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Marcos Severo, PhD
Brazil
Приєднався 30 бер 2019
Welcome to Marcos Severo channel.
Marcos Severo is a Professor and Researcher in Brazil (Federal University of Goiás) and in India (Indian Institute of Technology Gandhinagar).
His Research and Technological Development Projects involve Marketing, Data Science and Data Analysis and Behavioral Analysis.
He discusses these topics in this channel.
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Pesquisa de Marketing de 5ª! 09 – Impactos da Inteligência Artificial nas vendas e na conversão
Pesquisa de Marketing de 5ª. Episodio 09 (24/10/24)
Texto em Discussão: ‘Frontiers: Machines vs. Humans: The impact of Artificial Intelligence chatbot disclosure on customer purchases'. Marketing Science, 38(6), 937-947. 2019.
O ‘Pesquisa de Marketing de 5ª’ é um Projeto de Extensão gratuito da Universidade Federal de Goiás, Código: PJ318-2024. O objetivo principal deste Projeto de Extensão é democratizar o conhecimento e o acesso ao conhecimento acadêmico produzido em Marketing, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Clique no link e informe seu e-mail para receber os textos discutidos nos vídeos: tiny.cc/pesquisamkt
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Ótima análise, Professor. A grande mídia está repleta de "exemplos" como este, em várias áreas. Estão precisando urgentemente de "especialistas" de verdade.
Saudações, ilustres! Ainda posso me inscrever para ter o certificado depois de assistir às lives??? Sou de Moçambique e eu gostaria muito de ter um certificado de Marketing Analytcs.
Muito interessante a pesquisa. Obrigada por compartilhar, professor
Aula 6 pulou para aula 8. Aula 7 está disponpivel?
Tenho que confessar, desde já, somente. Gratidão.
Bela aula fellas
Compartilhem por favor o link da base de dados para quem não assistiu as lives.
Parabéns pessoal! Achei as discussões relevantes e importante para sempre nos lembrar dos vários vieses que existem quando lidamos com dados em Marketing. Como sugestão para um próximo tema, poderia ser assuntos dentro do tema de Inferência causal . Abraços.
Leandro, tudo bem com você? Fico muito feliz que tenha gostado! Acho que no EP 3 falamos sobre alguns desses vieses (semana passada gravamos o EP 04 e vou disponibilizar todos aqui, na medida do possível). Continue mandando suas sugestões de pauta! A gente sempre escuta nossa audiência para incluir/incorporar na pauta, juntamente com artigos científicos relevantes que suportem a discussão! Abs.
👏👏👏
Professor poderia fazer em português, fazendo favor.
Nayara, tudo bem com você? Aqui mesmo no meu canal há um curso chamado 'Marketing Analytics do zero'. Muitas coisas que trato nesse vídeo em inglês estão nesse outro curso... Abs e obrigado!
@@misevero Obrigada professor. Vou aprender a mexer no gretl e fazer esse curso que falou. Gosto muito de marketing analytics, mas ainda estou começando a aprender.
Muito boa entrevista. Parabéns 👏👏 aos professores Marcos Severo e Ricardo Limongi e ao jornal O Popular.
#Duvida: Do minuto 40:52 a 41:04 o sr diz que o aumento foi de 0.591616% nas vendas da Whittaker. Não seria melhor considerar que o aumento pode ser "de até 0.591616%", neste caso, por que há consumidores que podem ter migrado para outras marcas e este aumento pode ser diluído caso incluido outras marcas. Esta coerente a minha análise ou há alguma informação que eu estou esquecendo? Seria errado se eu considerasse o aumento nas vendas em 0,04447 que é a diferença entre 4,70154 e 4,65707?
Claudinei, na realidade 0.59... é o aumento MÉDIO. Essa é a média do beta. Vamos lembrar que ele está dentro de um intervalo de confiança, com erro padrão de 0,26, de acordo com a imagem...
#Duvida: Do minuto 29:55 a 32:40 O ajuste aplicado no Gretl é o grau de ajuste linear (R2) da reta de regressão linear ? Este R-quadrado é a medida estatística de quão próximos os dados estão da linha de regressão ajustada, que também é conhecido como o coeficiente de determinação ou o coeficiente de determinação múltipla para a regressão múltipla ?
Sim. Isso mesmo. É a 'reta de melhor ajuste' ou least square...
#Duvida : Do minuto 29:03 a 29:06 o Thiago informou sobre métricas BIC e AIC. Seriam as métricas “Critério de Informação Bayesiano” e o “Critério de Informação Akaike”, respectivamente ?
Sim. Exatamente!
#Duvida: Do minuto 22:05 a 22:21 você descreveu a fórmula da regressão linear Y = B0 - B1X + E. Por favor, eu posso interpretar que: Y é Variável Resposta e B1X é Coeficiente Angular com Variavel explicativa ? Caso negativo, o que significa o Y e o X do B1 ? Muito obrigado.
Sua interpretação está correta. Lembrando que B0 é o coeficiente linear. Abraços!
Muito obrigado por compartilhar conosco uma parte do seu conhecimento. Parabéns pelo conteúdo de qualidade. Fiquei muito satisfeito em participar deste treinamento e também do desafio. Muito mais sucesso a você prof @Marcos Severo.
Grande Claudinei. Conte comigo sempre e obrigado por prestigiar o meu conteúdo. Um grande abraço!
Parabéns pela aula! Boa demais.
Que trabalho incrível! Vou começar essa semana o curso. Parabéns.
Fico feliz que tenha gostado! Abraços!
