• Nenhum resultado encontrado

70

Em primeiro lugar é apresentada a síntese do trabalho, onde é efetuada uma abordagem a todo o trabalho desenvolvido, desde a caracterização do estado da arte até aos capítulos de definição e desenvolvimento do modelo proposto de abordagem ao problema.

Numa segunda secção são analisadas ideias e propostas de trabalho futuro a desenvolver, pois, ao longo dos últimos anos, a área do marketing e da informática têm tido uma grande evolução, possibilitando o constante desenvolvimento do protótipo ao longo do tempo.

Por último, foi realizada uma breve conclusão que tem como finalidade o fecho deste projeto de investigação e consequentemente da presente dissertação.

5.1 – Síntese

O marketing tem evoluído ao longo dos últimos anos de forma a poder adaptar-se às novas realidades e canais de comunicação com o objetivo poder atingir os consumidores de forma mais eficiente e menos intrusiva.

A Internet veio mudar por completo a forma de pensar dos marketeers, que tiveram de perceber de que forma podiam interagir com os utilizadores da rede, que agora têm maiores proteções contra marketing indesejado, e fornecer-lhes anúncios que eles realmente queiram receber. Para que tal fosse possível era preciso perceber como funciona a mentalidade dos utilizadores da Internet e de que formas se comportavam quando estavam a navegar. Os estudos comportamentais sobre esses utilizadores têm sido uma constante nos últimos anos, havendo já uma diferença entre que tipo de pessoas eram os pioneiros na Internet e as pessoas que navegam agora.

A experiência dos utilizadores com a Internet também tem aumentado de forma gradual, estando agora a ser atingido uma espécie de homogenia na literacia computacional. Desta forma o direcionamento de anúncios a pessoas individualmente ou por segmentos de interesses comuns

71 tem sido uma das apostas dos marketeers para combater essas barreiras que os utilizadores dispõem.

Duas das áreas com maior resistência a esta mudança são a da banca e a dos seguros. Existem diversos fatores para essas reticências em relação à mudança, sejam elas a complexidade dos produtos transacionados ou da inflexibilidade dos seus agentes mediadores que receiam a sua substituição. Existem no entanto novas soluções para garantir que um maior número de produtos é entregue aos consumidores eletronicamente, muitas delas revolucionárias e que permitem ganhos tanto para os consumidores como para as companhias.

Existem, no entanto, várias soluções para entrega de eventos aos consumidores, e foram abordadas algumas delas ao longo desta dissertação. Foi também criada uma tabela para se perceber as diferenças que existem entre elas e de que forma cada uma se pode adaptar a uma situação específica.

Depois de estudadas as formas de abordagem ao mercado, foi desenvolvido um protótipo que visava colmatar algumas das lacunas que existiam em algumas das soluções, nomeadamente a entrega de eventos, baseada em intervalos de tempo, a utilizadores individuais e anónimos, no termo de não serem necessárias informações pessoais sobre o utilizador.

Após esta etapa foram feitos testes ao protótipo para garantir o seu bom funcionamento e discutidos os resultados obtidos. Foi possível perceber assim de que forma foram atingidos os objetivos do projeto e quais as melhorias que podem ser implementadas no futuro.

5.2 – Trabalho Futuro

Existe sempre possibilidade de crescimento e melhoria quando o assunto é marketing e computação. Este estudo quis demonstrar isso mesmo, mostrando que são possíveis novas abordagens e criação de novos modelos para entrega direcionada de eventos.

72

O desenvolvimento do protótipo permitiu encarar o assunto de uma forma diferente, mas esta solução estava mais focada na análise do tipo de navegação baseada no tempo. Neste campo podem haver ainda diversas melhorias, como por exemplo na inclusão no protótipo de outras formas de recolha de dados de navegação, seja através dos clicks do utilizador, dos scrolls, ou do caminho que ele tomou durante a sua navegação. Outro dos aspetos que podem ser melhorados é o tipo de eventos que podem ser entregues, podendo optar-se por eventos dinâmicos que interajam com o utilizador ou que sejam adaptados em várias secções do sistema em tempo real.

Ainda no protótipo outra das melhorias que pode ser acrescentada é a robustez, de forma a criar uma solução segura e que funcione de forma completamente fluída, encriptando as ligações feitas entre o sistema em que foi integrado e o serviço.

