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             Trabalho de Conclusão do Curso
Pós-Graduação Latu Senso – Engenharia de Marketing – T6




     Gestão de marcas nas Redes Sociais da Internet




                                              Coordenação:
                Prof. Dr. Celso Cláudio de Hildebrand e Grisi
                                   Prof. Dr. Fábio Lotti Oliva




                                                 Orientação:
                                   Prof. Dr. Fábio Lotti Oliva




                       São Paulo
                          2010
2




                   Nota da edição: Este trabalho foi modificado de sua versão
                   original com o objetivo de incentivar a pesquisa acadêmica
                   através do uso de bibliotecas e suas ferramentas, tanto online
                   como offline.Portanto, caso haja interesse no conteúdo integral,
                   os autores informam que o mesmo encontra-se disponível na
                   biblioteca da Fundação Instituto de Administração – FIA.




Autores: NOGUEIRA, Adriana Florentino; ABOU ANNI, Carolina Gomes; SANCHES,
Georgina Squeff; SATO, Rodrigo Yuji; ANGELOTTI, Thaís.


Título: Gestão de marcas nas Redes Sociais da Internet


Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Pós-Graduação de
Engenharia de Marketing da Fundação Instituto de Administração para obtenção
do título de Pós-Graduado em Engenharia de Marketing.


Aprovado em:
Banca Examinadora


Prof. Dr.________________________ Instituição____________________
Julgamento______________________ Assinatura____________________


Prof. Dr.________________________ Instituição____________________
Julgamento______________________ Assinatura____________________


Prof. Dr.________________________ Instituição____________________
Julgamento______________________ Assinatura____________________
3




  Às nossas famílias e amigos e a todos
que nos ajudaram a realizar este estudo.
4



                               AGRADECIMENTOS




Nosso especial agradecimento


A todos os professores que contribuíram para nossa formação ao longo desse ano
de estudo, em especial ao Prof. Rogério Carpi, ao Prof. Luiz Paulo Fávero, à Profa.
Alessandra Montini, à Profa. Maria Aparecida Gouvêa e ao Prof. Fábio Lotti.


Às nossas famílias, amigos, maridos, namorados (as) pela compreensão, suporte e
torcida. Sabemos que não foi fácil conviver com a nossa ausência em muitos
momentos ao longo do ano.


Àqueles que contribuíram de alguma forma para a realização deste trabalho:
colaboradores, colegas de empresa e chefes.


Aos nossos colegas de classe, hoje grandes amigos, pela convivência, carinho e
amizade ao longo do ano. Sem vocês, essa jornada não teria sido a mesma.
5




Quando pensamos que temos todas as respostas
         vem a vida e muda todas as perguntas.
                                    (Anônimo)
6



                                     RESUMO


A internet e as redes sociais vêm ganhando relevância inquestionável no dia-a-dia
dos brasileiros. Elas estão propondo aos usuários novas formas de interação, de
expressão e até mesmo de entretenimento. Inevitavelmente, este novo cenário
promoveu uma transformação profunda nos processos de comunicação e
relacionamento entre as marcas e seus consumidores. O presente trabalho procurou
analisar a gestão de marcas dentro das redes sociais e os princípios que norteiam
suas estratégias nesses meios, tomando como base um estudo de caso com marcas
de refrigerantes. Na revisão teórica foram abordadas teorias sobre gestão de
marcas, relacionamento com o consumidor, internet e redes sociais. Depois, fez-se
uma pesquisa qualitativa com especialistas sobre o assunto para extrair os principais
pontos a serem investigados no instrumento da pesquisa quantitativa. A pesquisa
quantitativa procurou buscar, junto aos consumidores, fatores relevantes a serem
considerados na gestão das marcas de refrigerantes dentro das redes sociais da
internet. Por fim, com base nos fatores encontrados - presença online,
entretenimento, referência e conteúdo – propôs-se, finalmente, estratégias de gestão
de marcas de refrigerante nas redes sociais da internet.




Palavra-chave: gestão de marca, rede social, marca de refrigerante, análise fatorial,
estratégia/
7



                                    ABSTRACT


Both internet and social networks have been gaining undoubtful relevance in
Brazilians’ daily activities. They propose new interaction, expression, and even
entertainment forms to users. In light of this, this new scenario has proposed a
profound transformation in the communication process and the relationship between
brands and their consumers, as well. The present paper has attempted to analyze
the brands management within social networks and the principles that guide its
strategies amongst these networks, considering as basis a case study with regards
to soft drinks brands. In the theory review, it has been taken into account theories
about brands management, consumers relationships, internet and social networks. In
sequence, a qualitative survey has been developed with specialists with the objective
of extracting the main factors to be investigated in the quantitative survey. The
latter’s intent was to extract among consumers the pertinent features to be
considered in the soft drinks brands management within social networks usage. At
last, based on the characteristics observed – online presence, entertainment,
reference and content – it has proposed soft drinks brands management strategies
within social networks usage.




Keyword: brand management, social network, soft drink brands, factorial analysis,
strategy.
8



                                     RESUMEN


El internet y las redes sociales están aduiriendo importancia sin duda en la vida de
los Brasileños, que propone a los usuarios nuevas formas de interacción, expresion
y entretenimiento, incluso. Inevitablemente, este nuevo escenario ha impulsado una
profunda transformación en los procesos de comunicación y relación entre las
marcas y sus consumidores. Este estudio trató de examinar la gestión de marcas
dentro de las redes sociales y los principios que orientan sus estrategias en estos
entornos, basado en un estudio de caso las marcas de refrescos. En la revisión de la
literatura se discuten las teorías sobre la gestión de marca, relaciones con los
clientes, internet y redes sociales. Entonces, se trataba de un estudio cualitativo de
los expertos en la materia para extraer los puntos principales a ser investigados en
el instrumento de investigación cuantitativa. La investigación cuantitativa ha tratado
de llevarse bien con los consumidores, los factores relevantes a considerar en la
gestión de marcas de refrescos en las redes sociales en internet. Por último, sobre la
base de factores - presencia online, el entretenimiento, la referencia y el contenido -
se propuso estrategias de gestión para las marcas de refrescos en las redes
sociales en internet.




Palabra clave: gestión de marcas, redes sociales, redes sociales, análisis factorial,
estrategias.
9



                                                       SUMÁRIO


1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 14
  1.1 Apresentação da Situação-Problema ............................................................... 14
  1.2 Objetivos ........................................................................................................... 16
  1.3 Justificativa........................................................................................................ 17
  1.4 O Caso .............................................................................................................. 21
     1.4.1 O mercado de refrigerantes no Brasil ........................................................ 21
     1.4.2 Marcas ........................................................................................................ 24
     1.4.3 Estratégia de Marketing.............................................................................. 25
     1.4.4 Presença na Web ....................................................................................... 28
2 REVISÃO TEÓRICA ............................................................................................... 35
  2.1 Marcas .............................................................................................................. 35
     2.1.1 Origem e Conceito ...................................................................................... 35
     2.1.2 Identidade e Imagem de Marca .................................................................. 37
     2.1.3 Posicionamento .......................................................................................... 40
     2.1.5 Geração de Valor para o Cliente ................................................................ 42
  2.2 Marketing de Relacionamento .......................................................................... 44
  2.3 Internet .............................................................................................................. 49
  2.4 Gestão de Marca na Internet ............................................................................ 50
  2.4 Redes Sociais ................................................................................................... 55
     2.4.1 Weblogs e Fotologs .................................................................................... 56
     2.4.3 Orkut ........................................................................................................... 57
     2.4.3 Twitter ......................................................................................................... 57
     2.4.4 Facebook .................................................................................................... 60
  2.5 Gestão de Marca nas Redes Sociais ............................................................... 62
3 METODOLOGIA ..................................................................................................... 63
  3.1 Plano de Análise de Resultados ....................................................................... 63
  3.2 Seleção do Tipo de Pesquisa ........................................................................... 65
  3.3 Técnica de Coleta de Dados ............................................................................ 66
  3.4 Determinação do tamanho da população e da amostra. ................................. 68
  3.5 Instrumentos de Coleta de dados ..................................................................... 70
10



      3.5.1 Questionário da pesquisa qualitativa ......................................................... 70
      3.5.2 Questionário da pesquisa quantitativa ....................................................... 71
   3.6 Coleta de dados ................................................................................................ 73
      3.6.1 Pesquisa Qualitativa ................................................................................... 73
      3.6.2 Pesquisa Quantitativa ................................................................................. 73
   3.7 Validação dos dados coletados ........................................................................ 74
   3.8 Métodos quantitativos aplicados....................................................................... 74
      3.8.1 Técnicas estatísticas descritivas ................................................................ 75
      3.8.2 Análise fatorial ............................................................................................ 76
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS .............................................................................. 78
   4.1 Aprofundamento do Estudo de Caso................................................................ 78
   4.2 Resultados da Pesquisa Quantitativa ............................................................... 80
      4.2.1 Medidas e técnicas estatísticas .................................................................. 80
      4.2.2 Pesquisa com usuários de redes sociais da internet ................................. 80
      4.2.3 Características de uso das redes sociais na internet................................. 84
      4.2.3 Análise Fatorial ........................................................................................... 90
      4.2.4 Análise fatorial cruzada ............................................................................ 102
   4.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudada....................... 103
   4.4 Proposta de estratégia de gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais
   da internet ............................................................................................................. 104
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 105
6 REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 109
7 ANEXOS ............................................................................................................... 113
   7.1 ANEXO A – Compilação da pesquisa qualitativa ........................................... 113
   7.2 ANEXO B – Instrumento da pesquisa quantitativa ......................................... 114
   7.3 ANEXO C – Fator segregante: gênero ........................................................... 122
   7.4 ANEXO D – Fator segregante: marcas de refrigerantes ................................ 122
   7.5 ANEXO E – Fator segregante: rede social da internet ................................... 123
11



                                                  LISTA DE FIGURAS


Figura 1 - Evolução do Investimento Online (em milhões de reais) .......................... 17 
Figura 2 - Fragmentação de Mídias ........................................................................... 18 
Figura 3 - Atividades realizadas ao mesmo tempo em que se assiste a um programa
de TV .......................................................................................................................... 19 
Figura 4 - Mídias mais efetivas para publicidade....................................................... 19 
Figura 5 - Grau de confiança do consumidor ....................................................... 20 
Figura 6 - Participação de mercado das marcas de refrigerantes ............................. 22 
Figura 7 - Campanha "Open Happiness" ................................................................... 27 
Figura 8 - Campanha "Refresh Everything" ............................................................... 27 
Figura 9 - Website da Coca-Cola ............................................................................... 29 
Figura 10 - Post da fanpage oficial da Coca-Cola no Facebook ............................... 29 
Figura 11 - Página da fanpage oficial da Coca-Cola no Facebook ........................... 30 
Figura 12 - Fanpage atrai a atenção dos consumidores com causas sócio-ambientais
.................................................................................................................................... 31 
Figura 13 - Perfil da Coca-Cola no Twitter ................................................................. 31 
Figura 14 - Fanpage oficial da Pepsi no Facebook ................................................... 33 
Figura 15 - Fanpage oficial da Pepsi Brasil no Facebook ......................................... 33 
Figura 16 - O projeto Refresh Everything .................................................................. 34 
Figura 17 - Uma marca é muito mais que um produto .............................................. 37 
Figura 18 - Identidade e imagem de marca ............................................................... 39 
Figura 19 - Os 3 R's ................................................................................................... 45 
Figura 20 – Evolução dos usuários ativos de Internet no Brasil ................................ 50 
Figura 21 - Os 7 C's ................................................................................................... 52 
Figura 22 - Etapas do processo de pesquisa ............................................................ 64 
Figura 23 - Questão filtro: acesso à Internet .............................................................. 82 
Figura 24 - Faixa etária .............................................................................................. 82 
Figura 25 - Gênero ..................................................................................................... 83 
Figura 26 - Renda familiar .......................................................................................... 83 
Figura 27 - Frequência de acesso à Internet ............................................................. 84 
Figura 28 - Uso das redes sociais na Internet ........................................................... 85 
Figura 29 - Consumo de refrigerantes ....................................................................... 86 
12



Figura 30 - Interação online com marcas de refrigerantes ........................................ 86 
Figura 31 - Marcas de refrigerantes com interação nas redes sociais da Internet
.................................................................................................................................... 87 
Figura 32 - Gênero x Redes sociais da internet .................................................... 88 
Figura 33 - Gênero x Consumo de refrigerantes ....................................................... 88 
Figura 34 - Gênero x Interação .................................................................................. 89 
13



                                                 LISTA DE TABELAS


Tabela 1 – Medidas de tendência central .................................................................. 75 
Tabela 2 - Hipóteses apresentadas aos consumidores............................................. 92 
Tabela 3 - Medidas de posição e de dispersão ......................................................... 93 
Tabela 4 - Matriz de correlação ................................................................................. 94 
Tabela 5 - KMO e Bartlett's Test ................................................................................ 95 
Tabela 6 - MSA........................................................................................................... 95 
Tabela 7 - Valores de Comunalidades ....................................................................... 96 
Tabela 8 - Comunalidades das variáveis de estudo .................................................. 96 
Tabela 9 - Eigenvalues e percentual de Variância explicada pelos fatores .............. 97 
Tabela 10 - Comunalidades após o primeiro refino ................................................... 97 
Tabela 11 - Comunalidades após o segundo refino .................................................. 98 
Tabela 12 - Comunalidades após o terceiro refino .................................................... 98 
Tabela 13 - Comunalidades após o quarto refino ...................................................... 98 
Tabela 14 - Comunalidades após o quinto refino ...................................................... 98 
Tabela 15 - Comunalidades após o sexto refino ....................................................... 98 
Tabela 16 - Eigenvalues e percentual de variância explicada pelos fatores após o
refino ........................................................................................................................... 99 
Tabela 17 - Matriz de componentes rotacionadas ................................................... 100 
Tabela 18 - Fatores encontrados ............................................................................. 101 
14



1. INTRODUÇÃO



1.1 Apresentação da Situação-Problema


No mundo de hoje, em que empresas disputam intensamente mercados saturados
de ofertas, os consumidores ditam as regras. Munidos com ferramentas fáceis e
eficazes de comparação de marcas e produtos e mais cientes das suas
preferências, papéis mudaram radicalmente nos últimos anos e os consumidores,
agora, são quem definem os valores dos produtos. (CORBAE; JENSEN;
SCHENEIDER, 2003, p. 1).


Desde a década de 90, os avanços em database marketing e customização em
massa possibilitaram que as empresas pudessem alcançar seus consumidores com
mensagens, produtos e serviços mais individualizados e, portanto, personalizados. A
visão do marketing orientada para o cliente surge neste momento, impulsionada pelo
desenvolvimento da tecnologia da informação e do advento da Internet.


Dez anos mais tarde, a Web 2.01 permitiu a interação de pessoas, empresas e
marcas através da rede. Isto é, transformou-se de uma fonte de informação de via
única, estática, para uma plataforma que permite trocas de informações mútuas.


Aliada a essa nova onda tecnológica, o aumento da oferta de computadores e
celulares baratos, da Internet de baixo custo e do open source2 inaugurou o que
Kotler (2010, p. 4) chamou de “a era da participação”, na qual pessoas criam e
consomem notícias, idéias e entretenimento. Neste momento, a comunicação entre


1
    O termo Web 2.0 é relativamente novo, surgindo em 2004 para conceituar a segunda geração da
World Wide Web - tendência que reforça o conceito de troca de informações e colaboração dos
internautas com sites e serviços virtuais.
2
    O termo código aberto, ou open source em inglês, foi criado pela OSI (Open Source Initiative) e
refere-se a software livre. Deve garantir que licença não restrinja de nenhuma maneira a venda ou
distribuição do programa gratuitamente e que seu código fonte seja legível e inteligível para qualquer
programador.
15



marcas e consumidores deixou de ser uma via de mão única e estes últimos
deixaram de ser alvos passivos de campanhas de marketing. “De repente, o rio de
mensagens de marketing estava fluindo ao contrário e os consumidores se
transformaram em “prosumidores”3 ”. Agora, os consumidores podem dialogar com
as marcas em tempo real, opinar sobre elas publicamente e influenciar sua rede de
contatos.


Neste novo cenário, o marketing não pode mais ser baseado em transações de
produtos, mas sim em relacionamento. “Ao invés de tratar pessoas simplesmente
como consumidoras, as empresas se aproximam respeitando-as como seres
humanos, com pensamentos, sentimentos e espírito”. (KOTLER, 2010, p.4). O
marketing de hoje passou a ser um marketing colaborativo, no qual as empresas
precisam promocionar seus produtos e serviços de maneira que inspirem, incluam e
reflitam os valores de seus consumidores.


