Relatório final Construção de um Modelo Sistêmico para o estudo do Brand Equality

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1 Relatório final Construção de um Modelo Sistêmico para o estudo do Brand Equality Júlio César Bastos de Figueiredo e Edson Cescitelli Porto São Paulo, Alegre, CENTRO CENTRO DE DE ALTOS ALTOS ESTUDOS ESTUDOS DA DA ESPM ESPM

2 RELATÓRIO FINAL Projeto: Autores: CONSTRUÇÃO DE UM MODELO SISTÊMICO PARA O ESTUDO DO BRAND EQUITY Prof. Dr. Júlio César Bastos de Figueiredo (ESPM) Prof. Dr. Edson Crescitelli (ESPM) jfigueiredo@espm.br ecrescitelli@espm.br Entidade apoiadora: CAEPM Data: 30/08/2006

3 Figueiredo, Júlio César Bastos de. Construção de um modelo sistêmico para o estudo do brand equity / Júlio César Bastos de Figueiredo, Edson Crescitelli. São Paulo, p. : il., tab. Relatório Final de Pesquisa Concluída em agosto de 2006, desenvolvida junto ao CAEPM Centro de Altos Estudos da Escola Superior de Propaganda e Marketing, Brand equity. 2. Dinâmica de sistemas. 3. Modelagem e simulação. I. Título. II. Figueiredo, Júlio César Bastos de. III. Crescitelli, Edson. IV. CAEPM Centro de Altos Estudos da ESPM. V. Escola Superior de Propaganda e Marketing.

4 Evolução do Brand Equity: Um Modelo de Dinâmica de Sistemas Edson Crescitelli & Júlio César Bastos de Figueiredo Escola Superior de Propaganda e Marketing - ESPM Resumo: Um dos maiores desafios na área de gestão de marcas é a avaliação da evolução do Brand Equity ao longo do tempo. Desta forma, o objetivo deste ensaio é o de apresentar um modelo de simulação que possa representar essa evolução. O modelo foi desenvolvido com base na formulação de Brand Equity proposto por Aaker & Joachimsthaler (2000), utilizando a abordagem da Visão Baseada em Recurso e a metodologia de Dinâmica de Sistemas. O uso de modelos dinâmicos computacionais visa criar novas fontes de informação que sensibilizem os acadêmicos e gestores para as implicações dinâmicas de suas decisões sobre o gerenciamento da marca. Como resultado, gerou-se um modelo que é de fácil implementação e oferece a capacidade de se executar simulações contínuas de cenários a partir do levantamento das relações causais entre as variáveis que explicam o Brand Equity. Além disso, a existência hoje de diversas ferramentas para a modelagem sistêmica permitirá o uso extensivo dos conceitos utilizado neste trabalho em situações práticas de planejamento, tanto no ambiente profissional quanto no de aprendizado. Palavras Chave: Brand Equity; Dinâmica de Sistemas; Modelagem e Simulação. Introdução A importância da marca no atual cenário competitivo é, praticamente, consenso entre estudiosos e profissionais. Cada vez mais a marca se torna um fator essencial para o sucesso de organizações independentemente de seu porte ou setor de atuação. Os mercados atuais são caracterizados pela alta concorrência, globalização, crescente evolução tecnológica, rápido acesso às novas tecnologias e por consumidores exigentes. Segundo Ries & Ries (2006, p. 9) anualmente são lançados mais de 30 mil novos produtos só nos EUA e a taxa de fracasso de bens de consumo chega 95% nos EUA e 90% na Europa. Nesse contexto, é, praticamente, impossível uma empresa obter sucesso somente pela

5 oferta de produtos adequados ao seu mercado alvo. Ou seja, a marca se torna também - e de forma crescente - um importante fator de competição. A visão de que a marca serve apenas para identificar o produto, sem lhe agregar nem tipo de valor está, definitivamente, ultrapassada. A função da marca no contexto de marketing evoluiu muito desde seu surgimento, como um identificador de produtos, até os dias atuais no qual representa um ativo importante que tem seu valor financeiro fixado no mercado, valor esse que, por vezes, representa um percentual significativo sobre o valor da própria empresa. Exemplos: 64% no caso da Coca Cola, 71% no caso do McDonald s e 71% no caso da Ford (1999), segundo dados divulgados pela Interbrand/Business Week, Hoje, é possível encontrar empresas que priorizam seus esforços e investimentos no gerenciamento de suas marcas, com é o notório caso da Nike, por exemplo. Nesse sentido, percebe-se que há uma preocupação com a questão da evolução do Brand Equity ao longo do tempo. Durante os últimos 10 anos, várias discussões surgiram a respeito de como cultivar e sustentar o Brand Equity (PEIDO & HOLLIS 1996). Em suma, é preciso, hoje, saber o que garante o crescimento sustentável do valor de marca e que papel os atributos tradicionais desempenham nessa evolução dinâmica. Por meio de estimativas da evolução do Brand Equity, os gestores seriam capazes estimar os efeitos imediatos de suas ações. A maioria dos meios tradicionais de avaliação de marcas ainda é baseada em análises de curto prazo e, historicamente, focalizam medidas como vendas e lucros. Logo, os gerentes acabam freqüentemente desenvolvendo ações cujos efeitos geram benefícios no curto prazo em detrimento da manutenção da saúde marca no longo prazo. Ter marcas fortes - ou seja, marcas conhecidas e reconhecidas pelo mercado e que agregam valor ao produto - é fator vital para o sucesso da maioria das empresas (SHIMP, 2003). Dessa forma, uma questão que se apresenta é: como construir marcas fortes? Em outras palavras, como gerar valor de marca ou, como será adotado neste trabalho, o Brand Equity. Muito embora o Brand Equity possa ser abordado sob diferentes aspectos (MONTEGOMERY, & LIEBERMAN, 2005), o foco deste estudo será o processo de

