Análise estatística aplicada ao marketing: estudo de caso em marketing mix modeling

dc.creatorVictor Gonçalves Campos Telles
dc.date.accessioned2025-03-19T14:54:01Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:18:18Z
dc.date.available2025-03-19T14:54:01Z
dc.date.issued2025-02-03
dc.description.abstractThis study explores the application of Marketing Mix Modeling (MMM) as a statistical tool to evaluate the impact of marketing levers on business outcomes, focusing on a specialized e-commerce platform. Multiple linear regression, Lasso regression, and CART methods were employed to compare predictive accuracy and interpretability. After data preparation and transformation, the adjusted models revealed that variables related to pricing, product categories and ad spending are significantly influence gross revenue performance. The study emphasizes the importance of parsimony in explanatory models and the ability to simulate scenarios, highlighting the potential of MMM to guide data-driven strategic decisions.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/80756
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/pt/
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de regressão
dc.subjectMarketing – Aspectos financeiros
dc.subjectComércio eletrônico (Computação)
dc.subject.othermarketing mix modeling
dc.subject.otherregressão linear múltipla
dc.subject.otherlasso
dc.subject.otheranálise de dados
dc.subject.otherCart
dc.titleAnálise estatística aplicada ao marketing: estudo de caso em marketing mix modeling
dc.title.alternativeStatistical analysis applied on marketing: a case in marketing mix modeling
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Guilherme Lopes de Oliveira
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2909498413150072
local.contributor.referee1Gabriel Oliveira Assunção
local.contributor.referee1Guilherme Augusto Veloso
local.description.resumoO presente trabalho explora a aplicação do Marketing Mix Modeling (MMM) como ferramenta estatística para avaliar o impacto de alavancas de marketing nos resultados de negócio, com foco em um e-commerce especializado. Foram utilizados métodos de regressão linear múltipla, regressão com regularização lasso e método CART (classification and regression tree), comparando a capacidade preditiva e interpretabilidade de cada técnica. Após a preparação e transformação dos dados, os modelos ajustados revelaram que variáveis relacionadas a preço, categorias de produto e investimento em anúncios são determinantes no desempenho da receita bruta. O estudo destaca a importância da parcimônia em modelos explicativos e da capacidade de simulação de cenários, evidenciando o potencial do MMM para orientar decisões estratégicas baseadas em dados.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística

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