Criação de um programa de fidelidade baseado em análise de cluster em uma empresa de segurança privada

Abstract

Este estudo teve como objetivo desenvolver um programa de fidelidade para os clientes mais valiosos a partir de técnicas de agrupamento em um conjunto de dados de uma empresa de segurança privada. O K-means foi utilizado como algoritmo não supervisionado de aprendizagem automática a fim de segmentar os clientes. A métricas de avaliação da performance que auxiliaram na comparação das diversas abordagens do algoritmo foi o Sillouete coeficient. Como diferencial do estudo, além da métrica de avaliação, para testar as hipóteses levantadas, foram utilizados questionários estratégicos com os decisores do negócio objetivando uma criação integrada de um programa de fidelidade com os principais interessados na fidelização e rentabilidade dos clientes. Como resultado, foram encontrados 3 grupos de clientes que apresentaram um Silhoette coeficient ótimo para a criação de um programa de fidelidade. O grupo de clientes a ser contemplado com um programa de fidelidade não foi o que apresentou a melhor métrica do Silhoette coeficient. Os principais gestores do negócio elegeram o grupo que, para eles, apresentavam uma maior eficiência na sua gestão. Com isto, o estudo concluiu que a segmentação de clientes envolve não apenas a análises estatísticas de grupos de usuários individuais, mas demanda também de entendimento de negócio e colaboração das partes interessadas. Ainda, o presente estudo vai ao encontro dos resultados obtidos por outros autores e mostra que empresas de segurança privada podem se beneficiar da criação de um programa de fidelidade, porém ainda há caminho para novas investigações.

This study aims to create a loyalty program for the most valuable customers using clustering techniques on a dataset from a private security company. K-means was employed as an unsupervised machine learning algorithm to segment the customers. Performance evaluation metrics, including the Silhouette coefficient, were utilized to compare various algorithmic approaches. As a distinctive feature of this study, in addition to the evaluation metric, strategic questionnaires were administered to business decision-makers to facilitate the integrated development of a loyalty program with key stakeholders invested in customer retention and profitability. The results show the existence of three customer clusters with an optimal Silhouette coefficient for loyalty program development. Interestingly, the customer group to be targeted for the loyalty program did not exhibit the highest Silhouette coefficient metric. Business leaders selected the group they perceived as most efficient for program implementation. Consequently, the study concludes that customer segmentation entails not only statistical analyses of individual user groups but also requires a comprehensive understanding of the business and collaboration with stakeholders. Furthermore, this study aligns with findings from other authors, demonstrating that private security companies can benefit from implementing a loyalty program, although avenues for further investigation remain.