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dc.contributor.advisorAra, Anderson Luizpt_BR
dc.contributor.otherCosta, Lilia Carolina Carneiro dapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Datapt_BR
dc.creatorJardim, Paulo Eduardo de Souzapt_BR
dc.date.accessioned2024-04-09T19:01:42Z
dc.date.available2024-04-09T19:01:42Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/87385
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Anderson Arapt_BR
dc.descriptionCoorientador: Prof. Dra. Lilia Carolina da Costapt_BR
dc.descriptionArtigo apresentado como Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.descriptionArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Datapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: Um dos maiores desafios das empresas que comercializam software na modalidade SaaS (Software as a Service) é modelar a jornada de compra de seus clientes, sendo assim possível conhecer as etapas mais importantes deste processo e aperfeiçoá-lo. Conseguir otimizar os esforços do time de vendas, focando nos futuros clientes com maior potencial é crucial para reduzir o custo de aquisição de clientes e garantir a competitividade no mercado. Por isso, este trabalho propõe uma abordagem com Redes Bayesianas para esse problema. Foi ajustado um modelo, por meio do qual foram feitas inferências visuais sobre o processo, bem como a simulação da jornada de compra de um cliente. Foram demonstrados vários tipos de previsões que podem ser feitas durante o processo, facilitando a tomada de decisões no nível operacional de vendaspt_BR
dc.description.abstractAbstract: One of the greatest challenges faced by SaaS (Software as a Service) vendors is modellig their customers’buying journey, which allows understanding the most important steps of this process in order to improve it. Optimizing the sales force effort, focusing on those future customers who have great potential it’s critical to reduce the customer acquisition costs and to guarantee the company’s competitiveness in the market. Therefore, this work proposes a Bayesian Networks approach to this problem. A model has been fitted, through which we have performed visual inferences about the process and also a simulation on a customer’s buying journey. We have demonstrated various kinds of predictions that can be performed during the process, facilitating decision making at the sales operational levelpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatisticapt_BR
dc.subjectSoftware - Desenvolvimentopt_BR
dc.subjectCompras - Automaçãopt_BR
dc.subjectMarketing na internetpt_BR
dc.titleRedes Bayesianas aplicadas à jornada de compra no marketing digitalpt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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