Enbiente: Desenvolvimento de Estratégias de Marketing e Dinamização do Marketing Digital

O presente relatório de estágio foi elaborado no âmbito do Mestrado em Marketing da Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Viseu. O estágio teve a duração de seis meses e foi realizado no departamento de marketing da Enbiente - Energia e Ambiente Lda., empresa que atua no setor das energias renováveis em Portugal. Os principais objetivos do estágio passaram por obter experiência no mundo do trabalho, conseguir aplicar, sempre que possível, os conhecimentos teóricos adquiridos no mestrado e consolidá-los, mas também adquirir novas competências, tanto a nível técnico como pessoal, bem como novos conhecimentos na área do Marketing Digital. Dado que atualmente vivemos num mundo cada vez mais digital, torna-se imperativo que as empresas se adaptem e adotem novas tendências e respetivos mecanismos, para irem de encontro às necessidades e expectativas dos clientes, mas também para se destacaram face à concorrência. Seguindo esta linha de pensamento, o propósito do estágio curricular foi desenvolver estratégias de marketing e dinamizar o marketing digital da empresa para melhorar o seu posicionamento no mundo digital. O relatório teve como base as tarefas que me foram propostas, entre elas a gestão das redes sociais da empresa, o desenvolvimento de artigos para o blog e respetiva otimização, bem outras atividades inseridas nesta área do marketing. Estas atividades foram suscetíveis de um enquadramento teórico, onde se procedeu à análise de vários temas e conceitos referentes ao Marketing Digital. O presente relatório é composto por seis capítulos, sendo estes: introdução, enquadramento teórico, apresentação da entidade acolhedora, atividades realizadas; reflexão crítica e conclusão.ABSTRACT: This internship report was prepared within the scope of the Master in Marketing, by Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Viseu. The curricular internship lasted six months and took place in the marketing department of Enbiente - Energia e Ambiente Lda., a company that operates in the renewable energy sector in Portugal. The main objectives of the internship where to gain experience in the professional world, to be able to apply the theoretical knowledge acquired during the master's degree and to consolidate them, as well as to adcquire new skills, both at a professional and personal level, and knowledge in the area of Digital Marketing. Since we are currently living in a technological era, increasingly digital, it is imperative that all companies develop strategies and adopt mechanisms to meet the needs and expectations of customers, but also to stand out from the competition. According to this reality, the activities developed during the internship were essentially focused on the growth of the company's digital presence. The report was based on the tasks that were proposed to me, including the management of the company's social networks, the development of articles for the blog and respective optimization, as well as other activities incorporated in this area of marketing. This report is composed of six chapters, these being the introduction, the theoretical framework, presentation of the welcoming entity, activities carried out, critical reflection and conclusion

Web page content adjustment for search engines using machine learning and natural language processing

Optimizacija mrežnih stranica za tražilice (engl. Search engine optimization, SEO) podrazumijeva tehnike pomoću kojih autor mrežnih stranica provodi nad svojim stranicama kako bi one što bolje rangirale u organskim (prirodnim) rezultatima pretraživanja na internetskim tražilicama za odabrane ključne riječi. Taj proces između ostalog uključuje i optimizaciju sadržaja, odnosno prilagodbu sadržaja mrežnih stranica prema preporukama za optimizaciju mrežnih stranica za tražilice (u daljem tekstu SEO preporukama). Ovim istraživanjem ispituje se mogućnost upotrebe strojnog učenja za klasifikaciju mrežnih stranica u tri predefinirane klase s obzirom na stupanj prilagodbe sadržaja SEO preporukama. Pomoću strojnoga učenja izgrađeni su klasifikatori koji su naučili svrstati nepoznati uzorak (mrežnu stranicu) u predefinirane klase, te utvrditi značajne faktore (varijable) koje utječu na stupanj prilagodbe. Također izgrađen je sustav ispravka „neprilagođenih“ stranica upotrebom tehnika iz domene obrade prirodnog jezika. Rezultati su pokazali da se pomoću strojnog učenja može ocijeniti stupanj prilagođenosti stranice SEO preporukama, da se strojno učenje može koristiti za utvrđivanje značajnih faktora, te da se izgrađeni sustav prilagodbe može koristiti za ispravak tj. poboljšanje mrežnih stranica koje su u prethodnim fazama klasificirane kao "neprilagođene".Search engine optimization (SEO) involves techniques by which the author of the website customizes the website so that it ranks higher in organic (natural) search results on popular Internet search engines for selected keywords. This process includes, among others, the optimization of content (text) to fit SEO recommendations. This study examines the possibility of using machine learning tecniques to classify web pages into three predefined classes related to the degree of content adjustment to the SEO recommendations. Using machine learning algorithms, classifiers are built and trained to classify an unknown sample (web page) in the predefined classes and to identify important factors that affect the degree of adjustment. In addition, using algorithms from the domain of natural language processing a system for correction is built and tested. Results show that machine learning can be used to predict the degree of adjustments of web pages to SEO recommendations, for identifying important SEO factors and that the proposed correction system can be used to correct pages which were classified as "misfits" in prior stages

