出版社：Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração
摘要：A existência de uma infinidade de dados, nos últimos anos, tem disponibilizado para a área de marketing novos horizontes para a definição e segmentação de mercados, auxiliada por bancos de dados, tanto privados e internos da organização, quanto públicos e externos. Um exemplo do segundo tipo são as comunidades virtuais, sendo o Orkut um dos seus expoentes. Este artigo, de caráter exploratório, tem o intuito de apresentar duas formas alternativas de segmentação de mercado (regressão logística e redes neurais), por meio de dados secundários coletados no Orkut, pressupondo que é possível prever determinadas atitudes de consumo explicitadas por membros das comunidades virtuais. Para tanto foram escolhidas duas comunidades autodenominadas eu amo cerveja gelada e eu odeio cerveja, das quais foram coletadas amostras probabilísticas aleatórias de 400 membros cada. Com o processamento e a análise dos dados desenvolvidos em três fases - limpeza de dados e seleção de variáveis de interesse, análise discriminante e análise através de redes neurais confirmou-se a possibilidade de se determinar atitudes de consumo e, com isso, utilizar comunidades virtuais como bancos de dados para segmentação. As demais contribuições, limitações e implicações constam no estudo.
其他摘要：During the last few years, endless data have supplied the marketing area with new perspectives for the definition and segmentation of markets, in addition to the companys private and internal data banks as well as of public and external ones. An example of the latter are the virtual communities, and Orkut is one of its exponents. This article, offers an exploratory approach to market segmentation using two alternative methods (logistic regression and neural networks) through secondary data collected from Orkut, assuming the possibility to predict certain consumption attitudes described by members of virtual communities. This way, two communities self denominated I love cold beer and I hate beer were picked up, and each one supplied random probabilistic samples among 400 members. Processing and analyzing the data collected in three phases - data cleaning and selection of variables of interest, discriminating analysis, and analysis through neural networks - confirmed the possibility of determining consuming attitudes, and consequently of using the Orkut virtual community as a data bank for segmentation. Further contributions, limitations and implications are part of this study.
