Os influenciadores realmente influenciam? O efeito dos influenciadores digitais na intenção de compra

Do influencers really influence? The
effect of digital influencers on purchase intention

João Coelho Soares

https://orcid.org/0000-0002-3278-0844

Doutorando em Administração. Universidade
Federal de Santa Catarina (UFSC) – Brasil. [email-masked]

Thiago
Coelho Soares

https://orcid.org/0000-0002-7470-6271

Doutor
em Administração. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Brasil. [email-masked].

Marcelo
Lisboa Pereira

https://orcid.org/0000-0002-5288-5504

Mestrado
em Administração. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Brasil –
país. [email-masked]

RESUMO

O estudo analisa o efeito dos influenciadores digitais na intenção de
compra dos usuários de mídias sociais. Trata-se de estudo com abordagem
quantitativa, conclusiva, descritiva, com dados coletados via survey com 260 usuários de mídias sociais que seguem
influenciadores digitais, e análise por meio de estatística descritiva e
técnica de modelagem de equação estrutural. Os resultados indicam que os
influenciadores digitais desempenham um papel fundamental na intenção de compra
dos usuários em mídias sociais; que confiança no influenciador digital, poder
de influência do influenciador digital e valor esperado da marca afetam
positivamente a intenção de compra das marcas recomendadas. O estudo contribuiu
para a proposição e teste de modelo de efeito dos influenciadores digitais na
intenção de compra de seus seguidores e para a compreensão sobre fatores que
influenciam a intenção de compra de consumidores usuários de mídia social.

Palavras-chave: marketing digital; influenciadores
digitais; intenção de compra; mídias sociais; confiança.

ABSTRACT

The study analyses the effect of digital
influencers on the purchase intent of social media users. This is a study with
quantitative, conclusive, descriptive approach, with data collected via survey
with 260 social media users who follow digital influencers. Analysis uses
descriptive statistics and structural equation modelling technique. Results
indicate that digital influencers play a key role in users' purchase intent on
social media; that trust in the digital influencer, perceived influence and
expected brand value positively affect the purchase intent of the recommended
brands. The study contributes to the proposition and testing of the effect
model of digital influencers on their follower’s purchase intentions and to the
understanding of factors that influence the purchase intent of social media
users.

Keywords: digital marketing; digital influencers; purchase
intention; social media; trust.

Recebido
em 12/04/2021.  Aprovado em 14/05/2021.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2021.v11.p01-16.1579

1 INTRODUÇÃO

A crescente expansão
da internet evidencia sua importância. Em 2019, conforme o Global Digital Report (WE ARE SOCIAL,
2019), o número de pessoas conectadas à internet ultrapassou os 4,38 bilhões de
pessoas (57% da população mundial), um crescimento de 360 milhões de novos
usuários mundialmente em relação ao ano anterior, com 3,25 bilhões de usuários
em mídias sociais. Especificamente relacionado ao Brasil, a pesquisa aponta que
70% da população acessa à internet (149 milhões), com 66% da população (130
milhões) possuindo ao menos uma mídia social. O Brasil ocupa o segundo lugar em
termos de horas diárias utilizando mídias sociais: 3h 34min, enquanto a média
mundial é 2h 16min.

Essas pessoas
utilizam a internet para diversas atividades, como buscar informações sobre
produtos e serviços, aprimorar seu conhecimento sobre determinados assuntos de
interesse e avaliar produtos/serviços através da criação de conteúdo (HAJLI et
al., 2017). Em virtude dessa enorme exposição digital, a internet e as
mídias sociais surgem como um convidativo novo canal para empresas interagirem
com seus stakeholders (KIETZMANN et
al., 2011), pois permitem uma interação dinâmica, onipresente e muitas
vezes em tempo real, alterando significativamente o cenário para o
gerenciamento de marcas. Um profundo entendimento dessa mudança é fundamental,
pois pode afetar substancialmente o desempenho de uma marca (GENSLER et al.,
2013).

Com isso, as
organizações contemporâneas buscam por meio desse ambiente digital um contato
maior e mais próximo com seus públicos. Entre as atividades de marketing
digital disponíveis, conforme Childers, Lemon e Hoy (2018), as empresas estão cada vez mais recorrendo aos
influenciadores digitais para endossar suas marcas. Influenciadores digitais
são pessoas que construíram uma rede social considerável de seguidores no
ambiente virtual (VOORVELD, 2019).

Tais influenciadores
alcançam e mantêm comunicação direta com o público-alvo pretendido pelas marcas
(CHILDERS; LEMON; HOY, 2018), podendo criar e promover conteúdo que beneficiem
a marca (GENSLER et al., 2013). Além disso, segundo Hsu,
Lin e Chiang (2013) e Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019), eles são vistos como fontes de informações valiosas e
confiáveis para as pessoas que as seguem, favorecendo a difusão e o impacto de
suas mensagens.

Assim, pelas
características já descritas e por se tratar de um novo contexto, o marketing
digital e os influenciadores digitais apresentam um terreno fértil para
pesquisas que busquem entender suas particularidades. Entretanto, apesar do
crescente interesse em influenciadores digitais pela academia e a crescente
utilização desses pelas marcas em suas ações de marketing, muitas questões
importantes permanecem sem resposta, fazendo-se necessário novas pesquisas
sobre o assunto (HSU; LIN; CHIANG, 2013; UZUNOĞLU; KIP, 2014;
JIMÉNEZ-CASTILLO; SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019; VOORVELD, 2019).

Para desenvolver um
maior entendimento sobre a eficácia dos influenciadores digitais, é necessário
investigar quais fatores que auxiliam a explicar as respostas positivas dos
consumidores as ações de marketing desses influenciadores (VOORVELD, 2019).
Ainda há necessidade de estudos para entender como influenciadores digitais
podem alterar percepções e comportamentos de seus seguidores em relação às
marcas endossadas (JIMÉNEZ-CASTILLO; SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019). São necessários,
também, estudos quantitativos sobre influenciadores digitais, no ponto de vista
de seus seguidores (UZUNOĞLU; KIP, 2014).

O presente trabalho
também atende ao chamado de estudos que explorem o uso das mídias sociais por
marcas e suas implicações práticas (UZUNOĞLU; KIP, 2014; VOORVELD, 2019) e
de estudos sobre o efeito do conteúdo patrocinado no ambiente on-line (ZHANG; MAO, 2016). Conforme Hsu, Lin e Chiang (2013), são
poucos os estudos que analisam o efeito das recomendações de produtos por
pessoas on-line na alteração de
atitude dos consumidores. Hajli et al. (2017)
explicitam a necessidade de estudos futuros para analisar o efeito da confiança
e suas consequências na intenção de compra no contexto digital. Haja visto que
as pessoas não são igualmente influenciadas pelas mídias sociais, um
entendimento do impacto do conteúdo de marca gerados por consumidores (ou
influenciadores digitais) no desempenho da marca são centrais para os gerentes
de marca (GENSLER et al., 2013).