6 construção do Brand Equity (a questão da mensuração do valor financeiro da marca não será abordada). Muito embora existam diferentes propostas para a construção do Brand Equity. Dentre elas: modelo de Ressonância de Keller (1998 e 2001); modelo BRANDZ da consultoria Millward Brown e WPP, modelo BAV - Brand Asset Valuator da agência Young and Rubican, por exemplos. Porém, optou-se em usar como referência o modelo proposto por Aaker & Joachimsthaler (2000), por ser um dos mais simples e reconhecido. Entretanto, o modelo proposto pelos autores indica apenas os fatores que formam o Brand Equity e sem indicar quais as possíveis inter-relações entre os elementos que a formam, bem como sua evolução ao longo do tempo. Assim, o objetivo deste estudo é o de apresentar um modelo de simulação que possa representar a evolução do Brand Equity no tempo, considerando a inter-relação entre seus elementos. O processo de concepção desse modelo levará em conta uma orientação estratégica conhecida como Visão Baseada em Recursos (BARNEY, 1991) e a metodologia de Dinâmica de Sistemas. A pesquisa tem foco em dois componentes básicos: (1) obter uma compreensão efetiva, a respeito dos fatores que determinam o valor de uma marca no tempo, e (2) simular esse modelo. Com isso, espera-se trazer uma abordagem diferenciada sobre o processo de formação do Brand Equity e, dessa forma, contribuir para a evolução do conhecimento sobre o tema. Considerando a natureza da proposta, este estudo configura-se como um ensaio de caráter exploratório, uma vez que envolve apenas revisão da literatura sobre os temas abordados, sem o uso de pesquisa empírica (SEVERINO, 2000, p.152). O trabalho está estruturado da seguinte forma: na primeira parte são apresentados os fundamentos sobre Brand Equity e Dinâmica de Sistemas, bem como seu vínculo com a Visão Baseada em Recursos. A segunda parte traz a proposta de modelo. Comenta-se cada um de seus componentes e inter-relações. Finalizando, são apresentados os resultados das simulações. 1. Revisão bibliográfica

7 A revisão bibliográfica aborda os principais fundamentos das duas linhas teóricas sobre as quais o estudo está fundamentado, ou seja, o valor de marca e a metodologia de dinâmica de sistemas. 1.1 O valor da marca A marca representa um importante fator de competitividade para as empresas, uma vez que os clientes não compram somente produtos ou serviços, mas também o valor da sua marca. Em muitos casos, como nos produtos de grife, o valor da marca tem maior relevância do que o próprio produto em si. A importância do valor da marca é enfatizada por Don Shultz (2001) que diz: A promessa de marca ou proposição de valor não é um bordão, um ícone, ou uma cor, ou um elemento gráfico, embora todos esses aspectos possam contribuir. Ao contrário, ela é o coração e a alma da marca. Apesar disso, ainda não há consenso a respeito do que realmente uma marca representa. Para o consumidor, os conceitos de "produto" e "marca" são, freqüentemente, confundidos, porém, para gestores e estudiosos de marketing as definições são diferentes. Um produto quer seja um bem ou um serviço é definido por Kotler & Keller (2005, p. 366) como " tudo o que pode ser oferecido a um mercado para satisfazer uma necessidade ou um desejo, ou seja, algo que oferece um benefício funcional. Contudo, a função da marca no composto de marketing nem sempre teve a importância e o destaque que tem atualmente. Historicamente, a função original da marca, era de identificar o fabricante e diferenciar o produto de seus concorrentes. Porém, ao longo do tempo, a função da marca foi evoluindo e atualmente seu papel não é mais simplesmente o de um identificador de produtos ou serviços. Atualmente, a marca pode ser compreendida como um conjunto de atributos que incluem personalidade, valor, associações e qualidade, que interferem no processo de decisão de compra dos clientes: Em última instância marca é algo que reside na mente dos consumidores. Uma marca é uma entidade perceptiva com raízes na realidade, mas também é mais do que isso, pois reflete as percepções e idiossincrasias dos consumidores (KELLER & MACHADO, 2005). Em suma, uma marca é o somatório dos

8 ativos tangíveis e intangíveis de um determinado produto ou serviço. Essas representações são importantes para definir quais os atributos associados a uma marca e conseqüentemente auxiliar no processo de definição de seu valor (OLIVEIRA, 2003, p.14). O valor de uma marca, no mercado moderno, além de ser um fator de competitividade é também um importante ativo da empresa, a ponto representar parte importante do seu valor patrimonial, como pode ser constatado na Tabela 1. Embora não apareça explicitamente no balanço das empresas, a maioria dos gestores concordaria com a afirmação de que a marca de uma companhia é um de seus ativos intangíveis mais importantes. Em 2000, a Microsoft reportou vendas da ordem de U$23 bilhões e ativos no valor U$52 bilhões, enquanto seu o seu valor de mercado chegou a U$423 bilhões. Uma distância considerável entre a realidade física da empresa e o seu valor de mercado. Em 2001, as 500 maiores companhias dos EUA viram, em relação aos anos anteriores, sua relação de valor de mercado sobre valor de contábil aumentar para 6.3. Em outras palavras, para cada seis dólares de valor de mercado, só um dólar apareceu no balanço (SCHIEMANN, 2001). TABELA 1 RANKING VALOR DE MARCA Fonte: Interbrand, 2006

9 O Brand Equity pode ser discutido sob as perspectivas do investidor, do fabricante, do revendedor e também do consumidor. Cada um desses grupos tem uma visão distinta do que o Brand Equity representa para eles. As marcas acrescentam valor a cada um desses grupos de forma diferente. Os investidores têm uma motivação financeira. Já os fabricantes e revendedores são mais incentivados pelas implicações estratégicas (KELLER, 1998). Para o fabricante, o Brand Equity cria uma vantagem diferencial que permite a empresa gerar maior volume e margens. O Brand Equity provê uma plataforma para apresentar os novos produtos ou mesmo para estender uma linha já existente. Para os varejistas, o Brand Equity contribui para a sua imagem global do varejo. Todavia, nenhuma destas características é relevante se a marca não tiver significado para o consumidor. (FARQUHAR 1989; CRIMMINS 1992). Assim, é importante entender como esse valor é criado e sustentado na mente do consumidor e como esse valor se traduz em comportamento de compra e consumo. Nas últimas décadas vários conceitos e fundamentos sobre marca foram desenvolvidos e muito se evoluiu no sentido de melhor entender o papel e a importância da marca. Conceitos como valor financeiro de marca, brand positioning, hierarquia de marca, extensão de marca, marca-mãe, co-branding, arquitetura de marca, identidade de marca, dentre outros, soam, cada vez mais familiares para profissionais e estudiosos de marketing. Contudo, três conceitos são essenciais para se entender o atual estágio do estudo de marca e que, de certa forma, englobam todos os demais. São os conceitos de marca, branding e Brand Equity. O primeiro deles, a marca é definido pela American Marketing Association - AMA como um nome, termo, sinal, símbolo ou design ou uma combinação de tudo isso, destinado a identificar os produtos ou serviços de um fornecedor ou grupo de fornecedores para diferenciá-los dos outros concorrentes (PINHO, 1996, p.14). Ou seja, a marca é o objeto final que concentra e materializa os demais esforços do processo de gerenciamento da marca. Já o conceito de Branding pode ser considerado como o ato de gerar Brand Equity, ou seja, o processo de gerenciar (criar e manter) valor para a marca (MARTINS, 2000; SAMPAIO, 2002). E o terceiro, o conceito de Brand Equity, que é o valor da marca, a força da marca, isso no sentido mais amplo e não somente no sentido de valor financeiro. Aaker &

