5.2 Analises principais
Nesta sessão serão demonstrados os resultados alcançados em cada uma das regressões rodadas com o modelo sugerido. Vale ressaltar que o modelo conceitual (Figura 9) é rodado em apenas uma regressão que chamou-se de Modelo base e em seguida replicou-se a mesma equação levando-se em conta as variáveis de controle relacionadas a Marcas e Categorias. O modelo criado resulta em um R² de 38,5% (Tabela 3) bastante intuitivo, uma vez existe uma série de outras variáveis que poderiam ajudar a explicar mais o resultado de cliques nas campanhas de comunicação digital.
Nas próximas páginas serão apresentados resultados com base nos modelos propostos conforme os conceitos apresentados na revisão literária.
Tabela 3 - Modelo conceitual
Variáveis Hipótese Efeito esperado Modelo
Ano de 2014 -0.386*** (-10.18) Ano de 2013 -0.278*** (-8.18) Investimento H1a ( + ) 0.0000476*** (19.38) Investmento^2 H1b ( - ) -4.80e-11*** (-4.06) Formato: Desktop -0.174 (-1.69) Richmedia 0.427*** (10.38)
Formato: Video H2a ( + ) 1.066***
(16.49) Formato: Social H2b ( + ) 1.182*** (9.79) Formato: Texto H2c ( + ) 0.934*** (16.87) Facebook H3a ( + ) 2.842*** (24.59) Google H3b ( + ) 1.526*** (32.88) Qt de Veiculos -0.00955*** (-4.20) Duracao de Campanha 0.00547 (1.62) Meses no ar -0.0203 (-0.22)
Tipo: Master Brand 0.483***
(7.16) Tipo: Produto 0.585*** (8.00) Constant 5.455*** (36.61) Observations 23941 Adjusted R-squared 0.385 t statistics in parentheses ="* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001"
Tabela 4 - Modelo comparando Categorias
Variáveis Hipótese Efeito Esperado Modelo PC HC Foods Refreshments
Ano de 2014 -0.386*** -0.488*** -0.585*** -0.109 -0.451** (-10.18) (-10.61) (-4.48) (-1.00) (-3.21) Ano de 2013 -0.278*** -0.403*** -0.518*** -0.0902 -0.560*** (-8.18) (-9.46) (-4.03) (-0.85) (-3.90) Investimento H1a ( + ) 0.0000476*** 0.0000449*** 0.0000799*** 0.000107*** 0.0000662*** (19.38) (20.00) (17.17) (14.12) (10.14)
Investmento^2 H1b ( - ) -4.80e-11*** -4.28e-11*** -2.53e-10*** -3.86e-10*** -1.45e-10***
(-4.06) (-4.64) (-7.55) (-4.71) (-4.16)
Formato: Desktop -0.174 -0.0882 -0.934*** -0.901*** -0.550
(-1.69) (-0.75) (-3.52) (-3.59) (-1.55)
Richmedia 0.427*** 0.463*** -0.221 0.153 0.312*
(10.38) (9.43) (-1.90) (1.16) (2.03)
Formato: Video H2a ( + ) 1.066*** 1.058*** 1.067*** 1.218*** 0.659**
