Segmentação de Clientes e Estratégias de Fidelização: Aplicações de Business Analytics no Varejo e na Hospitalidade
DOI:
https://doi.org/10.51473/rcmos.v1i1.2026.2310Keywords:
Business Analytics; segmentação de clientes; customer analytics; fidelização; K-Means clustering; varejo; hospitalidade; LGPD.Abstract
Este artigo analisa como técnicas de Business Analytics podem apoiar a segmentação de clientes e a fidelização em pequenos e médios negócios do varejo, da hospitalidade, de restaurantes e de serviços locais. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa, descritiva e teórico-aplicada, fundamentada na literatura internacional sobre business intelligence, customer analytics, RFM, CLV, clustering K-Means e programas de fidelidade. Sustenta-se que dados transacionais, sistemas POS, cadastros e históricos de compra podem orientar decisões comerciais mais precisas sem exigir estruturas tecnológicas complexas. Conclui-se que a fidelização baseada em dados fortalece a experiência do consumidor e a competitividade, desde que respeite a privacidade, a transparência e o uso responsável das informações.
Downloads
References
AKTER, Shahriar; WAMBA, Samuel Fosso; GUNASEKARAN, Angappa; DUBEY, Rameshwar; CHILDE, Stephen J. How to improve firm performance using big data analytics capability and business strategy alignment? International Journal of Production Economics, v. 182, p. 113–131, 2016. DOI: 10.1016/j.ijpe.2016.08.018.
ANPD. Autoridade Nacional de Proteção de Dados. Resolução CD/ANPD nº 2, de 27 de janeiro de 2022. Aprova o Regulamento de aplicação da Lei nº 13.709/2018 para agentes de tratamento de pequeno porte. Brasília: ANPD, 2022.
BERMAN, Barry. Developing an effective customer loyalty program. California Management Review, v. 49, n. 1, p. 123–148, 2006.
BLATTBERG, Robert C.; KIM, Byung-Do; NESLIN, Scott A. Database Marketing: Analyzing and Managing Customers. New York: Springer, 2008.
BOMBAIJ, Niels J. F.; DEKIMPE, Marnik G. When do loyalty programs work? The moderating role of design, retailer-strategy, and country characteristics. International Journal of Research in Marketing, v. 37, n. 1, p. 175–195, 2020. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2019.07.003.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Brasília, DF: Presidência da República, 2018.
CHEN, Hsinchun; CHIANG, Roger H. L.; STOREY, Veda C. Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Quarterly, v. 36, n. 4, p. 1165–1188, 2012. DOI: 10.2307/41703503.
DAVENPORT, Thomas H.; HARRIS, Jeanne G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Boston: Harvard Business School Press, 2007.
EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016. General Data Protection Regulation. Official Journal of the European Union, 2016.
FADER, Peter S.; HARDIE, Bruce G. S.; LEE, Ka Lok. RFM and CLV: using iso-value curves for customer base analysis—Journal of Marketing Research, v. 42, n. 4, p. 415–430, 2005. DOI: 10.1509/jmkr.2005.42.4.415.
JAIN, Anil K. Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, v. 31, n. 8, p. 651–666, 2010. DOI: 10.1016/j.patrec.2009.09.011.
KOTLER, Philip; KELLER, Kevin Lane. Marketing Management. 15. ed. Boston: Pearson, 2016.
KUMAR, V.; REINARTZ, Werner. Customer Relationship Management: Concept, Strategy, and Tools. 3. ed. Berlin: Springer, 2018. DOI: 10.1007/978-3-662-55381-7.
LEMON, Katherine N.; VERHOEF, Peter C. Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, v. 80, n. 6, p. 69–96, 2016. DOI: 10.1509/jm.15.0420.
MACQUEEN, James. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Berkeley: University of California Press, 1967. p. 281–297.
NGAI, E. W. T.; XIU, Li; CHAU, D. C. K. Application of data mining techniques in customer relationship management: a literature review and classification. Expert Systems with Applications, v. 36, n. 2, p. 2592–2602, 2009. DOI: 10.1016/j.eswa.2008.02.021.
PROVOST, Foster; FAWCETT, Tom. Data Science for Business. Sebastopol: O’Reilly Media, 2013.
REICHHELD, Frederick F.; SASSER, W. Earl. Zero defections: quality comes to services—Harvard Business Review, v. 68, n. 5, p. 105–111, 1990.
REINARTZ, Werner; KUMAR, V. The mismanagement of customer loyalty. Harvard Business Review, v. 80, n. 7, p. 86–94, 2002.
RUST, Roland T.; LEMON, Katherine N.; ZEITHAML, Valarie A. Return on marketing: using customer equity to focus marketing strategy. Journal of Marketing, v. 68, n. 1, p. 109–127, 2004. DOI: 10.1509/jmkg.68.1.109.24030.
VERHOEF, Peter C.; LEMON, Katherine N.; PARASURAMAN, A.; ROGGEVEEN, Anne; TSIROS, Michael; SCHLESINGER, Leonard A. Customer experience creation: determinants, dynamics and management strategies. Journal of Retailing, v. 85, n. 1, p. 31–41, 2009. DOI: 10.1016/j.jretai.2008.11.001.
WEDEL, Michel; KAMAKURA, Wagner A. Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations. 2. ed. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000.
Published
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2026 José Cordeiro Pereira de Sá (Autor)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

