Tcc fia final-midiassociais

1 Trabalho de Conclusão do CursoPós-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 InternetTrabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Pós-Graduação deEngenharia de Marketing da Fundação Instituto de Administração para obtençãodo título de Pós-Graduado em Engenharia de Marketing.Aprovado em:Banca ExaminadoraProf. Dr.________________________ Instituição____________________Julgamento______________________ Assinatura____________________Prof. Dr.________________________ Instituição____________________Julgamento______________________ Assinatura____________________Prof. Dr.________________________ Instituição____________________Julgamento______________________ Assinatura____________________

3 Às nossas famílias e amigos e a todosque nos ajudaram a realizar este estudo.

4 AGRADECIMENTOSNosso especial agradecimentoA todos os professores que contribuíram para nossa formação ao longo desse anode 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 etorcida. Sabemos que não foi fácil conviver com a nossa ausência em muitosmomentos 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 eamizade ao longo do ano. Sem vocês, essa jornada não teria sido a mesma.

5Quando pensamos que temos todas as respostas vem a vida e muda todas as perguntas. (Anônimo)

6 RESUMOA internet e as redes sociais vêm ganhando relevância inquestionável no dia-a-diados brasileiros. Elas estão propondo aos usuários novas formas de interação, deexpressão e até mesmo de entretenimento. Inevitavelmente, este novo cenáriopromoveu uma transformação profunda nos processos de comunicação erelacionamento entre as marcas e seus consumidores. O presente trabalho procurouanalisar a gestão de marcas dentro das redes sociais e os princípios que norteiamsuas estratégias nesses meios, tomando como base um estudo de caso com marcasde refrigerantes. Na revisão teórica foram abordadas teorias sobre gestão demarcas, relacionamento com o consumidor, internet e redes sociais. Depois, fez-seuma pesquisa qualitativa com especialistas sobre o assunto para extrair os principaispontos a serem investigados no instrumento da pesquisa quantitativa. A pesquisaquantitativa procurou buscar, junto aos consumidores, fatores relevantes a seremconsiderados na gestão das marcas de refrigerantes dentro das redes sociais dainternet. Por fim, com base nos fatores encontrados - presença online,entretenimento, referência e conteúdo – propôs-se, finalmente, estratégias de gestãode marcas de refrigerante nas redes sociais da internet.Palavra-chave: gestão de marca, rede social, marca de refrigerante, análise fatorial,estratégia/

7 ABSTRACTBoth internet and social networks have been gaining undoubtful relevance inBrazilians’ daily activities. They propose new interaction, expression, and evenentertainment forms to users. In light of this, this new scenario has proposed aprofound transformation in the communication process and the relationship betweenbrands and their consumers, as well. The present paper has attempted to analyzethe brands management within social networks and the principles that guide itsstrategies amongst these networks, considering as basis a case study with regardsto soft drinks brands. In the theory review, it has been taken into account theoriesabout brands management, consumers relationships, internet and social networks. Insequence, a qualitative survey has been developed with specialists with the objectiveof extracting the main factors to be investigated in the quantitative survey. Thelatter’s intent was to extract among consumers the pertinent features to beconsidered in the soft drinks brands management within social networks usage. Atlast, based on the characteristics observed – online presence, entertainment,reference and content – it has proposed soft drinks brands management strategieswithin social networks usage.Keyword: brand management, social network, soft drink brands, factorial analysis,strategy.

8 RESUMENEl internet y las redes sociales están aduiriendo importancia sin duda en la vida delos Brasileños, que propone a los usuarios nuevas formas de interacción, expresiony entretenimiento, incluso. Inevitablemente, este nuevo escenario ha impulsado unaprofunda transformación en los procesos de comunicación y relación entre lasmarcas y sus consumidores. Este estudio trató de examinar la gestión de marcasdentro de las redes sociales y los principios que orientan sus estrategias en estosentornos, basado en un estudio de caso las marcas de refrescos. En la revisión de laliteratura se discuten las teorías sobre la gestión de marca, relaciones con losclientes, internet y redes sociales. Entonces, se trataba de un estudio cualitativo delos expertos en la materia para extraer los puntos principales a ser investigados enel instrumento de investigación cuantitativa. La investigación cuantitativa ha tratadode llevarse bien con los consumidores, los factores relevantes a considerar en lagestión de marcas de refrescos en las redes sociales en internet. Por último, sobre labase de factores - presencia online, el entretenimiento, la referencia y el contenido -se propuso estrategias de gestión para las marcas de refrescos en las redessociales en internet.Palabra clave: gestión de marcas, redes sociales, redes sociales, análisis factorial,estrategias.