(16.49) (13.43) (5.67) (7.27) (3.19) Formato: Social H2b ( + ) 1.182*** 1.624*** 0.567** 0.892*** 0.282 (9.79) (8.69) (2.77) (3.38) (0.92) Formato: Texto H2c ( + ) 0.934*** 1.214*** 0.185 1.025*** -0.465* (16.87) (16.12) (1.21) (7.88) (-2.38) Facebook H3a ( + ) 2.842*** 2.793*** 2.809*** 2.236*** 2.616*** (24.59) (15.39) (14.47) (8.65) (9.07) Google H3b ( + ) 1.526*** 1.608*** 1.788*** 0.989*** 0.944*** (32.88) (25.98) (15.25) (8.88) (6.86) Qt de Veiculos -0.00955*** 0.00582* 0.0189 -0.0820*** -0.0779*** (-4.20) (2.23) (1.74) (-5.30) (-5.15) Duracao de Campanha 0.00547 0.00328 0.000909 0.0367*** 0.104*** (1.62) (0.79) (0.07) (3.57) (8.10) Meses no ar -0.0203 0.661*** 0.129 0.639 -0.233 (-0.22) (4.44) (0.55) (1.59) (-0.87)
Tipo: Master Brand 0.483*** 0.805*** -0.777*** -0.271 -0.178
(7.16) (7.91) (-4.57) (-1.03) (-0.69) Tipo: Produto 0.585*** 0.714*** -1.068*** -0.349 0.849** (8.00) (6.80) (-5.19) (-1.22) (3.14) Constant 5.455*** 4.209*** 7.550*** 6.408*** 7.419*** (36.61) (19.83) (18.50) (11.71) (14.16) Observations 23941 16481 2645 2387 1977 Adjusted R-squared 0.385 0.383 0.480 0.465 0.315 t statistics in parentheses ="* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001"
Tabela 5 - Modelo comparando Marcas
Variáveis Hipóteses Efeito Esperado Modelo Marca PC Marca HC Marca Foodsarca Refreshmen
Ano de 2014 -0.386*** -0.222* -0.109 -0.0353 -0.0782 (-10.18) (-2.48) (-0.41) (-0.14) (-0.28) Ano de 2013 -0.278*** -0.215* 0.381 -0.591** 0.0808 (-8.18) (-2.32) (1.41) (-2.59) (0.28) Investimento H1a ( + ) 0.0000476*** 0.0000703*** 0.0000650*** 0.000120*** 0.0000571*** (19.38) (11.96) (11.40) (12.13) (9.47)
Investmento^2 H1b ( - ) -4.80e-11*** -1.84e-10*** -2.21e-10*** -4.65e-10*** -9.99e-11***
(-4.06) (-4.24) (-7.12) (-6.11) (-6.87)
Formato: Desktop -0.174 0.729* -0.598 -0.855 -0.896*
(-1.69) (2.28) (-1.48) (-1.42) (-2.39)
Richmedia 0.427*** 0.317** 0.605** -0.108 0.344
(10.38) (3.06) (3.06) (-0.36) (1.18)
Formato: Video H2a ( + ) 1.066*** 1.088*** 1.259*** 1.883*** -0.0609
(16.49) (7.80) (4.37) (5.55) (-0.17) Formato: Social H2b ( + ) 1.182*** 0.815* 0.747 2.040** 0.470 (9.79) (2.53) (1.22) (3.24) (1.11) Formato: Texto H2c ( + ) 0.934*** 0.716*** 0.00263 1.158*** 1.060*** (16.87) (4.61) (0.01) (4.27) (3.73) Facebook H3a ( + ) 2.842*** 2.844*** 2.961*** 0.812 2.769*** (24.59) (9.44) (5.25) (1.28) (7.12) Google H3b ( + ) 1.526*** 1.776*** 1.785*** 0.725*** 0.524* (32.88) (16.80) (5.45) (3.43) (2.32) Qt de Veiculos -0.00955*** -0.00159 -0.0245 -0.0778* -0.0532* (-4.20) (-0.27) (-1.63) (-2.41) (-2.14) Duracao de Campanha 0.00547 0.00592 0.130** 0.135*** -0.0266 (1.62) (0.66) (3.20) (5.29) (-1.56) Meses no ar -0.0203 0 0 0 0 (-0.22) (.) (.) (.) (.)
