Plano estratégico de marketing football by Carlos Queiroz Oeiras

INTRODUÇÃO: Durante a realização do estágio na Football By Carlos Queiroz, ficou acordado com a direcção da Escola e com os meus orientadores Mestre Mário Santos e Mestre Luís Avaro Mayoral, que o trabalho final seja um Plano Estratégico de Marketing da Football By Carlos Queiroz. Para iniciar um trabalho deste tipo achei importante referir algumas frases de Fernando Paris Roche na sua publicação La Planificación Estratégica en las Organizaciones Deportivas, "Uma Planificação Estratégica é o conjunto de acções orientadas a prever em cada momento as diferentes alternativas possíveis, a seleccionar e a implementar aquelas que nos permitem alcançar os objectivos definidos." Uma instituição deste tipo tem sempre necessidade de ter um conjunto de ideias e projectos, que tenham como principal objectivo proporcionar à população um serviço com muita qualidade em todos os domínios. O meu objectivo com este trabalho é contribuir para o bom funcionamento e dar a conhecer a todo o país a Football By Carlos Queiroz. Este trabalho permite me obter um conhecimento exaustivo de toda a estrutura da Escola, assim como do funcionamento de cada departamento. Com este trabalho vamos definir prioridades e objectivos a melhorar em toda a estrutura da escola dando ênfase à componente do Marketing. Durante este trabalho conheci diversas escolas no mesmo meio, o que me permitiu efectuar algumas comparações em termos de funcionamento e de gestão. Foi motivante trabalhar nesta Escola, fui sempre bem-recebido e sempre me foi disponibilizado toda a informação que solicitei a todos os funcionários da empresa. Uma das dificuldades que tive para realizar este trabalho foi o tempo disponível, visto que a minha vida profissional ao longo da semana exige muito de mim. Foi com muito gosto que realizei este trabalho, e é com enorme satisfação que faço a sua apresentação.

Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.