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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

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____________________





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.

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

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 internet

F01

2. Se procuro uma marca de refrigerante na Internet e não acho um site sobre ela, fico com uma imagem ruim desta marca

F02

3. Se uma marca de refrigerante tem boas referências na internet, me sinto confortável em adquiri-la mesmo sem tê-la testado ou experimentado

F03

4. Já fui impactado por alguma publicidade de marca de refrigerante na Internet

F04

5. Procuro informações sobre produtos e marcas de refrigerantes nas redes sociais

F05

6. As marcas de refrigerante deveriam divulgar mais que têm perfis ou grupos nas redes sociais

F06

7. Se uma marca de refrigerante tem um perfil ou grupo em alguma rede social, fico com uma imagem positiva desta marca

F07

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 alguma rede social

F09

10. Acho interessante que uma marca de refrigerante tenha um perfil ou grupo em alguma rede social como forma de se relacionar com seus consumidores

F10

11. Eu seria fã ou faria parte de um grupo da minha marca favorita de refrigerante em uma rede social

F11

12. Eu tiraria dúvidas de produtos ou marcas de refrigerantes nas redes sociais

F12

13. Eu leria conteúdos postados por marcas de refrigerantes nas redes sociais desde que fossem relevantes para mim

F13

14. Eu jogaria algum jogo dentro de uma rede social, que fosse feita por alguma marca de refrigerante

F14

15. Aplicativos são interessantes mesmo aqueles feitos por alguma marca de refrigerante

F15

16. Eu apoiaria uma causa social ou ambiental que fosse patrocinada por uma marca de refrigerante e divulgada na internet

F16

17. Eu participaria de algum concurso ou promoção promovido por uma marca de refrigerante nas redes sociais

F17

18. Eu gostaria de colaborar com a criação de produtos novos para uma marca de refrigerante

F18

19. Para mim, interagir com as marcas de refrigerante que gosto a hora que eu quiser é muito bom

F19

20. Eu não gosto de publicidade de marcas dentro das redes sociais F20

21. Se eu recebesse algum conteúdo interessante de uma marca de refrigerante, repassaria para os meus amigos

F21

93

4.2.3.2 Análise Descritiva

Tabela 2 - Medidas de posição e de dispersão

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. Deviation

1,897 3,809 3,291 3,317 2,050 3,431 3,182

Variance 3,598 14,505 10,830 11,006 4,201 11,769 10,125

Skewness2,617 -,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. Deviation

2,208 2,654 3,574 3,522 3,341 3,564 3,284

Variance 4,874 7,044 12,776 12,402 11,164 12,700 10,786

Skewness2,956 2,450 -,166 ,784 ,678 ,190 ,625

Kurtosis 7,739 4,405 -1,552 -1,028 -1,061 -1,572 -1,098


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. Deviation

3,312 3,264 3,371 3,604 3,324 3,485 3,345

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


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

Descriptive Statistics

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

F07 ,247 ,515 ,628 ,242 ,306 ,627 1,000 ,075 ,223 ,636 ,509 ,528 ,499 ,277 ,354 ,369 ,428 ,366 ,486 -,137 ,336

F08 ,242 ,129 ,144 ,174 ,307 ,068 ,075 1,000 ,226 ,011 ,111 ,120 ,077 ,156 ,103 ,042 ,054 ,083 ,227 ,128 ,083

F09 ,199 ,093 ,166 ,202 ,302 ,281 ,223 ,226 1,000 ,235 ,493 ,239 ,244 ,260 ,233 ,076 ,219 ,160 ,352 ,086 ,195

F10 ,117 ,338 ,473 ,174 ,131 ,644 ,636 ,011 ,235 1,000 ,568 ,495 ,585 ,216 ,413 ,412 ,360 ,404 ,509 -,239 ,376

F11 ,162 ,265 ,391 ,293 ,310 ,514 ,509 ,111 ,493 ,568 1,000 ,505 ,602 ,357 ,239 ,282 ,456 ,359 ,537 -,173 ,335

F12 ,244 ,397 ,400 ,280 ,338 ,355 ,528 ,120 ,239 ,495 ,505 1,000 ,594 ,447 ,318 ,252 ,374 ,398 ,571 -,005 ,382

F13 ,202 ,348 ,410 ,202 ,316 ,441 ,499 ,077 ,244 ,585 ,602 ,594 1,000 ,413 ,417 ,395 ,517 ,442 ,621 -,167 ,523

F14 ,160 ,210 ,221 ,273 ,322 ,241 ,277 ,156 ,260 ,216 ,357 ,447 ,413 1,000 ,615 ,271 ,494 ,378 ,378 -,027 ,326

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

C o r r e la tio n

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

,857

Approx. Chi-Square

1383,576

df 210

Sig. ,000

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Bartlett's Test of Sphericity

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


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

F03 -,048 -,238 ,902 -,010 -,041 ,054 -,320 -,103 ,009 -,148 -,017 ,007 -,024 -,011 ,088 -,005 -,151 ,052 ,091 -,027 -,086