Podem ser também adicionadas melhorias como um backoffice que permita a configuração de eventos de forma mais intuitiva e um dashboard para análise de dados, métricas, extração de relatórios e comportamentos

5.3 – Considerações Finais

Ao longo do estudo a investigação centrou-se no desenvolvimento de um sistema capaz de entregar eventos a utilizadores que não possuíssem dados transacionais num dado portal. Com a implementação do protótipo conseguiu-se entregar eventos a um utilizador sem dados pessoais adjacentes através de um método de leitura dos seus dados de navegação baseado no seu ID de sessão e no tempo que o utilizador gastava em cada página do portal criado. Esses eventos dependiam sempre das necessidades do utilizador e eram entregues diretamente no portal.

Foi concluído que, embora possam haver melhorias ao protótipo criado, o mesmo atingia o objetivo principal, sendo também criada uma solução que permitia a sua exportação.

73 A evolução das áreas de ação do protótipo permite que exista um constante aperfeiçoamento, existindo cada vez mais formas e mais eficazes de direcionar eventos aos utilizadores sem que exista uma rejeição por parte deles.

Outros do objetivos do estudo é tornar as pessoas conscientes da rápida evolução que tem existido nos últimos 20 anos, em que passamos de sistemas simples em que a Internet era pouco mais que algumas páginas com informações e hiperligações, para uma rede com informação incontável e que recolhe informações sobre nós a cada passo que damos e com sérios problemas de privacidade para o utilizador.

Num mundo que se prevê cada vez mais tecnológico, e onde as sociedades se têm tornado cada vez mais exigentes, é importante que a qualidade esteja presente em cada serviço. Desta forma, o estudo pode impulsionar novos projetos de investigação que tenham como objetivo a representação fiel da realidade presente e futura.

75

Referências

Allport, G. W., & Postman, L. J. (1947). The Psychology of Rumor. New York: Holt, Rinehart & Wilson.

Anderson, E.W., & Sullivan, M.W. (1993). The Antecedents and Consequences of Customer Satisfaction for Firms. Marketing Science, 12(2), 125–143.

Anderson, R.E., & Srinivasan, S.S. (2003) E-satisfaction and e-loyalty: a contingency framework. Psychol Mark 2003, 20(2), 123–138.

Arndt, J. (1967). The Role of Product-related Conversation in theDiffusion of a New Product. Journal of Marketing Research, 4, August, 291–295.

Assn, L., & Park, C. (2011). Transactional Marketing : A Way to Inject Profit into the Online Banking Service ? Aba Bank Marketing, (February), 4.

Bucklin, R., & Sismeiro, C. (2009), Click Here for Internet Insight: Advances in Clickstream Data Analysis in Marketing. Journal of Interactive Marketing, 23(1), 35–48.

Chen, Y., Fay, S., & Wang, Q. (2011). The Role of Marketing in Social Media: How Online Consumer Reviews Evolve. Journal of Interactive Marketing, 25(2), 85–94.

Chen, Y., Wang, Q., & Xie, J. (2011). Online Social Interactions: A Natural Experiment on Word of Mouth versus Observational Learning. Journal of Marketing Research.

Chevalier, J., & Mayzlin, D. (2006). The Effect ofWord of Mouth on Sales: Online Book Reviews. Journal of Marketing Research, August, 345–354.

Deighton, J., & Glazer, R. (1998). From the Editors. Journal of Interactive Marketing, 12(1), 2–4.

Dichter, E. (1966). How Word-of-mouth Advertising Works. Harvard Business Review, 16, November–December, 147–66.

Dinev, T., & Hart ,P. (2005) Internet privacy concerns and social awareness as determinants of intention to transact. Int J Electron Commer, 10(2), 7-29.

76

Drèze, X., Han, Y.J., & Nunes, J. (2009). First Impressions: Status Signaling Using Brand Prominence. Marking Science InstituteWorking Paper.

Eastman, K. L., Eastman, J. K., & Eastman, A. D. (2002).Issues in Marketing Online Insurance Products: An Exploratory Look at Agents’ Use, Attitudes, and Views of the Impact of the Internet. Risk Management and Insurance Review, 5(2), 117–134.

Facebook (2014). Facebook Advertising. Retrieved from https://www.facebook.com/advertising

Fehr, E., & Falk, A. (2002). Psychological Foundations of Incentives. European Economic Review, 46, 687–724. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D.W. (2003). Inexperience and experience with online stores: the importance of

TAM and trust. IEEE Trans. Eng. Manage 50(3), 307.

Gjertsen, L. (2000). Agents, Clients Cite Different Priorities. National Underwriter, April 17, 1, 38.

