Projeto market flow: sistema de automação de mensagens via whatsApp para apoio à comunicação digital de afiliados do marketplace da shopee
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| dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor |
Lunardi, Giovani Mendonça |
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| dc.contributor.author |
Passos, Guilherme Roberto dos |
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| dc.date.accessioned |
2026-07-20T17:49:42Z |
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| dc.date.available |
2026-07-20T17:49:42Z |
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| dc.date.issued |
2026-07-07 |
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| dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/274505 |
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| dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Tecnologias da Informação e Comunicação. |
pt_BR |
| dc.description.abstract |
Afiliados de marketplaces gastam parte considerável do dia copiando links e enviando
mensagens manualmente no WhatsApp, sem uma ferramenta acessível que automatize esse
trabalho repetitivo. Este trabalho de conclusão de curso teve como objetivo desenvolver uma
plataforma web capaz de programar o envio de mensagens no WhatsApp, voltada à
otimização das campanhas de marketing digital desses afiliados. O desenvolvimento seguiu a
Design Science Research Methodology (DSRM), proposta por Peffers et al. (2007),
percorrendo as seis etapas do método, da identificação do problema à avaliação do artefato.
Os oito requisitos funcionais definidos foram atendidos: a plataforma conecta o WhatsApp via
QR Code, busca produtos na Shopee, agenda disparos em horários fixos ou por intervalos,
gera mensagens persuasivas e envia textos e imagens para grupos reais. Entre as limitações
estão a execução do backend em máquina local e o risco de banimento de números pelo
WhatsApp, inerente ao uso de um protocolo não oficial. Conclui-se que é tecnicamente viável
automatizar a comunicação de afiliados via WhatsApp com tecnologias web de código aberto.
O software foi registrado no INPI sob o número BR512026000033-5. Como trabalhos futuros,
destacam-se a migração do servidor para um ambiente dedicado, a inclusão de testes
automatizados e a expansão para outros marketplaces. |
pt_BR |
| dc.description.abstract |
Marketplace affiliates spend a large share of their day copying links and sending messages by
hand on WhatsApp, with no affordable tool to automate this repetitive work. This
undergraduate thesis aimed to develop a web platform able to schedule message sending on
WhatsApp, focused on improving the digital marketing campaigns of these affiliates. The
work followed the Design Science Research Methodology (DSRM), proposed by Peffers et al.
(2007), going through the method's six stages, from problem identification to artifact
evaluation. The eight functional requirements were met: the platform connects WhatsApp
through a QR Code, searches Shopee products, schedules dispatches at fixed times or
intervals, generates persuasive messages, and sends text and images to real groups. Its main
limitations are running the backend on a local machine and the risk of having numbers banned
by WhatsApp, which is inherent to using an unofficial protocol. The results show that
automating affiliate communication on WhatsApp with open-source web technologies is
technically feasible. The software was registered with INPI under number
BR512026000033-5. Future work includes migrating the server to a dedicated environment,
adding automated tests, and expanding support to other marketplaces. |
pt_BR |
| dc.format.extent |
58 f |
pt_BR |
| dc.language.iso |
por |
pt_BR |
| dc.publisher |
Araranguá, SC. |
pt_BR |
| dc.rights |
Open Access. |
en |
| dc.subject |
automação |
pt_BR |
| dc.subject |
afiliados |
pt_BR |
| dc.subject |
whatsApp |
pt_BR |
| dc.subject |
aplicação |
pt_BR |
| dc.subject |
marketing |
pt_BR |
| dc.title |
Projeto market flow: sistema de automação de mensagens via whatsApp para apoio à comunicação digital de afiliados do marketplace da shopee |
pt_BR |
| dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co |
Herpich, Fabrício |
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