9 SUMÁRIO1 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 ....................................................................................... 282 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 ............................................................... 623 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 ............................................................................................ 764 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 ............................................................................................................. 1045 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 1056 REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 1097 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 FIGURASFigura 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 programade 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 Rs ................................................................................................... 45 Figura 20 – Evolução dos usuários ativos de Internet no Brasil ................................ 50 Figura 21 - Os 7 Cs ................................................................................................... 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

12Figura 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 TABELASTabela 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 Bartletts 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 orefino ........................................................................................................................... 99 Tabela 17 - Matriz de componentes rotacionadas ................................................... 100 Tabela 18 - Fatores encontrados ............................................................................. 101

141. INTRODUÇÃO1.1 Apresentação da Situação-ProblemaNo mundo de hoje, em que empresas disputam intensamente mercados saturadosde ofertas, os consumidores ditam as regras. Munidos com ferramentas fáceis eeficazes de comparação de marcas e produtos e mais cientes das suaspreferências, 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 emmassa possibilitaram que as empresas pudessem alcançar seus consumidores commensagens, produtos e serviços mais individualizados e, portanto, personalizados. Avisão do marketing orientada para o cliente surge neste momento, impulsionada pelodesenvolvimento da tecnologia da informação e do advento da Internet.Dez anos mais tarde, a Web 2.01 permitiu a interação de pessoas, empresas emarcas através da rede. Isto é, transformou-se de uma fonte de informação de viaúnica, estática, para uma plataforma que permite trocas de informações mútuas.Aliada a essa nova onda tecnológica, o aumento da oferta de computadores ecelulares baratos, da Internet de baixo custo e do open source2 inaugurou o queKotler (2010, p. 4) chamou de “a era da participação”, na qual pessoas criam econsomem notícias, idéias e entretenimento. Neste momento, a comunicação entre1 O termo Web 2.0 é relativamente novo, surgindo em 2004 para conceituar a segunda geração daWorld Wide Web - tendência que reforça o conceito de troca de informações e colaboração dosinternautas com sites e serviços virtuais.2 O termo código aberto, ou open source em inglês, foi criado pela OSI (Open Source Initiative) erefere-se a software livre. Deve garantir que licença não restrinja de nenhuma maneira a venda oudistribuição do programa gratuitamente e que seu código fonte seja legível e inteligível para qualquerprogramador.

15marcas e consumidores deixou de ser uma via de mão única e estes últimosdeixaram de ser alvos passivos de campanhas de marketing. “De repente, o rio demensagens de marketing estava fluindo ao contrário e os consumidores setransformaram em “prosumidores”3 ”. Agora, os consumidores podem dialogar comas marcas em tempo real, opinar sobre elas publicamente e influenciar sua rede decontatos.Neste novo cenário, o marketing não pode mais ser baseado em transações deprodutos, mas sim em relacionamento. “Ao invés de tratar pessoas simplesmentecomo consumidoras, as empresas se aproximam respeitando-as como sereshumanos, com pensamentos, sentimentos e espírito”. (KOTLER, 2010, p.4). Omarketing de hoje passou a ser um marketing colaborativo, no qual as empresasprecisam promocionar seus produtos e serviços de maneira que inspirem, incluam ereflitam os valores de seus consumidores.Um dos fatores que permitiram essa nova abordagem foi a ascensão das redessociais da internet, que viraram uma epidemia mundial. Atualmente, estas redes sãovisitadas por 3 em cada 4 consumidores que ficam online4. Kotler (2010, p.9) explicaque: 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 profissionaisde marketing, estudos são desenvolvidos para entender de que formas as empresas3 Termo criado em 1980 por Alvin Toffler em “A Terceira Onda” para indicar o novo papel doconsumidor na sociedade pós-moderna. É a junção das palavras produtor (produtor) e consumidor(consumer).4 Fonte: US CensusBuerau | The Nielsen Company.

