1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Gestão e Negócios (FAGEN)
  3. TCC - Administração (Uberlândia)
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorDias, João Paulo Ferreira-
dc.date.accessioned2025-05-27T13:00:47Z-
dc.date.available2025-05-27T13:00:47Z-
dc.date.issued2024-11-11-
dc.identifier.citationDIAS, João Paulo Ferreira. Previsão da Demanda De Ura E Chatbot: Estudo De Caso Em Um Contact Center. 2024. 28 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) - Universidade Federal de Uberlândia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45869-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectPrevisão de demandapt_BR
dc.subjectDemand forecastpt_BR
dc.subjectContact centerpt_BR
dc.subjectURApt_BR
dc.subjectIVRpt_BR
dc.subjectChatbotpt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectTime seriespt_BR
dc.titlePrevisão da Demanda De Ura E Chatbot: Estudo De Caso Em Um Contact Centerpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Domingos, Jean Carlos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9985076462998501pt_BR
dc.contributor.referee1Maia, Leonardo Caixeta de Castro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6283923655965544pt_BR
dc.contributor.referee2Marcolin, Carla Bonato-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3648130183559806pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste artigo avalia a previsão de demanda de atendimentos recebidos na URA e no chatbot de uma empresa de contact center que atua com uma operação do ramo de telecomunicações. A previsão da demanda é uma atividade chave e pilar das estratégias e desdobramentos operacionais de toda a organização, principalmente no setor avaliado onde a competitividade surge através de uma gestão eficiente dos recursos. Foram testados 16 cenários, dentre métodos sugeridos pela academia, uma adaptação do autor e o método atualmente utilizado pela empresa. O método que apresentou a menor taxa de erro MAPE foi de 4,69% extraído através da técnica média móvel considerando como histórico os últimos três meses mais recentes em relação ao mês planejado. O melhor CFE foi -4.804 encontrado com a média móvel adaptada pelo autor com histórico dos últimos 2 meses do chatbot. O melhor MAD 2.292 foi obtido através da média móvel utilizada pela empresa com histórico dos últimos 12 meses do chatbot.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseAdministraçãopt_BR
dc.sizeorduration28pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOpt_BR
dc.orcid.putcode184906011-
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