UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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1 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CRM UTILIZANDO DATA MINING PARA O SOFTWARE DE GERENCIAMENTO HOTELEIRO HMAX Área de Inteligência Artificial por Jarbas Machado Camargo Rudimar Luís Scaranto Dazzi, Dr. Orientador Márcia Cristina Schiavi Dazzi, Msc. Co-orientadora Itajaí (SC), novembro de 2007

2 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE CRM UTILIZANDO DATA MINING PARA O SOFTWARE DE GERENCIAMENTO HOTELEIRO HMAX Área de Inteligência Artificial por Jarbas Machado Camargo Relatório apresentado à Banca Examinadora do Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computação para análise e aprovação. Orientador: Rudimar Luís Scaranto Dazzi, Dr. Itajaí (SC), novembro de 2007 ii

3 SUMÁRIO LISTA DE ABREVIATURAS...v LISTA DE FIGURAS...vi LISTA DE TABELAS...vii RESUMO...viii ABSTRACT...ix 1 INTRODUÇÃO PROBLEMATIZAÇÃO Formulação do Problema Solução Proposta OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivos Específicos METODOLOGIA ESTRUTURA DO TRABALHO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA AMBIENTE EMPRESARIAL NA ERA DA INFORMAÇÃO MARKETING Marketing na hotelaria CRM MARKETING DE RELACIONAMENTO COM O CLIENTE DATA MINING Weka Aplicações SOLUÇÕES SIMILARES Softwares de CRM que utilizam Data Mining Softwares de Gerenciamento hoteleiro DESENVOLVIMENTO ESPECIFICAÇÃO DE REQUISITOS Descrição de atores Requisitos Funcionais Requisitos Não funcionais Regras de Negócio MODELO DE CASOS DE USO Detalhamento dos casos de uso e Prototipação DIAGRAMAS DO PROJETO Diagramas de Caso de Uso Diagrama de Entidade-Relacionamento Diagrama de Classe iii

4 3.3.4 Diagrama de Atividades Diagrama de Implantação TESTES DE VALIDAÇÃO Testes de interface Testes Iniciais com pequenas quantidades de dados Testes com grandes quantidades de dados Resultados da mineração de dados CONCLUSÕES...75 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...78 GLOSSÁRIO...80 A.1 MATERIAL DE ENTREVISTA A.1.1 REQUISITOS PARA O SISTEMA DE CRM A.1.2 Questionário para avaliação do sistema de CRM A.2 FICHAS DE AVALIACAO E PREFERÊNCIA A.3 BANCO DE DADOS A.3.1 DICIONARIO DE DADOS A.3.2 Scripts A.4 ARQUIVOS UTILIZADOS NO PROJETO iv

5 LISTA DE ABREVIATURAS CRM DM E-R ERP MMS NBR ROI SIBC SMS TCC TI UNIVALI WAP Costumer Relationship Management Data Mining Entidade-Relacionamento Enterprise Resource Planning Multimedia Messaging Service Norma Brasileira Return Of Investiment Sistema de Informação Baseado em Computador Short Message Service Trabalho de Conclusão de Curso Tecnologia da informação Universidade do Vale do Itajaí Wireless Application Protocol v

6 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Ambiente de marketing...10 Figura 2. Arquitetura de CRM...18 Figura 3. Etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de dados (KDD) Figura 4. Arquitetura do projeto...34 Figura 5. Módulos do sistema...37 Figura 6. Cadastro de hóspedes...39 Figura 7. Hospedagens anteriores...40 Figura 8. Seleção de informações...40 Figura 9. Preferências do hóspede...41 Figura 10. Preferências do hóspede...41 Figura 11. Tela de cadastro de preferência...43 Figura 12. Edição de categoria de preferência...45 Figura 13. Histórico de produtos e serviços consumidos pelo hóspede...46 Figura 14. Avaliação do nível de satisfação do hóspede em relação aos serviços do hotel...47 Figura 15. Tela para informar o nível de satisfação do hóspede...47 Figura 16. Cadastro dos serviços a serem avaliados...49 Figura 17. Edição de serviço para avaliação do hóspede...49 Figura 18. Tela principal do módulo CRM...51 Figura 19. Listagem com as informações dos hóspedes que estiveram no hotel...52 Figura 20. Consumo dos hóspedes totalizado por produto e serviço...52 Figura 21. Seleção de tipo de mineração...53 Figura 22. Casos de uso do módulo Cadastro...57 Figura 23. Casos de uso do módulo de Mineração...58 Figura 24. Tabelas do banco de dados com os campos necessários para o CRM...59 Figura 25. Diagrama de classe...60 Figura 26. Diagrama de atividades...61 Figura 27. Diagrama de implantação...62 vi

7 LISTA DE TABELAS Tabela 1. Aplicações de Data Mining...25 Tabela 2. Softwares de hotelaria...31 Tabela 3. Testes iniciais com mínima quantidade de dados...64 Tabela 4. Comparação entre as características encontradas nas bases de dados dos hotéis Tabela 5. Metodologia para descoberta do perfil de clientes que retornam ao hotel...67 Tabela 6. Metodologia para a descoberta da segmentação de clientes...68 Tabela 7. Metodologia para a descoberta da influência sobre o tipo de entrada...69 Tabela 8. Metodologia para a descoberta da influência na quantidade de adultos...71 Tabela 9. Metodologia para a descoberta do agrupamento de produtos por época de consumo...73 vii

8 RESUMO CAMARGO, Jarbas Machado. Implementação de um sistema de CRM utilizando Data Mining para o software de gerenciamento hoteleiro HMAX. Itajaí, f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, No início do século XXI, as organizações têm se mostrado eficientes em capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias. Porém, ainda não usam adequadamente essa grande quantidade de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados em suas próprias atividades. A partir da extração de conhecimento contido nesses dados uma empresa pode melhor conhecer e entender seus clientes, reconhecendo seus hábitos e oferecendo produtos mais direcionados às suas demandas. Estes dados podem auxiliar também na distinção entre clientes desejáveis ou não para o negócio da empresa. O objetivo geral deste projeto de pesquisa é desenvolver um módulo de CRM integrado ao software HMAX 1 de gestão hoteleira, agregando maior valor ao produto e visando suprir as deficiências do software nesta parte de relacionamento com o cliente, para que identifique, através da aplicação de técnicas de Data Mining, os perfis dos clientes (hóspedes) dos hotéis. O propósito é agrupá-los de forma que permita utilizar estas informações gerenciais como ferramenta de apoio para a tomada de decisões de uma ação de marketing específica, tornando mais rápida e efetiva a identificação das necessidades dos clientes para que o hotel possa conquistar, encantar, surpreender e fidelizar, atingindo o público alvo de maneira "individual. Com este recurso, o hotel poderá conhecer o perfil e os hábitos de consumo de cada hóspede, permitindo mobilizar a equipe operacional do hotel fazendo com que cada departamento providencie e prepare a estadia do cliente mais confortável e agradável possível. Palavras-chave: Data Mining. Marketing de Relacionamento com o Cliente. Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados 1 Mais informações podem ser obtidas no endereço viii

9 ABSTRACT At the beginning of the XXI century, the organizations themselves have shown efficient in capturing, organizing and storing great amount of data, gotten of their everyday operations. However, they do not use this great amount of data adequately yet to transform it into knowledge that can be used in their proper activities. From the extration of knowledge contained in these data a company can know and understand better its customers, recognizing their habits and offering products more directed to their demands. These data can also assist in the distinction between desirable customers or not for the company business. The general objective of this project of research is to develop a CRM module integrated to HMAX 2 software of hotel management, adding bigger value to the product and aiming at suppling the deficiencies of software in this part of relationship with the customer, to identify through the application of Data Mining techniques, the customers (guests ) profiles of the hotels. The intention is to group them of form that allow to use these statistical and managemental information as tool of support for the taking of decisions of a specific action of marketing, becoming faster and more effective the identification of the customers necessities so that the hotel can conquer, enchant, surprise and turn faithful, reaching the target public in individual way. With this resource, the hotel will be able to know each guest s profile and the habits of consumption, being allowed to mobilize the operational team of the hotel in order to each department provides and prepares the customer s stay more comfortable and more pleasant as possible. Keywords: Data Mining. Customer Relationship Management. Knowledge Discovery in Databases 2 More information can be taken throught the address ix

10 1 INTRODUÇÃO No mercado competitivo do início do século XXI, o processo de conhecimento do cliente têm se tornado necessário, com o objetivo de melhorar o relacionamento empresa-cliente, buscando o aumento da fidelidade deste à empresa. Aliado a este fato, a disponibilidade de tecnologias que facilitam esta atividade atraem ainda mais as empresas, mudando o foco para o cliente e não em produto/serviço. No entanto, a maioria dos Sistemas Integrados de Gestão Empresarial (ERP Enterprise Resource Planning) baseia-se no modelo preconcebido de gestão e que é orientado para dentro da empresa, para o transacional, não possuindo a visão voltada para o cliente (TURBAN, 2003). As empresas utilizam-se da tecnologia da informação para capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias. Porém, ainda não usam adequadamente essa grande quantidade de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados em suas próprias atividades. A partir da extração de conhecimento contido nesses dados uma empresa pode melhor conhecer e entender seus clientes, reconhecendo seus hábitos e oferecendo produtos mais direcionados às suas demandas. Estes dados podem auxiliar também na distinção entre clientes desejáveis ou não para o negócio da empresa. A extração de conhecimento de bases de dados é um processo complexo e, ainda hoje, muito dependente da experiência e do trabalho do analista (formulação do problema, preparação dos dados, análises e interpretações dos resultados, avaliações). Garantindo melhor atendimento, fidelização e novas oportunidades de negócios, as empresas estão adotando sistemas de gerência de relacionamento com o cliente, conhecido por CRM (Customer Relationship Management). O objetivo do CRM é fazer a empresa ser capaz de manipular consistentemente as interações dos clientes através de canais de comunicação e construir, manter e aperfeiçoar as relações com os clientes. O processo de CRM associa conceitos de Marketing de Relacionamento ao uso de TI (Tecnologia da Informação) (BERRY; LINOFF, 2000). CRM significa aprender e entender o que cada cliente espera da empresa e poder assim suprir seus anseios. O resultado disto para o cliente é a empresa oferecer serviço personalizado, atendimento pessoal, e cobertura completa das necessidades num determinado tema. Segundo O Brien (2004), os sistemas de informação antigamente eram considerados basicamente como uma despesa. Atualmente, são vistos como um centro de lucro e, com eles, as organizações esperam ter alguma vantagem em relação aos concorrentes. Os sistemas de

