Integrando Técnicas de Geomarketing em Pesquisas de Mercado - Mundogeo 2014
-
Upload
vanucci-inteligencia-em-negocios -
Category
Presentations & Public Speaking
-
view
28 -
download
1
Transcript of Integrando Técnicas de Geomarketing em Pesquisas de Mercado - Mundogeo 2014
INOVAÇÃO EM MARKETING: INTEGRANDO TÉCNICAS DE
PESQUISA E DE GEOMARKETING PARA ANALISAR O PROCESSO DE
DECISÃO DE COMPRA DOS CONSUMIDORES DE TOMATE DE MESA
Gustavo Leandro Vanucci de Moraes
Centro Universitário UNA, Brasil.Email:[email protected]
São Paulo, 7 de maio de 2014
Gustavo Vanucci – Mestre em Administração, com ênfase em
Inovação, Redes e Competitividade, bacharel em Administração de
Empresas e especialista em Gestão de Negócios e Marketing.
Atualmente é CAO – chief analytics officer na VANUCCI | Inteligência
em Negócios com atuação em estudos e pesquisas mercadológicas
sobre o comportamento do consumidor e desenvolvimento territorial,
além de consultoria e assessoria nas áreas da Gestão Estratégica.
• É professor na UEMG – Universidade do Estado de Minas Gerais,
AMIS – Associação Mineira de Supermercados e SEBRAE-MG.
• Foi pesquisador e professor na ABAD – Associação Brasileira de
Atacadistas Distribuidores e nos cursos de Pós Graduação do
SENAC-MG e FUMEC.
• Atuou como executivo durante 16 anos em empresas nacionais e
multinacionais como Nestlé, Atende Distribuidora, ABGroup,
Colonial e Coca-Cola nas área de gestão, trade marketing, vendas e
distribuição.
QUEM SOU
Demanda dos produtores de tomate de mesa na região de Pará deMinas em conjunto com o SEBRAE-MG.
Alta penetração do fruto nos lares brasileiros.
Impacto do tomate de mesa na economia brasileira.
Presença do fruto na composição do PIB Agropecuário do estado deMG.
Interesse pessoal em compreender o comportamento dosconsumidores do fruto.
Possibilidade de inovar através da utilização de técnicas degeomarketing integradas às técnicas de pesquisa de mercado nosetor do Agronegócio.
INTRODUÇÃO
Descrever o comportamento do consumidor de tomate de mesa em Belo
Horizonte, Minas Gerais, sob a ótica do processo de decisão de
compra, contemplando os estágios de reconhecimento da necessidade
de compra, busca da informação, avaliação das alternativas, compra e
consumo através da integração das técnicas de pesquisa e técnicas de
geomarketing, para coletar, analisar e publicar os resultados de pesquisa.
OBJETIVO GERAL
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Apresentar os fatores motivadores do reconhecimento da necessidade
dos consumidores de tomate de mesa.
Identificar os agentes influenciadores durante o estágio de busca de
informações do processo de compra de tomate de mesa e verificar como
eles influenciam tal processo;
Descrever o estágio de avaliação de alternativas durante o processo de
decisão de compra, com ênfase nos fatores/atributos de qualidade
considerados importantes além do conhecimento dos consumidores sobre
os tipos de tomates.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Descrever o estágio de compra do processo decisório do consumidor de
tomate de mesa.
Descrever os hábitos de consumo de tomate de mesa, salientando a
frequência de consumo, com base em diferentes locais, tipos de pratos e
produtos derivados que utilizam de tal produto.
Verificar a existência de diferenças entre as regiões estudadas em
relação ao município de Belo Horizonte para cada etapa do processo
decisório de compra, mediante a integração das técnicas de
geomarketing.
BASE TEÓRICAApós a análise de onze modelos integrativos do processo de decisão de compra, recorreu-se ao
modelo integrativo proposto por Blackwell, Engel e Miniard (2011).
Os principais motivos que apoiaram tal escolha pode-se destacar:
A plena utilização de tal modelo em trabalhos sobre o assunto em diversas parte
do mundo;
A estrutura evolutiva do modelo integrativo proposta pelos autores e do interesse
em atualiza-lo através da edição de livros até os dias de hoje (última versão em
2011);
Por utilizar variáveis influenciadoras e critérios de avaliação;
Por sua capacidade de estruturar as dimensões do processo decisório em
estágios;
FRAMEWORK DA BASE TEÓRICA
Figura 4 - Modelo integrativo de Blackwell, Engel e Miniard (2011)Fonte: Blackwell, Engel e Miniard (2011)
METODOLOGIA
A pesquisa é de natureza quantitativa aplicada, descritiva do tipo “survey”
através de um corte transversal único.
