RFV NA PRÁTICA ESTRATÉGIAS DE SEGMENTAÇÃO E PREVISÃO DE COMPRA COM MINERAÇÃO DE DADOS

Resumo

Este trabalho aborda a análise do comportamento dos clientes utilizando o modelo RFV (Recência, Frequência e Valor), uma metodologia amplamente aplicada para segmentação de clientes com base em dados transacionais. A análise RFV permite entender melhor o engajamento dos clientes ao medir a última compra (recência), a frequência de compras em um período específico e o valor gasto nas transações. Além disso, foram calculadas medidas descritivas, como a média e o desvio padrão dos intervalos de compras, o que aprimora a precisão das análises. Com o advento do Big Data, a capacidade das empresas de coletar grandes volumes de dados transacionais aumentou significativamente. Isso torna a extração de informações relevantes e a identificação de padrões ocultos essenciais para estratégias de marketing e retenção de clientes. A mineração de dados desempenha um papel fundamental na análise de grandes volumes de dados, auxiliando na segmentação de clientes e na previsão de comportamentos futuros. Neste contexto, o trabalho também explora como técnicas de mineração de dados combinadas com a análise RFV podem ser aplicadas para prever comportamentos de compra de clientes com poucas transações. Isso possibilita a criação de estratégias mais assertivas para engajar e reter clientes, aprimorando o desempenho geral da empresa.