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dc.contributor.advisorBonat, Wagner Hugo, 1985-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Datapt_BR
dc.creatorBosch, Cristinept_BR
dc.date.accessioned2023-12-20T19:09:35Z
dc.date.available2023-12-20T19:09:35Z
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/85726
dc.descriptionOrientador: Prof. Wagner Bonatpt_BR
dc.descriptionArtigo apresentado como Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science e Big Datapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: O objetivo deste artigo é utilizar um modelo deMarketingMixModeling (MMM) personalizado para um e-commerce, a fim de melhorar a eficiência na alocação de recursos de marketing. OMMMserá construído utilizando técnicas de regressão ridge, que permite lidar com a multicolinearidade comumente presente em dados de marketing. Tal técnica, ajudará a encontrar uma solução ótima para a alocação de verba de mídia. Espera-se que a implementação do modelo proposto resulte em uma alocação de verba de mídia mais eficiente, maximizando o retorno sobre o investimento em marketing e melhorando os resultados do e-commerce. Isso permitirá que a empresa direcione seus recursos de forma estratégica, alcançando um público-alvo mais relevante e aumentando sua competitividade no mercado. Ao final deste artigo, serão apresentadas as conclusões e recomendações baseadas nos resultados obtidos com a aplicação do modelo deMarketingMixModeling personalizado. Espera-se que este trabalho contribua para a área de marketing digital, fornecendo uma abordagem inovadora e eficaz para a alocação de investimento em mídia, além de abrir possibilidades para futuras pesquisas e aprimoramentos nessa áreapt_BR
dc.description.abstractAbstract: The objective of this research is to employ a customized Marketing Mix Modeling (MMM) model for an e-commerce platformto enhance the efficiency in marketing resource allocation. TheMMMwill be built using Ridge regression techniques, which allow for handling the multicollinearity present in the marketing data, thereby aiding in finding an optimal solution for media budget allocation. It is anticipated that the implementation of the proposed model will result in a more efficient allocation of the media budget, maximizing the return on marketing investment, and improving e-commerce outcomes. This strategic resource allocation will enable the company to effectively target a more relevant audience and enhance its competitiveness in the market. At the conclusion of this study, conclusions and recommendations will be presented based on the results obtained from the application of the customized Marketing Mix Modeling. It is expected that this work will contribute to the field of digital marketing by providing an innovative and effective approach to media budget allocation in e-commerce, while also paving the way for future research and advancements in this areapt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectComércio eletrônicopt_BR
dc.subjectMarketing na internetpt_BR
dc.subjectMidia (Publicidade) - Planejamentopt_BR
dc.titlePotencializar resultados de campanhas de marketing digital de um e-commercept_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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