O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido: Caso de estudo de um projeto de fidelização no sector petrolífero

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1 g e s t ã o d a informação 5 O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido: Caso de estudo de um projeto de fidelização no sector petrolífero Filipe Mota Pinto 1 Introdução Atualmente as organizações atuam em ambientes caracterizados pela inconstância, elevada competitividade e pressão no desenvolvimento de novas abordagens ao mercado e aos clientes. Nesse contexto, o acesso à informação, o suporte à tomada de decisão e a partilha de conhecimento tornam-se essenciais para o desempenho organizativo. O sucesso empresarial assenta cada vez mais em melhores negócios com os clientes existentes e não numa mera acumulação de compradores. Desta forma, a lealdade dos clientes tornou-se no objectivo estratégico prioritário das empresas, que focalizam a sua atenção na carteira de clientes. Esta tornou-se o grande indicador de posicionamento estratégico das empresas, mais relevante do que a quota de mercado. Conseguir a verdadeira lealdade do cliente parece ser o factor-chave para ganhar quota de mercado, desenvolver e sustentar uma vantagem competitiva (Pritchard et al., 1999). 131

2 A gestão da carteira de clientes exige, em primeiro lugar, uma capacidade para criar e desenvolver relações diferenciadas consoante a natureza dos clientes. Esta simples asserção tem duas implicações importantes. Por um lado, cada cliente deve ser encarado como um caso específico, com características, necessidades e expectativas próprias. Por outro lado, a customização da relação é uma forma de diferenciar a capacidade competitiva da empresa e, consequentemente, de acrescentar valor. O facto da actuação das organizações face aos seus clientes se estar a tornar mais individualizada, introduz importantes alterações no modelo de gestão. Essas alterações resumem-se numa frase simples: mais do que gerir recursos é necessário gerir relações (Brito e Lencastre, 2000). Este parece ser o grande paradigma do marketing na era digital. Actualmente, começa a tornar-se claro que não basta as empresas terem capacidade para agir: mais do que isso é fundamental que saibam interagir. Obviamente, uma abordagem mais relacional e interactiva exige o recurso a conceitos e instrumentos de gestão diferentes daqueles que tradicionalmente vêm sendo utilizados pelos responsáveis de marketing. De acordo com Brito e Lencastre, gerir relações envolve os programas de lealdade de clientes, as bases de dados (data warehouse e data mining), o investimento em relações, a gestão da carteira de clientes e a implementação de uma política de marketing individualizado. Por outras palavras, envolve a adopção do Marketing Relacional através da prática do CRM. O CRM é o conceito mais comum para descrever a passagem da abordagem focada na transacção para a abordagem focada na relação. Todavia, O CRM continua a assumir-se mais como uma plataforma tecnológica ao serviço do Marketing Relacional, definido, de forma basicamente consensual, como o desenvolvimento e consequente manutenção de uma relação de carácter duradouro, reciprocamente proveitosa e satisfatória com os interlocutores estrategicamente mais significativos para a organização (Buttle, 1998; Wilson, 1995; Smith, 1998). O presente trabalho cruza as tecnologias e sistemas de informação (em particular a exploração e descoberta de conhecimento em bases de dados), com o marketing (especificamente o database marketing) recorrendo a um exemplo real de aplicação para melhor exemplificação e demostração. 132 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

3 2 Conceitos Gestão da Relação com Cliente: contextualização Peter Drucker (Drucker, 2001) ao afirmar existir apenas uma definição válida para objectivos de negócio: os clientes, exprimiu de um modo simples, o elemento nuclear das organizações comerciais contemporâneas. De acordo com uma das primeiras definições que surgiram para definir marketing de relacionamento, referiam-no como a estratégia para atrair, manter e proporcionar relações com os clientes (Berry, 1983). O termo CRM surgiu posteriormente, como uma versão marketing de relacionamento, que inclui um conjunto de actividades de carácter mais tecnológico. Ambas as designações são usadas indiferenciadamente em muita literatura (Arndt, 2001). Atualmente, as organizações procuram atuar de modo dinâmico nos mercados competitivos de modo, a captar e manter os seus clientes. O CRM encontra-se descrito como uma estratégia de organização (Kotler, 2002), ou como uma ferramenta e processo de trabalho (Gray, 2001). Berry Linnoff além da ligação do CRM ao marketing de relacionamento, apresenta-o com um significado similar a one-to-one marketing, sugerindo ainda sinónimos como real-time marketing ou customer intimacy (Linoff, 1997). Existem ainda autores que argumentam que o CRM deve ser abordado como um conceito de gestão, particularmente de gestão de relacionamentos com os clientes e não como um produto ou uma tecnologia (Berson, 1999). A permuta de informação entre o cliente e a organização torna-se mutuamente benéfica, na medida em que os consumidores fornecem informações em troca de um serviço personalizado que satisfaça as suas necessidades individuais (Linoff, 2000). Esta abordagem coloca a utilização das TI, num contexto de CRM, como elemento fundamental, sempre que se deseje estabelecer relacionamentos com os consumidores numa base individual e usar a informação disponível para tratar os consumidores de forma diferenciada. O CRM combina as políticas e técnicas de marketing com as tecnologias de informação, nomeadamente na utilização e exploração das BD processos de Database Marketing (DBM) ou simplesmente de DCBD. A utilização das BD num contexto de CRM aparece reforçado por Berson quando explicitamente afirma que o CRM consiste na análise dos dados criados pela relação entre a organização e o cliente (Berson, 1999). O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 133