16podem gerir suas marcas nas redes sociais da internet. A pouca literatura existenteé recente e se torna obsoleta com a rapidez das mudanças na dinâmica da Web. Asboas práticas ainda são fruto de experimentações e tentativas.Duas marcas que consideram estratégico ter presença relevante na internet erelacionamento com consumidores através das redes sociais são a Coca-Cola e aPepsi-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 domercado. Além disso, de acordo com o estudo The Virtrue 100, que monitora asatividades 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 dentrodas redes sociais.Diante disso, o presente trabalho propõe-se em levantar e avaliar princípios degestão de marcas dentro das redes sociais da internet, usando como base de estudoduas 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 daseguinte pergunta:Q1: Como gerir marcas nas redes sociais da internet?1.2 ObjetivosO objetivo geral deste trabalho consiste em estudar os fatores que norteiam a gestãode 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;

17c) Propor uma estratégia de gestão de marca de refrigerante nas redes sociais da internet.

784 ANÁLISE DOS RESULTADOS4.1 Aprofundamento do Estudo de CasoApesar 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 oque Keller (2008, p.06) chama de benefícios tangíveis e racionais, ligados aodesempenho do produto, para dimensões mais simbólicas, emocionais e intangíveis,relacionadas ao que elas marcas representam. De fato, o histórico de comunicaçãoe a trajetória de ambas as marcas buscou montar um mapa de significadosemocionais na cabeça de seus consumidores. A Coca-Cola, por exemplo,representa felicidade, jovialidade, coletividade, família, celebração e pensamentopositivo; já a Pepsi-Cola representa autenticidade, coragem, transgressão ejovialidade.A Coca-Cola e Pepsi-Cola são também símbolos de auto-expressão, conforme ateoria de Aaker (2007, p. 60) explica, pois fazem com que o consumidor se sintareconfortado com sua auto-imagem ou com a imagem que passa para os outros aoconsumi-las. (KAPFERER, 2003, p.24).Não é a toa que tanto a Coca-Cola quanto a Pepsi-Cola consideram crucial gerirsuas marcas na internet e nas redes sociais. Isto porque esses meios singularesrepresentam ferramentas estratégicas no estabelecimento de suas imagens demarca junto ao seu público. Através da internet e das redes sociais, conformeexplicou Kotler (2010) e Prahalad (2004) as marcas conseguem co-criar valor aosseus consumidores, estabelecer um relacionamento duradouro e reunir sua legiãode fãs em torno desses símbolos de auto-expressão. A transmissão das mensagensda marca, neste sentido, torna-se mais eficiente e relevante.Outro ponto importante é que a Web diz respeito a experiências e quando aconstrução de marcas enquadra-se nesta mentalidade, os resultados podem sermais poderosos que a propaganda tradicional. (AAKER, 2007). A ação da Coca-Cola

79no Twitter e o projeto Refresh Everything da Pepsi-Cola demonstram que essasmarcas entendem que o meio digital requer estratégias e abordagens diferenciadas.Para elucidar o ponto acima, podemos relacionar o caso estudado com a tipologiados 7 C’s, da A.T Kearney.Conveniência e conectividade: a Coca-Cola e a Pepsi-Cola mantêm canais oficiais enão 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 osconsumidores mostram uma preocupação em se estabelecer um diálogo aberto everdadeiro. Se o consumidor interage, as marcas buscam respondê-lo comagilidade. Se não interagem, procuram estimular o diálogo. Além disso, ao dar voz àmarca é necessário personificá-la traduzindo sua identidade. Tanto a Coca-Cola,quanto a Pepsi-Cola procuraram fazer este exercício, estabelecendo um linguajarpara suas marcas, uma personalidade, valores e interesses.Comunidade: a própria presença nas redes sociais demonstra que as marcas vêemoportunidades em criar suas legiões de fãs (brand lovers). Conforme mencionadoantes, os fãs fazem parte das comunidades das marcas por se identificarem com osvalores transmitidos por elas. É necessário ressaltar três pontos: ao ser fã de umamarca de refrigerantes, o usuário reafirma para sua rede de relacionamento quecompartilha dos mesmos valores que ela; as marcas procuram criar ações dentrodas comunidades que ajudem a reafirmar esses valores (as causas sociais eambientais podem exemplificar esta observação); a Coca-Cola, em especial,consegue transmitir essas mensagens para pessoas formadoras de opinião de seucírculo de amizades/ relacionamento, criando um efeito dominó muito positivo eeficiente.Conteúdo: essencial nas estratégias observadas, as marcas procuram identificarqual conteúdo pode ser útil e relevante para o público delas. Esse conteúdo deve

