ANORP: Um Agente Notificador de Promoções

ANORP: Um Agente notificador de promoções

Ederson Luis Delalibera, Denilson de Andrade, José Roberto Subtil de Oliveira

UNISEP – União de Ensino do Sudoeste do Paraná

Avenida Presidente Kennedy, 2601– 85.660-000 – Dois Vizinhos – PR – Brasil

ederson.saojorge@cresol.com.br, denilsonsi@hotmail.com,

beto_npi@yahoo.com.br

Abstract. Intelligent agent approaches are revolutionizing computer concepts andprocesses,whosecanbeappliedinseveralareas.Duetoincreasing demandforsolutionsforMarketingovertheInternet,thereisagapfor researchinmechanismsthatpreventundesiredmessagesandspam.The present workis a proposal of development of an notification agent based on agent'stheory andtechnologies, with the objectiveto notifythe customers on promotions,aftertoidentifytheprofileofeachone,throughthesendingof email or SMS messages.

Resumo.A utilização de agentes computacionais está revolucionando conceitos e processos da tecnologia de informação, podendo ser aplicados nas mais diversas áreas. Devido à crescente demanda por soluções na área de Marketing e propaganda pela Internet, existe a necessidade de realização de pesquisa utilizando mecanismos que evitem mensagens indesejadas e spam. O presente trabalho é uma proposta de desenvolvimento de um agente notificador baseado no uso de ferramentas, tecnologias e teoria de agentes, com o objetivo de notificar os clientes sobre promoções, após identificar o perfil de cada um, através do envio de e-mail ou de mensagens SMS.

 

1. Introdução

Na atualidade, as empresas em geral estão investindo muito em Marketing, principalmente em Marketing utilizando a Internet como meio de comunicação.

A maioria das empresas considera que a lealdade de seus clientes e consumidores é decorrente do grau de sua satisfação, para a melhoria da qual direcionam, então, seus investimentos.Entretanto, a análise dos resultados desses esforços demonstra que em pouquíssimos casos as empresas atingem o objetivo de aumentar a retenção, diminuindo o abandono de clientes. (LABINAS, 2007).

Segundo José Roberto Labinas (2007), um sistema de medições de satisfação, ou seja, macro indicadores de satisfação como o American Customer Satisfaction Index (ACSI), nos Estados Unidos, é fundamental para avaliação dos rumos de uma empresa. Mesmo com os pesados investimentos na área de Satisfação de Clientes nos últimos cinco anos – cerca de US$ 800 milhões/ano – o nível de avaliação positiva dos produtos por parte dos americanos não aumentou.

No entanto, percebe-se a grande dificuldade no departamento de Marketing das empresas: atingir o cliente com as informações que lhe interessem, ou seja, com promoções direcionadas a seu perfil de consumidor, pois o Marketing tradicional atinge todososclientescom o mesmoconteúdo,dificultandoa distinção de propaganda por cliente específico.

Uma vez que cada cliente possui um perfil diferenciado, o grande desafio da propaganda e Marketing são reconhecer esse perfil nos clientes de suas empresas, buscando em cada um, seus hábitos de consumo, preferências e costumes.

Diversos softwares de CRM (Customer Relationship Management) implementam soluções que auxiliam as empresas a angariar e a fidelizar clientes, porém ainda há muito espaço para pesquisa na automatização de Marketing Promocional [Schweitzer, 2004].

Em se tratando de automatização de processos, segundo Bradshaw (1997), o estudo e desenvolvimento de agentes de software têm sido amplamente utilizados em pesquisas das mais diversas áreas, incluindo-se web-robots de busca, serviços de e-commerce, entre outros.

O objetivo deste trabalho é, portanto, propor a implementação de um agente

computacionalparanotificaçãode MarketingPromocionalutilizandoatecnologiade agentes,deformaaauxiliarosprincipaissistemasdeERP(EnterpriseResource Planning) existentes.

Este trabalho está estruturado da seguinte forma: a seção 2 apresentará a contextualização do estado da arte; uma revisão bibliográfica e um embasamento teórico sobre teoria de agentes será apresentado na seção 3, enquanto que a seção 4 discute a proposta de implementação do agente e o modelo computacional.Na seqüência, o trabalho apresentará os resultados esperados, as conclusões e trabalhos futuros.