4 À luz do processo de revisão exposto, é possível então sintetizar o CRM como um processo de Gestão, que visa manter a Relação com o Cliente, suportada numa base tecnológica de BD (Figura 1). A Gestão enquanto elemento orientador das estratégias organizativas; a Relação, sinónimo do conjunto de actividades em prol do relacionamento com os clientes ou potencias clientes; o Cliente, alvo económico para muitas organizações e o receptor ou não, das políticas de relacionamento; e, finalmente as Bases de Dados que representam as tecnologias de informação, de onde se recolhem dados e registam informações sobre toda actividade entre as empresas e os seus clientes. Figura 1 Enquadramento das actividades de relacionamento com o cliente. Cliente Dados Gestão Relação Objectivos Actualmente o CRM é considerado, por alguns autores, como uma das abordagens mais sofisticadas e eficientes, para promover o aumento da rentabilidade dos clientes (Bretzke, 2005; Brown, 2000; Burnett, 2001). A estratégia de CRM consiste em adquirir melhor conhecimento sobre os clientes, antecipar as suas expectativas e necessidades, fornecer serviços personalizados, e diferenciar-se dos concorrentes (Peppers, 1999; Bretzke, 2005). Através de uma melhor compreensão das necessidades dos clientes, é possível a segmentação do mercado, identificando onde podem ser construídas relações lucrativas permanentes (Linoff, 2000). A principal premissa do CRM é de que os clientes tomarão as suas decisões de compra baseadas no relacionamento que têm com os seus fornecedores e, em troca da sua preferência, desejam reconhecimento, valor, qualidade e respeito. Saliente-se, por último, que o CRM passa também pela gestão integrada dos recursos internos, construindo as condições necessárias para a criação de relações de 134 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

5 proximidade entre a organização e seus clientes. Relações essas, construídas através da recolha e tratamento da informação nas várias frentes de contacto, permitindo atingir o objectivo principal de uma organização: a retenção de clientes (Bretzke, 2005). Em síntese, o processo de CRM tem como objectivo atender, reconhecer e fidelizar o cliente em tempo útil. Para o efeito, transforma dados dispersos em informações concretas e centralizadas, as quais serão utilizadas em benefício do cliente para lucro da organização. Parece ser um método eficaz para satisfazer os clientes e por consequente, garantir o nível de vendas. Parte importante da componente operativa do CRM suporta-se nas BD disponíveis e no seu desenvolvimento entre a actividade do cliente, a gestão e as actividades de relacionamento desenvolvidas pela organização (Gray, 2001). O CRM incorpora a recolha, armazenamento, uso sistemático e melhoria contínua dos dados relativos a clientes sob o pressuposto de que as únicas organizações capazes de construir relações duradouras com os seus clientes são aquelas que, previamente, processam e mantêm um volume adequado de informação sobre os mesmos (Arndt, 2001). O CRM, enquanto gestão de relacionamento com os clientes, é um processo que se baseia na evolução do seu comportamento, na aprendizagem obtida a partir de cada contacto (e.g., aquisição de produtos, promoções ou reclamações), na perspectiva do fortalecimento das relações cliente-organização. A concretização de um projecto de CRM processa-se ao nível: operacional e analítico (Arndt, 2001): O CRM operacional caracteriza-se pelo seu carácter pragmático considerando como actividades todas aquelas que traduzem o contacto efectivo entre a organização e o cliente e, se desenrolam no seio dos departamentos que pressupõem esse mesmo tipo de contacto, como sejam os departamentos de vendas, marketing ou serviços. Entre os objectivos de CRM operacional é possível distinguir os relacionados com programas singulares (aumento do recurso ao cross-selling no âmbito da fidelização) e os que implicam a sobreposição de objectivos (uso eficiente do orçamento e criação de introspecções ao cliente). O CRM analítico caracteriza-se pelo seu contexto de análise, consistindo em acções com vista à preparação de todas as componentes susceptíveis de estudo (e.g., dados de clientes, mercados), de modo a viabilizar a análise das características dos consumidores (comportamentos e condutas) e planificar O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 135

