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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Bonat, Wagner Hugo, 1985- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Data | - |
| Autor(es): dc.creator | Bosch, Cristine | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:04:56Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:04:56Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/85726 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/85726 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Wagner Bonat | - |
| Descrição: dc.description | Artigo apresentado como Trabalho de Conclusão de Curso | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science e Big Data | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: 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 área | - |
| Descrição: dc.description | Abstract: 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 area | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Comércio eletrônico | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Marketing na internet | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Midia (Publicidade) - Planejamento | - |
| Título: dc.title | Potencializar resultados de campanhas de marketing digital de um e-commerce | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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