11 informação baseados em computador (SIBC 3 ), através das transações operacionais efetuadas, geram os dados cujo conhecimento implicitamente acumulado pode ser formalizado e, estruturado por meio de técnicas estatísticas e de inteligência artificial, tais como redes neurais artificiais, árvores de classificação e regressão, regras de associação entre outras (BERRY; LINOFF, 2000). A aquisição do conhecimento sobre o perfil e o comportamento dos clientes de uma empresa é realizada por meio de um processo de mineração de dados, chamado data mining. Data Mining (DM) é um processo analítico para a extração da informação cujo objetivo é descobrir fatos escondidos, contidos nas bases de dados. Este processo incorpora ferramentas de Tecnologia de Informação (TI), conhecimento de gestão de dados e análises de dados sofisticadas. Usando uma combinação de aprendizado de máquina, análise estatística, técnicas de modelagem e tecnologia de banco de dados, o DM encontra padrões e relacionamentos nos dados e regras de inferência que permitem a predição dos resultados futuros. Os padrões preditivos são encontrados para resolver o problema de predizer o valor futuro ou desconhecido de um ou mais atributos do banco de dados a partir do valor conhecido dos demais atributos. Os padrões descritivos, ou informativos, têm por objetivo encontrar padrões interessantes, de forma interpretável pelo homem, que descrevam os dados. O processo consiste basicamente em três etapas: exploração; construção de modelo ou definição do padrão; e validação/verificação (EDELSTEIN, 2005). Data mining engloba o processo de reconhecimento, extração e acompanhamento de padrões e regras de produção latentes e potencialmente úteis sobre o comportamento dos clientes a partir de grandes bases de dados organizacionais. Sendo que o objetivo é criar modelos para a tomada de decisão visando prever o comportamento futuro do cliente baseado nos padrões passados. O que possibilita o cálculo de grandes massas de dados são os algoritmos estatísticos de aprendizagem automática e o uso da força bruta computacional (ALMEIDA; SIQUEIRA; ONUSIC, 2002). A partir das possibilidades da TI e dos conceitos de CRM, o atendimento diferenciado contribui para o sucesso de uma relação eficaz e de lealdade do cliente para com a empresa. Clientes leais são mais rentáveis, geram menor custo, agregam mais valor à empresa. O agrupamento de perfis baseado nas informações operacionais do hotel pode ser utilizado para identificar quais são os clientes mais interessantes, permitindo criar um relacionamento intenso com eles, efetuar campanha (promoção para aquisição), serviço de atendimento e vendas, detecção de 3 Sistema de informação que usa o computador e a tecnologia de telecomunicações para executar suas tarefas. Os principais componentes deste sistema são: Hardware, Software, Banco de Dados, Rede, Procedimentos e Pessoas. 2

12 fraude e avaliação de risco etc. Nenhum cliente gosta de ser um número estatístico, ele quer ser lembrado e atendido personalizadamente. Desta forma, o objetivo geral deste projeto de pesquisa é desenvolver um módulo de CRM integrado ao software HMAX de gestão hoteleira, agregando maior valor ao produto e visando suprir as deficiências do software nesta parte de relacionamento com o cliente, para que identifique, através da aplicação de técnicas de Data Mining, os perfis dos clientes (hóspedes) dos hotéis. O propósito é agrupá-los de forma que permita utilizar estas informações gerenciais como ferramenta de apoio para a tomada de decisões, para uma ação de marketing específica, tornando mais rápida e efetiva a identificação das necessidades dos clientes, para que o hotel possa conquistar, encantar, surpreender e fidelizar, atingindo o público alvo de maneira "individual. Com este recurso, o hotel poderá conhecer o perfil e os hábitos de consumo de cada hóspede, permitindo mobilizar a equipe operacional do hotel fazendo com que cada departamento providencie e prepare a estadia do cliente mais confortável e agradável possível. De acordo com os conceitos estudados para este projeto de pesquisa, a implementação do sistema permitirá observar a importância de algumas técnicas que são utilizadas no processo de formalização do conhecimento do cliente a partir de dados acumulados em bases de dados operacionais das empresas. A construção de um sistema de relacionamento com o cliente acaba envolvendo diversos fatores que se forem mal dimensionados ou desprezados podem levar ao fracasso destas iniciativas bem intencionadas (ALMEIDA; SIQUEIRA; ONUSIC, 2002). Por este motivo, é importante o conhecimento das técnicas de processamento de informação, bem como o conhecimento de marketing de relacionamento, para que a união destes conceitos forneça subsídios necessários para o desenvolvimento de um software que atenda aos requisitos de um sistema de CRM. 1.1 PROBLEMATIZAÇÃO Formulação do Problema Segundo Stone (2001), com tanta informação potencial disponível para os fornecedores, sobre o comportamento e as preferências dos clientes, a implantação de marketing direto, ainda que de forma primitiva em áreas como hotéis, tem sido lenta. Isto contrasta com outras áreas (linhas aéreas, operadoras de cruzeiro), nos quais o valor de um relacionamento de longo prazo com os clientes é apreciado e explorado através de diálogo contínuo. 3

13 No segmento de hotelaria, essa visão é ainda mais profunda, pois é preciso conhecer hábitos da intimidade e desejos dos hóspedes. Esta tarefa se torna complicada devido ao fato de muitos hotéis possuírem clientes dos mais variados perfis que podem variar desde a posição econômica, a freqüência e sazonalidade (época que realizam a hospedagem), o motivo da hospedagem (particular, evento, turismo, negócios) e preferências ou costumes particulares. Um dos principais problemas é conseguir saber qual o momento certo, como e quais clientes devem se tornar alvo de campanhas de marketing, ou estratégias para manter o relacionamento viável entre o hotel e o cliente que forneçam um bom retorno de investimento ao hotel sobre as ações realizadas. Alguns hotéis mudam o público alvo durante as épocas do ano, por exemplo: um hotel em que na temporada do verão recebe na maioria das vezes hóspedes particulares, ao final da temporada muda o foco para a hospedagem proveniente da realização de eventos e convenções no hotel, fazendo com que o relacionamento de marketing atue sobre empresas e não mais diretamente no hóspede. Com essa mudança de foco, pode acontecer alguma insatisfação por falta de contato ou até perda de alguns hóspedes que costumam freqüentar o hotel em períodos não convencionais a este tipo de hospedagem, pois em meio a tantos tipos de clientes fica difícil saber os anseios de cada um para prever o retorno deste ao hotel Solução Proposta Os progressos em computação e telecomunicações facilitam e reduzem o custo para armazenar informações mais complexas sobre clientes, para saber quais informações são necessárias para o setor hoteleiro. O sistema de CRM utilizando Data Mining é uma alternativa que pode auxiliar os usuários do software HMAX a identificar perfis e padrões de comportamento dos hóspedes. Através da mineração de dados, obtido com o banco de dados operacional do software HMAX, será possível gerar informações que auxiliem na tomada de decisões para o CRM, com base na escolha dos critérios utilizados pelo usuário. Através da seleção das informações relevantes contidas no banco de dados operacional, será alimentado um arquivo no formato ARFF, que servirá de conteúdo para a mineração de dados. Após a mineração de dados, o usuário poderá visualizar os gráficos de agrupamentos de perfis de clientes que o algoritmo de mineração encontrou. O usuário também poderá visualizar o histórico 4

14 das hospedagens dos hóspedes, as preferências de cada hóspede, a freqüência de hospedagem (para permitir um programa de fidelidade), o ranking de clientes, produtos e serviços por quantidade e valor, podendo identificar quais são os clientes de maior valor e qual o consumo destes. Com a implementação deste sistema, espera-se uma maior produtividade nas tarefas de relacionamento com o cliente, principalmente na questão da escolha dos grupos a serem alvos de mala direta. 1.2 OBJETIVOS Objetivo Geral O objetivo deste projeto é desenvolver um módulo de CRM integrado ao software de gerenciamento hoteleiro HMAX, possibilitando através de técnicas de Data Mining, a identificação dos perfis de clientes, agrupando-os de forma a utilizar informações gerenciais como ferramenta de apoio para a tomada de decisões de uma ação de marketing específica Objetivos Específicos Os objetivos específicos deste projeto de pesquisa são: Pesquisar os programas de CRM que utilizam Data Mining e que atuam no mercado da hotelaria; Pesquisar os conceitos, ferramentas e tecnologias necessários à implementação do sistema; Determinar os requisitos exigidos pelo sistema; Realizar a modelagem conceitual do sistema; Desenvolver e implementar a mineração de dados para a identificação dos perfis de clientes; Integrar a mineração de dados ao software HMAX; Testar e validar o sistema; e Documentar o desenvolvimento e os resultados do sistema. 5

15 1.3 Metodologia A pesquisa de soluções similares, como os programas de CRM que utilizam Data Mining e que atuam no mercado da hotelaria, é necessária para saber as características, limitações, vantagens e desvantagens. Para isto foram realizadas pesquisas através da internet utilizando o site de busca Google 4, encontrando materiais de referência tanto na língua portuguesa quanto inglesa, que serviram como base para a comparação das soluções existentes. Para atender aos objetivos do trabalho, na identificação dos requisitos necessários para a implantação de um sistema de CRM para o software HMAX, a técnica para a coleta de dados na pesquisa-ação foi entrevista individual, realizada com alguns usuários deste software (profissionais da hotelaria que atuam nos hotéis diretamente com o marketing de relacionamento com o cliente), para que pudessem contribuir com suas experiências no assunto, informando o que desejam de um módulo de CRM que possa auxiliar nas suas tarefas diárias de relacionamento com o cliente. Para encontrar o embasamento teórico necessário para a implementação do sistema, foram compreendidos os conceitos, ferramentas e tecnologias. A revisão da literatura foi realizada através da pesquisa bibliográfica, com base em material de livros, artigos científicos publicados na internet, revistas e sites. Para a formalização dos requisitos levantados, foi realizada a modelagem do sistema utilizando a notação UML 5. Através da ferramenta Enterprise Architect 6, foram desenvolvidos os diagramas necessários para esta análise: casos de uso, classes, E-R, atividades e implantação. A análise do sistema começa com a identificação de quais as variáveis são importantes para o problema em questão, para isso foi verificado no banco de dados operacional do sistema HMAX, quais são os atributos relacionados com o hóspede, como por exemplo, o consumo de produtos e serviços e as suas estadias. Com estas informações é possível transformar as informações dos dados brutos em informações relevantes para a identificação do perfil dos hóspedes. Estas informações são utilizadas para fazer a coleta de dados para o processo de Data Mining. Através da aplicação dos algoritmos de mineração, é possível verificar o relacionamento entre as variáveis. A ferramenta Borland Delphi 5 permite o desenvolvimento da aplicação, a qual faz o acesso ao banco de dados do software HMAX e prepara as informações a serem utilizadas no Weka 7 para a 4 Maiores informações podem ser encontradas no endereço 5 UML (Unified Modeling Language) significa linguagem de modelagem unificada. 6 Maiores informações podem ser encontradas no endereço 6

16 mineração de dados. Após a mineração, as informações são exibidas ao usuário através da interface gráfica. A próxima fase foi integrar a aplicação desenvolvida ao software HMAX. Os testes de validação inicialmente são executados em laboratório com pequenas quantidades de dados para fácil compreensão do resultado. Somente após a validação com pequenas quantidades de dados é introduzido um número maior de dados para então verificar o desempenho do sistema. Após a validação em laboratório, o sistema é implantado em alguns hotéis e passado um treinamento aos profissionais de marketing interessados no sistema. É explicada, a maneira como obter os dados desejados através da interface do sistema e através de um questionário de avaliação, é verificado o nível de aceitação da ferramenta. Ao longo do período de pesquisa e desenvolvimento deste trabalho são realizadas produções textuais de acordo com a norma NBR 6023/2002 que resultam no documento textual do TCC e, com base neste documento é redigido um artigo científico o qual representa o conhecimento adquirido através da síntese do referencial teórico, desenvolvimento, testes e conclusões deste projeto. 1.4 Estrutura do trabalho Este documento está estruturado em quatro capítulos. O Capítulo 1 apresenta uma visão geral do trabalho. Na Fundamentação Teórica, é apresentada uma revisão bibliográfica sobre as origens e o conceito atual de Marketing, seguido da sua abordagem no relacionamento com os clientes (CRM). Nesse capítulo, também é feita uma descrição a respeito da tecnologia de Data Mining. O Capítulo 3 apresenta o projeto detalhado do sistema a ser desenvolvido, incluindo sua especificação e a sua modelagem em UML. O capítulo também discute como foi implementado o sistema proposto. Concluindo, no Capítulo 4, apresentam-se as considerações finais, onde são abordados os resultados preliminares, mudanças de algumas estratégias de desenvolvimento do projeto, alterações de cronograma, dentre outros. O texto ainda inclui uma seção de apêndices e outra de anexos que complementam as informações apresentadas no trabalho. 7 Weka é um pacote desenvolvido pela Universidade de Waikato, em 1993, com o intuito de agregar algoritmos para mineração de dados na área de Inteligência Artificial. O software é licenciado pela General Public License sendo, assim, possível a alteração do seu código-fonte. Weka é elaborado em linguagem Java. Maiores informações podem ser encontradas no endereço 7

