Proposta de utilização do marketing digital para captação de clientes no ascendimento da e-commerce no ramo erótico em 2021: estudo de caso na Hot Secrets
Bibliographic record
Abstract
A ascensão das tecnologias tem proporcionado para as empresas diversas ferramentas para manter o relacionamento direto com seus clientes, criando assim, vínculos de fidelidade com seus consumidores, através da utilização de estratégias adequadas de marketing digital. As redes sociais proporcionaram para as empresas uma nova forma de divulgar suas marcas e serviços prestados, de forma rápida e precisa, se tornando um meio de comunicação. Tendo em vista este cenário, o presente artigo, tem como questão norteadora: Como o marketing digital e de conteúdo podem ser importantes no aumento de clientes e lucratividade de uma e-commerce em ascensão? Diante dessa realidade, o presente artigo teve como objetivo determinar as estratégias de marketing mais viáveis o aumento do consumo de produtos eróticos nas plataformas digitais na empresa pesquisada, selecionando as melhores estratégias, expandindo o engajamento, a busca de produtos eróticos e a lucratividade de e-commerce eróticos. Para entender como o marketing digital e interativo estão influenciando, realizou-se uma explanação acerca do assunto proposto, e, posteriormente, foi utilizado para coleta de dados, as bibliografias, aplicando um estudo de caso e modelos de pensamento para obtenção de informações sobre o assunto proposto. Por fim, conclui-se que as estratégias de marketing digital, se aplicadas e associadas a ações de melhoria de conteúdo e uso de marketplaces, favorece não somente as e-commerces do ramo eróticos, mas também às novas em ascensão na captação e fidelização de novos clientes, tornando esse nicho de mercado mais atrativo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".