Análise do comportamento dos consumidores no setor varejista a partir dos novos hábitos digitais durante a pandemia do Covid-19

Abstract

Em meio ao período de pandemia oriunda da disseminação mundial do Covid-19 cada vez mais foi utilizado como recurso de diminuição da contaminação a realização de compras nos canais online, em vista de diminuir o contato social, de modo a aumentar a relação dos consumidores com o e-commerce. Por isso, o objetivo central dessa pesquisa é analisar o comportamento dos consumidores no setor varejista a partir dos novos hábitos digitais durante a pandemia do Covid-19. O estudo foi embasado em cinco grandes pilares teóricos, foram eles: a pandemia do Covid-19 no Brasil e no mundo, o setor varejista brasileiro, o marketing tradicional e o digital e o comportamento do consumidor, analisando especificamente quais os impactos e consequências essa crise econômica advinda da pandemia está afetando diretamente o comportamento e os hábitos dos clientes e consumidores do varejo. Como procedimentos de pesquisas foram aplicados questionários com o intuito de colher informações relacionadas a jornada do cliente digital e suas percepções com os canais físicos versus digital. A pesquisa contou com uma correlação entre o mix de marketing, o qual está totalmente relacionado as estratégias utilizadas pelas organizações para ofertar e atrair de forma assertiva os clientes e potenciais consumidores, com o intuito de evidenciar esses elementos na visão do consumidor, que faz parte de todo o processo de venda, desde a criação até o pós-venda, uma vez que as necessidades a serem atendidas são todas dos clientes. Com base nos resultados, foi possível identificar que as mudanças que ocorreram devido à pandemia, indiretamente ou diretamente, atingiram o comportamento dos consumidores, visto que se tornaram cada vez mais restritivas as vendas físicas, devido as normas de contingências adotadas pela OMS (Organização Mundial da Saúde).

The search for improved use of hospital resources has been motivated by a number of factors, such as the increased demand for surgical procedures or a limited number of hospital beds. In this regard, patients who need special treatment or a surgical procedure, end up being subjected to a long queue, which unfortunately can lead to death. Therefore, this study aims to propose an artificial neural network model to predict the vacancy of beds in wards and intensive care units for patients with congenital cardiovascular diseases, facilitating the planning of the use of beds and the scheduling of surgeries. The gathered data will be collected through the database and process mapping, referring to qualitative and qualitative variables, in order to make possible the optimization of the bed management and increase the number of attended patients with the same resources.