Um dos fatores que permitiram essa nova abordagem foi a ascensão das redes
sociais da internet, que viraram uma epidemia mundial. Atualmente, estas redes são
visitadas por 3 em cada 4 consumidores que ficam online4. Kotler (2010, p.9) explica
que:


                          À medida que as mídias sociais se tornarem cada vez mais expressivas, os
                          consumidores poderão, cada vez mais, influenciar os outros consumidores com suas
                          opiniões e experiências. A influência que a propaganda corporativa tem em moldar
                          o comportamento de compra diminuirá proporcionalmente [...] Como as mídias
                          sociais são de baixo custo e menos tendenciosas, será delas o futuro das
                          comunicações de marketing.




Na medida em que o tema vai ganhando relevância irrevogável para os profissionais
de marketing, estudos são desenvolvidos para entender de que formas as empresas


3
    Termo criado em 1980 por Alvin Toffler em “A Terceira Onda” para indicar o novo papel do
consumidor na sociedade pós-moderna. É a junção das palavras produtor (produtor) e consumidor
(consumer).
4
    Fonte: US CensusBuerau | The Nielsen Company.
16



podem gerir suas marcas nas redes sociais da internet. A pouca literatura existente
é recente e se torna obsoleta com a rapidez das mudanças na dinâmica da Web. As
boas práticas ainda são fruto de experimentações e tentativas.


Duas marcas que consideram estratégico ter presença relevante na internet e
relacionamento com consumidores através das redes sociais são a Coca-Cola e a
Pepsi-Cola. De fato, segundo o Ibope Monitor, essas marcas investem 13% e 10%
respectivamente de sua verba de mídia no meio internet contra 8% da média do
mercado. Além disso, de acordo com o estudo The Virtrue 100, que monitora as
atividades de mais de 2000 marcas dentro das redes sociais, a Coca-Cola e a Pepsi-
Cola ocupam o 31º e 73º lugares no ranking das 100 marcas que mais atuam dentro
das redes sociais.


Diante disso, o presente trabalho propõe-se em levantar e avaliar princípios de
gestão de marcas dentro das redes sociais da internet, usando como base de estudo
duas marcas de refrigerantes que atuam no mercado brasileiro, Coca-Cola e Pepsi-
Cola e suas estratégias no meio digital.


Desta forma, o problema de pesquisa pode ser apresentado por meio da
seguinte pergunta:
Q1: Como gerir marcas nas redes sociais da internet?



1.2 Objetivos


O objetivo geral deste trabalho consiste em estudar os fatores que norteiam a gestão
de marcas de refrigerantes nas redes sociais da internet.


Como objetivos específicos, esta pesquisa procura:
   a) Analisar como as marcas de refrigerante gerem suas marcas dentro das
      redes sociais da internet;
   b) Avaliar quais fatores devem ser levados em consideração no plano de gestão
      das marcas dentro das redes sociais da internet;
17



c) Propor uma estratégia de gestão de marca de refrigerante nas redes sociais
   da internet.
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4 ANÁLISE DOS RESULTADOS



4.1 Aprofundamento do Estudo de Caso


Apesar da compra de refrigerantes ser de baixo envolvimento, marcas como Coca-
Cola e Pepsi-Cola, que estão há mais de 100 anos no mercado, já transcendem o
que Keller (2008, p.06) chama de benefícios tangíveis e racionais, ligados ao
desempenho do produto, para dimensões mais simbólicas, emocionais e intangíveis,
relacionadas ao que elas marcas representam. De fato, o histórico de comunicação
e a trajetória de ambas as marcas buscou montar um mapa de significados
emocionais na cabeça de seus consumidores. A Coca-Cola, por exemplo,
representa felicidade, jovialidade, coletividade, família, celebração e pensamento
positivo; já a Pepsi-Cola representa autenticidade, coragem, transgressão e
jovialidade.


A Coca-Cola e Pepsi-Cola são também símbolos de auto-expressão, conforme a
teoria de Aaker (2007, p. 60) explica, pois fazem com que o consumidor se sinta
reconfortado com sua auto-imagem ou com a imagem que passa para os outros ao
consumi-las. (KAPFERER, 2003, p.24).


Não é a toa que tanto a Coca-Cola quanto a Pepsi-Cola consideram crucial gerir
suas marcas na internet e nas redes sociais. Isto porque esses meios singulares
representam ferramentas estratégicas no estabelecimento de suas imagens de
marca junto ao seu público. Através da internet e das redes sociais, conforme
explicou Kotler (2010) e Prahalad (2004) as marcas conseguem co-criar valor aos
seus consumidores, estabelecer um relacionamento duradouro e reunir sua legião
de fãs em torno desses símbolos de auto-expressão. A transmissão das mensagens
da marca, neste sentido, torna-se mais eficiente e relevante.


Outro ponto importante é que a Web diz respeito a experiências e quando a
construção de marcas enquadra-se nesta mentalidade, os resultados podem ser
mais poderosos que a propaganda tradicional. (AAKER, 2007). A ação da Coca-Cola
79



no Twitter e o projeto Refresh Everything da Pepsi-Cola demonstram que essas
marcas entendem que o meio digital requer estratégias e abordagens diferenciadas.


Para elucidar o ponto acima, podemos relacionar o caso estudado com a tipologia
dos 7 C’s, da A.T Kearney.


Conveniência e conectividade: a Coca-Cola e a Pepsi-Cola mantêm canais oficiais e
não oficiais de presença de marca na internet e nas redes sociais. De forma geral,
procuram mapear onde seu público-alvo está e faz-se presente nesse ambiente.
Percebe-se que, de alguma forma, pensam em uma arquitetura de presença digital.


Atendimento: as diversas interações nas redes sociais entre as marcas e os
consumidores mostram uma preocupação em se estabelecer um diálogo aberto e
verdadeiro. Se o consumidor interage, as marcas buscam respondê-lo com
agilidade. Se não interagem, procuram estimular o diálogo. Além disso, ao dar voz à
marca é necessário personificá-la traduzindo sua identidade. Tanto a Coca-Cola,
quanto a Pepsi-Cola procuraram fazer este exercício, estabelecendo um linguajar
para suas marcas, uma personalidade, valores e interesses.


Comunidade: a própria presença nas redes sociais demonstra que as marcas vêem
oportunidades em criar suas legiões de fãs (brand lovers). Conforme mencionado
antes, os fãs fazem parte das comunidades das marcas por se identificarem com os
valores transmitidos por elas. É necessário ressaltar três pontos: ao ser fã de uma
marca de refrigerantes, o usuário reafirma para sua rede de relacionamento que
compartilha dos mesmos valores que ela; as marcas procuram criar ações dentro
das comunidades que ajudem a reafirmar esses valores (as causas sociais e
ambientais podem exemplificar esta observação); a Coca-Cola, em especial,
consegue transmitir essas mensagens para pessoas formadoras de opinião de seu
círculo de amizades/ relacionamento, criando um efeito dominó muito positivo e
eficiente.


Conteúdo: essencial nas estratégias observadas, as marcas procuram identificar
qual conteúdo pode ser útil e relevante para o público delas. Esse conteúdo deve
80



gerar significados culturais aos consumidores e transmitir os valores compartilhados
por eles e pela marca. Música e futebol são macro-temas muito usados por elas,
além de promoções, causas sociais e aplicativos.


Customização: apesar de serem produtos de massa, a Coca-Cola e a Pepsi-Cola
conseguem, através da internet e das redes sociais, estabelecer um relacionamento
one-a-one com seus consumidores. Ao gerar interações que transmitam os valores
culturais compartilhados por seu público, as marcas conseguem uma identificação
individual do consumidor com a mensagem, pois aquilo é relevante e faz sentido
para ele.



4.2 Resultados da Pesquisa Quantitativa


Após a aplicação das pesquisas e a análise dos dados obtidos, segue uma visão
estatística dos resultados, com o objetivo de identificar os fatores envolvidos na
gestão de marca de refrigerantes nas redes sociais da internet.


4.2.1 Medidas e técnicas estatísticas


Os dados coletados através dos questionários foram tratados, analisados e
interpretados por meio de técnicas de estatística descritiva, com o objetivo de
oferecer respostas às questões da pesquisa.


Para as análises deste trabalho, foram selecionados aqueles atributos que melhor
contribuem para a reflexão sobre os principais pontos desta pesquisa.


4.2.2 Pesquisa com usuários de redes sociais da internet


A coleta de dados foi dividida em duas partes: dados qualitativos e dados
quantitativos.
81



A coleta de dados qualitativos foi realizada presencialmente com 2 profissionais
atuantes nas mídias sociais, de forma não-diretiva, buscando preencher um roteiro
preestabelecido. Após validação das duas entrevistas, um e-mail foi enviado com
objetivo de obter, no mínimo, mais 2 entrevistas qualitativas não-presenciais, com
profissionais envolvidos no tema.


A coleta de dados quantitativos foi conduzida por um questionário online,
SurveyMonkey, cujos dados foram protegidos por um protocolo criptografados de
segurança (Secure Sockets Layer - SSL), com o objetivo de garantir a fidedignidade
dos dados coletados, minimizando riscos de fraude e dando maior confiabilidade às
análises. A divulgação ocorreu por trinta dias corridos, dentro das redes sociais e no
envio de convites por email à amigos e conhecidos.


4.2.2.1 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados qualitativos


Os profissionais entrevistados são atuantes nas redes sociais da internet,
trabalhando diretamente com ferramentas colaborativas. A atuação envolve tanto
ferramentas como portais de comunicação, entre eles, o Grupo Estado, o portal
MidiasSociais.net, o portal eBah e o Grupo FAAZ.


O resultado da pesquisa qualitativa foi de grande importância para elaboração do
questionário e na determinação dos principais fatores envolvidos no tema.




4.2.2.2 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados quantitativos


Para compreender a amostra, foi definido o perfil dos entrevistados através de
freqüência relativa de fatores como: preferências e fatores socio-econômicos. Assim,
obtivemos os seguintes resultados:
82



                   Figura 1 - Questão filtro: acesso à Internet




Na figura 22, identificamos a predominância de respondentes com acesso freqüente
à internet (99,2%) em relação àqueles que não tem o costume de acessar a internet
(0,8%).




                              Figura 2 - Faixa etária




Na Figura 22, identificamos o predomínio de um público com faixa etária entre 25 e
34 anos (65,9%), seguido da faixa etária entre 18 e 24 anos (26,6%), somando
92,5% do total coletado, o que representa o público-alvo do estudo.
83



                               Figura 3 - Gênero




Na Figura 24, identificamos em nossa coleta um predomínio do sexo feminino
(63,9%), porém sem relação direta com nosso objetivo de pesquisa.


                            Figura 4 - Renda familiar




Na Figura 25, a maioria da amostra coletada (50,5%) declarou possuir uma renda
familiar superior a R$ 5.554,00, classificando-as como pessoas de alto poder
aquisitivo.
84



Em resumo, a amostra estudada é jovem, em sua maioria está entre 25 e 34 anos
(65,7%), com predominância do público feminino (63,9%), e pertencente às classes
A1, A2 e B1 (71,8%). Também foi identificado que a maioria da amostra tem forte
presença na internet (99,2%). Com estes resultados, concluímos que a amostra da
pesquisa condisse com o público-alvo da nossa busca inicial.


4.2.3 Características de uso das redes sociais na internet


Após validação da amostra analisada à metodologia proposta, uma análise das
características de uso das redes sociais foi realizada, com o objetivo de aprofundar a
pesquisa. Os principais resultados são:




                    Figura 5 - Frequência de acesso à Internet
85



                   Figura 6 - Uso das redes sociais na Internet




Através das Figuras 26 e 27, podemos observar que a amostra acessa a internet por
mais de 7 horas diárias (35,4%), dando preferência para as redes sociais Facebook
(48,6%), seguido do MSN/MySpace (34,2%) e Orkut (21,4%).


Os dados da Figura 27 indicam uma inclinação da amostra para aquelas redes onde
há mais fluxo de informação em detrimento de canais de vídeos e fotos (YouTube e
Flickr/Picasa).


4.2.2.4 Relação do uso das redes sociais da internet com marcas de refrigerantes


Depois dos resultados preliminares apresentados, a presença das marcas de
refrigerantes foi avaliada dentro das redes sociais da internet. Os resultados foram
positivos, uma vez que a maioria não interagiu (ou não se lembrou de ter interagido)
com algum conteúdo de marca de refrigerante dentro das redes sociais da internet
(89,0%). Entretanto, todos aqueles que interagiram, mencionaram uma (ou mais)
marca(s) de refrigerante(s).
86



                      Figura 7 - Consumo de refrigerantes




De acordo com a Figura 28, a maioria da amostra declarou consumir, de maneira
mais freqüente, as marcas Coca-Cola (60,2%), Guaraná Antártica (19,3%) e H2OH
(10,0%).


             Figura 8 - Interação online com marcas de refrigerantes




Conforme falado anteriormente, a maioria da amostra (89,0%) não se recorda de ter
interagido com alguma marca de refrigerante nas redes sociais, conforme mostra a
Figura 29.
87




Figura 9 - Marcas de refrigerantes com interação nas redes sociais da Internet




Na Figura 30, dos 11,0% que se recordaram de alguma interação com marcas de
refrigerante nas redes sociais da internet, a maioria cita (ou lembra) a marca Cola-
Cola (78,6%), seguido pelo Guaraná Antártica (39,3%) e H2OH (14,3%) como marca
com a qual interagiu.


4.2.2.5 Cruzamento de dados


Para uma melhor interpretação dos dados apresentados, os principais fatores foram
identificados e determinados.
88



                 Figura 10 - Gênero x Redes sociais da internet




Na Figura 31, procuramos identificar se há variação de consumo de redes sociais da
internet conforme o gênero. Porém não encontramos valores consistentes que
comprovem uma preferência por canais de acordo com o sexo.


                Figura 11 - Gênero x Consumo de refrigerantes




Conforme a Figura 32 mostra, analisamos o gênero da amostra com relação ao
consumo de refrigerantes e identificamos uma pequena diferença entre o publico
masculino e feminino, sendo que o público feminino dá preferência para a H2OH e
89



para outros refrigerantes e o público masculino dá preferência para a Coca-Cola,
Guaraná Antártica e Sprite/Soda. A preferência pelo consumo de demais marcas é
praticamente idêntica e não parece sofrer diferenciação entre sexo.


                             Figura 12 - Gênero x Interação




Finalmente, a Figura 33 mostra a análise do gênero da amostra com relação à
lembrança de interação com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro das redes
sociais da internet e não foi identificada diferenciação.


Concluímos, portanto, uma homogeneidade entre gêneros (feminino e masculino)
quando analisados em relação às redes sociais da internet, as marcas de
refrigerante e a interatividade com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro das
redes sociais da internet.


Portanto, faz-se necessário adotar técnicas multivariadas para encontrar fatores que
expliquem e tentem traçar o comportamento do consumidor para o problema em
questão.
90



4.2.3 Análise Fatorial


A necessidade de se determinar fatores foi explicitada pela dificuldade em se traçar
perfis descritivos simples entre os dados coletados. Gêneros, redes sociais da
internet e marcas de refrigerantes não são suficientes para explicar os fatores que
norteiam a gestão de marcas nas redes sociais.


A técnica consiste em agrupar variáveis que apresentem correlação expressiva e
que compartilham algum fator em comum, substituindo e mantendo preservada boa
parte da variabilidade dos dados originais.


De acordo com Fávero (2009, p.236), a análise fatorial pode ser descrita como:


                         [...] uma técnica multivariada que busca identificar um número relativamente
                         pequeno de fatores que podem ser utilizados para representar relações entre
                         diversas variáveis interrelacionadas.




No caso deste trabalho, foram criadas 21 questões do tipo escore, atribuindo notas
de 1 a 10, e incluindo a opção 0 (não sei), com o objetivo de se identificar os
principais fatores que norteiam a gestão de marcas de refrigerantes nas redes
sociais da internet, sob o ponto de vista do consumidor.


A variância acumulada explicada pelos fatores deve ser igual ou maior a 50%. Não
serão aceitos valores KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) inferiores a 0,50, sendo:




Não serão aceitos comunalidades ou MSA (Measure Samples Adequacy – Medida
de Adequação de Amostra) inferiores a 0,50, sendo:
91



Caso estas condições não sejam atendidas, ações corretivas deverão ser tomadas,
incluindo a exclusão de fatores fracos, cujas comunalidades sejam inferiores a 0,50.
Após exclusão, uma nova simulação é realizada e os resultados analisados. Caso
haja alguma outra condição não atendida, as ações corretivas são tomadas até que
todas as condições sejam atendidas.


