Desenvolvimento de modelos preditivos para auxiliar na tomada de decisão de marketing: uma pesquisa-ação no âmbito empresarial no setor de shoppings

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Geovanne Oliveira Alves

Resumo

As empresas estão sempre em busca de novas estratégias marketing para captação e fidelização dos clientes, para isso é necessário o entendimento do público alvo e seus nuances. Com a transformação digital, na dimensão da gestão informacional, houve uma aceleração na geração de dados e uma evolução das tecnologias de big data, como também no potencial analítico de explorar esse enorme volume de dados (DE REZENDE FRANCISCO, 2017). Com as técnicas de mineração de dados e inteligência computacional é possível extrair conhecimento dos dados e solucionar o desafio, apresentado por Paletta et al. (2020), de que ao longo do processo de tomada de decisão estratégica, seja possível identificar os dados com verdadeiro potencial de geração de valor à organização para que, em seguida, possam ser transformadas em vantagens competitivas. Esse trabalho tem por objetivo elabora modelos preditivos que auxiliem na tomada de decisão direcionada para campanhas de marketing em shoppings. Na condução da pesquisa está sendo utilizado o framework CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), que segundo Wirth et al. (2000), traduz problemas de negócios em tarefas de mineração de dados independentemente da área de aplicação e da tecnologia usada, o que constitui a geração de conhecimento. Em formato de pesquisa-ação, o desenvolvimento do estudo está acontecendo no âmbito de uma organização no setor de shoppings. O trabalho encontra-se nas primeiras etapas da metodologia, na fase de entendimento do negócio e dos dados, onde está sendo realizado um mapeamento utilizando de entrevistas semiestruturadas, com os gerentes de departamento, para diagramar as fontes de dados da empresa. Espera-se que a realização cíclica e metodológica proporcione a criação de vários modelos para investigação dos dados e reconhecimento de padrões ocultos na área de marketing da empresa, assim, gerando informações de valor para as decisões estratégicas visando a vantagem competitiva.

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Seção
Engenharia da Computação e Sistemas