Para aprimorar os resultados optou-se pelo procedimento metodológico da
“triangulação de métodos” através do conceito “QUALI-QUANTI” após a
revisão de literatura.
METODOLOGIA
Quanto a amostra, optou-se pela amostra por cotas proporcionais a
população residente nas regiões administrativas da Prefeitura de Belo
Horizonte de 2011, com base no Censo do IBGE de 2010.
Análise espacial para verificar a existência de diferenças estatísticas
significativas entre as amostras das regiões estudadas em relação ao
município de Belo Horizonte para cada estágio do processo decisório de
compra, mediante a integração das técnicas de geomarketing.
AONDE COLETAR ?
obs.: Área Geográfica do município de Belo Horizonte
31
,2 k
m a
pro
xim
adam
ente
21,5 km aproximadamente
Fonte: Digibase – Software Mapinfo 10.0
AMOSTRA
Área Geográfica Setores Censitários Regionais Administrativas
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
AMOSTRA POR COTAS
386 consumidores 386 consumidores 386 consumidores
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
Geoprocessamento / Cálculo do amostra
2.375.151 habitantes= população
Regionais Administrativa da PBH em 2011
População Censo IBGE 2010
Área Geográfica - em
km²
Densidade Demográfica (Hab./Km²)
Venda Nova 262.183 28,316 9.259,10
Noroeste 331.362 37,364 8.868,60
Oeste 286.118 32,381 8.836,00
Leste 249.273 28,914 8.621,20
Centro-sul 272.285 31,802 8.562,00
Nordeste 291.110 39,578 7.355,30
Norte 212.953 33,441 6.368,10
Barreiro 282.552 53,899 5.242,20
Pampulha 187.315 46,677 4.013,00
Total Geral 2.375.151 332,371 7.146,10
Fonte: IBGE, 2011; PBH, 2011
Nota: As informações por Região Administrativa estão de acordo com o novo limite vigente a
partir de 2011, regulado pela Lei 10.231/11.
BARREIRO
CENTRO-SULOESTE
NOROESTELESTE
NORDESTE
VENDA NOVA
NORTE
PAMPULHA
Informações sobre a população e área geográfico das regionais da PBH
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
Cálculo da amostra
2.375.151 habitantes = população Fonte: IBGE, 2011; PBH, 2011
Nota: As informações por Região Administrativa estão de acordo com o novo limite vigente a
partir de 2011, regulado pela Lei 10.231/11.
BARREIRO
CENTRO-SULOESTE
NOROESTELESTE
NORDESTE
VENDA NOVA
NORTE
PAMPULHA
Regiões PBH
2011
População –
Censo
IBGE 2010
Domicílios
– Censo
IBGE 2010
Número de
setores
censitários
(IBGE-2010)
Pop/dom Dom/Setor
Censitário
%
População
por Região
da PBH
Amostra
Mínima
(*)
Venda Nova 266.490 88.535 410 3,01 215,94 11 43
Norte 209.219 68.907 320 3,04 215,33 9 34
Nordeste 289.713 100.331 455 2,89 220,51 12 47
Pampulha 227.476 82.921 413 2,74 200,78 10 37
Noroeste 268.480 98.569 462 2,72 213,35 11 44
Leste 238.807 84.615 392 2,82 215,85 10 39
Centro Sul 282.937 117.159 516 2,41 227,05 12 46
Barreiro 282.552 92.297 431 3,06 214,15 12 46
Oeste 309.477 112.346 535 2,75 209,99 13 50
Total 2.375.151 845.680 3.934 2,81 214,97 100 386
Cálculo da amostra mínima obtida por meio da cotas proporcionais à
população em cada uma das Regiões Administrativas da PBH
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
Geocodificação / Validação da Amostra
2.375.151 habitantes= população
Fonte: IBGE, 2011; PBH, 2011
Nota: As informações por Região Administrativa estão de acordo com o novo limite vigente a
partir de 2011, regulado pela Lei 10.231/11.
