Uni e sidade do Minho
Escola de Economia e Ges ão
Mau o Benjamin Al es da Cunha
O EQUILÍBRIO ENTRE O MARKETING
PERSONALIZADO E A PRIVACIDADE
PARA MAXIMIZAR A CONFIANÇA DO
CONSUMIDOR
maio de 2024
Mau o Benjamin Al es da Cunha
O EQUILÍBRIO ENTRE O MARKETING
PERSONALIZADO E A PRIVACIDADE
PARA MAXIMIZAR A CONFIANÇA DO
CONSUMIDOR
Disse ação de Mes ado
Mes ado em Ma ke ing e Es a égia
T abalho ealizado sob a o ien ação da
P o esso a Dou o a Bea iz da G aça Luz Casais
maio de 2024
i
DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS
Es e é um abalho académico que pode se u ilizado po e cei os desde que espei adas as eg as
e boas p á icas in e nacionalmen e acei es, no que conce ne aos di ei os de au o e di ei os
conexos.
Assim, o p esen e abalho pode se u ilizado nos e mos p e is os na licença abaixo indicada.
Caso o u ilizado necessi e de pe missão pa a pode aze um uso do abalho em condições não
p e is as no licenciamen o indicado, de e á con ac a o au o , a a és do Reposi ó iUM da
Uni e sidade do Minho.
Licença concedida aos u ilizado es des e abalho
A ibuição CC BY
h ps://c ea i ecommons.o g/licenses/by/4.0/

ii
DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE
Decla o e a uado com in eg idade na elabo ação do p esen e abalho académico e con i mo que
não eco i à p á ica de plágio nem a qualque o ma de u ilização inde ida ou alsi icação de
in o mações ou esul ados em nenhuma das e apas conducen e à sua elabo ação. Mais decla o
que conheço e que espei ei o Código de Condu a É ica da Uni e sidade do Minho.
iii
Resumo
A p esen e disse ação em como obje i o p incipal in es iga a in luência que as
es a égias de ma ke ing digi al de pe sonalização das o ganizações êm na con iança que o clien e
deposi a nelas, com oco na e en e da p i acidade. O es udo examina o equilíb io en e o
ma ke ing de pe sonalização e as p eocupações elacionadas à p i acidade dos consumido es e
analisa o impac o que essa elação em na con iança que o consumido deposi a nas o ganizações,
no con ex o do ma ke ing digi al.
Pa a alcança esses obje i os, o es udo ado a uma abo dagem de pesquisa quan i a i a,
com ecu so a um ques ioná io como ins umen o de ecolha de dados. A amos a é compos a
po 286 consumido es de di e en es pe is demog á icos, a im de cap u a uma pe spe i a
ab angen e das pe ceções e a i udes em elação ao ma ke ing digi al de pe sonalização e das
ques ões de p i acidade.
Es e es udo encon ou que, no con ex o do ma ke ing digi al de pe sonalização, embo a a
idade e géne o dos consumido es não es ejam di e amen e ligados à con iança que es es
deposi am nas o ganizações, o ní el de educação es á co elacionado nega i amen e com a essa
mesma con iança. A u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização, assim como a segu ança
pe cebida dos consumido es, êm um e ei o posi i o na con iança que os consumido es deposi am
nas o ganizações e possuem uma elação nega i a com as p eocupações com a p i acidade. A
p eocupação com a p i acidade dos consumido es, no con ex o do ma ke ing digi al de
pe sonalização, em uma elação nega i a com a con iança que es es deposi am nas o ganizações
e não exis e nenhuma elação en e o conhecimen o dos consumido es sob e p á icas de
ma ke ing de pe sonalização digi al e as p eocupações com a p i acidade, nem com a con iança
que es es deposi am nas o ganizações. Como espos a a uma medida adequada de
pe sonalização e p i acidade nas es a égias de ma ke ing digi al de pe sonalização, as
p e e ências dos consumido es endem a a o ece a conse ação da p i acidade em de imen o
do ma ke ing pe sonalizado.
Os esul ados des a in es igação con ibuem pa a o a anço e a ualização dos
conhecimen os no domínio do ma ke ing digi al e de pe sonalização. Es as descobe as podem
se aplicadas à ges ão de o ganizações pa a o na mais e icien e a implemen ação de es a égias
de ma ke ing digi al de pe sonalização. Uma es a égia e icien e de ma ke ing pe sonalizado
i
bene icia an o o consumido , que ecebe con eúdo de alo apu ado, como a o ganização que a
implemen a, que consegue engaja e po encialmen e con e e consumido es. É impo an e não
abusa na in ensidade da pe sonalização das es a égias de ma ke ing digi al implemen adas, de
o ma a espei a a p i acidade dos consumido es. A on ade dos consumido es conse a em a
p i acidade ge almen e é supe io à de ecebe con eúdo pe sonalizado e é o papel das emp esas
ge i em esse equilíb io, pa a o imiza odos os a o es que maximizam a con iança.
Pala as-cha e: Ma ke ing digi al, pe sonalização, p i acidade, equilíb io, con iança
Abs ac
The p esen disse a ion aims o in es iga e he in luence ha o ganiza ions' digi al
ma ke ing s a egies o pe sonaliza ion ha e on he us cus ome s place in hem, ocusing on he
p i acy aspec . The s udy examines he balance be ween pe sonalized ma ke ing and consume
p i acy conce ns and analyzes he impac his ela ionship has on consume us in o ganiza ions
wi hin he con ex o digi al ma ke ing.
To achie e hese objec i es, he s udy adop s a quan i a i e esea ch app oach, using a
ques ionnai e as he da a collec ion ins umen . The sample consis s o 286 consume s om
di e en demog aphic p o iles, o cap u e a comp ehensi e pe spec i e o pe cep ions and
a i udes owa ds pe sonalized digi al ma ke ing and p i acy issues.
