Análise de eventos recorrentes aplicado a dados de e-commerce
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Data
2024-12-06
Autores
Orientador
Tarumoto, Mário Hissamitsu 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Presidente Prudente - FCT - Estatística
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O comércio de produtos de forma online vinha crescendo nos últimos anos a nível
mundial, tendo seu processo acelerado pela pandemia de 2020. O desafio do
empreendedor de se manter relevante para os clientes também cresceu, considerando
que mesmo os que compram online, fazem ampla pesquisa na rede, com as
possibilidades de escolha e comparação de produtos, preços e prazos de entrega.
Nesse caso, o marketing se tornou chave e conhecer os gostos e comportamentos
dos consumidores é essencial para o sucesso. Entre os vários indicadores que podem
ser utilizados, o intervalo de tempo entre as compras dos clientes pode indicar que o
caminho percorrido está na direção correta, e os lojistas têm a chance de criar
oportunidades para vendas adicionais e aumentar a receita. A estimação destes
intervalos entre compras pode ser modelada utilizando métodos de análise de
sobrevivência multivariada, mais especificamente as técnicas de eventos recorrentes
com o intuito de estimar o tempo entre as compras e a probabilidade de o cliente voltar
a consumir na loja. Existem diferentes técnicas aplicadas em eventos recorrentes,
para esse estudo, foram exploradas as adaptações do modelo semi- paramétrico de
Cox em casos multivariados. Neste relatório final, são apresentados os modelos e
suas aplicações na base de dados já tratada. O modelo PWP obteve melhor ajuste
para o problema, assim como melhor interpretação dos coeficientes.
Resumo (inglês)
Online shopping has been growing worldwide in recent years, and the 2020 pandemic
has accelerated the process. The challenge for retailers to remain relevant to
customers has also grown, considering that even those who buy online do a lot of
research on the web, with the possibility of choosing and comparing products, prices
and delivery times. In this case, marketing has become key and knowing consumers'
tastes and behaviors is essential for success. Among the various indicators that can
be used, the time interval between customer purchases can indicate that the path taken
is in the right direction, and shopkeepers have the chance to create opportunities for
additional sales and increase revenue. The estimation of these intervals between
purchases can be modeled using multivariate survival analysis methods, more
specifically recurring event techniques in order to estimate the time between purchases
and the probability of the customer returning to the store. There are different techniques
applied to recurring events. For this study, adaptations of the Cox semi- parametric
model were explored in multivariate cases. In this final report, the models and their
applications in the database already treated are presented. The PWP model provided
better help for the problem, as well as better interpretation of the coefficients.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
KLEMS, Letícia Helen. Análise de eventos recorrentes aplicado a dados de e-commerce. Orientador: Mário Hissamitsu Tarumoto. 2024. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2024.