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dc.contributor.advisorOliveira, Luiz Eduardo Soares de, 1971-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Datapt_BR
dc.creatorSouza, Marcos Vinicius Cons dept_BR
dc.date.accessioned2026-01-21T16:38:12Z
dc.date.available2026-01-21T16:38:12Z
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/100414
dc.descriptionOrientador: Prof. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.pt_BR
dc.descriptionArtigo apresentado como Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science e Big Datapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: Este trabalho investiga se atrasos na entrega (NOTIF) influenciam o churn — definido como ausência de recompra por período superior a seis meses — no mercado B2B de cimento ensacado. A análise foi conduzida considerando clientes dos segmentos Varejo e Imobiliário da região Sudeste do Brasil, combinando dados de vendas (2024–2025), logística e variáveis complementares de potencial de consumo. Foram aplicados testes estatísticos (correlação de Spearman, teste de Mann–Whitney U e teste t), medidas de efeito e modelos preditivos (Regressão Logística e Random Forest), além de clusterização para estratificação comportamental no segmento Imobiliário. Os resultados indicam associação estatística entre atrasos e churn, porém com magnitude pequena e heterogênea entre perfis de clientes. O tempo de relacionamento e a frequência média de compra emergem como principais drivers de recompra, superando o efeito isolado do atraso. Ao final, são propostas recomendações de priorização logística e ações comerciais segmentadas por cluster, com foco em retenção ao longo do ciclo de vida do clientept_BR
dc.description.abstractAbstract: This study evaluates whether delivery delays (NOTIF) influence churn — defined as no repurchase for more than six months — in the B2B bagged cement market. The analysis focuses on Retail and Real-Estate segments in Brazil’s Southeast region, integrating sales (2024–2025), OTIF logistics and consumption potential data. Statistical tests (Spearman correlation, Mann–Whitney U and t-test), effect sizes, and predictive models (Logistic Regression and Random Forest) are applied, including behavioral clustering for stratified analysis in the Real-Estate segment. Results show that delivery delays are statistically associated with churn, but with small and segmentdependent effect sizes. Relationship tenure and purchase frequency are the dominant drivers of repurchase, outweighing the isolated delay effect. Practical recommendations are provided for logistics prioritization and commercial actions tailored by customer clusterpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectMarketing de relacionamentopt_BR
dc.subjectEntrega de mercadoriaspt_BR
dc.subjectLogísticapt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.titleModelo para análise do impacto de atraso na entrega ao cliente e a relação com o churn no mercado de cimento B2Bpt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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