只是一个帖子?基于社交媒体影响的美容化妆品零售商每日销售预测

IF 0.3 Q4 BUSINESS Revista Brasileira de Marketing Pub Date : 2021-11-29 DOI:10.5585/remark.v20i4.17914
G. G. Pessanha, E. Soares
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Constatou-se que as imagens são responsáveis por adicionar atributos exclusivos que ajudam na previsão e no entendimento dos padrões das séries de vendas.Contribuições teóricas e metodológicas: O estudo demonstrou, de modo promissor, a eficiência dos métodos baseados em aprendizagem de máquina na previsão de vendas a partir de dados do Instagram, especialmente, no que se refere à incorporação e extração de dados de imagens.","PeriodicalId":43978,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Marketing","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Apenas uma postagem? previsões de vendas diárias de empresas varejistas de beleza e cosmético a partir da influência de mídias sociais\",\"authors\":\"G. G. Pessanha, E. 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摘要

目的:研究Instagram帖子在构建美容化妆品零售商每日销售收入变化预测模型中的相关性。方法:我们考虑了美容和化妆品行业10家零售公司2017年至2019年的每日销售时间序列。采用基于机器学习的方法,在预测模型中加入公司官方简介、雇佣的数字影响者发布的信息和数字影响者发布的图像特征的数值变量。相关性和原创性:该研究是创新的,因为它超越了对主题的定性反思,并带来了经验证据,从包括社交媒体变量对预测准确性的影响。提出了一种数据融合策略(数字和图像),用于预测美容和化妆品行业零售公司的每日销售。主要结果:模型在预测方面是有效的,喜欢和参与变量的重要性加强了ID产生的识别和社会参考是购买决策过程中的重要方面的观点。研究发现,图像负责添加独特的属性,有助于预测和理解销售系列的模式。理论和方法贡献:该研究以一种有希望的方式证明了基于机器学习的方法在从Instagram数据预测销售方面的有效性,特别是在合并和提取图像数据方面。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Apenas uma postagem? previsões de vendas diárias de empresas varejistas de beleza e cosmético a partir da influência de mídias sociais
Objetivo: Estudar a relevância das postagens no Instagram na construção de modelos de previsão de variação de receitas de vendas diárias para empresas varejistas do setor de beleza e cosméticos.Metodologia: Foram consideradas séries temporais de vendas diárias entre os anos de 2017 e 2019 de 10 empresas varejistas do setor de beleza e cosméticos. Métodos baseados em aprendizagem de máquina foram empregados e os modelos de previsões foram incrementados com variáveis numéricas do perfil oficial da empresa, da postagem feita pelo influenciador digital contratado e as características das imagens postadas pelo influenciador digital foram incluídas nos modelos. Relevância e Originalidade: O estudo é inovador, pois ultrapassa as reflexões qualitativas sobre a temática e traz evidências empíricas quanto aos impactos na acurácia da previsão a partir da inclusão de variáveis de mídias sociais. Apresentou-se uma estratégia de fusão de dados (numéricos e imagens) para a previsão de vendas diárias de empresas de varejo do setor de beleza e cosméticos.Principais resultados: Os modelos se mostraram eficientes na previsão e a importância das variáveis likes e engajamento reforça a ideia de que a identificação e referência social gerada pelo ID são importantes aspectos no processo de decisão de compra. Constatou-se que as imagens são responsáveis por adicionar atributos exclusivos que ajudam na previsão e no entendimento dos padrões das séries de vendas.Contribuições teóricas e metodológicas: O estudo demonstrou, de modo promissor, a eficiência dos métodos baseados em aprendizagem de máquina na previsão de vendas a partir de dados do Instagram, especialmente, no que se refere à incorporação e extração de dados de imagens.
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