Regiões PBH
2011
População –
Censo
IBGE 2010
Domicílios
– Censo
IBGE 2010
Número de
setores
censitários
(IBGE-2010)
Pop/dom Dom/Setor
Censitário
%
População
por Região
da PBH
Amostra
Mínima
(*)
Venda Nova 266.490 88.535 410 3,01 215,94 11 43
Norte 209.219 68.907 320 3,04 215,33 9 34
Nordeste 289.713 100.331 455 2,89 220,51 12 47
Pampulha 227.476 82.921 413 2,74 200,78 10 37
Noroeste 268.480 98.569 462 2,72 213,35 11 44
Leste 238.807 84.615 392 2,82 215,85 10 39
Centro Sul 282.937 117.159 516 2,41 227,05 12 46
Barreiro 282.552 92.297 431 3,06 214,15 12 46
Oeste 309.477 112.346 535 2,75 209,99 13 50
Total 2.375.151 845.680 3.934 2,81 214,97 100 386
Cálculo da amostra mínima obtida por meio da cotas proporcionais à
população em cada uma das Regiões Administrativas da PBH
Regional_01_2012 Legenda
Belo Horizonte - 2012
Local de residência dos consumidores
Região
Consumidores de tomate de mesa
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
43 56
44
34 47
47
48
47
49
41
5
37 50
44
34 39 46
46
47
43
38
6
Questionários Validos Amostra Mínima
Validação da Amostra
386 consumidores= amostra mínima 478 questionários aplicados = 415 questionários validados
Comparativo entre a amostra mínima e o número de questionários válidos para cada Região Administrativa
Regional_01_2012 Legenda
Belo Horizonte - 2012
Local de residência dos consumidores
Região
Consumidores de tomate de mesa
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
1ª conclusão das técnicas de geomarketing
386 consumidores= amostra mínima
As técnicas de geomarketing (geocodificação e
geoprocessamento) foram fatores determinantes para
estabelecer a amostra por cotas proporcionais a população,
dando agilidade e precisão no procedimento.
O que mais as técnicas de geomarketing podem contribuir
neste momento da pesquisa?
Regional_01_2012 Legenda
Belo Horizonte - 2012
Local de residência dos consumidores
Região
Consumidores de tomate de mesa
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
Figura 5–Regiões Administrativas da Prefeitura de
Belo Horizonte em 2011 Figura 6–Localização geográfica dos consumidores
de tomate de mesa por região administrativa
Fonte: Dados da pesquisa Fonte: Dados da pesquisa
VENDA NOVA
NORTE
NORDESTE
LESTE
CENTRO-SUL
NOROESTE
PAMPULHA
OESTE
BARREIRO
Regional_01_2012 Legenda
Belo Horizonte - 2012
Local de residência dos consumidores
Região
Consumidores de tomate de mesa
Fonte: IBGE - Digibase – PBH e Software Mapinfo 10.0
METODOLOGIA
Quanto a amostra, optou-se pela amostra por cotas proporcionais a
população residente nas regiões administrativas da Prefeitura de Belo
Horizonte de 2011, com base no Censo do IBGE de 2010.
Análise espacial para verificar a existência de diferenças estatísticas
significativas entre as amostras das regiões estudadas em relação ao
município de Belo Horizonte para cada estágio do processo decisório de
compra, mediante a integração das técnicas de geomarketing.
ok
ANÁLISE ESPACIAL
3º Estágio: Avaliação das
Alternativas – é o momento que
antecede a compra.
ANÁLISE ESPACIAL
Quais são os fatores / atributos
para avaliar a qualidade do tomate
de mesa?
Existem diferenças do resultado
geral em relação a amostra das
regiões administrativas? Como
identifica-las?
