An integrative model to predict product replacement using deep learning on longitudinal data

Past research on product upgrades has focused either on understanding who and when will upgrade or on figuring out why consumers will upgrade, but seldom on all. It has also neglected the interplay between these matters with decision context and timing. This manuscript depicts a comprehensive approach where, for the first time, product characteristics, individual differences, process, and contextual variables are analyzed on a predictive model of real product upgrades, identified through the systematic collection of primary data from a panel of smartphone consumers. We tested one traditional linear logistic regression model and two types of non-linear, state-of-the-art machine-learning models (extreme gradient boosting and deep learning) to explain upgrading behavior. Results provide an integrative, yet parsimonious, product-upgrade model showing the importance of resources; news about the smartphone brand; sentimental value; predicted, current, and remembered enjoyment; update capacity; and how much the smartphone meets the user’s current needs as the most relevant variables to determine which consumers are more prone to upgrade their smartphones. Our findings advance upgrade decision theory by taking a holistic approach to the phenomenon and bridging different theoretical accounts of the replacement decision literature

Planejamento financeiro : RC Azambuja Comércio e Serviços LTDA.

O presente trabalho tem por objetivo a apresentação de uma proposta orçamentária para a empresa RC Azambuja Comércio e Serviços LTDA., constituindo-se em um plano de estabilização financeira da organização, que vem passando por dificuldades financeiras oriundas da falta de um planejamento. Fundamentado em obras reconhecidas sobre o assunto, o estudo consiste na estruturação da área financeira da empresa estudada, na elaboração dos aspectos fundamentais do Planejamento Financeiro, na proposição de um Orçamento Operacional para o segundo semestre de 2011 – formado a partir de Orçamentos parciais de cada área, do Orçamento de Caixa e das Demonstrações Financeiras projetadas – e, ainda, na avaliação dos impactos dessa proposta na situação encontrada, através de uma análise quantitativa – por meio de indicadores econômico-financeiros, do cálculo do ponto de equilíbrio e da análise de atividade – e qualitativa – observando a natureza dos bens, direitos e resultados organizacionais. Apresenta-se ainda um modelo de controle a ser utilizado durante o período projetado, para comparação entre os valores estimados e os realizados. Ao final, estão descritas as limitações deste trabalho e algumas sugestões destinadas aos gestores, para a continuidade do processo de Planejamento Financeiro no futuro

Planejamento financeiro : RC Azambuja Comércio e Serviços LTDA.

O presente trabalho tem por objetivo a apresentação de uma proposta orçamentária para a empresa RC Azambuja Comércio e Serviços LTDA., constituindo-se em um plano de estabilização financeira da organização, que vem passando por dificuldades financeiras oriundas da falta de um planejamento. Fundamentado em obras reconhecidas sobre o assunto, o estudo consiste na estruturação da área financeira da empresa estudada, na elaboração dos aspectos fundamentais do Planejamento Financeiro, na proposição de um Orçamento Operacional para o segundo semestre de 2011 – formado a partir de Orçamentos parciais de cada área, do Orçamento de Caixa e das Demonstrações Financeiras projetadas – e, ainda, na avaliação dos impactos dessa proposta na situação encontrada, através de uma análise quantitativa – por meio de indicadores econômico-financeiros, do cálculo do ponto de equilíbrio e da análise de atividade – e qualitativa – observando a natureza dos bens, direitos e resultados organizacionais. Apresenta-se ainda um modelo de controle a ser utilizado durante o período projetado, para comparação entre os valores estimados e os realizados. Ao final, estão descritas as limitações deste trabalho e algumas sugestões destinadas aos gestores, para a continuidade do processo de Planejamento Financeiro no futuro

An integrative model to predict product replacement using deep learning on longitudinal data

Past research on product upgrades has focused either on understanding who and when will upgrade or on figuring out why consumers will upgrade, but seldom on all. It has also neglected the interplay between these matters with decision context and timing. This manuscript depicts a comprehensive approach where, for the first time, product characteristics, individual differences, process, and contextual variables are analyzed on a predictive model of real product upgrades, identified through the systematic collection of primary data from a panel of smartphone consumers. We tested one traditional linear logistic regression model and two types of non-linear, state-of-the-art machine-learning models (extreme gradient boosting and deep learning) to explain upgrading behavior. Results provide an integrative, yet parsimonious, product-upgrade model showing the importance of resources; news about the smartphone brand; sentimental value; predicted, current, and remembered enjoyment; update capacity; and how much the smartphone meets the user’s current needs as the most relevant variables to determine which consumers are more prone to upgrade their smartphones. Our findings advance upgrade decision theory by taking a holistic approach to the phenomenon and bridging different theoretical accounts of the replacement decision literature

An integrative model to predict product replacement using deep learning on longitudinal data

Past research on product upgrades has focused either on understanding who and when will upgrade or on figuring out why consumers will upgrade, but seldom on all. It has also neglected the interplay between these matters with decision context and timing. This manuscript depicts a comprehensive approach where, for the first time, product characteristics, individual differences, process, and contextual variables are analyzed on a predictive model of real product upgrades, identified through the systematic collection of primary data from a panel of smartphone consumers. We tested one traditional linear logistic regression model and two types of non-linear, state-of-the-art machine-learning models (extreme gradient boosting and deep learning) to explain upgrading behavior. Results provide an integrative, yet parsimonious, product-upgrade model showing the importance of resources; news about the smartphone brand; sentimental value; predicted, current, and remembered enjoyment; update capacity; and how much the smartphone meets the user’s current needs as the most relevant variables to determine which consumers are more prone to upgrade their smartphones. Our findings advance upgrade decision theory by taking a holistic approach to the phenomenon and bridging different theoretical accounts of the replacement decision literature

O que te Apetece Mais? O Impacto da Imagem na Percepção de Sabor no Consumo de Alimentos Não Saudáveis

A influência de outros indivíduos na percepção de sabor do consumidor para alimentos saudáveis e não saudáveis é tema recente na literatura de marketing (POOR et al., 2013). Resultados evidenciam que, para alimentos considerados não saudáveis, há um efeito positivo quando o ato de comer está destacado em uma imagem apresentada ao consumidor previamente ao seu próprio consumo. Este artigo objetiva avançar nos estudos relacionados a influencia de outros indivíduos na percepção de sabor, considerando o impacto do meio de apresentação do estímulo – com a presença de outro consumindo o alimento, fisicamente no mesmo ambiente ou em imagens impressas–, das variações no tipo físico e no gênero desta outra pessoa. Foi realizado um experimento com 180 estudantes, com design between-subjects factorial no formato 2 (forma de apresentação do estímulo: impresso ou presencial) x 2 (tipo físico do endossante: magro ou acima do peso) x 2 (gênero do endossante: feminino ou masculino). Os resultados evidenciam que o tipo físico da pessoa consumindo o alimento influencia a percepção de sabor do consumidor. Em uma interação com o gênero, este estudo mostra que a exposição a um indivíduo do sexo masculino acima do peso resulta em uma percepção de sabor menor do alimento, quando comparado a indivíduos magros do sexo masculino, ou do sexo feminino independentemente do tipo físico. Desse modo, o presente estudo contribui para a teoria de percepção de sabor, ampliando os resultados encontrados por Poor et al. (2013), bem como para os estudos relacionados a propaganda