PREVENDO A TAXA DE CONVERSÃO DE LEADS NO SETOR DA EDUCAÇÃO COM TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v2i9.712

Palavras-chave:

Prevenção, COVID-19 acelerou processos de mudanças na economia global,

Resumo

A crise provocada pela COVID-19 acelerou processos de mudanças na economia global, levando a alterações nas empresas em estruturas, modelo de negócios e rotinas. Particularmente, Pequenas e Medias Empresas (PMEs) têm enfrentado desafios de encontrar caminhos para a jornada de transformação digital e adaptação na era da indústria 4.0, o que as leva a precisar de apoio para integrar suas transformações. O objetivo do trabalho é prever a probabilidade de conversão de leads usando Aprendizagem de Máquina (ML) com o propósito de melhorar o processo das oportunidades de fechamento de matrículas nas PMEs do setor da educação. O trabalho tem fundamentação no Modelo de Transformação Digital para as PMEs (MTD_PMEs), abordagem específica na tecnologia ML e Knowledge Discovery in Database (KDD). A metodologia envolve uma sequência de três etapas do processo de KDD_AZ. Os dados foram coletados de um polo de uma universidade do sul do Brasil. Resultados indicam que os 8 atributos utilizados são significativos para prever a conversão de leads. A técnica de ML, Regressão Logística chegou a uma precisão bruta de 100%, contribuindo assim para o aumento da taxa de conversão, ganho de tempo das equipes e filtragem de leads “improváveis”, e ainda ajuda o marketing a melhorar sua mira para trazer leads qualificados/quentes

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Biografia do Autor

Oberdan Santos da Costa

Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Fernando Pessoa em Porto-Portugal . Mestrado em GESTÃO DE EMPRESAS pela Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias (2014-2015) Em Lisboa-Portugal. MBA Executivo em Gestão Empresarial pela Faculdades de Ciências Gerenciais da Bahia (2011-2013). Especialização em Formação de Consultores Organizacionais - FCO pelo ISAN-FGV (2007), Especialização em gestão empresarial pelo ISAN-FGV (2003).

Luis Borges Gouveia, UNIVERSIDADE FERNANDO PESSOA

Professor Catedrático na Universidade Fernando Pessoa. Publicou 66 artigos em revistas especializadas e 170 trabalhos em actas de eventos, possui 57 capítulos de livros e 17 livros publicados. Participou em 65 eventos no estrangeiro e 53 em Portugal. Orientou 8 teses de doutoramento e co-orientou 2, orientou 21 dissertações de mestrado e co-orientou 2. Actua nas áreas de Engenharia e Tecnologia com ênfase em Engenharia Electrotécnica, Electrónica e Informática e Ciências Exactas com ênfase em Ciências da Computação e da Informação

 

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Publicado

14/10/2021

Como Citar

Costa , O. S. da, & Borges Gouveia, L. (2021). PREVENDO A TAXA DE CONVERSÃO DE LEADS NO SETOR DA EDUCAÇÃO COM TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 2(9), e29712. https://doi.org/10.47820/recima21.v2i9.712