Avaliação das alternativas
Dimensão Qualidade
Dimensão Preço
Dimensão Conhecimento
QuestionárioPara eu comprar e consumir tomate de mesa, ele deve... NS/NR
Baixa
importância
Média
importância
Elevada
importância
B4.2.1) Estar com uma boa aparência NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.2) Estar fresco NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.3) Estar com um cheiro bom (odor agradável) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.4) Estar com uma cor bonita NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.5) Estar com aparência de saboroso NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.6) Não estar amassado ou “machucado” NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.7) Não apresentar agrotóxicos e/ou outros produtos
químicos NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.8) Ser produzido por métodos ecologicamente corretos
(que respeitem o meio ambiente) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.9) Ser orgânico NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.10) Estar bem embalado no momento da compra NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.11) Ter uma embalagem bonita (com uma boa
apresentação) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.12) Ter uma embalagem que proteja bem o produto NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.13) Ter uma embalagem com informações nutricionais
sobre o produto NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.14) Ser padronizado (todos do mesmo tamanho e mesmo
grau de maturação) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.15) Ter um preço baixo (ser barato) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.16) Ser produzido em Minas Gerais NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.17) Apresentar selo de procedência (origem) NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.18) Apresentar selo de qualidade e garantia NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.19) Ser fornecido por uma empresa conhecida no
mercado NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.20) Apresentar o prazo de validade na embalagem NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.21) Ser um tomate bem grande NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4.2.22) Ser um tomate bastante vermelho NS/NR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
3º Estágio: Avaliação das
Alternativas
22 perguntas sobre possíveis
atributos de qualidade levantados
na fase qualitativa.
Escala tipo Likert de 11 pontos,
sendo 0 Baixa importância e 10
para Elevada importância.
ANÁLISE FATORIAL
ANÁLISE MACRO DOS RESULTADOS
3º Estágio: Avaliação das Alternativas (1ª Dimensão: Qualidade)
Após a análise estatísticas dos dados da pesquisa em Belo Horizonte, pode-se
concluir que os fatores que mais impactaram na percepção de valor sobre os
atributos de qualidade foram características organolépticas e a preocupação
com a saúde e o meio ambiente, priorizando os seguinte atributos:
procedência (origem), utilização de selos de garantia e qualidade, prazo de
validade, que seja oriundo de produtor/distribuidor conhecido, se o tomate
não apresenta agrotóxicos nem produtos químicos e se ele é orgânico e/ou
produzido por métodos ecológicos de produção.
ANÁLISE DOS RESULTADOS
E nas regionais administrativas o
resultado será o mesmo?
Como saber?
ANÁLISE GEOESTATÍSTICA (MICRO)
1º Passo: Separar a amostra por regional administrativa
2º Passo: Calcular o valor de z-score para cada regional
administrativa
3º Passo: Comparar quantos desvios-padrões a amostra
apresentou em relação ao resultado geral.
INTERVALOS DE CLASSEPara os mapas de intervalos de classe existem alguns modelos de símbolos como:
graduação de cores, cores individuais, densidade de pontos, tipos, espessura e
direção de linhas. Em cada uma dessas é possível definir os tipos, cores e tamanhos
dos símbolos escolhidos. De acordo os métodos de cálculos os intervalos podem
ser:
• Contagem Igual (Equal Count) – tem aproximadamente o mesmo número de
ocorrências em cada intervalo.
• Intervalos Iguais (Equal Ranges) – classifica os dados em classes de mesma
amplitude.
• Quebra Natural (Natural Break) – “ Cria intervalos de acordo com um algoritmo
que usa a média de cada intervalo para distribuir os dados mais uniformemente
pelos intervalos.”
• Desvio Padrão (Standard Deviation) – “O intervalo médio quebra na média de
seus valores e os intervalos acima e abaixo dessa média estão um desvio padrão
acima ou abaixo da média” – Manual do Usuário.
• Quantidade de Intervalos (Ranges) – permite escolher com quantos intervalos
diferentes se deseja fazer o mapa.
• Personalizado (Custom) - permite escolher os próprios intervalos. Associado ao
tipo de intervalo existe opção para definir o número de classes e o
arredondamento (Round by). Caso esse arredondamento não seja feito, as classes
ficam nos limites dos valores.
