Engajamento Digital Em Redes Sociais Nas Redes De Franquias
Documento
Informações
Título
Engajamento Digital Em Redes Sociais Nas Redes De Franquias
Título (EN)
Digital Engagement on Social Media in Franchise Networks
Autor(es)
Wendel Marcos dos Santos
Orientador(es)
Prof. Dr. Pedro Lucas de Resende Melo
Data de Defesa
27/06/2025
Resumo
Esta tese investiga o papel do engajamento digital e das redes sociais na criação de valor e na expansão das redes de franquias no Brasil, por meio de quatro artigos interligados que analisam, sob diferentes perspectivas, o impacto estratégico das plataformas digitais no setor de redes de franquias.
O primeiro artigo desenvolve um modelo conceitual baseado na Service-Dominant Logic (SDL), propondo que o engajamento digital atua como facilitador da cocriação de valor, reputação organizacional e como ativo difícil de ser replicado por concorrentes. O segundo artigo, de natureza quantitativa, utiliza regressão logística para demonstrar que redes com maior engajamento em mídias sociais apresentam maior probabilidade de obter o selo de qualidade da ABF, sinalizando robustez institucional. O terceiro artigo adota uma abordagem de aprendizado de máquina e técnicas de redução de dimensionalidade (K-Means, PCA e HDBSCAN) para segmentar estrategicamente as redes de franquias, revelando perfis distintos de valor com base em atributos financeiros, operacionais e simbólicos. Por fim, o quarto artigo compara a acurácia preditiva da regressão linear com a técnica Random Forest aliada à análise SHAP, identificando os principais determinantes do engajamento digital a partir de variáveis organizacionais, como número de unidades, capital inicial e idade.
As contribuições da tese incluem implicações acadêmicas e práticas, tais como: o avanço na compreensão teórica do engajamento como recurso estratégico, a fundamentação de decisões gerenciais orientadas por dados, e a criação de modelos aplicáveis à avaliação do desempenho digital para as redes de franquias. Considerando a vasta quantidade de informações disponíveis nas redes sociais, a pesquisa também demonstra como técnicas de aprendizado de máquina podem ser decisivas para transformar dados dispersos em inteligência estratégica, elevando o potencial analítico de gestores e pesquisadores na identificação de padrões, tendências e oportunidades no ambiente digital.
Resumo (EN)
This thesis investigates the role of digital engagement and social networks in value creation and the expansion of franchise chains in Brazil. It is structured around four interrelated articles that analyze, from different perspectives, the strategic impact of digital platforms on the franchising sector.
The first article develops a conceptual model based on Service-Dominant Logic (SDL), proposing that digital engagement serves as a facilitator of value co-creation, organizational reputation, and as a resource difficult for competitors to replicate. The second article, with a quantitative approach, applies logistic regression to demonstrate that networks with higher social media engagement have a greater likelihood of obtaining the ABF quality seal,
indicating institutional robustness. The third article adopts a machine learning approach and dimensionality reduction techniques (K-Means, PCA, and HDBSCAN) to strategically segment franchise chains, revealing distinct value profiles based on financial, operational, and symbolic attributes. Finally, the fourth article compares the predictive accuracy of linear regression with the Random Forest technique combined with SHAP analysis, identifying the main determinants of digital engagement through organizational variables such as number of units, initial capital, and age.
The thesis’s contributions include both academic and practical implications, such as: advancing the theoretical understanding of engagement as a strategic resource, supporting data-driven managerial decision-making, and developing models applicable to the evaluation of digital performance in franchising. Given the vast amount of information available on social networks, the research also demonstrates how machine learning techniques can be instrumental in transforming scattered data into strategic intelligence, enhancing the analytical potential of managers and researchers in identifying patterns, trends, and opportunities in the digital environment.
Tipo
Palavras-chave
Engajamento Digital; Redes de Franquias; Redes Sociais; Criação de Valor; Aprendizado de Máquina; Estratégia
Área de Concentração
Redes Organizacionais
Linha de Pesquisa
Estratégias e Operações em Redes
Grupo de Pesquisa da UNIP cadastrado no CNPq
Estratégias e Operações em Redes
Instituição
Universidade Paulista
Direito de Acesso
Acesso Aberto
Financiamento
CAPES/PROSUP