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Resiliência Empresarial em tempos de crise

Adaptabilidade

Empresa

Estrategia

22 de agosto de 2022

Resiliência Empresarial em tempos de crise

DOI: 10.22167/2675-6528-20220026
E&S 2022,3: e20220026

por Soraia Fessel

Ninguém nasce Resiliente, nós aprendemos com cada queda que levamos e dela saímos mais fortes, é assim no ambiente corporativo. Resiliência Empresarial tem como primeira competência a capacidade de antecipação, faz parte desta competência a inquietude e o questionamento constante, fatores que antecipam qualquer crise.”

Você já ouviu falar em Resiliência Empresarial?  Esse temo foi pesquisado a fundo para entender como as Empresas superam seus desafios perante uma crise, do fracasso a retomada do sucesso.

Nossa entrevistada é a Professora Denise de Moura, responsável pela pesquisa detalhada sobre Resiliência Empresarial, revelando que além da capacidade de antecipação, é preciso ter uma segunda competência, a capacidade de resposta para o mercado. Nesse ingrediente, podemos juntar a liderança horizontal, porque se o time não se unir a essa nova análise do modelo mental, de nada adianta tentar obter resultados positivos em tempos de crise.

Sim, são muitos os fatores que fazem parte da Resiliência Empresarial. É por isso que essa incrível profissional Denise de Moura desenvolveu um modelo teórico sobre o tema, que vai fazer você repensar com clareza sobre o seu próprio ambiente de trabalho. Convido você a participar dessa conversa enriquecedora, aqui na Revista E&S. Somos um só em busca de conhecimento e de soluções para o nosso dia a dia.

Sobre a Entrevistada

Denise de Moura, Doutora em Administração/ Professora/Consultora de recursos humanos com foco em comportamento organizacional, liderança e comunicação.

Quem publicou esse videocast

Edson Mota

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Influência do marketing digital no consumo de suplementos proteicos e alimentos enriquecidos com proteína

O consumo de suplementos proteicos e alimentos com adição de proteína tem crescido significativamente nos últimos anos, com conteúdos digitais relacionados à saúde, estética e desempenho físico tornando-se parte relevante da rotina de brasileiros que buscam um estilo de vida disciplinado. O presente estudo teve como objetivo analisar o comportamento de consumo de suplementos e alimentos proteicos, bem como a influência das redes sociais e dos influenciadores digitais nas decisões de compra dos consumidores. Realizou-se uma pesquisa exploratória, que utilizou um questionário online aplicado a 62 participantes via Google Forms, disseminado no Instagram, e uma entrevista semiestruturada com o CEO de uma marca de suplementos. A análise dos dados foi quali-quantitativa. Os resultados indicaram que as redes sociais, especialmente o Instagram, desempenharam papel central no contato inicial dos consumidores com as marcas. A maioria dos entrevistados associou o consumo de produtos proteicos a um estilo de vida saudável e fitness, e considerou a influência de criadores de conteúdo digital no estímulo à experimentação e à compra. Identificou-se o impacto significativo do marketing digital e das narrativas aspiracionais no comportamento de consumo, reforçando a relação entre alimentação funcional, identidade social e pertencimento no ambiente digital no contexto da suplementação e alimentação proteica.

Palavras-chave: Alimentos com adição de proteína; Comportamento do consumidor; Consumo de suplementos proteicos; Influenciadores digitais; Marketing digital.

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Inovação na Gestão Operacional do Setor Elétrico com Apoio da Ciência de Dados

A aplicação da ciência de dados na gestão operacional da distribuição de energia elétrica foi investigada com o objetivo de otimizar processos e a tomada de decisão estratégica. O estudo analisou como algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence podem potencializar a gestão operacional, visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real para decisões mais ágeis e sustentáveis. A pesquisa teve caráter aplicado e considerou dados históricos, geográficos e operacionais da EDP São Paulo em São José dos Campos, abrangendo o período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024. Os dados foram tratados em ambiente de Business Intelligence e submetidos a algoritmos de machine learning, como regressão linear múltipla e redes neurais recorrentes, para previsão de demanda e identificação de padrões de falhas. Adicionalmente, utilizou-se clustering para identificar áreas críticas. Os resultados indicaram que a integração de modelos de previsão com indicadores operacionais em tempo real reduziu o tempo de resposta a ocorrências, aumentou a eficiência na alocação de recursos e promoveu a melhoria contínua da operação. As redes neurais recorrentes demonstraram maior precisão na previsão de demanda, e a análise de correlação apontou a precipitação como fator relevante para o aumento de interrupções. A identificação de áreas críticas por clustering permitiu priorizar ações de manutenção. Concluiu-se que a adoção de métodos de ciência de dados moderniza o setor, reduz custos, aumenta a confiabilidade e promove maior sustentabilidade, oferecendo subsídios para decisões mais ágeis e sustentáveis na gestão energética.

Palavras-chave: Algoritmos preditivos; Business Intelligence; Ciência de dados; Distribuição de energia; Gestão operacional.

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Previsão da geração de energia fotovoltaica por meio de aprendizado de máquina: um estudo aplicado a uma usina no Nordeste do Brasil

O incremento das energias renováveis no Brasil, em especial da energia fotovoltaica, evidenciou a necessidade de aprimorar a previsão da produção das usinas, em função da elevada dependência de fatores climáticos e da consequente variabilidade da geração elétrica. Desenvolveu-se e avaliou-se modelos de aprendizado de máquina para a previsão da geração de energia elétrica de uma usina fotovoltaica no Nordeste do Brasil, analisando o impacto da inclusão progressiva de variáveis meteorológicas, temporais, derivadas e defasadas. Utilizaram-se dados horários de geração de energia e variáveis meteorológicas provenientes de bases oficiais e públicas. Implementaram-se três algoritmos de regressão baseados em árvores (Árvore de Decisão, Random Forest e XGBoost) em uma modelagem estruturada em três fases: variáveis meteorológicas, temporais e cíclicas e de defasagens. Os resultados indicaram forte correlação entre a radiação solar e a geração de energia. Observou-se desempenho preditivo moderado nas fases iniciais da modelagem, com melhora expressiva na terceira fase, onde o XGBoost se destacou com um R² de 0,898. Concluiu-se que a inclusão de variáveis temporais e técnicas de engenharia de atributos foi determinante para o aprimoramento da capacidade preditiva dos três modelos, configurando-se como uma estratégia para aplicações práticas no setor fotovoltaico.

