Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1822/65068

TitleModelação estatística: um estudo sobre a retenção de clientes na indústria Health & Fitness
Author(s)Costa, Guadalupe Filipa de Sousa Plácido
Advisor(s)Gonçalves, A. Manuela
Freitas, Alexandre Manuel da Rocha
KeywordsIndústria Health & Fitness
Retenção de clientes
Ciclo de vida de um cliente
Modelos lineares
Modelos lineares generalizados
Análise de sobrevivência
Health & Fitness industry
Customer retention
Customer lifecycle
Linear models
Generalized linear models
Survival analysis
Issue date2018
Abstract(s)Com o aumento da competitividade da indústria de Health&Fitness, a implementação de estratégias e táticas para evitar a perda de clientes é muito importante, especialmente porque a captação de novos clientes acarreta altos custos para as empresas. A sua retenção e fidelização podem ser vitais para a saúde financeira a médio e a longo prazo de uma empresa. É importante que, numa visão de marketing, sejam desenvolvidas estratégias para atrair clientes, fidelizá-los e aliciá-los a apadrinhar os produtos da empresa a longo prazo. Cabe às empresas e aos seus profissionais manterem-se em constante alerta de forma a saberem o que os clientes esperam dos seus serviços, para assim fornecerem um serviço que corresponda às suas expectativas e necessidades, conseguindo gerar satisfação e fidelização. Este estudo, realizado no contexto de uma empresa portuguesa de Health & Fitness (Solinca), tem como principal objetivo compreender o comportamento dos sócios (clientes) através da análise da sua retenção e respetivo ciclo de vida, que são os indicadores de desempenho (Key Performance Indicators (KPIs)) mais importantes nesta indústria. Pretende-se identificar os fatores que influenciam a sua retenção e o seu comportamento de mudança, identificando fatores de risco para o cancelamento do contrato e, assim, melhorar os pontos de contacto com o cliente. Assim, foram desenvolvidos modelos estatísticos num contexto de modelos Lineares/ Lineares Generalizados e de Análise de Sobrevivência (numa abordagem de modelação simples e múltipla) para estimar e prever a retenção de clientes – sócio ativo ou não ativo (desistente) – em dez clubes da Solinca Health & Fitness, no período entre janeiro de 2013 e dezembro de 2015. Os dados foram recolhidos a 1 de fevereiro de 2018.
With the increasing competitiveness of the Health & Fitness industry, implementing strategies and tactics to prevent the loss of customers is highly important, particularly because the recruitment of new customers entails high costs for companies. Their retention and loyalty may be vital in the medium- to long-term financial health of a company. It is important for marketing planners to develop initial strategies to attract customers and engage them to patronize the products in the long run. It is up to companies and their professionals to be constantly on the alert in order to know what customers expect from their services, and thus provide a service that meets their expectations and needs, hence generating client satisfaction and loyalty. In this work, in the context of a Portuguese Health & Fitness company (Solinca), the main objective is to understand customers’ behaviour by analyzing customer retention and customer lifecycle, which are the most important key performance indicators (KPI) in this industry. This study aims to identify the factors that influenced customers’ retention and their changing behaviours, by pinpointing the risk factors for contract cancellations and thus improving points of contact with customers. We developed statistical models within the context of Linear Models, Generalized Linear Models, and Survival Analysis (in a simple and multiple modelling) to predict and forecast customer retention–continuing (or active) customer or non-continuing (dropout)– in ten clubs of health Solinca - Health & Fitness in the period between January 2013 and December 2015. The data were collected on February 1, 2018.
TypeMaster thesis
DescriptionDissertação de mestrado em Estatística
URIhttp://hdl.handle.net/1822/65068
AccessRestricted access (UMinho)
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado
EEG - Dissertações de Mestrado

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