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Enregistrement W4406056901 · doi:10.54751/revistafoco.v17n12-196

A INFLUÊNCIA DAS ESTRATÉGIAS DE MARKETING DIGITAL DIRECIONADAS PARA O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR

2024· article· pt· W4406056901 sur OpenAlexaff
Geniarde Martins dos SANTOS, Samara Guedes Ferreira de Brito, Karla Gonçalves Macedo, Miriam Pinheiro Bueno, Jamile de Campos Coleti

Notice bibliographique

RevueRevista Foco · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensBibliographical Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente tema aborda como as empresas utilizam ferramentas e técnicas digitais para moldar as atitudes e decisões de compra dos consumidores. Com o avanço das tecnologias digitais e o aumento do uso da internet, o comportamento do consumidor tem se tornado cada vez mais influenciado por estratégias como publicidade online, marketing de conteúdo, redes sociais, e-mail marketing, e otimização para motores de busca. Essas estratégias são projetadas para atrair, engajar e reter consumidores, aproveitando dados e análises para personalizar a experiência de compra. Assim o objetivo do artigo é analisar a influência das estratégias de marketing digital direcionadas para o comportamento do consumidor, e, para isso, fez-se pesquisas bibliográfica, descritiva e exploratória de ordem qualitativa. A segmentação do público-alvo, o uso de influenciadores digitais e a criação de conteúdos relevantes são táticas eficazes para aumentar o engajamento e a conversão. O marketing digital também permite uma comunicação mais direta e imediata com o consumidor, influenciando suas escolhas de maneira mais eficiente do que os métodos tradicionais. O comportamento do consumidor, nesse contexto, é afetado por fatores como a conveniência, a confiança nas marcas, as recomendações online, e a percepção de valor. As estratégias digitais também promovem um ciclo contínuo de interação e feedback, o que contribui para um relacionamento mais próximo entre consumidores e marcas. Assim, as estratégias de marketing digital costumam ter relevância no comportamento de compra dos consumidores, possibilitando uma abordagem mais personalizada e eficaz para as empresas, principalmente após as mudanças geradas pela pandemia de COVID-19.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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