Aplicação de Algoritmos de Clusterização em uma Base de Dados de Reservas de Hotéis

Abstract

Este artigo faz uma análise da aplicação dos algoritmos de clusterização K-Means e Fuzzy C-Means. O estudo de caso visa identificar perfis de clientes de uma agência de viagens online, com o objetivo de melhorar a eficácia do envio de ofertas através de e-mail marketing, possibilitando o envio de anúncios personalizados para cada perfil. O processo de clusterização foi feito baseado na similaridade entre os usuários, levando em conta 13 características extraídas das vendas dos clientes. O resultado mostra que, apesar de chegaram a grupos parecidos, o K-Means teve desempenho levemente superior ao Fuzzy C-Means, no que diz respeito a avaliação através da métrica de estatística Gap.