This s udy ound ha , wi hin he con ex o pe sonalized digi al ma ke ing, al hough
consume s' age and gende a e no di ec ly linked o he us hey place in o ganiza ions, he le el
o educa ion is nega i ely co ela ed wi h ha same us . The pe cei ed use ulness o pe sonalized
ma ke ing, as well as consume s' pe cei ed secu i y, has a posi i e e ec on he us consume s
place in o ganiza ions and has a nega i e ela ionship wi h p i acy conce ns. Consume p i acy
conce ns, wi hin he con ex o pe sonalized digi al ma ke ing, ha e a nega i e ela ionship wi h he
us hey place in o ganiza ions, and he e is no ela ionship be ween consume s' knowledge o
digi al pe sonalized ma ke ing p ac ices and p i acy conce ns, no wi h he us hey place in
o ganiza ions. In esponse o an app op ia e measu e o pe sonaliza ion and p i acy in
pe sonalized digi al ma ke ing s a egies, consume p e e ences end o a o p i acy conse a ion
o e pe sonalized ma ke ing.
The esul s o his esea ch con ibu e o he ad ancemen and upda ing o knowledge in
he ield o digi al ma ke ing and pe sonaliza ion. These indings can be applied o o ganiza ional
managemen o make he implemen a ion o pe sonalized digi al ma ke ing s a egies mo e
e icien . An e ec i e pe sonalized ma ke ing s a egy bene i s bo h he consume , who ecei es
e ined alue con en , and he implemen ing o ganiza ion, which can engage and po en ially con e
consume s. I is impo an o no abuse in he in ensi y o pe sonaliza ion in digi al ma ke ing
s a egies in o de o espec consume p i acy. Consume s' willingness o p ese e p i acy is
gene ally highe han o ecei e pe sonalized con en , and i is he ole o companies o manage
his balance o op imize all ac o s ha maximize us .
2
a pa es não au o izadas (Cheng e al., 2017; Bhadou ia, 2022), de cibe a aques e iolações de
p i acidade, le an ou p eocupações en e os consumido es e o ganizações (Acquis i e al., 2016).
Es e ipo de inciden es esul a em g andes pe das inancei as, danos à epu ação e à con iança
dos consumido es pa a com as capacidades das o ganizações em p o ege em os dados pessoais.
Po exemplo, econhecido como a maio iolação de dados
de semp e, a Yahoo so eu, em 2013,
um a aque que expôs mais de 3 biliões de con as de u ilizado es. Vaza am á ios dados pessoais,
como o nome, e-mail, núme o de elemó el, da a de nascimen o e ques ões de segu ança, que a
emp esa en ou encob i du an e anos. Es ima-se que as epe cussões económicas que a Yahoo
so eu o am na o dem dos 444 biliões de dóla es (Bhadou ia, 2022). Como consequência,
e en os des e géne o le am a que os consumido es se o nem cada ez mais cau elosos ao
pa ilha os seus dados pessoais, com exigências como anspa ência, con olo e
esponsabilização po pa e das o ganizações.
A impo ância em en ende a elação in ínseca en e a segu ança dos dados e a con iança
do consumido , no domínio do ma ke ing digi al, é en a izado pelo cená io egula ó io em
cons an e e olução e pela c escen e demanda po expe iências pe sonalizadas (Chak abo y e al.,
2016). As o ganizações de em encon a um equilíb io delicado en e a u ilização dos dados do
consumido pa a inalidades de ma ke ing pe sonalizado e em ques ão a p eocupações de
p i acidade dos dados (Agui e e al., 2016). A alha em abo da a segu ança dos dados
adequadamen e pode esul a numa diminuição da con iança do consumido , desen ol imen o de
pe ceções nega i as pa a com a ma ca e pe da de clien es, que ep esen a menos endas e
consequen emen e um meno luc o (Chak abo y e al., 2016).
Apesa do c escen e econhecimen o da impo ância da segu ança de dados, da con iança
do consumido e dos es udos que le a am ao conhecimen o a ual sob e o pa adoxo da p i acidade
(Kokolakis, 2017), exis e ainda um
gap
de pesquisa que oque especi icamen e na con iança e na
sua maximização como elemen o de e minan e de es a égias de ma ke ing. A abo dagem des a
lacuna é essencial pa a as o ganizações en en a em os desa ios, assim como opo unidades, que
su gem na implemen ação de es a égias de ma ke ing de pe sonalização (Paliszkiewicz, 2011).
O obje i o ge al des a disse ação oca-se, assim, na análise da in e seção en e a
pe sonalização e a p i acidade no domínio do ma ke ing digi al, e a explo ação do equilíb io en e
esses elemen os, que pe mi a maximiza a con iança dos consumido es nas o ganizações.
P e ende ambém con ibui pa a a comp eensão das implicações, desa ios e opo unidades que

3
essa elação az pa a as o ganizações e consumido es. Es e es udo isa analisa di e sas
dimensões que in luenciam a con iança dos consumido es nas o ganizações, no con ex o do
ma ke ing de pe sonalização. P imei amen e, in es iga-se o impac o da idade (Ze ane, 2018;
Hudson, 2006) e do ní el de educação (Boyadjie a & Ilie a-T ichko a, 2015) dos consumido es
na con iança deposi ada nas o ganizações. Em seguida, iden i ica-se se exis em di e enças nos
ní eis de con iança en e consumido es do géne o masculino e eminino (Wu e al., 2020; Coope
e al., 2017; Ze ane, 2018). Além disso, inspi ado nos modelos
APCO
(An eceden e >
P eocupação de P i acidade > Resul ado [
An eceden
>
P i acy Conce n
>
Ou come
]) de Smi h e
al. (2011) e Modelo de Medição da Con iança Digi al (
Digi al T us Measu emen Model
), de Guo
(2022), a alia-se como a u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização in luencia, an o a
con iança, como as p eocupações com a p i acidade. Adicionalmen e, analisa-se o papel do
conhecimen o dos consumido es sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização nas
p eocupações com a p i acidade (Gómez-Ba oso e al., 2018; Smi h e al., 2011) e ambém na
con iança que deposi am nas o ganizações (Guo, 2022). Apu a-se ainda o e ei o que a segu ança
pe cebida dos consumido es em na con iança que deposi am nas o ganizações (Guo, 2022) e
igualmen e a elação que possui com as p eocupações com a p i acidade (Ch is, 2021; Shin,
2010). E a elação en e as p eocupações com a p i acidade dos consumido es e a con iança que
deposi am nas o ganizações (Malho a, 2004; Smi h e al., 2011). Po im, analisa-se a endência
das p e e ências dos consumido es, en e o desejo de conse a a p i acidade e o de ecebe
ma ke ing pe sonalizado (Zhu e al., 2017).
