Dissertação
Comprehensive Customer Segmentation for VoD Providers EVALUATED
No mundo dos negócios atual, é essencial que as empresas compreendam os seus clientes e adaptem seus serviços às suas necessidades. Isso é especialmente importante para empresas de Video-on-Demand (VoD) que operam num mercado bastante competitivo. Este estudo visa desenvolver uma abordagem abrangente de segmentação de clientes para empresas de VoD, utilizando os algoritmos K-Means e Hierarchical clustering. Através dessa abordagem, pretende-se identificar grupos de clientes com base em informações demográficas, hábitos e preferências de visualização. O modelo CRISP-DM é adotado como framework, guiando o processo desde a compreensão dos dados até à implementação. Esse modelo resultou num guia adaptado às características dos dados de VoD e aos requisitos de segmentação. São também analisados os dados capturados, destacando a importância da qualidade dos mesmos, e investiga-se a adequação dos algoritmos de clustering. A avaliação inclui métricas quantitativas e uma análise qualitativa, fornecendo conclusões sobre a base de clientes. Com foco na interpretabilidade, para que as equipas de estratégia da empresa possam compreender as características e comportamentos dos segmentos identificados. A implementação dessa abordagem permite às empresas de VoD aprimorar estratégias de marketing, seleção de conteúdos e recomendações personalizadas. A framework capacita as empresas a otimizarem a satisfação, atração e retenção dos clientes, fortalecendo uma vantagem competitiva. O estudo desenvolveu três segmentos com base nos clientes, dispositivos e conteúdos visualizados, proporcionando uma análise abrangente e insights valiosos. Embora as técnicas propostas sejam um sólido ponto de partida, análises futuras devem explorar algoritmos alternativos para melhorias adicionais.
junho 20, 2023, 10:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar
