A data-driven attribution model: applied on a higher education customer journey

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Santos, Rogério Ferraz dos
• Orientador(a): Almeida, Luciana Florêncio de
• Banca de defesa: Figueiredo, Júlio César Bastos de, Galindo , Flavia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Escola Superior de Propaganda e Marketing
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Mestrado Profissional em Comportamento do Consumidor
• Departamento: ESPM::Pós-Graduação Stricto Sensu
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: comportamento do consumidor; análise de marketing; inteligência de marketing; modelos de atribuições; cadeia de Markov, ciência de dados
• Palavras-chave em Inglês: consumer behavior; customer journey; marketing analytics; marketing intelligence; attributions models; Markov chain, data science
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
• Link de acesso: http://tede2.espm.br/handle/tede/610

Objetivo: Este estudo visa contribuir para a extensão do conhecimento em modelos de atribuição aplicados na jornada do cliente do Ensino Superior (HECJ). Metodologia: Um total de 185.631 jornadas de clientes foram organizadas em dois conjuntos de dados correspondentes aos períodos pré-pandemia e pandemia Covid19. Os dados são modelados em um modelo de atribuição baseado em gráfico. Resultados: A pesquisa descobriu que canais como e-mails, chat online, call center, vendas e inbound marketing estão gerando mais de 70% das conversões. Instagram, promoção de vendas, publicidade online e mensagem instantânea tiveram crescimento de 45% no período de pandemia. O HECJ fica mais longo, de 3,8 meses no pré-pandemia para 7,8 meses em média durante o período de pandemia. Limitações da pesquisa: O estudo focou nos atributos e tipos de pontos de contato para a criação do modelo; dados atitudinais poderiam ser considerados em estudos futuros. Além disso, o modelo poderia ser expandido para avaliar a fidelidade do cliente a longo prazo. Implicações práticas: Esta pesquisa fornece um guia prático baseado na aplicação do modelo proposto que permite uma avaliação mais precisa dos canais de marketing no contexto do HECJ. Originalidade/valor: Este estudo apresenta um modelo de atribuição baseado em dados aplicado no contexto do HECJ, empregando uma técnica inovadora baseada em dados de painel de canais online e offline, incluindo dados detalhados sobre engajamento de mídia social. Além disso, fornece informações valiosas para profissionais de marketing e pesquisadores da HECJ.