{"id":3918,"date":"2020-09-17T21:55:29","date_gmt":"2020-09-17T13:55:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/gpmc\/?p=3918"},"modified":"2020-09-17T21:55:29","modified_gmt":"2020-09-17T13:55:29","slug":"programacao-do-enanpad-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/gpmc\/programacao-do-enanpad-2020\/","title":{"rendered":"PROGRAMA\u00c7\u00c3O do EnANPAD 2020"},"content":{"rendered":"
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A ANPAD divulgou a PROGRAMA\u00c7\u00c3O COMPLETA do EnANPAD 2020, lembrando que esse ano o evento acontecer\u00e1 de 14 a 16 de outubro, sendo 100% online.<\/p>\n

Muitos participantes do Grupo de Pesquisa de Marketing e Consumo (https:\/\/www.ufrgs.br\/gpmc<\/a>) tiveram seus trabalhos aprovados e n\u00f3s resolvemos destacar novamente esses papers. Ent\u00e3o, segue, abaixo, a rela\u00e7\u00e3o dos t\u00edtulos e autores dos trabalhos aprovados!<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Does the New Product Determine How Much I like my Old Product? The Infuence of Upgrades on the Hedonic Decline for the Status Quo”. Autores: Maria Alice Pasdiora (UFRGS) e Vinicius A. Brei (UFRGS).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Gravitational Sales Estimation”. Autores: Carla Freitas Silveira Netto (UNIBO), Mohsen Bahrami (MIT), Vinicius A. Brei (UFRGS), Burcin Bozkaya (NCF), Selim Saffet Balcisoy (Sabanci University), Alex Paul Pentland (MIT).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Listen as Much as You Want: Antecedents of the Engagement of Podcast Consumers”. Autores: Gabriel Tassinari da Silva (UNISINOS), Simoni F Rohden (UNISINOS), Carla Freitas Silveira Netto (UNIBO).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Como Limites Visuais Entre Alternativas Versus Entre Atributos Diminuem o Adiamento da Escolha”. Autores: Cleber Cervi (UFRGS) e Vinicius A. Brei (UFRGS).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Mapping consumer intentions and actions along the journey”. Autores: Maria Am\u00e1lia Dutra Machado (PUCRS), Stef\u00e2nia Ordov\u00e1s de Almeida (PUCRS) e Leonardo Nicolao (UFRGS).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Onde H\u00e1 Fuma\u00e7a, H\u00e1 Fogo? O Perigo das Fake News e seu Compartilhamento nas Redes Sociais”. Autores: Lucas de Britto Dorneles (UFRGS) e Alina Fonseca Flores (UFRGS).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Agora S\u00f3 Fa\u00e7o Assim: O Impacto das Plataformas Digitais nos Canais de Marketing”. Autores: Thomaz Borela Franzoni (UFRGS), Alina Fonseca Flores (UFRGS), Marlon Imhoff (UFRGS), Lucas de Britto Dorneles (UFRGS), Luiz Antonio Slongo (UFRGS).<\/p>\n

> T\u00edtulo: “Hype, Something in Between or Nevermind: How Sentiment Analysis Can Capture Consumers’ Reactions about Different Types of Products”. Autora:\u00a0 Graziele Kemmerich (UFRGS).<\/p>\n

Al\u00e9m das apresenta\u00e7\u00f5es dos papers, o professor Vinicius Andrade Brei, membro do GPMC e do PPGA\/UFRGS, participar\u00e1 de um painel sobre \u201cMachine Learning em Marketing: vis\u00e3o geral, estrat\u00e9gias de aprendizado e oportunidades de pesquisa\u201d. Essa atividade acontecer\u00e1 no dia 15\/10, \u00e0s 08h 30 min, na sala 4 e contar\u00e1 com a participa\u00e7\u00e3o dos professores Marcos In\u00e1cio Severo de Almeida (PPGADM\/UFG) e Eduardo de Rezende Francisco (FGV\/EAESP).<\/p>\n

Resumo: M\u00e9todos de Machine Learning s\u00e3o poderosas t\u00e9cnicas de tratamento, otimiza\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise aplicadas a extensivas bases de dados de atividades mercadol\u00f3gicas. Esses m\u00e9todos proporcionam que pesquisadores obtenham novos insights acerca dos padr\u00f5es de comportamento do consumidor e das organiza\u00e7\u00f5es para melhorar o desempenho das decis\u00f5es mercadol\u00f3gicas. O objetivo principal desse painel \u00e9 apresentar como o Machine Learning pode ser incorporado na \u00e1rea de Marketing, estrat\u00e9gias de aprendizado e novas oportunidades de pesquisa provenientes dessas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Para conferir a programa\u00e7\u00e3o detalhada do EnANPAD 2020, basta clicar no link: http:\/\/www.anpad.org.br\/eventos.php?cod_evento=1&cod_evento_edicao=106&cod_edicao_subsecao=1722<\/a><\/p>\n

Nos encontramos (virtualmente) no EnANPAD 2020!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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