F04 -,096 -,018 -,010 ,896 -,104 ,083 -,043 -,036 ,027 ,034 -,171 -,040 ,128 -,036 -,118 -,003 ,088 -,043 -,086 -,005 -,078

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

F07 ,078 -,297 -,320 -,043 -,144 -,363 ,891 ,095 ,038 -,144 -,017 -,140 ,084 ,023 ,016 -,067 -,033 ,081 -,107 ,025 -,026

F08 -,023 -,073 -,103 -,036 -,206 -,030 ,095 ,712 -,079 ,039 ,015 ,054 ,084 -,065 ,014 -,068 ,076 ,110 -,211 -,118 -,042

F09 -,054 ,039 ,009 ,027 -,137 -,042 ,038 -,079 ,790 -,009 -,403 ,067 ,123 -,030 -,120 ,054 ,053 ,116 -,119 -,197 -,091

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

F12 ,043 -,107 ,007 -,040 -,126 ,072 -,140 ,054 ,067 -,169 -,047 ,904 -,160 -,286 ,160 ,027 ,058 ,050 -,236 -,163 -,076

F13 ,048 -,115 -,024 ,128 -,169 ,034 ,084 ,084 ,123 -,170 -,234 -,160 ,911 -,055 -,026 -,107 -,078 ,103 -,269 ,037 -,233

F14 -,066 ,046 -,011 -,036 -,043 ,064 ,023 -,065 -,030 ,212 -,167 -,286 -,055 ,816 -,504 ,021 -,149 -,092 ,137 ,070 ,038

F15 ,209 -,099 ,088 -,118 -,096 -,142 ,016 ,014 -,120 -,254 ,349 ,160 -,026 -,504 ,784 -,099 -,202 -,020 -,162 -,066 -,064

F16 -,019 ,062 -,005 -,003 ,022 -,124 -,067 -,068 ,054 -,064 ,006 ,027 -,107 ,021 -,099 ,877 -,072 -,329 ,231 ,055 -,162

F17 ,018 -,019 -,151 ,088 ,031 -,114 -,033 ,076 ,053 ,203 -,185 ,058 -,078 -,149 -,202 -,072 ,915 -,063 -,081 ,026 -,210

F18 ,042 -,178 ,052 -,043 -,075 -,006 ,081 ,110 ,116 -,073 -,025 ,050 ,103 -,092 -,020 -,329 -,063 ,852 -,437 -,182 -,104

F19 -,227 ,151 ,091 -,086 ,144 -,065 -,107 -,211 -,119 ,000 -,078 -,236 -,269 ,137 -,162 ,231 -,081 -,437 ,853 ,071 -,002

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

Anti-i

mage Correlation

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Anti-image Matrices

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


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

Communalities

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% of

VarianceCumulati

ve %Total

% of Variance

Cumulative %

Total% of

VarianceCumulati

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


Total Variance Explained

Component

Initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared

LoadingsRotation Sums of Squared

Loadings

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

Tabela 9 - Comunalidades após o primeiro refino

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


Communalities

98

Tabela 10 - Comunalidades após o segundo refino

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


Communalities

Tabela 11 - Comunalidades após o terceiro refino

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


Communalities

Tabela 12 - Comunalidades após o quarto refino

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


Communalities

Tabela 13 - Comunalidades após o quinto refino

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


Communalities

Tabela 14 - Comunalidades após o sexto refino

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


Communalities

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% of

VarianceCumulati

ve %Total

% of Variance

Cumulative %

Total% of

VarianceCumulati

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


Total Variance Explained

ComponentInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

L diRotation Sums of Squared

L di

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

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

Rotated Component Matrixa

Component

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 refrigerante deveriam divulgar mais que têm perfis ou grupos nas redes sociais

14. Eu jogaria algum jogo dentro de uma rede social, que fosse feita por alguma marca de refrigerante

2. Se procuro uma marca de refrigerante na Internet e não acho um site sobre ela, fico com uma imagem ruim desta marca

1. Costumo procurar informações sobre marcas de refrigerantes na internet

7. Se uma marca de refrigerante tem um perfil ou grupo em alguma rede social, fico com uma imagem positiva desta marca

15. Aplicativos são interessantes mesmo aqueles feitos por alguma marca de refrigerante

3. Se uma marca de refrigerante tem boas referências na internet, me sinto confortável em adquiri-la mesmo sem tê-la testado ou experimentado

5. Procuro informações sobre produtos e marcas de refrigerantes nas redes sociais

10. Acho interessante que uma marca de refrigerante tenha um perfil ou grupo em alguma rede social como forma de se relacionar com seus consumidores

17. Eu participaria de algum concurso ou promoção promovido por uma marca de refrigerante nas redes sociais

9. Sou fã ou faço parte de algum grupo de marca de refrigerante de alguma rede social

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.

109

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