17 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA As seções deste capítulo apresentam uma revisão bibliográfica sobre os assuntos relevantes ao tema deste trabalho, iniciando com a relação entre as empresas e seus clientes no mercado competitivo, os conceitos de marketing e sua utilização no relacionamento com os clientes, e o processo de mineração de dados. Ao final, é apresentada uma descrição e comparação das soluções similares a este projeto que estão presentes no mercado de softwares. 2.1 Ambiente empresarial na era da informação As empresas na era da informação devem concorrer em um mercado repleto de desafios que muda rapidamente, é complexo, globalizado, competitivo e voltado para o cliente. As empresas precisam reagir de modo rápido aos problemas e às oportunidades que surgem desse ambiente empresarial moderno, que está relacionado à combinação de fatores sociais, jurídicos, econômicos, físicos e políticos. As empresas funcionam sob pressões mais intensas para produzir mais com menos recursos (TURBAN, 2003). Estas empresas precisam tomar cuidado com o intervalo de tempo entre o momento em que um evento comercial ocorre e o momento em que as informações obtidas sobre este alcançam os tomadores de decisão (executivos, gerentes, diretores). Com ajuda das tecnologias de telecomunicações de alto desempenho é possível reduzir esse intervalo consideravelmente. Para muitas empresas, as transações e processos lentos, baseados em papel e correio tradicional, fazem parte do passado. Agora, os pedidos podem ser tratados imediatamente, assim como as transferências de pagamento eletrônico e a documentação das transações (ibidem). Os clientes estão exigindo informações cada vez mais detalhadas sobre os produtos e serviços. Querem saber as características dos produtos, as garantias oferecidas, a forma de financiamento e outros detalhes, e desejam tudo isso imediatamente. As empresas precisam fornecer informações rapidamente para atender a seus clientes, ou correm o risco de perdê-los (ibidem). Os clientes também desejam produtos personalizados, com alta qualidade e preços baixos. As pressões para produzir produtos e serviços com eficiência (com rapidez e baixo custo) obrigam

18 as organizações a buscar avanços tecnológicos que lhes dêem uma vantagem sobre os concorrentes (ibidem). O aumento da força dos clientes e a concorrência acirrada em diversos setores e mercados obrigam as organizações a adotar uma abordagem voltada para as necessidades do cliente. Às vezes, essa proposta abrange até mesmo uma reengenharia da organização para atender melhor às exigências dos clientes. 2.2 Marketing As empresas já não podem ficar confiantes em sua participação de mercado e em sua posição competitiva, pois a concorrência pode vir inesperadamente de qualquer setor e de qualquer tipo de organização, pois as fusões e aquisições alteram a relação de força existente no mercado. Enquanto as margens caem, cresce a demanda por produtos de maior qualidade e com preços menores (BRETZKE, 2000). Segundo Vieira (2003), marketing é toda atividade dirigida para a satisfação das necessidades e desejos do cliente; tais necessidades e desejos são satisfeitos mediante a compra de produtos ou serviços; esta compra pode ser impulsionada por uma necessidade fisiológica (alimentação, abrigo, frio) ou psicológica (status, segurança, diversão); conhecendo e estudando estas motivações ao consumo, as empresas procuram produzir bens e serviços que atendam ao público alvo. Vieira (2003) define os tipos de marketing como: Marketing de serviços: estuda a prestação e a venda de serviços como: lazer e entretenimento, saúde, imobiliários, alimentação, cultural, seguros; Marketing direto: interação do cliente com os produtos e serviços com a utilização da propaganda pela mídia impressa ou eletrônica, e a resposta esperada é de iniciativa do próprio consumidor; Marketing eletrônico: utiliza as tecnologias como: telecomunicações, mídia e recursos visuais e interativos; Marketing interno: estimulação dos colaboradores através de treinamento, motivação a serviço do cliente; Marketing interativo: é a capacidade do colaborador em prestar atendimento ao cliente; Marketing integrado: união de todos os departamentos que trabalham em função dos interesses dos clientes; 9

19 geral; e Marketing societal: visa o aumento da aceitabilidade de uma idéia pela sociedade em Marketing turístico: é o conjunto de atividades desenvolvidas por uma região ou cidade com potencial turístico, aplicando recursos humanos, financeiros e físicos visando identificar os potenciais regionais, bem como mercados potenciais de turistas e conhecer, antecipadamente, seus desejos, anseios e necessidades, de maneira a gerar produtos e serviços que possam atender a essas necessidades, gerando lucro. Uma das tantas utilizações do marketing é a eleição de mercados mais adequados e mais rentáveis para divulgar e vender produtos e serviços com expectativas de curto e longo prazo (ibidem). O desafio de marketing é decodificar o modo de pensar, de compreender e lidar com a realidade, oferecendo as informações necessárias para que os executivos possam tomar decisões, com base no conhecimento do ponto de vista do cliente (BRETZKE, 2000). As necessidades e expectativas das pessoas começam a mudar, criando perfis de consumo mais singulares, que precisam ser atendidos (VANDERMERWE, 1996 apud BRETZKE, 2000). O entendimento do comportamento dos clientes e a criação de um canal de comunicação do prestador de serviço ou do vendedor de produtos com esse cliente, visando ao fortalecimento da imagem, são uma das ações que o marketing pode fornecer com segurança para, a partir daí, serem estabelecidos os fatores de decisões futuras (VIEIRA, 2003). A Figura 1 representa o ambiente de marketing, mostrando os canais de comunicação situados entre o cliente e as ferramentas de marketing. Figura 1. Ambiente de marketing Fonte: Adaptado de O Brien (2004). 10

20 Para que o produto ou serviço esteja ao alcance do cliente-alvo, as empresas utilizam os mais variados canais de comunicação em conjunto com algumas ferramentas de marketing. Venda cruzada A venda cruzada consiste basicamente em alimentar os bancos de dados com informações sobre produtos que possuem mais chances de serem comercializados em razão da propensão dos clientes de comprá-los, como, por exemplo, descobrir quantos clientes compram tanto o produto A quanto o produto B. Em geral, o aumento desse percentual significa uma oportunidade de lucros adicionais ou, pelo menos, a distribuição dos custos administrativos e de marketing em receitas maiores. Fidelização Segundo Stone (2001) os programas de fidelização utilizam a comunicação integrada para estabelecer um relacionamento continuado, duradouro e gratificante aos clientes, visando aumentar a lealdade e a rentabilidade pelo mecanismo de reconhecimento e recompensa dos mais leais. Alguns fatores de fidelidade são levados em conta pelos clientes, como: tempo e precisão de entrega, disponibilidade de estoque, emissão de faturas, tratamento das consultas. Outros elementos de marketing podem ser usados para alcançar a fidelidade: produto, preço, margem, embalagem, propaganda. Para introduzir uma abordagem à lealdade, é preciso identificar por meio de pesquisa ou testes: 1. Os grupos de clientes estrategicamente importantes para a empresa; 2. A propensão desses grupos a reagir a diferentes abordagens de marketing de vendas e serviços; e 3. Como e quanto eles reagem e, sobretudo, como a lealdade deles aumenta, tanto em nível mental (medido em pesquisas) quanto nível comportamental. Marketing Direto O objetivo do marketing direto é falar com o individuo de forma particular, para que isso aconteça é preciso conhecê-lo. Através de um banco de dados, podem-se armazenar informações detalhadas sobre cada cliente, como: nome, endereço, histórico de compras, preferências. A partir destes dados é possível, elaborar uma imagem de grupos de clientes com todas as informações 11

21 pertinentes, formando uma listagem de clientes agrupados em função de algumas características em comum (ibidem). As listagens podem ser divididas em duas categorias: 1. Listagem interna: clientes atuais e potenciais que tiveram algum tipo de relacionamento com a empresa; e 2. Listagem externa: nomes coletados de listas telefônicas, associações, sindicatos, categorias profissionais, clubes, etc. Para atingir o público visado de maneira eficaz, através do marketing direto, o profissional dispõe de alguns instrumentos como: Mala direta: propostas/mensagens por correspondência ou por ; Tele marketing: propostas/mensagens por telefone; Cuponamento: propostas/mensagens através de cupons veiculados na imprensa; e Mídia eletrônica: propostas/mensagens veiculada na televisão onde é mencionado o número de telefone para a compra de produtos. Campanha Uma campanha é um período de comunicação estruturada, durante o qual os clientes são contatados uma ou mais vezes. Em razão da resposta dos clientes, o resultado final desejado é alcançado geralmente o aumento de vendas. Depois de algum tempo, quando todas as respostas esperadas dos clientes já tiveram sido dadas, a campanha é encerrada (ibidem). Para a realização de uma campanha de marketing, alguns requisitos são necessários: Definir diferentes perfis de clientes bons / ruins e categorizá-los de acordo com estes perfis; Identificar os bons clientes que desistiram da organização para poder reconquistá-los; Identificar o que faz com que os clientes sejam fiéis à empresa e desenvolver um programa para aumentar a retenção; Investigar se os clientes reagiriam a uma abordagem de fidelidade eficaz em termos de custo, como, por exemplo, níveis de disponibilidade de produtos/serviços; Identificar se os clientes darão ou não informações sobre atitudes/preferências e se isso ajudará a direcionar as atividades de gestão de clientes; Aplicar princípios para garantir o recrutamento dos melhores clientes e que a venda de outros produtos seja direcionada aos clientes com maior probabilidade de agregar valor; e Determinar que dados sobre os clientes possam ser operacionalmente viáveis, como, por exemplo, em canais de comunicação/distribuição, e como devem ser disponibilizados. 12

22 Segmentação Atualmente os mercados são formados por grupos de clientes muito heterogêneos, que pensam de maneira diferente, têm necessidades e anseios distintos, fatores econômicos bem definidos, aspectos culturais próprios. A segmentação é necessária porque um determinado serviço poderá ser visto e avaliado de forma diferente do que outro pelo consumidor, e a empresa deverá dirigir suas ações para grupos de consumidores que demonstrarem desejos e necessidades semelhantes (VIEIRA, 2003). Stone (2001) define segmentação como o ato de reunir os clientes em grupos em características semelhantes. A segmentação pode assumir as seguintes formas: 1. Demográfica: renda familiar, nacionalidade, sexo, faixa etária, escolaridade, religião, raça, entre outros; 2. Geográfica: bairros, municípios, estados, países; 3. Comportamental: grau de lealdade e fidelidade, época e momento de compra, percentual de utilização; e 4. Psicográfica: classe social, personalidade e estilo de vida. A análise segmentada do valor de longo prazo pode indicar que os clientes que compram regularmente pequenas quantidades de produtos com a empresa, contribuem para uma margem de lucros e com um valor maior, em longo prazo, do que aqueles que fazem uma única compra grande (ibidem). Prospecção As empresas estão, a cada dia, investindo mais para reduzir o custo da conquista de um novo cliente. É cinco vezes mais cara a conquista de um novo cliente do que a manutenção de um cliente atual. O primeiro passo num programa de prospecção é identificar na base de dados de clientes atuais, quais são os mais rentáveis. Depois, realiza-se a perfilagem para, identificar o perfil desses clientes. Em seguida, busca-se ativar prospects com esse mesmo perfil, por meio de uma comunicação que enfatize aspectos valorizados pelo segmento ou atingindo uma lista de pessoas com perfil similar aos melhores clientes. Essa técnica também chamada de clonagem faz uma mensuração de resultados, indicando quanto custa conquistar um cliente, por perfil, região, ou qualquer critério desejado (BRETZKE, 2000). 13