O p esen e es udo emp ega uma abo dagem de pesquisa quan i a i a, undamen ada na
aplicação de um ques ioná io como p incipal ins umen o de ecolha de dados. Essa escolha
me odológica pe mi e uma análise es a ís ica que con ibui pa a uma comp eensão mais
ap o undada da elação en e as es a égias de ma ke ing de pe sonalização, as p eocupações de
p i acidade e a con iança do consumido .
Es a disse ação inicia o seu pe cu so na e isão de li e a u a, que ab e o caminho pa a
os emas essenciais pa a o es udo, p epa ando e eno pa a o modelo conce ual, onde o p oblema
é explo ado, o modelo desen ol ido, e as hipó eses e obje i os são de inidos. Na me odologia,
discu em-se de alhes écnicos do es udo e da ecolha e análise de dados. Seguindo-se a
componen e da análise de dados e os
insigh s
daí ex aídos, sucedidos pela conclusão des e
es udo, que an ecede a bibliog a ia, com odas as e e ências de au o es que con ibuí am pa a
es a ese, assim como os anexos, ele an es pa a es a disse ação.
4
II - Re isão de Li e a u a
Nes a seção examina emos a li e a u a ele an e que se e como base eó ica pa a o
p esen e es udo. A e isão de li e a u a ajuda na comp eensão das p incipais eo ias e pesquisas
exis en es elacionadas com emas de ma ke ing de elacionamen o, de pe sonalização e de
inbound
, é ica, p i acidade e segu ança dos dados, con iança do consumido
no ma ke ing digi al
e egulamen os de p o eção de dados, o necendo uma es u u a sólida pa a a pos e io ecolha,
análise e in e p e ação de esul ados.
2.1. Ma ke ing de Relacionamen o
O ma ke ing de elacionamen o é uma es a égia que oca na e enção e sa is ação de
clien es e no alo que essas elações ep esen am a longo p azo (Johaneso á & Vano á, 2020).
É o pa adigma que es á a sucede o adicional ma ke ing ansacional, que acaba po se ambém
o seu opos o. O ma ke ing ansacional em como obje i o único aumen a o núme o de endas,
não cen a a sua es a égia no consumido , mas sim no p odu o ou se iço que é endido.
Desconhece o alo dos elacionamen os a longo p azo com os clien es, dos bene ícios e luc os
que daí ad êm e oca-se em obje i os a cu o p azo (Hidaya & Id us, 2023).
O ma ke ing de elacionamen o oca-se na cons ução e ges ão de elacionamen os com
os clien es e um dos elemen os c uciais que possibili a isso é a con iança (Hidaya & Id us, 2023;
Al Abdul azak & Gbadamosi, 2017), além de que os consumido es só pa ilham dados pessoais
se con ia em nas o ganizações e nas suas capacidades pa a p o ege os espe i os dados (Ge en
el a ., 2003).
Exis e uma ansição na u al do ma ke ing de elacionamen o pa a o
Cus ome
Rela ionship Managemen (CRM).
O
CRM
é a e olução lógica do ma ke ing de elacionamen o,
a a és da in eg ação ecnológica e p ocessos mais a ançados pa a ap imo a a ges ão dos
elacionamen os com os clien es (Payne & F ow, 2005). Enquan o o ma ke ing de elacionamen o
se oca p incipalmen e em es a égias pa a cons ui elacionamen os, o
CRM
ai além e ab ange
a ecolha e análise de dados de alhados sob e os clien es, pe mi indo uma comp eensão mais
p o unda das espe i as p e e ências e compo amen os (Chen & Popo ich, 2003) e ambém a
au omação de p ocessos (Rababah e al., 2011).
5
Em essência, o
CRM
é a e amen a que capaci a as es a égias de ma ke ing de
elacionamen o (G eenbe g, 2009). Fo nece às emp esas uma pla a o ma pa a ge i e icazmen e
as in e ações com os clien es, i ando um p o ei o máximo dos dados ecolhidos e das análises
disponí eis (Kuma & Reina z, 2018). As emp esas econhecem a impo ância do
CRM
e do
po encial que ep esen a pa a alcança e man e uma an agem compe i i a. C ia assim a
necessidade de as o ganizações modi ica em os p ocessos de negócios e desen ol e em soluções
ecnológicas que lhes pe mi em adqui i no os clien es, e e os exis en es e maximiza o alo ao
longo do empo (Peppa d, 2000).
As expec a i as dos clien es e oluí am e a cha e pa a cap u a os me cados ambém,
a ualmen e os consumido es que em se des aca dos demais e mos a a sua unicidade a a és
de p odu os pe sonalizados exclusi amen e pa a eles (Pascucci e al., 2022). Os ma ke e s
descob i am es a necessidade la en e que le ou ao nascimen o do concei o de pe sonalização,
que se p oli e ou com os a anços ecnológicos (Rus & Espinoza, 2006). Su ge assim uma no a
e apa e es a égia a explo a , o ma ke ing de pe sonalização. O ma ke ing pe sonalizado
ep esen a uma e olução na u al que az pa e e amplia as capacidades do
CRM
, que pe mi e que
as emp esas o e eçam expe iências e dadei amen e únicas e ele an es pa a cada clien e
indi idual (Jackson, 2007). Baseia-se na u ilização das in o mações do clien e pa a c ia uma
expe iência indi idualizada pa a o mesmo (Aksoy e al, 2021)
A ansição pa a o ma ke ing de pe sonalização é uma espos a à c escen e demanda po
expe iências al amen e indi idualizadas po pa e dos consumido es (Rus & Huang, 2014).
