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http://hdl.handle.net/10071/1970
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Costa, Anabela | - |
dc.contributor.advisor | Filho, Elson | - |
dc.contributor.author | Alexandre, Ana Margarida Gomes | - |
dc.date.accessioned | 2010-07-27T13:51:41Z | - |
dc.date.available | 2010-07-27T13:51:41Z | - |
dc.date.issued | 2009 | - |
dc.date.submitted | 2009-06 | pt |
dc.identifier.citation | ALEXANDRE, Ana Margarida Gomes - Customer lifetime value na banca [Em linha]. Lisboa: ISCTE, 2009. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/1970>. | pt-PT |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10071/1970 | - |
dc.description.abstract | Ao longo do tempo, as instituições financeiras, muito em particular os bancos, têm cada vez mais apostado na implementação, na gestão de processos e em métricas que possibilitem a gestão do relacionamento com os clientes, e o próprio conhecimento inteligente sobre o valor dos mesmos. Uma das possíveis métricas a utilizar é o Customer Lifetime Value (CLTV), que tem vindo a ganhar cada vez maior importância. Este projecto consistiu no desenvolvimento, e implementação, do modelo de CLTV probabilístico num banco, evidenciando algumas das limitações das métricas “tradicionais” utilizadas para o cálculo do valor do cliente. A metodologia utilizada no desenvolvimento do projecto foi a metodologia “implementação plataformas inteligentes” (IPI), a qual é utilizada pelo SAS para o desenvolvimento de projectos de Data Mining. Para a obtenção do CLTV foi necessário efectuar o cálculo e análise da rentabilidade e potencialidade futura associada a cada cliente ao longo do período de tempo em análise. A partir do desenvolvimento do modelo de CLTV foi possível identificar quais os clientes com maior valor actual (rentabilidade) e maior valor futuro (potencialidade), com o intuito de futuramente criar estratégias específicas que permitam maximizar o ciclo de vida dos clientes no banco. | pt |
dc.description.abstract | Ao longo do tempo, as instituições financeiras, muito em particular os bancos, têm cada vez mais apostado na implementação, na gestão de processos e em métricas que possibilitem a gestão do relacionamento com os clientes, e o próprio conhecimento inteligente sobre o valor dos mesmos. Uma das possíveis métricas a utilizar é o Customer Lifetime Value (CLTV), que tem vindo a ganhar cada vez maior importância. Este projecto consistiu no desenvolvimento, e implementação, do modelo de CLTV probabilístico num banco, evidenciando algumas das limitações das métricas “tradicionais” utilizadas para o cálculo do valor do cliente. A metodologia utilizada no desenvolvimento do projecto foi a metodologia “implementação plataformas inteligentes” (IPI), a qual é utilizada pelo SAS para o desenvolvimento de projectos de Data Mining. Para a obtenção do CLTV foi necessário efectuar o cálculo e análise da rentabilidade e potencialidade futura associada a cada cliente ao longo do período de tempo em análise. A partir do desenvolvimento do modelo de CLTV foi possível identificar quais os clientes com maior valor actual (rentabilidade) e maior valor futuro (potencialidade), com o intuito de futuramente criar estratégias específicas que permitam maximizar o ciclo de vida dos clientes no banco. | pt |
dc.language.iso | por | pt |
dc.rights | openAccess | pt |
dc.subject | Valor de cliente | pt |
dc.subject | Instituições financeiras | pt |
dc.subject | Mineralização de dados | pt |
dc.subject | Gestão do relacionamento dos clientes | pt |
dc.subject | Customer lifetime value | pt |
dc.subject | Financial institutions | pt |
dc.subject | Data mining | pt |
dc.subject | Customer relationship management | pt |
dc.title | Customer lifetime value na banca | pt |
dc.type | masterThesis | pt-PT |
thesis.degree.name | Mestrado em Prospecção e Análise de Dados | - |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Customer Lifetime Value na Banca_AnaMargaridaAlexandre2009.pdf | 652,77 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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