (Structural Equation Modelling) com estimação dos parâmetros através da metodologia PLS (partial Least Squares). Os resultados mostram nos seis segmentos, que os valores da empresa, a cooperação através da competência dos colaboradores e da orientação ao cliente e a tecnologia são factores mais importantes para a satisfação e lealdade dos clientes.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

O que determina a recomendação do operador de telecomunicações : caso de estudo dos clientes MEO

Com o objetivo de consolidar e pôr em prática o conhecimento adquirido ao longo do programa de mestrado, optei pela realização de um estágio, cujo relatório apresento sob a forma de trabalho Final de Mestrado. Assim sendo, surgiu a oportunidade de realizar um estágio curricular (por um período de seis meses, entre Setembro de 2013 e Fevereiro de 2014) no âmbito do trabalho desenvolvido pela equipa de Marketing Analítico da Direção de Segmento Consumo Residencial – DSR na empresa Portugal Telecom, uma das maiores empresas na área das Telecomunicações em Portugal. Num momento de elevada concorrência entre as empresas de telecomunicações, acresce a importância atribuída pelas empresas aos seus clientes e, com ela, a necessidade de estar em constante contacto com estes. É nesse contexto que o trabalho apresentado neste relatório é desenvolvido, recorrendo a métodos explicativos, nomeadamente regressão logística, para identificar características do comportamento dos clientes que têm impacto nas atitudes e perceções dos mesmos. Por outro lado, procura-se definir a relação entre essas atitudes e/ou perceções e a recomendação dos atuais clientes do serviço a outros. Por variadas razões, não foi possível utilizar dados da Portugal Telecom, pelo que foi necessário recorrer a recolha por questionário. Através deste método foram recolhidas 193 respostas, mas apenas 159 poderam ser utilizadas, uma vez que foram eliminados os casos em que os respondentes não possuiam serviço de telecomunicações e os casos em que os clientes MEO não responderam a perguntas fundamentais do questionário. Embora de forma consciente das limitações decorrentes da dimensão desta amostra, foi decidido prosseguir com estes resultados devido à dificuldade em angariar respondentes e devido ao período de tempo de recolha disponível para este relatório. Foi realizada uma caracterização da amostra recolhida com recurso a técnicas descritivas, sendo o modelo que permite estudar os impactos estimado com recurso a regressão por máxima verosimilhança, concretamente regressão logística. A partir da revisão da literatura e do conhecimento adquirido ao longo do estágio foram criados dois modelos explicativos para a recomendação. Os resultados indicam que a reclamação é influenciada positivamente pelo rendimento do agregado familiar, pelo preço e pela percepção que os indivíduos têm em como a PT se preocupa com eles e influenciada negativamente pela reclamação, ou seja quanto quanto mais reclamações os clientes fizerem menos é a probabilidade de recomendarem a empresa.

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