Resultados técnicos:


Com exclusivo objetivo de facilitar a leitura dos resultados técnicos, as questões
foram rotuladas de F01 a F21, de acordo com a tabela abaixo:
92




 Tabela 1 - Hipóteses apresentadas aos consumidores
1. Costumo procurar informações sobre marcas de refrigerantes na
                                                                           F01
internet
2. Se procuro uma marca de refrigerante na Internet e não acho um site
                                                                           F02
sobre ela, fico com uma imagem ruim desta marca
3. Se uma marca de refrigerante tem boas referências na internet, me
sinto confortável em adquiri-la mesmo sem tê-la testado ou                 F03
experimentado
4. Já fui impactado por alguma publicidade de marca de refrigerante na
                                                                           F04
Internet
5. Procuro informações sobre produtos e marcas de refrigerantes nas
                                                                           F05
redes sociais
6. As marcas de refrigerante deveriam divulgar mais que têm perfis ou
                                                                           F06
grupos nas redes sociais
7. Se uma marca de refrigerante tem um perfil ou grupo em alguma rede
                                                                           F07
social, fico com uma imagem positiva desta marca
8. Já debati sobre marcas de refrigerantes nas redes sociais               F08
9. Sou fã ou faço parte de algum grupo de marca de refrigerante de
                                                                           F09
alguma rede social
10. Acho interessante que uma marca de refrigerante tenha um perfil ou
grupo em alguma rede social como forma de se relacionar com seus           F10
consumidores
11. Eu seria fã ou faria parte de um grupo da minha marca favorita de
                                                                           F11
refrigerante em uma rede social
12. Eu tiraria dúvidas de produtos ou marcas de refrigerantes nas redes
                                                                           F12
sociais
13. Eu leria conteúdos postados por marcas de refrigerantes nas redes
                                                                           F13
sociais desde que fossem relevantes para mim
14. Eu jogaria algum jogo dentro de uma rede social, que fosse feita por
                                                                           F14
alguma marca de refrigerante
15. Aplicativos são interessantes mesmo aqueles feitos por alguma
                                                                           F15
marca de refrigerante
16. Eu apoiaria uma causa social ou ambiental que fosse patrocinada por
                                                                           F16
uma marca de refrigerante e divulgada na internet
17. Eu participaria de algum concurso ou promoção promovido por uma
                                                                           F17
marca de refrigerante nas redes sociais
18. Eu gostaria de colaborar com a criação de produtos novos para uma
                                                                           F18
marca de refrigerante
19. Para mim, interagir com as marcas de refrigerante que gosto a hora
                                                                           F19
que eu quiser é muito bom
20. Eu não gosto de publicidade de marcas dentro das redes sociais         F20
21. Se eu recebesse algum conteúdo interessante de uma marca de
                                                                           F21
refrigerante, repassaria para os meus amigos
93



4.2.3.2 Análise Descritiva


                              Tabela 2 - Medidas de posição e de dispersão

                                            Descriptive Statistics

                                F01      F02         F03        F04      F05      F06      F07
     Statistic    N             211      202         210        199      213      201      204
                  Mean          1,95     5,73       4,62        3,88     1,84     5,12     4,13
                  Std.
                               1,897    3,809       3,291      3,317    2,050    3,431    3,182
                  Deviation
                  Variance     3,598    14,505     10,830      11,006   4,201    11,769   10,125
                  Skewness
                               2,617     -,132      ,360        ,721    2,885     ,127     ,584

                  Kurtosis     7,095    -1,684     -1,305      -1,035   7,691    -1,482   -1,057
     Std. Error   Skewness
                                ,167     ,171       ,168        ,172     ,167     ,172     ,170

                  Kurtosis      ,333     ,341       ,334        ,343     ,332     ,341     ,339


                                F08      F09         F10        F11      F12      F13      F14
     Statistic    N             213      211         209        207      208      208      205
                  Mean          1,82     2,06       5,73        3,90     4,02     4,99     4,09
                  Std.
                               2,208    2,654       3,574      3,522    3,341    3,564    3,284
                  Deviation
                  Variance     4,874    7,044      12,776      12,402   11,164   12,700   10,786
                  Skewness
                               2,956    2,450       -,166       ,784     ,678     ,190     ,625

                  Kurtosis     7,739    4,405      -1,552      -1,028   -1,061   -1,572   -1,098
     Std. Error   Skewness
                                ,167     ,167       ,168        ,169     ,169     ,169     ,170

                  Kurtosis      ,332     ,333       ,335        ,337     ,336     ,336     ,338


                                F15      F16         F17        F18      F19      F20      F21
     Statistic    N             199      196         198        206      208      205      205
                  Mean          5,08     6,96       6,16        5,34     4,44     4,40     4,87
                  Std.
                               3,312    3,264       3,371      3,604    3,324    3,485    3,345
                  Deviation
                  Variance     10,969   10,655     11,365      12,986   11,049   12,144   11,190
                  Skewness
                                ,193     -,667      -,350       -,012    ,466     ,474     ,227

                  Kurtosis     -1,418   -1,047     -1,343      -1,608   -1,284   -1,347   -1,416
     Std. Error   Skewness
                                ,172     ,174       ,173        ,169     ,169     ,170     ,170

                  Kurtosis      ,343     ,346       ,344        ,337     ,336     ,338     ,338




A estatística descritiva foi realizada como tentativa de identificar quais os fatores
com maiores notas e mais aderentes à proposta de comunicação online em redes
sociais. Entretanto, devido à proximidade dos valores e a baixa explicação dada por
elas, optou-se por continuar com a técnica exploratória pela análise fatorial.
94



4.2.3.3 Matriz de correlação


Com base na Tabela 4, abaixo, podemos identificar quais fatores se relacionam
fortemente entre si. O valor mínimo de correlação, adotado como aceitável para a
análise, é de 0,50 para níveis de confiança de 1%. Fatores que não atendam à
condição deverão ser excluídos ou compor isoladamente outro fator.


                                           Tabela 3 - Matriz de correlação
             F01    F02    F03    F04    F05    F06    F07    F08    F09    F10    F11    F12    F13    F14    F15    F16    F17    F18    F19    F20    F21
      F01 1,000 ,325       ,252   ,250   ,465   ,205   ,247   ,242   ,199   ,117   ,162   ,244   ,202   ,160   ,062   ,086   ,137   ,198   ,328   ,030   ,154
      F02    ,325 1,000 ,520      ,198   ,216   ,185   ,515   ,129   ,093   ,338   ,265   ,397   ,348   ,210   ,222   ,184   ,261   ,315   ,274   ,062   ,190
      F03    ,252   ,520 1,000 ,189      ,261   ,363   ,628   ,144   ,166   ,473   ,391   ,400   ,410   ,221   ,220   ,271   ,378   ,253   ,309 -,067 ,317
      F04    ,250   ,198   ,189 1,000 ,295      ,147   ,242   ,174   ,202   ,174   ,293   ,280   ,202   ,273   ,250   ,136   ,178   ,265   ,324   ,006   ,215
      F05    ,465   ,216   ,261   ,295 1,000 ,199      ,306   ,307   ,302   ,131   ,310   ,338   ,316   ,322   ,209   ,121   ,206   ,199   ,286 -,059 ,131
      F06    ,205   ,185   ,363   ,147   ,199 1,000 ,627      ,068   ,281   ,644   ,514   ,355   ,441   ,241   ,405   ,402   ,421   ,360   ,486 -,175 ,264
  C   F07    ,247   ,515   ,628   ,242   ,306   ,627 1,000 ,075      ,223   ,636   ,509   ,528   ,499   ,277   ,354   ,369   ,428   ,366   ,486 -,137 ,336
  o   F08    ,242   ,129   ,144   ,174   ,307   ,068   ,075 1,000 ,226      ,011   ,111   ,120   ,077   ,156   ,103   ,042   ,054   ,083   ,227   ,128   ,083
  r
      F09    ,199   ,093   ,166   ,202   ,302   ,281   ,223   ,226 1,000 ,235      ,493   ,239   ,244   ,260   ,233   ,076   ,219   ,160   ,352   ,086   ,195
  r
  e   F10    ,117   ,338   ,473   ,174   ,131   ,644   ,636   ,011   ,235 1,000 ,568      ,495   ,585   ,216   ,413   ,412   ,360   ,404   ,509 -,239 ,376
  l   F11    ,162   ,265   ,391   ,293   ,310   ,514   ,509   ,111   ,493   ,568 1,000 ,505      ,602   ,357   ,239   ,282   ,456   ,359   ,537 -,173 ,335
  a   F12    ,244   ,397   ,400   ,280   ,338   ,355   ,528   ,120   ,239   ,495   ,505 1,000 ,594      ,447   ,318   ,252   ,374   ,398   ,571 -,005 ,382
  t
      F13    ,202   ,348   ,410   ,202   ,316   ,441   ,499   ,077   ,244   ,585   ,602   ,594 1,000 ,413      ,417   ,395   ,517   ,442   ,621 -,167 ,523
  i
  o   F14    ,160   ,210   ,221   ,273   ,322   ,241   ,277   ,156   ,260   ,216   ,357   ,447   ,413 1,000 ,615      ,271   ,494   ,378   ,378 -,027 ,326
  n   F15    ,062   ,222   ,220   ,250   ,209   ,405   ,354   ,103   ,233   ,413   ,239   ,318   ,417   ,615 1,000 ,397      ,523   ,453   ,456 -,028 ,392
      F16    ,086   ,184   ,271   ,136   ,121   ,402   ,369   ,042   ,076   ,412   ,282   ,252   ,395   ,271   ,397 1,000 ,405      ,482   ,283 -,115 ,418
      F17    ,137   ,261   ,378   ,178   ,206   ,421   ,428   ,054   ,219   ,360   ,456   ,374   ,517   ,494   ,523   ,405 1,000 ,454      ,480 -,097 ,495
      F18    ,198   ,315   ,253   ,265   ,199   ,360   ,366   ,083   ,160   ,404   ,359   ,398   ,442   ,378   ,453   ,482   ,454 1,000 ,613      ,051   ,426
      F19    ,328   ,274   ,309   ,324   ,286   ,486   ,486   ,227   ,352   ,509   ,537   ,571   ,621   ,378   ,456   ,283   ,480   ,613 1,000 -,062 ,436
      F20    ,030   ,062 -,067 ,006 -,059 -,175 -,137 ,128           ,086 -,239 -,173 -,005 -,167 -,027 -,028 -,115 -,097 ,051 -,062 1,000 -,087
      F21    ,154   ,190   ,317   ,215   ,131   ,264   ,336   ,083   ,195   ,376   ,335   ,382   ,523   ,326   ,392   ,418   ,495   ,426   ,436 -,087 1,000




4.2.3.2 KMO and Bartlett’s Test


Fávero (2009, p.254) explica que a estatística de KMO com valores próximos a zero
indicam que a análise fatorial pode não ser adequada, já que explicitam a existência
de uma fraca correlação entre as variáveis e que quanto mais próximo a 1, maior
será a qualidade da análise fatorial.


Nosso modelo possui um valor KMO de 0,857, validando a amostra e a técnica
utilizada.
95



                                            Tabela 4 - KMO e Bartlett's Test
                                                             KMO and Bartlett's Test
                                                Kaiser-Meyer-Olkin Measure
                                                                                                      ,857
                                                of Sampling Adequacy.
                                                           Approx. Chi-
                                                Bartlett's                                  1383,576
                                                           Square
                                                Test of
                                                           df                                          210
                                                Sphericity
                                                           Sig.                                       ,000




4.2.3.5 MSA


De acordo com Maroco (apud Fávero, 2009, p.255) o MSA representa uma medida
de adequação dos dados à análise fatorial para cada uma das variáveis em análise.
Caso algum valor encontrado seja inferior a 0,50, tal fato pode indicar que esta
variável específica pode não se ajustar à estrutura definida pelas outras variáveis e,
portanto, merece eventualmente ser eliminada.


Nosso modelo não apresentou valores de MSA inferiores à condição mínima (0,50).
Portanto, todas as variáveis, provavelmente, são adequadas para a análise fatorial.


                                                              Tabela 5 - MSA
                                                                 Anti-image Matrices
              F01   F02    F03    F04    F05    F06    F07    F08    F09    F10   F11    F12    F13     F14   F15   F16    F17    F18   F19   F20    F21
        F01   ,722 -,254 -,048 -,096 -,371 -,170 ,078 -,023 -,054 ,030            ,157   ,043   ,048 -,066 ,209 -,019 ,018        ,042 -,227 -,025 -,084
        F02   -,254 ,805 -,238 -,018 ,104       ,231 -,297 -,073 ,039 -,038 -,019 -,107 -,115 ,046 -,099 ,062 -,019 -,178 ,151 -,086 ,126
  A
        F03   -,048 -,238 ,902 -,010 -,041 ,054 -,320 -,103 ,009 -,148 -,017 ,007 -,024 -,011 ,088 -,005 -,151 ,052                     ,091 -,027 -,086
  n
  t     F04   -,096 -,018 -,010 ,896 -,104 ,083 -,043 -,036 ,027            ,034 -,171 -,040 ,128 -,036 -,118 -,003 ,088 -,043 -,086 -,005 -,078
  i     F05   -,371 ,104 -,041 -,104 ,781       ,044 -,144 -,206 -,137 ,171 -,066 -,126 -,169 -,043 -,096 ,022             ,031 -,075 ,144    ,129   ,134
  -     F06   -,170 ,231   ,054   ,083   ,044   ,870 -,363 -,030 -,042 -,285 -,146 ,072         ,034   ,064 -,142 -,124 -,114 -,006 -,065 ,013       ,144
  i
        F07   ,078 -,297 -,320 -,043 -,144 -,363 ,891         ,095   ,038 -,144 -,017 -,140 ,084       ,023   ,016 -,067 -,033 ,081 -,107 ,025 -,026
  m
  a     F08   -,023 -,073 -,103 -,036 -,206 -,030 ,095        ,712 -,079 ,039     ,015   ,054   ,084 -,065 ,014 -,068 ,076        ,110 -,211 -,118 -,042
  g     F09   -,054 ,039   ,009   ,027 -,137 -,042 ,038 -,079 ,790 -,009 -,403 ,067             ,123 -,030 -,120 ,054      ,053   ,116 -,119 -,197 -,091
  e     F10   ,030 -,038 -,148 ,034      ,171 -,285 -,144 ,039 -,009 ,879 -,212 -,169 -,170 ,212 -,254 -,064 ,203 -,073 ,000                  ,185 -,034
        F11   ,157 -,019 -,017 -,171 -,066 -,146 -,017 ,015 -,403 -,212 ,853 -,047 -,234 -,167 ,349                 ,006 -,185 -,025 -,078 ,097      ,066
  C
  o     F12   ,043 -,107 ,007 -,040 -,126 ,072 -,140 ,054            ,067 -,169 -,047 ,904 -,160 -,286 ,160         ,027   ,058   ,050 -,236 -,163 -,076
  r     F13   ,048 -,115 -,024 ,128 -,169 ,034         ,084   ,084   ,123 -,170 -,234 -,160 ,911 -,055 -,026 -,107 -,078 ,103 -,269 ,037 -,233
  r     F14   -,066 ,046 -,011 -,036 -,043 ,064        ,023 -,065 -,030 ,212 -,167 -,286 -,055 ,816 -,504 ,021 -,149 -,092 ,137               ,070   ,038
  e
        F15   ,209 -,099 ,088 -,118 -,096 -,142 ,016          ,014 -,120 -,254 ,349      ,160 -,026 -,504 ,784 -,099 -,202 -,020 -,162 -,066 -,064
  l
  a     F16   -,019 ,062 -,005 -,003 ,022 -,124 -,067 -,068 ,054 -,064 ,006              ,027 -,107 ,021 -,099 ,877 -,072 -,329 ,231          ,055 -,162
  t     F17   ,018 -,019 -,151 ,088      ,031 -,114 -,033 ,076       ,053   ,203 -,185 ,058 -,078 -,149 -,202 -,072 ,915 -,063 -,081 ,026 -,210
  i     F18   ,042 -,178 ,052 -,043 -,075 -,006 ,081          ,110   ,116 -,073 -,025 ,050      ,103 -,092 -,020 -,329 -,063 ,852 -,437 -,182 -,104
  o
        F19   -,227 ,151   ,091 -,086 ,144 -,065 -,107 -,211 -,119 ,000 -,078 -,236 -,269 ,137 -,162 ,231 -,081 -,437 ,853                    ,071 -,002
  n
        F20   -,025 -,086 -,027 -,005 ,129      ,013   ,025 -,118 -,197 ,185      ,097 -,163 ,037      ,070 -,066 ,055     ,026 -,182 ,071    ,540   ,046
        F21   -,084 ,126 -,086 -,078 ,134       ,144 -,026 -,042 -,091 -,034 ,066 -,076 -,233 ,038 -,064 -,162 -,210 -,104 -,002 ,046                ,901
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
96



4.2.3.6 Comunalidades


Para as comunalidades, como citado anteriormente, é necessário um valor superior
a 50%, respeitando a Tabela abaixo:


                                               Tabela 6 - Valores de Comunalidades
                                                     < 50%                             Muito prejudicada
                                                     entre 50% e 60%                   Prejudicada
                                                     entre 60% e 70%                   Impacto moderado
                                                     entre 7% e 80%                    Favorecida
                                                     acima de 80%                      Muito favorecida



Com todos os fatores sendo considerados na análise, encontramos comunalidades
inferiores ao limite de 0,50 (F04, F08, F16 e F21).


