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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorGomes, Helton Cristianopt_BR
dc.contributor.authorRibeiro, Luiz Otávio Batista Gomes-
dc.date.accessioned2026-08-05T11:12:28Z-
dc.date.available2026-08-05T11:12:28Z-
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.citationRIBEIRO, Luiz Otávio Batista Gomes. Aplicação da metodologia RFV para segmentação de clientes: um estudo de caso em um e-commerce de moda. 2026. 39 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9474-
dc.description.abstractO crescimento acelerado do comércio eletrônico tem ampliado a disponibilidade de dados transacionais, criando oportunidades para que as organizações compreendam o comportamento de seus clientes e tomem decisões estratégicas baseadas em evidências. Nesse contexto, a segmentação de clientes destaca-se como uma ferramenta importante para identificar diferentes perfis de consumo e direcionar ações de marketing de forma mais eficiente. O presente estudo teve como objetivo aplicar a metodologia RFV (Recência, Frequência e Valor Monetário) para segmentar a base de clientes de um e-commerce do setor de moda, visando identificar diferentes perfis comportamentais e apoiar a tomada de decisão baseada em dados. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso de natureza aplicada e abordagem quantitativa, utilizando uma base de 53.181 pedidos válidos distribuídos entre 39.416 clientes, referentes ao período de junho de 2022 a junho de 2024. O tratamento dos dados e o cálculo das métricas RFV foram realizados por meio do Google BigQuery, com atribuição de scores de 1 a 5 por quintis. Devido à elevada concentração de clientes com apenas uma compra (81,15% da base), foi proposta uma adaptação metodológica consistente na criação de uma métrica composta (F+V)/2, visando ampliar a capacidade de diferenciação entre os segmentos. Os resultados evidenciaram forte concentração de receita, com os segmentos Campeões e Clientes Fiéis representando aproximadamente 25% da base e respondendo por cerca de 45% do faturamento. O segmento Em Risco, com 24,90% dos clientes, sinalizou a necessidade de ações urgentes de reativação. Conclui-se que a metodologia RFV mostrou-se eficaz como instrumento de apoio à tomada de decisão, permitindo transformar dados transacionais em informações estratégicas para ações de retenção, fidelização e priorização de clientes.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectSegmentação de clientespt_BR
dc.subjectRecência, frequência e valorpt_BR
dc.subjectComércio eletrônicopt_BR
dc.subjectTomada de decisão baseada em dadospt_BR
dc.subjectGestão do relacionamento com o clientept_BR
dc.titleAplicação da metodologia RFV para segmentação de clientes: um estudo de caso em um e-commerce de moda.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGomes, Helton Cristianopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Cristiano Luís Turbino de França ept_BR
dc.contributor.refereeRocha, Daniel Lucas Santospt_BR
dc.description.abstractenThe accelerated growth of e-commerce has expanded the availability of transactional data, creating opportunities for organizations to understand customer behavior and make evidence-based strategic decisions. In this context, customer segmentation stands out as an important tool for identifying different consumption profiles and directing marketing actions more efficiently. This study aimed to apply the RFM (Recency, Frequency, and Monetary) methodology to segment the customer base of a fashion e-commerce, aiming to identify different behavioral profiles and support data-driven decision-making. The research was characterized as an applied case study with a quantitative approach, using a database of 53,181 valid orders distributed among 39,416 customers, referring to the period from June 2022 to June 2024. Data processing and RFM metrics calculation were performed using Google BigQuery, with scores from 1 to 5 assigned by quintiles. Due to the high concentration of customers with only one purchase (81.15% of the base), a methodological adaptation was proposed consisting of a composite metric (F+M)/2, aiming to increase the differentiation capacity between segments. The results showed a strong revenue concentration, with the Champions and Loyal Customers segments representing approximately 25% of the base and accounting for about 45% of revenue. The At-Risk segment, with 24.90% of customers, signaled the need for urgent reactivation actions. It was concluded that the RFM methodology proved effective as a decision-making support tool, allowing the transformation of transactional data into strategic information for customer retention, loyalty, and prioritization actions.pt_BR
dc.contributor.authorID18.2.1156pt_BR
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