Diante do contexto
apresentado, coloca-se como questão de pesquisa: Qual o efeito dos influenciadores digitais na intenção de compra dos
usuários de mídias sociais? Assim, o objetivo geral é analisar o efeito
dos influenciadores digitais na intenção de compra dos usuários de mídias
sociais.

As justificativas
deste estudo estão baseadas em argumentos de perspectiva teórica e gerencial.
Na perspectiva teórica este estudo se justifica pela necessidade de
aprofundamento da literatura sobre marketing digital, em especial sobre a
importância dos influenciadores digitais no comportamento do consumidor (HSU;
LIN; CHIANG, 2013; UZUNOĞLU; KIP, 2014; JIMÉNEZ-CASTILLO;
SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019; VOORVELD, 2019). Para Zhang e Mao (2016) existe uma
lacuna de pesquisa sobre a eficácia das estratégias de marketing no ambiente on-line e como elas afetam a intenção de
compra dos consumidores. A pesquisa atual, também, fornece um framework que busca entender como
influenciadores digitais afetam a intenção de compra de seu público.

Gerencialmente, o
presente estudo se justifica na possibilidade de beneficiar os profissionais de
marketing ao apresentar resultados empíricos do efeito de influenciadores
digitais na intenção de compra. Este é um tópico de interesse desses
profissionais já que, ao serem questionadas sobre sua visão para o futuro das
mídias sociais, diversas agências de mídia e profissionais de marketing se
remetem, entre outros tópicos, aos influenciadores digitais (VOORVELD, 2019).

2 MARKETING
DIGITAL E MÍDIAS SOCIAIS

A internet é uma ferramenta que oferece poder
aos seus usuários, ao facilitar o acesso a inúmeras informações que outrora não
era possível. Consonantemente, Silva, Souza e Mendes (2019) observam uma
tendência de migração dos meios tradicionais de comunicação para os meios
digitais. Para os autores, a internet se apresenta como um interessante meio de
comunicação para pessoas e organizações, propiciando novas formas de consumo e,
consequentemente, impactando o marketing. Nesse contexto, o marketing digital possui
crescente relevância.

As práticas de
marketing digital englobam diversas táticas, atividades e ações promocionais e
de relacionamento (SOARES et al., 2019). Para Wymbs
(2011) o marketing digital envolve a aplicação de tecnologias digitais (ex. sites organizacionais, mecanismos de
busca, blogs, mensagens instantâneas, mídias sociais, e-mail, bancos de dados,
TV digital, mobile), para apoiar
atividades de marketing interativas e não interativas destinadas a adquirir e
reter clientes em um processo de compra multicanal enquanto constrói
relacionamentos mais profundos com eles. Já Silva, Souza e Mendes (2019)
entendem o marketing digital como um conjunto de atividades que organizações
podem realizar no contexto on-line
para criar e melhorar as relações com consumidores e desenvolver sua marca.

Uma diferença
fundamental entre o marketing tradicional e o marketing digital, segundo Wymbs (2011), é que o primeiro possui maior orientação à
comunicação de massa, enquanto o segundo utiliza tecnologias digitais inerentemente
mensuráveis e permite um maior direcionamento das ações de marketing. Por suas
características, o marketing digital apresenta alguns benefícios, como: menor
investimento em comparação ao marketing tradicional (PRASAD; SAIGAL, 2018),
maior visibilidade para marca, maior possibilidade de atrair novos negócios,
aproximação da marca com seu público-alvo (SILVA; SOUZA; MENDES, 2019) e
facilitação da criação de relacionamentos entre consumidores e empresas (WYMBS,
2011).

Nesse contexto,
percebe-se que a tecnologia não é o principal objetivo do marketing digital
para as empresas, mas sim a conquista de novos clientes e a manutenção e
aprimoramento dos relacionamentos com atuais clientes. A constante necessidade
de interação para usuários de internet se tornou fator essencial para o
desenvolvimento de ambientes que agregam os interesses, particularidades e
gostos de seus usuários (SILVA; SOUZA; MENDES, 2019). Assim, as mídias sociais,
na forma de redes sociais on-line,
jogos on-line, fóruns de discussão, sites de reviews, blogs e microblogs,
dominaram o cenário on-line atual
(ZHANG; MAO, 2016).

Para Prasad e Saigal (2018) o
marketing digital realizado nas mídias sociais auxilia a divulgar um conteúdo
estruturado para que os usuários possam compartilhar entre si e, como
consequência, ajudando a empresa a ampliar sua base de clientes e aumentar a
visibilidade da marca. Segundo os autores, um consumidor que segue uma marca em
mídias sociais tem maior probabilidade de virar um comprador leal dessa marca
e, por isso, a empresa necessita aprender a criar conteúdo adequado que possa
chamar a atenção e envolver esses usuários.

Conforme Kietzmann et al.
(2011), cada vez mais os consumidores estão utilizando as mídias sociais para
criar, modificar, compartilhar e discutir o conteúdo. Para os autores, essa
mudança no consumo de conteúdo pode impactar significativamente a reputação e
as vendas de uma empresa, entretanto muitos profissionais de marketing evitam
ou ignoram essas plataformas, por não as utilizarem e/ou não as entenderem. O
conteúdo sobre as marcas é criado pelos usuários das mídias sociais, com ou sem
a permissão das empresas em questão, cabendo às empresas decidir como
participar e influenciar esse conteúdo. Nesse contexto, surge o influenciador
digital, que pode disseminar mensagens de marca para seu público nesse novo
ambiente on-line (UZUNOĞLU; KIP,
2014).

2.1 Influenciadores Digitais

Alterações
no cenário da comunicação causadas por desenvolvimentos tecnológicos afetaram o
controle dos profissionais de marketing sobre as mensagens on-line sobre as marcas (GENSLER et al., 2013;
UZUNOĞLU; KIP, 2014). As mídias sociais empregam tecnologias móveis e
baseadas na web para criar
plataformas altamente interativas por meio das quais indivíduos e comunidades
compartilham, criam, discutem e modificam o conteúdo gerado pelo usuário
(KIETZMANN et al., 2011). Conforme Prasad e Saigal (2018) não existe uma estratégia única que pode ser
aplicável em todas as plataformas de mídia social, cabendo a empresa entender
qual seu público em cada uma de suas mídias para satisfazê-los.

Nesse
contexto, os influenciadores digitais são apresentados como uma oportunidade
para ampliar o escopo das informações relacionadas à marca através do boca a boca
on-line (CHILDERS; LEMON; HOY, 2018;
JIMÉNEZ-CASTILLO; SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019). Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019) definem influenciador digital como as celebridades da
internet que possuem considerável número de seguidores nas mídias sociais por
meio da narração textual e visual de suas vidas e/ou seu estilo de vida
pessoais e monetizam seus seguidores apoiando marcas por uma taxa (ou seja,
boca a boca on-line pago).

