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No contexto da avaliação avançada do desempenho em marketing e vendas, as organizações buscam compreender de maneira mais profunda a contribuição de diferentes canais e pontos de contato para seus resultados. Considere as afirmativas a seguir, fundamentando sua análise nas tendências contemporâneas sobre métricas de aquisição, valor, engajamento e eficiência apresentadas no texto:
Está correto o que se afirma em:
I. O Custo de Aquisição de Cliente (CAC) pode evoluir com a segmentação por canal e análise da eficiência individual em cada etapa da jornada do consumidor, permitindo estratégias multicanal mais otimizadas.
II. A taxa de conversão contextual considera múltiplas variáveis, analisando origem, dispositivo, horário e histórico para identificar padrões, ao invés de avaliar conversões de maneira isolada.
III. O cálculo do LTV (Lifetime Value) restringe-se apenas ao volume de compras realizadas, sem considerar engajamento multicanal ou a tendência do cliente à indicação.
IV. Modelos avançados de ROI Digital utilizam machine learning para atribuir a cada canal uma relevância proporcional ao impacto sobre conversões, tornando a análise mais precisa do que abordagens convencionais.
a. I, II e IV, apenas.
b. I, III e IV, apenas.
c. II, III e IV, apenas.
d. I, II, III e IV.
e. I e II, apenas.
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Discussões sobre Marketing

há 3 meses

Respostas

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há 3 meses

Vamos analisar cada afirmativa: I. O Custo de Aquisição de Cliente (CAC) pode evoluir com a segmentação por canal e análise da eficiência individual em cada etapa da jornada do consumidor, permitindo estratégias multicanal mais otimizadas. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois a segmentação e a análise da eficiência ajudam a otimizar o CAC. II. A taxa de conversão contextual considera múltiplas variáveis, analisando origem, dispositivo, horário e histórico para identificar padrões, ao invés de avaliar conversões de maneira isolada. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta, pois a taxa de conversão contextual realmente leva em conta várias variáveis. III. O cálculo do LTV (Lifetime Value) restringe-se apenas ao volume de compras realizadas, sem considerar engajamento multicanal ou a tendência do cliente à indicação. Falso, essa afirmativa é incorreta, pois o LTV deve considerar o engajamento e outros fatores, não se restringindo apenas ao volume de compras. IV. Modelos avançados de ROI Digital utilizam machine learning para atribuir a cada canal uma relevância proporcional ao impacto sobre conversões, tornando a análise mais precisa do que abordagens convencionais. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois modelos avançados realmente utilizam machine learning para melhorar a precisão da análise de ROI. Com base nas análises, os itens verdadeiros são I, II e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: a) I, II e IV, apenas.

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No contexto do Marketing 5.0, as organizações enfrentam o desafio de mensurar resultados em um ambiente cada vez mais digital, dinâmico e orientado por dados. A evolução dos KPIs (Key Performance Indicators) reflete a necessidade de integrar métricas tradicionais e digitais, considerando a jornada omnichannel do consumidor, a personalização em escala e o uso intensivo de tecnologia para tomada de decisão.
Analise as afirmacoes a seguir, que abordam diferentes aspectos da mensuração de desempenho em estratégias de Marketing 5.0, e classifique-as como verdadeiras (V) ou falsas (F):
( ) O total de curtidas em publicações nas redes sociais é considerado uma métrica de vaidade, pois, isoladamente, não representa a efetividade estratégica das ações de marketing, já que não necessariamente se converte em engajamento real ou resultados de negócio.
( ) O cálculo do ROI multitoque (multi-touch ROI) permite compreender o impacto real e integrado dos diversos pontos de contato e canais utilizados ao longo da jornada do cliente, sendo fundamental para avaliar o sucesso de campanhas em ambientes digitais complexos.
( ) A quantidade de folhetos impressos e distribuídos permanece como o principal KPI para mensuração de resultados em estratégias digitais no contexto do Marketing 5.0, mesmo diante da transformação digital e da ascensão de métricas baseadas em dados online.
( ) O número absoluto de visitantes em um site, sem a devida análise de conversão ou de comportamento do usuário, é suficiente para determinar o sucesso de uma estratégia digital, dispensando métricas mais aprofundadas, como taxa de conversão, engajamento ou valor do ciclo de vida do cliente.
a. V – V – F – F.
b. F – V – V – F.
c. V – F – V – F.
d. V – V – V – V.
e. F – F – V – V.

Uma empresa multinacional do setor de eletrodomésticos, que atua diretamente com o consumidor final, percebeu um aumento nas reclamações sobre falhas em seus produtos logo após o período de garantia. Além disso, os custos com manutenção corretiva estavam impactando negativamente a reputação da marca e a satisfação dos clientes. Para solucionar esse problema, a empresa busca uma solução tecnológica capaz de antecipar falhas, otimizar o cronograma de manutenção e reduzir custos operacionais, ao mesmo tempo em que melhora a experiência do cliente.
Considerando o contexto apresentado, qual teoria ou ferramenta seria mais indicada para solucionar o desafio e por quê?
a. Business Intelligence Tradicional – Foca na análise de relatórios históricos para tomada de decisão, mas não prevê falhas futuras nem atua de forma proativa.
b. Automação Robótica de Processos (RPA) – Automatiza tarefas repetitivas administrativas, mas não tem capacidade de análise preditiva sobre falhas de equipamentos.
c. ERP (Enterprise Resource Planning) – Integra processos empresariais, mas não oferece recursos avançados de análise preditiva para manutenção de produtos.
d. Big Data Analytics para Relatórios Operacionais – Analisa grandes volumes de dados, mas sem modelos preditivos específicos para antecipar falhas em equipamentos.
e. Machine Learning para Manutenção Preditiva – Permite analisar dados coletados por sensores nos equipamentos, identificar padrões de desgaste e prever falhas antes que ocorram, otimizando a manutenção e reduzindo custos.

Uma rede nacional de hotéis tem enfrentado críticas recorrentes sobre a falta de personalização no atendimento ao hóspede, tanto na recepção quanto nos canais digitais. Os clientes relatam que suas preferências não são consideradas, e que a experiência é padronizada e impessoal. A diretoria deseja adotar uma solução capaz de mapear o perfil de cada cliente, identificar padrões de comportamento e oferecer recomendações e serviços personalizados durante toda a jornada, desde a reserva até o pós-estadia.
Considerando o cenário apresentado, qual teoria ou ferramenta é mais indicada para solucionar o problema e por quê?
a. Big Data Analytics – Permite coletar e analisar grandes volumes de dados dos clientes, identificando padrões e possibilitando a oferta de experiências personalizadas ao longo de toda a jornada do hóspede.
b. Atendimento Humano Exclusivo – Foca na interação pessoal, sem garantir a personalização baseada em dados ou a integração entre canais digitais e físicos.
c. Pesquisa de Satisfação Manual – Ajuda a coletar opiniões dos hóspedes, sem permitir a personalização em tempo real ou análise de grandes volumes de informações.
d. Campanhas de Marketing Genéricas – Aumentam a visibilidade da marca, sem considerar o perfil individual de cada cliente para personalização de serviços.
e. Automação de Processos Administrativos – Otimiza tarefas internas, sem atuar diretamente na personalização da experiência do cliente.

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