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Previous issue date: 2017-03-24 / Being innovative in a more and more competitive market can be anything but trivial. There is
a complex variables system to be taken into account throughout an innovation process, and
hardly ever will there be enough data to support a research or decision. It is always possible to turn to human inference, or cognitive bias, when enough data is not available, or when time for decision-making is scarce. Consumer Insight technique has been used for this research purpose and aimed at lowering cognitive bias, seeking to find out what are consumers' wishes and needs so that decision-making or innovation could be supported. This paper proposes to mitigate the influence of cognitive bias, by means of data analysis techniques, in search for patterns which can identify opportunities to give both decision-making and search for innovation some support. In order to achive this purpose, unstructured data from 26.514 telephone talks had in a big financial market company between 01.12.2016 e 31.12.2016 have been used. Analysis has been carried out with the transcript from voice into text concomitantly with Text Mining and Social Network analysis. The results have led us to identify main client demands from a sales perspective, cancellation resquest, as well as the reason for inefficiency in offering new products from elements of higher centrality identified in the word association networks. It is implied that the combined use of analytical techniques applied to unstructured data may give rise to findings in which cognitive bias is lower. / Em um mercado cada vez mais competitivo, ser inovador pode ser um diferencial, porém não
é uma atividade trivial. Existe um sistema de variáveis complexas que deve ser considerado
ao longo de um processo de inovação e nem sempre há dados suficientes que suportem uma
pesquisa ou decisão. A inferência humana, ou viés cognitivo, pode ser uma alternativa quando
não existem dados suficientes ou quando o tempo para a tomada de decisão é menor que o
necessário. A técnica de Consumer Insight foi utilizada nesta pesquisa com o objetivo de
diminuir o viés cognitivo, buscando descobrir os anseios e necessidades do consumidor, para
suportar o processo de tomada de decisão ou inovação. Este estudo apresenta uma proposta
para mitigar a influência do viés cognitivo, a partir de técnicas de análise de dados, em busca
de padrões que possam identificar as oportunidades para suportar o processo decisório ou a
busca pela inovação. Neste trabalho foram utilizados dados não estruturados de 26.514
conversas telefônicas realizadas no período de 01/12/2016 a 31/12/2016, provenientes de uma
empresa do mercado financeiro. A metodologia analítica consistiu na transcrição de voz para
texto e no uso associado de técnicas de Text Mining e Análise de Redes Sociais. Os resultados
obtidos permitiram identificar as principais demandas dos clientes na perspectiva de vendas,
pedido de cancelamento e a razão da ineficiência das ofertas de novos produtos, a partir dos
elementos de maior centralidade identificados nas redes de associação de palavras. Implica-se
que o uso combinado de técnicas analíticas em dados não estruturados pode permitir a
obtenção de achados com menor influência do viés cognitivo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.espm.br:tede/267 |
| Date | 24 March 2017 |
| Creators | Carvalho, André Silva de |
| Contributors | Francisco, Eduardo de Rezende, Ponchio, Mateus Canniatti, Figueiredo, Julio C. B., Kugler, José Luiz Carlos, Zambaldi, Felipe |
| Publisher | Escola Superior de Propaganda e Marketing, Programa de Mestrado Profissional em Comportamento do Consumidor, ESPM, Brasil, ESPM::Pós-Graduação Stricto Sensu |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da ESPM, instname:Escola Superior de Propaganda e Marketing, instacron:ESPM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5003969050085565866, 500, 500, 600, -4455193753091852328, -4056021055502874573 |
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