Baseia-se na p o unda comp eensão do clien e, adqui ida po meio do
CRM
, pa a o e ece
in e ações ele an es e indi idualizadas que melho am a expe iência indi idualizada do
consumido (Ty äinen, 2022). Isso c ia uma conexão emocional mais o e e du adou a en e a
ma ca e o clien e (Kuma & Reina z, 2018). Na essência do ma ke ing de pe sonalização es á a
ideia de que cada clien e é único e me ece se a ado como al. T anscende a simples
segmen ação de me cado e p e ende ajus a os p odu os às necessidades e p e e ências do
consumido indi idual (Dawn, 2014).
O ma ke ing de elacionamen o na e a digi al oca em e olui a elação com o clien e,
passando de um es ado inicial de en ol imen o pa a um es ado de lealdade. In es i em clien es
que já demons am compo amen os leais online é mais ácil e e icaz, pois acilmen e se
iden i icam a a és das in e ações no domínio digi al, como ‘comen á ios’ e ‘gos os’ nas edes
6
sociais (Jackson & Ahuja, 2016). As des an agens ambém acompanham os bene ícios, a a és
da acilidade com que os de a o es (opos o de p omo o es) p ejudicam as ma cas. Os con ex os
elacionais online di e em subs ancialmen e dos elacionamen os o line. A ausência de in e ações
ca a a ca a e a mediação cons an e pelas ecnologias online são ca ac e ís icas dis in i as (Yada
& Pa lou, 2014). As o mações de elacionamen os online, no en an o, pa ilham semelhanças
undamen ais com os elacionamen os o line, baseando-se na necessidade humana uni e sal de
se conec a (Kozlenko a e al., 2017).
A u ilização de canais múl iplos, an o online quan o o line, é impo an e pa a aumen a
a idelidade e a en abilidade do clien e (Ansa i e al., 2008). A ampli icação do núme o de pon os
de con ac o (
ouchpoin s
) ambém p opo ciona elacionamen os mais p o undos, opo unidades
de enda c uzada e se iços adicionais ao clien e (Wallace e al., 2004), a se em explo ados na
me odologia do
inbound
.
A con iança con inua a se c ucial no desempenho do ma ke ing de elacionamen o online,
sendo iden i icada como a mais signi ica i a de en e ou os mecanismos mediado es, como o
comp omisso e sa is ação (Ve ma e al., 2016). Con udo, a p eocupação com a p i acidade pode
impedi a o mação de elacionamen os se as emp esas não ga an i em polí icas anspa en es
(Ma in e al., 2017). A con iança do clien e é undamen al e p eocupações o iginadas po iolações
de p i acidade são capazes de a e a e p ejudica essa con iança (Li e al., 2014). A con iança
acaba po se ambém um elemen o que consegue eduzi o impac o nega i o de um ma ke ing
elacional aco (Miguel-Rome o e al., 2014). Da mesma o ma, no ma ke ing de pe sonalização,
o uso inadequado dos dados dos clien es pode le a a p eocupações de p i acidade. Po an o, a
in eg ação bem-sucedida dessas es a égias exige uma abo dagem é ica e esponsá el na ecolha,
uso e p o eção de dados dos clien es.
2.2. Ma ke ing de Pe sonalização
O ma ke ing pe sonalizado es abeleceu-se como uma es a égia dominan e do ma ke ing
digi al, que pe mi e pe sonaliza e adap a as écnicas de ma ke ing ao consumido indi idual,
com base nas suas ca ac e ís icas, p e e ências e compo amen os (Chen e al., 2011). A
pe sonalização é um concei o que consis e em o e ece o p odu o/se iço ce o, ao clien e ce o,
no empo ce o e luga ce o (Sunikka & B agge, 2012). É uma o ma de econhece a
7
indi idualidade de cada clien e (Sup enan & Solomon, 1987) que pe mi e melho a a espe i a
expe iência de consumido (Ty äinen, 2022).
Os consumido es bene iciam das es a égias de ma ke ing pe sonalizado pois es e
melho a a sa is ação dos indi íduos a a és da ajuda que o e ece no p ocesso de decisão, onde
oca nas melho es opções que a endem às necessidades (Mu hi & Sa ka , 2003). A a és dos
dados do consumido e com ecu so a écnicas de ecolha e análise de dados (Lim e al., 2022),
as o ganizações conseguem pe sonaliza mensagens, ecomendações e expe iências que
melho am a sa is ação e o
engagemen
do consumido . No en an o, a e icácia de es a égias de
ma ke ing pe sonalizado es á al amen e dependen e do es abelecimen o e manu enção da
con iança do consumido . As es a égias de ma ke ing pe sonalizado en ol em a ecolha e análise
de g andes quan idades de dados dos consumido es, que po sua ez podem causa
p eocupações a ní el de p i acidade e p o eção de dados (Ho man e al., 2018).
Exis e ainda uma di e ença en e pe sonalização e cus omização, e mos que cos umam
se con undidos e a é u ilizados como sinónimos (Miceli e al., 2007). A pe sonalização é a
es a égia que pa e de uma o ganização, pa a en ega uma expe iência indi idualizada ao
consumido , já a cus omização é um p ocesso iniciado olun a iamen e pelo consumido na
p ocu a de uma expe iência exclusi a (Mon gome y & Smi h, 2009).
