Análise de eventos recorrentes aplicado a dados de e-commerce - Klems, Letícia Helen [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
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.

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.
Recurrent event analysis applied to e-data
Keywords: Análise de sobrevivência; Eventos recorrentes; Modelos semi-paramétricos; Survival analysis; Marketing; Retail; Recurrent events; Cox model; Multiple events