1. Repositório UNISC
  2. Trabalhos de Conclusão de Curso
  3. Ciência da Computação
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11624/2130
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSoares, Vanessa da Silva-
dc.typeLivro Eletrônicopt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.titleMineração de textos para identificar perfis de satisfação de cliente.pt_BR
dc.date.issued2016-
dc.degree.localSanta Cruz do Sulpt_BR
dc.contributor.advisorKroth, Eduardo-
dc.degree.departmentCurso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.notaInclui bibliografia.pt_BR
dc.subject.otherExploração de dados (Computação)pt_BR
dc.subject.otherSatisfação do consumidorpt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11624/2130-
dc.date.accessioned2018-08-10T11:50:14Z-
dc.date.available2018-08-10T11:50:14Z-
dc.degree.grantorUniversidade de Santa Cruz do Sulpt_BR
dc.description.resumoMuitas empresas estão cada vez mais interessadas em descobrir meios adequados e criativos de garantir um atendimento de qualidade a clientela em geral. Mais do que produzir produtos e serviços de qualidade superior, uma organização deve manter satisfações superiores em todos os seus relacionamentos. Satisfazer o cliente é o caminho certo para se atingir um bom índice de desenvolvimento, portanto, criar estratégias para atrair mais clientes é uma forma viável de alcançar o sucesso no âmbito comercial. Para isso, muitos gestores têm utilizado recursos para mensurar a qualidade de seu serviço, porém apenas pesquisas de satisfação não tem sido suficiente, pois muitos clientes não emitem a insatisfação. Este trabalho visa identificar através dos atendimentos prestados aos clientes, o grau de satisfação atingido pelo cliente. Desta forma os gestores das empresas saberão onde direcionar suas energias afim de melhorar seus atendimentos. Para fundamentação teórica deste trabalho foram verificados conceitos de satisfação de clientes para compreender melhor suas expectativas. Para análise de classificação do atendimento e nível de satisfação do atendimento, o conteúdo de mineração de textos foi extremamente essencial.pt_BR
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