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Anderson Henrique de Macedo Rodrigues, Fernanda Magalhães Amaral, Henrique T. Idogava
The alcoholic beverage industry is competitive, with enterprises vying for market share. To achieve a competitive edge, it is imperative for companies to be well-prepared for market dynamics and to position their brands effectively. During the COVID-19 pandemic, there was an uptick in the consumption of premium beers due to lockdown measures, prompting breweries to concentrate on this segment and devise strategies to strengthen their brand presence. Consequently, it is important for beverage-selling and reselling businesses to possess effective decision-making methodologies. This study aims to identify the most suitable Sales Points (SPs) for marketing investments by applying multi-criteria decision analysis. The descriptive research employs a case study method with a mixed qualitative-quantitative approach. The decision matrix comprised 12 alternatives and 7 criteria, utilizing the fuzzy-TOPSIS method for analysis. Following the application of the method, a ranking of alternatives was established, with SP 2, featuring an approximation coefficient of 0.709, emerging as the optimal solution, outperforming other alternatives in various explored scenarios.
A indústria de bebidas alcoólicas é competitiva, com várias empresas disputando participação no mercado. Para conquistar vantagem competitiva, elas precisam estar preparadas para a dinâmica do mercado e posicionar suas marcas adequadamente. Durante a pandemia da COVID-19, houve um aumento no consumo de cervejas premium devido ao lockdown, levando as cervejarias a focar nesse segmento e a buscar estratégias para fortalecer suas marcas. Portanto, é importante que empresas vendedoras e revendedoras de bebidas tenham métodos eficazes para tomar decisões. Este trabalho visa selecionar os Pontos de Venda (PDVs) mais adequados para investimentos mercadológicos por meio da aplicação da análise de decisão multicritério. Esta pesquisa é descritiva, com estudo de caso e abordagem quali-quantitativa. A matriz de decisão foi composta por 12 alternativas e 7 critérios, adotando-se o método fuzzy-TOPSIS para análise. Após a aplicação do método, chegou-se ao ranqueamento das alternativas, em que o PDV 2, com coeficiente de aproximação de 0,709, foi tido como a solução ideal, apresentando um resultado superior às demais alternativas em diferentes cenários explorados.
