Send frequency prediction on email marketing

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 receb...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Araújo, Carolina Tomé de (author)
Format: masterThesis
Language:eng
Published: 2022
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10284/10798
Country:Portugal
Oai:oai:bdigital.ufp.pt:10284/10798
Description
Summary: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.