Modelos de previsão e análise de dados para otimizar o desempenho de um grupo de media

Abstract

O aumento de custos no mercado de imprensa tem vindo a crescer de forma exponencial após o surgimento da epidemia Covid-19, provocando um nítido decréscimo nas vendas de jornais e respetiva circulação no mercado português. Com o aumento da competitividade e o decréscimo da procura, algumas publicações passaram a oferecer exclusivamente os seus serviços online, enquanto os restantes têm vindo a desenvolver mecanismos e métricas que permitem prever, de forma objetiva e o mais corretamente possível, a quantidade necessária de exemplares em circulação por forma a, simultaneamente, satisfazer não só as necessidades da procura como também a minimizar o número de sobras diárias. No âmbito desta nova realidade, desenvolveu-se o presente estudo com dados fornecidos pela Global Media Group, com particular enfoque em três grandes jornais diários portugueses, - Diário de Notícias, Jornal de Notícias e O Jogo, tendo como princípio norteador dois principais objetivos. O primeiro desses objetivos, com recurso a séries temporais, prever as vendas e tiragens de cada um dos jornais, aplicando o algoritmo Prophet em Python, bem como explorar possíveis padrões, tendências e sazonalidades que possam existir. O segundo consiste na criação de um dashboard de apoio à tomada de decisão que se revele capaz de auxiliar no processo visualização e análise de dados referentes a vendas. Por conseguinte, foi adotada uma metodologia CRISP-DM, sendo que os dados disponibilizados são referentes aos anos de 2021 e 2022.

The increase in costs in the press market has been growing exponentially after the outbreak of the Covid-19 epidemic, causing a clear decrease in newspaper sales and circulation in the Portuguese market. With the increase in competition and the decrease in demand, some publications began to offer their services exclusively online, while the others have been developing mechanisms and metrics that allow them to predict, objectively and as accurately as possible, the necessary quantity of copies in circulation in order to simultaneously meet not only the needs of demand but also to minimise the number of daily leftovers. In the scope of this new reality, this study was developed with data provided by Global Media Group, with particular focus on three major Portuguese daily newspapers, - Diário de Notícias, Jornal de Notícias and O Jogo, having as guiding principle two main objectives. The first of these objectives, using time series, is to predict the sales and circulation of each newspaper, applying the Prophet algorithm in Python, as well as to explore possible patterns, trends and seasonalities that may exist. The second consists in the creation of a decision support dashboard that is able to assist in the process of visualization and analysis of sales data. Therefore, a CRISP-DM methodology was adopted, and the data provided refers to the years 2021 and 2022.