O E-mail Marketing é uma forma de marketing direta que utiliza o e-mail como um meio de comunicação comercial pelo que numa perspetiva mais ampla, qualquer e-mail enviado a um potencial subscritor e atuais subscritores também pode ser considerado e-mail marketing.
Assim sendo, o subscritor vai receber várias comunicações ao longo do dia, reduzindo a visibilidade dos e-mails mais antigos com a entrada de novas comunicações e consequentemente, reduzindo as taxas de aberturas.
Tendo em conta que existem subscritores que preferem abrir e ler as suas comunicações de manhã, outros de tarde e alguns durante a noite, é necessário enviar uma comunicação que proporcione uma maior visibilidade que perpetue maiores taxas de abertura e uma maior captação de interesse do subscritor com a entidade que enviou uma comunicação.
Esta tese apresenta uma solução para enviar comunicações de marketing na altura certa aos subscritores ou potenciais subscritores. A sua contribuição consiste num modelo segmentado que utiliza um algoritmo tradicional de clustering baseado na informação trocada entre as empresas e os seus subscritores.
O modelo implementa posteriormente uma abordagem de ensemble paralelo utilizando técnicas como simple averaging e stacking com algoritmos de regressão treinados (RF, Linear Regression, KNN e SVR) e com um algoritmo de deep learning (RNNs) para determinar a melhor altura para enviar comunicações de e-mail. A implementação é executada utilizando um dataset fornecido pela empresa E-goi para treinar e testar a abordagem mencionada.
Os resultados obtidos nesta tese indicam que o algoritmo KNN é mais adequado para prever o melhor momento para enviar comunicações de e-mail dos algoritmos ML treinados. Das duas técnicas utilizadas para a abordagem do ensemble paralelo, o stacking é o mais adequado para prever o melhor momento para o envio das comunicações de e-mail.Email Marketing is a form of direct marketing that uses email as a means of commercial communication. In a broader perspective, any email sent to a potential subscriber and current subscribers can also be considered email marketing.
Therefore, the subscriber will receive several communications throughout the day, reducing the visibility of older emails with the entry of new communications and consequently reducing open rates.
Considering that there are subscribers who prefer to open and read their communications in the morning, others in the afternoon, and some at night, it is necessary to send a communication that provides the visibility that leads to higher open rates and capture the subscribers’ interest with the entity that sent the communication.
This thesis presents a solution to send marketing communications at the right time to subscribers or potential subscribers. Its contribution consists of a segmented model that uses a traditional clustering algorithm based on the information exchanged between companies and subscribers. The model then implements a parallel ensemble approach using simple averaging and stacking techniques with trained regression algorithms (RF, Linear Regression, KNN, and SVR) and a deep learning algorithm (RNNs) to determine the best time to send email communications. The implementation is executed using a dataset provided by the company E-goi to train and test the mentioned approach.
The results obtained in this thesis indicate that the KNN algorithm is better suited to predict the best time to send email communications of all the trained ML algorithms. Stacking is the most suitable for predicting the best time to send email communications of the two techniques used for the parallel ensemble approach