80gerar significados culturais aos consumidores e transmitir os valores compartilhadospor 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-Colaconseguem, através da internet e das redes sociais, estabelecer um relacionamentoone-a-one com seus consumidores. Ao gerar interações que transmitam os valoresculturais compartilhados por seu público, as marcas conseguem uma identificaçãoindividual do consumidor com a mensagem, pois aquilo é relevante e faz sentidopara ele.4.2 Resultados da Pesquisa QuantitativaApós a aplicação das pesquisas e a análise dos dados obtidos, segue uma visãoestatística dos resultados, com o objetivo de identificar os fatores envolvidos nagestão de marca de refrigerantes nas redes sociais da internet.4.2.1 Medidas e técnicas estatísticasOs dados coletados através dos questionários foram tratados, analisados einterpretados por meio de técnicas de estatística descritiva, com o objetivo deoferecer respostas às questões da pesquisa.Para as análises deste trabalho, foram selecionados aqueles atributos que melhorcontribuem para a reflexão sobre os principais pontos desta pesquisa.4.2.2 Pesquisa com usuários de redes sociais da internetA coleta de dados foi dividida em duas partes: dados qualitativos e dadosquantitativos.

81A coleta de dados qualitativos foi realizada presencialmente com 2 profissionaisatuantes nas mídias sociais, de forma não-diretiva, buscando preencher um roteiropreestabelecido. Após validação das duas entrevistas, um e-mail foi enviado comobjetivo de obter, no mínimo, mais 2 entrevistas qualitativas não-presenciais, comprofissionais envolvidos no tema.A coleta de dados quantitativos foi conduzida por um questionário online,SurveyMonkey, cujos dados foram protegidos por um protocolo criptografados desegurança (Secure Sockets Layer - SSL), com o objetivo de garantir a fidedignidadedos dados coletados, minimizando riscos de fraude e dando maior confiabilidade àsanálises. A divulgação ocorreu por trinta dias corridos, dentro das redes sociais e noenvio de convites por email à amigos e conhecidos.4.2.2.1 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados qualitativosOs profissionais entrevistados são atuantes nas redes sociais da internet,trabalhando diretamente com ferramentas colaborativas. A atuação envolve tantoferramentas como portais de comunicação, entre eles, o Grupo Estado, o portalMidiasSociais.net, o portal eBah e o Grupo FAAZ.O resultado da pesquisa qualitativa foi de grande importância para elaboração doquestionário e na determinação dos principais fatores envolvidos no tema.4.2.2.2 Perfil dos entrevistados para coleta dos dados quantitativosPara compreender a amostra, foi definido o perfil dos entrevistados através defreqüência relativa de fatores como: preferências e fatores socio-econômicos. Assim,obtivemos os seguintes resultados:

82 Figura 1 - Questão filtro: acesso à InternetNa figura 22, identificamos a predominância de respondentes com acesso freqüenteà internet (99,2%) em relação àqueles que não tem o costume de acessar a internet(0,8%). Figura 2 - Faixa etáriaNa Figura 22, identificamos o predomínio de um público com faixa etária entre 25 e34 anos (65,9%), seguido da faixa etária entre 18 e 24 anos (26,6%), somando92,5% do total coletado, o que representa o público-alvo do estudo.

83 Figura 3 - GêneroNa 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 familiarNa Figura 25, a maioria da amostra coletada (50,5%) declarou possuir uma rendafamiliar superior a R$ 5.554,00, classificando-as como pessoas de alto poderaquisitivo.

84Em 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 classesA1, A2 e B1 (71,8%). Também foi identificado que a maioria da amostra tem fortepresença na internet (99,2%). Com estes resultados, concluímos que a amostra dapesquisa condisse com o público-alvo da nossa busca inicial.4.2.3 Características de uso das redes sociais na internetApós validação da amostra analisada à metodologia proposta, uma análise dascaracterísticas de uso das redes sociais foi realizada, com o objetivo de aprofundar apesquisa. Os principais resultados são: Figura 5 - Frequência de acesso à Internet

85 Figura 6 - Uso das redes sociais na InternetAtravés das Figuras 26 e 27, podemos observar que a amostra acessa a internet pormais 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 ondehá mais fluxo de informação em detrimento de canais de vídeos e fotos (YouTube eFlickr/Picasa).4.2.2.4 Relação do uso das redes sociais da internet com marcas de refrigerantesDepois dos resultados preliminares apresentados, a presença das marcas derefrigerantes foi avaliada dentro das redes sociais da internet. Os resultados forampositivos, 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 refrigerantesDe acordo com a Figura 28, a maioria da amostra declarou consumir, de maneiramais freqüente, as marcas Coca-Cola (60,2%), Guaraná Antártica (19,3%) e H2OH(10,0%). Figura 8 - Interação online com marcas de refrigerantesConforme falado anteriormente, a maioria da amostra (89,0%) não se recorda de terinteragido com alguma marca de refrigerante nas redes sociais, conforme mostra aFigura 29.

