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dc.contributor.authorSousa, Gustavo Nogueira de-
dc.date.accessioned2022-12-07T19:58:57Z-
dc.date.available2022-12-07T19:58:57Z-
dc.date.issued2021-09-09-
dc.identifier.otherCDU: D 004.738.5:658.89-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/1639-
dc.description124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação e Sistemas) - Universidade Estadual do Maranhão,São Luís,2021. Orientador: Prof. Dr. Fábio Manoel França Lobato.pt_BR
dc.description.abstractA popularização das plataformas de mídias sociais tem transformado a relação entre empresas e consumidores. Por meio destas plataformas, consumidores e empresas podem interagir, colaborar, criar e compartilhar conteúdos de forma simples, rápida e barata. Esta produção interativa de conteúdos possui grande influência na tomada de decisões de compras por consumidores, pois cerca de dois terços deles checam as opiniões e avaliações de produtos e serviços antes de adquiri-los. Negligenciar este cenário pode impactar negativamente a operação diária de uma empresa, porém quando bem administrado, tal cenário representa uma rica fonte de conhecimento sobre clientes, produtos e serviços. Neste contexto, o Social CRM se apresenta como uma estratégia de negócios apoiada por processos e tecnologias que permitem a integração das mídias sociais a sistemas tradicionais de CRM. Nesse sentido, a utilização do Social CRM é essencial para a integração e utilização do conhecimento extraído em todos os processos e áreas operacionais da empresa, o que na prática permite reter e tornar os clientes mais satisfeitos. No entanto, a tarefa de extração de conhecimento a partir de conteúdos se estabelece como uma atividade não trivial, os desafios de utilizar grandes volumes de dados na forma não estruturada e de múltiplas fontes distintas, são exemplos de pontos que limitam a plena utilização por empresas. Diante disto, esta dissertação apresenta um compêndio de quatro artigos que analisam pontos de melhorias em sistemas Social CRM, por meio da otimização da análise da efetividade das comunicações empresariais em publicações no Facebook e da utilização de dados de plataformas de reclamações online para extração de conhecimentos. Estes estudos permitiram a exploração e a definição da melhor abordagem para de automação de análises de publicações de empresas, bem como a demonstração da viabilidade, possibilidades, restrições e aplicabilidade em um cenário real do uso de dados de reclamações para o aperfeiçoamento de estratégias de Social CRM.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUEMApt_BR
dc.subjectMídias sociaispt_BR
dc.subjectMineração de textopt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectGestão de Relacionamento com Clientespt_BR
dc.subjectSocial CRMpt_BR
dc.titleAnálise inteligente de mídias sociais para potencializar gestão de relacionamento com clientespt_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:Mestrado Profissional em Engenharia da Computação e Sistemas - CCT - Dissertações

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