6 e executar as actividades do CRM operacional, relativas às expectativas e necessidades dos mesmos. A organização das diferentes actividades de CRM operacional e analítico obriga à sua implementação em programas distintos, com interfaces nítidas, objectivos especiais e actividades (e.g., marketing directo) adequadas programas de fidelização e recuperação. Por exemplo, os clientes com uma elevada probabilidade de deixarem de o ser, podem ser detectados no programa de fidelização, se existir uma base de dados sobre os clientes que já abandonaram a organização e as razões pelo qual o fizeram. Em ambas as vertentes o objectivo do CRM, consiste em fornecer toda a informação necessária para criar um canal de diálogo cruzado, feito à medida de cada cliente e baseado nas suas reacções actuais (Arndt, 2001). Existem duas abordagens, para organizar este processo cruzado e funcional de CRM (Wyner, 1999): através de propostas orientadas para a organização (orientação para a produção e para projectos) fora do âmbito do estudo e através de propostas orientadas para os ciclos, como sejam o ciclo de vida do cliente, do produto ou do mercado. Este artigo refere-se à abordagem orientada para o CVC, apresentado na secção seguinte. CRM baseado no Ciclo de Vida do Cliente A abordagem considerada neste trabalho é baseada no CVC, decorrendo do facto do CRM se centrar na análise dos desejos e na satisfação das necessidades de cada cliente ao longo da relação com a organização. Cumulativamente, o CVC apresenta-se como o cenário temporal mais estável, possibilitando a realização das actividades de CRM operacional de acordo com o estágio de relação dos indivíduos que compõem o target (conjunto de pessoas definidos com o perfil de consumidor para determinado produto ou serviço de uma organização). O CVC refere-se às várias etapas de relacionamento entre a organização e o cliente podendo servir de referencial para informar da sua intenção de compra de produtos ou serviços (Figura 2). Associado a este indicador são considerados os diferentes estágios dos clientes termos de marketing: suspect, prospect, cliente activo e ex-cliente (Arndt, 2001). Cada relação começa, teoricamente, muito antes de qualquer contacto físico. Durante um período de formação de opinião o indivíduo, denominado de suspect, 136 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

7 está em contacto com toda a informação disponível no mercado sobre as diversas marcas de produtos existentes. Após este contacto em massa com o mercado considera-se que o suspect agrupa o conhecimento de um conjunto de marcas capazes de satisfazer as suas necessidades. A primeira etapa do processo, define-se quando o suspect reconhece alguma necessidade ou desejo insatisfeito relativamente ao produto ou serviço. Por essa altura, após ter formado uma intenção de compra concreta entra em contacto com as organizações fornecedoras desse produto ou serviço, tornando-se então num prospect. Nesta fase do ciclo, o potencial consumidor/cliente decide que tipo de produto ou marca irá comprar, bem como o local onde o irá adquirir e quais as condições de venda (preço, entrega, concessão de crédito), terminando esta etapa com a primeira compra. Este momento determina a passagem do prospect a cliente activo e começa então a relação comercial com a organização, traduzida na compra, utilização e avaliação do produto em função das expectativas face às necessida des e às promessas transmitidas pela comunicação, sendo que o resultado desta avaliação influenciará o comportamento de compra do cliente. Com o decorrer do tempo o cliente cria o cenário da substituição da marca. Caso a relação com a organização nos diferentes níveis seja do agrado do cliente, aumenta a probabilidade de manter a relação. Se pelo contrário, não for do agrado do cliente, aumenta a probabilidade de substituir a marca e, consequentemente o seu ciclo de vida relativamente à organização termina. O cliente entra na fase denominada como abandono, abrindo na organização uma necessidade de reconquista dos consumidores desertors (ex-clientes.) O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 137

