Uso de Redes Neurais em Big Data Aplicado ao Marketinge ao Comportamento do Consumidor

Prof. Dr. Luiz W Tavares lwt@usp.br

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A convergência entre Big Data e Redes Neurais Profundas está revolucionando o marketing e o entendimento do comportamento do consumidor. O volume crescente de dados digitais, aliado à capacidade das redes neurais de identificar padrões complexos, permite que empresas personalizem ofertas, prevejam tendências e automatizem decisões em escala sem precedentes. Este artigo aprofunda os fundamentos técnicos dessas tecnologias, explora casos de uso contemporâneos e discute desafios éticos e regulatórios. A análise é fundamentada em evidências recentes, como De Bruyn et al. (2020), Thakur e Kushwaha (2024), Okeleke et al. (2024), entre outros, demonstrando como arquiteturas como MLP (Multi-Layer Perceptron), CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network) e Transformers estão sendo aplicadas em marketing preditivo, segmentação, automação e análise de comportamento do consumidor. Também são abordadas limitações, como vieses algorítmicos, opacidade dos modelos e exigências legais, além de perspectivas futuras envolvendo IA generativa, XAI (Inteligência Artificial Explicável) e a necessidade de equipes multidisciplinares. O artigo conclui destacando a importância de uma abordagem ética e estratégica para maximizar o valor dessas tecnologias.