Devido
a sua autenticidade, conhecimento, experiência e potencial poder de influenciar
seu público, os influenciadores são reconhecidos como líderes de opinião online (CHILDERS; LEMON; HOY, 2018).
Assim como os líderes de opinião off-line,
os influenciadores digitais podem mediar mensagens entre marcas e consumidores,
afetando comunidades no ambiente digital onde as mensagens podem ser
disseminadas de maneira fácil e com um potencial efeito de grande propagação
(UZUNOĞLU; KIP, 2014).

Embora
empresas já utilizem pessoas como endossantes pagos há décadas, o uso de
influenciadores digitais fornece uma nova forma de conectividade e envolvimento
entre consumidores e marcas por meio de canais de mídia social anteriormente
indisponíveis (CHILDERS; LEMON; HOY, 2018). Muitos profissionais de marketing
acreditam que os influenciadores digitais oferecem uma oportunidade única de
atingir não apenas os jovens, mas um conjunto diversificado de públicos
(VOORVELD, 2019). De fato, quando as empresas selecionam influenciadores
digitais, o fazem com a expectativa de que esses possam oferecer valor
suficiente ao seu público-alvo, culminando em uma maior procura, compra e uso
dos produtos recomendados (UZUNOĞLU; KIP, 2014; JIMÉNEZ-CASTILLO;
SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019).

Apesar
de um fenômeno relativamente novo, já é possível identificar na literatura
resultados de estudos abordando influenciadores digitais. Os resultados de Hsu, Lin e Chiang (2013)
indicaram que a utilidade percebida das recomendações e confiança de
influenciadores digitais (no caso, blogueiros) afetam significativa e
positivamente a intenção de compra. Ing e Ting (2018)
identificaram a confiabilidade como o fator mais importante para influenciar as
atitudes dos consumidores em relação às recomendações dos influenciadores
digitais e, como consequência, uma maior intenção de compra. O estudo de Schoffen e Viana (2019) identificou que os seguidores dos
influenciadores digitais apresentam profundo interesse nos produtos que os
influenciadores utilizam e que esses seguidores buscam se relacionar com
influenciadores, comentando nos conteúdos produzidos. Já Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019) obtiveram resultados apontando uma influência positiva
exercida pelos influenciadores digitais em relação a intenção de compra das
marcas recomendadas. Também se observou que o envolvimento com a marca aumenta
o valor esperado da marca e ambos afetam a intenção de compra das marcas
recomendadas.

2.2 Hipóteses e framework de pesquisa

Algumas hipóteses de
pesquisa foram elaboradas, com base na literatura sobre o tema, com relação a
influência de fatores, como confiança, influência percebida, envolvimento com a
marca e valor esperado, em relação a intenção de compra.

A humanidade é um
ser social e, conforme Prasad e Saigal
(2018), compartilhar informações sobre suas experiências é uma parte importante
de suas interações sociais. Como consequência, segundo os autores, as pessoas
buscam informações antes de tomarem decisões de compra e as recomendações de
outros usuários online são as
informações nas quais o consumidor possui maior confiança. A confiança é uma
questão crítica em contextos on-line
e, conforme apontam Hajli et al. (2017),
desempenha um papel importante no aumento da intenção de compra. Quanto mais o
usuário confia, mais se envolve no processo de compra. No cenário digital os
consumidores têm maior probabilidade de perceber e reagir positivamente a uma
mensagem que vem de uma fonte confiável (CHILDERS; LEMON; HOY, 2018). Desta
forma, os responsáveis pelas mídias sociais das empresas necessitam buscar
maneiras de aumentar a confiança dos clientes através dessas mídias (HAJLI et
al., 2017). Uma possível forma é a utilização de influenciadores digitais
que já possuem a confiança de seus seguidores. De fato, é essencial que as
marcas se envolvam com influenciadores digitais, visando obter uma presença
autêntica e confiável nas mídias sociais (UZUNOĞLU; KIP, 2014).

Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019) observam que determinados seguidores valorizam a
opinião dos influenciadores digitais como se esses fossem alguém próximo em
quem confiam (como um parente ou amigo). Em seu estudo, Ing
e Ting (2018) identificaram que a atitude do consumidor em relação às
recomendações de influenciadores digitais tende a ser mais favorável se houver
confiança. Hsu, Lin e Chiang
(2013) identificaram que a confiança afeta significativa e diretamente a
intenção de compra. O resultado de seu estudo sugere que, a confiança do
provedor de conteúdo (no caso, o influenciador digital) afeta o comportamento
dos seus seguidores sobre a intenção de compras. Consonantemente, Hajli et al. (2017) sugerem que a confiança em
usuários nas mídias sociais é um preditor chave de intenções para compras on-line. Diante disso, formulou-se a
primeira e segunda hipótese de pesquisa, como seguem:

H1:
A confiança no influenciador digital afeta positivamente a percepção de poder
de influência do influenciador digital.

H2:
A confiança no influenciador digital afeta positivamente a intenção de compra
das marcas recomendadas.

Os profissionais de
marketing usam cada vez mais a mídia social para promover seus produtos e
serviços (ZHANG; MAO, 2016). Para melhorar o envolvimento digital do usuário,
as empresas necessitam se concentrar nas interações baseadas em relacionamentos
com seus clientes (TIAGO; VERÍSSIMO, 2014), através da oferta de informações
interessantes ao usuário, quando e onde eles precisam. Desta forma, os
influenciadores digitais são procurados por empresas para divulgação de
produtos e marcas. De acordo com Sprott, Czellar e Spangenberg (2009), os
influenciadores digitais podem influenciar seus seguidores, fazendo com que
esses criem um maior envolvimento em relação às marcas recomendadas.

A literatura sugere
que os seguidores que são influenciados pelos líderes de opinião digital
demonstram maior envolvimento com as marcas recomendadas, assim como a
influência exercida pelos influenciadores digitais contribui para a expectativa
de valor dos seguidores em relação às marcas que eles recomendam
(JIMÉNEZ-CASTILLO; SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ; 2019), fazendo com que os seguidores
acreditem que as marcas têm um padrão de qualidade. Ao se comunicarem com seus
seguidores, segundo Schoffen e Viana (2019), é
perceptível a influência dos influenciadores digitais, haja visto que seus
seguidores buscam não só uma interação (ex. comentários em vídeos), como também
compartilham o conteúdo que é produzido pelos influenciadores digitais.

Estudos, como
Jiménez-Castillo e Sánchez-Fernández (2019) e Schoffen
e Viana (2019), também sugerem que influenciadores digitais exercem influência
sobre o uso ou a intenção de compra. Para Jiménez-Castillo e Sánchez-Fernández
(2019), quanto maior o poder de persuasão do influenciador digital maior a
intenção do indivíduo de comprar as marcas recomendadas. Conforme Schoffen e Viana (2019) os seguidores também buscam
adquirir os produtos utilizados pelos influenciadores digitais. Assim,
decidiu-se formular as hipóteses três, quatro e cinco do estudo:

H3:
Seguidores que percebem maior poder de influência do influenciador digital
terão mais envolvimento com a marca.