23 2.2.1 Marketing na hotelaria De acordo com Vieira (2003) hotel é uma empresa pública que visa obter lucro oferecendo ao hóspede alojamento, alimentação e entretenimento. Os hóspedes desejam: Conforto e bem-estar, segurança, alimentação, descanso, recreação, informação, hospedagens diversas e serviços. Quando o canal de comunicação entre o hóspede e o hotel estiver aberto e fluir normalmente, a relação não corre o risco de se deteriorar. Os objetivos do marketing na hotelaria visam levar primeiramente satisfação ao hóspede e, com isso, proporcionar ao hotel o lucro. O lucro representa o pagamento dos clientes para a empresa em troca da satisfação que os seus bens e serviços lhes proporcionaram. O lucro, desta maneira, passa a ser uma conseqüência de clientes satisfeitos (CASTELLI, 2001). O uso do marketing pode fazer o hoteleiro: Captar os desejos e as necessidades do seu público-alvo e, podendo adaptar a oferta dos seus bens e serviços a eles; Tomar decisões mais acertadas face à concorrência que anda cada vez mais acirrada; Captar as transformações que ocorrem na sociedade, adaptando, em tempo hábil, o seu hotel a tais mudanças; e Compreender as particularidades dos produtos a serem ofertados pelo seu hotel. A oferta de serviços do hotel pode ser feita através de promoções. Castelli (2001) define a promoção como sendo "uma ação de marketing que consiste na oferta temporária de vantagens econômicas para um grupo bem definido de destinatários, a fim de atingir objetivos específicos dentro do quadro da estratégia comercial da empresa. Na hotelaria, as promoções podem ser ofertadas por meio de pacotes especiais, brindes, ou descontos das diárias em baixa temporada. Objetivos que levam um hotel a realizar promoções: Incentivar o aumento da taxa de ocupação; Reduzir o período de sazonalidade; e Promover e/ou estimular a fidelidade à marca. Segundo Vieira (2003), os motivos que fazem que o hotel perca o cliente são: 1% por falecimento; 2% por mudança de endereço; 7% por amizades comerciais; 8% por maiores vantagens em outros hotéis; 14% por reclamações não atendidas; e 14

24 65% por MAU ATENDIMENTO do pessoal em serviço. Por estes motivos é que se tem a necessidade de melhorar o atendimento aos clientes e, para isto, é importante compreender os conceitos do marketing de relacionamento com o cliente, que estão descritos na próxima seção. 2.3 CRM Marketing de Relacionamento com o Cliente Customer Relationship Management (CRM) ou Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente, como o próprio nome indica é a integração entre o Marketing e a Tecnologia da Informação para prover a empresa de meios mais eficazes e integrados para atender, reconhecer e cuidar do cliente, em tempo real e transformar estes dados em informações que, disseminadas pela organização permite que o cliente seja conhecido e cuidado por todos e não só pelas operadoras do Call Center (BRETZKE, 2000). CRM busca o aperfeiçoamento do relacionamento da empresa com o cliente. Um planejamento de CRM bem desenvolvido utiliza uma tecnologia de última geração, processos de gestão segmentados e estratégias de contato derivadas da Missão e Valores da companhia. O CRM ajuda a empresa especificamente no departamento de Marketing a: Identificar e alvejar os melhores clientes com o nível mais adequado de serviço; Controlar campanhas do marketing com objetivos e metas claras; Melhorar as estratégias de transformação de clientes menores em melhores clientes; Recuperar clientes perdidos; Aumentar a lucratividade por cliente; Aperfeiçoar a informação para que seja compartilhada por múltiplas áreas; Dinamizar os processos existentes resultando na redução de custos; Formar relacionamentos individualizados com os clientes a fim de melhorar a satisfação do cliente e maximizar os lucros; Verificar o real retorno de investimento das campanhas de marketing; Aumentar o índice de retenção de clientes; e Descobrir as necessidades de cada cliente possibilitando a variedade de novos produtos e serviços. Uma visão consistente do comportamento de cada cliente é crítica para identificar seus clientes mais valiosos. Infelizmente, muitas companhias encontram os dados do cliente dispersados 15

25 através da empresa. É impossível ter uma opinião completa dos seus clientes quando os dados das vendas, marketing, serviço, operações e finanças estão todos armazenados em lugares diferentes. Muitas organizações freqüentemente não cumprem a tempo o prazo para a execução da campanha, e os resultados destas campanhas geralmente são decepcionantes. Além disso, as organizações geralmente não fazem a análise necessária para explorar sistemas de CRM e outras origens de dados para melhorar a escolha de objetivos para execução de campanhas de marketing. Com CRM, as empresas devem reconhecer que os clientes fazem as decisões da compra baseadas mais do que apenas no produto e serviço, eles também consideram as vendas, imagem percebida, suporte e atendimento. Através da combinação das necessidades do cliente com as especificações de produto e as ofertas, é preciso saber quais outros produtos um cliente compra (BUCCI, 2000). De acordo com Stone (2001) geralmente, o cliente procura em uma empresa: Conveniência, acesso fácil e imediato à pessoa certa na organização; Contato apropriado; Status especial e privilegiado como cliente conhecido; Reconhecimento da história existente; Soluções rápidas e eficazes caso surjam problema; Previsão adequada das necessidades; e Diálogo profissional e amigável. Segundo Bretzke (2000), os clientes aprenderam a ser menos tolerantes com as empresas que não os reconhecem. Também não toleram empresas que fingem esquecer das reclamações ou que recomeça o relacionamento toda vez que o cliente liga, em vez de continuar do ponto em que o último contato parou. Se o serviço demorar mais do que o previsto, o cliente deve ser notificado imediatamente. Essa atitude evitará situações desagradáveis. Normalmente, um cliente insatisfeito com a empresa contará numa má experiência para 8 a 10 pessoas (O'BRIEN, 2004). CRM fornece uma estratégia de negócio voltada ao atendimento e antecipação das necessidades dos clientes atuais e potenciais de uma empresa. Do ponto de vista tecnológico, CRM envolve capturar os dados do cliente ao longo de toda a empresa, consolidar todos os dados capturados interna e externamente em um banco de dados central, analisar os dados consolidados, distribuir os resultados dessa análise aos vários pontos de contato com o cliente e usar essa informação ao interagir com o cliente através de qualquer ponto de contato com a empresa (BUCCI, 2000). 16

26 A real necessidade de uso do CRM no ambiente atual é a busca por um diferencial competitivo, pois para a maioria das organizações, hoje é cada vez mais difícil competir na base do produto (os avanços da tecnologia permitiram a replicação próxima do imediato de características e de funções do produto), então as empresas precisam fornecer aos clientes uma razão para freqüentar seu negócio mais do que de seus concorrentes (ibidem). O marketing deixa de ser uma função e torna-se uma filosofia empresarial de como fazer negócios (BRETZKE, 2000). CRM é uma iniciativa de toda a empresa, pois envolve o marketing, as vendas, o serviço e a tecnologia, bem como as outras funcionalidades internas de uma organização. Para contemplar a esta nova cultura, é preciso repensar a estrutura organizacional, os sistemas de informação, os processos, os orçamentos, o perfil das pessoas e a forma de remuneração das equipes de vendas (BUCCI, 2000). Para conhecer cada cliente e conseguir reconhecê-lo em todos os pontos de contato ao longo das áreas da empresa, é preciso disponibilizar as informações em todos os canais de acesso através de interações detalhadas, para evitar que o cliente não tenha que dizer a mesma coisa mais de uma vez. Para auxiliar nesta tarefa, algumas atividades são importantes, como: Composição de perfis para compreender a demografia, os padrões da compra e a preferência por canais (alguns clientes preferem o contato por , outros por telefone, e assim por diante); Segmentação para identificar grupos lógicos únicos de clientes que tendem a ter características semelhantes e a se comportar de uma forma similar; Pesquisa preliminar para capturar necessidades e atitudes; e Avaliação do cliente para compreender a lucratividade, usando critérios como tempo de consumo, freqüência, valor consumido e valor de indicação. Para criar e promover um relacionamento, a empresa precisa aprender a respeito dos seus clientes, diferenciando a comunicação e serviço baseado no valor esperado pelo cliente, fazendo com que o cliente perceba a conveniência da permanência e lealdade em relação à troca pela concorrência (BUCCI, 2000). Geralmente os projetos de CRM envolvem somente a automação de aspectos operacionais da empresa, importantes, mas CRM não é somente isso. A Figura 2 mostra uma arquitetura de CRM com as tecnologias envolvidas. 17

27 Figura 2. Arquitetura de CRM Fonte: Peppers e Rogers (2000). O CRM operacional, deve contemplar a integração do back office 8 e do mobile ou virtual office. O CRM colaborativo engloba todos os pontos de contato com o cliente onde ocorre a interação entre ele e a empresa. Os vários canais de contato devem estar preparados para não só permitir essa interação, mas também garantir o fluxo adequado dos dados resultantes dela para o resto da organização (PEPPERS; ROGERS, 2000). O CRM analítico, fonte de toda a inteligência do processo, serve para o ajuste das estratégias de diferenciação de clientes, bem como para o acompanhamento de seus hábitos, com o objetivo de identificar suas necessidades e os eventos que possam ocorrer em cada um deles. Tudo com o objetivo de tornar, para os melhores clientes, a relação com a empresa algo fácil e conveniente, buscando sua satisfação e fidelidade (ibidem). 8 Back e front-office são denominações para os softwares que informatizam a parte referente ao transacional da empresa e as pontas de atendimento, respectivamente. 18

28 Além disso, através das ferramentas analíticas que são identificados os clientes de menor valor para a empresa. Através de tratamento diferenciado, pode-se conseguir uma redução significativa dos custos de atendimento a esses clientes (ibidem). Portanto, o CRM Operacional trata da automação dos processos de relacionamento Vendas, Marketing e Serviços. O CRM Colaborativo trata da automação, integração e colaboração entre canais de interação e o CRM Analítico contempla as funções de análise de desempenho estratégica e tática (ibidem). Sendo assim, este projeto limita-se ao desenvolvimento de uma aplicação de CRM Analítico, tendo em vista que, basicamente atuará na identificação do perfil dos clientes, através da técnica de descoberta de conhecimento em base de dados, especificamente na etapa de mineração de dados. 2.4 DATA MINING A cada ano, companhias acumulam mais e mais informações em seus bancos de dados. Como conseqüência, estes bancos de dados passam a conter verdadeiros tesouros de informação sobre vários dos procedimentos dessas companhias. Toda esta informação pode ser usada para melhorar seus procedimentos, permitindo que a empresa detecte tendências e características disfarçadas, e reaja rapidamente a um evento que ainda pode estar por vir. No entanto, apesar do enorme valor desses dados, a maioria das organizações é incapaz de aproveitar totalmente o que está armazenado em seus arquivos (OLIVEIRA, 2002). A quantidade de informação armazenada em bancos de dados está a certo ponto que ultrapassa a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação. Bancos de dados são agora medidos em gigabytes e terabytes. A necessidade de transformar estes terabytes de dados em informações significativas é óbvia. Para isto, técnicas computacionais foram desenvolvidas para analisar os dados, ou ao menos ajudar o analista a encontrar ordem no caos, o conhecimento (ibidem). Algumas formas de conhecimento existentes são as regras associativas. Para um dado conjunto de itens e um conjunto de registros contendo esses itens, podem existir afinidades entre os registros, que são expressas na forma de regras. Data Mining (DM) é uma tecnologia usada para revelar informação estratégica escondida em grandes massas de dados. Para O'Brien (2004), o principal propósito do DM é a descoberta do conhecimento que leva ao apoio à decisão. É usada em diversas áreas, como análise de riscos, marketing direcionado, controle de qualidade, análise de dados científicos, entre outros. Pode ser 19