                                Tabela 7 - Comunalidades das variáveis de estudo
                                                                            Communalities
             F01     F02     F03     F04     F05    F06    F07    F08    F09    F10     F11    F12    F13    F14    F15    F16    F17    F18    F19    F20    F21
  Initial    1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction   ,584    ,710    ,643    ,336    ,680   ,607   ,750   ,395   ,719   ,747    ,731   ,528   ,627   ,608   ,638   ,487   ,577   ,585   ,634   ,852   ,474
Extraction Method: Principal Component Analysis.




Como ação corretiva, retiramos as comunalidades mais prejudicadas, uma a uma e
avaliamos os fatores restantes, até que todas as comunalidades fossem superiores
a 50%.


4.2.3.7 Eigenvalues e Percentual de Variância Explicada pelos Fatores


Apesar do primeiro ensaio com todos os fatores não atender à condição ideal, é
interessante visualizar o total das variâncias explicadas pelo modelo que, neste
caso, ficou em 61,48%, com Eigenvalue inicial fixado em 1.
97



       Tabela 8 - Eigenvalues e percentual de Variância explicada pelos fatores
                                                                Total Variance Explained
                                                                           Extraction Sums of Squared                  Rotation Sums of Squared
                                    Initial Eigenvalues
                                                                                     Loadings                                  Loadings
   Component
                                              % of   Cumulati                               % of   Cumulati                            % of   Cumulati
                             Total                                         Total                                       Total
                                            Variance  ve %                                Variance  ve %                             Variance  ve %

                    1          7,376          35,124          35,124         7,376         35,124         35,124         4,048         19,276       19,276
                    2          1,812               8,626      43,750         1,812           8,626        43,750         2,822         13,437       32,713
                    3          1,502               7,151      50,901         1,502           7,151        50,901         2,603         12,394       45,107
                    4          1,218               5,799      56,700         1,218           5,799        56,700         2,172         10,341       55,448
                    5          1,004               4,779      61,479         1,004           4,779        61,479         1,267          6,031       61,479
                    6            ,900              4,285      65,764
                    7            ,869              4,138      69,903
                    8            ,804              3,827      73,730
                    9            ,752              3,579      77,309
                    10           ,707              3,368      80,677
                    11           ,601              2,863      83,540
                    12           ,546              2,601      86,142
                    13           ,518              2,466      88,608
                    14           ,444              2,116      90,724
                    15           ,399              1,902      92,626
                    16           ,359              1,707      94,333
                    17           ,321              1,529      95,862
                    18           ,276              1,313      97,176
                    19           ,226              1,075      98,251
                    20           ,200               ,954      99,204
                    21           ,167               ,796     100,000
 Extraction Method: Principal Component Analysis.




Após obtenção do primeiro resultado, identificamos a necessidade de refino.


                                 Tabela 9 - Comunalidades após o primeiro refino
                                                                           Communalities
             F01     F02     F03     F05     F06      F07    F08    F09    F10     F11     F12    F13    F14    F15    F16    F17     F18   F19    F20    F21

  Initial    1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Extraction   ,512    ,709    ,634    ,567    ,586     ,740   ,434   ,568   ,723    ,691    ,521   ,629   ,596   ,631   ,458   ,582   ,563   ,608   ,431   ,441

Extraction Method: Principal Component Analysis.
98




                               Tabela 10 - Comunalidades após o segundo refino
                                                                                     Communalities
             F01      F02      F03        F05     F06        F07       F08        F09      F10   F11       F12       F13       F14      F15     F16        F17      F18      F19     F21

  Initial    1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction   ,571     ,678     ,634     ,609      ,628       ,748      ,440      ,645     ,751   ,716     ,515      ,615       ,646     ,641    ,446       ,585     ,512     ,613    ,442

Extraction Method: Principal Component Analysis.




                                Tabela 11 - Comunalidades após o terceiro refino
                                                                                     Communalities
              F01      F02      F03        F05        F06       F07        F09       F10     F11       F12       F13       F14        F15      F16       F17       F18      F19      F21
  Initial    1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction    ,619    ,679      ,635       ,652       ,642      ,748       ,650      ,762    ,715      ,525      ,613      ,673       ,641     ,476      ,584     ,512      ,609    ,446

Extraction Method: Principal Component Analysis.




                                   Tabela 12 - Comunalidades após o quarto refino
                                                                                     Communalities
               F01      F02         F03         F05      F06        F07        F09        F10      F11        F12       F13       F14        F15       F16        F17       F18     F19

  Initial     1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Extraction    ,625      ,681        ,638     ,647        ,644       ,747       ,657     ,764     ,722        ,527       ,604      ,702       ,677      ,458       ,581      ,520    ,600

Extraction Method: Principal Component Analysis.




                                   Tabela 13 - Comunalidades após o quinto refino
                                                                                   Communalities
               F01       F02          F03        F05         F06        F07         F09      F10         F11        F12        F13       F14         F15         F17       F18      F19

   Initial    1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction     ,673      ,693         ,642       ,682        ,639       ,748        ,656     ,763        ,717       ,535       ,610      ,717        ,689       ,594       ,493     ,608
Extraction Method: Principal Component Analysis.




                                    Tabela 14 - Comunalidades após o sexto refino
                                                                                   Communalities
                F01          F02       F03            F05       F06           F07       F09         F10         F11        F12         F13         F14        F15          F17      F19

   Initial     1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Extraction      ,681         ,694      ,648           ,679      ,644          ,751      ,646       ,765        ,715        ,547       ,622       ,772         ,721        ,617      ,588

Extraction Method: Principal Component Analysis.




Após exclusão de 6 fatores (F04, F20,F08, F21, F16), a análise fatorial finalizou com
um percentual de variância explicada pelos fatores de 67,26%, superando a primeira
análise (61,48%). O resultado é satisfatório e será adotado nas próximas análises.
99




Tabela 15 - Eigenvalues e percentual de variância explicada pelos fatores após
                                                    o refino
                                             Total Variance Explained
                       Initial Eigenvalues          Extraction Sums of Squared    Rotation Sums of Squared
 Component                     % of   Cumulati                L % of
                                                                 di    Cumulati           L % of
                                                                                              di    Cumulati
                   Total                             Total                        Total
                             Variance  ve %                   Variance   ve %              Variance   ve %
             1       7,376     35,124      35,124     7,376    35,124   35,124     4,048    19,276   19,276
             2       1,812       8,626     43,750     1,812     8,626   43,750     2,822    13,437   32,713
             3       1,502       7,151     50,901     1,502     7,151   50,901     2,603    12,394   45,107
             4       1,218       5,799     56,700     1,218     5,799   56,700     2,172    10,341   55,448
             5       1,004       4,779     61,479     1,004     4,779   61,479     1,267     6,031   61,479
             6        ,900       4,285     65,764
             7        ,869       4,138     69,903
             8        ,804       3,827     73,730
             9        ,752       3,579     77,309
             10       ,707       3,368     80,677
             11       ,601       2,863     83,540
             12       ,546       2,601     86,142
             13       ,518       2,466     88,608
             14       ,444       2,116     90,724
             15       ,399       1,902     92,626
             16       ,359       1,707     94,333
             17       ,321       1,529     95,862
             18       ,276       1,313     97,176
             19       ,226       1,075     98,251
             20       ,200        ,954     99,204
             21       ,167        ,796   100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.




4.2.3.8 Fatores e carga fatorial


A matriz de componentes rotacionadas tem como objetivo distribuir os fatores de
acordo com os pesos que são obtidos na combinação linear. A rotação tem como
objetivo transformar a matriz inicial das cargas fatoriais em outra matriz de
interpretação simplificada.
100




                Tabela 16 - Matriz de componentes rotacionadas
                                   Rotated Component Matrixa
                                                 Component
                                          1        2        3           4
                                F01      ,048    -,006    ,351     ,745
                                F02      ,086    ,138     ,800     ,163
                                F03      ,356    ,132     ,697     ,133
                                F05      ,112    ,169     ,113     ,790
                                F06      ,768    ,156     ,168     ,034
                                F07      ,607    ,169     ,584     ,116
                                F09      ,518    ,116     -,301    ,523
                                F10      ,782    ,160     ,345     -,094
                                F11      ,768    ,219     ,059     ,272
                                F12      ,447    ,373     ,374     ,261
                                F13      ,547    ,475     ,275     ,145
                                F14      ,076    ,835     ,021     ,262
                                F15      ,211    ,816     ,101     -,024
                                F17      ,294    ,703     ,190     -,005
                                F19      ,569    ,414     ,173     ,252
                               Extraction Method: Principal Component
                               Analysis.
                                Rotation Method: Varimax w ith Kaiser
                               Normalization.

                               a. Rotation converged in 7 iterations.




Com isto temos 4 fatores, sendo eles:


Fator 1: F06, F07, F10, F11, F12, F13 e F19
Fator 2: F14, F15 e F17
Fator 3: F02, F03
Fator 4: F01, F05 e F09


Consultando a tabela de fatores, temos:
101



                                    Tabela 17 - Fatores encontrados
         FATOR 1                       FATOR 2                      FATOR 3                       FATOR 4 

   PRESENÇA ONLINE                 ENTRETENIMENTO                 REFERÊNCIA                    CONTEÚDO 

 6. As marcas de              14. Eu jogaria algum jogo     2. Se procuro uma marca
                                                                                          1. Costumo procurar
 refrigerante deveriam        dentro de uma rede            de refrigerante na Internet
                                                                                          informações sobre
 divulgar mais que têm        social, que fosse feita por   e não acho um site sobre
                                                                                          marcas de refrigerantes
 perfis ou grupos nas         alguma marca de               ela, fico com uma imagem
                                                                                          na internet
 redes sociais                refrigerante                  ruim desta marca


                                                            3. Se uma marca de
 7. Se uma marca de
                                                            refrigerante tem boas
 refrigerante tem um perfil   15. Aplicativos são                                         5. Procuro informações
                                                            referências na internet,
 ou grupo em alguma rede      interessantes mesmo                                         sobre produtos e marcas
                                                            me sinto confortável em
 social, fico com uma         aqueles feitos por alguma                                   de refrigerantes nas redes
                                                            adquiri-la mesmo sem tê-
 imagem positiva desta        marca de refrigerante                                       sociais
                                                            la testado ou
 marca
                                                            experimentado

 10. Acho interessante que
                              17. Eu participaria de
 uma marca de
                              algum concurso ou                                           9. Sou fã ou faço parte de
 refrigerante tenha um
                              promoção promovido por                                      algum grupo de marca de
 perfil ou grupo em alguma
                              uma marca de                                                refrigerante de alguma
 rede social como forma
                              refrigerante nas redes                                      rede social
 de se relacionar com seus
                              sociais
 consumidores
                                                              
 11. Eu seria fã ou faria
 parte de um grupo da
 minha marca favorita de
 refrigerante em uma rede
 social                                                                                     
 12. Eu tiraria dúvidas de
 produtos ou marcas de
 refrigerantes nas redes
 sociais                                                                                    
 13. Eu leria conteúdos
 postados por marcas de
 refrigerantes nas redes
 sociais desde que fossem
 relevantes para mim
                                                                                            
 19. Para mim, interagir
 com as marcas de
 refrigerante que gosto a
 hora que eu quiser é
 muito bom                                                                                  




Além dos 4 fatores supralistados, temos ainda outros 6 fatores que foram excluídos
da análise, por terem apresentado comunalidades inferiores a 0,50. Estes, caso
sejam identificados como fatores importantes, poderão ser inclusos na análise de
forma independente.
102



4.2.4 Análise fatorial cruzada


Após validação dos 4 principais fatores, a pesquisa foi aprofundada para análise de
relevância entre gênero (feminino e masculino), entre redes sociais da internet
(Facebook, MSN/MySpace e Twitter) e entre marcas de refrigerante (Coca Cola,
Guaraná Antartica e H2OH).


Realizada a análise por fases, considerando apenas o gênero como fator
segregante, concluímos de forma clara uma diferença grande entre o peso dos
fatores entre mulheres e homens. Tal conclusão foi tirada com base nas matrizes de
carga e fatores rotacionados, onde é explicita a diferença, tanto em número, como
em classificação entre os gêneros.


Enquanto os fatores femininos podem ser resumidos em seis, os fatores masculinos
podem ser resumidos em sete. A divergência também é denotada pela classificação,
exceto pelos fatores F09 e F11 – no tangente a fidelização do consumidor,
demonstrada pelo termo “fã” e pelo fator F20 – no tangente a publicidade em redes
sociais da internet. O Anexo C apresenta a matriz de correlação rotacionada, com o
agrupamento de fatores.


Considerando apenas as três principais marcas de refrigerante como fator
independente, concluímos que a composição de carga e fator muda de acordo com
a opção pela marca de refrigerante. O Anexo D apresenta a matriz de correlação
rotacionada, com o agrupamento de fatores.


O cenário se repete quando consideramos as redes sociais da internet como fator
independente. O Anexo E apresenta a matriz de correlação rotacionada, com o
agrupamento de fatores.
103



4.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudada


Depois das análises feitas, identificamos 4 fatores convergiram em nossa pesquisa:
presença online, entretenimento, referência e conteúdo.
   a) Presença Online: existe uma pré-disposição dos consumidores em se
      relacionarem com as marcas de refrigerantes dentro das redes sociais. A
      presença delas nos canais gera imagem positiva e mostra-se um serviço ao
      usuário, caso ele tenha alguma dúvida ou queira uma informação.
   b) Entretenimento: a pesquisa apontou o uso das redes sociais para
      entretenimento. Este fator explica que a interação com as marcas de
      refrigerantes pode ocorrer através de jogos, promoções, concursos, e
      aplicativos.
   c) Referência: a indicação dos amigos em relação às marcas de refrigerante é
      um fator de convencimento para que ele a experimente ou consuma.
   d) Conteúdo: as informações procuradas pelos usuários devem estar tanto na
      internet, quanto nas redes sociais.


Três dos fatores encontrados vão ao encontro de dois fatores dos pilares
estratégicos citados por Safko e Brake (2009) que são: “entretenimento” e
“educação”, que engloba os fatores “referência” e “conteúdo” encontrados pela
pesquisa. O fator “presença online” não é citado pela tipologia de Safko e Brake,
mas é premissa para que o restante dos fatores possa existir.
104



4.4 Proposta de estratégia de gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais
da internet


Dados os resultados obtidos com a análise descritíva e a análise multivariada
fatorial, algumas estratégias podem ser desenhadas e sugeridas, tanto direcionada
às marcas de refrigerante com relação à gestão nas redes sociais da internet, como
para próximos trabalhos relacionados ao tema.


Uma estratégia a ser adotada está na exploração dos três novos fatores citados por
Kottler (2010). Através da cocriação, da comunização e no desenvolvimento de
personalidade da marca, pode-se atingir de maneira mais assertiva um público com
características próprias e que fogem dos modelos tradicionais de gestão de marca,
conforme já descrito neste capítulo.


A cocriação, representada explicitamente pela questão F18, apesar de ter sido
eliminada da análise fatorial por apresentar comunalidade inferior a 0,50 (0,493),
está presente quando tornamos gênero, rede social na internet e marca de
refrigerante fatores específicos na análise.


A comunização, representada pelas questões F06, F07, F08, F09, F11 e F21, está
presente no agrupamento “Presença Online” e “Conteúdo”, exceto F08 e F21 devido
a baixa comunalidade apresentada no modelo (0,395 e 0,446 respectivamente).


O desenvolvimento de personalidade da marca de refrigerante, representada pelos
demais fatores, também apresentou o mesmo comportamento analisado para os
fatores analisados anteriormente.


