Optimização de um plano de marketing directo para o sector da Banca

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de InformaçãoO marketing directo é uma estratégia de CRM cada vez mais usada no sector da banca, por isso o número de campanhas existentes neste tipo de negócio tem sido cada vez maior (Cohen, 2002). O plano de marketing de um banco é formado por um conjunto de acções ou campanhas com diferentes objectivos estratégicos e negociado entre os diferentes departamentos envolvidos no processo. Para cada uma das campanhas que formam o plano de marketing são seleccionados os melhores clientes, de acordo com os objectivos da campanha. Estes clientes são seleccionados com base em informação residente em grandes bases de dados e recorrendo muitas vezes a técnicas de Data Mining e descoberta de conhecimento conhecidas como Database Marketing (Pinto, 2006). No entanto, os clientes a incluir em cada campanha são escolhidos tendo em conta apenas os objectivos dessa campanha. Desta forma alguns clientes podem ser seleccionados para várias campanhas propondo diferentes produtos. Isto faz com que alguns clientes sejam sobrecarregados com várias comunicações. Além disso, outros factores como a capacidade dos canais não são considerados, porque cada campanha é implementada de forma isolada sem conhecer as restantes concorrentes (Cohen, 2002). Esta tese tem como objectivo principal o desenvolvimento de um processo que permita optimizar o plano de campanhas de um banco numa perspectiva holística tendo em vista a maximização do retorno do investimento. O processo deverá permitir seleccionar os clientes a contactar em cada campanha, tendo em consideração as várias combinações possíveis e um conjunto de restrições impostas. Apesar do actual desenvolvimento computacional, vamos verificar que este problema é de elevada complexidade devido à sua grande dimensão. Neste trabalho vai ser apresentado e analisado em detalhe o problema de optimização de campanhas e irá ser avaliado o forte impacto que o processo de optimização poderá ter no retorno de investimento

The Core Concept for the Multidimensional Knapsack Problem

International audienceWe present the newly developed core concept for the Mul-tidimensional Knapsack Problem (MKP) which is an extension of the classical concept for the one-dimensional case. The core for the mul-tidimensional problem is defined in dependence of a chosen efficiency function of the items, since no single obvious efficiency measure is available for MKP. An empirical study on the cores of widely-used benchmark instances is presented, as well as experiments with different approximate core sizes. Furthermore we describe a memetic algorithm and a relaxation guided variable neighborhood search for the MKP, which are applied to the original and to the core problems. The experimental results show that given a fixed run-time, the different metaheuristics as well as a general purpose integer linear programming solver yield better solution when applied to approximate core problems of fixed size