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- Website vs. aplicação móvel: motivos, comportamentos e brand equitPublication . Simões, Inês Lopes Fernandes Martins; Antunes, Ana Cristina CoelhoA presente investigação tem como principal objetivo contribuir para o conhecimento da dinâmica website versus aplicação móvel no que diz respeito aos motivos e comportamentos de visita e compra em ambas as plataformas e do valor acrescentado que estas proporcionam aos consumidores e às marcas, aspetos que se encontram subinvestigados na literatura No âmbito desta investigação, desenvolvemos um questionário focado na área de fast fashion, nomeadamente da marca Mango. A partir da amostra de 130 inquiridos que compram online roupa e acessórios da Mango, pudemos contribuir com novos inputs, que nos permitiram comparar os comportamentos e os motivos dos utilizadores de ambas as ferramentas e medir a sua relação online com a marca. Nesse sentido, os resultados sugerem que os consumidores frequentam o website com mais regularidade, mas estão mais envolvidos emocionalmente com a aplicação. Dos vários motivos para comprar via website e aplicação móvel, aqueles que são similares nas duas plataformas e que têm impacto na relação com a marca são o conforto, a autogratificação e o divertimento. No entanto, existem também motivos específicos na construção da Brand Equity, destacando-se no website o preço e na aplicação as novidades e a variedade. Com a aquisição de novos dados relevantes acerca do valor estratégico de cada uma das plataformas e da relação que se estabelece entre os consumidores e as marcas, contribuímos para o conhecimento teórico e empírico da academia, bem como trazemos dados relevantes para os profissionais de Marketing.
- Efeitos das experiências sensoriais olfativas na avaliação da experiência de visita do comprador em lojas físicas de roupaPublication . Soares, Elisa Rijo Ribeiro; Antunes, Ana Cristina Coelho; Machado, Ana TeresaA criação de experiências diferenciadoras é, atualmente, um desafio para o sucesso das marcas, sobretudo no que diz respeito ao segmento do retalho. Desta forma, os retalhistas devem apostar na presença de estímulos sensoriais na atmosfera de loja, de modo a oferecer ao comprador a melhor experiência possível. É neste sentido que se integra a presente investigação, a qual possibilitou uma melhor perceção da influência dos estímulos sensoriais olfativos para a experiência de visita do comprador em lojas físicas de fast fashion, guiando-se a partir da questão de partida: “Quais os efeitos das experiências sensoriais olfativas na avaliação da experiência de visita do comprador português em lojas físicas de roupa?” Acrescenta-se, ainda, que, esta investigação, construída com base no método qualitativo, permitiu comprovar a influência destas experiências em alguns aspetos do processo de compra, embora com importância variável, dependendo da temática em específico. No entanto, este estudo também manifesta alguns dados novos para a literatura, sobretudo porque este tema carece, ainda, em geral, de investigação a nível nacional e, em particular, acerca das lojas de fast fashion, tanto no contexto nacional como no contexto internacional. Conclui-se, desta forma, que as experiências sensoriais olfativas têm uma influência no consumidor português no que diz respeito à presença de fragâncias na atmosfera de loja, à entrada em loja, à exploração da loja, à experimentação dos artigos e, finalmente, à compra, sendo que esta influência nem sempre é positiva.
- Machine learning algorithms for the prediction of the mechanical properties of railways’ rail padsPublication . Ferreño, D.; Sainz-Aja, J. A.; Carrascal, I. A.; Cuartas, M.; Pombo, João; Casado, J. A.; Diego, S.Train operations generate high impact and fatigue loads that degrade the rail infrastructure and vehicle components. Rail pads are installed between the rails and the sleepers to damp the transmission of vibrations and noise and to provide flexibility to the track. These components play a crucial role to maximize the durability of railway assets and to minimize the maintenance costs. The non-linear mechanical response of this type of materials make it extremely difficult to estimate their mechanical properties, such as the dynamic stiffness. In this work, several machine learning algorithms were used to determine the dynamic stiffness of pads depending on their in-service conditions (temperature, frequency, axle-load and toe-load). 720 experimental tests were performed under different realistic operating conditions; this information was used for the training, validation and testing of the algorithms. It was observed that the optimal algorithm was gradient boosting for EPDM (R2 of 0.995 and mean absolute percentage error of 5.08% in test dataset), TPE (0.994 and 2.32%) and EVA (0.968 and 4.91%) pads. This algorithm was implemented in an application, developed on Microsoft .Net platform, that provides the dynamic stiffness of the pads characterized in this study as function of material, temperature, frequency, axle-load and toe-load.