8 Figura 2 Utilização das bases de dados em CRM tendo como referência o Ciclo de Vida do Cliente Suspect Prospect Cliente Activo Ex-consumidor Curva Ciclo Vida do Cliente Tempo à Programas de Aquisição Programas de Fidelização Programas de Recuperação USO BASES DE DADOS A utilização das BD em actividades de CRM encontra-se directamente relacionada com o CVC (Arndt, 2001). A caracterização é realizada nas três fases que traduzem os estágios da relação entre o consumidor e a organização e se traduzem em actividades ou programas de CRM: de aquisição; de fidelização e de recuperação de clientes: Programas de Aquisição (suspects/prospects): implica o estabelecimento de um diálogo com os suspects per tencentes aos grupos alvo, com o objectivo de formarem uma opinião em relação ao produto da organização e mais tarde o invoque a outro indivíduo. Neste pro grama, são utilizados vários tipos de origem de dados, sendo nesta fase do CVC dada especial importância às fontes de dados externas uma vez que permitem a recolha de informação externa à própria organização, como exemplo geral, a necessidade de identificação e diferenciação de novos suspects (sobre os quais se detém apenas informação adquirida externamente, e.g., nome e morada); Programas de Fidelização (activos): A fidelização centra-se no estabelecimento de uma comunicação permanente com os clientes activos, com o objectivo de construir um relacionamento a longo prazo, mutuamente lucrativo. As actividades de fidelização proporcionam uma utilização permanente das BD, seja na recolha de informação seja no registo de dados sobre os clientes. No contexto do CVC esta fase corresponde à maior taxa 138 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

9 de participação das BD em actividades de marketing (Drozdenko e Drake, 2002). Programas de Recuperação (ex-clientes): O cliente torna-se num alvo para o programa de recuperação quando deixa de ser cliente activo. A recuperação pressupõe a reconquista dos clientes que deixaram de adquirir produtos ou abandonaram a organização. Essa reconquista não é feita de forma imediata, mas sim através de um diálogo com o cliente e da manutenção do contacto com o mesmo. Na prática, um cliente raramente informa a organização das suas intenções de abandono por isso é necessário encontrar variáveis de explicação adequa das. As razões reconhecidas para o abandono constituem, na sua maioria, a base para o desenvolvimento de programas de recuperação, mas também são importantes para o programa de fidelização. Descoberta de Conhecimento de Bases Dados (DCBD) Até final da década de 80, as BD eram orientadas quase só para o processamento de transacções, servindo como meros suportes de informação para apoio às actividades correntes da organização. Os avanços conseguidos na tecnologia de BD ao longo dessa década, aliados ao crescente desenvolvimento tecnológico e à diminuição dos custos de armazenamento, conduziram à informatização dos mais diversos serviços e, consequentemente, ao registo de todo o género de dados que existem nas organizações. Figura 3 Fases do processo de DCBD, adaptado de Fayyad et al. (1996) Selecção Pré- Processamento Transformação Modelação Interpretação Avaliação Dados Dados Trabalho Dados PréProcessedos Dados Transformados Padrões Conhecimento A DCBD é comummente aceite como sendo um processo não trivial de identificação de padrões, presentes nos dados, válidos, novos, potencialmente úteis e O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 139

10 compreensíveis (Fayyad, 1996). Em termos muito genéricos é possível afirmar que o processo de DCBD se resume às quatro etapas a seguir descritas (Figura 3): Definição dos objectivos do processo São vários os autores que alertam para a importância que esta fase tem no sucesso ou fracasso do processo de DCBD. Qualquer processo de DCBD deve iniciar-se com uma definição clara dos seus objectivos (o que se quer saber e o que se vai fazer). Para a execução do processo de DCBD é essencial trabalhar com especialistas da área de negócio onde se enquadra, e.g., marketers, os quais também deverão estar envolvidos na definição dos objectivos. Estudo e preparação dos dados Como acontece na maioria dos processos informáticos (e não só) o resultado final encontra-se bastante dependente do que é fornecido à entrada. A conhecida regra GIGO (Garbage In, Garbage Out), aplica-se em pleno ao processo de DCBD (Feelders, 2002). Para que o processo conduza a resultados de boa qualidade é necessário uma fase de análise e transformação dos dados, normalmente designada de pré-processamento dos dados. Trata-se de uma fase crucial para o sucesso do processo de DCBD e é frequentemente a fase mais demorada, chegando a consumir mais de metade do tempo total (Linoff, 1997). Como acontece com todas as fases do processo de DCBD, esta fase pode ser repetida várias vezes, até que se possa assegurar a qualidade e utilidade dos resultados obtidos. O pré-processamento dos dados inclui, embora não necessariamente por esta ordem, as seguintes etapas: Obtenção e exploração dos dados: conhecimento dos dados recolhidos, o que são e aquilo que representam; Limpeza e Transformação dos dados: preparação dos dados para se poder aplicar técnicas de Data Mining (DM). Selecção e aplicação dos algoritmos de extracção de padrões Data Mining, Esta é a fase central do processo de DCBD e aquela que tem recebido mais atenção por parte dos investigadores. Após um bom conhecimento dos dados, faz-se a escolha do, ou dos, algoritmos a aplicar aos dados para extracção de padrões. Regra geral, o objectivo desta fase é encontrar uma descrição para os dados que possa ser utilizada para fazer previsão em novos casos. A escolha do algoritmo de DM a ser utilizado vai depender da tarefa 140 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