10 Joachimsthaler (2000) definem Brand Equity como o ativo (ou passivo) ligado ao nome e ao símbolo de uma marca que soma (ou subtrai de) um produto ou serviço. FIGURA 1 RELAÇÃO ENTRE MARCA, BRAND EQUITY E BRANDING Fonte: modelo proposto pelos autores Dessa forma, pode-se considerar que branding é o processo de gestão de marca que irá gerar o Brand Equity, que por sua vez irá tornar a marca mais valorizada, potencializando seu efeito no processo competitivo de mercado. Portanto, esses três conceitos podem ser considerando como complementares (Figura 1) e não sinônimos como, muitas vezes, eles são tratados. Segundo Aaker & Joachimsthaler (2000), esse ativo (o Brand Equity) pode ser entendido como o resultado de quatro dimensões: conscientização de marca, qualidade percebida, associações à marca e fidelidade à marca, conforme representado na Figura 2. No modelo proposto, a consciência de marca (awareness) refere-se à presença da marca na mente dos consumidores. A importância da lembrança de marca é reforçada por Kapferer (2003, p. 45), que afirma: a marca só se manifesta através de suas ações (modelos, produtos, comunicação, rede etc.). Seu conteúdo nasce da acumulação memorizada delas, na medida em que parecem orientadas por um princípio comum, por um fio condutor. A qualidade percebida está na essência do que o cliente está comprando. E por essa razão, tem relação direta com a identidade de uma marca. Entretanto, a qualidade percebida pode

11 diferenciar da qualidade real. Portanto, não obstante, a criação de um produto ou serviço de qualidade é uma vitória apenas parcial, pois ainda é preciso criar percepções dessa qualidade junto ao mercado. Já a associação à marca representa aquilo que a organização deseja que a marca represente na mente dos clientes. Pode-se dizer que é o posicionamento da marca, em outras palavras, como ela é percebida mercado. E, por fim, a lealdade à marca, que envolve aspectos como fidelidade do cliente e sua predisposição em permanecer ativo em suas relações com a organização, isso em detrimentos das demais empresas atuantes no mercado. Contudo, esse mesmo modelo aparece algumas vezes com uma quinta dimensão. Essa dimensão é identificada como outros ativos da empresa, na qual estão incluídos fatores como patentes, trademarks, relações com os canais de distribuição etc. (AAKER, 1998, p. 16). Contudo, optou-se pelo modelo com quatro dimensões, por ser esse adotado pelo autor em obra mais recente e também por ser mais adequado ao estudo proposto. FIGURA 2 DIMENSÕES DO BRAND EQUITY Fonte: Aaker & Joachimsthaler (2000) 1.2 A marca como recurso estratégico Cada vez mais pressionados pelo ritmo das mudanças do ambiente externo, e pela necessidade cada vez mais rápida de adaptação a estas mudanças, os gestores têm buscado formas mais estruturadas e objetivas para entender e lidar com a imprevisibilidade e a incerteza desses ambientes. Não é à toa, que desde a década de 70, com os trabalhos pioneiros de Pierre Wack na Shell, a abordagem estratégica através do uso de cenários tem

12 ganhado força na área de planejamento (Van Der Heijden, 2004; Fahey, 1998; Georgantzas e Acar, 1995). Em grande parte motivada pela turbulência dos ambientes externos e pela complexidade cada vez maior das estruturas funcionais e produtivas das empresas. É nesse contexto que a marca surge como um fator de competitividade para as empresas. Apesar de amplamente conhecida, reconhecida e utilizada, pouco ainda se explorou sobre as inter-relações entre essas dimensões na formação do Brand Equity. É justamente sobre esse aspecto que se forma uma oportunidade de estudo. Ou seja, a de se analisar o modelo de Brand Equity proposto por Aaker & Joachimsthaler (2000) a partir da metodologia da dinâmica de sistemas, modelando o comportamento dinâmico do valor de marca de forma a identificar e quantificar os modelos mentais que são responsáveis por sua evolução.. Um dos principais motivos para a construção de estratégias por parte das empresas é a conquista do que se chama vantagem competitiva. Segundo Barney (1991), a vantagem competitiva é conquistada quando a implementação de uma estratégia agrega valor e gera benefícios para a empresa, sem que uma outra concorrente simultaneamente, ou em um prazo muito curto, o faça. E essa vantagem competitiva é considerada sustentável quando existe a impossibilidade dos concorrentes replicarem os benefícios com a implementação de uma estratégia idêntica ou semelhante. No final da década de 50, uma perspectiva para a orientação das estratégias nas empresas, surgida a partir dos trabalhos de Penrose (1959), e ampliada na década de 90 por Barney (1991), passou a sugerir que a vantagem competitiva estaria ligada predominantemente ao fato das empresas possuírem um conjunto de recursos mais apropriados às demandas dos mercados onde elas atuavam. A esta perspectiva, chamou-se Visão Baseada em Recursos (VBR). Hoje em dia, a crescente turbulência do ambiente de mercado tem levado a maioria dos estrategistas a considerar os recursos como a principal fonte de desenvolvimento da vantagem competitiva sustentada.

13 Penrose (1959) e Barney (1991) listam basicamente duas categorias de recursos estratégicos: tangíveis e intangíveis. Recursos tangíveis são os ativos visíveis da empresa. Incluem propriedades, instalações, estoques de matérias-primas, entre outros. Tipicamente, por poderem ser comprados, eles pouco somam para a vantagem competitiva, pois rapidamente podem ser copiados. Os recursos intangíveis incluem atributos tais como a cultura, o conhecimento tecnológico, as patentes, o aprendizado e experiência acumulada e a marca. A marca, representada mais precisamente pelo Brand Equity, é um ativo com papel normalmente importante, seja para sustentar (ou enfraquecer) posições competitivas ou para valorizar (desvalorizar) a empresa. Além disso, muitas vezes possui a vantagem de não se deteriorar facilmente ou ser consumida com o tempo (quando da adoção de medidas eficazes para sua manutenção). Na VBR os recursos devem ser sempre representados em seu caráter de estoque, ou seja, podem ser acumulados ao longo do tempo. Em contrapartida, as atividades da firma, serão repensáveis pelos fluxos (receitas, investimentos, despesas, etc.) que atuam sobre os estoques de recursos chave. Essa relação entre estoques e fluxos na VBR, implica que as decisões são tomadas sobre fluxos de atividades buscando a construção de determinados estoques chaves de recursos futuros da empresa. É preciso criar um padrão consistente, ao longo do tempo, de gestão desses fluxos, para que se construa um patamar adequado para a manutenção dos estoques de ativos estratégicos. O valor estratégico dos recursos não será apenas resultado dos recursos em si, nem tão somente de suas ligações com outros recursos, mas da rede de relações que existe entre todo o conjunto de recursos controlado pela empresa. Nesse sentido a Dinâmica de Sistemas fornece um caminho metodológico robusto para análise dos modelos de negócios que envolvem a evolução de recursos chave. 1.3 Modelagem de Sistemas Modelos Mentais

