Big Data aplicado ao gerenciamento de produtos pós vendas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMikos, Walter Luís-
Autor(es): dc.contributorMikos, Walter Luís-
Autor(es): dc.contributorOkoshi, Cleina Yayoe-
Autor(es): dc.contributorRoso, João Carlos-
Autor(es): dc.creatorHansaul, Daniel Henrique-
Autor(es): dc.creatorRibeiro, Rafaela Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:35:34Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:35:34Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-01-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-01-25-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24010-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/656096-
Descrição: dc.descriptionThe after-market strategies are of great value to companies for several factors such as current customers loyalty, new customers acquisition, performance measurement, profit-margins optimization and several others. Within product management, a vast amount of data needs to be managed on a daily basis to perform activities such as management of parts logistics, product performance analysis and definition of the best business strategies. The current work has as main objective to develop a dashboard that enables the visualization of meaningful information for products management. This information consists on the consolidation of the main performance indicators of the company, segmented by product lines. For the dashboard’s development it was used the methodology CRIPS-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), which proved to be extremely efficient for implementation of data mining projects. The methodology is composed of six main phases, which have several subtasks that must be performed in order to be effective. It was possible to develop a dashboard that allowed the consolidation of key indicators, allowing managers to have an overview of their products. The tool generated from the work had its final shape focused on more global after sales optimizations.-
Descrição: dc.descriptionA estratégia de pós-vendas é de grande valor para empresas por diversos fatores como a fidelização dos clientes atuais, captação de novos clientes, medição de performance, aumento de lucros, entre diversos outros. No âmbito do gerenciamento de produtos, uma vasta quantidade de dados precisa ser administrada diariamente para que sejam feitas atividades como a gestão logística de peças, análise de desempenho do produto e definição das melhores estratégias comerciais. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma dashboard que possibilite a visualização de informações relevantes para o gerenciamento de produtos. Essas informações consistem na consolidação dos principais indicadores de desempenho da empresa, segmentados por linhas de produtos. Para o desenvolvimento da dashboard foi utilizada a metodologia CRIPS-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), a qual se mostrou extremamente eficaz para a implementação de projetos de mineração de dados. A metodologia é composta por seis fases principais, que possuem diversas subtarefas que devem ser realizadas a fim de se obter sua eficácia. Foi possível desenvolver uma dashboard que possibilitou a consolidação dos principais indicadores, permitindo os gerentes a visualização de um panorama geral dos seus produtos. A ferramenta gerada com o trabalho teve sua forma final voltada para otimizações mais globais do pós-vendas.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherBacharelado em Engenharia Mecânica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectBig Data-
Palavras-chave: dc.subjectAdministração de produtos-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectServiços ao cliente-
Palavras-chave: dc.subjectSociedades comerciais - Avaliação-
Palavras-chave: dc.subjectProduct management-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectCustomer services-
Palavras-chave: dc.subjectCorporations - Valuation-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::ENGENHARIA DO PRODUTO::GERENCIA DO PROJETO E DO PRODUTO-
Título: dc.titleBig Data aplicado ao gerenciamento de produtos pós vendas-
Título: dc.titleBig Data applied to aftermarket products management-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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