11 a realizar e dos dados disponíveis. Alguns algoritmos não funcionam com valores numéricos, outros pelo contrário, apenas funcionam com valores numéricos. Nesta fase pode ser necessário voltar atrás e fazer novas iterações sobre os dados (pré-processamento) de modo a que o formato em que são apresentados os dados se adeqúe melhor a um dado algoritmo (e.g., fazer a conversão de valores simbólicos em valores numéricos ou transformar uma variável com valores numéricos numa variável com valores simbólicos). No processo de escolha do algoritmo a aplicar deve começar-se por exprimir o problema em termos de uma das tarefas de alto nível do DM (Frawley et al., 1991). Quase todos os problemas de DCBD podem ser expressos numa das seguintes tarefas de alto nível: classificação, regressão, clustering, sumarização, modelação de dependências ou detecção de desvios. Avaliação dos resultados Uma vez aplicados os algoritmos de DM é necessário efectuar a analise dos resultados obtidos por forma a verificar a sua validade e utilidade. A validade refere-se ao facto dos novos padrões serem confirmáveis por aplicação em novos dados (objectivos de DM); a utilidade refere-se à aplicabilidade do novo conhecimento em ambiente real (cumprimento dos objectivos de marketing). Um estudo realizado para uma seguradora que concluiu que o número de acidentes de viação era mais elevado entre clientes com o signo Peixes. Uma análise dos resultados permitiu verificar que a companhia tinha mais clientes desse signo que dos outros, e portanto, se os clientes desse grupo eram mais, era natural que existisse um número mais elevado de acidentes (Cabena, 1998). O processo de DCBD, normalmente, não é linear, e envolve uma forte interacção com o analista e várias iterações entre as suas fases constituintes (e.g., ao analisar os padrões, o analista pode chegar à conclusão de que não são válidos e fazer com que o processo volte à fase de pré-processamento). Essas iterações estão representadas na Figura 3 pelas setas a tracejado e podem, inclusivamente, fazer o processo voltar à fase de especificação dos objectivos. O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 141

12 3 DCBD em CRM no contexto de Ciclo de Vida do Cliente Numa perspectiva tecnológica o CRM incorpora um conjunto de tecnologias de informação relativas ao registo, exploração das bases de dados e consequente aplicação nas suas actividades. A metodologia seguida no presente trabalho aborda o desenvolvimento do CRM orientado ao Ciclo de Vida do Cliente (CVC) e expõe como o processo de DCBD e sua utilização recorrente. A secção anterior permitiu a apre sentação do CRM suportado no CVC como um conjunto de três programas aquisição; fidelização e recuperação. Numa perspectiva tecnológica é possível demonstrar a validade dos pro cessos de DCBD em cada um destes programas incorporando uma solução para a utilização todos os dados registados nas vastas BD disponíveis. Os programas de aquisição de clientes pressupõem o estabelecimento de contactos com indivíduos, aos quais se pretende apresentar um novo produto ou serviço. Face ao rigor financeiro que os departamentos de marketing estão actualmente sujeitos, importa determinar estratégias de comunicação mais eficazes do que as de modo massivo, as quais se revelaram bastante menos eficazes que as de contacto directo. Numa perspectiva tecnológica, estas acções pressupõem a existência de dados relativos aos indivíduos suspects ou prospects. A origem dos dados poderá ser interna (dados de clientes, histórico da organização ou mesmo impressos resultantes de contactos com clientes e.g., reclamações, promoções) ou externa, provenientes de BD externas à organização (alugadas ou cedidas por empresas que se dedicam á recolha de dados). Uma vez constituída a BD dos indivíduos alvo aplicam-se as técnicas de DCBD (Figura 4). A DCBD surge como uma forma de resolver um problema corrente em muitas organizações que possuem BD mas para os quais os processos clássicos de recolha de informação são insuficientes. 142 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