Palavras-chave: Algoritmo baseado em árvores; Dados meteorológicos; Dependência temporal; Engenharia de atributos; Parque solar.

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Comportamento de clientes em cursos preparatórios: segmentação RFM, Cadeias de Markov e aprendizado supervisionado

Construiu-se uma arquitetura analítica para compreender e predizer o comportamento de compra de clientes de um provedor de cursos livres preparatórios. O objetivo foi integrar segmentação RFM, modelagem de transições por Cadeias de Markov e predição de propensão por Regressão Logística, Random Forest e Gradient Boosting, sob a estrutura do CRISP-DM. Utilizaram-se dados transacionais de 7.123 clientes de um provedor de cursos livres, abrangendo novembro de 2022 a janeiro de 2026. A metodologia CRISP-DM guiou a segmentação RFM, a modelagem de transições por Cadeias de Markov e a predição de propensão à compra por modelos supervisionados (Regressão Logística, Random Forest e Gradient Boosting), com validação temporal ‘out-of-time’. A segmentação RFM revelou quatro perfis, com o segmento Muito Recorrente (25% da base) concentrando 60,5% da receita. A Cadeia de Markov indicou uma tendência de degradação da base no longo prazo, com o segmento Baixa Aquisição projetado para crescer de 25% para 31,3% no equilíbrio. Os modelos supervisionados alcançaram AUC entre 0,811 e 0,826, demonstrando que o poder preditivo reside nas variáveis RFM, com a recência emergindo como preditor dominante. Concluiu-se que a integração dessas abordagens fornece subsídios concretos para decisões estratégicas de retenção, segmentação e priorização de clientes em contextos educacionais, destacando a necessidade de ações estruturadas para reverter a degradação da base e a importância da recência na predição de recompra.

Palavras-chave: Cadeias de Markov; CRISP-DM; Predição de propensão; Random Forest; Segmentação RFM.

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Palavras-chave: Deflated Sharpe Ratio; Diferenciação fracional; Finanças quantitativas; Meta-rotulagem; Sobreajuste em backtests.

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A seleção de fornecedores em contratações públicas demandou instrumentos para ampliar a transparência e fortalecer a conformidade diante de riscos legais e reputacionais. O objetivo foi aplicar o método AHP-Gaussiano na seleção de fornecedores, com base em critérios quantitativos de integridade e capacidade operacional. A investigação, de natureza aplicada, documental e quantitativa, utilizou dados secundários do Cadastro Nacional de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS), disponíveis no Portal da Transparência. Avaliaram-se dez fornecedores do segmento de limpeza e conservação, segundo seis critérios: recursos recebidos, sanções vigentes, contratos firmados, emendas parlamentares, serviços e participação em licitações. O método AHP-Gaussiano processou os dados, calculou os pesos dos critérios, agregou os desempenhos e gerou o ranking final das alternativas. Os resultados indicaram que o critério emendas parlamentares apresentou o maior peso relativo no modelo, seguido por participação em licitações e contratos firmados. A alternativa A4 foi a mais bem posicionada no ranking final, seguida por A5 e A6. Um teste de sensibilidade confirmou a coerência e robustez do modelo. Concluiu-se que o AHP-Gaussiano constituiu uma ferramenta adequada para apoiar a seleção de fornecedores no setor público, contribuindo para decisões mais consistentes, rastreáveis e alinhadas aos princípios de integridade e governança.

Palavras-chave: AHP-Gaussiano; Apoio multicritério à decisão; Conformidade; Contratações públicas; Fornecedores.

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Posicionamento de marcas globais de alimentação e a percepção do consumidor no mercado digital contemporâneo

A expansão de mercados globais impôs às marcas o desafio de superar a padronização digital e evitar a desconexão com consumidores de diferentes contextos culturais. O estudo analisou o posicionamento estratégico e a percepção das marcas McDonald’s, Starbucks e KFC no Brasil, França e Japão, buscando compreender como o tom de voz, a estética visual e os canais de comunicação foram moldados às preferências locais. A metodologia empregou um estudo de caso múltiplo com abordagem mista, que integrou a análise de conteúdo em perfis de Instagram e TikTok à aplicação de um formulário estruturado com 63 respondentes. Os resultados demonstraram contrastes significativos no posicionamento digital: no Brasil, a comunicação priorizou a expressividade e a proximidade emocional por meio de influenciadores; na França, o individualismo estético e o humor irônico predominaram como vetores de engajamento; e no Japão, a estratégia revelou uma comunicação de alto contexto, guiada pelo requinte visual, sazonalidade e uso de canais regionais como o aplicativo LINE. A pesquisa ratificou que 88,9% dos consumidores exigiram campanhas adaptadas, evidenciando a ressonância cultural como variável determinante para a sustentação do capital de marca. Concluiu-se que a eficácia do posicionamento digital dependeu do equilíbrio entre a identidade global e a localização profunda, tornando o consumo culturalmente relevante e autêntico.

Palavras-chave: Branding; Comportamento do Consumidor; Localização da Marca; Marketing Intercultural; Redes Sociais.

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