Conclui-se que uma abordagem personificada e, principalmente, transparente da
marca de refrigerante torna-se uma estratégia válida e eficaz, através da presença
online e da participação ativa nas redes sociais da internet. O emprego de modelos
e fórmulas pré-formatadas é desaconselhada devido a superficialidade embutida em
muitas destas soluções. Tais modelos desconsideram fatores nem sempre explicitos
que explicam e definem estratégias importantes.
105
106
107
108
109



6 REFERÊNCIAS


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116
117
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  • 1. 1 Trabalho de Conclusão do Curso Pós-Graduação Latu Senso – Engenharia de Marketing – T6 Gestão de marcas nas Redes Sociais da Internet Coordenação: Prof. Dr. Celso Cláudio de Hildebrand e Grisi Prof. Dr. Fábio Lotti Oliva Orientação: Prof. Dr. Fábio Lotti Oliva São Paulo 2010
  • 2. 2 Nota da edição: Este trabalho foi modificado de sua versão original com o objetivo de incentivar a pesquisa acadêmica através do uso de bibliotecas e suas ferramentas, tanto online como offline.Portanto, caso haja interesse no conteúdo integral, os autores informam que o mesmo encontra-se disponível na biblioteca da Fundação Instituto de Administração – FIA. Autores: NOGUEIRA, Adriana Florentino; ABOU ANNI, Carolina Gomes; SANCHES, Georgina Squeff; SATO, Rodrigo Yuji; ANGELOTTI, Thaís. Título: Gestão de marcas nas Redes Sociais da Internet Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Pós-Graduação de Engenharia de Marketing da Fundação Instituto de Administração para obtenção do título de Pós-Graduado em Engenharia de Marketing. Aprovado em: Banca Examinadora Prof. Dr.________________________ Instituição____________________ Julgamento______________________ Assinatura____________________ Prof. Dr.________________________ Instituição____________________ Julgamento______________________ Assinatura____________________ Prof. Dr.________________________ Instituição____________________ Julgamento______________________ Assinatura____________________
  • 3. 3 Às nossas famílias e amigos e a todos que nos ajudaram a realizar este estudo.
  • 4. 4 AGRADECIMENTOS Nosso especial agradecimento A todos os professores que contribuíram para nossa formação ao longo desse ano de estudo, em especial ao Prof. Rogério Carpi, ao Prof. Luiz Paulo Fávero, à Profa. Alessandra Montini, à Profa. Maria Aparecida Gouvêa e ao Prof. Fábio Lotti. Às nossas famílias, amigos, maridos, namorados (as) pela compreensão, suporte e torcida. Sabemos que não foi fácil conviver com a nossa ausência em muitos momentos ao longo do ano. Àqueles que contribuíram de alguma forma para a realização deste trabalho: colaboradores, colegas de empresa e chefes. Aos nossos colegas de classe, hoje grandes amigos, pela convivência, carinho e amizade ao longo do ano. Sem vocês, essa jornada não teria sido a mesma.
  • 5. 5 Quando pensamos que temos todas as respostas vem a vida e muda todas as perguntas. (Anônimo)
  • 6. 6 RESUMO A internet e as redes sociais vêm ganhando relevância inquestionável no dia-a-dia dos brasileiros. Elas estão propondo aos usuários novas formas de interação, de expressão e até mesmo de entretenimento. Inevitavelmente, este novo cenário promoveu uma transformação profunda nos processos de comunicação e relacionamento entre as marcas e seus consumidores. O presente trabalho procurou analisar a gestão de marcas dentro das redes sociais e os princípios que norteiam suas estratégias nesses meios, tomando como base um estudo de caso com marcas de refrigerantes. Na revisão teórica foram abordadas teorias sobre gestão de marcas, relacionamento com o consumidor, internet e redes sociais. Depois, fez-se uma pesquisa qualitativa com especialistas sobre o assunto para extrair os principais pontos a serem investigados no instrumento da pesquisa quantitativa. A pesquisa quantitativa procurou buscar, junto aos consumidores, fatores relevantes a serem considerados na gestão das marcas de refrigerantes dentro das redes sociais da internet. Por fim, com base nos fatores encontrados - presença online, entretenimento, referência e conteúdo – propôs-se, finalmente, estratégias de gestão de marcas de refrigerante nas redes sociais da internet. Palavra-chave: gestão de marca, rede social, marca de refrigerante, análise fatorial, estratégia/
  • 7. 7 ABSTRACT Both internet and social networks have been gaining undoubtful relevance in Brazilians’ daily activities. They propose new interaction, expression, and even entertainment forms to users. In light of this, this new scenario has proposed a profound transformation in the communication process and the relationship between brands and their consumers, as well. The present paper has attempted to analyze the brands management within social networks and the principles that guide its strategies amongst these networks, considering as basis a case study with regards to soft drinks brands. In the theory review, it has been taken into account theories about brands management, consumers relationships, internet and social networks. In sequence, a qualitative survey has been developed with specialists with the objective of extracting the main factors to be investigated in the quantitative survey. The latter’s intent was to extract among consumers the pertinent features to be considered in the soft drinks brands management within social networks usage. At last, based on the characteristics observed – online presence, entertainment, reference and content – it has proposed soft drinks brands management strategies within social networks usage. Keyword: brand management, social network, soft drink brands, factorial analysis, strategy.
  • 8. 8 RESUMEN El internet y las redes sociales están aduiriendo importancia sin duda en la vida de los Brasileños, que propone a los usuarios nuevas formas de interacción, expresion y entretenimiento, incluso. Inevitablemente, este nuevo escenario ha impulsado una profunda transformación en los procesos de comunicación y relación entre las marcas y sus consumidores. Este estudio trató de examinar la gestión de marcas dentro de las redes sociales y los principios que orientan sus estrategias en estos entornos, basado en un estudio de caso las marcas de refrescos. En la revisión de la literatura se discuten las teorías sobre la gestión de marca, relaciones con los clientes, internet y redes sociales. Entonces, se trataba de un estudio cualitativo de los expertos en la materia para extraer los puntos principales a ser investigados en el instrumento de investigación cuantitativa. La investigación cuantitativa ha tratado de llevarse bien con los consumidores, los factores relevantes a considerar en la gestión de marcas de refrescos en las redes sociales en internet. Por último, sobre la base de factores - presencia online, el entretenimiento, la referencia y el contenido - se propuso estrategias de gestión para las marcas de refrescos en las redes sociales en internet. Palabra clave: gestión de marcas, redes sociales, redes sociales, análisis factorial, estrategias.
  • 9. 9 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 14 1.1 Apresentação da Situação-Problema ............................................................... 14 1.2 Objetivos ........................................................................................................... 16 1.3 Justificativa........................................................................................................ 17 1.4 O Caso .............................................................................................................. 21 1.4.1 O mercado de refrigerantes no Brasil ........................................................ 21 1.4.2 Marcas ........................................................................................................ 24 1.4.3 Estratégia de Marketing.............................................................................. 25 1.4.4 Presença na Web ....................................................................................... 28 2 REVISÃO TEÓRICA ............................................................................................... 35 2.1 Marcas .............................................................................................................. 35 2.1.1 Origem e Conceito ...................................................................................... 35 2.1.2 Identidade e Imagem de Marca .................................................................. 37 2.1.3 Posicionamento .......................................................................................... 40 2.1.5 Geração de Valor para o Cliente ................................................................ 42 2.2 Marketing de Relacionamento .......................................................................... 44 2.3 Internet .............................................................................................................. 49 2.4 Gestão de Marca na Internet ............................................................................ 50 2.4 Redes Sociais ................................................................................................... 55 2.4.1 Weblogs e Fotologs .................................................................................... 56 2.4.3 Orkut ........................................................................................................... 57 2.4.3 Twitter ......................................................................................................... 57 2.4.4 Facebook .................................................................................................... 60 2.5 Gestão de Marca nas Redes Sociais ............................................................... 62 3 METODOLOGIA ..................................................................................................... 63 3.1 Plano de Análise de Resultados ....................................................................... 63 3.2 Seleção do Tipo de Pesquisa ........................................................................... 65 3.3 Técnica de Coleta de Dados ............................................................................ 66 3.4 Determinação do tamanho da população e da amostra. ................................. 68 3.5 Instrumentos de Coleta de dados ..................................................................... 70
  • 10. 10 3.5.1 Questionário da pesquisa qualitativa ......................................................... 70 3.5.2 Questionário da pesquisa quantitativa ....................................................... 71 3.6 Coleta de dados ................................................................................................ 73 3.6.1 Pesquisa Qualitativa ................................................................................... 73 3.6.2 Pesquisa Quantitativa ................................................................................. 73 3.7 Validação dos dados coletados ........................................................................ 74 3.8 Métodos quantitativos aplicados....................................................................... 74 3.8.1 Técnicas estatísticas descritivas ................................................................ 75 3.8.2 Análise fatorial ............................................................................................ 76 4 ANÁLISE DOS RESULTADOS .............................................................................. 78 4.1 Aprofundamento do Estudo de Caso................................................................ 78 4.2 Resultados da Pesquisa Quantitativa ............................................................... 80 4.2.1 Medidas e técnicas estatísticas .................................................................. 80 4.2.2 Pesquisa com usuários de redes sociais da internet ................................. 80 4.2.3 Características de uso das redes sociais na internet................................. 84 4.2.3 Análise Fatorial ........................................................................................... 90 4.2.4 Análise fatorial cruzada ............................................................................ 102 4.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudada....................... 103 4.4 Proposta de estratégia de gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais da internet ............................................................................................................. 104 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 105 6 REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 109 7 ANEXOS ............................................................................................................... 113 7.1 ANEXO A – Compilação da pesquisa qualitativa ........................................... 113 7.2 ANEXO B – Instrumento da pesquisa quantitativa ......................................... 114 7.3 ANEXO C – Fator segregante: gênero ........................................................... 122 7.4 ANEXO D – Fator segregante: marcas de refrigerantes ................................ 122 7.5 ANEXO E – Fator segregante: rede social da internet ................................... 123
  • 11. 11 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Evolução do Investimento Online (em milhões de reais) .......................... 17  Figura 2 - Fragmentação de Mídias ........................................................................... 18  Figura 3 - Atividades realizadas ao mesmo tempo em que se assiste a um programa de TV .......................................................................................................................... 19  Figura 4 - Mídias mais efetivas para publicidade....................................................... 19  Figura 5 - Grau de confiança do consumidor ....................................................... 20  Figura 6 - Participação de mercado das marcas de refrigerantes ............................. 22  Figura 7 - Campanha "Open Happiness" ................................................................... 27  Figura 8 - Campanha "Refresh Everything" ............................................................... 27  Figura 9 - Website da Coca-Cola ............................................................................... 29  Figura 10 - Post da fanpage oficial da Coca-Cola no Facebook ............................... 29  Figura 11 - Página da fanpage oficial da Coca-Cola no Facebook ........................... 30  Figura 12 - Fanpage atrai a atenção dos consumidores com causas sócio-ambientais .................................................................................................................................... 31  Figura 13 - Perfil da Coca-Cola no Twitter ................................................................. 31  Figura 14 - Fanpage oficial da Pepsi no Facebook ................................................... 33  Figura 15 - Fanpage oficial da Pepsi Brasil no Facebook ......................................... 33  Figura 16 - O projeto Refresh Everything .................................................................. 34  Figura 17 - Uma marca é muito mais que um produto .............................................. 37  Figura 18 - Identidade e imagem de marca ............................................................... 39  Figura 19 - Os 3 R's ................................................................................................... 45  Figura 20 – Evolução dos usuários ativos de Internet no Brasil ................................ 50  Figura 21 - Os 7 C's ................................................................................................... 52  Figura 22 - Etapas do processo de pesquisa ............................................................ 64  Figura 23 - Questão filtro: acesso à Internet .............................................................. 82  Figura 24 - Faixa etária .............................................................................................. 82  Figura 25 - Gênero ..................................................................................................... 83  Figura 26 - Renda familiar .......................................................................................... 83  Figura 27 - Frequência de acesso à Internet ............................................................. 84  Figura 28 - Uso das redes sociais na Internet ........................................................... 85  Figura 29 - Consumo de refrigerantes ....................................................................... 86 
  • 12. 12 Figura 30 - Interação online com marcas de refrigerantes ........................................ 86  Figura 31 - Marcas de refrigerantes com interação nas redes sociais da Internet .................................................................................................................................... 87  Figura 32 - Gênero x Redes sociais da internet .................................................... 88  Figura 33 - Gênero x Consumo de refrigerantes ....................................................... 88  Figura 34 - Gênero x Interação .................................................................................. 89 