H4:
Seguidores que percebem maior poder de influência do influenciador digital
terão um valor esperado da marca mais alto.

H5:
Seguidores que perceberem maior poder de influência do influenciador digital
terão uma maior intenção de compra das marcas recomendadas.

No ambiente on-line, conforme Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019), os seguidores que desenvolvem um maior envolvimento
em relação à marca, aumentando suas expectativas de valor em relação a essa
marca. Sprott, Czellar e Spangenberg (2009) definem envolvimento com a marca como
uma diferença individual que representa a propensão de consumidores a incluir
marcas que considera importante como parte de como eles se veem.

Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019) sugerem que os seguidores desenvolvem um envolvimento
com os influenciadores digitais. Os seguidores se sentem próximos, ao ponto de
considerar certos influenciadores como amigos, construindo interações pessoais
e íntimas através das publicações desses influenciadores. Como consequência
esse poder de influência exercido pela interação não apenas gera envolvimento
com os influenciadores, mas também com as marcas endossadas. Assim, conforme Sprott, Czellar e Spangenberg (2009), quando o consumidor desenvolve esse
envolvimento, ao ponto de desenvolver uma tendência a incluir marcas que
considera importante como parte de seu autoconceito, ele percebe um maior valor
dessa marca.

Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019) também destacam que o envolvimento com a marca
desenvolvido pelos usuários a partir do impacto persuasivo das recomendações
fornecidas pelos influenciadores digitais terá um impacto positivo em relação a
intenção de compra da marca recomendada. Para Tiago e Veríssimo (2014) à medida
que as comunicações de marketing se tornam cada vez mais integradas ao espaço
digital, as ações nesse domínio devem buscar um maior envolvimento com os
clientes. Consonantemente, em seu estudo, Sprott, Czellar e Spangenberg (2009)
observaram que quanto maior o envolvimento com a marca, maior a intenções de
compra. Assim, decidiu-se formular a sexta e sétima hipóteses do estudo:

H6:
O envolvimento com a marca afeta positivamente o valor esperado da marca.

H7:
O envolvimento com a marca afeta positivamente a intenção de compra das marcas
recomendadas.

Através das mídias
sociais, os indivíduos podem buscar opiniões de outras pessoas sobre produtos
específicos e, ao fazer isso, demonstra-se que esses consumidores valorizam
mais os julgamentos de seus pares do que as promoções e informações diretas das
empresas, indicando um maior poder persuasivo dos usuários online. Assim, os influenciadores digitais possuem papel importante
na expectativa de valor. Nesse contexto digital, conforme Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019), quanto maior a expectativa de valor do seguidor em
relação a uma marca recomendada pelo influenciador digital, maior será sua
intenção de comprar desta marca. Consonantemente, para Uzunoğlu
e Kip (2014) as empresas buscam os influenciadores digitais com a expectativa
de que esses ofereçam valor suficiente aos seus seguidores, que são
público-alvo dessas marcas recomendadas, levando-os a procurar, comprar e usar
seus produtos. Assim, decidiu-se por formular a oitava e última hipótese do
presente estudo:

H8:
O valor esperado da marca afeta positivamente a intenção de compra das marcas
recomendadas.

A Figura 1 apresenta
o framework do estudo e resume as
cinco dimensões (confiança, influência percebida, envolvimento com a marca,
valor esperado e intenção de compra) e as oito hipóteses de pesquisa aqui
estabelecidas.

Figura 1 – Framework
proposto

Fonte: Elaborado
pelos autores (2021).

3 MÉTODO

A pesquisa emprega
uma abordagem quantitativa, conclusiva, descritiva, com coleta de dados via survey através da
ferramenta Google Forms e análise via estatística
descritiva e técnica de modelagem de equação estrutural Partial Least Squares.
Quantitativa pois, conforme Saunders, Lewis e Thornhill
(2016), nesse tipo de pesquisa, a coleta de dados utiliza métodos padronizados
e gera dados numéricos, que podem ser analisados através de gráficos e técnicas
de estatística. Para os autores, a abordagem quantitativa possibilita a
formulação de hipóteses, que podem ser testadas (contribuindo para o
desenvolvimento da teoria) ou examinadas em pesquisas futuras. A pesquisa é
conclusiva pois busca testar hipóteses específicas e examinar relações.
Descritiva pois busca descrever características de determinado fenômeno,
procurando estabelecer relações entre as variáveis existentes, como a confiança
e a influência percebida.

Os dados foram
coletados via survey.
Para elaboração do instrumento de coleta, incialmente buscou-se na literatura
modelos que abordassem o tema da pesquisa e que já tivessem sido testados
empiricamente. Desta revisão, destacaram-se trabalhos como Hsu,
Lin e Chiang (2013) e Jiménez-Castillo e
Sánchez-Fernández (2019). As cinco dimensões elencadas no presente estudo foram
identificadas, traduzidas, analisadas e adaptadas dos modelos existentes na
literatura, visando a compatibilidade com o tema e contexto da atual pesquisa.
Assim, a primeira versão do instrumento apresentou 18 questões sobre as cinco
dimensões e seis questões relacionadas aos dados pessoais do respondente.

Posteriormente, o
instrumento inicial passou por pré-teste. Em um primeiro momento, um grupo de
especialistas (composto por pesquisadores, profissionais de marketing e
influenciadores digitais) revisou o questionário inicial e forneceu feedback sobre a facilidade de
compreensão do instrumento, consistência e adequação da sequência de itens, o
que levou a algumas modificações pontuais, como a diminuição do número de
questões (de 18 para 15). Após a atualização do instrumento, para reduzir a
possibilidade de erros não aleatórios, o modelo preliminar do questionário foi
administrado em um grupo de teste composto por 20 respondentes (com perfil semelhante
ao presente estudo, mas não participantes da amostra), a fim de revisar e
aprimorar o conteúdo do instrumento quanto à validade e integridade. Com base
nos comentários dos respondentes, pequenos ajustes foram feitos na redação do
questionário para melhorar a facilidade de entendimento.

O Quadro 1 apresenta as dimensões
analisadas, suas descrições e referência principal. Para cada dimensão, foram
apresentadas três questões no instrumento final, totalizando 15 questões, além
das seis questões relacionadas aos dados pessoais do respondente.
Tais itens estão disponíveis no Apêndice A.

Quadro 1 – Dimensões, descrições e
referências principais

Dimensão

Descrição

Referência Principal

Confiança

A confiança do
indivíduo em relação ao influenciador digital.

