Segmentação via Machine Learning: Proposta De Clusterização De Consumidores Do E-Commerce De Uma Empresa Multinacional Do Varejo Esportivo

Abstract

O objetivo desse artigo é apresentar uma proposta de segmentação da base de consumidores do e-commerce de uma empresa multinacional do varejo esportivo, a partir da clusterização de dados via Machine Learning. Para isso, foi realizado um estudo quantitativo com dados de 526.686 clientes do e-commerce de uma empresa multinacional que atua no Brasil nesse setor. Os dados foram analisados pela análise de cluster, utilizando a metodologia proposta por Jain, Murty e Flynn (1999). A partir da segmentação atual, limitada ao valor gasto pelo cliente, a nova proposta de segmentação, construída a partir do algoritmo K-means considerou novas variáveis como o número de pedidos nos doze meses anteriores, e seus respectivos tempos de inatividade. O uso desse algoritmo via Machine Learning se mostrou satisfatório, visto que foi possível obter três segmentos válidos que se diferenciavam da segmentação adotada atualmente.