Relatório de estágio no Grupo Bongás: os desafios do marketing digital e do planeamento de marketing

Na Era Digital e com a expansão da Internet, o Marketing e o seu planeamento tiveram de se adaptar às necessidades do novo contexto. As duas principais temáticas desenvolvidas na fundamentação teórica são: o Planeamento em Marketing e o Marketing Digital. O presente relatório, através da descrição das atividades desenvolvidas, pretende demonstrar a resposta do Grupo Bongás aos novos desafios de marketing. O Grupo Bongás, constituído por sete empresas, é uma referência no setor da energia a nível nacional. O estágio curricular incidiu sobretudo nas empresas Bongás Energias, Globalpetróleos e Bxpress, cujos principais negócios são a comercialização de gás em garrafa, combustíveis a granel e postos de abastecimento automático. Com o objetivo de fortalecer a presença das empresas do grupo no digital, as principais atividades desenvolvidas foram: o desenvolvimento e implementação de um novo website, a criação de conteúdo, a gestão das redes sociais, o desenvolvimento de campanhas de email marketing e a criação de campanhas pagas online. Além da estratégia para o digital, foram desenvolvidas outras campanhas de angariação e recuperação de clientes, feiras e o plano de marketing. Este relatório é o resultado do estágio curricular realizado no Grupo Bongás, é composto pela caracterização da entidade de acolhimento, apresentação detalhada das atividades desenvolvidas e por fim uma reflexão crítica face aos objetivos definidos.In the Digital Era and with the expansion of the Internet, the Marketing and its planning had to adapt their needs of this new context. The two main subjects developed in the theoretical foundation are: Planning in Marketing and Digital Marketing. The present report, which presents the developed activities during the curricular internship, describes the answer of the Grupo Bongás to the new challenges in Marketing. The Grupo Bongás, composed by seven distinct companies, is a national reference in the energy sector. The internship was mainly developed in the following companies: Bongás Energias, Globalpetróleos and Bxpress. The products these companies sell is bottled gas, large quantities of diesel or gasoline and automatic fuel filling stations. The principal developed activities were aimed to increase the presence of group in the digital media. The development and the implementation of a website, creating new content, managing social media, developing email campaigns and other online paid campaigns are some of the developed activities. In addition to the digital strategy there were developed other campaigns to gain or recover clients, fairs and marketing plan. The present report is based on the internship at Grupo Bongás. It contains the characterization of the host entity, the referred activities are presented in detail and finally a critical reflection comparing the final results with the previously defined objectives.Mestrado em Marketin

Web page content adjustment for search engines using machine learning and natural language processing