Hsu, Lin e Chiang (2013)

Influência
percebida

A tendência de
aceitar informações do influenciador e considerá-las verdadeiras.

Jiménez-Castillo
e Sánchez-Fernández (2019)

Envolvimento com
a marca

A propensão dos
indivíduos a incorporar as marcas sugeridas como parte de como se veem
(conceito de self).

Jiménez-Castillo
e Sánchez-Fernández (2019)

Valor esperado

A expectativa em
relação às marcas recomendadas.

Jiménez-Castillo
e Sánchez-Fernández (2019)

Intenção de
compra

A intenção do
indivíduo de comprar as marcas recomendadas.

Jiménez-Castillo
e Sánchez-Fernández (2019)

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

A coleta de dados
ocorreu entre os dias 27/09 e 18/10/2019, por meio on-line, via ferramenta Google Forms com
divulgação em mídias sociais e envio por e-mail, e off-line, aplicado presencialmente em duas instituições de ensino
superior no estado de Santa Catarina (uma pública e uma privada).

Na análise dos
dados, inicialmente ocorreu a verificação do preenchimento e da validação dos
questionários recebidos. Do total de 264 questionários coletados, 260 foram
questionários válidos e 4 excluídos por não terem sido completamente
preenchidos. Em seguida, os dados coletados foram inseridos em planilhas do software Excel e analisados por meio de
estatística descritiva e a técnica de modelagem de equação estrutural de
mínimos quadrados parciais (partial least square), com apoio do software SmartPLS
(RINGLE; WENDE; BECKER, 2021), versão 3. Essa técnica foi escolhida por ser
indicada para pesquisas em marketing e comportamento do consumidor (HAIR JUNIOR;
RINGLE; SARSTEDT, 2011) e já utilizada em artigos de marketing (HSU; LIN;
CHIANG, 2013; ZHANG; MAO, 2016; ING; TING, 2018;
SILVA et al., 2018). O software
SmartPLS, versão 3, foi usado para testar o modelo
proposto e as oito hipóteses.

4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS
RESULTADOS

No presente tópico
serão apresentados o perfil dos participantes, assim como a análise dos
resultados.

4.1 Perfil dos
participantes

Esta seção apresenta
o perfil dos participantes do estudo. Dos 260 respondentes, 50,8% são do
público feminino e 49,2% masculino. Em relação a idade, predominam os
respondentes até 24 anos (38,1%) e entre 25 e 31 anos (32,3%), seguidos das
pessoas entre 32 e 38 anos (17,7%). Quanto a renda pessoal mensal do
respondente, a opção mais comum foi entre R$1.996,01 e R$3.992,00 (35,8%),
seguido de até R$1.996,00 (28,8%), entre R$3.992,01 e R$5.988,00 (20,0%) e
acima de R$5.988,00 (15,4%).

Em relação a
escolaridade, a maioria (66,5%) cursa ou concluiu graduação, 30% cursam ou concluíram
pós-graduação (lato ou stricto sensu), enquanto 3,5% cursam ou
concluíram até o ensino médio ou equivalente. Quando questionados se já
realizaram alguma compra de produto/serviço por influência de influenciador
digital, 69,2% afirmaram que sim, 20,8% não, e 10% informaram que ainda não,
mas que pretende realizar. Já em relação a qual mídia social mais utilizada
para seguir influenciadores digitais, as mais populares são Instagram (59,6%),
Youtube (23,5%) e Facebook (11,2%), com 4,2% apontando outras mídias sociais
(ex. Twitter) e 1,5% afirmam não possuir uma mídia social específica que mais
segue influenciadores digitais.

4.2
Análise PLS (Partial Least Squares)

Nesta
subseção será realizada a análise dos mínimos quadrados parciais (Partial Least Squares), mediante duas etapas: avaliação do modelo de
mensuração e análise do modelo estrutural, sendo ambas, discriminadas na
sequência.

4.2.1 Avaliação do modelo – Validade e Confiabilidade

A
partir da exportação dos dados primários coletados, para o software SmartPLS (RINGLE; WENDE; BECKER,
2021), versão 3, e realizadas suas configurações, gerou-se o relatório dos
dados preliminares obtidos. Iniciou-se a avaliação do modelo por meio da sua
validade convergente, confiabilidade e validade discriminante, conforme
preconizado por Hair Junior et al. (2017).

Cabe
ressaltar, contudo, que a sequência das análises ocorreu em conformidade com a
recomendação de Bido e Silva (2019), qual seja: 1)
validade convergente; 2) validade discriminante (VD); 3) confiabilidade; uma
vez que um dos pressupostos para a avaliação da confiabilidade é que sua
validade convergente e validade discriminante estejam adequadas. Deste modo, se
diagnosticado qualquer problema na validade convergente ou discriminante,
sugere-se não prosseguir para a avaliação da confiabilidade.

Assim,
verificou-se que a AVE das Variáveis Latentes (VL), conforme Ringle, Silva e Bido (2014)
valores superiores a 0,50 são aceitáveis, podendo ser aceitável valores
superiores a 0,40 em ciências sociais aplicadas.

Assegurada
a validade convergente, a próxima etapa consistiu em avaliar a Validade
Discriminante do modelo, a qual indica se os construtos ou variáveis são
independentes entre si (HAIR JUNIOR et al.,
2017). De acordo com Ringle, Silva e Bido (2014) há duas maneiras de averiguar esse indicador:
a) observando as cargas cruzadas, ou seja, indicadores com cargas fatoriais
superiores nas suas respectivas VL do que nas demais, conforme recomendado por
Chin (1998); b) critério de Fornell-Lacker, em que as
raízes quadradas das AVE devem ser maiores que as correlações entre os
construtos (FORNELL; LARCKER, 1981).

Avaliaram-se,
primeiramente, as cargas fatoriais cruzadas, de acordo com o critério de Chin
(1998), o qual comprovou estar adequado, conforme disposto na Tabela 1:

Tabela
1 – Cargas fatoriais cruzadas

Variável

Influência
percebida

Confiança

Envolvimento

Valor
esperado

Intenção
de compra

A1

0.893

0.724

0.544

0.688

0.736

A2

0.908

0.800

0.660

0.749

0.792

A3

0.876

0.810

0.562

0.711

0.739

B1

0.730

0.828

0.554

0.700

0.705

B2

0.796

0.905

0.578

0.743

0.777

B3

0.753

0.877

0.608

0.734

0.711

C1

0.691

0.683

0.891

0.623

0.706

C2

0.517

0.529

0.898

0.539

0.501

C3

0.563

0.573

0.927

0.571

0.552

D1

0.746

0.784

0.579

0.940

0.774

D2

0.713

0.751

0.582

0.939

0.715

D3

0.795

0.805

0.643

0.932

0.792

E1

0.814

0.806

0.638

0.785

0.964

E2

0.809

0.809

0.610

0.796

0.968

E3

0.821

0.808

0.650

0.763

0.950

Fonte: Elaborado pelos autores, a partir
de dados da pesquisa (RINGLE; WENDE; BECKER, 2021).

