Uma empresa de varejo online deseja utilizar a análise preditiva para otimizar suas campanhas de marketing e aumentar as vendas. A empresa possui um histórico de compras dos clientes, incluindo informações sobre produtos adquiridos, valor das compras, data das compras, canal de venda e outros atributos relevantes.
Qual das seguintes técnicas de análise preditiva seria mais adequada para identificar clientes com maior probabilidade de realizar novas compras, e direcionar as campanhas de marketing de forma mais eficiente, considerando o cenário descrito?
✂️ a) Modelagem de Predição : Uma técnica que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para construir modelos que preveem eventos futuros, como a probabilidade de um cliente realizar uma nova compra. ✂️ b) Análise de Séries Temporais : Uma técnica que analisa dados sequenciais ao longo do tempo para identificar padrões, tendências e anomalias. ✂️ c) Mineração de Texto : Uma técnica que extrai informações e padrões de textos não estruturados, como descrições de produtos, avaliações de clientes e comentários nas redes sociais. O código não produzirá saída. ✂️ d) Análise de Agrupamentos : Uma técnica que agrupa dados em clusters com base em suas características, permitindo identificar grupos de clientes com perfis e comportamentos semelhantes. ✂️ e) Aprendizagem por Reforço : Uma técnica que utiliza recompensas e penalidades para treinar agentes a tomar decisões em ambientes complexos e dinâmicos.