14 Segundo Senge (1994), Modelos mentais são imagens, pressupostos e histórias que trazemos em nossas mentes, acerca de nós mesmos, outras pessoas, instituições e todo aspecto do mundo. O processo de planejamento com o uso de cenários toma como ponto de partida os modelos mentais dos tomadores de decisão (SENGE, 1994, p. 224). Tais modelos buscam trazer a tona estruturas subjacentes aos sistemas organizacionais ou sociais que estão sendo analisados. Procura-se com eles examinar a inter-relação das forças estruturais em um contexto mais amplo que permita entendê-las como parte de um processo comum (PIDD, 1998, p. 118). Em casos práticos, a formulação e o trabalho com modelos mentais pressupõem o uso de ferramentas de Mapeamento Cognitivo (PIDD, 1998, p. 139). O Mapeamento Cognitivo (EDEN, 1988) faz parte de um conjunto de metodologias que dá corpo ao que se convencionou denominar Abordagem Soft da Pesquisa Operacional, e que se volta muito mais para a estruturação de situações problemáticas complexas, auxiliando no discernimento de estratégias, do que para sua resolução propriamente dita nos moldes da Pesquisa Operacional. Essas técnicas de mapeamento procuram representar a percepção dos indivíduos envolvidos em uma situação problemática, fundamentando-se na Teoria dos Constructos Pessoais da área de psicologia (KELLY, 1955; PIDD, 1998, p.142). Ao se analisar, por exemplo, o impacto do ambiente externo sobre nossos modelos mentais, procurou-se analisar e compreender questões como a previsibilidade e a incerteza associadas às perturbações geradas no ambiente interno da empresa. Fazendo isto, buscouse antecipar as conseqüências daquilo que se está vivenciando e nos preparar para enfrentá-las e obter o que se deseja. Nesse processo, os indivíduos são levados continuamente a se esforçar para dar sentido às situações por eles enfrentadas e, dessa forma, atribuir significados aos eventos e experiências. Há então uma necessidade de reformulação constante das questões envolvidas, inclusive com a introdução de novas perspectivas, o que leva a um processo de contínuo de aprendizado. Em casos práticos, a formulação e o trabalho com modelos mentais pressupõem o uso de ferramentas conhecidas como Ferramentas de Mapeamento Cognitivo. O Mapeamento

15 Cognitivo faz parte de um conjunto de metodologias que dá corpo ao que se convencionou denominar Abordagem Soft da Pesquisa Operacional, que é mais voltada para a estruturação de situações problemáticas complexas, auxiliando no discernimento de estratégias, do que para sua resolução propriamente dita (nos moldes da Pesquisa Operacional). Essas técnicas de mapeamento procuram representar a percepção dos indivíduos envolvidos em uma situação problemática. Uma importante ferramenta de Mapeamento Cognitivo são os chamados Diagramas Causais. Os Diagramas Causais são diagramas que relacionam duas ou mais entidades de um sistema especificando que variações associadas a uma entidade irão gerar variações associadas a outra entidade. Ou seja, uma relação é dita causal se a ocorrência de um primeiro evento for condição necessária para a ocorrência de um segundo evento. Os diagramas causais são diagramas onde as entidades do sistema aparecem interligadas por setas representando as relações de causalidade. O sentido das setas indica o sentido da relação de causalidade. Além disso, cada seta pode possuir um sinal ( ou -) indicando se as mudanças nas variáveis de causa e efeito tem o mesmo sentido () ou sentido contrário (-). Como exemplo, considere o seguinte caso (FIGUEIREDO, 2005): Uma empresa de prestação de serviços utiliza recursos de tecnologia de informação para disponibilizar para seus clientes, acesso estruturado e privilegiado a várias bases de dados de pesquisa na área de negócios. A capacidade de atendimento da empresa depende dos recursos disponíveis (pessoas, equipamentos, linhas de comunicação, etc.) que derivam de investimentos externos feitos. Entende-se que esta capacidade tem impacto direto na demanda gerada, sendo que a demanda aqui, corresponde às requisições de novos clientes e dos parceiros de conteúdo. À medida que as vendas da empresa crescem, há um impacto positivo na imagem da empresa (dentro da região onde ela atua), gerando um impacto positivo na demanda. Por fim, o aumento da demanda irá gerar vendas, que por sua vez, irão gerar resultados que eventualmente serão convertidos em recursos. O diagrama causal resultante desse caso pode ser visto na figura abaixo. FIGURA 3 EXEMPLO DE MODELO MENTAL (DIAGRAMA CAUSAL)

16 Demanda Imagem Vendas Capacidade Investimentos Recursos Resultado Fonte: Figueiredo, O diagrama construído busca representar uma visão situacional das relações existentes. Sua construção resulta em um diagrama claramente interpretado por todos os tomadores de decisão. Apesar de sua importância para a representação e compreensão dos modelos mentais dos participantes do processo de planejamento, os diagramas causais falham em responder questões tais como: Que variável é mais decisiva e impactante para o funcionamento do sistema? Qual variável possui papel dominante para o sucesso de uma determinada estratégia? Quais os impactos das variações externas sobre o ambiente interno da empresa? Para dar respostas para essas questões, deve-se buscar um processo de modelagem formal. Modelos formais são basicamente modelos baseados em conceitos matemáticos e computacionais (PIDD, 1998, p. 192). A abordagem formal nos abre as portas para o desenvolvimento de capacidades de simulação, e assim, pode representar um bom ponto de partida para a modelagem estratégica através da simulação de cenários. O uso efetivamente prático e funcional das análises causais pressupõe o uso de modelagem computacional e simulação (FORRESTER, 1961; ROBERTS et. al., 1983; FAHEY E RANDALL, 1998; STERMAN, 2000). Isso nos permitirá a avaliação dos efeitos, muitas vezes