Pela
análise da Tabela 1, verifica-se que as cargas fatoriais das Variáveis
Observadas (VO) nas Variáveis Latentes (VL) originais são maiores quando
comparadas com os demais construtos. Assim, o modelo tem validade discriminante,
de acordo com o critério de Chin (1998).

Posteriormente,
avaliou-se a validade discriminante segundo o critério de Fornell–Larcker, que de acordo com Hair
Junior et al. (2017) é considerado
mais conservador. A Tabela 2 apresenta os valores das correlações entre VL e
raízes quadradas dos valores das AVE na diagonal principal (em destaque).

Tabela
2 – Valores das correlações entre VL e raízes quadradas dos valores das AVE na
diagonal principal (em destaque)

Confiança

Envolvimento

Influência
percebida

Intenção
de compra

Valor
esperado

Confiança

0.871

Envolvimento

0.666

0.905

Influência
percebida

0.873

0.662

0.892

Intenção
de compra

0.841

0.659

0.848

0.961

Valor
esperado

0.834

0.643

0.803

0.813

0.937

Fonte:
Elaborado pelos autores, a partir de dados da pesquisa (RINGLE; WENDE;
BECKER, 2021).

Mediante a análise da Tabela 2, verifica-se que todos os valores das correlações
entre as VL são menores que as raízes quadradas de suas AVE, portanto, o
critério de Fornell–Larcker
foi atendido.

Por fim, avaliou-se
os valores de consistência interna, por meio do Alfa de Cronbach
e da confiabilidade composta. A Tabela 3 demonstra os referidos valores,
juntamente com os valores relativos à AVE:

Tabela
3 – Valores relativos à consistência interna do modelo

Dimensão

Alfa
de Cronbach

Confiabilidade
Composta

AVE

Confiança

0.839

0.904

0.758

Envolvimento

0.891

0.932

0.820

Influência
percebida

0.872

0.921

0.796

Intenção
de compra

0.958

0.973

0.923

Valor
esperado

0.930

0.956

0.878

Fonte:
Elaborado pelos autores, a partir de dados da pesquisa (RINGLE; WENDE; BECKER,
2021).

Verifica-se, na
Tabela 3 que o alfa de Cronbach dos construtos são
superiores a 0.80. Também, considerou-se o critério de confiabilidade atendido,
mediante os índices de confiabilidade composta, que se apresentaram superiores
ao limite mínimo de 0,7 (HAIR JUNIOR et al., 2017).

Portanto, mediante a
validação do modelo de mensuração, a partir dos critérios acima descritos, a
próxima subseção dedicar-se-á à análise do modelo estrutural.

4.2.2 Avaliação do modelo estrutural

A primeira avaliação
realizada consistiu na análise de colinearidade, qual seja Fator de Variação de
Inflação (VIF). De acordo com Hair Junior et al. (2009),
o descumprimento desse pressuposto poderá tornar as inferências baseadas no
modelo errôneas ou pouco confiáveis. Sublinha-se que, no contexto do PLS-SEM, um valor VIF igual ou superior a cinco indica um
potencial problema de colinearidade (HAIR JUNIOR;
RINGLE; SARSTEDT, 2011). Entretanto, de acordo com Hair
Junior et al. (2009), deve-se
considerar a remoção de um dos indicadores correspondentes caso o nível de
colinearidade seja muito alto, conforme indicado por um valor VIF igual ou
superior a dez. Para Soares, Soares e Soares (2019) as variáveis mensuradas que
apresentam VIF inferior a 10, indicam que não há problema de multicolinearidade
nos dados coletados. A Tabela 4 demonstra os referidos valores:

Tabela
4 – Valores relativos à Fator de Variação de Inflação (VIF)

Variável

VIF

Variável

VIF

Variável

VIF

A1

2.468

B3

2.236

D2

4.116

A2

2.545

C1

2.091

D3

3.353

A3

2.089

C2

3.247

E1

6.796

B1

1.682

C3

3.762

E2

7.321

B2

2.470

D1

4.025

E3

4.767

Fonte: Elaborado pelos autores, a partir de
dados da pesquisa (RINGLE; WENDE; BECKER, 2021).

Como todos os
valores são inferiores a dez e apenas duas variáveis acima de cinco (E1=6.796 e
E2=7.321), decidiu-se por manter todas as variáveis. Posteriormente,
avaliaram-se os coeficientes de determinação de Pearson (R²). De acordo com Ringle, Silva e Bido (2014, p.
67), o R² “avalia a porção da variância das variáveis endógenas, que é
explicada pelo modelo estrutural”. A Figura 2 apresenta a estrutura do modelo
de mensuração, com os valores de R² e coeficientes de caminho (path coefficients).

Figura
2 – Modelo proposto, R² e coeficientes de caminho

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Conforme Cohen
(1988), para a área de ciências sociais e comportamentais, o coeficiente
costuma variar entre 2% e 26%, sendo R² = 2% considerado como efeito pequeno;
R² = 13% efeito médio e R² = 26% efeito grande. Já Hair Junior, Ringle e Sarstedt (2011) consideram que os resultados de R²
acima de 0,20 são considerados altos em disciplinas como comportamento do
consumidor.

Verifica-se que as
VL endógenas apresentam R² acima do percentual sugerido como grande/alto,
conforme as classificações de Cohen (1988) e Hair
Junior, Ringle e Sarstedt
(2011), todas apresentam efeito grande no modelo. O modelo explicou uma parte
substancial da variação de variáveis endógenas, especificamente, 43,8%, 76,3%,
78,6% e 66,7% da variação de, respectivamente, envolvimento, influência
percebida, intenção de compra e valor esperado, respectivamente.

Para testar a
significância das relações apontadas, utilizou-se a técnica bootstrapping que, conforme Ringle, Silva e Bido (2014), é
uma técnica de reamostragem usada para avaliar a significância (p-valor) das
correlações (modelos de mensuração) e das regressões (modelo estrutural).
Assim, realizou-se procedimento e análise de reamostragem
por bootstrapping
com 5.000 amostras de bootstrap
por grupo. Conforme observa-se no Quadro 2, os resultados estão acima do valor
de referência (1,96), com exceção da Hipótese 7. Nos demais casos as H0
foram rejeitadas de forma que as correlações e os coeficientes de regressão são
significantes, fornecendo suporte para o modelo proposto.