87Figura 9 - Marcas de refrigerantes com interação nas redes sociais da InternetNa Figura 30, dos 11,0% que se recordaram de alguma interação com marcas derefrigerante 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 marcacom a qual interagiu.4.2.2.5 Cruzamento de dadosPara uma melhor interpretação dos dados apresentados, os principais fatores foramidentificados e determinados.

88 Figura 10 - Gênero x Redes sociais da internetNa Figura 31, procuramos identificar se há variação de consumo de redes sociais dainternet conforme o gênero. Porém não encontramos valores consistentes quecomprovem uma preferência por canais de acordo com o sexo. Figura 11 - Gênero x Consumo de refrigerantesConforme a Figura 32 mostra, analisamos o gênero da amostra com relação aoconsumo de refrigerantes e identificamos uma pequena diferença entre o publicomasculino e feminino, sendo que o público feminino dá preferência para a H2OH e

89para outros refrigerantes e o público masculino dá preferência para a Coca-Cola,Guaraná Antártica e Sprite/Soda. A preferência pelo consumo de demais marcas épraticamente idêntica e não parece sofrer diferenciação entre sexo. Figura 12 - Gênero x InteraçãoFinalmente, a Figura 33 mostra a análise do gênero da amostra com relação àlembrança de interação com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro das redessociais 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 derefrigerante e a interatividade com conteúdo de marcas de refrigerantes dentro dasredes sociais da internet.Portanto, faz-se necessário adotar técnicas multivariadas para encontrar fatores queexpliquem e tentem traçar o comportamento do consumidor para o problema emquestão.

904.2.3 Análise FatorialA necessidade de se determinar fatores foi explicitada pela dificuldade em se traçarperfis descritivos simples entre os dados coletados. Gêneros, redes sociais dainternet e marcas de refrigerantes não são suficientes para explicar os fatores quenorteiam a gestão de marcas nas redes sociais.A técnica consiste em agrupar variáveis que apresentem correlação expressiva eque compartilham algum fator em comum, substituindo e mantendo preservada boaparte 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 notasde 1 a 10, e incluindo a opção 0 (não sei), com o objetivo de se identificar osprincipais fatores que norteiam a gestão de marcas de refrigerantes nas redessociais da internet, sob o ponto de vista do consumidor.A variância acumulada explicada pelos fatores deve ser igual ou maior a 50%. Nãoserão aceitos valores KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) inferiores a 0,50, sendo:Não serão aceitos comunalidades ou MSA (Measure Samples Adequacy – Medidade Adequação de Amostra) inferiores a 0,50, sendo:

91Caso 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. Casohaja alguma outra condição não atendida, as ações corretivas são tomadas até quetodas as condições sejam atendidas.Resultados técnicos:Com exclusivo objetivo de facilitar a leitura dos resultados técnicos, as questõesforam rotuladas de F01 a F21, de acordo com a tabela abaixo:

