Gestão de Marcas nas Redes Sociais

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

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

93

4.2.3.2 Análise Descritiva

Tabela 2 - Medidas de posição e de dispersão

Descriptive Statistics

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

94

4.2.3.3 Matriz de correlação

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

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

4.2.3.2 KMO and Bartlett’s Test

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

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

95

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

4.2.3.5 MSA

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

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

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

96

4.2.3.6 Comunalidades

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

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

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

Tabela 7 - Comunalidades das variáveis de estudo
Communalities
Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction ,584 ,710 ,643 ,336 ,680 ,607 ,750 ,395 ,719 ,747 ,731 ,528 ,627 ,608 ,638 ,487 ,577 ,585 ,634 ,852 ,474
Extraction Method: Principal Component Analysis.

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

4.2.3.7 Eigenvalues e Percentual de Variância Explicada pelos Fatores

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

97

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

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

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

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

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

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


98

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

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


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


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

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

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


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

Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Extraction ,673 ,693 ,642 ,682 ,639 ,748 ,656 ,763 ,717 ,535 ,610 ,717 ,689 ,594 ,493 ,608

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

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

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


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

99

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

4.2.3.8 Fatores e carga fatorial

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

100

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

a. Rotation converged in 7 iterations.

Com isto temos 4 fatores, sendo eles:

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

Consultando a tabela de fatores, temos:

101

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

PRESENÇA ONLINE ENTRETENIMENTO REFERÊNCIA CONTEÚDO

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

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

10. Acho interessante que
17. Eu participaria de
uma marca de
algum concurso ou 9. Sou fã ou faço parte de
refrigerante tenha um
promoção promovido por algum grupo de marca de
perfil ou grupo em alguma
uma marca de refrigerante de alguma
rede social como forma
refrigerante nas redes rede social
de se relacionar com seus
sociais
consumidores

11. Eu seria fã ou faria
parte de um grupo da
minha marca favorita de
refrigerante em uma rede
social
12. Eu tiraria dúvidas de
produtos ou marcas de
refrigerantes nas redes
sociais
13. Eu leria conteúdos
postados por marcas de
refrigerantes nas redes
sociais desde que fossem
relevantes para mim

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

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

102

4.2.4 Análise fatorial cruzada

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

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

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

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

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

103

4.3 Análise dos resultados quantitativos à luz da teoria estudada

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

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

104

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

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

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

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

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

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

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

109

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