2.1 Aplicação

Nas análises apresentadas a seguir, utilizamos as bibliotecas do tidyverse (Wickham, 2017) para a manipulação dos dados e construção dos gráficos, a biblioteca knitr (Xie, 2017) para a apresentação dos dados no texto, a biblioteca reshape2 (Wickham, 2017) para transformação dos dados, a biblioteca factoextra para os gráficos dos atributos e, finalmente, a biblioteca magrittr para utilização dos pipes.

Nessa aplicação, \(750\) consumidores de alvejantes avaliaram um conjunto reduzido de marcas respondendo sobre preferências e ratings de 34 atributos de imagem. Das \(19\) marcas consideradas, cada respondente avaliou no máximo \(4\) marcas. No total, há \(1.661\) avaliações de alvejantes na base dados.

Temos abaixo os atributos avaliados em uma escala de Likert de \(7\) pontos por cada indivíduo.

Variavel Atributo
atr1 Deixa as roupas mais brancas
atr2 É adequada para roupas coloridas
atr3 É a melhor para a remoção de manchas de gordura
atr4 Deixa as roupas amarelas
atr5 Tem um cheiro forte durante o uso
atr6 Desinfeta melhor
atr7 É boa para limpar gordura
atr8 Deixa um cheiro agradável na casa
atr9 É suave para as mãos
atr10 É adequada para a limpeza pesada
atr11 Deixa um cheiro agradável nas roupas
atr12 É um produto para ser usado tanto na cozinha como no banheiro
atr13 Facilita a tarefa da dona de casa na limpeza da casa
atr14 Dá a melhor “sensação” de desinfecção
atr15 É a mais adequada para a lavagem de roupas
atr16 É fácil de enxaguar
atr17 É boa para limpar pias, pisos e balcões
atr18 Rende mais
atr19 Vale o preço que custa
atr20 Dispensa o uso de outros produtos
atr21 É o melhor alvejante do mercado
atr22 É econômico em uso
atr23 É uma marca tradicional
atr24 É cara
atr25 Tem uma embalagem prática para uso nas roupas
atr26 É uma marca velha/antiga
atr27 É um produto adequado tanto para a faxina como para a limpeza do dia a dia
atr28 É eficiente para desinfetar vasos sanitários, ralos
atr29 Tem um cheirinho adequado para ser usada na casa toda
atr30 Tem uma embalagem prática para uso na limpeza da casa
atr31 Não deixa um cheiro forte/ruim nas mãos
atr32 Deixa um cheirinho gostoso nos lugares onde foi usada
atr33 É eficiente na limpeza da casa toda
atr34 Deixa a casa cheirando a limpeza

Devido à ausência de dados, bem como questões de qualidade das informações, os atributos \(4\), \(5\), \(23\), \(24\) e \(26\) foram eliminados da análise.

A seguir, fazemos a leitura dos dados e inspecionamos as \(8\) primeiras avaliações do banco de dados.

resp praca marca atr1 atr2 atr3 atr6 atr7 atr8 atr9 atr10 atr11 atr12 atr13 atr14 atr15 atr16 atr17 atr18 atr19 atr20 atr21 atr22 atr25 atr27 atr28 atr29 atr30 atr31 atr32 atr33 atr34
1 1 BriMuUs 7 6 7 6 7 6 7 7 6 7 7 7 7 7 7 5 6 6 7 6 7 7 6 7 7 2 7 7 7
1 1 SCanSP 5 1 6 5 5 5 6 6 5 7 7 7 7 5 5 5 6 2 2 2 2 7 7 6 6 6 6 6 6
1 1 Candu 5 1 4 5 4 6 1 5 4 5 5 5 1 1 5 4 5 1 1 4 5 5 5 1 5 5 1 5 4
2 1 AjaxF 6 5 5 5 6 6 5 5 6 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6 5 3 6 6 6 5 5 6 6 6
2 1 Sglobo 5 5 6 3 3 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 1 Candu 5 4 4 5 3 3 5 6 5 6 6 6 5 5 6 5 6 5 5 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6
3 1 BriUtil 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 5 5 7 5 3 2 2 5 6 6 7 6 7 6 6 7 7
3 1 BriFlbleach4 6 6 2 5 3 6 6 5 6 6 7 7 5 6 6 5 2 2 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 7

A coluna resp indica o consumidor (respondente); a coluna praca indica a cidade na qual a avaliação foi feita; a coluna marca indica o alvejante avaliado; e as colunas atrX indicam os atributos listados anteriormente. Assim, por exemplo, o primeiro respondente é da praça 1 e avaliou três marcas – BriMuUs, SCanSP e Candu – enquanto o segundo respondente avaliou apenas as marcas AjaxF e Sglobo.

Verificamos a participação (share) de cada marca observada na pesquisa, definida como a porcentagem de avaliações de uma determinada marca entre todas as avaliações.

Com base no gráfico acima, verificamos que os três alvejantes com maior share são, respectivamente, Qboa, BrxSP e Cloro. Já os três alvejantes com menor penetração são Ajax, AjaxF e Candu.

A seguir, verificamos a frequência absoluta do número de marcas avaliadas pelos indivíduos.

Portanto, a maioria dos indivíduos avaliou duas marcas de alvejantes. O segundo maior número de avaliações por indivíduo se dá para três alvejantes. Já o menor número de avaliações se dá com quatro alvejantes.

Agora, fazemos a Análise de Componentes Principais dos atributos avaliados.

