PROCESSO DE DECISÃO DE COMPRA DOS CONSUMIDORES DE SERVIÇOS DE TV POR INTERNET: O CASO NETFLIX
Notice bibliographique
Résumé
Este trabalho teve como objetivo compreender o comportamento dos consumidores em relação aos serviços streaming oferecidos pela Netflix no Brasil e nos Estados Unidos, utilizando o modelo do processo de decisão de compra proposto por Blackwell, Miniard e Engel (2011). Para alcançar os objetivos estabelecidos, foi realizada uma pesquisa qualitativa de caráter descritivo, com base em fontes bibliográficas, dados secundários e análise de 61 entrevistas em profundidade com assinantes da Netflix, sendo 38 entrevistados no Brasil e 23 nos Estados Unidos. Para a análise das entrevistas optou-se pela técnica de análise de conteúdo por categoria e comparativa entre os respondentes dos dois países. Os resultados obtidos mostraram que, comparativamente o comportamento dos consumidores dos Estados Unidos e do Brasil, percebe-se que existem diferenças que ocorreram principalmente na etapa do consumo, no que se refere à maneira com que os usuários utilizam o serviço e em relação a disponibilização de títulos diferenciada. As estratégias de marketing utilizadas pela Netflix para concorrer no mercado de entretenimento de TV, filmes e séries se concentram na maneira como o conteúdo é disponibilizado, no preço e na praticidade oferecida.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».