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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».