A confiança no influenciador
foi positivamente relacionada tanto em relação ao poder de influência percebida
(T = 47.667; p < 0.001) quanto a intenção de compra da marca recomendada (T
= 3.002; p < 0.005), suportando às Hipóteses 1 e 2. Observou-se que a
relação entre influência percebida e envolvimento com a marca foi positiva e
altamente significativa (T = 19.118; p < 0.001), suportando a Hipótese 3.
Conforme previsto na Hipótese 4, os resultados sugerem que a influência
percebida é positivamente relacionada ao valor esperado da marca (T = 15.277; p
< 0.001). As evidências empíricas também suportaram a Hipótese 5,
relacionada à relação positiva entre a influência percebida e intenção de
compra (T = 5.373; p < 0.001).

A Hipótese 6 foi
suportada, haja visto a associação positiva significativa entre envolvimento
com a marca e o valor esperado da marca (T = 4.129; p < 0.001). O
envolvimento com a marca não teve influência positiva na intenção de compra da
marca recomendada (T = 1.931; p > 0.05), não apoiando a Hipóteses 7. Finalmente,
observou-se uma associação positiva significativa entre o valor esperado da
marca e a intenção de compra da marca recomendada (T = 3.361; p < 0.005),
suportando a Hipótese 8. Diante disso, o Quadro 2 resume os resultados dos
testes de hipóteses realizados. Cinco hipóteses foram suportadas com p <
0.001, enquanto duas foram suportadas com p < 0.005.

Quadro 2 – Teste de hipóteses

Hipótese

Caminho

T
Statistics

P
Values

Resultados

H1

Confiança
→ Influência percebida

47.667

0.000

Suportada

H2

Confiança
→ Intenção de compra

3.002

0.003

Suportada

H3

Influência
percebida → Envolvimento

19.118

0.000

Suportada

H4

Influência
percebida → Valor esperado

15.277

0.000

Suportada

H5

Influência
percebida → Intenção de compra

5.373

0.000

Suportada

H6

Envolvimento
→ Valor esperado

4.129

0.000

Suportada

H7

Envolvimento
→ Intenção de compra

1.931

0.054

Não
Suportada

H8

Valor
esperado → Intenção de compra

3.361

0.001

Suportada

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Assim, de acordo com
o modelo estrutural testado por meio do PLS-SEM, o
estudo revela que os influenciadores digitais desempenham um papel fundamental
na intenção de compra dos usuários em mídias sociais. Esses achados estão em
harmonia com pesquisas anteriores.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo analisou o efeito dos
influenciadores digitais na intenção de compra dos usuários de mídias sociais.
Revelou haver influência positiva entre a confiança no influenciador digital e
a intenção de compra das marcas recomendadas. Com relação ao poder de
influência, o estudo indica que os seguidores que percebem maior poder de
influência do influenciador digital terão um valor esperado da marca mais alto,
mais envolvimento com a marca e uma maior intenção de compra das marcas recomendadas.
O envolvimento com a marca afeta positivamente o valor esperado da marca e a
intenção de compra das marcas recomendadas. Sobre valor esperado da marca, o
estudo aponta que esse afeta positivamente a intenção de compra das marcas
recomendadas.

O estudo apresenta contribuições teóricas e
gerenciais. Na perspectiva teórica, contribuiu para ampliar o conhecimento
sobre o tema, na medida que apresenta novas evidências empíricas sobre o efeito
dos influenciadores digitais na intenção de compra, um tema com carência de
estudos, conforme apontado por Hsu, Lin e Chiang (2013), Hajli et al.
(2017), Jiménez-Castillo e Sánchez-Fernández (2019) e Voorveld
(2019). O estudo se destaca, também, por examinar um conjunto de fatores que
influenciam na intenção de compra dos usuários de mídias sociais, como
confiança, influência percebida, envolvimento com a marca e valor esperado.
Seus achados contribuíram para confirmar resultados de estudos e proposições
teóricas de autores como Hsu, Lin e Chiang (2013) e Jiménez-Castillo e Sánchez-Fernández
(2019). Outro ponto de destaque é propor e testar um novo modelo teórico, com
base na literatura, sobre o efeito dos influenciadores digitais na intenção de
compra dos usuários de mídias sociais.

A título de implicações gerenciais, o estudo
apresenta evidências empíricas do efeito positivo dos influenciadores digitais
na intenção de compra, podendo auxiliar empresas e influenciadores digitais em
suas ações de marketing. O estudo apresenta, ainda, um modelo de avaliação de
intenção de compra dos usuários que pode ser utilizado por empresas para
verificar possíveis intenções de compra de seu público a ações de marketing
realizadas com influenciadores digitais. Para isso, o questionário aqui
aplicado (disponíveis no Apêndice A) pode ser utilizado, com eventuais
adaptações.

Apesar dos cuidados metodológicos
observados, algumas limitações do estudo devem ser consideradas. O uso de uma
amostragem de conveniência pode ser problemático em termos de
representatividade da população e generalização dos resultados. O modelo
teórico aqui proposto não levou em conta todas as variáveis possíveis e
identificadas na literatura em relação aos influenciadores digitais que podem
ter efeito na intenção de compra do usuário. Assim, os resultados e implicações
do presente estudo são limitados e sugere-se cautela em sua extrapolação.

Diante disso, propõe-se que novos estudos
sejam realizados no contexto brasileiro e internacional, com processo de
amostragem mais representativo e através de uma seleção aleatória dos
respondentes. Recomenda-se, também, estudos sobre o efeito dos influenciadores
digitais de diferentes segmentos, como financeiro, beleza e esportes. Sugere-se
aprimorar o modelo teórico aqui testado, incluindo outras variáveis e/ou
dimensões não consideradas na presente pesquisa. Por fim, sugere-se a aplicação
do modelo testado em estudos com mídias sociais específicas, como Instagram,
Facebook e Youtube. Outro ponto a ser estudado futuramente está relacionado ao
achado neste estudo “envolvimento com a marca não apresenta influência
estatística em relação a intenção de compra da marca recomendada”, pois
contraria estudos anteriores.

6 AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem a CAPES pelos recursos
disponibilizados para a realização desta pesquisa.

REFERÊNCIAS

BIDO, D. de S.; SILVA, D. da. SmartPLS 3: Especificação, estimação, avaliação e relato. Administração: Ensino e Pesquisa, Rio
de Janeiro, v. 20, n. 2, p. 488–536 maio/ago. 2019.

CHILDERS, C. C.; LEMON, L. L.; HOY, M. G. # Sponsored# Ad: Agency
Perspective on Influencer Marketing Campaigns. Journal of Current Issues
& Research in Advertising, v. 40, n. 3, p. 258-274, 2018.

CHIN, W. W. The partial least squares approach for structural equation
modeling. In: MARCOULIDES, G.A. Modern methods for business research. London:
Lawrence Erlbaum Associates, 1998. p. 295-336.

COHEN, J. Statistical Power
Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd. ed. Nova York: Psychology Press,
1988.

FORNELL, C.; LARCKER, D.F. Evaluating structural equation models with
unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, v.18, n. 1, p. 39-50, 1981.

GENSLER, S. et al. Managing brands in the social media
environment. Journal of interactive
marketing, v. 27, n. 4, p. 242-256, 2013.

