Com a massificação de campanhas publicitárias é cada vez mais reduzido o efeito que as mesmas têm sobre o público-alvo, pelo que os responsáveis de Marketing têm cada vez mais apostado em campanhas direccionadas. Desta forma, a área de Business Intelligence reveste-se de um enorme potencial com vista à melhoria da selecção de contactos a efectuar. Em particular, realçam-se as técnicas de Data Mining, a partir das quais se pode extrair conhecimento útil a partir de dados não tratados. Devido a pressões externas, como a crise financeira internacional, e à concorrência interna, as instituições financeiras portuguesas têm apostado no Marketing direccionado, optimizando as suas campanhas de forma a aumentar a sua eficiência. Assim, esta dissertação irá focar-se num estudo de caso de uma instituição bancária nacional, tendo em conta dados de campanhas de subscrição de depósitos a prazo efectuadas entre 2008 e 2010, os quais serão utilizados na aplicação de técnicas de Data Mining para a optimização dessas campanhas. Da investigação resulta um modelo explicativo da evolução das campanhas, nomeadamente na sua capacidade de previsão do sucesso dos contactos. Desta forma, é possível extrair conhecimento útil e que poderá suportar decisões de negócio pelos gestores, que poderão assim conceber campanhas que beneficiem das características identificadas pelo modelo.

The increasingly vast number of marketing campaigns over time has reduced its effect on the general public. That led the marketing managers to invest on directed campaigns, which have been enhanced strongly through Business Intelligence techniques to help select the best set of available contacts for each campaign. In particular, by using Data Mining techniques which allow to extract knowledge from raw data. Furthermore, economical pressures and competition has led marketing managers to invest on directed campaigns and its optimization to increase efficiency. Having this information into account, the present dissertation will focus on a case-study about a Portuguese financial institution, by using its data about directed marketing campaigns of long-term deposits subscription (which were executed between 2008 and 2010) and applying Data Mining techniques with a goal on the optimization of future similar campaigns. From this research, an explanatory model is conceived that can, with a good precision, predict success in contacts (subscription of the deposit). Valuable knowledge can be extracted from this model in the form of characteristics that can be used to benefit future similar campaigns.