Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/1929
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dc.contributor.authorAlencar, Antônio Juarez-
dc.contributor.authorRibeiro, Eduardo Martins-
dc.contributor.authorFerreira, Armando Leite-
dc.contributor.authorSchmitz, Eber Assis-
dc.contributor.authorLima, Priscila Machado Vieira-
dc.contributor.authorManso, Fernando Silva Pereira-
dc.date.accessioned2017-05-09T15:38:01Z-
dc.date.available2017-05-11T03:00:11Z-
dc.date.issued2005-12-31-
dc.identifier.citationALENCAR, A. J. et al. RFM analysis optimized. Rio de Janeiro: NCE/UFRJ, 2005. 19 p. (Relatório Técnico, 01/05)pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/1929-
dc.description.abstractIn the classic recency, frequency and monetary approach to market segmentation, i.e. RFM analysis, given a time frame, customers are clustered together into an arbitrary number of segments according to their most recent day of purchase, the number of purchases and the monetary value of their purchases. In this work we show how the choice of the number of segments and the time frame used in the RFM segmentation process can be optimized to maximize the result of direct marketing campaigns. We also indicate how RFM analysis can be extended to accommodate new dimensions of customer behavior and how the extended RFM analysis can be optimized. Furthermore, we discuss the implications of the optimized and extended RFM approach to market segmentation for direct marketing and business strategies.pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.relation.ispartofRelatório Técnico NCEpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálises RFMpt_BR
dc.subjectMarketing diretopt_BR
dc.titleRFM analysis optimizeden
dc.typeRelatóriopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionaispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.citation.issue0105pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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