17 complexos, das alterações nas variáveis externas e internas que afetam a situação estratégica de uma empresa. Torna-se possível a experimentação de alternativas e seu acompanhamento através da visualização do comportamento dessas variáveis. A partir dos modelos criados, é possível definir vários cenários e testar seus impactos sobre o comportamento do sistema (FAHEY E RANDALL, 1998, p. 157) Modelos Formais: Dinâmica de Sistemas A Dinâmica de Sistemas é uma metodologia que busca estudar as estruturas de sistemas organizacionais ou sociais através da representação das relações causais entre seus elementos e através do estudo da evolução do sistema no tempo. Tem como objetivo principal elucidar os comportamentos gerais dos sistemas, partindo dos padrões de comportamento entre as partes e das estruturas determinantes destes padrões (FORRESTER, 1961; ROBERTS et al., 1983; PIDD, 1998; STERMAN, 2000). Por meio de ferramentas e ambientes de simulação, permite ao pesquisador testar diferentes políticas e soluções para operação do sistema, avaliando o impacto de suas decisões. Proporciona, por fim, um conjunto de instrumentos para compreensão e comunicação sobre os modelos da realidade (PIDD, 1998, P. 165). A Dinâmica de Sistemas assume que a análise de uma situação pode ser empreendida de um ponto de vista externo ao sistema, e que a estrutura e os processos dinâmicos podem ser recriados em diagramas com simbologia específica e modelos matemáticos apropriados. Em Dinâmica de Sistemas a idéia fundamental é que o comportamento dinâmico de um sistema obedece a um princípio chamado Princípio da Acumulação. Este princípio postula que a resposta dinâmica de um sistema decorre da transição dos valores dos recursos acumulados em estoques e que essas transições são controladas por fluxos de entrada e saída de recursos nos estoques. Em outras palavras, o comportamento dinâmico surge quando algo flui por algum meio, se acumulando (ou escoando) de alguma forma. Esse princípio leva a uma forma particular de representação causal conhecida por Diagramas de Estoque e Fluxo (STERMAN, 2000, p. 191).

18 Nesses diagramas, os estoques (ou recursos) são representados graficamente por retângulos, que são caixas nas quais se acumulam algum recurso no sistema. Os estoques são variáveis cujo valor (ou estado) depende dos fluxos. Os fluxos são representados por setas de traço duplo que são cortadas por um triângulo. Os fluxos representam o transporte dos recursos dentro do sistema. Os fluxos são vazões que são controladas por equações e por isto são representados por um ícone parecido com um cano com uma torneira. A Figura 3 mostra a representação básica de um estoque controlado por um fluxo em Dinâmica de Sistemas (a nuvem em uma das pontas da seta representa uma fonte de fluxo). FIGURA 4: ESTOQUE (B) CONTROLADO POR UM FLUXO (F). Fonte: Figueiredo, Na Figura 3, o valor do estoque B é controlado pelo fluxo F. Esse controle pode ser expresso através de uma equação que representa a transição do valor de B do tempo t para o tempo tdt. Essa transição é dada pela seguinte equação: B( t dt) B( t) F( t) dt F( t) db dt (1) Em geral, o intervalo de tempo dt é feito igual a 1 (uma) unidade de tempo. Esta unidade de tempo é que comandará todo o processo de simulação computacional do modelo, isto é, os estados do sistema serão representados discretamente em unidades de tempo dt. Na modelagem com Diagramas de Estoque e Fluxo, tanto variáveis físicas como de informação podem fluir pelos fluxos se acumulando nos estoques. A metodologia de Dinâmica de Sistemas trata da modelagem de problemas. Para tanto, existe o consenso na literatura de iniciar-se a modelagem com a identificação de um

19 problema de caráter dinâmico. Contudo, ainda há abordagens diferentes para as demais fases do processo de modelagem. O processo de modelagem em Dinâmica de Sistemas ocorre, em geral, conforme a seqüência de atividades exposta na Figura 5. O primeiro passo, A definição do problema" refere-se ao estabelecimento de um propósito preciso que permita manter o processo de modelagem focado no problema em questão. Sugere-se o uso de diagramas e gráficos para que se alcance um melhor desempenho nesta fase. O segundo passo está no desenvolvimento e representação de hipóteses que se acredita causarem o problema identificado. Nesta fase, são elaborados diagramas de fluxos e estoques e suas interações na forma de feedback e, ou, defasagens. São estabelecidos também a álgebra do sistema e os valores iniciais dos estoques. O terceiro passo está nos testes de simulação computacional. Este permite a análise mais apurada das hipóteses preestabelecidas, permitindo que as mesmas sejam reformuladas, o que eleva a confiança no modelo proposto. O quarto passo refere-se às análises de sensibilidade, de cenários e de políticas. Os testes referentes às políticas visam formas de melhorar o desempenho do sistema, ou seja, envolvem a busca por pontos de melhorias. As análises de sensibilidade avaliam se tais políticas aplicam-se sobre uma ampla variação dos parâmetros adotados. FIGURA 5 DIAGRAMA DO PROCESSO DE MODELAGEM

20 Passo 1 Passo 2 Passo 3 Passo 4 Passo 5 Passo 6 Descrição do Sistema Diagrama de Estoque e Fluxos Simulação Políticas Alternativas Debates Implementação Fonte: Forrester, 1961 No quinto passo, são testados os limites do modelo proposto, tanto intensivamente como extensivamente. Os testes extensivos referem-se ao número de variáveis que foram excluídas do modelo, por não terem sido consideradas como relevantes num primeiro momento. Os testes intensivos avaliam o grau de detalhes com o qual o modelo foi construído. Este processo conduz a novas análises de sensibilidade. O último passo está em tornar o aprendizado possível a partir de sucessivas simulações do modelo elaborado. Para FORD (1999), o processo de modelagem é decorrente de oito fases que são: (a) familiarizar-se com o sistema em estudo e com os agentes nele envolvidos; (b) ser específico em relação ao problema estudado; (c) construção dos diagramas de estoque e fluxo. (d) desenho dos diagramas de influência, os quais possuem grande utilidade na identificação das estruturas de feedback; (e) estimação de valores para os parâmetros do modelo; (f) simular e comparar o comportamento gerado ao observado na realidade. Se o resultado for uma incompatibilidade, deve-se rever o processo de modelagem a partir do item (c), até que se consiga o resultado desejado; (g) conduzir análises de sensibilidade, que são repetidas simulações variando-se apenas um parâmetro do modelo e (h) avaliar o impacto de novas políticas. Na identificação de uma política desejada, deve-se voltar ao item (g), a fim de se avaliar a consistência da mesma.