Tipo: Master Brand 0.483*** -0.325 -1.039* -1.417*** 0.396
(7.16) (-1.60) (-2.53) (-3.82) (1.25) Tipo: Produto 0.585*** -0.232 -0.677 -2.066*** 0.659* (8.00) (-1.09) (-1.61) (-5.58) (2.04) Constant 5.455*** 4.999*** 6.792*** 7.550*** 7.392*** (36.61) (13.04) (10.66) (10.17) (14.94) Observations 23941 4484 786 534 661 Adjusted R-squared 0.385 0.358 0.449 0.518 0.344 t statistics in parentheses ="* p<0.05 ** p<0.01
Quando observam-se os critérios de investimento (H1a e H1b), percebe-se que existe um ponto ótimo, a partir do qual o investimento deixa de trazer um resultado positivo esperado, em relação a interação do consumidor por meio do seu clique e por conseguinte reconhecimento de marca. Usou-se a fórmula quadrática do investimento para evidenciar este resultado obtendo-se as estimativas de 0.0000476 e -4.80e-11 respectivamente para as variáveis de investimento e investimento na sua forma quadrática. Ambos os estimadores indicam a não rejeitar as hipóteses em questão, descritas acima.
Ao analisar as variáveis do grupo de formato tem-se inicialmente as hipóteses (H2a) para investimentos em vídeo, (H2b) para investimentos em social e (H2c) para investimentos em busca (Search), nota-se que os investimentos em vídeo retornam 100% mais em cliques não rejeitando H2a, os investimentos em social resultam em 118% a mais em cliques também não rejeitando H2b, e por fim os resultados encontrados em relação ao formato Search, também não rejeitarem a hipótese H2c uma vez que os investimentos em busca, considerando a organização como um todo, é de 93%% maior em comparação com os demais formatos.
Ainda sob a ótica de que as peças que tem recurso de richmedia, uma das variáveis de controle inseridas, tem um resultado 42,7% maior que os demais formatos sem este recurso, seguindo alinhado com os aspectos mais intuitivos e corroborando a teoria apresentada anteriormente.
Percebe-se nas variáveis de veículos um comportamento muito em linha com a realidade vista no mercado atualmente, onde os investimento tem sido direcionados na ordem de 50% a 60% para Google e Facebook que lideram ranking de veículos de mídia digital. Os resultados das peças veiculadas em Google trazem 152% mais cliques que as peças veiculadas nos demais formatos contidos na base de dados. Já o Facebook é ainda mais relevante em seu estimador, trazendo 284% mais em cliques do que os demais formatos. Ambos os resultados não rejeitam as hipóteses H3a e H3b. As variáveis de campanha podem trazer muitos outros argumentos para o processo de maximização de resultados e investimentos e por conta disso foram utilizadas como variáveis de controle, neste estudo. Na Tabela 3 nota-se nas variáveis de duração de campanha (cpg_duration) e na de campanha de produtos (cpg_produto) um comportamento intuitivo.
Em relação à duração de campanha verifica-se que há um retorno positivo bem pequeno a cada mês a mais de campanha. Uma alternativa de melhor avaliação aqui seria aplicar a forma quadrática da mesma maneira que foi feito com os investimentos para identificar se há um ponto ótimo de duração de campanha. Já em relação às campanhas de marcas ou de produtos especificamente, nota-se que ambas trazem coeficientes positivos e estatisticamente relevantes, contudo as campanhas mais focadas em produto, tendem a ter um desempenho melhor, considerando a empresa como um todo.
Paralelamente a esse estimador, usou-se um outro, muito proveitoso para a análise, que é a perenidade de campanha, ou seja, qual a porcentagem de tempo que a marca mantém campanhas no ar. Encontrou-se o coeficiente negativo de 2%, consistente com o argumento de que com o passar do tempo as peças publicitarias, começam a passar desapercebidas quando muito tempo expostas nas veiculações.
Por fim acrescentam-se os atributos de categoria e marca expressos pelas Tabelas 4 e 5, onde pode-se ter uma visão dos planos sob um olhar da empresa como um todo e compara-los dentro de cada uma das categorias, como forma de avaliar as intensidades dos coeficientes do modelo conceitual, dentro apenas de uma categoria ou dentro de apenas uma marca.
Na Tabela 4 encontra-se o mesmo comportamento das variáveis de investimento em relação a sua forma quadrática, contudo em intensidades diferentes, destacando Home Care (HC) e Refreshments que tem níveis mais baixos nesta variável e deveriam com isso ter uma atenção ainda mais especial em relação aos investimentos ao longo do ano.