  • 13. 13 LISTA DE TABELAS Tabela 1 – Medidas de tendência central .................................................................. 75  Tabela 2 - Hipóteses apresentadas aos consumidores............................................. 92  Tabela 3 - Medidas de posição e de dispersão ......................................................... 93  Tabela 4 - Matriz de correlação ................................................................................. 94  Tabela 5 - KMO e Bartlett's Test ................................................................................ 95  Tabela 6 - MSA........................................................................................................... 95  Tabela 7 - Valores de Comunalidades ....................................................................... 96  Tabela 8 - Comunalidades das variáveis de estudo .................................................. 96  Tabela 9 - Eigenvalues e percentual de Variância explicada pelos fatores .............. 97  Tabela 10 - Comunalidades após o primeiro refino ................................................... 97  Tabela 11 - Comunalidades após o segundo refino .................................................. 98  Tabela 12 - Comunalidades após o terceiro refino .................................................... 98  Tabela 13 - Comunalidades após o quarto refino ...................................................... 98  Tabela 14 - Comunalidades após o quinto refino ...................................................... 98  Tabela 15 - Comunalidades após o sexto refino ....................................................... 98  Tabela 16 - Eigenvalues e percentual de variância explicada pelos fatores após o refino ........................................................................................................................... 99  Tabela 17 - Matriz de componentes rotacionadas ................................................... 100  Tabela 18 - Fatores encontrados ............................................................................. 101 
  • 14. 14 1. INTRODUÇÃO 1.1 Apresentação da Situação-Problema No mundo de hoje, em que empresas disputam intensamente mercados saturados de ofertas, os consumidores ditam as regras. Munidos com ferramentas fáceis e eficazes de comparação de marcas e produtos e mais cientes das suas preferências, papéis mudaram radicalmente nos últimos anos e os consumidores, agora, são quem definem os valores dos produtos. (CORBAE; JENSEN; SCHENEIDER, 2003, p. 1). Desde a década de 90, os avanços em database marketing e customização em massa possibilitaram que as empresas pudessem alcançar seus consumidores com mensagens, produtos e serviços mais individualizados e, portanto, personalizados. A visão do marketing orientada para o cliente surge neste momento, impulsionada pelo desenvolvimento da tecnologia da informação e do advento da Internet. Dez anos mais tarde, a Web 2.01 permitiu a interação de pessoas, empresas e marcas através da rede. Isto é, transformou-se de uma fonte de informação de via única, estática, para uma plataforma que permite trocas de informações mútuas. Aliada a essa nova onda tecnológica, o aumento da oferta de computadores e celulares baratos, da Internet de baixo custo e do open source2 inaugurou o que Kotler (2010, p. 4) chamou de “a era da participação”, na qual pessoas criam e consomem notícias, idéias e entretenimento. Neste momento, a comunicação entre 1 O termo Web 2.0 é relativamente novo, surgindo em 2004 para conceituar a segunda geração da World Wide Web - tendência que reforça o conceito de troca de informações e colaboração dos internautas com sites e serviços virtuais. 2 O termo código aberto, ou open source em inglês, foi criado pela OSI (Open Source Initiative) e refere-se a software livre. Deve garantir que licença não restrinja de nenhuma maneira a venda ou distribuição do programa gratuitamente e que seu código fonte seja legível e inteligível para qualquer programador.
  • 15. 15 marcas e consumidores deixou de ser uma via de mão única e estes últimos deixaram de ser alvos passivos de campanhas de marketing. “De repente, o rio de mensagens de marketing estava fluindo ao contrário e os consumidores se transformaram em “prosumidores”3 ”. Agora, os consumidores podem dialogar com as marcas em tempo real, opinar sobre elas publicamente e influenciar sua rede de contatos. Neste novo cenário, o marketing não pode mais ser baseado em transações de produtos, mas sim em relacionamento. “Ao invés de tratar pessoas simplesmente como consumidoras, as empresas se aproximam respeitando-as como seres humanos, com pensamentos, sentimentos e espírito”. (KOTLER, 2010, p.4). O marketing de hoje passou a ser um marketing colaborativo, no qual as empresas precisam promocionar seus produtos e serviços de maneira que inspirem, incluam e reflitam os valores de seus consumidores. Um dos fatores que permitiram essa nova abordagem foi a ascensão das redes sociais da internet, que viraram uma epidemia mundial. Atualmente, estas redes são visitadas por 3 em cada 4 consumidores que ficam online4. Kotler (2010, p.9) explica que: À medida que as mídias sociais se tornarem cada vez mais expressivas, os consumidores poderão, cada vez mais, influenciar os outros consumidores com suas opiniões e experiências. A influência que a propaganda corporativa tem em moldar o comportamento de compra diminuirá proporcionalmente [...] Como as mídias sociais são de baixo custo e menos tendenciosas, será delas o futuro das comunicações de marketing. Na medida em que o tema vai ganhando relevância irrevogável para os profissionais de marketing, estudos são desenvolvidos para entender de que formas as empresas 3 Termo criado em 1980 por Alvin Toffler em “A Terceira Onda” para indicar o novo papel do consumidor na sociedade pós-moderna. É a junção das palavras produtor (produtor) e consumidor (consumer). 4 Fonte: US CensusBuerau | The Nielsen Company.
  • 16. 16 podem gerir suas marcas nas redes sociais da internet. A pouca literatura existente é recente e se torna obsoleta com a rapidez das mudanças na dinâmica da Web. As boas práticas ainda são fruto de experimentações e tentativas. Duas marcas que consideram estratégico ter presença relevante na internet e relacionamento com consumidores através das redes sociais são a Coca-Cola e a Pepsi-Cola. De fato, segundo o Ibope Monitor, essas marcas investem 13% e 10% respectivamente de sua verba de mídia no meio internet contra 8% da média do mercado. Além disso, de acordo com o estudo The Virtrue 100, que monitora as atividades de mais de 2000 marcas dentro das redes sociais, a Coca-Cola e a Pepsi- Cola ocupam o 31º e 73º lugares no ranking das 100 marcas que mais atuam dentro das redes sociais. Diante disso, o presente trabalho propõe-se em levantar e avaliar princípios de gestão de marcas dentro das redes sociais da internet, usando como base de estudo duas marcas de refrigerantes que atuam no mercado brasileiro, Coca-Cola e Pepsi- Cola e suas estratégias no meio digital. Desta forma, o problema de pesquisa pode ser apresentado por meio da seguinte pergunta: Q1: Como gerir marcas nas redes sociais da internet? 1.2 Objetivos O objetivo geral deste trabalho consiste em estudar os fatores que norteiam a gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais da internet. Como objetivos específicos, esta pesquisa procura: a) Analisar como as marcas de refrigerante gerem suas marcas dentro das redes sociais da internet; b) Avaliar quais fatores devem ser levados em consideração no plano de gestão das marcas dentro das redes sociais da internet;
  • 17. 17 c) Propor uma estratégia de gestão de marca de refrigerante nas redes sociais da internet.
  • 18. 18
  • 19. 19
  • 20. 20
  • 21. 21
  • 22. 22
  • 23. 23
  • 24. 24
  • 25. 25
  • 26. 26
  • 27. 27
  • 28. 28
  • 29. 29
  • 30. 30
  • 31. 31
  • 32. 32
  • 33. 33
  • 34. 34
  • 35. 35
  • 36. 36
  • 37. 37
  • 38. 38
  • 39. 39
  • 40. 40
  • 41. 41
  • 42. 42
  • 43. 43
  • 44. 44
  • 45. 45
  • 46. 46
  • 47. 47
  • 48. 48
  • 49. 49
  • 50. 50
  • 51. 51
  • 52. 52
  • 53. 53
  • 54. 54
  • 55. 55
  • 56. 56
  • 57. 57
  • 58. 58
  • 59. 59
  • 60. 60
  • 61. 61
  • 62. 62
  • 63. 63
  • 64. 64
  • 65. 65
  • 66. 66
  • 67. 67
  • 68. 68
  • 69. 69
  • 70. 70
  • 71. 71
  • 72. 72
  • 73. 73
  • 74. 74
  • 75. 75
  • 76. 76
  • 77. 77
  • 78. 78 4 ANÁLISE DOS RESULTADOS 4.1 Aprofundamento do Estudo de Caso Apesar da compra de refrigerantes ser de baixo envolvimento, marcas como Coca- Cola e Pepsi-Cola, que estão há mais de 100 anos no mercado, já transcendem o que Keller (2008, p.06) chama de benefícios tangíveis e racionais, ligados ao desempenho do produto, para dimensões mais simbólicas, emocionais e intangíveis, relacionadas ao que elas marcas representam. De fato, o histórico de comunicação e a trajetória de ambas as marcas buscou montar um mapa de significados emocionais na cabeça de seus consumidores. A Coca-Cola, por exemplo, representa felicidade, jovialidade, coletividade, família, celebração e pensamento positivo; já a Pepsi-Cola representa autenticidade, coragem, transgressão e jovialidade. A Coca-Cola e Pepsi-Cola são também símbolos de auto-expressão, conforme a teoria de Aaker (2007, p. 60) explica, pois fazem com que o consumidor se sinta reconfortado com sua auto-imagem ou com a imagem que passa para os outros ao consumi-las. (KAPFERER, 2003, p.24). Não é a toa que tanto a Coca-Cola quanto a Pepsi-Cola consideram crucial gerir suas marcas na internet e nas redes sociais. Isto porque esses meios singulares representam ferramentas estratégicas no estabelecimento de suas imagens de marca junto ao seu público. Através da internet e das redes sociais, conforme explicou Kotler (2010) e Prahalad (2004) as marcas conseguem co-criar valor aos seus consumidores, estabelecer um relacionamento duradouro e reunir sua legião de fãs em torno desses símbolos de auto-expressão. A transmissão das mensagens da marca, neste sentido, torna-se mais eficiente e relevante. Outro ponto importante é que a Web diz respeito a experiências e quando a construção de marcas enquadra-se nesta mentalidade, os resultados podem ser mais poderosos que a propaganda tradicional. (AAKER, 2007). A ação da Coca-Cola
  • 79. 79 no Twitter e o projeto Refresh Everything da Pepsi-Cola demonstram que essas marcas entendem que o meio digital requer estratégias e abordagens diferenciadas. Para elucidar o ponto acima, podemos relacionar o caso estudado com a tipologia dos 7 C’s, da A.T Kearney. Conveniência e conectividade: a Coca-Cola e a Pepsi-Cola mantêm canais oficiais e não oficiais de presença de marca na internet e nas redes sociais. De forma geral, procuram mapear onde seu público-alvo está e faz-se presente nesse ambiente. Percebe-se que, de alguma forma, pensam em uma arquitetura de presença digital. Atendimento: as diversas interações nas redes sociais entre as marcas e os consumidores mostram uma preocupação em se estabelecer um diálogo aberto e verdadeiro. Se o consumidor interage, as marcas buscam respondê-lo com agilidade. Se não interagem, procuram estimular o diálogo. Além disso, ao dar voz à marca é necessário personificá-la traduzindo sua identidade. Tanto a Coca-Cola, quanto a Pepsi-Cola procuraram fazer este exercício, estabelecendo um linguajar para suas marcas, uma personalidade, valores e interesses. Comunidade: a própria presença nas redes sociais demonstra que as marcas vêem oportunidades em criar suas legiões de fãs (brand lovers). Conforme mencionado antes, os fãs fazem parte das comunidades das marcas por se identificarem com os valores transmitidos por elas. É necessário ressaltar três pontos: ao ser fã de uma marca de refrigerantes, o usuário reafirma para sua rede de relacionamento que compartilha dos mesmos valores que ela; as marcas procuram criar ações dentro das comunidades que ajudem a reafirmar esses valores (as causas sociais e ambientais podem exemplificar esta observação); a Coca-Cola, em especial, consegue transmitir essas mensagens para pessoas formadoras de opinião de seu círculo de amizades/ relacionamento, criando um efeito dominó muito positivo e eficiente. Conteúdo: essencial nas estratégias observadas, as marcas procuram identificar qual conteúdo pode ser útil e relevante para o público delas. Esse conteúdo deve
  • 80. 80 gerar significados culturais aos consumidores e transmitir os valores compartilhados por eles e pela marca. Música e futebol são macro-temas muito usados por elas, além de promoções, causas sociais e aplicativos. Customização: apesar de serem produtos de massa, a Coca-Cola e a Pepsi-Cola conseguem, através da internet e das redes sociais, estabelecer um relacionamento one-a-one com seus consumidores. Ao gerar interações que transmitam os valores culturais compartilhados por seu público, as marcas conseguem uma identificação individual do consumidor com a mensagem, pois aquilo é relevante e faz sentido para ele. 4.2 Resultados da Pesquisa Quantitativa Após a aplicação das pesquisas e a análise dos dados obtidos, segue uma visão estatística dos resultados, com o objetivo de identificar os fatores envolvidos na gestão de marca de refrigerantes nas redes sociais da internet. 4.2.1 Medidas e técnicas estatísticas Os dados coletados através dos questionários foram tratados, analisados e interpretados por meio de técnicas de estatística descritiva, com o objetivo de oferecer respostas às questões da pesquisa. Para as análises deste trabalho, foram selecionados aqueles atributos que melhor contribuem para a reflexão sobre os principais pontos desta pesquisa. 4.2.2 Pesquisa com usuários de redes sociais da internet A coleta de dados foi dividida em duas partes: dados qualitativos e dados quantitativos.
  • 81. 81 A coleta de dados qualitativos foi realizada presencialmente com 2 profissionais atuantes nas mídias sociais, de forma não-diretiva, buscando preencher um roteiro preestabelecido. Após validação das duas entrevistas, um e-mail foi enviado com objetivo de obter, no mínimo, mais 2 entrevistas qualitativas não-presenciais, com profissionais envolvidos no tema. A coleta de dados quantitativos foi conduzida por um questionário online, SurveyMonkey, cujos dados foram protegidos por um protocolo criptografados de segurança (Secure Sockets Layer - SSL), com o objetivo de garantir a fidedignidade dos dados coletados, minimizando riscos de fraude e dando maior confiabilidade às análises. A divulgação ocorreu por trinta dias corridos, dentro das redes sociais e no envio de convites por email à amigos e conhecidos. 4.2.2.1 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados qualitativos Os profissionais entrevistados são atuantes nas redes sociais da internet, trabalhando diretamente com ferramentas colaborativas. A atuação envolve tanto ferramentas como portais de comunicação, entre eles, o Grupo Estado, o portal MidiasSociais.net, o portal eBah e o Grupo FAAZ. O resultado da pesquisa qualitativa foi de grande importância para elaboração do questionário e na determinação dos principais fatores envolvidos no tema. 4.2.2.2 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados quantitativos Para compreender a amostra, foi definido o perfil dos entrevistados através de freqüência relativa de fatores como: preferências e fatores socio-econômicos. Assim, obtivemos os seguintes resultados:
  • 82. 82 Figura 1 - Questão filtro: acesso à Internet Na figura 22, identificamos a predominância de respondentes com acesso freqüente à internet (99,2%) em relação àqueles que não tem o costume de acessar a internet (0,8%). Figura 2 - Faixa etária Na Figura 22, identificamos o predomínio de um público com faixa etária entre 25 e 34 anos (65,9%), seguido da faixa etária entre 18 e 24 anos (26,6%), somando 92,5% do total coletado, o que representa o público-alvo do estudo.
  • 83. 83 Figura 3 - Gênero Na Figura 24, identificamos em nossa coleta um predomínio do sexo feminino (63,9%), porém sem relação direta com nosso objetivo de pesquisa. Figura 4 - Renda familiar Na Figura 25, a maioria da amostra coletada (50,5%) declarou possuir uma renda familiar superior a R$ 5.554,00, classificando-as como pessoas de alto poder aquisitivo.
  • 84. 84 Em resumo, a amostra estudada é jovem, em sua maioria está entre 25 e 34 anos (65,7%), com predominância do público feminino (63,9%), e pertencente às classes A1, A2 e B1 (71,8%). Também foi identificado que a maioria da amostra tem forte presença na internet (99,2%). Com estes resultados, concluímos que a amostra da pesquisa condisse com o público-alvo da nossa busca inicial. 4.2.3 Características de uso das redes sociais na internet Após validação da amostra analisada à metodologia proposta, uma análise das características de uso das redes sociais foi realizada, com o objetivo de aprofundar a pesquisa. Os principais resultados são: Figura 5 - Frequência de acesso à Internet