29 utilizado para ajudar os gerentes a tomarem decisões sobre mudanças estratégicas nas operações para obter vantagens competitivas no mercado (O'BRIEN, 2004). Data Mining define o processo automatizado de captura e análise de enormes conjuntos de dados, para então extrair um significado. Esta tecnologia está sendo usada para descrever características do passado, assim como predizer tendências para o futuro. Sua utilização permite avanços tecnológicos e descobertas científicas, além de garantir uma vantagem competitiva invejável (OLIVEIRA, 2002). As ferramentas de Data Mining usam algoritmos para descobrir padrões ocultos, correlações e as relações entre os dados organizacionais. Essas ferramentas são usadas para projetar tendências e comportamentos futuros, permitindo que as empresas tomem decisões pro ativas (TURBAN, 2003). As empresas poderiam utilizar a mineração de dados sobre os dados contidos em malasdiretas promocionais mais antigas para identificar os alvos que, muito provavelmente, maximizarão o retorno sobre o investimento da empresa em futuros mailings. Também pode ser usado para previsão de inadimplências. Um exemplo de descobertas de padrões é análise de dados de vendas do varejo, para identificar os produtos aparentemente não relacionados que são frequentemente comprados em conjunto em um supermercado. Outro problema de descoberta de padrões é detectar transações fraudulentas com cartões de crédito (TURBAN,2003). Segundo Fayyad et al. (1996, apud GOLDSCHMIDT, 2005), Data Mining é o processo não trivial, interativo e iterativo, com a função de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis. O termo interativo indica a necessidade de atuação do homem como responsável pelo controle do processo. O termo iterativo sugere a possibilidade de repetições de processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados - KDD (Knowledge Discovery in Databases) na busca de resultados satisfatórios por meio de refinamentos sucessivos. A expressão não-trivial alerta para a complexidade normalmente presente na execução do processo de KDD (GOLDSCHMIDT, 2005). Este processo utiliza diversos algoritmos que processam os dados e encontram esses padrões válidos, novos e valiosos, porém, com isso ainda não é possível ter uma solução eficaz para determinar padrões valiosos, o que implica na necessidade de uma interação muito forte com analistas humanos, os principais responsáveis pela determinação do valor dos padrões encontrados (ibidem). A Figura 3 mostra o processo de descoberta de conhecimento utilizando Data Mining. 20

30 Figura 3. Etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de dados (KDD). A partir de fontes de dados como bancos de dados, relatórios, logs de acesso e transações efetua-se uma limpeza (consistência, remoção de ruído e redundâncias). Então são criados os repositórios organizados (Data Marts e Data Warehouses), e a partir destes, os dados são consolidados, adequados e selecionados para o processo de mineração. A extração de padrões potencialmente úteis envolve vários algoritmos de classificação, regressão, estatística, entre outros. De forma interativa e geralmente com o apoio de visualizações gráficas, um analista refina e conduz o processo até que valiosos padrões apareçam. O processo de encontrar padrões requer que os dados brutos sejam sistematicamente simplificados de forma a desconsiderar aquilo que é específico e privilegiar aquilo que é genérico, pois a princípio não se consegue extrair conhecimento de eventos isolados (NAVEGA, 2002). O Data Mining identifica fatos ou sugere conclusões, com base em um exame criterioso dos dados para revelar padrões ou anomalias. De acordo com Goldschmidt (2005), a mineração de dados tem cinco funções principais: 1. Classificação: pressupõe características definidoras de um grupo específico (como clientes que foram perdidos para concorrentes). 21

31 2. Agrupamento: identifica grupos de itens que compartilham uma característica específica. (A diferença entre o agrupamento e a classificação é que, nessa última, não é fornecida uma característica predefinidora). 3. Associação: identifica as relações existentes entre os eventos ocorridos em determinada ocasião (como o conteúdo de um carrinho de compras). 4. Sequenciamento: semelhante à associação, exceto pelo fato de que a relação existente durante um período de tempo (como visitas repetidas a um supermercado). 5. Previsão: faz uma estimativa de valores futuros, com base em padrões existentes dentro de grandes conjuntos de dados (como a previsão de demandas). Para a execução destas funções, algumas técnicas são utilizadas, como: Descoberta de Associação: é a busca por itens que frequentemente ocorram de forma simultânea em transações do banco de dados. Algoritmos utilizados: Apriori, GSP, DHP; Classificação: é a tarefa de encontrar uma função que mapeie um conjunto de registros em classes, para ser aplicada a novos registros de forma a prever a classe que tais registros se enquadram. Algoritmos utilizados: Redes Neurais, Algoritmos Genéticos, Lógica Indutiva; Regressão: é a busca por função que mapeia os registros de um banco de dados em valores reais, sendo restrita a atributos numéricos. Técnicas utilizadas: Estatística e Redes Neurais; Clusterização: significa separar os registros em subconjuntos ou clusters, onde os elementos de cada cluster compartilham propriedades entre si. Algoritmos utilizados: K- Means, K-Modes, K-Prototypes, K-Medoids e Kohonen; Sumarização: procura identificar e indicar características comuns entre conjuntos de dados. Utiliza Lógica indutiva, Algoritmos Genéticos; Detecção de desvios: identifica registros do Banco de Dados cujas características não atendam aos padrões normais da aplicação. Utilizado Estatística; e Descoberta de seqüências: descoberta de associações considerando a ordem dos eventos. A execução destes algoritmos pode ser feita através de ferramentas específicas para a etapa de mineração de dados. Neste projeto, a ferramenta adotada foi o Weka. 22

32 2.4.1 Weka O Weka é uma ferramenta de código aberto, aplicável em KDD, flexível, desenvolvida na linguagem JAVA pelo curso de Ciência da Computação da universidade de Waikato na Nova Zelândia em 1993, com o intuito de agregar algoritmos para mineração de dados na área de Inteligência Artificial. O software é licenciado pela General Public License sendo, assim, possível a alteração do seu código-fonte. Possui uma série de heurísticas para mineração de dados, relacionadas à classificação, regressão, clusterização, regras de associação e visualização, entre elas: NaiveBayes, Linear Regression, IB1, Bagging, LogistBoot, Part, Ridor, ID3 e LMT. Por se tratar de um pacote, contém 10 bases de dados prontas para serem mineradas e testadas. A visualização das Árvores de Decisões já ocorre com a poda 9, e a Matriz de Confusão 10 é apresentada apontando os erros e acertos considerados pelo sistema. O processo de Extração do Conhecimento através desta ferramenta é composto por cinco etapas: 1. Seleção: etapa de escolha da base de dados a ser analisada; 2. Pré-processamento: etapa de limpeza dos dados, ou seja, reduzir discrepâncias de valores ruidores e corrigir inconsistências; 3. Transformação: transformação de dados, estes são modificados ou transformados em formatos apropriados à mineração, que pode por agregação, generalização, normalização, construção de atributos ou redução de dados; 4. Mineração de dados: etapa de utilização de técnicas de algoritmos. É nesta etapa que os testes realizados com o Weka são obtidos; e 5. Interpretação: etapa de análise dos resultados obtidos por meio da mineração dos dados, e a partir dos quais se adquire o conhecimento. A utilização da ferramenta pode ser realizada de diversas maneiras. Possui quatro diferentes interfaces, permitindo que todos os seus algoritmos sejam chamados diretamente via código Java. 9 A poda (pruning) é uma técnica em que a busca é interrompida em uma posição a partir da qual a solução parcial não pode ser estendida. 10 A matriz de confusão fornece a seguinte informação: dado o vetor de entrada, mostra quais são as probabilidades de que ele seja identificado na saída como vetor ou como outros vetores. 23

33 As interfaces são: 1. Simple Client: nessa interface, a interação do usuário com o Weka ocorre por meio de linhas de comando. Requer um profundo conhecimento do programa, porém é flexível e ágil para usuários avançados; 2. Explorer: trata-se da interface de utilização mais comum, e enquadra separadamente as etapas de pré-processamento (filtros), mineração de dados (associação, clusterização e classificação) e pós-processamento (apresentação de resultados); 3. Experimenter: Constitui um ambiente de experimentação, em que testes estatísticos podem ser conduzidos a fim de avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado; e 4. KnowledgeFlow: é uma ferramenta gráfica que permite o planejamento de ações, na construção de um fluxo de processos de KDD. O Weka possui diversos métodos de associação, classificação e clusterização. A inclusão ou remoção de novos métodos pode ser realizada possibilitando uma customização da ferramenta. Esta ferramenta suporta a abertura direta de arquivos ARFF 11, CSV, C45. Porém, apenas consegue manipular os ARFF. Este é um arquivo ASCII usado para definir atributos e seus valores Aplicações Existem diversas aplicações para utilização de Data Mining, como relações com os clientes (manutenção de clientes); venda cruzada e venda de atualizações, complementos, aperfeiçoamentos; gerenciamento de campanhas; análise de mercados, canais e preços; e análise de segmentação de clientes. A Tabela 1 mostra algumas das aplicações de Data Mining. 11 Maiores informações sobre este formato podem ser obtidas através do endereço 24

34 Tabela 1. Aplicações de Data Mining Aplicação Descrição Segmentação de mercado Identifica as características comuns dos clientes que compram os mesmos produtos em uma empresa. Desistência de clientes Faz uma previsão dos prováveis clientes que sairão de uma empresa e passarão para um concorrente. Detecção de fraudes Identifica as transações com maior probabilidade de serem fraudadas. Marketing direto Identifica as pessoas interessadas que devem ser incluídas em uma lista de correspondência, para se obter o mais alto índice de respostas. Análise de tendências Revela a diferença entre o comportamento de um cliente comum no mês atual e no mês anterior. Ciência Simula explosões nucleares; visualiza a física quântica. Entretenimento Modela fluxos de clientes em parques temáticos; analisa a segurança em parques de diversões. Seguro e sistema de saúde Faz uma previsão de quais clientes comprarão novas apólices; identifica padrões de comportamento que aumentam o risco da seguradora; detecta reclamações fraudulentas. Produção Otimiza o projeto de produtos, equilibrando a possibilidade de produção e a segurança; melhora o escalonamento da produção e a utilização das máquinas. Medicina Indica terapias adequadas para diferentes doenças; prevê a eficácia de drogas; descobre novas drogas e tratamentos. Óleo e Gás Analisa dados sísmicos, em busca de sinais de depósitos subterrâneos; prioriza os locais de perfuração; simula fluxos subterrâneos para melhorar a recuperação. Fonte: Turban (2003). No marketing, quando um cliente faz uma compra em uma empresa, a transação gera dados que são armazenados nos bancos de dados da empresa. O pessoal de marketing acessa essas informações para planejar campanhas de marketing direcionado e para avaliar o êxito das 25

