Aplicação de árvore de decisão para adoção de e-commerce B2B por pontos de venda

Paula Veiga Cheuiche, Daiane Rossi, Vitória Abreu Flores da Cunha, Marcelo Nogueira Cortimiglia, Rodrigo Dalla Vecchia

Abstract


Proposta: O presente estudo, conduzido junto ao setor de marketing de uma fabricante de cigarros, tem como objetivo identificar padrões de comportamentos em uma base de varejos com vistas à análise de adesão ao sistema e-commerce no segmento B2B.

Desenho/metodologia/abordagem: esta pesquisa é de natureza aplicada, quantitativa, descritiva e exploratória, com o propósito de criar algoritmos de descoberta. Foram analisadas as características mercadológicas e os volumes comprados pelos varejos a fim de identificar fatores correlacionados com o bom desempenho dos varejos e encontrar suas semelhanças. Consiste na aplicação da técnica de data mining e da árvore de decisão para auxiliar nesta identificação.

Resultados: A partir do algoritmo de árvore de decisão foi possível relacionar as informações mercadológicas dos varejos com as performances de atingimento das metas estabelecidas pela organização, identificando assim duas grandes classes de varejos com bom potencial de adesão ao sistema de comércio eletrônico.

Limitações da investigação/implicações: estudo restringiu-se a uma empresa e seus parceiros de varejo que já estavam cadastrados no programa de relacionamento B2B da empresa. No método, na plotagem da árvore de decisão, o número de nós gerados foi limitado pelo tamanho de área de plotagem, houve sobreposição de nós quando detalhou-se as variáveis.

Originalidade/valor: O artigo contribui no sentido de apresentar um caso real de aplicação de árvore de decisão com potencial estratégico para a empresa em uma possível expansão da base de varejos para adesão ao sistema de comércio eletrônico.

Palavras-chave: E-commerce. Árvore de decisão. Machine learning. Marketing. B2B.


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