2.3. Pe sonalização
e sus
P i acidade
A endência eme gen e de es a égias de ma ke ing pe sonalizadas le ou a um aumen o
das p eocupações de p i acidade dos consumido es. Fa o es como a in asão de p i acidade,
con olo de p i acidade e a u ilidade pe cebida, in luenciam di e amen e o compo amen o do
consumido ela i amen e a ques ões de p i acidade (Gi onda & Ko gaonka , 2018).
No pano ama do ma ke ing digi al, as o ganizações êm de alcança um equilíb io en e a
en ega de expe iências pe sonalizadas e de p eocupações a ní el da p i acidade. A ingi es e
equilíb io é essencial pa a cons ui e man e a con iança do consumido , dado que uma
pe sonalização excessi a pode ul apassa os limi es de p i acidade e causa uma pe ceção
nega i a (Huang e al., 2009). En ende a elação en e pe sonalização e ques ões de p i acidade
é c ucial pa a o ganizações desen ol e em es a égias e icazes que omen am con iança e
engagemen
.

8
P eocupações a ní el da p i acidade su gem de ido ao medo dos iscos po enciais
associados com a ecolha e uso de dados pessoais. Essas p eocupações des acam-se no con ex o
do ma ke ing pe sonalizado, onde consumido es podem sen i a p i acidade comp ome ida de ido
à ecolha de dados excessi a e p á icas de segmen ação (Kuma e al., 2019). As p eocupações
com a p i acidade ab angem á ios ní eis, incluindo a pe ceção da pe da de con olo sob e as
in o mações pessoais, o eceio de abuso dos dados e o dano po encial que esul a de iolações
de p i acidade ou acessos não au o izados (Wi z e al., 2007).
O equilíb io a a ingi en e o ma ke ing pe sonalizado e p eocupações de p i acidade é
mui o delicado (Huang e al., 2009). Os consumido es alo izam o con olo sob e as p óp ias
in o mações pessoais e espe am que as o ganizações a em os seus dados com cuidado. As
o ganizações de em-se ege po p incípios de p i acidade e o e ece aos consumido es con olo
e anspa ência sob e os espe i os dados, enquan o se en egam as expe iências pe sonalizadas.
O g ande desa io do ma ke ing pe sonalizado é ge i o pa adoxo da pe sonalização/p i acidade.
As eco en es iolações de dados que as o ganizações so em le a am à in ensi icação de
legislações go e namen ais pa a p o eção de p i acidade, como o Regulamen o Ge al de P o eção
de Dados da União Eu opeia
(Eu opean Union Gene al Da a P o ec ion Regula ion, GDPR),
a uma
segu ança de dados mais obus a e à implemen ação de di ei os do consumido e e en es aos
seus dados pessoais, que po sua ez aumen am a di iculdade pa a os
ma ke e s
cons uí em e
es abelece em elações com os clien es a a és das es a égias pe sonalizadas. Além disso,
quando as o ganizações ecolhem dados e os u ilizam pa a p o idencia expe iências
pe sonalizadas ao consumido , acabam po causa uma in ensi icação das p eocupações com a
p i acidade (Agui e e al., 2016).
As o ganizações de em possui sensibilidade quan o à p i acidade, pela delicadeza que
ep esen a, e às espe i as p eocupações dos consumido es, à medida que desen ol em e
implemen am as suas es a égias de ma ke ing e cons oem elacionamen os de longo p azo com
os clien es (Mandal, 2019). En ende as dinâmicas en e o ma ke ing pe sonalizado e a con iança
do consumido é c ucial pa a as o ganizações desen ol e em es a égias e icazes que melho am
a con iança de consumido , mi igam as p eocupações de p i acidade e c iam expe iências
pe sonalizadas de alo pa a os consumido es.
A p i acidade do consumido é ambém uma ques ão é ica impo an e no ma ke ing digi al
(Dine & Ha , 2006), especialmen e na e a dos dados a ual. À medida que a ecolha de dados se
9
o na mais comum, a p o eção da p i acidade do consumido o na-se uma p eocupação
igualmen e impo an e. As p á icas de ecolha e uso de dados de em se anspa en es e em
con o midade com as egulamen ações de p i acidade igen es (Milbe g e al., 2000). Uma das
azões pelas quais a é ica é i al no ma ke ing é o seu papel na cons ução da con iança do
consumido . A con iança é um a i o in angí el ines imá el pa a as emp esas (Sa olainen, 2013).
Quando os consumido es con iam que as emp esas agem de manei a é ica e jus a, es ão mais
p opensos a comp a p odu os ou se iços e a cons ui elacionamen os. A con iança do
consumido es á ambém es i amen e elacionada com a pe ceção da segu ança de dados
.
As
o ganizações que demons am um comp omisso com p á icas sólidas de segu ança de dados e
p o eção de p i acidade são mais p o á eis de desen ol e con iança nos consumido es (Ho man
e al., 2018). A p i acidade do consumido é undamen al pa a cons ui e man e a con iança dos
clien es em uma ma ca ou o ganização (Milbe g e al., 2000). Os consumido es ap eciam o
con eúdo indi idualizado que ecebem a a és das es a égias de ma ke ing pe sonalizado, desde
que as in o mações pessoais sejam u ilizadas de uma o ma é ica e espei osa. Uma
pe sonalização esponsá el equilib a a necessidade de pe sonalização com a p i acidade do
consumido (Kapoo e al., 2018).
O modelo básico do Cálculo da P i acidade
(P i acy Calculus)
de Kei h e al. (2013) suge e
que exis em iscos de p i acidade pe cebidos e bene ícios pe cebidos que p ecedem a in enção
de di ulga in o mações pessoais, essa in enção é ainda an ecedida pelas p eocupações de
p i acidade, que depois o igina a e dadei a di ulgação de in o mação. O modelo de Kim & Kim
(2020) de ende que a in enção de di ulga in o mações pessoais é p ecedida pelos bene ícios
pe cebidos, pela con iança na o ganização em ques ão, oco des a in es igação, pelo con olo
pe cebido sob e as espe i as in o mações pessoais, pelas p eocupações com a p i acidade e
pelas no mas subje i as. Os modelos de cálculo da p i acidade êm odos o obje i o de calcula
os bene ícios con a os iscos pa a de e mina o compo amen o de di ulgação dos dados
pessoais, em espos a ao pa adoxo de p i acidade. Es e cálculo pode se anspos o pa a o
p esen e es udo, a a és do con on o da u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização
con a as p eocupações de p i acidade.