Nesta análise o formato de vídeo tem um comportamento uniforme em relação as categorias e por ainda ser um formato novo, explorado de formas secundárias, aproveitando-se de filmes publicitários de TV, aqui tem espaço para uma avaliação mais criteriosa, inserindo-se algumas variáveis mais qualitativas ao formato vídeo.
Com exceção de Refreshments o formato social é muito significativo destacando a categoria de Personal Care (PC) que tem 162% de resultados maiores do que os comparados com a empresa toda que foram de 118%.
Já o formato busca demonstrou um comportamento diferente para a categoria de Refreshments, tendo seu coeficiente negativo em 46%. Pode-se entender este resultado ao se levar em conta o fato de sorvetes não necessitam muito de informações de ordem funcional e se tratar de uma categoria direcionada pela compra de impulso ou chamada de compra “on the go”, onde o consumidor simplesmente é impelido a comprar em virtude de alguma situação cotidiana ou algum estimulo natural. Para HC não se mostrou estatisticamente significativo os resultados de busca. Google e Facebook como era de se esperar e em linha com sua concentração de investimentos, são uniformemente geradores de resultados muito acima dos demais formatos em relação ao clique. Consistentemente o Facebook traz mais de 200% em resultados para as 4 categorias e o Google apesar de coeficientes na ordem de 100%, também demonstra um comportamento uniforme entre as categorias (Tabela 3).
Um ponto de destaque para a categoria de HC foi em relação ao tipo de campanha. Tanto as campanhas de marca como as de produtos tem coeficientes negativos de resultados. Isso pode se dar em virtude dos altos níveis de conhecimento destas marcas e com isso a necessidade de campanha mais focadas em conteúdos novos e impactantes, muito mais do que se reafirmar características de produtos que são passadas de geração para geração de novos consumidores.
Comparando as 4 principais marcas pré-selecionadas (Tabela 5) segundo seus níveis de investimento de comunicação digital. Sob a ótica dos investimentos nota-se o mesmo cenário onde há um ponto de troca de direção, demonstrando uma relação não linear, destacando-se Marca PC que tem um coeficiente menor e Marca
Refreshments que tem um coeficiente mais alto, deixando com isso a oportunidade
de se explorar esse formato de comunicação para essas marcas.
Em relação a Vídeo percebe-se algo bastante intuitivo. Uma vez que para as marcas de Foods as receitas são um tipo de conteúdo extremamente importante, nota- se aqui, em nossa regressão, que o formato de Vídeo tem o coeficiente maior para a Marca Foods, que justamente é a marca que tem mais potencial para o uso deste formato, justamente por ser a marca de Foods e utilizar o conteúdo receita para seu posicionamento de marca.
Contudo a Marca Refreshments aparece com índices não significativos estatisticamente para vídeo e mereceria uma análise um pouco mais aprofundada, uma vez que em formatos sociais isso também acontece, indo contra o esperado, por ser esta categoria uma das mais lúdicas e compatível com estes tipos de formatos.
Os coeficientes do formato de Search se mostraram bem compatíveis com real destaque para a Marca Foods, no mesmo sentido que no formato Vídeo, a busca por receitas é algo que traz propriedades da marca de forma bem clara. Já os resultados da Marca Refreshments em formato de busca serem altos podem ser associados com outra variável que é o declínio do formato Desktop. Por se tratar de uma marca de consumo por impulso e on the go, as buscam tendem a ser feitas via dispositivos moveis e os números deste coeficiente atestam este movimento.
Google aparece extremamente consistente em todas as quatro marcas, muito em virtude de sua gama de formatos e possibilidades, que tendem a atender as marcas de uma forma mais ampla. Já o Facebook tem características bem pontuais de ordem social que segundo nossos números não tem funcionado muito bem para a Marca Foods, não sendo estatisticamente significante.
5.3 Análises complementares
De acordo com os resultado (Tabela 3), pode-se confirmar o que a teoria nos dizia a respeito de os resultados em cliques estarem sendo menores, quando comparados os anos de 2013 e 2014 tendo 2012 como grupo de controle.
