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Título: HIGH VALUE CUSTOMER MODELS AND IMPACTS OF RELATIONSHIP ACTION ON INCREASING CUSTOMER VALUE: A CONTRIBUTION TO CUSTOMER VALUE THEORY
Autor: ALICE LINHARES AMIGO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  JORGE BRANTES FERREIRA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 48336
Catalogação:  28/05/2020 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48336@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48336@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48336

Resumo:
In a market context oriented towards the customer and no longer towards the product, it is essential that companies know their customers, deliver value to them and maximize the value of customers to the company. The value of the customer is related to the economic value of the customer s relationship with the company. In this relationship, companies can obtain information regarding customer behavior and build valuable databases that help to understand each other s profile and measure their value. Based on a database of customers of a large retail company in the supermarket sector, this work aims to propose a model for classifying high-value customers and analyze the response of these and other customers to a cross-selling relationship action, understanding the impact of this action on increasing customer value. The work contributes to the understanding of the customer profile with greater and lesser propensity to respond to a CRM action and the consequent generation of value to the customer base, being useful to practitioners and academics. Using a secondary data model extracted from databases in a Brazilian supermarket, machine learning classification models were applied to a base of more than thousand five hundred customers to find models that explain high-value customers.

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