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Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (2018)

  • Authors:
  • USP affiliated author: LEE, GUSTAVO HWU - EP
  • School: 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.
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    Versão PublicadaGUSTAVO HWU LEE - PRO18.p...Direct link
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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) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf. Acesso em: 06 dez. 2022.
    • APA

      Lee, G. H. (2018). Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://repositorio.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 2022 dez. 06 ] Available from: https://repositorio.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 2022 dez. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf

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