Além disso o crescimento em mobile pode estar evidenciado pela variável desktop, também deixada como variável de controle, como forma de se validar a sensibilidade dos resultados em virtudes destes movimentos de crescimento exacerbado da base de aparelhos moveis e do aumento da infraestrutura em nosso pais.
5.4 Resumo dos resultados das regressões
Nas Tabelas 6 e 7 abaixo demonstra-se um resumo dos resultados bem como a relação destes resultados com as hipóteses lançadas nesta dissertação.
Tabela 6 - Coeficientes para cada modelo
Hipotese Variável Modelo PC Marca PC HC Marca HC Foods Marca Foods Refreshments
Marca Refreshments H1a Investimento 0.0000476*** NR 0.0000449*** NR 0.0000703*** NR 0.0000799*** NR 0.0000650*** NR 0.000107*** NR 0.000120*** NR 0.0000662*** NR 0.0000571*** NR
(19.38) (20.00) (11.96) (17.17) (11.40) (14.12) (12.13) (10.14) (9.47)
H1b Investmento^2 -4.80e-11*** NR -4.28e-11*** NR -1.84e-10*** NR -2.53e-10*** NR -2.21e-10*** NR -3.86e-10*** NR -4.65e-10*** NR -1.45e-10*** NR -9.99e-11*** NR
(-4.06) (-4.64) (-4.24) (-7.55) (-7.12) (-4.71) (-6.11) (-4.16) (-6.87)
H2a Formato: Video 1.066*** NR 1.058*** NR 1.088*** NR 1.067*** NR 1.259*** NR 1.218*** NR 1.883*** NR 0.659** NR -0.0609 EI
(16.49) (13.43) (7.80) (5.67) (4.37) (7.27) (5.55) (3.19) (-0.17) H2b Formato: Social 1.182*** NR 1.624*** NR 0.815* NR 0.567** NR 0.747 EI 0.892*** NR 2.040** NR 0.282 EI 0.470 EI (9.79) (8.69) (2.53) (2.77) (1.22) (3.38) (3.24) (0.92) (1.11) H2c Formato: Texto 0.934*** NR 1.214*** NR 0.716*** NR 0.185 EI 0.00263 EI 1.025*** NR 1.158*** NR -0.465* NR 1.060*** NR (16.87) (16.12) (4.61) (1.21) (0.01) (7.88) (4.27) (-2.38) (3.73) H3a Facebook 2.842*** NR 2.793*** NR 2.844*** NR 2.809*** NR 2.961*** NR 2.236*** NR 0.812 EI 2.616*** NR 2.769*** NR (24.59) (15.39) (9.44) (14.47) (5.25) (8.65) (1.28) (9.07) (7.12) H3b Google 1.526*** NR 1.608*** NR 1.776*** NR 1.788*** NR 1.785*** NR 0.989*** NR 0.725*** NR 0.944*** NR 0.524* NR (32.88) (25.98) (16.80) (15.25) (5.45) (8.88) (3.43) (6.86) (2.32) Observations 23941 16481 4484 2645 786 2387 534 1977 661 Adjusted R-square 0.385 0.383 0.358 0.480 0.449 0.465 0.518 0.315 0.344 t statistics in parentheses ="* p<0.05 ** p<0.01 ** p<0.001"
6 CONCLUSÕES
Este trabalho teve como objetivo principal entender o efeito de ações de comunicação digital em reconhecimento de marca. Utilizou-se o conceito de reconhecimento de marca em que aspectos relacionados à forma como o consumidor conhece e qual imagem tem em sua memória (KELLER, 2014a) a respeito de determinada marca, podendo ser de ordem financeira e não financeira.
Por existirem diversas formas de se mensurar o reconhecimento de marca, optou-se eleger uma ótica de comunicação digital, pela qual o clique (BARON et al., 2015) seria a forma de materializar os índices de reconhecimento de marca.
A utilização do clique, foi uma escolha relevante para o estudo (KRISHNAMURTHY, 2000), validada pelos resultados estatisticamente significantes em quase todas as variáveis nos modelos apresentados.
