Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e inovação
URI Permanente desta comunidadehttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/24250
Navegar
Navegando Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e inovação por Assunto "Análise de dados"
Agora exibindo 1 - 1 de 1
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Dissertação Relacionamento e experiência do cliente: estratégias para impulsionamento de engajamento - tecnologia e modelagem de negócios do Engage Client(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-10-31) Góis, David Xavier de Souza; Carvalho, Zulmara Virginia de; Abreu, Carlos Alexandre Camargo de; http://lattes.cnpq.br/3598201636024281; Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira; Brandão, Gláucio Bezerra; Sousa, Rafael Demetrius Rodrigues deNo relacionamento com o cliente, um dos principais desafios da atualidade é a deficiência na captação e no uso estratégico de dados, o que compromete a personalização e a eficácia das interações comerciais. A desconexão entre dados e sistemas impacta diretamente a produtividade e a eficiência dos negócios. Diante deste cenário, os esforços desta pesquisa científico-empreendedora objetivam desenvolver um sistema de informação com foco na inteligência de dados para potencializar o relacionamento e a experiência do cliente. A iniciativa possui o intuito de entender a percepção detalhada dos atores desse processo para que seja possível traçar estratégias de relacionamento, engajamento dos clientes e aumento das vendas. Nesta direção, a metodologia do trabalho é de natureza aplicada, com abordagem qualiquantitativa, com objetivos exploratórios para analisar aspectos tecnológicos e mercadológicos da oportunidade. Para tanto, conta com procedimentos metodológicos de levantamentos informacionais, de prototipação, de experimentação e validação; bem como de modelagem do negócio. Em resultado, desenvolveu-se a Engage Client, uma ferramenta voltada a mitigar a deficiência na integralidade de dados, nas interações comerciais, para impulsionar o relacionamento e experiência do cliente. Testes da versão alfa da tecnologia evidenciaram que a solução otimiza o processo de coleta e análise de dados das interações entre empresas e seus clientes, tanto no contexto B2B quanto B2C, permitindo maior precisão na compreensão das necessidades e preferências dos consumidores. Conclui-se, portanto, que os esforços científico-empreendedores desta pesquisa gerou uma solução que melhora a gestão da experiência do cliente, ao mesmo tempo que aprimora a tomada de decisões, configurando-se, assim, potencial ativo estratégico para impulsionar a eficiência dos negócios.