Segmentação Inteligente de Clientes Usando K-Means: Aplicação de Técnicas de Clusterização

Resumo

Este artigo explora a segmentação inteligente de clientes utilizando o algoritmo K-Means, com foco em estratégias de marketing orientadas por dados. A base de dados utilizada contém informações detalhadas sobre 2000 clientes, incluindo variáveis como idade, renda, ocupação e educação. A metodologia emprega técnicas de pré-processamento, como normalização de dados e One-Hot Encoding, além do Método do Cotovelo para determinar o número ideal de clusters. A Análise de Componentes Principais (PCA) é utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados, melhorando a eficiência do K-Means. Os resultados demonstram melhorias na personalização de ofertas e na eficiência da alocação de recursos.