Es e modelo inspi a ainda a escala bipola , u ilizada na ecolha de dados, pa a a e i e
quan i ica a p e e ência dos consumido es en e pe sonalização e p i acidade.
10
O mac o modelo
APCO
,
(An eceden e > P eocupação de P i acidade > Resul ado
[An eceden > P i acy Conce n > Ou come])
de Smi h e al., (2011), ilus ado na Figu a 1, o e ece
uma
amewo k
que se concen a nas p eocupações com a p i acidade e p opõe an eceden es
que a p ecedem e espe i os esul ados que se o iginam dessas p eocupações. O modelo em
ques ão suge e que os an eceden es podem se ace ca da expe iência do u ilizado com ques ões
de p i acidade, o conhecimen o que em ace ca de ques ões de p i acidade, e a o es
sociodemog á icos e psicológicos, como cul u a, clima, di e enças demog á icas e de
pe sonalidade. As p eocupações com a p i acidade que se seguem le am po sua ez ao a o
con iança, ao cálculo de iscos e bene ícios (adap ado do
P i acy Calculus
) e a compo amen os
de eação, como a di ulgação de in o mações pessoais. Em suma, o modelo suge e que exis em
a o es que an ecedem as p eocupações de p i acidade, e depois exis em esul ados dessas
p eocupações, des acando-se a con iança, obje o do modelo conce ual desen ol ido.
Figu a 1
Modelo APCO
Fon e: Smi h e al., (2011)
A segu ança dos dados é igualmen e um ema c í ico na á ea do ma ke ing digi al,
pa icula men e em con ex o de a amen o dos dados do consumido . O concei o de segu ança
11
de dados ab ange p á icas e medidas implemen adas pelas o ganizações pa a p o ege a
con idencialidade e in eg idade da in o mação do consumido de iolações, usos ou acessos não
au o izadas (Ho man e al., 2018; Dine & Ha , 2006). No âmbi o do ma ke ing digi al, as
o ganizações ecolhem e a mazenam ex ensas quan idades de dados de consumido es, incluindo
in o mações pessoais, compo amen os de na egação
online
e his ó icos de comp a (Kuma e
al., 2019). No en an o, as p á icas de segu ança de dados en en am inúme os desa ios de ido
ao cená io de ameaças em e olução e ao c escen e alo dos dados dos consumido es.
Os iscos cibe né icos es ão em cons an e c escimen o e, de aco do com o úl imo
IBM
Da a B each Repo
(IBM, 2023), 83% das o ganizações so e am mais de uma iolação de dados
du an e o ano de 2022. Os impac os des as iolações de p i acidade são signi ican es na con iança
dos consumido es. Uma incidência des e ipo pode esul a em g andes p ejuízos inancei os, dano
epu acional e consequências legais pa a as o ganizações (Huang e al., 2023). Além disso,
ambém e odem a con iança do consumido nas o ganizações, em ques ão das capacidades que
êm pa a p o ege os dados pessoais. Consumido es que expe ienciam iolações de dados são
mais p o á eis de exp essa a i udes nega i as pe an e as o ganizações, assim como
desen ol e em sen imen os que se alinham com aição e pe da de con iança, que acabam po
bene icia os i ais, na busca po ou as opções (Ma in e al., 2017; Cu is e al., 2018; S zelecki
& Rizun, 2022).
Uma comunicação anspa en e sob e as medidas de segu ança de dados, polí icas de
p i acidade e planos de espos a a inciden es ambém ajudam a es abelece con iança no
consumido . A anspa ência e a comunicação abe a sob e as p á icas de ecolha e u ilização de
dados podem ajuda a cons ui e man e essa con iança (Li & Kannan, 2014).
Além da implemen ação de es a égias a ní el écnico, as o ganizações ambém de em
es abelece
amewo ks
sólidas de go e nação de dados e cump i os egulamen os de p i acidade
ele an es, como o Regulamen o Ge al de P o eção de Dados da União Eu opeia
(Gene al Da a
P o ec ion Regula ion, GDPR),
que p o ege os cidadãos esiden es na Eu opa, e a Lei de
P i acidade do Consumido da Cali ó nia
(Cali o nia Consume P i acy Ac , CCPA)
, pa a os
habi an es da Cali ó nia, nos Es ados Unidos. A con o midade com es as no mas cons i ui um
impe a i o, ob igando a al e ações legais, ecnológicas e ope acionais, pa a e i a penalidades
subs anciais (F ei as & Sil a, 2018), e ga an i a segu ança, p i acidade e anspa ência no
p ocessamen o dos dados pessoais dos consumido es (Hoo nagle, 2018).
18
undamen al na cons ução des a Re isão de Li e a u a. A con iança do consumido não apenas
pe meia os di e sos ópicos abo dados, mas ambém se posiciona como um elemen o cen al na
discussão sob e o ma ke ing e, mais especi icamen e, sob e a pe sonalização e a p i acidade no
con ex o do ma ke ing digi al.
A con iança desempenha um papel c ucial no ma ke ing, especialmen e no domínio
digi al, e é a base sob e a qual os elacionamen os sólidos com os consumido es são cons uídos
(Busacca & Cas aldo, 2011; Leko ic, 2012; Paliszkiewicz, 2011; Sinha, 2015; Ta a & E en-
E doğmuş, 2016; Zsigmondo á e al., 2021). Como al, odas as es a égias de uma o ganização
de em es a alinhadas pa a maximiza esse a o .
