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Em um mercado de acelerada competicao e de consumidores cada vez mais exigentes, tracar o perfil do consumidor para adotar melhores estrategias de negociacao pode fazer toda a diferenca a medida que aumenta a satisfacao do cliente. A presente pesquisa teve como objetivo a identificacao do perfil de clientes para cada tipo de reclamacoes identificadas em uma base de dados sobre Help Desk de uma empresa de racao animal. Utilizou-se uma das tecnicas de Mineracao de Dados, chamada de clustering por meio do algoritmo k-means . A ferramenta selecionada para o respectivo trabalho foi o WEKA. Como resultados foram obtidos 23 clusters , com as respectivas caracteristicas dos clientes para cada reclamacao. Em alguns casos foram gerados 2 ou mais clusters para o mesmo tipo de reclamacao , indicando perfis diferentes de clientes para o mesmo tipo de reclamacao. Com o resultado, foi possivel obter conhecimento das caracteristicas de cada consumidor para cada tipo de reclamacao, permitindo que a organizacao inove e atenda-os de forma customizada.

Reclamações de clientes como fonte de inovações a partir de uma Base de Help Desk utilizando Data Mining - Um exemplo de aplicação