Gonçalves, R., Barroso, J., Varajão, J., & Bulas-Cruz, J. (2008). Modelo das Iniciativas de Comércio Eletrónico em Organizações Portuguesas. Interciência, 33(2), 120-128.

Google (2014). AdWords by Google. Retrieved from http://www.google.com/adwords

Google (2014). Google AdSense. Retrieved from http://www.google.com/adsense

Greenberg, P. (2000). U.S. Insurance Giants: Declare Net a Free Trade Zone. E-Commerce Times, February 10, World Wide Web: http://www.ecommercetimes.com/news/ articles2000/000201-2/shtml (3/10/2000). Hennig-Thurau, T., Gwinner, K., Walsh, J., & Gremler, D. (2004). ElectronicWord-of-mouth via Consumer-opinion

Platforms: WhatMotivates Consumers toArticulate Themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38–52.

Hernandez, B., Jimenez, J., & Jose Martin, M. (2009). The impact of self-efficacy, ease of use and usefulness on e- purchasing: An analysis of experienced e-shoppers. Interacting with Computers, 21(1-2), 146–156.

Hernández, B., Jiménez, J., & Martín, M. J. (2010). Customer behavior in electronic commerce: The moderating effect of e-purchasing experience. Journal of Business Research, 63(9-10), 964–971.

Hillard, D., Schroedl, S., Manavoglu, E., Raghavan, H., & Leggetter, C. (2010). Improving ad relevance in sponsored search. Proceedings of the Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining - WSDM ’10, 361.

77

Jarvenpaa, S. L., Tractinsky, N., & Vitale, M. (2000) Consumer trust in an Internet store. Inf TechnolManag 1(1–2), 45–71.

JIM – Journal of Interactive Marketing (2006), 30(1), 3.

Jung, C.G. (1959). AVisionary Rumor. Journal of Applied Psychology, 4, 5–19. Kite, C. W. (1999). A Forrester for the Trees, Life Association News, March, 40-42.

Kumar, V., Pozza, J., Petersen, A., & Shah, D. (2009). Reversing the Logic: The Path to Profitability through Relationship Marketing. Journal of Interactive Marketing, 23(2), 147-156.

Langenderfer, J., & Cook, D.L. (2004). Oh, what a tangled web we weave: the state of privacy protection in the information economy and recommendations for governance. J Bus Res 2004, 57(7), 734–747.

Lee, K.S., & Tan S.J. (2003). E-retailing versus physical retailing: a theoretical model and empirical test of consumer choice. J Bus Res 56(11), 877–885.

Liu, Y. (2006). Word of Mouth for Movies: Its Dynamics and Impact on Box Office Revenue. Journal of Marketing, 70, July, 74–89.

MacSweeney, G. (2000). Dual Strategy. Insurance & Technology, July, 65.

Malthouse, E., & Shankar, V. (2009). A Closer Look into the Future of Interactive Marketing. Journal of Interactive Marketing, 23(2), 105–107. doi:10.1016/j.intmar.2009.02.008.

Maurice, A. (1999). Insurance Online Frustrates Shoppers. National Underwriter, December 7, 40-42. McKenna, K. (2006). The Changing Face of Online Distribution. Best’s Review, 66–67.

Meyer, S., & Krohm, G. (1999). An Overview of Regulatory Developments of Insurance Transactions on the Internet. Journal of Insurance Regulation, 17(4), 551-570.

Montgomery, A., & Smith, M. (2009). Prospects for Personalization on the Internet. Journal of Interactive Marketing, 23(2), 130-137.

Morais, E.P., Pires, J.A., & Gonçalves, R.M. (2012). E-Business Maturity: Constraints Associated With Their Evolution. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 22(3), 280-300.

Morgan, R. (2001). While Clients Want Service From Agents, Many Seek Self-Service Opportunities. National Underwriter, October 29, 30-31.

78

Moro, S., Laureano, R., & Cortez, P. (2011). Using data mining for bank direct marketing: An application of the crisp-dm methodology. Retrieved from http://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/14838

Neslin, Scott A., & Shankar, V. (2009). Key Issues in Multichannel Management: Current Knowlegde and Future Directions. Journal of Interactive Marketing, 23(1), 70-81.

Oliver, R.L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. J Mark Res 1980, 17(4), 460–469.

Oliver, R.L. (1981). Measurement and evaluation of satisfaction processes in retail settings. J Retail, 57(3), 25. Oliver, R.L. (1997) Satisfaction: a behavioral perspetive on the consumer. New York: McGraw- Hill.