#Duvida No minuto 57:55 prof Marcos Severo o sr informa que a Hipotese Alternativa é com Heterocedasticidade. Aonde esta a informação de heterocedasticidade, por favor ? A seguir colei o trecho que é o calculo Breusch-Pagan & Koenker : ``` Breusch-Pagan test for heteroskedasticity (robust variant) - Null hypothesis: heteroskedasticity not present Test statistic: LM = 7.5884 with p-value = P(Chi-square(1) > 7.5884) = 0.00587449
É pq a hipótese nula é 'sem heteroscedasiticidade (veja no vídeo)'. A hipótese alternativa é o contrário disso, ou seja, COM heteroscedasiticidade
@@misevero Entendi. Perfeito. Muito obrigado
#Duvida No minuto 52:50 a 52:55 O sr informou sobre problema no coeficiente. Seria no coeficiente linear ou angular ?
Coeficiente angular. Linear é o beta zero...
@@misevero Muito obrigado 🙏
#Duvida No minuto 36:58 O meste Thiago comentou sobre o teste t. Este é o test t de student certo ?
Sim. Teste de hipótese paramétrico. Distribuição t de student
#Duvida - No minuto 19:40 É dito que o coeficiente é negativo. Blz! Esta coeficiente é o linear, angular ou é coeficiente de correlação ? (espero que eu tenha sido claro com minha dúvida)
Coeficiente angular da relação entre preço e venda. É quanto as vendas (em log) variam, em média, em função do preço (também em log).
@@misevero Entendido. 🙏 Muito obrigado
Muito Obrigado por compartilhar conhecimento útil. Parabens pelo conteúdo.
Valeu meu querido! Obrigado!
@@misevero De nada.
Obrigado pela aula. Sucesso pra ti. Seja Muito Feliz em 2021
@/duvida -Minuto 30:29 ao 30:39 : O sr quiz dizer que 'Se somar as medidas de distância acima da reta com as medidas de distancia abaixo da reta o resultado é zero?' É isto?
Sim, pois a 'reta' é uma reta de melhor ajuste. Os pontos precisam estar 'normalmente distribuídos' acima e abaixo da reta, pois a reta de regressão é a reta de melhor ajuste. Isso significa que para o modelo estar bem ajustado as medidas de distância (a variância entre os pontos/observações e a reta) acima da reta com as medidas de distancia abaixo da reta (a variância entre os pontos/observações e a reta) o resultado 'PRECISA' ser zero ou próximo de zero.
Obrigado por compartilhar tão rico ensinamento. Muito boas as aulas. Parabéns. Estou revendo as aulas e nesta tenho uma #Dúvida no minuto 28:35 ao 29:03: A minha interpretação a seguir da correlação entre as variáveis esta correta? 01- Preco_atual_Pams (horizontal) e Vendas_Pams (vertical) significa que o preço atual diminuiu um pouco as vendas. 02- Indice I_Vendas_Whittaker (horizontal) e Preco_atual_Whittaker (vertical) significa que o preço atual esta acima do preço sugerido 'inflação'. 03- Preco_atual_Pams (horizontal) e Preco_atual_Cadbury (vertical) significa que preço da Pams pode ter influenciado para colocar um bom preço na Cadbury Por favor, responder para eu saber se estou interpretando corretamente. Muito obrigado
Grande Claudinei, tudo certo? Sua interpretação está incorreta, pois correlação não implica diretamente em influência/causalidade. Correlação negativa entre preço e vendas quer dizer que existe uma associação LINEAR entre preço e vendas, ou seja, quando uma variável sobe/aumenta (peço) a outra cai/diminui (vendas). Mas para REALMENTE identificar uma influência, você precisa: 1) teoria que sustente; 2) estimar um modelo de regressão. Relação entre preço e vendas já está validado na literatura de Microeconomia pela Lei da Demanda, então faz sentido relacionar preço como variável explicativa e vendas como variável dependente. Mas imagine a seguinte situação: vendas de sorvete na praia (y) aumenta quando aumentam ataques de tubarão nessa praia (x). Isso quer dizer que ataques de tubarão explicam/influenciam nas vendas? Não! APESAR de poder existir uma correlação entre x e y, essa correlação é espúria, pois uma variável "z" (CALOR) é positivamente associada com as duas. Ou seja, quando aumenta o calor na praia (z), mais pessoas vão à praia e consomem sorvete (y) e mais pessoas também entram na água (x) e estão sujeitas a ataques de tubarão. Espero ter ajudado! Abs!
Good content 🙏 You ought to get a kick out of my besties Content also. Check her out ----> #TheMindfulMage 🧚🏾♀️💕
🙏 Muito obrigado pela aula prof Marcos Severo. Muito bom o conteúdo. Estou documentando as aulas em github.com/claudineien/marketing-analytics-gretl-r
Maravilha! Quem bom que gostou. Obrigado pelo aviso do problema no áudio. A ideia é ir aos poucos atualizando o canal... Abraços e obrigado pela força!
#Duvida : No minuto 05:39 o sr informa "As vezes elas teem sinais trocados". O sr quer dizer que uma variável do mix de marketing tem sinal trocado em relação a variável de desempenho ? Que seria variável do mix de marketing é negativa e a variável de desempenho é positiva ?
Claudinei. A pesquisa de marketing vem descobrindo que as variáveis de desempenho não são correlacionadas entre elas. Isso significa que uma variável do mix de marketing pode exercer influência positiva sobre uma variável de desempenho, mas uma influência negativa sobre outra. Procure pelo artigo científico 'Assessing performance outcomes in Marketing' ou 'Demonstrating the value of marketing', ambos publicados no Journal of Marketing. Abraços!
@@misevero Excelente. Vou procurar. Muito obrigado. Sucesso pra ti. (Mais perguntas virão nos próximos vídeos rsrsrs)
Obrigado por nos presentear com esta aula. Desejo muito sucesso ao sr.
Valeu meu caro Claudinei! Grato pela mensagem!