Fonte: Mapinfo 10.0
RÉGUA DE CORESDP Mínimo Máximo R G B C M Y K
- 3,00 - 3,00 - 2,91 255 255 255 0 0 0 0
- 2,90 - 2,90 - 2,81 251 251 251 0 0 0 0,0157
- 2,80 - 2,80 - 2,71 247 247 247 0 0 0 0,0313
- 2,70 - 2,70 - 2,61 243 243 243 0 0 0 0,0470
- 2,60 - 2,60 - 2,51 239 239 239 0 0 0 0,0627
- 2,50 - 2,50 - 2,41 235 235 235 0 0 0 0,0784
- 2,40 - 2,40 - 2,31 231 231 231 0 0 0 0,0940
- 2,30 - 2,30 - 2,21 227 227 227 0 0 0 0,1097
- 2,20 - 2,20 - 2,11 223 223 223 0 0 0 0,1254
- 2,10 - 2,10 - 2,01 219 219 219 0 0 0 0,1410
- 2,00 - 2,00 - 1,91 215 215 215 0 0 0 0,1567
- 1,90 - 1,90 - 1,81 211 211 211 0 0 0 0,1724
- 1,80 - 1,80 - 1,71 207 207 207 0 0 0 0,1880
- 1,70 - 1,70 - 1,61 203 203 203 0 0 0 0,2037
- 1,60 - 1,60 - 1,51 199 199 199 0 0 0 0,2194
- 1,50 - 1,50 - 1,41 195 195 195 0 0 0 0,2351
- 1,40 - 1,40 - 1,31 191 191 191 0 0 0 0,2507
- 1,30 - 1,30 - 1,21 187 187 187 0 0 0 0,2664
- 1,20 - 1,20 - 1,11 183 183 183 0 0 0 0,2821
- 1,10 - 1,10 - 1,01 179 179 179 0 0 0 0,2977
- 1,00 - 1,00 - 0,91 175 175 175 0 0 0 0,3134
- 0,90 - 0,90 - 0,81 171 171 171 0 0 0 0,3291
- 0,80 - 0,80 - 0,71 167 167 167 0 0 0 0,3447
- 0,70 - 0,70 - 0,61 163 163 163 0 0 0 0,3604
- 0,60 - 0,60 - 0,51 159 159 159 0 0 0 0,3761
- 0,50 - 0,50 - 0,41 155 155 155 0 0 0 0,3918
- 0,40 - 0,40 - 0,31 151 151 151 0 0 0 0,4074
- 0,30 - 0,30 - 0,21 147 147 147 0 0 0 0,4231
- 0,20 - 0,20 - 0,11 143 143 143 0 0 0 0,4388
- 0,10 - 0,10 - 0,01 139 139 139 0 0 0 0,4544
- 0,00 - 0,00 0,09 135 135 135 0 0 0 0,4701
0,10 0,10 0,19 131 131 131 0 0 0 0,4858
0,20 0,20 0,29 127 127 127 0 0 0 0,5014
0,30 0,30 0,39 123 123 123 0 0 0 0,5171
0,40 0,40 0,49 119 119 119 0 0 0 0,5328
0,50 0,50 0,59 115 115 115 0 0 0 0,5485
0,60 0,60 0,69 111 111 111 0 0 0 0,5641
0,70 0,70 0,79 107 107 107 0 0 0 0,5798
0,80 0,80 0,89 103 103 103 0 0 0 0,5955
0,90 0,90 0,99 99 99 99 0 0 0 0,6111
1,00 1,00 1,09 95 95 95 0 0 0 0,6268
1,10 1,10 1,19 91 91 91 0 0 0 0,6425
1,20 1,20 1,29 87 87 87 0 0 0 0,6581
Fonte: Mapinfo 10.0
RÉGUA DE CORESDP Mínimo Máximo R G B C M Y K
- 3,00 - 3,00 - 2,91 255 255 255 0 0 0 0
- 2,90 - 2,90 - 2,81 251 251 251 0 0 0 0,0157
- 2,80 - 2,80 - 2,71 247 247 247 0 0 0 0,0313
- 2,70 - 2,70 - 2,61 243 243 243 0 0 0 0,0470
- 2,60 - 2,60 - 2,51 239 239 239 0 0 0 0,0627
- 2,50 - 2,50 - 2,41 235 235 235 0 0 0 0,0784
- 2,40 - 2,40 - 2,31 231 231 231 0 0 0 0,0940
- 2,30 - 2,30 - 2,21 227 227 227 0 0 0 0,1097
- 2,20 - 2,20 - 2,11 223 223 223 0 0 0 0,1254
- 2,10 - 2,10 - 2,01 219 219 219 0 0 0 0,1410
- 2,00 - 2,00 - 1,91 215 215 215 0 0 0 0,1567
- 1,90 - 1,90 - 1,81 211 211 211 0 0 0 0,1724