Vamos avaliar qual a porcentagem de variação explicada de acordo com o número de componentes. Para isso, vamos criar uma tabela com a dimensão, a proporção da variação explicada de acordo com a dimensão e a proporção acumulada de variação explicada de acordo com o número de componentes. A variação explicada de cada componente pode ser acessada pelo vetor pr.out$sdev^2 ou por summary(pr.out). O gráfico apresentado abaixo é denominado Scree Plot.

Assim, observamos que as duas primeiras componentes respondem por 55% da variação total. Se utilizamos a regra do “cotovelo”, três componentes seriam suficientes nesse caso. Note que a partir da quarta componente agrega-se um valor pequeno à variação explicada com as dimensões anteriores. No entanto, do ponto de vista de interpretação e actionability, consideraremos cinco componentes. Note que esse número não é definido imediatamente com base no gráfico. Verificamos como ficaria a interpretaçao com quatro, cinco, seis e sete drivers, e chegamos a um compromisso aceitável com cinco componentes.

Agora vamos indicar quais são os atributos mais importantes (maiores loadings) para cada componente. Essa lista nos indicará, de forma natural, uma interpretação e um nome para cada um dos drivers para facilitar a comunicação. Dessa forma, faremos um gráfico das “contribuições” de cada atributo a cada uma das componentes e escolheremos alguns mais importantes para caracterizar o driver. Utilizaremos o pacote factoextra do R para essa tarefa.

2.1.1 Dimensão/Driver 1 - Limpeza

Nesse gráfico e nos seguintes, a linha vermelha corresponde a \(\frac{1}{29*100}\), que seria o nível de contribuição uniforme para qualquer atributo.

Agora vamos verificar, para a dimensão/driver 1, quais são os atributos com maior relevância.

Abaixo são indicados os atributos mais importantes para essa dimensão/driver:

medida Atributo
atr33 É eficiente na limpeza da casa toda
atr34 Deixa a casa cheirando a limpeza
atr13 Facilita a tarefa da dona de casa na limpeza da casa
atr14 Dá a melhor “sensação” de desinfecção
atr15 É a mais adequada para a lavagem de roupas
atr32 Deixa um cheirinho gostoso nos lugares onde foi usada
atr18 Rende mais

Portanto, considerando a interpretação desses atributos, essa dimensão/driver será chamada de Limpeza.

2.1.2 Dimensão/Driver 2 - Suave para as mãos e para roupas coloridas

Agora vamos verificar, para a dimensão/driver 2, quais são os atributos com maior relevância.

Abaixo são indicados os atributos mais importantes para essa dimensão/driver:

medida Atributo
atr9 É suave para as mãos
atr31 Não deixa um cheiro forte/ruim nas mãos
atr2 É adequada para roupas coloridas
atr11 Deixa um cheiro agradável nas roupas

Portanto, considerando a interpretação desses atributos, essa dimensão/driver será chamada de Suave para as mãos e para Roupas coloridas.

2.1.3 Dimensão/Driver 3 - Multiuso / banho e cozinha

Agora vamos verificar, para a dimensão/driver 3, quais são os atributos com maior relevância.

Abaixo são indicados os atributos mais importantes para essa dimensão/driver:

medida Atributo
atr3 É a melhor para a remoção de manchas de gordura
atr22 É econômico em uso
atr12 É um produto para ser usado tanto na cozinha como no banheiro

Portanto, considerando a interpretação desses atributos, essa dimensão/driver será chamada de Multiuso / banho e cozinha.

2.1.4 Dimensão/Driver 4 - Embalagem

Agora vamos verificar, para a dimensão/driver 4, quais são os atributos com maior relevância.

Abaixo são indicados os atributos mais importantes para essa dimensão/driver:

medida Atributo
atr25 Tem uma embalagem prática para uso nas roupas
atr30 Tem uma embalagem prática para uso na limpeza da casa

Portanto, considerando a interpretação desses atributos, essa dimensão/driver será chamada de Embalagem.

2.1.5 Dimensão/Driver 5 - Remoção de Gordura

Agora vamos verificar, para a dimensão/driver 5, quais são os atributos com maior relevância.

Abaixo são indicados os atributos mais importantes para essa dimensão/driver:

medida Atributo
atr7 É boa para limpar gordura
atr3 É a melhor para a remoção de manchas de gordura

Portanto, considerando a interpretação desses atributos, essa dimensão/driver será chamada de Remoção de Gordura.

Assim, do ponto de vista prático, esses drivers indicam que 5 temas controlam o posicionamento nesse mercado:

  • a percepção de limpeza, se o produto não é muito agressivo (suave para mãos e cores)

  • o poder ser usado em qualquer lugar (não preciso trocar de produto se penso em cozinha ou banheiro)

  • a praticidade da embalagem

  • adequado a remoção de gordura.

Como visto no Screen Plot, esses divers não têm a mesma importância. Somente a percepção de limpeza tem quase 50% de peso.

Uma forma útil de visualizar o posicionamento das marcas se dá com o auxílio do gráfico de linhas. Iremos posiciona-las sobre os drivers no eixo horizontal e o eixo vertical indicará as médias de cada driver. A seguir, faremos isso com todas as marcas:

No driver limpeza, o produto a granel (Agran) é o melhor posicionado e o pior produto nesse driver é dado pelo Ajax Fresh (AjaF). Para os drivers suave para as mãos e roupas e Multiuso / banho e cozinha, o produto Brilhante Útil (BriUtil) é o melhor. Já o produto Cloro apresenta o pior posicionamento para suave para as mãos e roupas.

O produto Ajax Fresh (AjaxF) apresenta o melhor posicionamento para Embalagem. No entanto esse driver (Embalagem) e Remoção de Gordura não separam muito as marcas de alvejantes.