2. Estado da Arte

Os sistemas atuais de e-commerce baseiam-se na utilização de Newsletter e spam para divulgar seus produtos. Estes sistemas normalmente utilizam informações cadastrais dos clientes, como preferências (hobbie, esporte, tipo de filme, música ou leitura favoritas), para enviar campanhas promocionais através de e-mails (spams) que, na maioria das vezes, são considerados inoportunos e inadequados.

O spam (e-mail comercial não solicitado) surgiu juntamente com a Internet, proporcionando a utilização por diversas empresas, pequenas ou grandes, com a finalidade de realizar a divulgação de seus produtos e serviços.Para as empresas a princípio parecia uma solução barata e de grande abrangência, pois o spam atinge milhares de usuários em questão de segundos [Valcanaia, et. al., 2007].

Atualmente, muitas ferramentas utilizam o spam como forma de realizar propaganda e Marketing na rede de informações (Internet). Com a gradativa evolução da Internet é difícil encontrar um usuário que utilize correio eletrônico e ainda não tenha ouvido falar em spam.

Em plena era da Internet comercial, o spam é uma das principais perturbações para os internautas, administradores de redes e provedores, de tal forma que o abuso desta prática já se tornou um problema de segurança de sistemas. Além disso, é também um problema financeiro, pois vem trazendo perdas econômicas para uma boa parte dos usuários da rede e lucro para um pequeno e obscuro grupo.O spam é um grande problema para quem recebe e-mail de acordo com a Business Week Magazine [Brain, 2007].

Visando minimizar os e-mails indesejáveis, diversas soluções são implementadas pelos grandes provedores de Internet em seus serviços de e-mail. Em um único dia, o provedor de Internet AOL Time Warner bloqueou dois bilhões de mensagens de spam das contas dos seus assinantes. A Microsoft, que opera o MSN com e-mail Hotmail integrado, bloqueia em média 2,4 bilhões de spams por dia. Segundo

Brain (2007), de acordo com uma pesquisa feita pela firma Radicati Grou em Palo Alto, Califórnia, as mensagens de spam somam 45% das 10,9 trilhões de mensagens enviadas na Internet em 2003.

Uma pesquisa recente, divulgada pela revistaInfoExame(2007),revelaos grandescampões dospam na América Latinanosegundosemestre de 2006 –em %: Brasil 42%, Argentina 14%, Chile 11%, México 9% e Peru 6%.

Como visto, o spam utilizado como tecnologia de disseminação de informação produz uma carga de 42% do total de e-mails no Brasil. Isso pode ser visto como um malefício, pois os usuários acabam ignorando as mensagens e, até mesmo, instalando ferramentas para protegerem-se desse Marketing não solicitado.

Algumas tecnologias estão disponíveis no mercado para o combate à crescente ploriferação do mal chamado spam, dentre as quais é possível citar os filtros que tendem a bloquear os e-mails antes mesmo que cheguem à caixa de mensagens do usuário. Um exemplo de tecnologia de segurança antispaméochamadoSPF(SenderPolice Framework),oqualvalidaaorigemdamensagemidentificandocomoumdomínio válido na Internet através de endereçamento de IPs [Valcanaia, et. al., 2007].

3. Tecnologia de Agentes

Define-se um agente como qualquer coisa que pode ser vista percebendo um ambiente por meio de sensores e atuando no mesmo por meio de atuadores e/ou uma pessoa que age por ou no lugar de outra segundo autoridade por ela outorgada. O conceito de agente pode ser melhor descrito dividindo-se o seu domínio em agentes humanos e agentes artificiais [Russel e Norvig, 2004].

·Agentes Humanos: agentes bancários, agentes de viagem, agentes de investimentos, agentes de seguro, entre outros.

·Agentes Artificiais: softbots, robôs industriais, robótica autônoma, aplicações

·web, aplicações militares, aplicações espaciais, entre outros.

Segundo Bradshaw (1997), agentes de software são entidades/programas que se empenham em diálogos de forma a negociar e coordenar a transferência de informação.

Para uma entidade ser reconhecida como agente computacional é necessário apresentar quatro requisitos mínimos [Russel e Norvig, 2004]:

·Ambiente: Todo agente deve ter um ambiente sobre o qual ele estará inserido;

·Sensores e Atuadores: Componentes que permitem o agente identificar mudança no ambiente e atuar sobre a mesma;

·Ciclo de Vida: O qual o agente seguirá passos de percepção e ação executando processos continuamente;

·Objetivo: Razão do porque atingir o resultado esperado pelo usuário.

