| Summary: | A evolução do conceito de Marketing coloca a relação com o cliente no centro da estratégia da empresa. O fácil acesso a informação torna os clientes mais exigentes e susceptíveis à mudança de marcas com que se relacionam. Assim, as empresas sentem a necessidade de implementar estratégias de CRM – Customer Relationship Managemen que permitam obter informação e enviar estímulos aos clientes em todos os pontos de contacto destes com a empresa. Este trabalho explora o potencial da Internet enquanto ferramenta que permite obter conhecimento sobre os consumidores, centrando-se na análise de dados obtidos através do site de um Clube de Fidelização de uma marca de Grande Consumo. Assim, propõe-se com este trabalho uma metodologia de Web Mining de utilização que permita predizer comportamentos futuros, através de dados previamente recolhidos acerca dos comportamentos de utilização por parte dos utilizadores registados. Para tal, a metodologia proposta assenta em duas etapas: segmentação e modelação. Na segmentação dos utilizadores recorre-se ao algoritmo Two-Step, reflectindo os comportamentos ao longo de três anos após a data de registo. Para a modelação, recorre-se a Árvores de Decisão (algoritmo CART) e Redes Neuronais (algoritmo Backpropagation), como métodos de classificação. Propõe-se ainda, para além da utilização de cada método de forma individual, a combinação de ambos num Modelo Híbrido. Espera-se com esta metodologia obter informação que possibilite a incorporação em estratégia de CRM, nomeadamente, possibilitando criar políticas de Marketing geradoras de motivos de interesse e capazes de captar o retorno dos utilizadores ao Site de forma continuada.
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