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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45545
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Análise preditiva aplicada a anúncios no meta Ads: um estudo de caso em um festival internacional |
Author: | Lopes, Nicolas Marques |
First Advisor: | Lopes, José Eduardo Ferreira |
First member of the Committee: | Gandolfi, Peterson Elizandro |
Second member of the Committee: | Amaral, Fabíola Dutra |
Summary: | Este relato tecnológico tem como objetivo descrever a aplicação de análise preditiva em campanhas de anúncios no META ADS para um festival internacional. O desafio enfrentado foi a necessidade de tornar as campanhas mais eficientes, reduzindo custos e aumentando a conversão, uma vez que a segmentação anterior não se baseava em dados concretos e na edição do festival de 2023 o mesmo seria realizado em uma localização inédita. Para solucionar essa questão, foram analisados dados históricos dos compradores do evento nos anos anteriores em lugares ao redor da Europa, levando em conta variáveis como localização, dispositivo utilizado na conversão, faixa etária e criativos que apresentaram melhor desempenho. A partir dessas informações, foi possível ajustar a estratégia publicitária para alcançar um público mais qualificado. Os resultados obtidos indicaram uma melhoria na taxa de conversão, uma redução no custo por aquisição e um uso mais eficiente do orçamento, evidenciando a importância do uso de dados na otimização de campanhas digitais. |
Keywords: | Análise preditiva Campanhas de anúncios Segmentação de público Marketing Digital |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | LOPES, Nicolas Marques. Análise preditiva aplicada a anúncios no meta Ads: um estudo de caso em um festival internacional. 2025. 14 f. Relato tecnológico (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45545 |
Date of defense: | 5-May-2025 |
Appears in Collections: | TCC - Gestão da Informação |
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