Com base nes as descobe as, o mula-se o seguin e p oblema de in es igação:
“A al a de cla eza sob e uma medida adequada de pe sonalização e p i acidade nas
es a égias de ma ke ing digi al pode ge a um impac o nega i o na con iança que os
consumido es deposi am nas o ganizações que as implemen am, e idenciando a necessidade de
iden i ica o equilíb io desses elemen os, assim como de descob i a in luência de ou os a o es,
pa a p omo e uma elação de con iança en e a o ganização e o consumido .”
E su ge a seguin e ques ão de in es igação, a que es e es udo p e ende esponde :
“Como equilib a a pe sonalização e a p i acidade nas es a égias de ma ke ing digi al de
o ma a p omo e uma elação de con iança en e a o ganização e o consumido , e que ou os
a o es in luenciam essa dinâmica?”
O culmina das descobe as ealizadas, do p oblema iden i icado e do obje i o
es abelecido esul am no modelo conce ual ep esen ado na Figu a 3.

19
Figu a 3
Modelo Conce ual
Fon e: Elabo ação p óp ia
3.2. Obje i os e hipó eses de in es igação
Seguem-se os obje i os especí icos de inidos pa a a p esen e disse ação, as espe i as
hipó eses a es a e as espe i as e e ências da sus en ação eó ica, assim como a es a ís ica que
se adequa, na Tabela 1.
Tabela 1
Obje i os e hipó eses
Obje i o
Hipó ese
Re e ência
Es a ís ica
1) Analisa a elação en e a
idade dos consumido es e a
con iança que deposi am nas
o ganizações, no con ex o do
ma ke ing de pe sonalização.
H1) A idade dos consumido es em
uma elação posi i a com a
con iança que deposi am nas
o ganizações.
Hudson, 2006
Ze ane, 2018
Co elação
2) Descob i se exis e uma
di e ença nos ní eis de
con iança nas o ganizações
en e consumido es do
géne o masculino e eminino.
H2) Os consumido es do géne o
eminino con iam signi ica i amen e
menos nas o ganizações em
elação aos consumido es do
géne o masculino.
Wu e al.,
2020
Coope e al.,
2017
Ze ane, 2018
Tes e de
di e enças
3) In es iga a elação en e o
ní el de educação dos
consumido es e a con iança
que deposi am nas
o ganizações, no con ex o do
ma ke ing de pe sonalização.
H3) O ní el de educação dos
consumido es em uma elação
nega i a com a con iança que
deposi am nas o ganizações.
Boyadjie a &
Ilie a-
T ichko a,
2015
Co elação
20
Obje i o
Hipó ese
Re e ência
Es a ís ica
4) A e i o e ei o que a u ilidade
pe cebida do ma ke ing de
pe sonalização dos
consumido es em na
con iança que deposi am nas
o ganizações.
H4) A u ilidade pe cebida do
ma ke ing de pe sonalização dos
consumido es em um e ei o
posi i o na con iança que
deposi am nas o ganizações.
Guo, 2022
Reg essão
linea simples
5) Pesquisa a elação en e a
u ilidade pe cebida do
ma ke ing de pe sonalização
dos consumido es e as
p eocupações com a
p i acidade.
H5) A u ilidade pe cebida do
ma ke ing de pe sonalização dos
consumido es em uma elação
nega i a com as p eocupações com
a p i acidade
Zhou &
Yajuan, 2023
Dhaga a e
al., 2020
Co elação
6) Es uda a elação en e o
conhecimen o dos
consumido es sob e p á icas
de ma ke ing de
pe sonalização e as
p eocupações com a
p i acidade.
H6) O conhecimen o dos
consumido es sob e p á icas de
ma ke ing de pe sonalização em
uma elação posi i a com as
p eocupações com a p i acidade.
Gómez-
Ba oso e al.,
2018
Smi h e al.,
2011
Co elação
7) Examina a elação en e a
segu ança de dados
pe cebida dos consumido es
e as p eocupações com a
p i acidade.
H7) A segu ança de dados
pe cebida dos consumido es em
uma elação nega i a com as
p eocupações com a p i acidade.
Ch is, 2021
Shin, 2010
Co elação
8) A e igua a elação en e as
p eocupações com a
p i acidade dos
consumido es e a con iança
que deposi am nas
o ganizações.
H8) As p eocupações com a
p i acidade dos consumido es em
uma elação nega i a na con iança
que deposi am nas o ganizações.
Malho a,
2004
Smi h e al.,
2011
Co elação
9) Apu a o e ei o que a
segu ança pe cebida dos
consumido es em na
con iança que deposi am nas
o ganizações.
H9) A segu ança pe cebida dos
consumido es em um e ei o
posi i o na con iança que
deposi am nas o ganizações.
Guo, 2022
Reg essão
linea simples
10) Disseca a elação en e o
conhecimen o dos
consumido es sob e p á icas
de ma ke ing de
pe sonalização e a con iança
que deposi am nas
o ganizações.
H10) O conhecimen o dos
consumido es sob e ma ke ing de
pe sonalização em uma elação
nega i a na con iança que
deposi am nas o ganizações.
Guo, 2022
Co elação
21
Obje i o
Hipó ese
Re e ência
Es a ís ica
11) Explo a as p e e ências dos
consumido es en e o desejo
de conse a a p i acidade e
o de ecebe ma ke ing
pe sonalizado.
H11) As p e e ências dos
consumido es alinham-se mais com
a conse ação da p i acidade, em
de imen o de ma ke ing
pe sonalizado.