Optimizacija mrežnih stranica za tražilice (engl. Search engine optimization, SEO) podrazumijeva tehnike pomoću kojih autor mrežnih stranica provodi nad svojim stranicama kako bi one što bolje rangirale u organskim (prirodnim) rezultatima pretraživanja na internetskim tražilicama za odabrane ključne riječi. Taj proces između ostalog uključuje i optimizaciju sadržaja, odnosno prilagodbu sadržaja mrežnih stranica prema preporukama za optimizaciju mrežnih stranica za tražilice (u daljem tekstu SEO preporukama). Ovim istraživanjem ispituje se mogućnost upotrebe strojnog učenja za klasifikaciju mrežnih stranica u tri predefinirane klase s obzirom na stupanj prilagodbe sadržaja SEO preporukama. Pomoću strojnoga učenja izgrađeni su klasifikatori koji su naučili svrstati nepoznati uzorak (mrežnu stranicu) u predefinirane klase, te utvrditi značajne faktore (varijable) koje utječu na stupanj prilagodbe. Također izgrađen je sustav ispravka „neprilagođenih“ stranica upotrebom tehnika iz domene obrade prirodnog jezika. Rezultati su pokazali da se pomoću strojnog učenja može ocijeniti stupanj prilagođenosti stranice SEO preporukama, da se strojno učenje može koristiti za utvrđivanje značajnih faktora, te da se izgrađeni sustav prilagodbe može koristiti za ispravak tj. poboljšanje mrežnih stranica koje su u prethodnim fazama klasificirane kao "neprilagođene".Search engine optimization (SEO) involves techniques by which the author of the website customizes the website so that it ranks higher in organic (natural) search results on popular Internet search engines for selected keywords. This process includes, among others, the optimization of content (text) to fit SEO recommendations. This study examines the possibility of using machine learning tecniques to classify web pages into three predefined classes related to the degree of content adjustment to the SEO recommendations. Using machine learning algorithms, classifiers are built and trained to classify an unknown sample (web page) in the predefined classes and to identify important factors that affect the degree of adjustment. In addition, using algorithms from the domain of natural language processing a system for correction is built and tested. Results show that machine learning can be used to predict the degree of adjustments of web pages to SEO recommendations, for identifying important SEO factors and that the proposed correction system can be used to correct pages which were classified as "misfits" in prior stages

Web page content adjustment for search engines using machine learning and natural language processing

Optimizacija mrežnih stranica za tražilice (engl. Search engine optimization, SEO) podrazumijeva tehnike pomoću kojih autor mrežnih stranica provodi nad svojim stranicama kako bi one što bolje rangirale u organskim (prirodnim) rezultatima pretraživanja na internetskim tražilicama za odabrane ključne riječi. Taj proces između ostalog uključuje i optimizaciju sadržaja, odnosno prilagodbu sadržaja mrežnih stranica prema preporukama za optimizaciju mrežnih stranica za tražilice (u daljem tekstu SEO preporukama). Ovim istraživanjem ispituje se mogućnost upotrebe strojnog učenja za klasifikaciju mrežnih stranica u tri predefinirane klase s obzirom na stupanj prilagodbe sadržaja SEO preporukama. Pomoću strojnoga učenja izgrađeni su klasifikatori koji su naučili svrstati nepoznati uzorak (mrežnu stranicu) u predefinirane klase, te utvrditi značajne faktore (varijable) koje utječu na stupanj prilagodbe. Također izgrađen je sustav ispravka „neprilagođenih“ stranica upotrebom tehnika iz domene obrade prirodnog jezika. Rezultati su pokazali da se pomoću strojnog učenja može ocijeniti stupanj prilagođenosti stranice SEO preporukama, da se strojno učenje može koristiti za utvrđivanje značajnih faktora, te da se izgrađeni sustav prilagodbe može koristiti za ispravak tj. poboljšanje mrežnih stranica koje su u prethodnim fazama klasificirane kao "neprilagođene".Search engine optimization (SEO) involves techniques by which the author of the website customizes the website so that it ranks higher in organic (natural) search results on popular Internet search engines for selected keywords. This process includes, among others, the optimization of content (text) to fit SEO recommendations. This study examines the possibility of using machine learning tecniques to classify web pages into three predefined classes related to the degree of content adjustment to the SEO recommendations. Using machine learning algorithms, classifiers are built and trained to classify an unknown sample (web page) in the predefined classes and to identify important factors that affect the degree of adjustment. In addition, using algorithms from the domain of natural language processing a system for correction is built and tested. Results show that machine learning can be used to predict the degree of adjustments of web pages to SEO recommendations, for identifying important SEO factors and that the proposed correction system can be used to correct pages which were classified as "misfits" in prior stages