13 Figura 4 DCBD em programas de aquisição de clientes O desenvolvimento do processo de DCBD num contexto de aquisição de novos clientes permite definir o perfil, os padrões de comportamento e consumo dos clientes actuais para projectar no desenvolvimento de acções de marketing com vista à aquisição dos novos clientes. Reichheld et al (2001) citam os seguintes exemplos: Uma organização que actua no ramo segurador, descobriu que no seu caso, em termos de fidelidade e propensão à aquisição dos seus produtos, os indivíduos casados são mais receptivos que os solteiros; tal como as pessoas do norte adquirem maior variedade de produtos que as do sul; ou que os proprietários de casa são mais rentáveis que os que vivem em casa arrendada. Um banco descobriu que os indivíduos agregados em grupos de afinidade e.g., ordem de engenheiros, médicos ou advogados nesse contexto de membro, adquirem com maior facilidade de produtos de crédito que quando contactados fora desse contexto. Os resultados do processo de descoberta de conhecimento, quando novos e relevantes, poderão servir para a delineação de estratégias de captação de clientes. Ao longo da relação entre o cliente e a organização existe um conjunto de informação libertada e que se vai acumulando em BD e.g., vendas, questionários respondidos, registos financeiros, promoções em que participou, formulários, reclamações. A análise do comportamento, numa perspectiva de DCBD permitirá a de- O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 143

14 terminação de desejos escondidos dos clientes; expectativas frustradas ou simplesmente desejo de satisfação e retribuição pela relação (Figura 5). O conhecimento da vertente escondida do cliente (Kotler, 2002) permitirá o desenvolvimento de programas de fidelização dos clientes, correctamente orientados e com elevada probabilidade de sucesso, que os satisfaçam ao longo do seu ciclo de vida na organização. Figura 5 DCBD em programas de fidelização de clientes Descoberta de Conhecimento em Bases Dados Fontes com dados relativos a clientes Transacções Promoções Impressos Organização - Cliente Financeiros Dados Marketing Aplicação Avaliação Modelação Análise Dados Dados Clientes Transformação Pré- Processamento Conhecimento Clientes Programa de Fidelização A DCBD permite à organização sustentar a fidelização com o cliente aprofundando o conhecimento que existe sobre ele, ou seja, a complexidade do comportamento dos clientes, o qual não é explicitamente expresso, é possível que seja descrita com base em regras ou descrições escondidas por entre os dados que a organização possui. Como exemplo da identificação do perfil de clientes fiéis, uma empresa do ramo da distribuição, descobriu que os indivíduos provenientes de campanhas de desconto são menos fiéis que outros provenientes do contacto casual com as suas lojas (Reichheld et al, 2001). Um cliente, quando pretende abandonar a relação com uma organização, normalmente não avisa, simplesmente desiste (Kotler, 2002). A desistência não pode ser considerada uma decisão simples mas antes o culminar de um processo que ilustra um padrão de comportamento (Wyner, 1999). A permanência de um indivíduo como cliente activo por vários ciclos de compra, permite à organização a recolha de dados internos que servirão para o conhecer melhor. Sempre que o cliente desiste da 144 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

15 relação (quando existe um intervalo de tempo considerável sem que exista qualquer contacto com a organização), os seus dados permanecem na organização e são actualizados para um novo estatuto desertor. A utilização da DCBD é particularmente eficaz na detecção de desvios e abandono através da determinação de padrões de comportamento atípicos, no interior das BD que contêm os registos detalhados dos cli entes. O processo de DCBD desenvolve-se sobre os dados relativos a toda a actividade dos clientes (e.g., registo de reclamações, inquéritos respondidos, promoções) e permitirá à organização adaptar a sua relação com os clientes (Figura 6). Figura 6 DCBD em programas de recuperação de clientes Dados relativos a actividade de clientes Transacções Promoções Impressos Organização - Cliente clientes Dados Marketing Descoberta de Conhecimento em Bases Dados Aplicação Avaliação Modelação Análise Dados Actividade Clientes Transformação Pré- Processamento Conhecimento Clientes Programa de Recuperação 4 Caso de estudo: O cartão de fidelização numa companhia petrolífera Para testar o conceito apresentamos um trabalho de investigação realizado numa companhia petrolífera a operar em Portugal (por questões de confidencialidade, não identificada), focando na DCBD em programas de fidelização de clientes. Neste programa de fidelização é entregue aos clientes um cartão, personalizado, o qual é usado para acumular pontos nos seus consumos em estações de serviço e postos de abastecimento da companhia. Neste estudo não foram considerados estabelecimentos aderentes fora da rede de postos de abastecimento da companhia. A base de dados do programa de fidelização tem como estrutura: O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 145