21 2. O Brand Equity e a Dinâmica de Sistemas O primeiro passo para a análise proposta foi representar as dimensões do Brand Equity de Aaker & Joachimsthaler (2000), representadas pela Figura 2 acima, em um modelo de Dinâmica de Sistemas. O resultado é apresentado na Figura 6, que é baseada na proposta de Otto (2001), que considerou o Brand Equity como sendo a média de quatro dimensões, encaradas aqui como recursos da marca: consciência de marca, associação à marca, qualidade percebida e fidelidade à marca. Otto foi um dos pioneiros a estudar esse mesmo tema, cujos resultados obtidos também serviram de referência para esta pesquisa. No modelo proposto por Aaker & Joachimsthaler (2000). Os quatro recursos aparecem de forma independente como formadores do Brand Equity. Os autores não mencionam se existem e quais seriam as relações entre elas. Porém, partindo-se da premissa de que essas dimensões estão interligadas, pode-se tentar entender que essas quatro dimensões constituem são parte do sistema o qual cada uma influencia e é, ao mesmo tempo, influenciada. FIGURA 5: VISÃO SISTÊMICA DO MODELO DE BRAND EQUITY <Consicência da marca> <Qualidade percebida> Brand Equity <Associação> <Lealdade à marca> Fonte: adaptado de Otto, Antes da apresentação do modelo mental proposto, é preciso considerar alguns pressupostos que simplificam o processo de modelagem:

22 i) a marca está em fase de consolidação; ou seja, uma marca ainda não madura ; ii) existe apenas uma única marca rival do mesmo potencial e de uma empresa de mesmo porte; iii) os investimentos em comunicação de ambas as marcas são equivalentes; iv) o posicionamento de mercado desejado por ambas as marcas é similar; vi) consciência de marca, associação à marca, qualidade percebida e fidelidade à marca são recursos que se acumulam no tempo. A etapa seguinte foi tentar estabelecer quais os elementos que determinam o valor dos recursos consciência de marca, associação à marca, qualidade percebida e fidelidade à marca no tempo, bem como suas relações causais. Nessa etapa ainda não se teve como preocupação a qualificação e quantificação dos impactos, mas sim, sua orientação e sentido ( se positivo ou negativo) na formação do Brand Equity. Os elementos que compõe o modelo proposto foram definidos a partir de conceitos disseminados por estudos acadêmicos e práticas de mercados. Porém, nem sempre essa prática foi possível e nesses casos, optou-se por fatores baseados no conhecimento teórico e prático dos autores. Contudo, o que se buscou foi um conjunto de fatores que representasse de forma mais próxima possível a realidade e que se adequassem às condições impostas pelo modelo sistêmico adotado. Como resultado tem-se a Figura 6, na qual estão representados as variáveis e as relações de causa e efeito que determinam a formação dos quatro recursos chave que formam o Brand Equity e como eles podem ser compreendidos a partir de um modelo sistêmico. FIGURA 6: MODELO MENTAL DO BRAND EQUITY

23 Fonte: elaborado pelos autores Os recursos "consciência de marca" e "associação à marca" apresentam, direta e indiretamente, ganhos e perdas gerados praticamente das mesmas fontes. Enquanto os investimentos em comunicações geram ganhos, a taxa natural de esquecimento e os investimentos em comunicação dos concorrentes geram perdas. A "qualidade percebida" apresenta ganhos e perdas geradas por um amplo conjunto de fatores. Esse recurso ocupa um lugar de destaque no sistema, uma vez que ela é o centro para onde convergem várias relações. Esse recurso é essencial, uma vez que sua contribuição na formação do Brand Equity influência vários outros fatores. A "lealdade à marca" se mostra como um recurso que funciona, predominantemente, como uma receptora dos impactos das demais variáveis, especialmente da satisfação.

24 A partir do modelo mental construído, pode-se elaborar um modelo de simulação onde os fluxos que alimentam os recursos chave do Brand Equity serão modelados. 3. Operadores Causais Sigmoidais Heise (1975), em seu livro sobre análise causal formalizou a diagramação causal por meio de análises algébricas simplificadas. Heise argumentou que as transformações causais de eventos, quando operadas por estruturas materiais, não são nem raras nem impossíveis de serem decompostas em outras operações elementares. Dessa forma, segundo Heise, uma relação causal poderia ser efetuada por uma cadeia de operadores causais. Cada um desses operadores, responsável por transformar uma variação original (causa) em uma nova variação (efeito). Por conveniência e simplicidade, Heise (1975) tratou as variáveis causais como níveis acumulados de variação percentual, variando entre 0 e 1. Além disso, no modelo original de Heise, os operadores causais são tratados como operadores lineares. Uma flecha causal direcionada de uma variável A para uma variável B expressaria uma função linear (ou transformação linear) de A, ou seja: A B B A. (2) Se for diferenciado o lado direito da equivalência acima obter-se-a db da. Isto significa que uma variação percentual em A (medida em relação a uma referência inicial) automaticamente resultará em uma variação percentual em B, escalonada pelo coeficiente escalar. Dependendo do fato de ser um coeficiente maior ou menor que a unidade, a alteração em B será relativamente maior ou menor do que a alteração em A. O sinal de também indica se a alteração causada em B tem o mesmo sentido, ou sentido oposto, da alteração causada em A. Relações simultâneas de causalidade são tratadas por Heige de forma aditiva, ou seja:

25 A B C B A C. (3) Note que a equação geral da reta é um caso particular da equivalência acima: 1 A B B A. A primeira implicação da equação 3 é a de que os fluxos de variação percentual serão aditivos, ou seja: db da dc. Isto implica que os acúmulos dos efeitos resultantes de diferentes variações podem ser modelados de uma forma bastante consistente em um diagrama múltiplo. A segunda implicação é a de que os valores dos fluxos podem ser ordenados quantitativamente e comparados ao longo da escala tempo. Um operador causal, via de regra, pode ser formado por um conjunto de outros operadores (GEORGANTZAS & ACAR, 1995, p. 305). O desmembramento dos operadores causais e das relações de causa e efeito é um aspecto importante para a compreensão dos modelos mentais no processo de planejamento. A visão modular dos operadores causais explica porque eles são geralmente agregados ou sintetizados, deixando que os efeitos causais indiretos sejam considerados, por si só, como efeitos causais. A conjunção de operadores pode gerar alterações subseqüentes que irão produzir novas alterações se forem coordenadas com novos operadores, a essa propriedade dá-se o nome de transitividade. Observe que a formulação causal de Heige (equação 2) nos leva à seguinte relação transitiva: A B C C A. (4) A equivalência acima nos diz que uma alteração em A irá gerar automaticamente uma alteração em C como conseqüência de uma alteração em B. As relações causais diretas entre as variáveis A e B, e entre B e C, geram uma relação causal entre A e C. Neste trabalho foi mantido a estrutura de Heise (1975) para as relações causais. Todas as variáveis são normalizadas no intervalo 0 e 1, porém foi considerado os operadores não

26 como funções estritamente lineares, mas como funções sigmoidais. O uso de curvas sigmoidais como curvas de transferência entre variáveis em sistemas sociais está relacionada ao conceito econômico de ganhos decrescentes de escala. Segundo esse conceito, o desempenho e a produtividade de tecnologias e investimentos aumentam quase que exponencialmente no início das operações e dos investimentos, mas depois abranda devido à existência de um número cada vez menor de alvos que podem ser impactados pelos seus efeitos ou pela perda de eficiência dos recursos utilizados. Dessa forma, a equação 2 é reescrita como: A B B y( A). (5) onde y ln(10) y ln(10) 1 2 yt (). a t a( t b) a b y1 a t ln e e e, (6) ( ) y2 ln 1 10 k e a t b e a b. A função y(t) é conhecida com sendo o modelo de crescimento de Baranyi (1994). Essa função foi escolhida neste trabalho como função de transferência nas relações causais de modelo por poder ser reduzida, para alguns conjuntos de parâmetros, a uma função linear, dessa forma se aproximando quando necessário da formulação original de Heise. Os parâmetros k, a e b na equação 5 representam, respectivamente, a capacidade de carga (limite máximo de transferência), a velocidade de crescimento da curva sigmoidal até a saturação e a demora para início da resposta de transferência.