Um agente de software pode apresentar algumas das seguintes propriedades: Adaptabilidade, Rastreabilidade, Robustez, Continuidade, Aprendizagem, Autonomia, Habilidade Social, Reatividade e Pró-Ativismo.

Conforme a literatura, os agentes de software classificam-se em cinco categorias [Bradshaw, 1997]:

·Reativos/Reflexivos: Processo único de percepção/ação;

·Comportamentais: Processo independente de percepção/ação.Diferem dos reflexivos por possuírem um conjunto pré-definido de comportamentos;

·Planejadores: Processo independente de percepção/ação. Implementa um modulo de percepção que obtém informações do ambiente e, com base em seu modelo de mundo (conhecimento) é capaz de construir planos e avaliar o qual atingirá melhor o objetivo do usuário (toma decisões);

·Emocionais: Processo independente de percepção/ação. Implementa um sistema de valores (Certo/Errado) em conjunto com o modelo de mundo (herdado do modelo de agentes planejadores);

·Comunicativos: Processo independente de percepção/ação.Implementa ainda um canal de comunicação com o meio externo, podendo comunicar-se com outros agentes.

Diversas são as razões para que as empresas no ramo tecnológico invistam em sistemas que utilizam a tecnologia de agentes como fator principal de seus projetos, podendo-se destacar alguns:

·Econômicos: Internet e as novas possibilidades de comércio;

·Ergonômicos: Diminuir a carga de trabalho, delegando responsabilidade e obtendo suporte para as atividades humanas;

·Científicos: Criação de "seres artificiais" com características de seres vivos;

·Computacionais: Criação de um novo paradigma de programação.

Desta forma percebe-se a abrangência da aplicabilidade dessa tecnologia, tanto para uso pessoal, gerenciamento de informações ou desenvolvimento de aplicações, quanto para trabalhar na interface com usuários ou em aplicações estratégicas.Para Whitby (2004), "Agentes Inteligentes" são muito mais que uma tecnologia – apresentam-se como uma tendência para as empresas que atuam no mercado tecnológico de desenvolvimento.

3.1. Agentes Inteligentes

A utilização de agentes é uma estratégia promissora para ser aplicada nos desafios atuais, em ambientes modernos que estão cada vez mais influenciados por tecnologias como: Internet, Inteligência Artificial, Business Intelligence (BI) entre outras, devido ao fato desta tecnologia proporcionar grande flexibilidade na resolução de problemas complexos e dinâmicos.

Segundo Fernandes (2005), os agentes podem ser classificados de acordo com o nível de inteligência:

·Baixo: é o nível mais baixo de inteligência. Os agentes realizam atividades de rotina, não se adaptam às mudanças e não "aprendem" com o passar do tempo.

·Médio: é o nível onde os agentes passam a utilizar uma base de conhecimento para implementação de regras de tomadas de decisão.Podem adaptar-se às mudanças no ambiente, porém não adquirem conhecimento ao passar do tempo.

·Alto: é a evolução do nível médio, porém estes aprendem ao passar do tempo, com os seus acertos e com os seus erros.

O agente Anorp, mesmo apresentando propriedades características de agentes notificadores comportamentais, é classificado como um agente de baixo nível de inteligência, uma vez que não utilizam uma base de inferência para implementar seu comportamento, nem aprendem com o passar do tempo.

Segundo Mello (2006), o BI abrange ferramentas sofisticadas, principalmente na área de pesquisa em Inteligência Artificial (IA), transformando dados em informações mais acuradas, proporcionando uma base de conhecimento por toda a empresa em um contínuo feedback.

Um agente inteligente pode apresentar características de sistemas de BI, de maneira a aprimorar o processo de tomada de decisão.Neste contexto, o agente empenha-se a capturar dados, processar informações e gerar conhecimentos para inferências e tomadas de decisão relevantes [Mello, 2006].

4. Anorp: Agente de Notificação

Como visto inicialmente, a disseminação de informações na Internet, mais especificamente de promoções, não atinge o público alvo de maneira satisfatória, pois as soluções existentes praticam o envio de spam para uma lista de usuários e clientes. Não havendo um direcionamento ou filtro adequado das mensagens, os usuários acabam sequer recebendo as mensagens promocionais, e normalmente as ignoram.