Em um estudo quantitativo com base nos planos de mídia que foram executados pela firma desde 2012, esta base de dados permitiu-se desenhar modelos conforme revisão literária e com o intuito de adicionar uma contribuição na gestão de marcas.
Pode-se perceber neste estudo, que sim os grupos de variáveis escolhidos para as análises são em sua grande maioria estatisticamente significantes e trazem à tona uma visão muito interessante do universo da mídia e da comunicação digital, assunto este ainda novo e em uma velocidade imensa de evolução.
O comportamento do consumidor pode ser observado no decorrer do estudo uma vez que nos dias atuais o consumidor tem sido o ponto central da discussão ao redor dos assuntos de gestão e posicionamento de marcas (KELLER, 2014a). Isso é muito importante, uma vez que nota-se que as fronteiras entre o que se chamava de
off-line e online tem diminuído drasticamente, e o digital tem sido inserido em quase
todo o tipo de atividade relacionada a criação e desenvolvimento de marcas e estratégias de marketing e comunicação.
Pode-se ter um entendimento do posicionamento de marcas e buscas as sinergias mais importantes para se diferenciar, reforçar o seu valor e por fim endereçar isso como uma vantagem competitiva perante seus competidores (BARNEY, 2001), com o objetivo final de sempre maximizar os resultados da empresa como um todo.
Entender as possibilidades de maximizar os esforços e investimentos de mídia digital é uma grande oportunidade para planejar uma comunicação mais dirigida e baseada em contexto (WATTANASUPACHOKE, 2010) e interesses mais claros, com conteúdo melhores e mais relevantes ao público alvo correto e sobre tudo sendo acompanhado bem de perto como forma de sempre aproveitar ao máximo do meio.
Em um mundo dominado pela revolução tecnológica, onde os processos de comunicação passam quase que necessariamente por alguma mídia digital, poder dar um olhar mais crítico às escolhas feita é de grande contribuição não só para o mundo acadêmico, mas também ao mundo da gestão. Buscou-se em nosso estudo demonstrar aspectos importantes em relação aos principais players de internet atualmente no Brasil, Google e Facebook e entender mais o comportamento dos consumidores, o que realmente os engaja a clicar e compartilhar as informações geradas por marcas e seu papel ativo e de co-criação junto delas (VERNUCCIO, 2014).
A respeito do que chamou-se de boca a boca virtual, é possível evidenciar em alguns resultados o quão o consumidor se sente impelido a participar, quando impactado por conteúdos relevantes e com um índice e interatividade compatível com o que espera (HENNIG-THURAU et al., 2004). Esse processo de compartilhamento das mensagens é muito relevante em situações onde o conteúdo é o ponto chave da narrativa, muito mais do que qualquer atributo funcional de marca ou produto.
Finalmente as marcas realmente tem sido tratadas como ativos das firmas, ativos esses que tem como um dos objetivos claros de maximizar os resultados e gerar vantagem competitiva sustentável (KOZLENKOVA et al., 2014) para as firmas. Esse estudo pode ajudar muito no reconhecimento das principais formas de usa-los para maximizar sua contribuição durante a jornada do consumidor e para a construção de um reconhecimento solido de marca.
Analisar marcas é deveras enriquecedor uma vez que se pode observar uma série de aspectos diferentes, relacionados a elas. Neste estudo inseriu-se as marcas sob a ótica de análises de mídia digital, sem contudo desprezar uma série de outras formas de se abordar o tema reconhecimento de marca (KELLER, 2009), tão rico e tão importante e claro bastante estudado pela literatura.
Este estudo visa contribuir para a teoria disponível sobre gerenciamento de marcas e canais digitais de comunicação. Em momentos atuais de revolução digital, associar os aspectos desta nova era com o conhecimento já bem sedimentado da relação consumidor e marca por meio da comunicação, já é bastante desafiador, uma pesquisa como esta pode trazer um novo olhar, sob a luz de um segmento de mercado muito importante, de consumo muito rápido e frequente e que tem como atributo chave para seu sucesso de negócio, os atributos de marca e sua gestão.