Modelagem de Sistemas Complexos
Gustavo Antonio Freitas de Mendonça – Administração Aplicada (SCX 5011)
Processo de estabelecimento de metas a
serem atingidas pela organização, através do
planejamento, implementação e controle...
Produto: bem (ou serviço) ofertado com
propósito de troca.
Preço: recursos monetários ou equivalentes
para efetivação da t...
Produção: foco no desenvolvimento de bens
e serviços.
Vendas: foco na persuasão dos clientes para
aquisição dos bens e ser...
Fluxo crescente de informações, devido ao
incremento tecnológico.
Alta demanda de informação por gerentes
de marketing.
O ...
Profissionais de marketing utilizam sistemas
informatizados para auxiliar suas tomadas de
decisão. Na definição de Sprague...
Independente: o decisor tem total
responsabilidade e autoridade na
implementação na decisão.
Interdependência Sequencial: ...
As quatro variáveis do composto de
marketing (4 p’s), apesar de distintas, são
interdependentes.
uma decisão referente a q...
Sistemas baseados em simulação por
agentes abordam aspectos mal estruturados
dos problemas, dividindo e delegando
análises...
O uso de um sistema de apoio à decisão de
marketing melhora a eficácia dos tomadores
de decisão, ajudando a identificar as...
Programas de computadores que atuam em
ambientes de informação (modelos de
simulação social).
Os agentes do modelo realiza...
Heterogeneidade: cada agente possui um
comportamento individual e um esquema
de representação diferente.
Adaptabilidade: c...
Diferentes agentes em uma arquitetura
conjunta de informação cuja função é
simular uma sessão de brainstorming.
Composto e...
A capacidade de um agente de marketing
para ajustar suas atividades em reação a
mudanças em seus colegas de agentes é uma
...
Enviar e receber requisições de
conhecimento para outros agente.
Quando um alerta de conhecimento
relevante é recebido, en...
O fato de cada variável do composto de
marketing requerer um modelo próprio de
tomada de decisão faz o uso da simulação
po...
Schwartz, David G. “Concurrent marketing analysis: a multi-
agent model for product, price, place and promotion”.
Marketin...
Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes
Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes
Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes
Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes

349 visualizações

Publicada em

Publicada em: Negócios
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
349
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
4
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
7
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Inteligência de marketing - Simulação baseada em agentes

  1. 1. Modelagem de Sistemas Complexos Gustavo Antonio Freitas de Mendonça – Administração Aplicada (SCX 5011)
  2. 2. Processo de estabelecimento de metas a serem atingidas pela organização, através do planejamento, implementação e controle das estratégias de marketing. Envolve o processamento de uma vasta quantidade de informações a respeito do mercado e de seus agentes.
  3. 3. Produto: bem (ou serviço) ofertado com propósito de troca. Preço: recursos monetários ou equivalentes para efetivação da troca. Ponto (deVenda): canais de distribuição utilizados para levar produtos ao mercado. Promoção: meios pessoais e impessoais utilizados para informar, convencer e lembrar os clientes das ofertas no mercado.
  4. 4. Produção: foco no desenvolvimento de bens e serviços. Vendas: foco na persuasão dos clientes para aquisição dos bens e serviços produzidos. Valor: foco no entendimento dos clientes para criação de ofertas de bens e serviços. Marketing: Identificação de necessidades e desejos dos clientes e desenvolvimento de soluções a estas necessidades.
  5. 5. Fluxo crescente de informações, devido ao incremento tecnológico. Alta demanda de informação por gerentes de marketing. O cruzamento do excesso de informações atual com a complexidade crescente das relações de consumo gera dificuldades no processo de tomada de decisão.
  6. 6. Profissionais de marketing utilizam sistemas informatizados para auxiliar suas tomadas de decisão. Na definição de Sprague and Carlson, estes sistemas computadorizados tem como função “ajudar os tomadores de decisão a enfrentar problemas mal estruturados através da interação direta entre dados e modelos de análises”.
  7. 7. Independente: o decisor tem total responsabilidade e autoridade na implementação na decisão. Interdependência Sequencial: o decisor toma parte da decisão global e transmite suas diretrizes ao decisor seguinte. Equipe Interdependente: as decisões provem da interação de múltiplos decisores, que contribuem para o resultado final.
  8. 8. As quatro variáveis do composto de marketing (4 p’s), apesar de distintas, são interdependentes. uma decisão referente a qualquer variável pode causar uma reação em cadeia com todas as variáveis restantes. Esta interdependência requer um fluxo regular de dados entre os modelos de decisão de cada variável.
  9. 9. Sistemas baseados em simulação por agentes abordam aspectos mal estruturados dos problemas, dividindo e delegando análises entre os agentes participantes. Modelos de resolução de problemas entre agentes são de grande importância na abordagem não estruturada de análise de marketing.
  10. 10. O uso de um sistema de apoio à decisão de marketing melhora a eficácia dos tomadores de decisão, ajudando a identificar as variáveis de decisão importantes. Equipes interdependentes em organizações orientadas para o marketing podem utilizar modelos de interações entre agentes para aprimorar suas decisões de marketing.
  11. 11. Programas de computadores que atuam em ambientes de informação (modelos de simulação social). Os agentes do modelo realizam esforços de maximização de performance em função de critérios pré-definidos e são capazes de tomar decisões em função de comportamentos programados e também devido a experiências de aprendizado.
  12. 12. Heterogeneidade: cada agente possui um comportamento individual e um esquema de representação diferente. Adaptabilidade: cada agente pode trabalhar em aspectos completamente diferentes de um mesmo problema. Autonomia: as interações entre os agentes podem resultar em relações de cooperação ou competição, em função do modelo.
  13. 13. Diferentes agentes em uma arquitetura conjunta de informação cuja função é simular uma sessão de brainstorming. Composto em três partes:  Espaço de compartilhamento do problema;  Fontes de conhecimento (associadas a experts de cada componente do composto de marketing);  Mecanismo de controle de fluxo de informações (descentralizado).
  14. 14. A capacidade de um agente de marketing para ajustar suas atividades em reação a mudanças em seus colegas de agentes é uma característica essencial do agente. O ajuste mútuo entre os agentes deve-se à busca de um mínimo de homogeneidade no sistema e pode ser resumido como o raciocínio de marketing do sistema.
  15. 15. Enviar e receber requisições de conhecimento para outros agente. Quando um alerta de conhecimento relevante é recebido, envia-lo à “lousa” (espaço). Surgindo um impasse no processo de decisão, enviar novas informações à “lousa” até a questão ser resolvida.
  16. 16. O fato de cada variável do composto de marketing requerer um modelo próprio de tomada de decisão faz o uso da simulação por agentes uma ferramenta viável na análise estratégica de marketing das organizações. Uma abordagem de sistemas complexos em marketing pode aumentar os níveis de integração e efetividade dos sistemas de suporte à tomada de decisão.
  17. 17. Schwartz, David G. “Concurrent marketing analysis: a multi- agent model for product, price, place and promotion”. Marketing Intelligence & Planning 18/1 [2000] 24±29 Churchill, G.; Peter, P. Marketing: CriandoValor para os Clientes, São Paulo, Ed. Saraiva: 2003, capítulo 1

×