35 campanhas anteriores. Esses também vinculam essas informações a bancos de dados geográficos para descobrir onde um produto específico vende melhor. O Data Mining também revela diversas relações não previstas anteriormente entre alguns aspectos do perfil do comprador, o produto e as campanhas de marketing e publicitária que, quando identificados e analisados, podem aumentar as vendas substancialmente (TURBAN, 2003). É importante enfatizar que simplesmente identificar os melhores clientes não é suficiente para entregar mais valor e obter uma experiência de marca positiva. Deve-se garantir que o trabalho realizado por data mining resulte na execução de campanhas de comunicação que enriqueçam o relacionamento com os clientes e aumentem as taxas de resposta ou a lucratividade (BRETZKE, 2000). Quando a empresa ainda não tem uma interface adequada entre os softwares de data mining e os softwares de gerenciamento de campanhas, isso resulta em um volume de trabalho muito grande e pode ocorrer o erro de inserir o cliente numa campanha e logo após em outra. Portanto, a integração entre os softwares de marketing e data mining com gerenciadores de campanhas, pode representar um ganho considerável de tempo entre a segmentação e a execução de campanha e finalmente lucrar com esse trabalho. Para agilizar o processo de seleção de clientes para campanhas de marketing, este projeto pretende realizar a tarefa de mineração de dados de forma automática, ou seja, o usuário não precisa fazer a limpeza de dados, transformação das variáveis e acompanhamento do algoritmo, pois estas tarefas são realizadas pela aplicação no momento em que o usuário consulta os dados. Ferramentas que executam este tipo de operação estão descritas na seção seguinte. 2.5 Soluções Similares Para adquirir o conhecimento necessário sobre as soluções e tecnologias existentes no mercado, com o objetivo de poder identificar os programas de CRM que utilizam Data Mining, que atuam no mercado da hotelaria, foi elaborada uma pesquisa com os principais softwares relacionados a este tema. Como não foi encontrado nenhum software com todas estas características, foram identificados alguns softwares de CRM que utilizam Data Mining que não atuam no mercado da hotelaria e outros softwares de hotelaria com CRM que não utilizam Data Mining. As seções seguintes descrevem as características destes dois tipos de software. 26

36 2.5.1 Softwares de CRM que utilizam Data Mining Go Mining Primeiro software de data mining desenvolvido na América Latina, o Go Mining transforma dados em conhecimento acionável para gerar valor no relacionamento com os clientes. Utilizando princípios de inteligência artificial, o software "descobre" regras de negócio escondidas na base de dados e disponibiliza esse conhecimento para ações consistentes de marketing (GODIGITAL,2007). O conhecimento gerado pelo Go Mining pode ser aplicado em diferentes estágios do relacionamento com os consumidores, de acordo com os objetivos estratégicos da companhia. Aquisição de clientes: Identificação dos melhores prospects; Value Prediction / Análise de risco; Redução do custo de aquisição de clientes; e Informações para força de vendas. Desenvolvimento: Geração de "modelos preditivos" (antecipação das necessidades dos clientes); Definição da "próxima melhor oferta"; Oportunidades de venda cruzada; Perfil do cliente de cada produto; e Perfis para vendas cruzadas. Retenção: Identificação dos clientes com maior risco de atrito; Prevenção de Atrito (Predictive Churn); e Oferta mais relevante para retenção. Este sistema também descobre regras de negócio automaticamente a partir da base de dados. Realiza clustering automático (aprendizado não supervisionado) de consumidores ou produtos com perfil semelhante. Suporta validação das regras de negócio descobertas pelo usuário de marketing através de interface gráfica. Aplica as regras de negócio validadas pelo usuário sobre qualquer base de dados (com formato compatível), atribuindo "escores" (probabilidades) a cada cliente ou prospect. Exporta listas para tele-marketing ou marketing direto a partir de regras de negócio selecionadas pelo usuário (GODIGITAL, 2007). 27

37 SPSS Predictive Marketing O software Predictive Marketing da empresa SPSS permite ao usuário fazer a oferta direta ao cliente certo no tempo certo. Usando regras preditivas poderosas de análise e de negócio, Predictive Marketing escolhe a oferta ou a campanha de alto valor de provável aceitação de um cliente. Predictive Marketing monitora o comportamento do cliente para as atividades que indicam, por exemplo, um produto ou uma necessidade do serviço, ou um risco do atrito. Isto o permite de fazer seu cruzamento de vendas, ou oferta de retenção. Permite determinar o canal de comunicação certo para cada cliente, aumentando a probabilidade de resposta às ofertas (SPSS, 2007). SAS Customizable CRM Solutions Uma plataforma integrada para a gerência de marketing da empresa, que inclui o conjunto das potencialidades disponíveis para melhorar o valor do cliente e o ROI (Retorno de Investimento) do marketing. As potencialidades incluem a criação e a execução da campanha, o relatório, a inteligência de negócio, análise preditiva e integração dos dados. A otimização introduzida no SAS aplica aproximações matemáticas sofisticadas através de uma relação easy-to-use (fácil de usar) para aperfeiçoar o ROI da campanha do marketing dado orçamentos limitados, capacidades de canais de comunicação e outras informações organizacionais. Marketing Digital: contempla uma solução digital baseada no marketing que fornece potencialidades em grande escala de entrega de mensagens multimídia - incluindo o , o SMS 12, o MMS 13 e o WAP 14 - dentro das campanhas single-channel ou multichannel do marketing. A gerência de lucro permite às organizações de controlar e tratar eficazmente os clientes baseados em seu nível de lucro. Promovendo a confiança neste valor crítico métrico, as organizações podem tomar decisões estratégicas sobre a maneira mais apropriada servir aos clientes (SAS, 2007). System Marketing A System Marketing é uma empresa que desenvolve soluções na área de Database Marketing e CRM (SYSTEM MARKETING CONSULTING, 2007). 12 Short Message Service (Serviço de Mensagem Curta) 13 Multimedia Messaging Service (Serviço de Mensagem Multimídia) 14 Wireless Application Protocol (Protocolo de Aplicação Sem-Fio) 28

38 Características: Padronização, Tratamento e Qualificação dos Nomes, CPFs, Datas de Nascimento, Endereços, Telefones, Prefixos e DDD; Geração de Relatórios com informações sobre o perfil da base de dados (dados Demográficos, Geográficos, Psicográficos, etc.); Seleção e geração de Públicos para Campanhas e Eventos (mailing); Modelagem estatística; e Impressão de etiquetas personalizadas e codificadas. Com as técnicas do Data Mining é possível, por exemplo: Construir algoritmos para realizar a clonagem de prospects nas campanhas de aquisição; Prever a lucratividade do cliente ao longo do tempo; e Segmentar o banco de dados de clientes de uma empresa segundo características comuns. VTEX CRM A VTEX é uma empresa que disponibiliza soluções de CRM através da web, utilizando a tecnologia XML. Possui as seguintes soluções de CRM: 1. Gestão de Contatos: Para empresas que tem a necessidade de compartilhar contatos entre mais de uma pessoa. 2. Gestão de Equipe de Vendas: Relatórios sobre negócios que estão em prospecção, novos contatos, propostas enviadas, negócios fechados, motivo de negócios perdidos. 3. Gestão de Suporte e Atendimento (Help Desk): Relatórios sobre quantidade de atendimentos realizados, classificação sobre os tipos de atendimentos, acesso ao histórico de atendimentos realizados a um cliente especifico, entre outros. 4. CRM Sob Medida - personalizado para a demanda de sua empresa: Permite a customização do sistema de CRM, personalizando formulários específicos como: Projetos, Reembolso, Ocorrências, Ficha de Inscrição, Pedidos, entre outros (VTEX, 2007). Os softwares de CRM que foram descritos nesta seção auxiliam na identificação de oportunidades de venda, através do monitoramento do comportamento e necessidade dos clientes. 29

39 Estas ferramentas podem ser uma alternativa para as empresas que buscam o aumento da probabilidade de resposta dos clientes às ofertas Softwares de Gerenciamento hoteleiro Na era da comunicação, é importante o emprego da informática na gestão de negócios. Interagindo com essa realidade, empresas de serviços em tecnologia da informação apresentam diversos sistemas e programas que propiciam a integração dos dados de diferentes unidades de redes hoteleiras e das áreas de hotéis independentes, reduzindo os erros operacionais e agilizando tarefas rotineiras e soluções administrativas (HOTEL NEWS, 2007). No mundo moderno, a gestão de hotéis com qualidade é uma questão de sobrevivência. Não se pode mais duvidar de que um bom trabalho feito com conhecimento, com técnica e com atitudes profissionais condizentes resultará num aumento de produtividade, numa melhor competitividade e na própria sobrevivência do hotel (CASTELLI, 2001). Da reserva de um apartamento, de qualquer lugar do mundo, ao check-out do hóspede, em tempo real, essas ferramentas da informática possibilitam melhor atendimento às necessidades e expectativas dos clientes, pleno controle do custo e lucro, análises sobre investimentos, redução de despesas e desperdícios. Também armazena o perfil de cada hóspede, permitindo a elaboração de estratégias de marketing que propiciam a fidelização, fator preponderante no competitivo mercado da hospedagem (HOTEL NEWS, 2007). Os sistemas informatizados vêm sendo incorporados no gerenciamento dos hotéis, com resultados altamente benéficos (CASTELLI, 2001). Neste tópico são mencionadas as características de alguns softwares de gestão hoteleira que disponibilizam de alguma forma, um sistema de marketing de relacionamento com o cliente. 1. Desbravador: Marketing de relação baseado na orientação ao cliente, que proporciona uma relação personalizada e duradoura com ele. Cadastro com particularidades e preferências de cada hóspede. Permite o marketing "individual", possibilitando ações como: correio direto e tele marketing, de acordo com as categorias e preferências registradas. Também é possível controlar a periodicidade e o histórico das ações (DESBRAVADOR AUTOMAÇÃO HOTELEIRA, 2007). 2. HMAX: Fornece os procedimentos de CRM através de recursos como mala direta e ranking de clientes e empresas. (Gráficos, etiquetas, mídias). Identificação dos clientes mais rentáveis e/ou assíduos (HMAX AUTOMAÇÃO HOTELEIRA, 2005). 3. NetHotel: Controla agenda de visita de promotores aos clientes (CHECK-IN INFORMÁTICA, 2007) 30

40 4. Visual Hotal: Arquivos dinâmicos sobre o histórico dos hóspedes. Informações dinâmicas sobre cada cliente (individual ou empresa). Estrutura para programas de fidelidade. Agenda de visitas e vendas. Mala Direta por correio e (CM SOLUÇÕES, 2003). 5. App Hotel: Rotinas de CRM com informações geradas em diversos pontos do sistema, de forma automática. Possibilita que se saiba a tendência de comportamento do cliente viabilizando novas vendas (APP SISTEMAS, 2004). 6. LETOH: Cadastramento de cliente com opção de capturar foto. Uma ou mais classificação para o cliente (vip/médico/empresário). Perfil Preferencial. Mala-direta flexível com várias opções de filtro (MDE INFORMÁTICA, 2005). 7. OCL-VOLUX: Gerencia preferências ou restrições de cada cliente e a data da última estadia, ajudando na fidelização dos clientes. Permite a criação e o cadastro das pesquisas de satisfação dos hóspedes, gerando estatísticas sobre hábitos de consumo e preferências. Integrado ao módulo de CRM, permite que as pesquisas sejam colocadas de forma automática no histórico do cliente para posterior análise, tomada de decisão e encaminhamento de cartas geradas de forma automática pelo sistema (OCL, 2007). 8. Micros-Fidelio: Gestão de contatos. Calendário de atividades. Administração de Departamento Comercial (MICROS FIDELIO, 2003). A Tabela 2 mostra as principais características entre os softwares de hotelaria pesquisados. Tabela 2. Softwares de hotelaria Software Desbravador HMAX Net Hotel Visual Hotal LETOH OCL-VOLUX App Hotel Micros-Fidelio Características Preferências, categorias, histórico Mala direta, ranking, mídias Agenda de Visitas Histórico. Fidelidade. Agenda Mala direta Categorias, preferências Preferências, Histórico, Satisfação Tendência de comportamento Calendário de atividades Com esta comparação entre as características dos softwares pesquisados, fica evidente a carência do software HMAX em alguns recursos, disponibilizados pelos concorrentes, como as 31