- 1,80 - 1,80 - 1,71 207 207 207 0 0 0 0,1880
- 1,70 - 1,70 - 1,61 203 203 203 0 0 0 0,2037
- 1,60 - 1,60 - 1,51 199 199 199 0 0 0 0,2194
- 1,50 - 1,50 - 1,41 195 195 195 0 0 0 0,2351
- 1,40 - 1,40 - 1,31 191 191 191 0 0 0 0,2507
- 1,30 - 1,30 - 1,21 187 187 187 0 0 0 0,2664
- 1,20 - 1,20 - 1,11 183 183 183 0 0 0 0,2821
- 1,10 - 1,10 - 1,01 179 179 179 0 0 0 0,2977
- 1,00 - 1,00 - 0,91 175 175 175 0 0 0 0,3134
- 0,90 - 0,90 - 0,81 171 171 171 0 0 0 0,3291
- 0,80 - 0,80 - 0,71 167 167 167 0 0 0 0,3447
- 0,70 - 0,70 - 0,61 163 163 163 0 0 0 0,3604
- 0,60 - 0,60 - 0,51 159 159 159 0 0 0 0,3761
- 0,50 - 0,50 - 0,41 155 155 155 0 0 0 0,3918
- 0,40 - 0,40 - 0,31 151 151 151 0 0 0 0,4074
- 0,30 - 0,30 - 0,21 147 147 147 0 0 0 0,4231
- 0,20 - 0,20 - 0,11 143 143 143 0 0 0 0,4388
- 0,10 - 0,10 - 0,01 139 139 139 0 0 0 0,4544
- 0,00 - 0,00 0,09 135 135 135 0 0 0 0,4701
0,10 0,10 0,19 131 131 131 0 0 0 0,4858
0,20 0,20 0,29 127 127 127 0 0 0 0,5014
0,30 0,30 0,39 123 123 123 0 0 0 0,5171
0,40 0,40 0,49 119 119 119 0 0 0 0,5328
0,50 0,50 0,59 115 115 115 0 0 0 0,5485
0,60 0,60 0,69 111 111 111 0 0 0 0,5641
0,70 0,70 0,79 107 107 107 0 0 0 0,5798
0,80 0,80 0,89 103 103 103 0 0 0 0,5955
0,90 0,90 0,99 99 99 99 0 0 0 0,6111
1,00 1,00 1,09 95 95 95 0 0 0 0,6268
1,10 1,10 1,19 91 91 91 0 0 0 0,6425
1,20 1,20 1,29 87 87 87 0 0 0 0,6581
DP Mínimo Máximo R G B C M Y K
Padrão de cores RGB
Padrão de cores CMYK
61 Faixas Fixas de Máximo e Mínimo DP- 3,00 Desvios Padrões (mais claro)
Até+ 3,00 Desvios Padrões (mais escuro)
61 Tons de Cinza
98% da amostra
RESULTADOS MICROS POR REGIONAL ADMINISTRATIVA
Fatores
Regional
Pam
pu
lha
Oeste
No
roeste
No
rte
Leste
Cen
tro
Su
l
Barr
eir
o
No
rdeste
Ven
da N
ova
(A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) (H) (I)
F1) Atributos de garantia e segurança 0,54G,H,I 0,49G,H,I 0,00G 0,15G 0,52G,H,I -0,03G -0,99 -0,22G -0,46
F2) Características organolépticas 0,13 0,01 0,12 -0,40 -0,13 -0,04 0,10 -0,01 0,12
F3) Embalagem -0,13 -0,280,81A,B,D,E,F,
G -0,52 -0,18 -0,29 0,02 0,21D 0,33B,D
F4) Preocupação com a saúde e o meio ambiente 0,07B -0,61 -0,10 -0,03B 0,07B 0,17B,H 0,30 -0,34 0,58B,C,H
F5) Características físicas0,89B,C,D,E,F,
H,I 0,05D,I 0,00D,I -0,75 -0,31 -0,06D,I 0,57D,E,F,I 0,19D,I -0,72
Fonte: Dados da pesquisaNota: Teste de diferença de média com base na correção de Bonferroni para múltiplas comparações
RESULTADOS:
ATRIBUTOS DE GARANTIA E SEGURANÇA
Fonte: Dados da pesquisaNota: Teste de diferença de média com base na correção de Bonferroni para múltiplas comparações
