O presente artigo objetivará a evolução de regras de decisão por Algoritmos Genéticos as quais classifiquem corretamente futuros clientes evasivos para a empresa. Em estratégias de marketing, é de grande dúvida para a empresa quais clientes abordar numa campanha, ou quais clientes apresentam maiores chances de evasão. Para responderem a isto, muitos pesquisadores têm recorrido a informações de recência, freqüência e valor do cliente, na mineração de conhecimento valioso o qual possa ser utilizado. Neste artigo, utilizaremos Algoritmos Genéticos como um diferencial competitivo na explicitação deste conhecimento. Diferencial competitivo, pois a classificação de um comportamento futuro do cliente ocorre na forma de regras do tipo “If Then Elseâ€. Isto nos permitirá uma simples integração dos resultados obtidos com processos empresarias, de fácil entendimento para o usuário. Trata-se de uma nova forma de se alinhar estratégias de marketing com inteligência de mercado na área de conhecimento chamada database marketing.
This article aim to discover rules of decision by Genetic Algorithms which correctly classify evasive future customers for a company. In marketing strategies, it is a big question for the enterprises which customers should they focus, or which customers are more likely to churn. To respond this, many researchers have used the information of recency, frequency and value of customers when decided to mining valuable knowledge which can be used. In this article we use Genetic Algorithms as a competitive differential in the explanation of knowledge. Competitive, because the classification of a customer's future behavior occurs in the form of rules such as "If Then Else." This will allow us to a simple integration of the results of business processes, easy to understand for the user. This is a new way to align marketing strategies with market intelligence in the area of knowledge called database marketing.