41 preferências, nível de satisfação do hóspede e a tendência de comportamento. Tais recursos tornamse necessários nas tarefas do marketing de relacionamento, portanto, este fato justifica a escolha do software HMAX para a realização deste trabalho. As ferramentas comparadas possuem alguns recursos de CRM, porém não permite a descoberta de regras entre os dados, por não utilizarem técnicas de inteligência artificial como Data Mining, proposto neste projeto. Inovação e criatividade precisam estar presentes no atendimento ao cliente, no desenvolvimento de novos produtos, na adaptação do marketing mix (produto, preço, ponto-devenda e promoção). A vantagem competitiva está nas informações que cada empresa tem de seu cliente, como transforma em insumos para a tomada de decisão e o uso efetivo na ponta do relacionamento com o cliente (BRETZKE, 2000). Todos estes fatores levam a empresa a repensar constantemente a sua política comercial para manter-se competitiva. É por isso que os profissionais de marketing estão cada vez mais requisitados para assumir cargos de destaque na hierarquia das empresas, pois sem políticas comerciais atualizadas e agressivas a empresa será facilmente "absorvida" pela concorrência (CASTELLI, 2001). É importante garantir que as informações quem são, onde estão, o que compram, a freqüência, quanto gastam, se compram por telefone ou por correspondência e como pagam, bem como o comportamento de resposta às ações de comunicação, e qual é o nível de relacionamento estejam disponíveis para toda a empresa, em tempo real, para atender ao cliente e tomar decisões que consolidam a relação de longo prazo com os clientes (BRETZKE, 2000). 32

42 3 DESENVOLVIMENTO Este capítulo apresenta o desenvolvimento deste projeto. As seções seguintes contemplam a análise do sistema através da identificação dos requisitos funcionais, requisitos não funcionais e regras de negócio. O detalhamento para a implementação é fornecido através dos casos de uso baseados nos requisitos levantados. A modelagem do sistema foi realizada com a utilização do paradigma de orientação a objetos através da notação UML 15. Para a modelagem UML foi utilizado o software Enterprise Architecht 6.5. O levantamento dos requisitos necessários iniciou através da pesquisa das ferramentas similares, destacando as funções comumente utilizadas em sistemas de CRM. Para complementar o levantamento, foram realizadas entrevistas com os usuários do software HMAX, identificando suas necessidades quanto a um sistema de relacionamento com os clientes. Para a implementação do projeto, a etapa de desenvolvimento foi subdividida nas seguintes tarefas: (i) criação dos cadastros (preferência e satisfação); (ii) criação das rotinas de extração no banco de dados; (iii) geração do arquivo arff 16 (arquivo padrão do Weka) para mineração de dados na ferramenta Weka; (iv) importação do resultado da mineração; (v) criação da interface com o usuário; (vi) geração dos gráficos em tela; e (vii) integração com o software HMAX. A linguagem de programação utilizada foi Object Pascal através da ferramenta Delphi 5. O banco de dados utilizado foi o Interbase e o gerenciador do banco de dados, Firebird 1.5. A mineração de dados é realizada com a utilização da ferramenta Weka. A Figura 4 mostra os componentes envolvidos neste projeto e a ordem das tarefas executadas. Para o usuário, a etapa de descoberta de conhecimento em banco de dados é realizada de forma automática. 15 A UML (Unified Modeling Language) Linguagem de modelagem unificada é uma linguagem visual para especificação, construção, visualização e documentação de artefatos de um sistema de software intensivo, para representar projetos orientados a objetos utilizando uma notação comum (LIMA, 2005). 16 Maiores informações podem ser encontradas no endereço 33

43 Figura 4. Arquitetura do projeto O funcionamento do sistema se dá com a iniciativa do usuário em solicitar a consulta dos dados (perfil de hóspedes, hospedagens ou consumos), então o sistema extrai do banco de dados somente as informações relevantes ao que foi solicitado, prepara estas informações e gera um arquivo no formato ARFF com o conteúdo para a mineração de dados. O sistema então envia comandos para a ferramenta Weka executar um determinado algoritmo de mineração neste arquivo, e recupera os resultados da mineração, apresentando ao usuário uma tela com os resultados contendo o conhecimento obtido na mineração. O usuário também pode visualizar o histórico das hospedagens dos hóspedes, as preferências de cada hóspede, a freqüência de hospedagem, o ranking de clientes, produtos e serviços por quantidade e valor, permitindo identificar os clientes de maior valor e qual o consumo destes. Para atender aos requisitos de um sistema de CRM para a hotelaria, o projeto contempla as seguintes características: Histórico de Hospedagens; Cadastro das Preferências de hospedagem; Cadastro da avaliação do nível de Satisfação do hóspede em relação aos serviços; Histórico de consumo de produtos e serviços; Análise de freqüência de hospedagem; Ranking de hóspedes, produtos e serviços por quantidade e valor; e Gráficos com as características dos clientes, consumo e hospedagens. 34

44 3.1 ESPECIFICAÇÃO DE REQUISITOS Segundo Lima (2005), um requisito é uma condição ou habilidade necessária para um sistema alcançar um determinado objetivo ou finalidade. O objetivo de todo sistema, seja software ou um processo de negócio, é atender a um conjunto de requisitos as necessidades que o sistema deve satisfazer. Para contemplar a análise de requisitos, nos próximos tópicos são listados a descrição dos atores, os requisitos funcionais, não funcionais e as regras de negócio necessárias para a modelagem deste projeto Descrição de atores Ator é um papel executado por uma entidade que interage com o sistema (não faz parte do sistema correspondente), e pode ser representado por usuários humanos, hardware externo ou outros sistemas (LIMA, 2005). Usuário: É um usuário do sistema, que pode acessar todas as funcionalidades do sistema. Banco de dados: É o sistema gerenciador do banco de dados que atua sobre o banco de dados transacional do software HMAX. Tem como principal função armazenar e gerenciar os dados utilizados pelo software HMAX. Weka: É a ferramenta que será utilizada pelo sistema para executar a mineração de dados Requisitos Funcionais Os requisitos funcionais especificam ações que o sistema deve executar independente de exigências físicas ou tecnológicas e que estão associadas ao modelo conceitual (LIMA, 2005). Para alcançar os objetivos do sistema de CRM a ser desenvolvido neste projeto, será necessário atender aos requisitos: RF01: O sistema deve permitir a visualização do Histórico de hospedagens (já existente no software HMAX); RF02: O sistema deve permitir o cadastro e visualização das preferências dos hóspedes; RF03: O sistema deve permitir a visualização do histórico de consumo de produtos e serviços do hóspede; 35

45 RF04: O sistema deve mostrar a análise de freqüência do cliente para permitir um programa de fidelidade; RF05: O sistema deve mostrar o ranking de clientes, produtos e serviços por quantidade e valor; RF06: O sistema deve mostrar os agrupamentos (segmentação) de perfis de clientes; RF07: O sistema deve mostrar a satisfação do hóspede através do cadastro de uma ficha de avaliação dos serviços do hotel; e RF08: O sistema deve permitir a identificação do perfil dos hóspedes por época de hospedagem, revelando as características em comum dos hóspedes Requisitos Não funcionais Os requisitos não-funcionais estão associados a características do sistema ou do ambiente em que ele está inserido (LIMA, 2005). RNF01: O sistema deve ser dividido nos módulos: Cadastro e Mineração; RNF02: A aplicação que terá a interface com o usuário deverá ser desenvolvida na linguagem de programação Object Pascal através da ferramenta Delphi 5; RNF03: O sistema deve mostrar uma barra de progresso durante o processo de mineração; RNF04: A interface deverá apresentar em tela os resultados da mineração em forma de gráficos, que representem a segmentação dos clientes por perfil identificado; RNF05: Os dados a serem minerados deverão estar no formato ARFF; e RNF06: A mineração de dados será feita pela ferramenta Weka Regras de Negócio De acordo com Lima (2005), a regra de negócio é um complemento essencial aos diagramas de modo a garantir a representação de todas as informações sobre o funcionamento do negócio. RN01: Não será possível excluir um item de preferência se a mesma estiver associada a um hóspede; RN02: Só será considerado o consumo das contas onde o hóspede possui cadastro no sistema; 36

46 RN03: Somente entrarão no processo de identificação de perfil os hóspedes que tiverem uma ou mais hospedagens no hotel (deixando de fora os hóspedes sem nenhuma estadia registrada). 3.2 MODELO DE CASOS DE USO Cada caso de uso especifica uma unidade de funcionalidade útil que o sistema provê a seus usuários. Essa funcionalidade deve ser iniciada por um ator e completada para que o próprio caso de uso seja concluído (LIMA, 2005). A Figura 5 mostra o diagrama de pacotes com a divisão dos casos de uso entre os módulos Cadastro e Mineração. Figura 5. Módulos do sistema O módulo de cadastro é responsável pela interação do usuário com a base de dados operacional do software HMAX para que forneça ao banco de dados as informações utilizadas pelo 37

47 módulo de mineração de dados. Para armazenar no banco de dados estas informações, foram criados os cadastros referentes à preferência de hospedagem e nível de satisfação do hóspede em relação aos serviços do hotel. No módulo Cadastro é possível consultar, incluir, excluir e alterar os dados dos hóspedes em relação às preferências e nível de satisfação do hóspede. O módulo de Mineração é responsável pela interação entre todos os atores envolvidos na tarefa da descoberta do conhecimento no banco de dados operacional do software HMAX Detalhamento dos casos de uso e Prototipação Para maior esclarecimento das atividades desenvolvidas neste projeto, os tópicos seguintes descrevem detalhadamente as funcionalidades do sistema UC01.01 Consulta cadastro do hóspede Permite ao usuário consultar o cadastro (dados) dos hóspedes através da listagem contendo todos os hóspedes cadastrados. Com esta consulta é possível visualizar além dos dados cadastrais, as preferências de hospedagem, consumo de produtos e serviços, nível de satisfação em relação aos serviços do hotel e histórico de hospedagens. Relações RF01: O sistema deve permitir a visualização do Histórico de hospedagens (Já existente no HMAX); Condições Pré-Condição: O banco de dados deve ter o hóspede cadastrado. Pós-Condição: A ficha cadastral do hóspede foi consultada. Descrição Narrativa A partir da listagem de empresas e pessoas existente no software HMAX, o usuário seleciona o registro e clica em visualizar, o sistema exibe a tela com a Ficha Cadastral do hóspede. Esta tela já existia no software HMAX, porém foram incluídos os campos: Hospedagens, Média Permanência e o botão CRM de acordo com a Figura 6. 38

48 Figura 6. Cadastro de hóspedes O campo Hospedagens informa o número de vezes que esta pessoa se hospedou no hotel. O campo Média Permanência mostra o cálculo do total de dias que o hóspede permaneceu no hotel, dividido pela quantidade de hospedagens. Para visualizar o histórico de hospedagens, o usuário clica no botão Hospedagem e o sistema mostra uma tela com as hospedagens anteriores registradas para esta pessoa, de acordo com a Figura 7. Esta tela (já existente no software HMAX) exibe uma lista contendo o número e tipo do apartamento, data e hora de entrada e saída, valor da diária, desconto à vista e a prazo, número da conta. Também foram incluídas duas colunas: Regime de hospedagem e tipo de entrada, mostrando w ou c, representando walk-in ou check-in. No momento que o usuário informar o hóspede ao efetuar uma reserva ou entrada no hotel, esta tela é exibida. Por este motivo, foi inserido o botão Preferências, permitindo visualizar as preferências do hóspede no momento da reserva. 39