Oliver, R.L., & Linda, G., (1981) Effect of satisfaction and its antecedents on consumer preference and intention. Adv Consum Res, 8(1), 88–93.

Open X (2014). Open X Ad Serving for Publishers. Retrieved from http://www.openx.com/

Ou, C., Liu, C., Huang, J., & Zhong, N. (2003). On Data Mining for Direct Marketing. In Proceedings of the 9th RSFDGrC conference, 2639, 491–498.

Page, C., & Luding, Y. (2003). Bank manager’s direct marketing dilemmas – customer’s attitudes and purchase intention. International Journal of Bank Marketing 21(3), 147–163.

Parasuraman, A., & Grewal, D. (2000) Serving customers and consumers effectively in the twentyfirst century: a conceptual framework and overview. J Acad Mark Sci 28(1), 9.

Pollack, B. (1999). The state of Internet marketing—1999. Direct Marketing, 61(9), 18-21.

Radlinski, F., Broder, A., Ciccolo, P., & Gabrilovich, E. (2008). Optimizing Relevance and Revenue in Ad Search : A Query Substitution Approach (pp. 403–410)

Rangaswamy, A., Lee Giles, C., & Seres, S. (2009), A Strategic Perspetive on Search Engines: Thought Candies for Researchers and Practitioners. Journal of Interactive Marketing, 23(1), 49–60.

Richardson, M., Dominowska, E., & Ragno, R. (2007) Predicting clicks: estimating the click-through rate for new ads. In WWW, 2007.

Richins, M. L. (1983). Negative Word-of-mouth by Dissatisfied Consumers: A Pilot Study. Journal of Marketing, 47, Winter, 68–78.

79

Richins, M. L. (1984). Word-of-Mouth Communication as Negative Information. Advances in Consumer Research, T. Kinnear, ed. Provo, UT: Association of Consumer Research, 697–702.

Rogers, J. (2001).Six Keys to B2C E-Commerce Success. Insurance & Technology, July, 49-55.

Rohm, A.J., & Milne, G.R. (1998), Emerging Marketing and Policy Issues in Electronic Commerce: Attitudes and Beliefs of Internet Users. Marketing and Public Policy Proceedings, 8th edited by Alan Andreasen, Alex Simonson, and N. Craig Smith, Chicago: American Marketing Association, 73-79.

Shankar, V., & Malthouse, E. C. (2006). Moving interactive marketing forward. Journal of Interactive Marketing, 20(1), 2–4.

Shankar, V., & Malthouse, E. (2007). The Growth of Interactions and Dialogs and in Interactive Marketing. Journal of Interactive Marketing, 21(2), 2–4.

Shankar, V., & Malthouse, E. C. (2009). A Peek Into the Future of Interactive Marketing. Journal of Interactive Marketing, 23(1), 1–3.

Sousa, S., Teixeira, M.S., & Gonçalves, R. (2011). A aplicação do E-Marketing em empresas de uma região Ultraperiférica – Região Autónoma da Madeira, Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 7, 17-31.

Spors, K. (2006). How Are We Doing?. Wall Street Journal, 13, R9 (November).

Stucker, H. (1999). Term Life Sales on the Internet Are Seeing Rapid Growth. National Underwriter, January 25, 7, 17.

Taylor, D. G., & Strutton, D. (2010). Has e-marketing come of age? Modeling historical influences on post-adoption era Internet consumer behaviors. Journal of Business Research, 63(9-10), 950–956.

Taylor, S., & Tood, P. (1995). Assessing it usage: the role of prior experience. MIS Quarterly, 19(4), 561-570. Thompson, L. K. (2003). New Interest in Marketing Online-Banking Features. American Banker, 168(218).

Thompson, R., Higgins, C., & Howell, J. (1994). Influence of experience on personal computer utilization: testing a conceptual model. J Manage Inf Syst 11(1), 167–187.

Trembly, A. C. (2000). Internet Will Cut Agent Population. National Underwriter, April 24, 23. WebSpectator (2014). WebSpectator GTS. Retrieved from http://www.webspectator.com

80

Williams, G.F. (1999). In a High-Tech Era, Agents Provide the Personal Touch. American Agent & Broker, June, 24. Winer, Russell, S. and Shankar, V. (2003). A New Vision for the Journal. Journal of Interactive Marketing, 17(1), 2–

4.

Wu, S.-I. (2002). Internet Marketing Involvement and Consumer Behavior. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 14(4), 36–53.

Documentos relacionados