92 Tabela 1 - Hipóteses apresentadas aos consumidores1. Costumo procurar informações sobre marcas de refrigerantes na F01internet2. Se procuro uma marca de refrigerante na Internet e não acho um site F02sobre ela, fico com uma imagem ruim desta marca3. Se uma marca de refrigerante tem boas referências na internet, mesinto confortável em adquiri-la mesmo sem tê-la testado ou F03experimentado4. Já fui impactado por alguma publicidade de marca de refrigerante na F04Internet5. Procuro informações sobre produtos e marcas de refrigerantes nas F05redes sociais6. As marcas de refrigerante deveriam divulgar mais que têm perfis ou F06grupos nas redes sociais7. Se uma marca de refrigerante tem um perfil ou grupo em alguma rede F07social, fico com uma imagem positiva desta marca8. Já debati sobre marcas de refrigerantes nas redes sociais F089. Sou fã ou faço parte de algum grupo de marca de refrigerante de F09alguma rede social10. Acho interessante que uma marca de refrigerante tenha um perfil ougrupo em alguma rede social como forma de se relacionar com seus F10consumidores11. Eu seria fã ou faria parte de um grupo da minha marca favorita de F11refrigerante em uma rede social12. Eu tiraria dúvidas de produtos ou marcas de refrigerantes nas redes F12sociais13. Eu leria conteúdos postados por marcas de refrigerantes nas redes F13sociais desde que fossem relevantes para mim14. Eu jogaria algum jogo dentro de uma rede social, que fosse feita por F14alguma marca de refrigerante15. Aplicativos são interessantes mesmo aqueles feitos por alguma F15marca de refrigerante16. Eu apoiaria uma causa social ou ambiental que fosse patrocinada por F16uma marca de refrigerante e divulgada na internet17. Eu participaria de algum concurso ou promoção promovido por uma F17marca de refrigerante nas redes sociais18. Eu gostaria de colaborar com a criação de produtos novos para uma F18marca de refrigerante19. Para mim, interagir com as marcas de refrigerante que gosto a hora F19que eu quiser é muito bom20. Eu não gosto de publicidade de marcas dentro das redes sociais F2021. Se eu recebesse algum conteúdo interessante de uma marca de F21refrigerante, repassaria para os meus amigos

934.2.3.2 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 ,338A estatística descritiva foi realizada como tentativa de identificar quais os fatorescom maiores notas e mais aderentes à proposta de comunicação online em redessociais. Entretanto, devido à proximidade dos valores e a baixa explicação dada porelas, optou-se por continuar com a técnica exploratória pela análise fatorial.

944.2.3.3 Matriz de correlaçãoCom base na Tabela 4, abaixo, podemos identificar quais fatores se relacionamfortemente entre si. O valor mínimo de correlação, adotado como aceitável para aanálise, é de 0,50 para níveis de confiança de 1%. Fatores que não atendam àcondição 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 1,0004.2.3.2 KMO and Bartlett’s TestFávero (2009, p.254) explica que a estatística de KMO com valores próximos a zeroindicam que a análise fatorial pode não ser adequada, já que explicitam a existênciade uma fraca correlação entre as variáveis e que quanto mais próximo a 1, maiorserá a qualidade da análise fatorial.Nosso modelo possui um valor KMO de 0,857, validando a amostra e a técnicautilizada.

95 Tabela 4 - KMO e Bartletts Test KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure ,857 of Sampling Adequacy. Approx. Chi- Bartletts 1383,576 Square Test of df 210 Sphericity Sig. ,0004.2.3.5 MSADe acordo com Maroco (apud Fávero, 2009, p.255) o MSA representa uma medidade 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 estavariável 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 ,901a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

964.2.3.6 ComunalidadesPara as comunalidades, como citado anteriormente, é necessário um valor superiora 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 favorecidaCom todos os fatores sendo considerados na análise, encontramos comunalidadesinferiores 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 1,000Extraction ,584 ,710 ,643 ,336 ,680 ,607 ,750 ,395 ,719 ,747 ,731 ,528 ,627 ,608 ,638 ,487 ,577 ,585 ,634 ,852 ,474Extraction Method: Principal Component Analysis.Como ação corretiva, retiramos as comunalidades mais prejudicadas, uma a uma eavaliamos os fatores restantes, até que todas as comunalidades fossem superioresa 50%.4.2.3.7 Eigenvalues e Percentual de Variância Explicada pelos FatoresApesar do primeiro ensaio com todos os fatores não atender à condição ideal, éinteressante visualizar o total das variâncias explicadas pelo modelo que, nestecaso, 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 1,000Extraction ,512 ,709 ,634 ,567 ,586 ,740 ,434 ,568 ,723 ,691 ,521 ,629 ,596 ,631 ,458 ,582 ,563 ,608 ,431 ,441Extraction 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 1,000Extraction ,571 ,678 ,634 ,609 ,628 ,748 ,440 ,645 ,751 ,716 ,515 ,615 ,646 ,641 ,446 ,585 ,512 ,613 ,442Extraction 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 1,000Extraction ,619 ,679 ,635 ,652 ,642 ,748 ,650 ,762 ,715 ,525 ,613 ,673 ,641 ,476 ,584 ,512 ,609 ,446Extraction 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 1,000Extraction ,625 ,681 ,638 ,647 ,644 ,747 ,657 ,764 ,722 ,527 ,604 ,702 ,677 ,458 ,581 ,520 ,600Extraction 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 1,000Extraction ,673 ,693 ,642 ,682 ,639 ,748 ,656 ,763 ,717 ,535 ,610 ,717 ,689 ,594 ,493 ,608Extraction 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 1,000Extraction ,681 ,694 ,648 ,679 ,644 ,751 ,646 ,765 ,715 ,547 ,622 ,772 ,721 ,617 ,588Extraction Method: Principal Component Analysis.Após exclusão de 6 fatores (F04, F20,F08, F21, F16), a análise fatorial finalizou comum percentual de variância explicada pelos fatores de 67,26%, superando a primeiraanálise (61,48%). O resultado é satisfatório e será adotado nas próximas análises.