16 Tabela: Titular Cartão IdCard: identificação cartão (cp) (numero); IdClient: identificação cliente (ce) (numero); birthdate: data nascimento (data); cardinitialdate: data de emissão cartão (data); clientinitialdate: data de início como cliente (data); postcode4: 4 digitos código postal do cliente (numero); postcod3: 4 digitos código postal do cliente (numero); civilstatus: estado civil (conjunto); gender: sexo do cliente (conjunto); vehicletype: descrição tipo de veículo (conjunto) vehicleyear: data produção veículo (numero); fueltype: descrição tipo combustível (conjunto). Tabela: Transacções realizadas com cartão idmov: identificação transacção (cp) (numero); IdCard: identificação cartão (ce) (numero); Date: data transacção (data); fuelvalue: valor dispendido em combustível na transacção (real); fuellitres: quantida de litros (numero); shopvalue: valor dispendido em loja na transacção (real); shopunits: quantida de unidades compradas na loja (number); stationcode: identificação da estação de serviço (ce) (numero) Tabela: Estação de serviço stationcode: Código da estação de serviço (cp) (numero); stationname: Denominação da estação de serviço (texto); stationtype: Descrição do tipo estação de serviço (conjunto); postcode4: 4 digitos código postal da estação serviço (numero); postcod3: 4 digitos código postal do estação serviço (numero); Da base de dados criada a partir do cartão de fidelização é possível extrair conhecimento que permite à companhia petrolífera identificar e diferenciar os clientes, possibilitando acções de customização das interacções e de oferta de serviços. Além 146 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

17 disso, permite ainda acompanhar o desempenho comercial do posto de abastecimento e a tomada de decisões de incentivo e correctivas. Definição de Objectivos Ao nível de database marketing, assente na exploração de bases de dados, uma das principais tarefas consiste na definição clara do tipo objectivos. Havendo uma base de conhecimento anterior, acerca do potencial de cada tipo de dados em função dos resultados possíveis, optou-se neste caso pela selecção do tipo classificação DomainObjective(?obj)-> query:user input hasdomainobjectivetype(?do) domain objective função que interage com o utilizador para registo do tipo de objectivos através da execução query:user input hasdomainobjectivetype função que pesquisa na base de dados os tipos de objectives possíveis hasdomainobjectivetype(?do) variável que acolherá a opção do utilizador, exº. classificação Compreensão e Selecção de Dados Uma vez definida a tipificação dos objectivos, neste caso, como classificação, o passo seguinte requer um trabalho de análise detalhada os dados constantes na base de dados. Este trabalho focará e avaliará, entre outro tipo de análises, a qualidade dos dados (valores omissos), a descrição dos dados (exº, intervalo de valores aceites, unidades, escala de valores, ) entre outras. Select Attribute (?att) Identify Attribute Information Type (?att,?it) Identify Attribute StructureType (?att,?st) Data set description (numbers): O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 147

18 Registos Atributos Customer Table (original) Tabela Transacção Tabela Estação Serviço Tabela de trabalho As funções usadas: hasattributestructuretype (?att): realiza uma identificação do tipo de dados de cada atributo, exº., tipo de estrutura de valores mais frequente; hasattributeinformationtype(?att): avalia em termos de tipo de dados, valores caracteriasticos, como exº. máximo, minimo, intervalo, etc.. hasmissingvalue(?att): avalia o grau de qualidade de dados presente em cada atributo como exº. valores omissos, valores redundantes,etc.. A título de exemplo, pegando no atributo datanascimento: query:user input hasattribute (birthdate;?att) : hasattributeinformationtype (?att) Personal; ::haspersonalinformationtype(?att) Demographics : hasattributestructuretype(?att) Date : hasmissingvalue(?att) -> 0,05 { uncompleted records rate} Pré-Processamento dos dados Uma vez definido e seleccionado o conjunto de dados de trabalho procedeu-se ao pré-procesamento dos dados de modo a poder mais tarde aplicar um conjunto de técnicas de data-mining para concretizar o trabalho de modelação. : hasmodelingobjective(?mo)^ hasworkingdata(?wds) ->sqwrl:select DataPreProcessingTask(?dpp) 148 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