49 Figura 7. Hospedagens anteriores Na ficha cadastral do hóspede, o botão CRM acessa uma tela de seleção, de acordo com a Figura 8, para visualizar as informações referentes ao consumo de produtos e serviços, preferências do hóspede e a avaliação dos serviços do hotel pelo hóspede, através do botão Satisfação. Figura 8. Seleção de informações UC01.02 Registrar preferências do hóspede Permite ao usuário informar ao sistema quais são as preferências do hóspede, relacionadas ao tipo de informação que o hotel está pesquisando. Relações RF02: O sistema deve permitir o cadastro e visualização das preferências dos hóspedes. 40

50 Condições Pré-Condição: A ficha cadastral do hóspede deve ser consultada; Pós-Condição: As preferências do hóspede foram registradas; Descrição Narrativa Para informar as preferências do hóspede, deve-se acessar a ficha cadastral, clicar no botão CRM e escolher a opção Preferências. Será exibida uma listagem com as categorias de preferências e as opções preferidas do hóspede, conforme a Figura 9. Figura 9. Preferências do hóspede Para informar ou alterar estas opções, deve ser acionado um duplo-clique do mouse na linha selecionada, então o sistema mostra uma tela com as opções escolhidas pelo hóspede marcadas, possibilitando marcar e desmarcar as opções, como mostra a Figura 10. Figura 10. Preferências do hóspede 41

51 UC01.03 Cadastrar categoria de preferência Permite ao usuário realizar o cadastramento das categorias de preferências e opções de escolha desta categoria. Para este cadastro foi necessário incluir no banco de dados as seguintes tabelas: PREFERENCIA: Armazena as categorias de preferência. Ex.: Tipo de Comida, Time de futebol. PREFERENCIAITEM: Armazena as opções disponíveis para cada categoria de preferência. Ex.: para Tipo de Comida: Caseira, Italiana, Mexicana. PREFERENCIAPESSOA: Armazena as opções escolhidas pelo hóspede. Ex.: Pedro gosta de comida italiana. Relações RF02: O sistema deve permitir o cadastro e visualização das preferências dos hóspedes. Condições Pré-Condição: O cadastro de preferências deve ser consultado; Pós-Condição: Uma categoria de preferência e suas opções foram cadastradas; Cenário Principal A partir do módulo CRM, o usuário acessa o botão Cadastro e escolhe a opção Preferências, então o sistema carrega os dados e mostra a tela com o cadastro das categorias de preferência, de acordo com a Figura

52 Figura 11. Tela de cadastro de preferência A partir desta tela: 1. O usuário solicita uma operação (inclusão, edição ou exclusão de uma preferência); 2. Se a opção selecionada for inclusão: a. O usuário insere os dados referentes à categoria de preferência: Código, Nome da Categoria e inclui as opções de escolha, como mostra a Figura 12. Após, clica no botão Ok e confirma a inclusão do registro. b. O sistema salva as informações no Banco de Dados. 3. Se a opção selecionada for alteração: a. O usuário escolhe a categoria de preferência que deseja alterar e clica em Editar; b. O usuário altera os dados, onde é possível alterar o nome da categoria e incluir ou excluir as opções de escolha e então clica em Ok e confirma as alterações. c. As informações são atualizadas no Banco de Dados. 43

53 4. Se a opção selecionada for exclusão: a. O usuário escolhe a categoria de preferência que deseja excluir e clica em Excluir; b. O sistema mostra os dados da categoria (Figura 12) para o usuário confirmar a exclusão através do botão Ok; c. As informações são atualizadas no Banco de Dados. Cenários Alternativos 1. A categoria de preferência a ser cadastrada já existe no Banco de Dados. 2ai Ao informar o nome de uma categoria de preferência, o sistema verifica se a mesma já existe no banco de dados, se existe, então é exibida a mensagem de erro Preferência já existente. 2. Uma opção de preferência possui vínculo com algum hóspede. 4ci O sistema tenta excluir a opção de preferência, porém existe(m) hóspede(s) com esta opção selecionada em suas preferências, o que no caso de um banco de dados relacional não permite esta exclusão para preservar a integridade dos dados. O sistema informa ao usuário que a opção não pode ser excluída por já existir um hóspede com esta preferência cadastrada. 3. Os campos obrigatórios para o cadastro não foram preenchidos. 2ai e 3ci O sistema tenta gravar as informações, porém verifica que os campos obrigatórios não estão preenchidos (neste caso, o nome da categoria de preferência). O sistema então exibe a mensagem de que os campos obrigatórios não estão preenchidos. 44

54 Figura 12. Edição de categoria de preferência UC01.04 Visualiza histórico de consumo de produtos e serviços Permite ao usuário visualizar todo o consumo de produtos e serviços que o hóspede teve no hotel durante suas hospedagens. Relações RF03: O sistema deve permitir a visualização do histórico de consumo de produtos e serviços do hóspede. Condições Pré-Condição: A ficha cadastral do hóspede deve ser consultada e o hóspede deve ter consumido algum produto ou serviço do hotel. Pós-Condição: O histórico de consumo de produtos e serviços foi consultado. Atores envolvidos Usuário, banco de dados. 45

55 Descrição Narrativa A partir da ficha cadastral do hóspede (Figura 6), o usuário clica no botão CRM e escolhe a opção Consumo, então o sistema exibe uma tela listando todos os produtos e serviços consumidos pelo hóspede, informando a quantidade, o valor médio e o valor total consumido, de acordo com a Figura 13. O usuário também pode utilizar o botão Período, informando data de início e fim para filtrar o consumo entre o período desejado. Figura 13. Histórico de produtos e serviços consumidos pelo hóspede UC01.05 Registrar satisfação do hóspede Permite ao usuário informar ao sistema o nível de satisfação do hóspede em relação aos serviços do hotel. Relações RF07: O sistema deve mostrar a satisfação do hóspede através do cadastro de uma ficha de avaliação dos serviços do hotel; 46

56 Condições Pré-Condição: A ficha cadastral do hóspede deve ser consultada. Pós-Condição: O nível de satisfação do hóspede foi informado ao sistema. Descrição Narrativa A partir da ficha cadastral do hóspede (Figura 6), o usuário clica no botão CRM e escolhe a opção satisfação, então o sistema exibe uma tela com os serviços a serem avaliados, o nível de satisfação do hóspede para cada serviço e a avaliação geral que seria a média entre as avaliações, como mostra a Figura 14. serviços do hotel. Figura 14. Avaliação do nível de satisfação do hóspede em relação aos O usuário seleciona o serviço a ser avaliado e através de um duplo-clique do mouse sobre a linha selecionada, então o sistema mostra a tela para informar a satisfação (Figura 15). Figura 15. Tela para informar o nível de satisfação do hóspede 47

57 Nesta tela pode-se informar o nível de satisfação (ótimo, bom, regular ou ruim) que foi fornecido pelo hóspede. O usuário informa o nível e clica em ok, então o sistema grava a alteração, fecha esta tela e atualiza a tela com as avaliações do hóspede (Figura 14) UC01.06 Cadastrar ficha de avaliação de satisfação Permite ao usuário realizar o cadastramento da ficha de avaliação da satisfação do hóspede. Para este cadastro foi necessário incluir no banco de dados as seguintes tabelas: AVALIACAOITEM: Armazena os serviços que o hotel pretende avaliar. Ex.: Estrutura de Lazer, Limpeza dos apartamentos. AVALIACAOPESSOA: Armazena o nível de satisfação (excelente, bom, regular e ruim) do hóspede em relação ao serviço avaliado. Ex.: Hóspede definiu como excelente a limpeza do apartamento. Relações RF07: O sistema deve mostrar a satisfação do hóspede através do cadastro de uma ficha de avaliação dos serviços do hotel; Condições Pré-Condição: O cadastro da ficha de avaliação da satisfação deve ser consultado Pós-Condição: A ficha de avaliação de satisfação do hóspede foi definida. 48

58 Descrição Narrativa A partir do módulo CRM, o usuário acessa o botão Cadastro e escolhe a opção Satisfação, então o sistema carrega os dados e mostra a tela com o cadastro dos serviços a serem avaliados pelo hotel, de acordo com a Figura 16. Figura 16. Cadastro dos serviços a serem avaliados O usuário pode incluir mais itens para avaliação. Também pode excluir os itens desde que não tenha nenhum hóspede que avaliou este item. Este cadastro é relativamente simples, sendo necessário somente informar a descrição do serviço a ser avaliado, como pode ser visto na tela de edição, exibida na Figura 17. Figura 17. Edição de serviço para avaliação do hóspede UC02.01 Consultar dados Permite ao usuário visualizar as informações geradas a partir da consulta ao banco de dados e mineração de dados. O usuário terá acesso a uma interface gráfica onde poderá consultar informações. 49

59 Relações RF04: O sistema deve mostrar a análise de freqüência do cliente para permitir um programa de fidelidade; RF05: O sistema deve mostrar o ranking de clientes, produtos e serviços por quantidade e valor; e RF08: O sistema deve permitir a identificação do perfil dos hóspedes por época de hospedagem, revelando as características em comum dos hóspedes. Descrição Narrativa O usuário acessa o módulo de CRM então o sistema carrega a tela com os seguintes recursos: Gráfico: Consulta o banco de dados de acordo com a opção da categoria e gera o gráfico adicionando os resultados da consulta com as características comuns entre os hóspedes; Ranking: Consulta os primeiros 10 registros e ordena por quantidade ou valor e insere as posições; e Gráfico de freqüência: Consulta o banco de dados de acordo com a freqüência selecionada (dia, mês, ano, dia da semana ou estação do ano) e de acordo com o tipo de registro listado no ranking, mostrando a evolução no tempo por quantidade ou valor. Estas informações inicialmente são carregadas com os hóspedes que estiveram no hotel desde o início do mês corrente até a data atual. Para ver as informações dos hóspedes que estiveram em outros períodos, deve-se clicar no botão período e informar a data inicial e final para a consulta. 50

60 A Figura 18 mostra a tela principal do módulo CRM desenvolvido neste projeto, onde o usuário pode interagir escolhendo o tipo de informação a ser consultada. Nesta tela é possível acessar outras funcionalidades, como os cadastros de preferência e satisfação e também executar a mineração de dados através do botão Minerar. Figura 18. Tela principal do módulo CRM Botões disponíveis: Cadastro: acessa o cadastro de clientes, das preferências e cadastro da ficha de avaliação de serviços; Período: Permite alterar a data inicial e final do período em que se deseja obter as informações; Hóspedes: Exibe uma listagem contendo algumas informações dos hóspedes que estiveram no hotel no período considerado. Estas informações são: Nome do hóspede, Sexo, País, UF, Cidade, Nacionalidade, Idade, Profissão, Meio de Transporte, Mídia (forma que conheceu o hotel), Nível de satisfação, Quantidade de hospedagens, Total de dias que já permaneceu no hotel e a média de permanência por hospedagem, de acordo com a Figura

61 Figura 19. Listagem com as informações dos hóspedes que estiveram no hotel Consumo: Exibe uma listagem com o consumo dos hóspedes totalizando a quantidade, valor médio e valor total por produto/serviço consumido no período considerado, mostrado na Figura 20. Figura 20. Consumo dos hóspedes totalizado por produto e serviço. 52

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