A crescente competitividade do mercado tem pressionado as empresas a adotar estratégias de relação
com o cliente mais eficientes e eficazes. Mais especificamente na aquisição de novos clientes, as
abordagens de marketing direto têm vindo a ganhar um papel de destaque pela inovação e customização
que promovem. Estas técnicas representam um fator diferenciador para a empresa, pois procuram
desenhar soluções e experiências personalizadas, desenvolvendo produtos e/ou serviços com base nas
necessidades e preferências do consumidor, com um potencial impacto na sua satisfação global. Dentro
destes esforços, a geração e gestão de leads tem ganho relevância e é atualmente o foco principal das
estratégias de aquisição de clientes de muitas empresas.
O trabalho de investigação desenvolvido sugere a aplicação de técnicas de data mining na otimização
dos processos de gestão de leads, desde a captura, ao tratamento e conversão, com o objetivo de melhorar
a eficácia da conversão final em clientes. Na literatura observou-se uma intensa aplicação destas
metodologias em casos práticos de gestão de clientes, contudo, identificou-se uma lacuna relativamente
a esta mesma aplicação em dados de leads. Nesse sentido, propôs-se uma metodologia que procura
melhorar a eficiência das diferentes fases da gestão de leads (capturar, enriquecer, nutrir, rastrear, avaliar
e converter), assim como suportar a tomada de decisão na segmentação de leads em critérios como: o
número de leads a contactar, a seleção de leads com maior propensão e respetiva alocação nos canais
de vendas.
Atendendo a vários estudos, as estatísticas demonstram que a maior dificuldade das empresas encontra-
se precisamente nos processos de enriquecimento e nutrição da gestão de leads, refletindo-se na fraca
qualidade dos dados e baixas taxas de conversão. Desse modo, a metodologia foca essencialmente no
desenvolvimento de um modelo de propensão, que deve incluir um modelo de limpeza na fase de pré-
processamento dos dados, e um modelo preditivo na fase de construção do modelo de classificação
propriamente dito.
Assim, foi desenvolvido um caso de estudo na indústria das telecomunicações, onde foram aplicadas as
metodologias propostas. Posteriormente, foram identificadas oportunidades de melhoria e sugeridas as
respetivas soluções a curto e médio-longo prazo. Por fim, foram apresentados e discutidos os resultados
em profundidade.The growing market competitiveness has been pressing companies to improve the efficiency and
effectiveness of their customer relationship management strategies. Specifically for customer
acquisition, the direct marketing approaches have been attaining a prominent role due to their promotion
of innovation and customization. These techniques represent a differentiating factor to the company
since they seek to design personalized solutions and experiences, developing products and/or services
based on the consumer’s needs and preferences, which can lead to a potential impact on their global
satisfaction. Within these efforts, the generation and management of leads have been gaining relevance
and is currently the focus for customer acquisition strategies of many companies.
The developed investigation work suggests the application of data mining techniques in the optimization
of leads management processes, from capture to conversion, with the objective of improving customer
conversion effectiveness. In literature, it was observed an intense application of these methodologies in
business cases regarding customer relationship management, however, it was identified a gap related to
the application of these techniques in leads data. In this sense, it was proposed a methodology that aims
to improve efficiency on the different stages of leads management (capture, enhance, nurture, tracking,
assess and convert), as well as support decision-making regarding the segmentation of leads in criteria
such as: number of leads to contact, selection of higher propensity leads and respective allocation to
sales channels.
Considering several studies, statistics demonstrate that the biggest difficulties companies have are,
precisely, the enrichment and nurture stages of leads management, reflecting on the lack of data quality
and low conversion rates. Thereby, the methodology focuses essentially on the development of a
propensity model, which includes a cleansing model in the data pre-processing phase, and a predictive
model when building the classification model itself.
Therefore, a business case in the telecommunications industry was developed, in which the proposed
methodologies were applied. Afterwards, several opportunities for improvement were identified and the
respective short and long term solutions were suggested. Lastly, the results were presented and discussed
in depth