HAIR JUNIOR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

HAIR JUNIOR, J.  F.; RINGLE, C.
M.; SARSTEDT, M. PLS-SEM: Indeed a silver bullet. The Journal of Marketing Theory and Practice, v. 19, n. 2, p.
139-152, 2011.

HAIR JUNIOR, J.F. et al. A Primer on Partial Least Squares
Structural Equation Modeling (PLS-SEM). 2nd.  ed. Los Angeles: SAGE, 2017.

HAJLI, N. et al. A social commerce investigation of the role of trust in
a social networking site on purchase intentions. Journal of Business
Research, v. 71, p. 133-141, 2017.

HSU, C; LIN, J. C.; CHIANG, H. The effects of blogger recommendations on
customers’ online shopping intentions. Internet Research, v. 23, n.
1, p. 69-88, 2013.

ING, G. P.; TING, M. Antecedents of Consumer Attitude towards Blogger
Recommendations and its Impact on Purchase Intention. Asian Journal of Business and Accounting, v. 11, n. 1, p. 293-323,
2018.

JIMÉNEZ-CASTILLO, D.; SÁNCHEZ-FERNÁNDEZ, R. The role of digital
influencers in brand recommendation: Examining their impact on engagement,
expected value and purchase intention. International Journal of
Information Management, v. 49, p. 366-376, 2019.

KIETZMANN, J. H. et al. Social media? Get serious! Understanding the
functional building blocks of social media. Business horizons, v. 54, n. 3, p. 241-251, 2011.

PRASAD, P.; SAIGAL, P. Social Media Marketing: Tools and Techniques. p.
202-214. In: MISHRA, P.; DHAM, S. O. Application of Gaming in
New Media Marketing. New Delhi: IGI Global, 2018. p. 202-214.

RINGLE, C. M.; SILVA, D. da.; BIDO, D.
Modelagem de equações estruturais com utilização do SmartPLS.
Revista Brasileira de Marketing, v. 13, n. 2, p. 56-73, maio 2014.

SAUNDERS, M.; LEWIS, P.; THORNHILL, A. Research methods for business students. 7. ed. Reino Unido: Pearson
Education, Harlow, 2016.

SCHOFFEN, M.; VIANA, L. P. Influências
estabelecidas entre os youtubers Ana Maria Brogui e
Danielle Noce e seus seguidores. Caderno Profissional de Marketing-UNIMEP, v. 7, n. 1, p. 91-117,
2019.

SILVA, A. R. et al. Fatores de desempenho e
consumo de entretenimento de vídeos em streaming. Revista Pretexto, v. 19, n. 2, p. 116-139, 2018.

SILVA, S. S.; SOUZA, R.
O.; MENDES, G. L. Análise do marketing digital nas diretrizes empresariais. Caderno Profissional de Marketing-UNIMEP, v. 7, n. 1, p. 75-90, 2019.

RINGLE, C. M.; WENDE, S.; BECKER, J. SmartPLS 3®.
2021. SmartPLS GmbH, Boenningstedt, Alemanha. Disponível em: www.smartpls.com.
Acesso em: 01 jan. 2021.

SOARES, J. C. et al. Comunicação de marketing
em mídias sociais: efeito da interatividade e vivacidade no engajamento de
usuários. Revista Brasileira de
Marketing–ReMark, v. 18, n. 4, p. 232-258,
out./dez. 2019.

SOARES, TC, SOARES, JC; SOARES SV. Pesquisa
quantitativa em turismo: os dados gerados são válidos e confiáveis? Revista Iberoamericana de Turismo- RITUR, Penedo, v. 9, n. 1,  p. 162-174, jun. 2019.

SPROTT, D.; CZELLAR, S.; SPANGENBERG, E. The importance of a general
measure of brand engagement on market behavior:
Development and validation of a scale. Journal of Marketing Research,
v. 46, n. 1, p. 92-104, 2009.

TIAGO, M. T. P. M. B.; VERÍSSIMO, J. M. C. Digital marketing and social
media: Why bother? Business horizons,
v. 57, n. 6, p. 703-708, 2014.

UZUNOĞLU, E.; KIP, S. M. Brand communication through digital
influencers: Leveraging blogger engagement. International Journal of
Information Management, v. 34, n. 5, p. 592-602, 2014.

VOORVELD, H. Brand Communication in Social Media: A Research Agenda. Journal of Advertising, v. 48, n. 1, p.
14-26, 2019.

WE ARE SOCIAL. Global Digital Report. 2019. Disponível em: https://wearesocial.com/global-digital-report-2019.
Acesso em: 01 jan. 2021.

WYMBS, C. Digital marketing: The time for a new “academic major” has
arrived. Journal of Marketing Education, v. 33, n. 1, p.
93-106, 2011.

ZHANG, J.; MAO, E. From online motivations to ad clicks and to behavioral
intentions: An empirical study of consumer response to social media
advertising. Psychology &
Marketing, v. 33, n. 3, p. 155-164, 2016.

APÊNDICE A

Quadro 3 – Itens
instrumento de coleta de dados

Dimensão

Minha percepção acerca de marcas, produtos
e/ou serviços geralmente muda quando recebo informações dos influenciadores
que sigo.

Os influenciadores que sigo recomendam
produtos ou marcas úteis para mim.

Eu
valorizo a opinião dos influenciadores que sigo como se fossem alguém próximo
que confio.

Eu
acredito que as recomendações dos influenciadores sobre produtos ou marcas
são verdadeiras.

Os
influenciadores que sigo são confiáveis.

Confio
que as informações apresentadas pelos influenciadores sobre produtos ou
marcas sejam verdadeiras.

Muitas
vezes sinto uma conexão pessoal com as marcas recomendadas pelos
influenciadores que eu sigo.

As
marcas recomendadas pelos influenciadores que eu sigo definem parte de mim.

Sinto
como se tivesse uma ligação entre as marcas recomendadas pelos
influenciadores que eu sigo e como eu me vejo.

Eu
acho que as marcas recomendadas pelos influenciadores que eu sigo têm um
padrão de qualidade aceitável.

Na
minha opinião, os produtos das marcas recomendadas pelos influenciadores que
sigo são bem-feitos.

Eu
valorizo positivamente as marcas recomendadas pelos influenciadores que eu
sigo.

Eu
compraria uma marca com base nos conselhos que recebo dos influenciadores que
sigo.

Eu
seguiria as recomendações de marcas sugeridas pelos influenciadores que eu
sigo.

No
futuro, comprarei os produtos das marcas recomendadas pelos influenciadores
que eu sigo.

Gênero:

Idade:

Escolaridade:

Renda:

Você
já realizou alguma compra de produto/serviço por influência de influenciador
digital?

Qual
mídia social mais utilizada para seguir influenciadores digitais?

Fonte:
Elaborado pelos autores (2021).