O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma proposta de agente de notificação de promoções, onde as mensagens promocionais serão direcionadas aos clientes conforme o seu perfil.

A arquitetura do agente proposto segue as características do modelo comportamental, como pode ser visualizado na figura 1:

A Figura 1 apresenta a arquitetura de um agente comportamental, identificando o ambiente ⁽¹⁾ onde agente ⁽²⁾ está inserido e sobre o qual atuará.Os sensores ⁽³⁾ são componentes responsáveis por identificar mudanças ocorridas no ambiente, repassando os dados de leitura ao módulo de percepção ⁽⁴⁾, que por sua vez realizará uma análise destes dados e, de acordo com o comportamento implementado por suas regras de negócio, repassa os dados ⁽⁵⁾ ativando o módulo de ação ⁽⁶⁾.O módulo de ação é responsável por receber os dados do módulo de percepção e ativar os atuadores ⁽⁷⁾ para modificar o ambiente, segundo as mudanças percebidas pelos sensores, de forma a alcançar os objetivos do usuário.

Na seqüência, será apresentado o modelo computacional a ser seguido para a construção desta proposta, bem como os módulos presentes na sua estrutura.

4.1. Modelo Computacional

O modelo computacional para o agente proposto é caracterizado por um sistema formado por 3 módulos (Figura 2): Módulo de Gestão de Promoções, Sistema ERP e Agente Anorp.

Cada módulo é responsável por desempenhar um conjunto de atividades bem definidas:

·Sistema ERP: São o sistema de gestão da empresa utilizado para cadastro de produtos, clientes, controle de compras, vendas, estoque e outras funcionalidades, ou seja, é o sistema que se encontra em funcionamento na empresa (sistema legado).

·Módulo de Gestão de Promoções: É o módulo que deverá ser implementado, caso não exista no ERP, e será responsável pelo gerenciamento e cadastro de promoções, devendo estar interligado com a mesma base de dados do sistema legado.

·Agente Anorp: É o agente responsável por pesquisar na base de dados do sistema todas as promoções atuais, cruzando com as informações no histórico de compras de cada cliente, de forma a implementar alguma rotina de BI (Business Intelligence), identificando o perfil de cada cliente, e notificando os clientes que apresentarem interesse pelos produtos em promoção. O processo de notificação será efetuado através do envio de mensagens de e-mail ou de mensagens SMS (Short Message Service).

Todos os módulos do sistema estão integrados e utilizam-se da mesma base de dados. Como os sistemas ERP utilizam bases de dados proprietárias, o agente Anorp foi projetado para utilizar uma base de dados bastante simples, ou seja, reduzida, que servirá como entrada para seus sensores realizando consultas nas tabelas descritas na figura 3.Esta base de dados do agente Anorp deve ser atualizada por um processo de importação1, onde o agente será responsável por realizar a leitura dos dados exportados pelos sistemas ERP, e inserir em sua própria base de dados.

O sistema ERP deve gerenciar o histórico detalhado de compras por clientes, bem como o cadastro e manutenção de produtos e promoções, além de implementar um processo de exportação[1] de dados para o agente Anorp atualizar a sua base de dados para tomada de decisão.

Em relação ao agente, o mesmo deverá seguir o seguinte protocolo para identificar quais os clientes ideais a serem notificados:

·O primeiro passo é consultar a tabela Promoção para verificar quais produtos estão em promoção.

·Em seguida, baseado em parâmetros pré-estabelecidos, o agente deverá percorrer todos os registros da tabela Compra, a fim de identificar quais clientes compraram, em um determinado intervalo de tempo, o produto promocional e qual foi o valor total dessa compra.

·Com base nestas informações, o agente poderá optar, por exemplo, por notificar somente os clientes que apresentam os requisitos mínimos para notificação, ou seja, notificará exclusivamente os clientes que possam apresentar real interesse em comprar novamente o produto em promoção.

Como forma de exemplificar a execução do agente Anorp, abaixo será descritos três cenários distintos para sua aplicação:

·Cenário 1: Notificação de todos os clientes que realizaram a compra de ao menos dois produtos promocionais nos últimos 3 meses.