DP Mínimo Máximo R G B C M Y K
- 3,00 - 3,00 - 2,91 255 255 255 0 0 0 0
- 2,90 - 2,90 - 2,81 251 251 251 0 0 0 0,0157
- 2,80 - 2,80 - 2,71 247 247 247 0 0 0 0,0313
- 2,70 - 2,70 - 2,61 243 243 243 0 0 0 0,0470
- 2,60 - 2,60 - 2,51 239 239 239 0 0 0 0,0627
- 2,50 - 2,50 - 2,41 235 235 235 0 0 0 0,0784
- 2,40 - 2,40 - 2,31 231 231 231 0 0 0 0,0940
- 2,30 - 2,30 - 2,21 227 227 227 0 0 0 0,1097
- 2,20 - 2,20 - 2,11 223 223 223 0 0 0 0,1254
- 2,10 - 2,10 - 2,01 219 219 219 0 0 0 0,1410
- 2,00 - 2,00 - 1,91 215 215 215 0 0 0 0,1567
- 1,90 - 1,90 - 1,81 211 211 211 0 0 0 0,1724
- 1,80 - 1,80 - 1,71 207 207 207 0 0 0 0,1880
- 1,70 - 1,70 - 1,61 203 203 203 0 0 0 0,2037
- 1,60 - 1,60 - 1,51 199 199 199 0 0 0 0,2194
- 1,50 - 1,50 - 1,41 195 195 195 0 0 0 0,2351
- 1,40 - 1,40 - 1,31 191 191 191 0 0 0 0,2507
- 1,30 - 1,30 - 1,21 187 187 187 0 0 0 0,2664
- 1,20 - 1,20 - 1,11 183 183 183 0 0 0 0,2821
- 1,10 - 1,10 - 1,01 179 179 179 0 0 0 0,2977
- 1,00 - 1,00 - 0,91 175 175 175 0 0 0 0,3134
- 0,90 - 0,90 - 0,81 171 171 171 0 0 0 0,3291
- 0,80 - 0,80 - 0,71 167 167 167 0 0 0 0,3447
- 0,70 - 0,70 - 0,61 163 163 163 0 0 0 0,3604
- 0,60 - 0,60 - 0,51 159 159 159 0 0 0 0,3761
- 0,50 - 0,50 - 0,41 155 155 155 0 0 0 0,3918
- 0,40 - 0,40 - 0,31 151 151 151 0 0 0 0,4074
- 0,30 - 0,30 - 0,21 147 147 147 0 0 0 0,4231
- 0,20 - 0,20 - 0,11 143 143 143 0 0 0 0,4388
- 0,10 - 0,10 - 0,01 139 139 139 0 0 0 0,4544
- 0,00 - 0,00 0,09 135 135 135 0 0 0 0,4701
0,10 0,10 0,19 131 131 131 0 0 0 0,4858
0,20 0,20 0,29 127 127 127 0 0 0 0,5014
0,30 0,30 0,39 123 123 123 0 0 0 0,5171
0,40 0,40 0,49 119 119 119 0 0 0 0,5328
0,50 0,50 0,59 115 115 115 0 0 0 0,5485
0,60 0,60 0,69 111 111 111 0 0 0 0,5641
0,70 0,70 0,79 107 107 107 0 0 0 0,5798
0,80 0,80 0,89 103 103 103 0 0 0 0,5955
0,90 0,90 0,99 99 99 99 0 0 0 0,6111
1,00 1,00 1,09 95 95 95 0 0 0 0,6268
1,10 1,10 1,19 91 91 91 0 0 0 0,6425
1,20 1,20 1,29 87 87 87 0 0 0 0,6581
Fonte: Dados da pesquisaNota: Teste de diferença de média com base na correção de Bonferroni para múltiplas comparações
DP Mínimo Máximo R G B C M Y K
- 3,00 - 3,00 - 2,91 255 255 255 0 0 0 0
- 2,90 - 2,90 - 2,81 251 251 251 0 0 0 0,0157
- 2,80 - 2,80 - 2,71 247 247 247 0 0 0 0,0313
- 2,70 - 2,70 - 2,61 243 243 243 0 0 0 0,0470
- 2,60 - 2,60 - 2,51 239 239 239 0 0 0 0,0627
- 2,50 - 2,50 - 2,41 235 235 235 0 0 0 0,0784
- 2,40 - 2,40 - 2,31 231 231 231 0 0 0 0,0940
- 2,30 - 2,30 - 2,21 227 227 227 0 0 0 0,1097
- 2,20 - 2,20 - 2,11 223 223 223 0 0 0 0,1254
- 2,10 - 2,10 - 2,01 219 219 219 0 0 0 0,1410
