O presente artigo objetivará a aplicação de Mapas de Kohonen na identificação de perfis de clientes, ou clusters, como estratégias de diferenciação no marketing empresarial. Clientes que decidem por investir em ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) podem optar por ações de empresas nos mais diversos ramos de atividade. Se gestores do marketing souberem explicitar o conhecimento necessário para diferenciar clientes de acordo com o setor em que operam na bolsa de valores, estes poderão incorporar este conhecimento nos processos da empresa, maximizando lucros e resultados. Mapasde Kohonen representam uma classe de modelos de redes neurais denominados mapas auto-organizáveis e seu potencial de aplicação em processos de descoberta de conhecimento representa alguma vantagem competitiva. Em nosso caso de aplicação isto significa separar clientes de acordo com suas concentrações de operações na Bovespa nos 10 possíveis mercados de ações. Os resultados mostrarão que clientes podem ser agrupados em 1 de 6 clusters diferentes, cada um com características bastante singulares.
This article aimed at applying the Kohonen Maps to identify profiles of customers or clusters, as a strategy of differentiation in marketing business. Customers who decide to invest Money in the Sao Paolo stock exchange may opt to invest in companies of various branches of activity. If marketing managers know the explicit knowledge that differentiate customers according to the sector in which theyoperate in the stock exchange, they may incorporate this knowledge in the processes of the company, maximizing profits. Kohonen maps represent a class of models of neural networks known as self-organizing maps and its potential of application in processesof knowledge discovery is a competitive advantage. In our case of application this means implementing separate customers according to their concentrations of investments in 10 markets for possible actions. The results show that customers can be grouped into 1 of 6 different clusters, each with very unique characteristics.