27 A figura 7 apresenta de forma gráfica o formato das curvas de transferência e como essas curvas podem ser parametrizadas para representar um impacto positivo ou um impacto negativo. FIGURA 7: CURVAS DE TRANSFERÊNCIA DO MODELO DE BANDY EQUITY Fonte: elaborado pelos autores. Na modelagem com Diagramas de Estoque e Fluxo, tanto variáveis físicas como de informação podem fluir pelos fluxos se acumulando nos estoques. Na Figura 8, há um estoque B afetado pelos valores de um segundo estoque - A. A relação causal entre esses dois estoques se dá através do fluxo F.

28 FIGURA 8: RELAÇÃO CAUSAL ENTRE DOIS ESTOQUES A E B ATRAVÉS DE UM FLUXO F. F B A Fonte: Figueiredo, A relação causal entre o estoque A e o fluxo F é uma relação de transmissão de informação. Os Laços de Informação (representadas por setas de traço simples) ligam alguns elementos do sistema explicitando relações entre os mesmos. É importante observar que as relações de informação, diferentemente dos fluxos, não retiram ou colocam recursos nos estoques. Usando a relação de transitividade da formulação de Heise (descrita na equação 4) pode-se ignorar o fluxo F e representar a relação causal entre A e B. Pode-se escrever: A( t) B( t) B( t) y( A( t )). (7) É possível agora utilizar o princípio aditivo de Heige (equação 3) para estender este conceito para um caso onde se tem múltiplos estoques. A Figura 9 apresenta um diagrama esquemático representando as funções de transferência entre vários estoques de acumulação percentual. As variáveis k i, a i e b i correspondem aos parâmetros da equação 6. Na Figura 9 as variáveis T n são as funções auxiliares de transferência. De forma explícita, as relações expostas na Figura 9 podem ser resumidas nas equações: t B( t) F( t) dt t 0 n Tk () t. k 1 Ft () n (8)

29 FIGURA 9: DIAGRAMA REPRESENTANDO FUNÇÕES DE TRANSFERÊNCIA ENTRE VÁRIOS ESTOQUES. k1 F B a1 b1 T1 k2 a2 T2... kn an Tn b2 bn A1 A2... F1 F2 F3 An Fonte: Adaptado de Figueiredo, Resultados da simulação O processo de modelagem em Dinâmica de Sistemas pressupõe a existência de ambientes computacionais próprios para a construção dos modelos simulados. Várias são hoje, as plataformas que permitem a implementação de modelos com o uso dessa metodologia. A mais conhecida e utilizada destas plataformas é o software Vensim, da Ventana Systems (VENSIM, 2004). Isso se deve principalmente ao fato de sua versão PLE (disponibilizada através da Internet) ser gratuita para fins acadêmicos e educacionais. Neste trabalho, os modelos apresentados foram desenvolvidos com o uso do software Vensim versão DSS (Decision Support System). A construção de um modelo computacional que resolva (no tempo) o conjunto de equações 8 nem sempre é fácil. As ferramentas de simulação de Dinâmica de Sistemas felizmente já são desenhadas para implementar de maneira natural, estruturas como as da Figura 9. Também estão preparadas para resolver numericamente, a integração dos fluxos para a obtenção dos valores dos estoques. Sendo assim, cabe ao modelista especificar as funções que representam cada variável auxiliar e deixar que o sistema se encarregue da solução numérica (VENSIM, 2004).

30 Na Figura 10, é apresentada a representação do diagrama causal da Figura 6 utilizando a abordagem de estoques e fluxos descrita anteriormente. Note que cada variável é representada por um estoque e que este estoque registrará a variação percentual acumulada desta variável ao longo do tempo. Os fluxos que regulam estes estoques dependem dos estoques e variáveis auxiliares predecessoras no diagrama causal. De acordo com a equação 8, cada fluxo é calculado através da média das funções de transferências que chegam a ele. FIGURA 10: DIAGRAMA DE ESTOQUES E FLUXOS DO MODELO MENTAL DA FIGURA 6 Investimento em comunicação no PDV Investimento total <Consicência da marca> <Qualidade percebida> t2 Ganho de consciência t0 t1 Taxa de esquecimento Investimento em comunicação de massa Brand Equity t8 <Associação> <Lealdade à marca> <Divulgação boca-a-boca> Consicência da marca Ganho de associação ta Perda de consciência Associação t7 Ganho de qualidade percebida tc <Investimento total> tf Divulgação boca-a-boca Investimento em comunicação dirigida t6 Perda de associação t5 Qualidade percebida tb Ganho de lealdade Fonte: elaborado pelos autores t3 ti tg tk Investimento de comunicação do concorrente Perda de qualidade percebida Satisfação th - Lealdade à marca tl te Qualidade do relacionamento t4 Investimento em promoção de vendas Perda de lealdade <Investimento total> t9 Disposição para compra de outras marcas tj No diagrama simples da Figura 8, a variável A pode ser vista como uma variável independente ou exógena, e a variável B como uma variável dependente ou endógena (isto é, cuja variação é determinada pelo sistema causal). São as alterações em A que direcionam o comportamento do sistema. Essas alterações são transportadas pela rede de relacionamentos e impactam a variável B. As variáveis do ambiente exógeno são as fontes de alteração para as variáveis do ambiente endógeno. O papel da modelagem de cenários é

31 o de revelar e tornar compreensíveis os impactos operacionais das causalidades externas sobre o ambiente interno. No modelo da Figura 10, a única variável exógena considerada é o Investimento total em comunicação. Essa variável depende de um conjunto de Curvas de Investimentos. Tais curvas definem os percentuais do Investimento total que serão despendidos para Comunicação de massa, Comunicação no PDV, Promoção de vendas e Comunicação dirigida. Os formatos que essas curvas de investimentos podem assumir no tempo é que definirão os cenários possíveis Brand Equity da empresa. Na figura 11 estão representadas (ao longo de 48 meses) curvas de investimentos que, hipoteticamente, poderiam corresponder a 3 cenários previstos e que estão resumidos na tabela 2. TABELA 2: CENÁRIOS PARA DISTRIBUIÇÃO DOS INVESTIMENTOS TOTAIS Cenário A Cenário B Cenário C Comunicação de massa Comunicação dirigida Promoção de vendas Comunicação de PDV 80% - 60% 60% - 40% 40% - 20% 0% - 15% 5% - 25% 45% - 60% 0% - 10% 0% - 20% 0% - 20% 20% - 15% 35% - 15% 5% - 0% Fonte: elaborado pelos autores Pode-se analisar agora o comportamento do sistema frente a estes cenários externos e determinar que tipo de influência tal comportamento vai ter sobre as variáveis consideradas críticas para o Brand Equity. Existe a capacidade de testar ajustes nos parâmetros das funções de transferência de forma a buscar minimizar os efeitos de algumas configurações ameaçadoras de cenário. Para que isto possa ser feito, é preciso primeiro discutir quais são os valores dos parâmetros de todas as curvas de transferência. A Figura 12 mostra um exemplo dos painéis utilizados para discussão e testes desses valores.

