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Type: TCC
Title: Análise de conteúdo assistida por IA para a identificação de requisitos de bebidas proteicas e geração de ideias de novos produtos, com base em informações obtidas em plataforma de e-commerce
Authors: Vieira, Emanuel Eduardo de Oliveira
Advisor: Reis, Lucelindo Dias Ferreira Junior
Keywords in Brazilian Portuguese : geração de ideias;requisitos de produtos;voz do consumidor;análise de conteúdo
Keywords in English : idea generation;product requirements;voice of the customer;content analysis
Knowledge Areas - CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Issue Date: 2025
Citation: VIEIRA, Emanuel Eduardo de Oliveira. Análise de conteúdo assistida por IA para a identificação de requisitos de bebidas proteicas e geração de ideias de novos produtos, com base em informações obtidas em plataforma de e-commerce. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Campus de Russas, Universidade Federal do Ceará, Russas, 2025.
Abstract in Brazilian Portuguese: O mercado de bebidas proteicas está em expansão, representando uma oportunidade para a inovação na indústria de laticínios. Contudo, o desenvolvimento de produtos alinhados ao consumidor é dificultado pelos custos e vieses dos métodos de pesquisa tradicionais. Este estudo teve como objetivo identificar requisitos para o desenvolvimento de bebidas lácteas proteicas a partir da análise de avaliações de consumidores na plataforma de e-commerce Amazon. A abordagem utilizou dados gerados de forma espontânea por consumidores, disponíveis nessa plataforma. Para analisar o elevado volume de dados textuais, foi utilizada a técnica da Análise de Conteúdo, com sua operacionalização otimizada pela Inteligência Artificial Google Gemini. Essa sinergia permitiu a extração sistemática de opiniões de consumidores não estruturadas e em alto volume. Como resultados esperados, foram identificados os atributos mais importantes para os consumidores, como sabor, textura, perfil nutricional e custo-benefício; e, geradas ideias de novos produtos, para ilustrar sua aplicabilidade. Espera-se que essas informações possam apoiar na geração de novas ideias de produtos, pela identificação de oportunidades e nichos de mercado, como a demanda por sabores inovadores ou formulações para públicos com restrições alimentares. Em termos mais amplos, esta investigação buscou validar a Análise de Conteúdo assistida por IA como um método mais exequível e de baixo custo para a pesquisa de mercado, sendo uma proposta de fácil replicação para apoiar o Processo de Desenvolvimento de Produtos centrado no consumidor.
Abstract: The protein beverage market is expanding, representing an opportunity for innovation in the dairy industry. However, the development of consumer-aligned products is hindered by the costs and biases of traditional research methods. This study aimed to identify requirements for the development of protein dairy beverages based on the analysis of consumer reviews on the Amazon e-commerce platform. The approach leveraged spontaneously generated consumer data available on the platform. To analyze the large volume of textual data, the Content Analysis technique was used, with its operationalization optimized through Google Gemini Artificial Intelligence. This synergy enabled the systematic extraction of unstructured and high-volume consumer opinions. As expected results, the most important attributes for consumers were identified, such as flavor, texture, nutritional profile, and cost-effectiveness; and new product ideas were generated to illustrate the approach’s applicability. These insights are expected to support the generation of new product ideas by identifying market opportunities and niches, such as demand for innovative flavors or formulations for consumers with dietary restrictions. More broadly, this investigation sought to validate AI-assisted Content Analysis as a more feasible and low-cost method for market research, offering a replicable proposal to support a consumer-centered Product Development Process.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81893
Access Rights: Acesso Embargado
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