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Title: Processo interdisciplinar de análise e classificação de dados: um estudo de caso em e-mail marketing.
???metadata.dc.creator???: MONTHALER, Paul.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GORGÔNIO, Kyller Costa.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: BUBLITZ, Frederico Moreira.
???metadata.dc.contributor.referee1???: PEREIRA, Eanes Torres.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SANTOS, Danilo Freire de Souza.
Keywords: Aprendizado de Máquina;Ciência da Computação;Machine Learning;Computer Science
Issue Date: 31-Aug-2018
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: MONTHALER, P. Processo interdisciplinar de análise e classificação de dados: um estudo de caso em e-mail marketing. 2018. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2018. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272
???metadata.dc.description.resumo???: Conseguir respostas com Aprendizado de Máquina não é reduzido à pura matemática e estatística. As informações necessárias proveem dos especialistas do universo dos dados coletados, aqueles com competências no ambiente de aplicação dos resultados e de cientistas de computação. Nesse sentido, acredita-se que combinação de conhecimento das ferramentas, compreensão da área dos dados coletados e uma base de estudos na aplicação deles, consegue entregar melhores resultados. O problema é que os processos atuais falham na combinação dessas áreas. Assim, propõe-se nesse trabalho um processo, juntando os resultados de entendimento do negócio, análise do problema, coleta, análise e classificação de dados. Para validação, foi desenvolvido um estudo de caso em campanhas de e-mail marketing. O resultado da aplicação do processo é uma combinação entre aumento da visibilidade, retenção de assinantes e maximização do retorno. Estudos de marketing revelam o aumento do resultado com o aumento da frequência e personalização das mensagens, enquanto a ética e sociologia medem a percepção de invasão de privacidade com o aumento da personalização indevida.
Abstract: Solutions with Machine Learning are too often reduced to pure math and stats. But the information required for the solution comes from professionals from the context of the collected data, those with expertise in the environment where the solution is applied, and from computer scientists. This work suggests the combination of the different core competences and an interdisciplinary approach to achieve the best possible result. The proposed process will then be applied in a filed study of e-mail marketing. The result of the process application is a combination of increased visibility, retention of subscribers, and maximization of return. Marketing studies reveal the increase in the outcome with increased frequency and personalization of messages, while ethics and sociology measure the perception of invasion of privacy with increasing inappropriate personalization.
Keywords: Aprendizado de Máquina
Ciência da Computação
Machine Learning
Computer Science
???metadata.dc.subject.cnpq???: Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2272
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