32 FIGURA 11: CENÁRIOS PARA DISTRIBUIÇÃO DOS INVESTIMENTOS TOTAIS 100% 80% 60% 40% 20% 0% Massa - Cenário A % 80% 60% 40% 20% 0% Massa - Cenário B % 80% 60% 40% 20% 0% Massa - Cenário C % 80% 60% 40% 20% 0% Dirigida - Cenário A % 80% 60% 40% 20% 0% Dirigida - Cenário B % 80% 60% 40% 20% 0% Dirigida - Cenário C % 80% 60% 40% 20% 0% Vendas - Cenário A % 80% 60% 40% 20% 0% Vendas- Cenário B % 80% 60% 40% 20% 0% Vendas - Cenário C % 80% 60% 40% 20% 0% PDV - Cenário A % 80% 60% 40% 20% 0% PDV - Cenário B % 80% 60% 40% 20% 0% PDV - Cenário c Fonte: elaborado pelos autores. FIGURA 12: CURVA DE TRANSFERÊNCIA: INVEST EM COMUN DE MASSA GANHO DE CONSCIÊNCIA k 0 a 0 b Brand Equity - Cenário C Brand Equity Consicência da marca Associação Lealdade à marca Qualidade percebida a 0 Fonte: elaborado pelos autores. b 0 d 0 Investimento em comunicação de massa k 0 t0 Ganho de consciência

33 Nessa figura é possível visualizar a curva de transferência dos investimentos em comunicação em massa no ganho de consciência. Estes painéis possuem um conjunto de chaves representando cada parâmetro das funções de transferência. Estas chaves podem ser modificadas de tal forma a testar seus efeitos conjuntos sobre variáveis pré-selecionadas. A idéia é que, com o uso deste tipo de recurso, os tomadores de decisão discutam, baseados em suas experiências e nos dados levantados, os valores mais razoáveis para os parâmetros. Confrontando-os com as situações da realidade. Caso se deseje observar o efeito das mudanças nos parâmetros em um contexto mais amplo, considerando mais variáveis, podem ser utilizados ambientes de simulação como o apresentado na Figura 13. Neste caso, podem ser observadas todas as implicações nas alterações dos parâmetros, simultaneamente sobre todas as variáveis, incluindo as variáveis de transferência. Considere-se agora o conjunto de cenários expostos na Figura 11. Com este conjunto de cenários construiu-se uma simulação de 60 meses. Os resultados das simulações estão apresentados nas Figuras 14 (A), 15 (B) e 16 (C). Pode-se perceber claramente nessas figuras que o cenário C gera um resultado de Brand Equity muito inferior aos conseguidos nos cenários A e B no período de 60 meses considerado. A despeito do fato do investimento total (mensal) nos três cenários ser o mesmo (0.85). É fácil explicar esse resultado, tendo em vista o fato de que o cenário C é um cenário onde o volume inicial de investimentos em comunicação de massa é inferior os demais e cai ao longo do tempo. Tal fato acaba inibindo o crescimento da consciência de marca e, portanto, o crescimento dos demais recursos. FIGURA 13: VISÃO GERAL DO MODELO SIMULADO

34 Investimento em comunicação no PDV Investimento total 0.85 <Consicência da marca> <Qualidade percebida> t2 t0 t1 t8 Investimento em comunicação de massa <Divulgação boca-a-boca> Ganho de Consicência da marca consciência Taxa de ta esquecimento Brand Equity <Associação> 0.5 <Lealdade à marca> Ganho de associação Perda de consciência Associação t7 Ganho de qualidade percebida tc <Investimento total> 0.85 tf Divulgação boca-a-boca Investimento em comunicação dirigida t6 Perda de associação t5 Qualidade percebida tb Ganho de lealdade Fonte: elaborado pelos autores. t3 ti tg tk Investimento de comunicação do concorrente Perda de qualidade percebida Satisfação th - Lealdade à marca tl te Qualidade do relacionamento t4 Investimento em promoção de vendas Perda de lealdade <Investimento total> t9 Disposição para compra de outras marcas tj 0.85 FIGURA 14: SIMULAÇÃO DE 60 MESES CONSIDERANDO O CENÁRIO A Brand Equity - Cenário A Brand Equity Consicência da marca Associação Lealdade à marca Qualidade percebida Fonte: elaborado pelos autores. FIGURA 15: SIMULAÇÃO DE 60 MESES CONSIDERANDO O CENÁRIO B.

35 Brand Equity - Cenário B Brand Equity Consicência da marca Associação Lealdade à marca Qualidade percebida Fonte: elaborado pelos autores. FIGURA 16: SIMULAÇÃO DE 60 MESES CONSIDERANDO O CENÁRIO C Brand Equity - Cenário C Brand Equity Consicência da marca Associação Lealdade à marca Qualidade percebida Fonte: elaborado pelos autores.

36 Um outro exemplo ilustra bem o potencial desse tipo de ferramenta para a análise prática de suposições em situação de planejamento. Suponha que não se possível determinar com certeza o impacto das possíveis variações da taxa de esquecimento sobre a lealdade da marca. Todavia, suponha que se tem uma idéia a respeito das faixas dessa variação. Podese construir várias simulações, considerando os valores possíveis, distribuídos de tal forma, a ter uma idéia da sensibilidade do modelo em relação a essas variações. O resultado final é um gráfico como o apresentado na Figura 17. Na Figura 17, foram mantidos os parâmetros das simulações feitas anteriormente para o cenário A. Foi considerado que a taxa de esquecimento do mercado pode variar entre 35% e 45% ao mês. O interesse avaliar o impacto dessa variação sobre a lealdade da marca. Como resultado, obteve-se uma curva que representa, com os respectivos graus de confiança, quais os possíveis cenários para a lealdade à marca. FIGURA 17: EXEMPLO DE ANÁLISE DE SENSIBILIDADE. Fonte: elaborado pelos autores.