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Pergunta 1 Uma indústria de bens de consumo duráveis, que vende diretamente ao consumidor, identificou que suas campanhas de marketing digital apr...

Pergunta 1


  1. Uma indústria de bens de consumo duráveis, que vende diretamente ao consumidor, identificou que suas campanhas de marketing digital apresentavam baixo engajamento e conversão. A análise revelou que as mensagens enviadas eram genéricas e não levavam em conta o perfil ou o comportamento individual dos clientes. A empresa deseja implementar uma solução que permita personalizar ofertas, recomendações de produtos e comunicações, aumentando a relevância das interações e a fidelização do cliente.
  2.  
  3. Diante desse desafio, qual teoria ou ferramenta é mais indicada para solucionar o problema, e por qual motivo?
  4. a.Marketing de Massa Tradicional – Envia mensagens padronizadas para todos os clientes, sem considerar perfis individuais, o que não resolve o problema de baixa personalização, mas maximiza o alcance.
  5. b.Pesquisa de Mercado Qualitativa – Ajuda a entender tendências gerais, sem oferecer personalização automatizada em escala.
  6. c.Machine Learning para Personalização e Recomendação – Utiliza algoritmos para analisar dados de comportamento e preferências dos clientes, permitindo ofertas e recomendações personalizadas em tempo real, aumentando o engajamento e a conversão.
  7. d.Automação de E-mails Simples – Permite o envio automático de mensagens, sem análise de dados ou personalização baseada em comportamento.
  8. e.CRM Básico (Customer Relationship Management) – Armazena dados de clientes, sem a realização de análises avançadas para personalização dinâmica das interações.


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há 2 meses

Respostas

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há 2 meses

Vamos analisar as alternativas apresentadas para identificar a melhor solução para o problema de baixa personalização nas campanhas de marketing digital da indústria de bens de consumo duráveis. a) Marketing de Massa Tradicional – Essa abordagem não resolve o problema de personalização, pois envia mensagens padronizadas para todos os clientes. Portanto, não é a solução adequada. b) Pesquisa de Mercado Qualitativa – Embora ajude a entender tendências gerais, não oferece personalização automatizada em escala, o que é necessário para resolver o problema. c) Machine Learning para Personalização e Recomendação – Essa é uma abordagem que utiliza algoritmos para analisar dados de comportamento e preferências dos clientes, permitindo ofertas e recomendações personalizadas em tempo real. Isso se alinha perfeitamente com o objetivo de aumentar o engajamento e a conversão. d) Automação de E-mails Simples – Essa opção permite o envio automático de mensagens, mas não envolve análise de dados ou personalização, o que não atende à necessidade da empresa. e) CRM Básico (Customer Relationship Management) – Embora armazene dados de clientes, não realiza análises avançadas para personalização dinâmica das interações, o que também não resolve o problema. Diante dessa análise, a alternativa correta é: c) Machine Learning para Personalização e Recomendação. Essa abordagem é a mais indicada para solucionar o problema de baixa personalização e aumentar o engajamento e a conversão.

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