  • 85. 85 Figura 6 - Uso das redes sociais na Internet Através das Figuras 26 e 27, podemos observar que a amostra acessa a internet por mais de 7 horas diárias (35,4%), dando preferência para as redes sociais Facebook (48,6%), seguido do MSN/MySpace (34,2%) e Orkut (21,4%). Os dados da Figura 27 indicam uma inclinação da amostra para aquelas redes onde há mais fluxo de informação em detrimento de canais de vídeos e fotos (YouTube e Flickr/Picasa). 4.2.2.4 Relação do uso das redes sociais da internet com marcas de refrigerantes Depois dos resultados preliminares apresentados, a presença das marcas de refrigerantes foi avaliada dentro das redes sociais da internet. Os resultados foram positivos, uma vez que a maioria não interagiu (ou não se lembrou de ter interagido) com algum conteúdo de marca de refrigerante dentro das redes sociais da internet (89,0%). Entretanto, todos aqueles que interagiram, mencionaram uma (ou mais) marca(s) de refrigerante(s).
  • 86. 86 Figura 7 - Consumo de refrigerantes De acordo com a Figura 28, a maioria da amostra declarou consumir, de maneira mais freqüente, as marcas Coca-Cola (60,2%), Guaraná Antártica (19,3%) e H2OH (10,0%). Figura 8 - Interação online com marcas de refrigerantes Conforme falado anteriormente, a maioria da amostra (89,0%) não se recorda de ter interagido com alguma marca de refrigerante nas redes sociais, conforme mostra a Figura 29.
  • 87. 87 Figura 9 - Marcas de refrigerantes com interação nas redes sociais da Internet Na Figura 30, dos 11,0% que se recordaram de alguma interação com marcas de refrigerante nas redes sociais da internet, a maioria cita (ou lembra) a marca Cola- Cola (78,6%), seguido pelo Guaraná Antártica (39,3%) e H2OH (14,3%) como marca com a qual interagiu. 4.2.2.5 Cruzamento de dados Para uma melhor interpretação dos dados apresentados, os principais fatores foram identificados e determinados.
  • 88. 88 Figura 10 - Gênero x Redes sociais da internet Na Figura 31, procuramos identificar se há variação de consumo de redes sociais da internet conforme o gênero. Porém não encontramos valores consistentes que comprovem uma preferência por canais de acordo com o sexo. Figura 11 - Gênero x Consumo de refrigerantes Conforme a Figura 32 mostra, analisamos o gênero da amostra com relação ao consumo de refrigerantes e identificamos uma pequena diferença entre o publico masculino e feminino, sendo que o público feminino dá preferência para a H2OH e
  • 89. 89 para outros refrigerantes e o público masculino dá preferência para a Coca-Cola, Guaraná Antártica e Sprite/Soda. A preferência pelo consumo de demais marcas é praticamente idêntica e não parece sofrer diferenciação entre sexo. Figura 12 - Gênero x Interação Finalmente, a Figura 33 mostra a análise do gênero da amostra com relação à lembrança de interação com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro das redes sociais da internet e não foi identificada diferenciação. Concluímos, portanto, uma homogeneidade entre gêneros (feminino e masculino) quando analisados em relação às redes sociais da internet, as marcas de refrigerante e a interatividade com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro das redes sociais da internet. Portanto, faz-se necessário adotar técnicas multivariadas para encontrar fatores que expliquem e tentem traçar o comportamento do consumidor para o problema em questão.
  • 90. 90 4.2.3 Análise Fatorial A necessidade de se determinar fatores foi explicitada pela dificuldade em se traçar perfis descritivos simples entre os dados coletados. Gêneros, redes sociais da internet e marcas de refrigerantes não são suficientes para explicar os fatores que norteiam a gestão de marcas nas redes sociais. A técnica consiste em agrupar variáveis que apresentem correlação expressiva e que compartilham algum fator em comum, substituindo e mantendo preservada boa parte da variabilidade dos dados originais. De acordo com Fávero (2009, p.236), a análise fatorial pode ser descrita como: [...] uma técnica multivariada que busca identificar um número relativamente pequeno de fatores que podem ser utilizados para representar relações entre diversas variáveis interrelacionadas. No caso deste trabalho, foram criadas 21 questões do tipo escore, atribuindo notas de 1 a 10, e incluindo a opção 0 (não sei), com o objetivo de se identificar os principais fatores que norteiam a gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais da internet, sob o ponto de vista do consumidor. A variância acumulada explicada pelos fatores deve ser igual ou maior a 50%. Não serão aceitos valores KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) inferiores a 0,50, sendo: Não serão aceitos comunalidades ou MSA (Measure Samples Adequacy – Medida de Adequação de Amostra) inferiores a 0,50, sendo:
  • 91. 91 Caso estas condições não sejam atendidas, ações corretivas deverão ser tomadas, incluindo a exclusão de fatores fracos, cujas comunalidades sejam inferiores a 0,50. Após exclusão, uma nova simulação é realizada e os resultados analisados. Caso haja alguma outra condição não atendida, as ações corretivas são tomadas até que todas as condições sejam atendidas. Resultados técnicos: Com exclusivo objetivo de facilitar a leitura dos resultados técnicos, as questões foram rotuladas de F01 a F21, de acordo com a tabela abaixo:
  • 92. 92 Tabela 1 - Hipóteses apresentadas aos consumidores 1. Costumo procurar informações sobre marcas de refrigerantes na F01 internet 2. Se procuro uma marca de refrigerante na Internet e não acho um site F02 sobre ela, fico com uma imagem ruim desta marca 3. Se uma marca de refrigerante tem boas referências na internet, me sinto confortável em adquiri-la mesmo sem tê-la testado ou F03 experimentado 4. Já fui impactado por alguma publicidade de marca de refrigerante na F04 Internet 5. Procuro informações sobre produtos e marcas de refrigerantes nas F05 redes sociais 6. As marcas de refrigerante deveriam divulgar mais que têm perfis ou F06 grupos nas redes sociais 7. Se uma marca de refrigerante tem um perfil ou grupo em alguma rede F07 social, fico com uma imagem positiva desta marca 8. Já debati sobre marcas de refrigerantes nas redes sociais F08 9. Sou fã ou faço parte de algum grupo de marca de refrigerante de F09 alguma rede social 10. Acho interessante que uma marca de refrigerante tenha um perfil ou grupo em alguma rede social como forma de se relacionar com seus F10 consumidores 11. Eu seria fã ou faria parte de um grupo da minha marca favorita de F11 refrigerante em uma rede social 12. Eu tiraria dúvidas de produtos ou marcas de refrigerantes nas redes F12 sociais 13. Eu leria conteúdos postados por marcas de refrigerantes nas redes F13 sociais desde que fossem relevantes para mim 14. Eu jogaria algum jogo dentro de uma rede social, que fosse feita por F14 alguma marca de refrigerante 15. Aplicativos são interessantes mesmo aqueles feitos por alguma F15 marca de refrigerante 16. Eu apoiaria uma causa social ou ambiental que fosse patrocinada por F16 uma marca de refrigerante e divulgada na internet 17. Eu participaria de algum concurso ou promoção promovido por uma F17 marca de refrigerante nas redes sociais 18. Eu gostaria de colaborar com a criação de produtos novos para uma F18 marca de refrigerante 19. Para mim, interagir com as marcas de refrigerante que gosto a hora F19 que eu quiser é muito bom 20. Eu não gosto de publicidade de marcas dentro das redes sociais F20 21. Se eu recebesse algum conteúdo interessante de uma marca de F21 refrigerante, repassaria para os meus amigos
  • 93. 93 4.2.3.2 Análise Descritiva Tabela 2 - Medidas de posição e de dispersão Descriptive Statistics F01 F02 F03 F04 F05 F06 F07 Statistic N 211 202 210 199 213 201 204 Mean 1,95 5,73 4,62 3,88 1,84 5,12 4,13 Std. 1,897 3,809 3,291 3,317 2,050 3,431 3,182 Deviation Variance 3,598 14,505 10,830 11,006 4,201 11,769 10,125 Skewness 2,617 -,132 ,360 ,721 2,885 ,127 ,584 Kurtosis 7,095 -1,684 -1,305 -1,035 7,691 -1,482 -1,057 Std. Error Skewness ,167 ,171 ,168 ,172 ,167 ,172 ,170 Kurtosis ,333 ,341 ,334 ,343 ,332 ,341 ,339 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 Statistic N 213 211 209 207 208 208 205 Mean 1,82 2,06 5,73 3,90 4,02 4,99 4,09 Std. 2,208 2,654 3,574 3,522 3,341 3,564 3,284 Deviation Variance 4,874 7,044 12,776 12,402 11,164 12,700 10,786 Skewness 2,956 2,450 -,166 ,784 ,678 ,190 ,625 Kurtosis 7,739 4,405 -1,552 -1,028 -1,061 -1,572 -1,098 Std. Error Skewness ,167 ,167 ,168 ,169 ,169 ,169 ,170 Kurtosis ,332 ,333 ,335 ,337 ,336 ,336 ,338 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 Statistic N 199 196 198 206 208 205 205 Mean 5,08 6,96 6,16 5,34 4,44 4,40 4,87 Std. 3,312 3,264 3,371 3,604 3,324 3,485 3,345 Deviation Variance 10,969 10,655 11,365 12,986 11,049 12,144 11,190 Skewness ,193 -,667 -,350 -,012 ,466 ,474 ,227 Kurtosis -1,418 -1,047 -1,343 -1,608 -1,284 -1,347 -1,416 Std. Error Skewness ,172 ,174 ,173 ,169 ,169 ,170 ,170 Kurtosis ,343 ,346 ,344 ,337 ,336 ,338 ,338 A estatística descritiva foi realizada como tentativa de identificar quais os fatores com maiores notas e mais aderentes à proposta de comunicação online em redes sociais. Entretanto, devido à proximidade dos valores e a baixa explicação dada por elas, optou-se por continuar com a técnica exploratória pela análise fatorial.
  • 94. 94 4.2.3.3 Matriz de correlação Com base na Tabela 4, abaixo, podemos identificar quais fatores se relacionam fortemente entre si. O valor mínimo de correlação, adotado como aceitável para a análise, é de 0,50 para níveis de confiança de 1%. Fatores que não atendam à condição deverão ser excluídos ou compor isoladamente outro fator. Tabela 3 - Matriz de correlação F01 F02 F03 F04 F05 F06 F07 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 F01 1,000 ,325 ,252 ,250 ,465 ,205 ,247 ,242 ,199 ,117 ,162 ,244 ,202 ,160 ,062 ,086 ,137 ,198 ,328 ,030 ,154 F02 ,325 1,000 ,520 ,198 ,216 ,185 ,515 ,129 ,093 ,338 ,265 ,397 ,348 ,210 ,222 ,184 ,261 ,315 ,274 ,062 ,190 F03 ,252 ,520 1,000 ,189 ,261 ,363 ,628 ,144 ,166 ,473 ,391 ,400 ,410 ,221 ,220 ,271 ,378 ,253 ,309 -,067 ,317 F04 ,250 ,198 ,189 1,000 ,295 ,147 ,242 ,174 ,202 ,174 ,293 ,280 ,202 ,273 ,250 ,136 ,178 ,265 ,324 ,006 ,215 F05 ,465 ,216 ,261 ,295 1,000 ,199 ,306 ,307 ,302 ,131 ,310 ,338 ,316 ,322 ,209 ,121 ,206 ,199 ,286 -,059 ,131 F06 ,205 ,185 ,363 ,147 ,199 1,000 ,627 ,068 ,281 ,644 ,514 ,355 ,441 ,241 ,405 ,402 ,421 ,360 ,486 -,175 ,264 C F07 ,247 ,515 ,628 ,242 ,306 ,627 1,000 ,075 ,223 ,636 ,509 ,528 ,499 ,277 ,354 ,369 ,428 ,366 ,486 -,137 ,336 o F08 ,242 ,129 ,144 ,174 ,307 ,068 ,075 1,000 ,226 ,011 ,111 ,120 ,077 ,156 ,103 ,042 ,054 ,083 ,227 ,128 ,083 r F09 ,199 ,093 ,166 ,202 ,302 ,281 ,223 ,226 1,000 ,235 ,493 ,239 ,244 ,260 ,233 ,076 ,219 ,160 ,352 ,086 ,195 r e F10 ,117 ,338 ,473 ,174 ,131 ,644 ,636 ,011 ,235 1,000 ,568 ,495 ,585 ,216 ,413 ,412 ,360 ,404 ,509 -,239 ,376 l F11 ,162 ,265 ,391 ,293 ,310 ,514 ,509 ,111 ,493 ,568 1,000 ,505 ,602 ,357 ,239 ,282 ,456 ,359 ,537 -,173 ,335 a F12 ,244 ,397 ,400 ,280 ,338 ,355 ,528 ,120 ,239 ,495 ,505 1,000 ,594 ,447 ,318 ,252 ,374 ,398 ,571 -,005 ,382 t F13 ,202 ,348 ,410 ,202 ,316 ,441 ,499 ,077 ,244 ,585 ,602 ,594 1,000 ,413 ,417 ,395 ,517 ,442 ,621 -,167 ,523 i o F14 ,160 ,210 ,221 ,273 ,322 ,241 ,277 ,156 ,260 ,216 ,357 ,447 ,413 1,000 ,615 ,271 ,494 ,378 ,378 -,027 ,326 n F15 ,062 ,222 ,220 ,250 ,209 ,405 ,354 ,103 ,233 ,413 ,239 ,318 ,417 ,615 1,000 ,397 ,523 ,453 ,456 -,028 ,392 F16 ,086 ,184 ,271 ,136 ,121 ,402 ,369 ,042 ,076 ,412 ,282 ,252 ,395 ,271 ,397 1,000 ,405 ,482 ,283 -,115 ,418 F17 ,137 ,261 ,378 ,178 ,206 ,421 ,428 ,054 ,219 ,360 ,456 ,374 ,517 ,494 ,523 ,405 1,000 ,454 ,480 -,097 ,495 F18 ,198 ,315 ,253 ,265 ,199 ,360 ,366 ,083 ,160 ,404 ,359 ,398 ,442 ,378 ,453 ,482 ,454 1,000 ,613 ,051 ,426 F19 ,328 ,274 ,309 ,324 ,286 ,486 ,486 ,227 ,352 ,509 ,537 ,571 ,621 ,378 ,456 ,283 ,480 ,613 1,000 -,062 ,436 F20 ,030 ,062 -,067 ,006 -,059 -,175 -,137 ,128 ,086 -,239 -,173 -,005 -,167 -,027 -,028 -,115 -,097 ,051 -,062 1,000 -,087 F21 ,154 ,190 ,317 ,215 ,131 ,264 ,336 ,083 ,195 ,376 ,335 ,382 ,523 ,326 ,392 ,418 ,495 ,426 ,436 -,087 1,000 4.2.3.2 KMO and Bartlett’s Test Fávero (2009, p.254) explica que a estatística de KMO com valores próximos a zero indicam que a análise fatorial pode não ser adequada, já que explicitam a existência de uma fraca correlação entre as variáveis e que quanto mais próximo a 1, maior será a qualidade da análise fatorial. Nosso modelo possui um valor KMO de 0,857, validando a amostra e a técnica utilizada.
  • 95. 95 Tabela 4 - KMO e Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure ,857 of Sampling Adequacy. Approx. Chi- Bartlett's 1383,576 Square Test of df 210 Sphericity Sig. ,000 4.2.3.5 MSA De acordo com Maroco (apud Fávero, 2009, p.255) o MSA representa uma medida de adequação dos dados à análise fatorial para cada uma das variáveis em análise. Caso algum valor encontrado seja inferior a 0,50, tal fato pode indicar que esta variável específica pode não se ajustar à estrutura definida pelas outras variáveis e, portanto, merece eventualmente ser eliminada. Nosso modelo não apresentou valores de MSA inferiores à condição mínima (0,50). Portanto, todas as variáveis, provavelmente, são adequadas para a análise fatorial. Tabela 5 - MSA Anti-image Matrices F01 F02 F03 F04 F05 F06 F07 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 F01 ,722 -,254 -,048 -,096 -,371 -,170 ,078 -,023 -,054 ,030 ,157 ,043 ,048 -,066 ,209 -,019 ,018 ,042 -,227 -,025 -,084 F02 -,254 ,805 -,238 -,018 ,104 ,231 -,297 -,073 ,039 -,038 -,019 -,107 -,115 ,046 -,099 ,062 -,019 -,178 ,151 -,086 ,126 A F03 -,048 -,238 ,902 -,010 -,041 ,054 -,320 -,103 ,009 -,148 -,017 ,007 -,024 -,011 ,088 -,005 -,151 ,052 ,091 -,027 -,086 n t F04 -,096 -,018 -,010 ,896 -,104 ,083 -,043 -,036 ,027 ,034 -,171 -,040 ,128 -,036 -,118 -,003 ,088 -,043 -,086 -,005 -,078 i F05 -,371 ,104 -,041 -,104 ,781 ,044 -,144 -,206 -,137 ,171 -,066 -,126 -,169 -,043 -,096 ,022 ,031 -,075 ,144 ,129 ,134 - F06 -,170 ,231 ,054 ,083 ,044 ,870 -,363 -,030 -,042 -,285 -,146 ,072 ,034 ,064 -,142 -,124 -,114 -,006 -,065 ,013 ,144 i F07 ,078 -,297 -,320 -,043 -,144 -,363 ,891 ,095 ,038 -,144 -,017 -,140 ,084 ,023 ,016 -,067 -,033 ,081 -,107 ,025 -,026 m a F08 -,023 -,073 -,103 -,036 -,206 -,030 ,095 ,712 -,079 ,039 ,015 ,054 ,084 -,065 ,014 -,068 ,076 ,110 -,211 -,118 -,042 g F09 -,054 ,039 ,009 ,027 -,137 -,042 ,038 -,079 ,790 -,009 -,403 ,067 ,123 -,030 -,120 ,054 ,053 ,116 -,119 -,197 -,091 e F10 ,030 -,038 -,148 ,034 ,171 -,285 -,144 ,039 -,009 ,879 -,212 -,169 -,170 ,212 -,254 -,064 ,203 -,073 ,000 ,185 -,034 F11 ,157 -,019 -,017 -,171 -,066 -,146 -,017 ,015 -,403 -,212 ,853 -,047 -,234 -,167 ,349 ,006 -,185 -,025 -,078 ,097 ,066 C o F12 ,043 -,107 ,007 -,040 -,126 ,072 -,140 ,054 ,067 -,169 -,047 ,904 -,160 -,286 ,160 ,027 ,058 ,050 -,236 -,163 -,076 r F13 ,048 -,115 -,024 ,128 -,169 ,034 ,084 ,084 ,123 -,170 -,234 -,160 ,911 -,055 -,026 -,107 -,078 ,103 -,269 ,037 -,233 r F14 -,066 ,046 -,011 -,036 -,043 ,064 ,023 -,065 -,030 ,212 -,167 -,286 -,055 ,816 -,504 ,021 -,149 -,092 ,137 ,070 ,038 e F15 ,209 -,099 ,088 -,118 -,096 -,142 ,016 ,014 -,120 -,254 ,349 ,160 -,026 -,504 ,784 -,099 -,202 -,020 -,162 -,066 -,064 l a F16 -,019 ,062 -,005 -,003 ,022 -,124 -,067 -,068 ,054 -,064 ,006 ,027 -,107 ,021 -,099 ,877 -,072 -,329 ,231 ,055 -,162 t F17 ,018 -,019 -,151 ,088 ,031 -,114 -,033 ,076 ,053 ,203 -,185 ,058 -,078 -,149 -,202 -,072 ,915 -,063 -,081 ,026 -,210 i F18 ,042 -,178 ,052 -,043 -,075 -,006 ,081 ,110 ,116 -,073 -,025 ,050 ,103 -,092 -,020 -,329 -,063 ,852 -,437 -,182 -,104 o F19 -,227 ,151 ,091 -,086 ,144 -,065 -,107 -,211 -,119 ,000 -,078 -,236 -,269 ,137 -,162 ,231 -,081 -,437 ,853 ,071 -,002 n F20 -,025 -,086 -,027 -,005 ,129 ,013 ,025 -,118 -,197 ,185 ,097 -,163 ,037 ,070 -,066 ,055 ,026 -,182 ,071 ,540 ,046 F21 -,084 ,126 -,086 -,078 ,134 ,144 -,026 -,042 -,091 -,034 ,066 -,076 -,233 ,038 -,064 -,162 -,210 -,104 -,002 ,046 ,901 a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
  • 96. 96 4.2.3.6 Comunalidades Para as comunalidades, como citado anteriormente, é necessário um valor superior a 50%, respeitando a Tabela abaixo: Tabela 6 - Valores de Comunalidades < 50% Muito prejudicada entre 50% e 60% Prejudicada entre 60% e 70% Impacto moderado entre 7% e 80% Favorecida acima de 80% Muito favorecida Com todos os fatores sendo considerados na análise, encontramos comunalidades inferiores ao limite de 0,50 (F04, F08, F16 e F21). Tabela 7 - Comunalidades das variáveis de estudo Communalities F01 F02 F03 F04 F05 F06 F07 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,584 ,710 ,643 ,336 ,680 ,607 ,750 ,395 ,719 ,747 ,731 ,528 ,627 ,608 ,638 ,487 ,577 ,585 ,634 ,852 ,474 Extraction Method: Principal Component Analysis. Como ação corretiva, retiramos as comunalidades mais prejudicadas, uma a uma e avaliamos os fatores restantes, até que todas as comunalidades fossem superiores a 50%. 4.2.3.7 Eigenvalues e Percentual de Variância Explicada pelos Fatores Apesar do primeiro ensaio com todos os fatores não atender à condição ideal, é interessante visualizar o total das variâncias explicadas pelo modelo que, neste caso, ficou em 61,48%, com Eigenvalue inicial fixado em 1.
