Este artigo faz uma análise da aplicação dos algoritmos de clusterização K-Means e Fuzzy C-Means. O estudo de caso visa identificar perfis de clientes de uma agência de viagens online, com o objetivo de melhorar a eficácia do envio de ofertas através de e-mail marketing, possibilitando o envio de anúncios personalizados para cada perfil. O processo de clusterização foi feito baseado na similaridade entre os usuários, levando em conta 13 característicasextraídas das vendas dos clientes.O resultado mostra que, apesar de chegaram a grupos parecidos, o K-Means teve desempenho levemente superior ao Fuzzy C-Means, no que diz respeito a avaliação através da métrica de estatística Gap.
This paperanalyzes the application of K-Means and Fuzzy C-Means clustering algorithms.The case study aims to identify customer profiles of an online travel agency, with the objective of improving the effectiveness ofemail marketing campaigns, allowing to send personalized advertisements for each profile.The clustering process was based on similarity among users, considering 13 characteristics extracted from customer sales.The result shows that although they obtained similar groups, the K-Means performed slightly better than Fuzzy C-Means, considering the evaluation through the metric of Gap statistics.
