Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (2018)
- Authors:
- Autor USP: LEE, GUSTAVO HWU - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PRO
- Subjects: REDES NEURAIS; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
- Language: Português
- Abstract: O propósito desse trabalho é identificar clientes através de modelos de aprendizado de máquina, visando definir estratégias para aumentar o número de clientes e operações. O trabalho será desenvolvido em uma empresa prestadora de serviços de financeiros de transferências internacionais de moeda e câmbio. Em função das peculiaridades dos produtos oferecidos, como as diferentes intenções de realizar uma transferência internacional, seja para o pagamento de um curso ou um tratamento de câncer, o perfil de clientes é muito diversificado. Para identificar os padrões e classificar os clientes com base em categorias de valor médio das operações, redes neurais com aprendizado profundo (em tradução livre do inglês deep learning) foram treinadas com dados históricos e a precisão testada em dados de validação. Diversas tipologias de redes neurais foram comparadas para avaliar a melhor precisão e selecionar o melhor modelo. Diferentes informações foram utilizadas para treinar o modelo, como endereço de residência, idade, gênero, valor financeiro da primeira operação, entre outros. Foram testados três modelos diferentes, dois deles com os clientes de ambas plataformas isolados e no outro com os clientes combinados. Para cada um dos três modelos, foram testadas diversas arquiteturas de redes neurais, com diferentes quantidades de camadas neurais e neurônios ocultos por camada. O modelo final treinado e calibrado tem como objetivo alimentar as ferramentas de disparos de e-mail e de vendas, nas quais é comum ser necessário segmentar os clientes pelo valor financeiro médio para diferentes estratégias de comunicação e funis de vendas. Os resultados de validação dos modelos identificaram uma boa capacidade de classificação dos clientes corretamente pelo modelo. Por fim, selecionou-se o modelo com melhor precisão e arquitetura para ser implementado na base de dados das ferramentas.
- Imprenta:
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ABNT
LEE, Gustavo Hwu. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf. Acesso em: 26 mar. 2025. -
APA
Lee, G. H. (2018). Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf -
NLM
Lee GH. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes [Internet]. 2018 ;[citado 2025 mar. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf -
Vancouver
Lee GH. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes [Internet]. 2018 ;[citado 2025 mar. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf
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