  • 97. 97 Tabela 8 - Eigenvalues e percentual de Variância explicada pelos fatores Total Variance Explained Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squared Initial Eigenvalues Loadings Loadings Component % of Cumulati % of Cumulati % of Cumulati Total Total Total Variance ve % Variance ve % Variance ve % 1 7,376 35,124 35,124 7,376 35,124 35,124 4,048 19,276 19,276 2 1,812 8,626 43,750 1,812 8,626 43,750 2,822 13,437 32,713 3 1,502 7,151 50,901 1,502 7,151 50,901 2,603 12,394 45,107 4 1,218 5,799 56,700 1,218 5,799 56,700 2,172 10,341 55,448 5 1,004 4,779 61,479 1,004 4,779 61,479 1,267 6,031 61,479 6 ,900 4,285 65,764 7 ,869 4,138 69,903 8 ,804 3,827 73,730 9 ,752 3,579 77,309 10 ,707 3,368 80,677 11 ,601 2,863 83,540 12 ,546 2,601 86,142 13 ,518 2,466 88,608 14 ,444 2,116 90,724 15 ,399 1,902 92,626 16 ,359 1,707 94,333 17 ,321 1,529 95,862 18 ,276 1,313 97,176 19 ,226 1,075 98,251 20 ,200 ,954 99,204 21 ,167 ,796 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Após obtenção do primeiro resultado, identificamos a necessidade de refino. Tabela 9 - Comunalidades após o primeiro refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,512 ,709 ,634 ,567 ,586 ,740 ,434 ,568 ,723 ,691 ,521 ,629 ,596 ,631 ,458 ,582 ,563 ,608 ,431 ,441 Extraction Method: Principal Component Analysis.
  • 98. 98 Tabela 10 - Comunalidades após o segundo refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F08 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F21 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,571 ,678 ,634 ,609 ,628 ,748 ,440 ,645 ,751 ,716 ,515 ,615 ,646 ,641 ,446 ,585 ,512 ,613 ,442 Extraction Method: Principal Component Analysis. Tabela 11 - Comunalidades após o terceiro refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F21 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,619 ,679 ,635 ,652 ,642 ,748 ,650 ,762 ,715 ,525 ,613 ,673 ,641 ,476 ,584 ,512 ,609 ,446 Extraction Method: Principal Component Analysis. Tabela 12 - Comunalidades após o quarto refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,625 ,681 ,638 ,647 ,644 ,747 ,657 ,764 ,722 ,527 ,604 ,702 ,677 ,458 ,581 ,520 ,600 Extraction Method: Principal Component Analysis. Tabela 13 - Comunalidades após o quinto refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F17 F18 F19 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,673 ,693 ,642 ,682 ,639 ,748 ,656 ,763 ,717 ,535 ,610 ,717 ,689 ,594 ,493 ,608 Extraction Method: Principal Component Analysis. Tabela 14 - Comunalidades após o sexto refino Communalities F01 F02 F03 F05 F06 F07 F09 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F17 F19 Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction ,681 ,694 ,648 ,679 ,644 ,751 ,646 ,765 ,715 ,547 ,622 ,772 ,721 ,617 ,588 Extraction Method: Principal Component Analysis. Após exclusão de 6 fatores (F04, F20,F08, F21, F16), a análise fatorial finalizou com um percentual de variância explicada pelos fatores de 67,26%, superando a primeira análise (61,48%). O resultado é satisfatório e será adotado nas próximas análises.
  • 99. 99 Tabela 15 - Eigenvalues e percentual de variância explicada pelos fatores após o refino Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squared Component % of Cumulati L % of di Cumulati L % of di Cumulati Total Total Total Variance ve % Variance ve % Variance ve % 1 7,376 35,124 35,124 7,376 35,124 35,124 4,048 19,276 19,276 2 1,812 8,626 43,750 1,812 8,626 43,750 2,822 13,437 32,713 3 1,502 7,151 50,901 1,502 7,151 50,901 2,603 12,394 45,107 4 1,218 5,799 56,700 1,218 5,799 56,700 2,172 10,341 55,448 5 1,004 4,779 61,479 1,004 4,779 61,479 1,267 6,031 61,479 6 ,900 4,285 65,764 7 ,869 4,138 69,903 8 ,804 3,827 73,730 9 ,752 3,579 77,309 10 ,707 3,368 80,677 11 ,601 2,863 83,540 12 ,546 2,601 86,142 13 ,518 2,466 88,608 14 ,444 2,116 90,724 15 ,399 1,902 92,626 16 ,359 1,707 94,333 17 ,321 1,529 95,862 18 ,276 1,313 97,176 19 ,226 1,075 98,251 20 ,200 ,954 99,204 21 ,167 ,796 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. 4.2.3.8 Fatores e carga fatorial A matriz de componentes rotacionadas tem como objetivo distribuir os fatores de acordo com os pesos que são obtidos na combinação linear. A rotação tem como objetivo transformar a matriz inicial das cargas fatoriais em outra matriz de interpretação simplificada.
  • 100. 100 Tabela 16 - Matriz de componentes rotacionadas Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 F01 ,048 -,006 ,351 ,745 F02 ,086 ,138 ,800 ,163 F03 ,356 ,132 ,697 ,133 F05 ,112 ,169 ,113 ,790 F06 ,768 ,156 ,168 ,034 F07 ,607 ,169 ,584 ,116 F09 ,518 ,116 -,301 ,523 F10 ,782 ,160 ,345 -,094 F11 ,768 ,219 ,059 ,272 F12 ,447 ,373 ,374 ,261 F13 ,547 ,475 ,275 ,145 F14 ,076 ,835 ,021 ,262 F15 ,211 ,816 ,101 -,024 F17 ,294 ,703 ,190 -,005 F19 ,569 ,414 ,173 ,252 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax w ith Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations. Com isto temos 4 fatores, sendo eles: Fator 1: F06, F07, F10, F11, F12, F13 e F19 Fator 2: F14, F15 e F17 Fator 3: F02, F03 Fator 4: F01, F05 e F09 Consultando a tabela de fatores, temos:
  • 101. 101 Tabela 17 - Fatores encontrados FATOR 1  FATOR 2  FATOR 3  FATOR 4  PRESENÇA ONLINE  ENTRETENIMENTO  REFERÊNCIA  CONTEÚDO  6. As marcas de 14. Eu jogaria algum jogo 2. Se procuro uma marca 1. Costumo procurar refrigerante deveriam dentro de uma rede de refrigerante na Internet informações sobre divulgar mais que têm social, que fosse feita por e não acho um site sobre marcas de refrigerantes perfis ou grupos nas alguma marca de ela, fico com uma imagem na internet redes sociais refrigerante ruim desta marca 3. Se uma marca de 7. Se uma marca de refrigerante tem boas refrigerante tem um perfil 15. Aplicativos são 5. Procuro informações referências na internet, ou grupo em alguma rede interessantes mesmo sobre produtos e marcas me sinto confortável em social, fico com uma aqueles feitos por alguma de refrigerantes nas redes adquiri-la mesmo sem tê- imagem positiva desta marca de refrigerante sociais la testado ou marca experimentado 10. Acho interessante que 17. Eu participaria de uma marca de algum concurso ou 9. Sou fã ou faço parte de refrigerante tenha um promoção promovido por algum grupo de marca de perfil ou grupo em alguma uma marca de refrigerante de alguma rede social como forma refrigerante nas redes rede social de se relacionar com seus sociais consumidores    11. Eu seria fã ou faria parte de um grupo da minha marca favorita de refrigerante em uma rede social          12. Eu tiraria dúvidas de produtos ou marcas de refrigerantes nas redes sociais          13. Eu leria conteúdos postados por marcas de refrigerantes nas redes sociais desde que fossem relevantes para mim          19. Para mim, interagir com as marcas de refrigerante que gosto a hora que eu quiser é muito bom          Além dos 4 fatores supralistados, temos ainda outros 6 fatores que foram excluídos da análise, por terem apresentado comunalidades inferiores a 0,50. Estes, caso sejam identificados como fatores importantes, poderão ser inclusos na análise de forma independente.
  • 102. 102 4.2.4 Análise fatorial cruzada Após validação dos 4 principais fatores, a pesquisa foi aprofundada para análise de relevância entre gênero (feminino e masculino), entre redes sociais da internet (Facebook, MSN/MySpace e Twitter) e entre marcas de refrigerante (Coca Cola, Guaraná Antartica e H2OH). Realizada a análise por fases, considerando apenas o gênero como fator segregante, concluímos de forma clara uma diferença grande entre o peso dos fatores entre mulheres e homens. Tal conclusão foi tirada com base nas matrizes de carga e fatores rotacionados, onde é explicita a diferença, tanto em número, como em classificação entre os gêneros. Enquanto os fatores femininos podem ser resumidos em seis, os fatores masculinos podem ser resumidos em sete. A divergência também é denotada pela classificação, exceto pelos fatores F09 e F11 – no tangente a fidelização do consumidor, demonstrada pelo termo “fã” e pelo fator F20 – no tangente a publicidade em redes sociais da internet. O Anexo C apresenta a matriz de correlação rotacionada, com o agrupamento de fatores. Considerando apenas as três principais marcas de refrigerante como fator independente, concluímos que a composição de carga e fator muda de acordo com a opção pela marca de refrigerante. O Anexo D apresenta a matriz de correlação rotacionada, com o agrupamento de fatores. O cenário se repete quando consideramos as redes sociais da internet como fator independente. O Anexo E apresenta a matriz de correlação rotacionada, com o agrupamento de fatores.
  • 103. 103 4.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudada Depois das análises feitas, identificamos 4 fatores convergiram em nossa pesquisa: presença online, entretenimento, referência e conteúdo. a) Presença Online: existe uma pré-disposição dos consumidores em se relacionarem com as marcas de refrigerantes dentro das redes sociais. A presença delas nos canais gera imagem positiva e mostra-se um serviço ao usuário, caso ele tenha alguma dúvida ou queira uma informação. b) Entretenimento: a pesquisa apontou o uso das redes sociais para entretenimento. Este fator explica que a interação com as marcas de refrigerantes pode ocorrer através de jogos, promoções, concursos, e aplicativos. c) Referência: a indicação dos amigos em relação às marcas de refrigerante é um fator de convencimento para que ele a experimente ou consuma. d) Conteúdo: as informações procuradas pelos usuários devem estar tanto na internet, quanto nas redes sociais. Três dos fatores encontrados vão ao encontro de dois fatores dos pilares estratégicos citados por Safko e Brake (2009) que são: “entretenimento” e “educação”, que engloba os fatores “referência” e “conteúdo” encontrados pela pesquisa. O fator “presença online” não é citado pela tipologia de Safko e Brake, mas é premissa para que o restante dos fatores possa existir.
  • 104. 104 4.4 Proposta de estratégia de gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociais da internet Dados os resultados obtidos com a análise descritíva e a análise multivariada fatorial, algumas estratégias podem ser desenhadas e sugeridas, tanto direcionada às marcas de refrigerante com relação à gestão nas redes sociais da internet, como para próximos trabalhos relacionados ao tema. Uma estratégia a ser adotada está na exploração dos três novos fatores citados por Kottler (2010). Através da cocriação, da comunização e no desenvolvimento de personalidade da marca, pode-se atingir de maneira mais assertiva um público com características próprias e que fogem dos modelos tradicionais de gestão de marca, conforme já descrito neste capítulo. A cocriação, representada explicitamente pela questão F18, apesar de ter sido eliminada da análise fatorial por apresentar comunalidade inferior a 0,50 (0,493), está presente quando tornamos gênero, rede social na internet e marca de refrigerante fatores específicos na análise. A comunização, representada pelas questões F06, F07, F08, F09, F11 e F21, está presente no agrupamento “Presença Online” e “Conteúdo”, exceto F08 e F21 devido a baixa comunalidade apresentada no modelo (0,395 e 0,446 respectivamente). O desenvolvimento de personalidade da marca de refrigerante, representada pelos demais fatores, também apresentou o mesmo comportamento analisado para os fatores analisados anteriormente. Conclui-se que uma abordagem personificada e, principalmente, transparente da marca de refrigerante torna-se uma estratégia válida e eficaz, através da presença online e da participação ativa nas redes sociais da internet. O emprego de modelos e fórmulas pré-formatadas é desaconselhada devido a superficialidade embutida em muitas destas soluções. Tais modelos desconsideram fatores nem sempre explicitos que explicam e definem estratégias importantes.
  • 105. 105
  • 106. 106
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  • 109. 109 6 REFERÊNCIAS AAKER, David A. Como construir marcas líderes. Porto Alegre: Bookman, 2007. ABIR. Site da Associação Brasileira das Indústrias de Refrigerantes e de Bebidas Não-Alcoólicas. Disponível em: < http://www.abir.org.br/>. Acesso em 15/08/2010. ALVES, N.T.T. Da formação de redes à esfera pública da Internet: uma abordagem histórica do surgimento de comunidades online comunicação e crise. Revista eletrônica do programa de pós-graduação da faculdade Cásper Líbero, São Paulo, v. 2, n. 1, p. 1-10, jun. 2010. Anônimo, 'Creating a High-Impact Digital Customer Experience', An A. T. Kearney Report, 2000. BITITCI, U.; MARTINEZ,V.; ALBORES, P.; PARUNG, J. Creating and managing value in collaborative networks. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. London, v.34, n.3/4, 2004. CHURCHILL, Gilbert A. Marketing: criando valor para os clientes. São Paulo: Saraiva, 2005. COCA-COLA. Site institucional da marca. Disponível em: <http://www.cocacola.com.br/pt/index.html>. Acesso em: 07/07/2010. CORBAE, Gerard, JENSEN, Jabob B., SCHNEIDER, Dirk. Marketing 2.0: strategies for closer customer relationships. Heidelberg: Springer-Verlag, 2003. DRUCKER, P. Sociedade pós Capitalista. São Paulo: Ed. Pioneira, 1999. ELLWOOD, Iain. O livro essencial das marcas: tudo o que você precisa saber, em mais de 100 técnicas para aumentar o valor das marcas. São Paulo: Clio Editora, 2004.
  • 110. 110 ENGAGEMENTDB. Empresa que reúne a maior base de dados de marcas nas redes sociais e prepara o relatório das marcas mais engajadas no ambiente online. Disponível em: <http://www.engagementdb.com/downloads/ENGAGEMENTdb_Report_2009.pdf.> Acesso em 15/07/2010. FAVERO, L., BELFIORE, P., SILVA, F., CHAN, B. Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. 1.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009 HAMMERICH, I., HARRISON, C. Developing Online Content: The principles of writing and editing for the web. Danver: John Wiley & Sons, 2002 HAIR, Anderson, BLACK, Tatham. Análise Multivariada de Dados. 5.ed. São Paulo: Bookman, 2007. HOOLEY, Graham, SAUNDERS, John, PIERCY, Nigel. Marketing Strategy and Competitive Positioning. 3. ed. Londres: Prentice Hall, 2004. GONÇALEZ, R. Reflexões sobre a convivência das mídias on line e off line. São Paulo, 2010. IBGE. Site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/presidencia/noticias/19052004pof2002html.shtm.> Acesso em: 14/09/10. JUNIOR, C. F. F. e-Business. 2º edição. São Paulo: Atlas, 2003. KANTER, Rosabeth Moss. Evolve!: Succeeding in The Digital Culture of Tomorrow. Boston: Harvard Business School Press, 2001. KAPFERER, Jean-Nöel. As marcas, capital da empresa: criar e desenvolver marcas fortes. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2003.
  • 111. 111 KELLER, Kevin L. Strategic Brand management: building, measuring and managing brand equity. 2nd ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003. KELLER, Kevin L. Gestão Estratégica de Marcas. São Paulo: Prentice Hall, 2008. KOTLER, Philip. Introdução de Marketing. São Paulo: LTC, 1999 KOTLER, Philip. Administração de Marketing. 10. ed. São Paulo: Prentice Hall, 2000. KOTLER, Philip, KARTAJAYA, Hermawan, SETIAWAN, Iwan. Marketing 3.0: from products, to customers, to the human spirit. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010. MALHOTRA, Naresh K. Pesquisa de marketing: uma orientação aplicada. 3 ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. MATTAR, F. N., Pesquisa de marketing. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2001. MCKENNA, R. Marketing is everything. Harvard Business Review, 1991. RECUERO, Raquel. Redes Sociais da Internet. Porto Alegre: Meridional, 2009. REFRESH Everything. Site da ação social da Pepsi Cola. Disponível em: <http://www.refresheverything.com>. Acesso em: 07/07/2010. RIES Al., TROUT Jack. Posicionamento: a batalha por sua mente. ed. de 20º aniversário. São Paulo: Makron Books, 2002. SAFKO, Lon. The Social Media Bible: tactics, tools and strategies for business success. 2. ed. New Jersey: Wiley, 2010. SAGOLLA, Dom. 140 Characters: a style guide for the short form. New Jersey: Wiley, 2009.
  • 112. 112 SAMARA, B. S. Pesquisa de marketing: conceitos e metodologias - 2ªed. São Paulo: Makron Books, 1997. SHIH, Clara. The Facebook Era: tapping online social networks to build better products, reach new audiences and sell more stuff. Boston: Pearson, 2009. SHULTZ, Don E., BARNES, Beth E., SHULTZ, Heidi F., AZZARO, Marian. Building Customer-Brand Relationships. New York: M.E. Sharp, 2009. STATE of the Media Democracy. London: Deloitte, 2009. Fornece insights sobre o consumo de mídia e criação de hábitos de consumidores em todo o mundo. Disponível em: <http://www.deloitte.com/view/en_KW/kw/industries/technology- media- telecommunications/a636d37c8aa06210VgnVCM200000bb42f00aRCRD.htm>. Acesso em 05/06/2010. PRAHALAD, C.K, RAMASWAMY, Venkat. The Future of Competition: Co-creating unique value with customers. Boston: Harvard Business School Press, 2004. TAVARES, Fred. Gestão da Marca: estratégia e marketing. Rio de Janeiro: E- papers, 2003. TAVARES, Mauro C. Gestão de Marcas: construindo marcas de valor. São Paulo: Harbra, 2008. THE Vitrue 100. Atlanta: Vitrue, 2009. Empresa de software e consultoria em redes sociais da internet. Disponível em: <http://vitrue.com/blog/2010/01/04/the-vitrue-100- top-social-brands-of-2009/>. Acesso em 16/05/2010. VAVRA, Terry G. Marketing de Relacionamento. São Paulo: Atlas, 1993 YIN, Robert K. Estudo de caso – planejamento e métodos. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
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