Ferramentas de Digital Analytics e seu Poder de Previsão sobre o Desempenho: Uma Análise do Mercado Automobilístico Brasileiro

Autores

  • Roger Kenji Kimura Universidade Federal de São Paulo - Unifesp
  • Luis Hernan Contreras Pinochet Universidade Federal de São Paulo - Unifesp
  • Marcia Carvalho de Azevedo Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

DOI:

https://doi.org/10.5585/remark.v15i2.3216

Palavras-chave:

Mercado Automobilístico. Estratégia de Posicionamento. Digital Analytics.

Resumo

O objetivo deste artigo foi entender como as ferramentas de Digital Analytics e seu poder de previsão sobre o desempenho atuam na análise do mercado automobilístico brasileiro. Foram selecionadas as 10 empresas automobilísticas presentes no Brasil com as maiores vendas e coletou-se dados destas páginas durante o período de dois meses, por meio de ferramentas de Digital Analytics. Optou-se pela técnica multivariada de regressão linear múltipla, analisando-se a relação das variáveis independentes (atributos coletados) com a dependente (vendas). Como resultado, verificou-se que algumas ferramentas possuem um conjunto melhor de parâmetros que explicam as vendas das montadoras. Dos sete softwares de Digital Analytics observados, seis apresentaram significância no poder de explicação. Esta pesquisa teve característica exclusivamente quantitativa, na qual as variáveis independentes que foram significativas para este estudo puderam ser agrupadas em: “Mídias Sociais” e “Não Mídias Sociais”, prevalecendo uma maior concentração de variáveis “Não Mídias Sociais”.

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Biografia do Autor

Roger Kenji Kimura, Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

Graduando em Administração da Escola Paulista de Política, Economia e Negócios da Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

Luis Hernan Contreras Pinochet, Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

 Doutor em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas - EAESP/FGV. Professor do Departamento de Administração da Escola Paulista de Política, Economia e Negócios da Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

Marcia Carvalho de Azevedo, Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

 Doutora em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas - EAESP/FGV. Professora do Departamento de Administração da Escola Paulista de Política, Economia e Negócios da Universidade Federal de São Paulo - Unifesp

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Publicado

08.06.2016

Como Citar

Kimura, R. K., Pinochet, L. H. C., & Azevedo, M. C. de. (2016). Ferramentas de Digital Analytics e seu Poder de Previsão sobre o Desempenho: Uma Análise do Mercado Automobilístico Brasileiro. ReMark - Revista Brasileira De Marketing, 15(2), 220–236. https://doi.org/10.5585/remark.v15i2.3216

Edição

Seção

Artigos