19 O pré-processamento de dados envolve um vasto leque de tarefas a aplicar sobre os dados, tal como derivação de novos atributos de trabalho (exº atributo idade, a partir da data de nascimento), normalização (exº formato de dados), categorização (exº sexo ou classe social), redução (criação de intervalo de valores) ou tranformação (valores alfanuméricos em numéricos). Modelação A fase de modelação, também conhecida por data mining, consiste na aplicação de algoritmos diversos sobre os dados previamente preparados. Os algoritmos de data mining variam em função dos objectivos (classificação ou previsão) bem como das técnicas usadas (redes neuronais, árvores de decisão, algoritmos genéticos, entre muitos outros casos) A fase de modelação caracteriza-se ainda pela elevada interactividade e recursividade entre os dados e modelos utilizados, podendo chegar a combinações a cinco níveis (selecção, preparação, limpeza, normalização e categorização). Cada algoritmo a usar terá o seu conjunto de especificações e parametrizações necessárias. Em termos genéricos, sobre o trabalho desenvolvido baseou-se na sequência: :WorkingDataSet(?ds)^ hasmodelingobjectivetype(?mo)^ hasmodelselection(?wds,?mo)^ hasalgorithmclass(?alg,?mo) hasalgorithm (?alg) hasalgorithm indica o conjunto de algoritmos disponíveis em função dos dados seleccionados e objectivos definidos. hasalgorithmparameter, serve para a especificação técnica do algoritmo (exº redes neuronais, determinar se funciona em backpropagation ou forwardpropagation, número de camadas e quantidade de nós) (?m): modelo resultante da utilização do algoritmo has Algorithm(?alg)^ hasalgorithmparameter(?alg,?pset)^ workingdata(wds) hasmodel(?alg,?m) No caso em análise consideramos o seguinte conjunto de dados: O papel das bases de dados como repositório de conhecimento escondido 149

20 Objectivos de modelação: classificação dadostrabalho{ idcard; idcliente; birthdate; age; initialcarddate; cardage; initialcustomer; clientage; carclientgap; postcode; postcod3; civilstatus; sex; vehicletype; vehicleyear; vehicleage; fuel; dfirsttransaction; dlasttransaction; ntransactions; tliters; tamountfuel; tshopvalue; tqtdshop; 1stUsed; 2stUsed; 3stUsed } Neste caso foram usados dois modelos estatísticos disponíveis no WEKA software toolkit, o SVM (Support Vector Machine) e o teste Qui-Quadrado (Chi-squared test). hasattributeevaluation(svma) -> { idcard; idcliente; age; cardage; clientage; carclientgap; civilstatus; sex; vehicletype; vehicleage; fuel; ntransactions; tliters; tamountfuel; tshopvalue; tqtdshop; 1stUsed; 2stUsed; 3stUsed } hasattributeevaluation(gainratio) -> { idcard; age; carclientgap; postcode; civilstatus; sex; vehicletype; vehicleage; ntransactions; tliters; tamountfuel; tshopvalue; tqtdshop; 1stUsed; 2stUsed; 3stUsed } A componente final do trabalho consistiu na organização dos dados em dois grupos: dados de teste (hastestingset) e de treino (hastraningset ) hastraningset= 66,6% (6 183 records) hastestingset= 33,3% (3 102 records) Com o objectivo de classificação foram usados quatro algoritmos, todos disponíveis no WEKA Toolkit: J48 (c45); Random Tree; ZeroR e ainda o NaiveBayes. Como variável de saída foram calculados três atributos cada um indicador do posto de abastecimento usado (1stUsed; 2stUsed; 3stUsed ). Posteriormente, dentro de cada atributo foi definido um conjunto de parâmetros para indicar a distância do posto de abastecimento à residência, tendo-se usado para esse cálculo as distâncias médias entre códigos postais (3 dígitos). 150 Coletânea Luso-Brasileira iv Gestão da Informação, Inovação e Logística

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