FMEA orientada ao cliente: uma abordagem multicritério não compensatória baseada em text analytics (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: RIBEIRO, BRUNA VICENTE - EESC
- School: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- Subjects: REDES SOCIAIS; EMOÇÕES; LÓGICA FUZZY; TELEFONIA CELULAR; TOMADA DE DECISÃO; PRODUTOS
- Keywords: Valor percebido pelo cliente.; Análise de sentimentos baseada em aspectos.
- Language: Português
- Abstract: Capturar a percepção de valor do cliente é crucial para impulsionar melhorias na lealdade dos consumidores e na lucratividade da empresa. Nesse contexto, a análise de sentimentos nas redes sociais possibilita a obtenção de insights relevantes sobre a percepção de valor dos clientes em relação a diferentes atributos de um produto. O YouTube, em particular, se popularizou por ser uma plataforma cujos usuários disponibilizam conteúdo de avaliação de produtos e seus aspectos. Assim, abordagens de reconhecimento de fala automático (ASR) combinadas com processamento de linguagem natural de ponta, como análise de sentimentos baseada em aspectos (ABSA), têm o potencial de abordar essa questão. Além disso, a subjetividade inerente aos sentimentos extraídos deve ser considerada, o que pode ser feito por meio da teoria dos conjuntos fuzzy. A Análise de Modos de Falha e seus Efeitos (FMEA) é uma ferramenta de avaliação de riscos usada para identificar modos de falha potenciais que devem ser priorizados para mitigação. Para um resultado mais refinado, é essencial que ela aborde alguns aspectos, como: a não compensação entre critérios; a categorização dos modos de falha, em vez de sua ordenação, já que torna mais fácil o entendimento e apoio a tomadas de decisão; e a inclusão da visão do cliente. No entanto, não foram encontrados estudos na literatura que abordassem simultaneamente todos esses aspectos. Portanto, este trabalho propõe um modelo de análise de modos de falhas com o método de tomada de decisão multicritério ELECTRE TRI e incluindo a percepção de valor do cliente, a qual é capturada por meio da combinação de ASR, ABSA e sistemas de inferência fuzzy. Uma aplicação piloto do modelo foi conduzida com smartphones da série iPhone 15. Os principais resultados mostraram que o uso de perspectivas não compensatórias e a internalização da percepção de valor dos consumidores presente em vídeos do YouTube podemodificar a categorização dos modos de falha em relação à FMEA tradicional e melhorar o processo de tomada de decisão. Além disso, o uso da ABSA no contexto de smartphones foi validado, tendo sido observada a identificação assertiva dos aspectos do produto e uma ocorrência de cada um alinhada com as estratégias competitivas da marca.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
RIBEIRO, Bruna Vicente. FMEA orientada ao cliente: uma abordagem multicritério não compensatória baseada em text analytics. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d9b569a2-5a9c-418b-8d96-c7079bff4cc9/Ribeiro%2C%20Bruna%20Vicente.pdf. Acesso em: 29 abr. 2024. -
APA
Ribeiro, B. V. (2023). FMEA orientada ao cliente: uma abordagem multicritério não compensatória baseada em text analytics (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d9b569a2-5a9c-418b-8d96-c7079bff4cc9/Ribeiro%2C%20Bruna%20Vicente.pdf -
NLM
Ribeiro BV. FMEA orientada ao cliente: uma abordagem multicritério não compensatória baseada em text analytics [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d9b569a2-5a9c-418b-8d96-c7079bff4cc9/Ribeiro%2C%20Bruna%20Vicente.pdf -
Vancouver
Ribeiro BV. FMEA orientada ao cliente: uma abordagem multicritério não compensatória baseada em text analytics [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d9b569a2-5a9c-418b-8d96-c7079bff4cc9/Ribeiro%2C%20Bruna%20Vicente.pdf
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