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Title: Caracterização da pesquisa de satisfação e qualidade percebida da Anatel para telefonia móvel
Authors: Bernardes, Bruna Vieira da Rosa
metadata.dc.contributor.advisor: Medeiros, Dianne Scherly Varela de
metadata.dc.contributor.members: Ferreira, Tadeu Nagashima
Mattos, Diogo Menezes Ferrazani
Issue Date: 2020
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Citation: BERNARDES, Bruna Vieira da Rosa. Caracterização da pesquisa de satisfação e qualidade percebida da Anatel para telefonia móvel. 2020. 75 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Universidade Federal Fluminense, 2020.
Abstract: As tecnologias de diversas gerações coexistem no sistema celular. Apesar de ser bem regulado e controlado pela Anatel, esse sistema é alvo constante de crı́ticas pelos usuários. As crı́ticas são subjetivas, mas são importantes porque podem indicar se há necessidade de melhorar a infraestrutura da operadora, ou se a insatisfação dos clientes se relaciona a questões de negócio, como comercialização e atendimento ao cliente. O objetivo deste trabalho é identificar quais são os fatores que mais impactam na satisfação do cliente, incluindo desde fatores tecnológicos até os de negócio. Para isso, utilizam-se dados disponibilizados pela Anatel na Pesquisa de Satisfação e Qualidade Percebida da Anatel, em conjunto com outras bases de dados complementares. Primeiramente, são traçados os perfis de usuários e operadoras. Em seguida, levantam-se os principais fatores que influenciam a opinião dos clientes. Espera-se encontrar fatores que mais impactem na satisfação dos clientes para que as operadoras possam estabelecer planos de ação para aumentar a satisfação. A metodologia usada conta com a exploração dos dados utilizando técnicas de ciência de dados, e com uma análise de regressão. Na análise de regressão, compara-se o desempenho de quatro algoritmos de regressão na predição da satisfação do cliente. Os resultados mostram que a satisfação do cliente é mais afetada por questões de negócio. Mais especificamente, a oferta e contratação de planos, sugerindo que a quantidade de informação oferecida pelas operadoras antes da contratação dos planos não satisfaz as necessidades dos clientes. Além disso, a análise de regressão mostra que as bases selecionadas não são suficientes para realizar a predição de forma satisfatória. O algoritmo de regressão linear múltipla apresenta sempre os melhores resultados, alcançando coeficiente de determinação R 2 igual a 0,73 ao se utilizar todas as variáveis da base de dados.
metadata.dc.description.abstractother: Technologies from different generations coexist in the cellular system. Although it is regulated and controlled by Anatel, this system is constantly criticized by users. The criticism is subjective, but it is important because it can indicate whether there is a need to improve the operator’s infrastructure, or if customer’s dissatisfaction is related to business issues, such as marketing and customer service. The objective of this work is to identify which are the factors that impact the most on customer satisfaction, including technological factors and those related to the business. To this end, we use the data made available by Anatel in the report Pesquisa de Satisfação e Qualidade Percebida da Anatel, in conjunction with other complementary databases. Firstly, we characterize the profiles of users and operators. Then, the main factors that influence customer’s opinion are investigated. It is expected to find evidence of the reasons for customer dissatisfaction so that operators can establish action plans to reduce such dissatisfaction. The methodology used relies on data exploration employing data science techniques, and regression analysis. In the regression analysis, we compare the performance of four regression algorithms used to predict customer satisfaction. The results show that customer satisfaction is most affected by business issues. More specifically, the offer and contracting of plans, suggesting that the volume of information offered by operators before contracting the plans does not satisfy the needs of customers. In addition, the regression analysis shows that the selected bases are not sufficient to perform the prediction satisfactorily. The multiple linear regression algorithm always presents the best results, reaching a determination coefficient R 2 equal to 0.73 when using all variables in the database.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/16312
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