Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/34543
Author(s): Marques, Sérgio Miguel Araújo
Advisor: Ferreira, João Carlos Amaro
Francisco, Bruno Alexandre Mateus
Date: 5-Feb-2025
Title: O impacto da Inteligência Artificial na análise de sentimentos, feedbacks e emoções de clientes no setor do retalho
Reference: Marques, S. M. A. (2024). O impacto da Inteligência Artificial na análise de sentimentos, feedbacks e emoções de clientes no setor do retalho [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/34543
Keywords: Inteligência artificial -- Artificial intelligence
Venda a retalho -- Retail sale
Cliente -- Client
Sentimentos e emoções
Machine learning -- Machine learning
Processamento de linguagem natural - -- NLP Natural language processing
Abstract: A presente dissertação, explora o impacto da Inteligência Artificial na análise de sentimentos, "feedbacks" e emoções dos clientes no setor do retalho, com foco na capacidade de personalização e respostas eficientes e automatizadas àquilo que são as necessidades e exigências dos consumidores. Com o avanço das tecnologias digitais, e à medida que as empresas retalhistas vão enfrentando cada vez mais um ambiente competitivo e exigente, as tecnologias, como o Processamento de Linguagem Natural e o "Machine Learning", surgem como ferramentas essenciais para a análise de grandes volumes de dados em tempo real, permitindo às empresas otimizar a experiência dos clientes e melhorar a sua eficiência operacional. Partindo da Base de Dados de "feedbacks" dos clientes da empresa Auchan Retail Portugal como referência para o estudo, esta investigação tem como principais objetivos classificar os sentimentos expressos nos comentários dos clientes, identificar as emoções mais frequentes e predominantes, comparar o comportamento de clientes entre compras "online" e físicas e, por fim, propor alternativas para melhorar a eficiência operacional interna e corresponder externamente à satisfação e necessidades dos seus clientes, melhorando também a sua experiência. Deste modo, os resultados obtidos fornecem "insights" valiosos que auxiliam a empresa a melhorar o relacionamento com os seus clientes, aumentando a sua capacidade em compreendê-los e satisfazer as suas necessidades. Assim, é inevitável o ajuste às suas estratégias operacionais, de forma mais eficiente e eficaz, refletindo o papel crucial da IA na transformação deste setor retalhista.
This dissertation, explores the impact of Artificial Intelligence on the analysis of customer sentiments, feedback, and emotions in the retail sector, focusing on personalization capabilities and efficient, automated responses to consumer needs and demands. With the advancement of digital technologies and as retail companies face an increasingly competitive and demanding environment, technologies such as Natural Language Processing and Machine Learning emerge as essential tools for analyzing large volumes of data in real time, enabling companies to optimize customer experiences and improve operational efficiency. Using the customer feedback database of Auchan Retail Portugal as the reference for this study, the main objectives of this investigation are to classify the sentiments expressed in customer comments, identify the most frequent and predominant emotions, compare customer behavior between online and in-store shopping, and propose alternatives to enhance internal operational efficiency while meeting customer satisfaction and needs, thereby improving their overall experience. The results obtained provide valuable insights that help the company improve its relationship with customers by increasing its ability to understand and meet their needs. Consequently, adjustments to operational strategies in a more efficient and effective manner will be inevitable, highlighting the crucial role of AI in transforming the retail sector.
Department: Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Degree: Mestrado em Tecnologias Digitais para o Negócio
Peerreviewed: yes
Access type: Embargoed Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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