Uma abordagem meta-heurística para o problema de marketing direto considerando o canibalismo entre produtos
Fecha
2018-01-24Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Nos últimos anos, devido aos avanços tecnológicos, é possível formar consideráveis
bancos de dados com informações completas sobre clientes, facilitando o processo de
segmentação e individualização em uma campanha de promoção. Essa é a base do marketing
direto, conhecido pela sua orientação para o cliente. As campanhas de promoção são
ferramentas fundamentais de marketing direto para melhorar o lucro econômico de uma
empresa, seja adquirindo novos clientes ou gerando receita adicional de clientes existentes. Na
literatura, encontram-se diversas formulações de problema de marketing direto. No entanto,
dada a natureza combinatória do problema e do alto volume de dados, o problema é classificado
como NP-difícil, sendo relevante a utilização de métodos heurísticos para sua resolução, visto
que é muito difícil obter soluções ótimas para instâncias realistas com milhares de clientes em
um tempo razoável. Além disso, não foi encontrado na literatura a inclusão do efeito de
canibalismo entre produtos, que ocorre quando a oferta de um produto impacta negativamente
na oferta de outro produto similar de uma mesma empresa. Sendo assim, o objetivo desta
dissertação é desenvolver e avaliar um algoritmo heurístico para resolução do problema de
marketing direto com oferta de produtos considerando o canibalismo entre produtos,
maximizando o feedback de compras dos clientes. As instâncias utilizadas foram as
disponibilizadas na literatura e foram tratadas estatisticamente, para simulação do efeito de
canibalismo entre produtos, pela análise de agrupamentos. Foram propostos três algoritmos
heurísticos, um baseado em Busca Tabu, um em Busca Tabu em conjunto com GRASP e ainda
um terceiro, de Busca Tabu em conjunto com GRASP com efeito de canibalismo. Na maior
parte das instâncias testadas o algoritmo de Busca Tabu e GRASP obteve melhores resultados
do que os encontrados na literatura, e o algoritmo com o efeito de canibalismo apresentou piora
na maior parte dos experimentos realizados. No entanto, o trabalho mostrou-se relevante e
significativo com os resultados apresentados, podendo auxiliar, com a abordagem proposta, as
organizações para otimização e tomada de decisão, principalmente aquelas que buscam
vantagem competitiva com uma alta eficiência na alocação de recursos.
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