Aplicação de Clustering para Segmentação de Clientes na Base de Dados da JUSTA
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Resumo
Empresas de tecnologia financeira, mais conhecidas como fintechs, são companhias de inovação tecnológica com potencial transformador para o setor financial. Nelas, o tratamento personalizado requer a análise de quantidades expressivas de dados. Dessa forma, utilizar técnicas de mineração de dados pode oferecer maior facilidade em classificar e visualizar os consumidores. A empresa analisada nesse artigo, a Justa, é uma fintech que promove produtos e serviços através de uma conta digital, e que procurava aprimorar a classificação dos seus clientes. A partir das bases de dados anonimizadas, fornecida pela Justa, cada cliente foi representado por features consideradas importantes para a empresa. Para chegar na base final, foi feita a integração, redução, limpeza, e transformação dos dados. Os algoritmos testados para agrupar os clientes foram K-Means, fuzzy C-Means e K-Medoids, onde o K-medoids, aplicado com a distância de Gower, apresentou melhor resultado na delineação dos perfis. Os resultados indicaram que há perfis diferentes de clientes, mas que estes são pouco acentuados e estão concentrados em apenas algumas das características comportamentais.
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Como Citar
Rocha, A., de Macêdo, E., de Oliveira, L., & Silva, V. (2022). Aplicação de Clustering para Segmentação de Clientes na Base de Dados da JUSTA. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 7(3), 39-53. https://doi.org/10.25286/repa.v7i3.2458
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics