REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E SEGMENTAÇÃO PSICOGRÁFICA EM MARKETING

Autores

  • Eduardo Tadayoshi Omaki Universidade Federal do Vale do São Francisco
  • Francisco Ricardo Bezerra Fonseca Universidade Federal de Pernambuco - UFPE
  • Sérgio Carvalho Benício de Mello Universidade Federal de Pernambuco – UFPE

DOI:

https://doi.org/10.14210/alcance.v17n3.p238-253

Resumo

A dinâmica e a complexidade dos mercados contemporâneos têm difi cultado o papel dos profi ssionais de marketing no que se refere à compreensão do comportamento de compra dos decisores industriais. A segmentação de mercado, quando realizada de forma efi ciente, pode aprimorar os esforços das estratégias de marketing, bem como o conhecimento do comprador, favorecendo a equalização entre oferta e demanda. Este artigo objetiva discutir a possibilidade de desenvolvimento de uma Rede Neural Artifi cial (RNA) para identifi car e perfi lar psicografi camente a unidade decisória de compra, com base no modelo do risco percebido. Para a construção dessa rede será aplicado ainda o modelo Perceptron Multi-Layer e o algoritmo de aprendizagem Backpropagation. Este tipo de rede será capaz de identifi car padrões em dados, que não demonstram características lineares, como é o caso dos dados psicográfi cos. Essa tecnologia, então, pode revelar padrões e desenvolver habilidades, que possibilitem o entender dos mercados industriais.

Biografia do Autor

Eduardo Tadayoshi Omaki, Universidade Federal do Vale do São Francisco

Secretária

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Publicado

2010-07-13

Edição

v. 17 n. 3(Jul-Set) (2010)

Seção

Artigo

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