99Tabela 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 ,796 100,000Extraction Method: Principal Component Analysis.4.2.3.8 Fatores e carga fatorialA matriz de componentes rotacionadas tem como objetivo distribuir os fatores deacordo com os pesos que são obtidos na combinação linear. A rotação tem comoobjetivo transformar a matriz inicial das cargas fatoriais em outra matriz deinterpretação 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 F19Fator 2: F14, F15 e F17Fator 3: F02, F03Fator 4: F01, F05 e F09Consultando 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 excluídosda análise, por terem apresentado comunalidades inferiores a 0,50. Estes, casosejam identificados como fatores importantes, poderão ser inclusos na análise deforma independente.

1024.2.4 Análise fatorial cruzadaApós validação dos 4 principais fatores, a pesquisa foi aprofundada para análise derelevância 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 fatorsegregante, concluímos de forma clara uma diferença grande entre o peso dosfatores entre mulheres e homens. Tal conclusão foi tirada com base nas matrizes decarga e fatores rotacionados, onde é explicita a diferença, tanto em número, comoem classificação entre os gêneros.Enquanto os fatores femininos podem ser resumidos em seis, os fatores masculinospodem 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 redessociais da internet. O Anexo C apresenta a matriz de correlação rotacionada, com oagrupamento de fatores.Considerando apenas as três principais marcas de refrigerante como fatorindependente, concluímos que a composição de carga e fator muda de acordo coma opção pela marca de refrigerante. O Anexo D apresenta a matriz de correlaçãorotacionada, com o agrupamento de fatores.O cenário se repete quando consideramos as redes sociais da internet como fatorindependente. O Anexo E apresenta a matriz de correlação rotacionada, com oagrupamento de fatores.

1034.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudadaDepois 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 pilaresestratégicos citados por Safko e Brake (2009) que são: “entretenimento” e“educação”, que engloba os fatores “referência” e “conteúdo” encontrados pelapesquisa. O fator “presença online” não é citado pela tipologia de Safko e Brake,mas é premissa para que o restante dos fatores possa existir.

1044.4 Proposta de estratégia de gestão de marcas de refrigerantes nas redes sociaisda internetDados os resultados obtidos com a análise descritíva e a análise multivariadafatorial, algumas estratégias podem ser desenhadas e sugeridas, tanto direcionadaàs marcas de refrigerante com relação à gestão nas redes sociais da internet, comopara próximos trabalhos relacionados ao tema.Uma estratégia a ser adotada está na exploração dos três novos fatores citados porKottler (2010). Através da cocriação, da comunização e no desenvolvimento depersonalidade da marca, pode-se atingir de maneira mais assertiva um público comcaracterísticas 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 sidoeliminada da análise fatorial por apresentar comunalidade inferior a 0,50 (0,493),está presente quando tornamos gênero, rede social na internet e marca derefrigerante fatores específicos na análise.A comunização, representada pelas questões F06, F07, F08, F09, F11 e F21, estápresente no agrupamento “Presença Online” e “Conteúdo”, exceto F08 e F21 devidoa baixa comunalidade apresentada no modelo (0,395 e 0,446 respectivamente).O desenvolvimento de personalidade da marca de refrigerante, representada pelosdemais fatores, também apresentou o mesmo comportamento analisado para osfatores analisados anteriormente.Conclui-se que uma abordagem personificada e, principalmente, transparente damarca de refrigerante torna-se uma estratégia válida e eficaz, através da presençaonline e da participação ativa nas redes sociais da internet. O emprego de modelose fórmulas pré-formatadas é desaconselhada devido a superficialidade embutida emmuitas destas soluções. Tais modelos desconsideram fatores nem sempre explicitosque explicam e definem estratégias importantes.

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