- 2,00 - 2,00 - 1,91 215 215 215 0 0 0 0,1567
- 1,90 - 1,90 - 1,81 211 211 211 0 0 0 0,1724
- 1,80 - 1,80 - 1,71 207 207 207 0 0 0 0,1880
- 1,70 - 1,70 - 1,61 203 203 203 0 0 0 0,2037
- 1,60 - 1,60 - 1,51 199 199 199 0 0 0 0,2194
- 1,50 - 1,50 - 1,41 195 195 195 0 0 0 0,2351
- 1,40 - 1,40 - 1,31 191 191 191 0 0 0 0,2507
- 1,30 - 1,30 - 1,21 187 187 187 0 0 0 0,2664
- 1,20 - 1,20 - 1,11 183 183 183 0 0 0 0,2821
- 1,10 - 1,10 - 1,01 179 179 179 0 0 0 0,2977
- 1,00 - 1,00 - 0,91 175 175 175 0 0 0 0,3134
- 0,90 - 0,90 - 0,81 171 171 171 0 0 0 0,3291
- 0,80 - 0,80 - 0,71 167 167 167 0 0 0 0,3447
- 0,70 - 0,70 - 0,61 163 163 163 0 0 0 0,3604
- 0,60 - 0,60 - 0,51 159 159 159 0 0 0 0,3761
- 0,50 - 0,50 - 0,41 155 155 155 0 0 0 0,3918
- 0,40 - 0,40 - 0,31 151 151 151 0 0 0 0,4074
- 0,30 - 0,30 - 0,21 147 147 147 0 0 0 0,4231
- 0,20 - 0,20 - 0,11 143 143 143 0 0 0 0,4388
- 0,10 - 0,10 - 0,01 139 139 139 0 0 0 0,4544
- 0,00 - 0,00 0,09 135 135 135 0 0 0 0,4701
0,10 0,10 0,19 131 131 131 0 0 0 0,4858
0,20 0,20 0,29 127 127 127 0 0 0 0,5014
0,30 0,30 0,39 123 123 123 0 0 0 0,5171
0,40 0,40 0,49 119 119 119 0 0 0 0,5328
0,50 0,50 0,59 115 115 115 0 0 0 0,5485
0,60 0,60 0,69 111 111 111 0 0 0 0,5641
0,70 0,70 0,79 107 107 107 0 0 0 0,5798
0,80 0,80 0,89 103 103 103 0 0 0 0,5955
0,90 0,90 0,99 99 99 99 0 0 0 0,6111
1,00 1,00 1,09 95 95 95 0 0 0 0,6268
1,10 1,10 1,19 91 91 91 0 0 0 0,6425
1,20 1,20 1,29 87 87 87 0 0 0 0,6581
RESULTADOS:
PREOCUPAÇÃO COM A SAÚDE E O MEIO AMBIENTE
Fonte: Dados da pesquisaNota: Teste de diferença de média com base na correção de Bonferroni para múltiplas comparações
Figura 9 - F1 - Garantia e à segurança Figura 10 – F5 – Características físicas
DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Como pode ser aplicadas as técnicas de geomarketing
(geocodificação e geoprocessamento) em pesquisas de mercado
que estudam o comportamento do consumidor?
- O Geomarketing pode aumentar a precisão no dimensionamento da
amostra por cotas proporcionais a população?
- O Geomarketing pode ajudar a validar a amostra coletada?
- O Geomarketing pode ajudar na analise espacial dos resultados de
pesquisa por cluster geográfico (países, regiões, estados,
macrorregiões, microrregiões, municípios, regionais administrativas,
bairros e setores censitários....e outras formas pontuais)?
Futuro do Geomarketing
Como será as pesquisas de mercado sobre o comportamento do
consumidor com as técnicas de geomarketing (geocodificação e
geoprocessamento) daqui em diante?
Quais serão os avanços e as novas aplicações das técnicas de
geomarketing?