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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorJacob Junior, Antônio Fernando Lavaredapt_BR
dc.creatorChagas, Beatriz Nery Rodriguespt_BR
dc.date.accessioned2022-11-09T16:43:55Z-
dc.date.available2022-11-09T16:43:55Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationCHAGAS, Beatriz Nery Rodrigues. Aplicações de Algoritmos de Aprendizado de Máquina em CRM: Uma Revisão Sistemática da Literatura. 2019. 97f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Computação e Sistemas) - Centro de Ciências Tecnológicas, Universidade Estadual do Maranhão, São Luís, 2019. Disponível em: https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/1608pt_BR
dc.identifier.otherCDU: D 004.42-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/1608-
dc.description.abstractCurrent Customer Relationship Management (CRM) has been an important ally to companies willing to improve their customer experiences. Lately, Machine Learning (ML) and its algorithms have been transforming the way companies interact with their customers through data analysis. This dissertation reviews the literature on the application of ML algorithm to improve CRM processes and provides an overview of used techniques and their application to each CRM dimension and element. In addition, the practical implications are analyzed based on recent developments of CRM tools in the field of ML. This dissertation delivers insights for future studies as well as for CRM tools willing to improve their analytical and automated services.en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual do Maranhãopt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectCustomer Relationship Managementen
dc.subjectSistemas de Informaçãopt_BR
dc.subjectRevisão sistemática da literaturapt_BR
dc.subjectAlgoritmos de aprendizado de máquinapt_BR
dc.titleAplicações de Algoritmos de Aprendizado de Máquina em CRM: Uma Revisão Sistemática da Literaturapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.creator.IDCHAGAS, B. N. R-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3774061021217135-
dc.contributor.advisor1https://orcid.org/0000-0002-9415-7265-
dc.contributor.advisor1IDhttp://lattes.cnpq.br/4510520291728075-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0507944343674734-
dc.contributor.referee1Lobato, Fábio Manoel Françapt_BR
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-6282-0368-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8320014491229434-
dc.contributor.referee2Cardoso, Diego Lisboapt_BR
dc.contributor.referee2https://orcid.org/0000-0002-5971-3668-
dc.contributor.referee3Sá, Eveline de Jesus Vianapt_BR
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-4699-5210-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6579292885078121-
dc.description.resumoA Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM) tem sido um importante aliado para empresas dispostas a melhorar suas experiências com o cliente. Ultimamente, o Aprendizado de Máquina (AM) e seus algoritmos vêm transformando a forma como as empresas interagem com seus clientes por meio da análise de dados. Esta dissertação revisa a literatura sobre a aplicação de algoritmos de AM para melhorar processos de CRM e fornece uma visão geral de algoritmos usadas e sua aplicação a cada dimensão e elemento de CRM. Além disso, as implicações práticas são analisadas com base nos recentes desenvolvimentos de ferramentas de CRM no campo de AM. Esta dissertação fornece insights para estudos futuros, bem como para ferramentas de CRM que desejam melhorar seus serviços analíticos e automatizados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus São Luis Centro de Ciências Tecnológicas – CCTpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO E SISTEMAS - PECSpt_BR
dc.publisher.initialsUEMA-
dc.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.rorhttps://ror.org/04ja5n907-
dc.identifier.capesdegreeprogramcode20002017004P9-
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