·Cenário 2: Notificação de todos os clientes que realizaram a compra de algum produto promocional no mesmo período do ano anterior.

·Cenário 3: Notificação de todos os clientes que realizaram a compra de algum produto promocional, em uma compra a vista, com pagamento em espécie.

Em resumo, o agente Anorp é uma entidade computacional responsável por realizar a notificação de clientes (Marketing promocional), de acordo com parâmetros e filtros para identificar o perfil do cliente alvo, sem a realização de spam para clientes que não apresentem interesse pelos produtos promocionais.

5. Resultados Esperados e Trabalhos Futuros

Espera-se, com o desenvolvimento e implantação deste agente em conjunto com um software de ERP, que o Marketing promocional seja realizado de maneira mais adequada, sem a criação de mensagens indesejáveis, notificando apenas os clientes que apresentem interesse pelos produtos promocionais.

Atualmente, o projeto Anorp encontra-se em fase de desenvolvimento das bases

De dados, independente do sistema ERP, e os próximos passos estão direcionados à implementação do protótipo, utilizando a linguagem Java devido à sua portabilidade e facilidade de comunicação com qualquer banco de dados, bem como o desenvolvimento de um padrão para importação / importação dos dados dos sistemas ERP, e a conseqüente aplicação de testes em cenários distintos.

6. Conclusão

Em meio a uma gama tão grande de informações, a utilização de spam deixou de ser uma oportunidade de Marketing, para se tornar uma forma desagradável de divulgar produtos, eventos e outros tipos de propaganda.

O tempo das pessoas é algo muito valioso de forma que já não resta mais parte dele para elas desperdiçarem lendo mensagens, e-mails e outras formas indesejáveis de realizar Marketing.

Este artigo se propôs a apresentar o desenvolvimento de um agente de software, o qual utiliza recursos tecnológicos para realização de Marketing promocional, direcionando e-mails a clientes que apresentem potencial interesse por uma determinada promoção.

O agente Anorp, portanto, apresenta-se como uma alternativa para automatizar o Marketing Promocional através da Internet.O seu funcionamento baseia-se no direcionamento das notificações promocionais às pessoas que tendem a apresentar interesse pelos produtos promocionais, deixando-se de utilizar spams que, como visto, causam mais empatia do que obtêm resultado.

Referências

Bradshaw, J. M. Software Agents. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1997.

Brain, Marshall."Como funciona o spam".Howstuffworks. Disponível em

http://informatica.hsw.com.br/spam.htm, acessado em 25 maio de 2007.

Fernandes, Anita Maria da Rocha. Inteligência Artificial: Noções gerais. Florianópolis:

VisualBooks, 2005.

InfoExame (2007). "Revista InfoExame", "Os campões do spam na América Latina no

segundo semestre de 2006", edição nº 254, Maio 2007.

Labinas, José Roberto."Mundo do Marketing", "Os clientes meramente satisfeitos

podemacabarcomsuaempresa".Howstuffworks.Disponívelemhttp://informatica.hsw.com.br/spam.htm, acessado em 25 maio de 2007.

Mello, Scheila. "O que é BI". Profissionais de Tecnologia. Abril/2006. Disponível em

http://www.profissionaisdetecnologia.com.br/modules.php?name=News&file=article&sid=60, acessado em 25 de maio de 2007.

Russel, Stuart; Norvig, Peter.Inteligência Artificial.2ª ed., Rio de Janeiro:

Editora Campus, 2004.

Schweitzer, Alessandra."Pressupostos para o Gerenciamento de Soluções de CRM".

Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da UFSC – Universidade Federal de Santa Catarina, 2004.

Valcanaia, César; Tomasoni, Aristeu Ivan; Lourenço, Luis; Raimundo; Weverton,

Pombeiro, Orlei. "Spam: O Mal de Todo o Dia". Grupo de Pesquisas em Informática, Bacharelado em Sistemas de Informação.Sociedade Paranaense de Ensino e Informática – Faculdades SPEI.Disponível em http://www.assespropr.org.br/uploadAddress/SPAM_o_mal_de_todo_dia.pdf,

acessado em 07 de maio de 2007.

Whitby, Blay. Inteligência Artificial: um Guia para Iniciantes. 1ª ed. São Paulo: Editora

Madras, 2004.