Modelo preditivo do comportamento de um doador: Caso de estudo Leigos para o Desenvolvimento

Abstract

A presente dissertação procurou prever, a partir de dados históricos, qual o comportamento de um doador em campanhas de angariações de fundos num determinado ano. O principal objetivo deste estudo visa possibilitar a utilização de uma ferramenta analítica apta a prever com uma eficácia se um doador irá ou não doar para qualquer organização não governamental A revisão sistemática da literatura incidiu, nomeadamente sobre variáveis, técnicas e métricas de avaliação utilizadas para prever o comportamento do doador. A partir da metodologia CRISP-DM, foram desenvolvidos cinco modelos preditivos que possibilitam prever a intenção de doar. Além disso, para auxiliar a organização que cedeu os dados, foi desenhado um dashboard que responde às dúvidas sobre o comportamento dos seus doadores e das doações realizadas. Finalizando, a técnica que obteve melhores resultados é um CART (93% de especificidade, 73,1% de sensibilidade, 82,8% de precisão, 0,7766 de medida F, 86,7% de accuracy e 0,901 de AUC), no qual, a partir das suas regras, é possível descrever com elevado grau de confiança três perfis propensos a doar e quatro propensos a não doar.

This dissertation aimed to predict, based on historical data, the behavior of a donor in fundraising campaigns in a given year. The main objective of this study is to enable the use of an analytical tool capable of effectively predicting whether a donor will or will not donate to any non-governmental organization. The systematic literature review focused on variables, techniques, and evaluation metrics used to predict donor behavior. Using the CRISP-DM methodology, it was developed five predictive models to predict donation intent. Additionally, to assist the organization that provided the data, it was designed a dashboard to answer questions about the behavior of their donors and the donations that were made. In conclusion, the technique that achived the best results was a CART (93% specificity, 73.1% sensitivity, 82.8% precision, 0.7766 F-measure, 86.7% accuracy, and 0.901 AUC), from which, based on its rules, it's possible to describe, with a high degree of confidence, three profiles inclined to donate and four profiles inclined not to donate.