Zhu e al.,
2017
Obse ação
da média
Fon e: Elabo ação p óp ia
Com inspi ação no modelo eó ico do cálculo da p i acidade
(P i acy Calculus),
que pesa
os bene ícios con a os iscos, desen ol eu-se, po au o ia p óp ia, uma escala que pe mi e ao
pa icipan e seleciona a sua p e e ência en e dois a o es opos os ex emos, a pe sonalização
máxima e a p i acidade máxima, com o pon o médio, o neu o, a p e e um igual peso de
pe sonalização e de p i acidade. Adap ada com base numa escala de
Like
, es a e amen a su ge
como uma escala bipola , que en ol e a ap esen ação de dois i ens opos os, o e ecendo uma
compa ação di e a en e as opções, acili ando a omada de decisão pa a a seleção de um pon o
de equilíb io en e ambos os ex emos (Wonyoung
e al.,
2019). Nes e es udo, em o papel de
quan i ica exa amen e o pon o de equilíb io que os consumido es p e e em en e pe sonalização
e p i acidade e, consequen emen e, acili a uma espos a ao pa adoxo da p i acidade,
con ibuindo ambém com in o mações impo an es pa a a ges ão das es a égias de ma ke ing
digi al das o ganizações. Pe mi e aos consumido es comunica em de uma o ma simples e
e icien e o espe i o ní el de con o o no que oca à pa ilha de dados pa a inalidades de ma ke ing
pe sonalizado. São ainda ecolhidas a iá eis sociodemog á icas da amos a, nomeadamen e a
idade, géne o e o ní el de ensino dos indi íduos.
Sucedem-se, na Tabela 2, os cons u os de alhados que pe azem o modelo conce ual
desen ol ido, ep esen ado na Figu a 3. Cada cons u o é ecolhido a a és de uma escala
especí ica, adap ada da li e a u a, e odos os i ens que a pe azem êm as espe i as pe gun as
que são aplicadas no ques ioná io a a és de uma escala de conco dância de
Like
, com alo es
de 1 a 5.
22
Tabela 2
Ope acionalização de a iá eis
Dimensões
Escalas e
au o es
I ens
Pe gun as
Conhecimen os
pe cebidos do
consumido sob e
p á icas de
ma ke ing de
pe sonalização
Desen ol ido
com base em:
Cons u os do
Conhecimen o
(Cons uc s o
Knowledge),
(Gaines, 2004)
Expe iência
1) Tenho expe iência com as
es a égias de ma ke ing de
pe sonalização.
In o mação
2) Sin o-me bem in o mado sob e as
p á icas de ma ke ing de
pe sonalização.
3) Es ou a pa de como uncionam as
p á icas do ma ke ing pe sonalizado.
Capacidade
4) Sei u iliza /usu ui das es a égias
de ma ke ing de pe sonalização de
que sou al o.
U ilidade
pe cebida do
ma ke ing de
pe sonalização
Adap ada de:
Escala da
U ilidade
Pe cebida
(Pe cei ed
Use ulness
Scale),
(F ed. D
& F ed, 1989)
U ilidade
pe cebida
5) O ma ke ing de pe sonalização o na
a minha expe iência online mais
con enien e.
6) O ma ke ing de pe sonalização é
bené ico pa a ap imo a as minhas
escolhas online.
7) O ma ke ing de pe sonalização
ajuda-me a descob i os p odu os ou
se iços que a endem melho às
minhas necessidades.
8) Ac edi o que o ma ke ing de
pe sonalização melho a a minha
expe iência ge al como consumido
online.
9) Acho que o ma ke ing de
pe sonalização o na as minhas
in e ações online mais ele an es e
ag adá eis.
10) Em ge al, conside o o ma ke ing de
pe sonalização ú il na minha
expe iência como consumido
online.
23
Dimensões
Escalas e
au o es
I ens
Pe gun as
Segu ança de
dados pe cebida
Adap ada de:
Dimensões da
Segu ança
(Secu i y
Dimensions),
(Gu bani &
McGee, 2007)
Con idencia-
lidade
11) Es ou segu o de que as minhas
in o mações pessoais es ão
p o egidas de acesso não
au o izado.
In eg idade
12) Es ou segu o de que as minhas
in o mações pessoais es ão
p o egidas con a al e ações não
au o izadas.
Disponibilidade
13) Es ou segu o de que as minhas
in o mações pessoais es ão
disponí eis pa a mim quando
p eciso delas.
Au en icação
14) Es ou segu o de que as medidas de
au en icação são e icazes pa a
p o ege as minhas in o mações
pessoais.
Con olo de
acesso
15) Es ou segu o de que que enho
con olo sob e quem pode acede às
minhas in o mações pessoais
Não epúdio
16) Es ou segu o de que as ações
elacionadas às minhas in o mações
pessoais não podem se negadas e
es ão au en icadas.
Segu ança de
comunicação
17) Es ou segu o de que as
comunicações pe inen es às
minhas in o mações pessoais são
ansmi idas de o ma segu a, sem
se em des iadas ou in e ce adas po
e cei os.
P i acidade
18) Es ou segu o de que as minhas
in o mações pessoais es ão
p o egidas.

24
Dimensões
Escalas e
au o es
I ens
Pe gun as
P eocupações
com p i acidade
Adap ada de:
P eocupações
da P i acidade
da In o mação
dos U ilizado es
da In e ne
(In e ne Use s
In o ma ion
P i acy
Conce ns
[IUPC]),
(Malho a e al.,
2004)
Con olo
19) A p i acidade do consumido online
é uma ques ão do di ei o dos
consumido es de exe ce em
con olo e au onomia sob e as
decisões na o ma como as suas
in o mações são ecolhidas,
u ilizadas e pa ilhadas.
20) O con olo po pa e do consumido
sob e as suas in o mações pessoais
é a essência da p i acidade de
consumido .
21) Ac edi o que a p i acidade online é
in adida quando o con olo das
in o mações pessoais é pe dido ou
in olun a iamen e eduzido como
esul ado de es a égias de
ma ke ing.
Conhecimen o
sob e p á icas
de p i acidade
22) O ganizações que buscam
in o mações online de em di ulga
como os dados são ecolhidos,
p ocessados e u ilizados.
23) Uma boa polí ica de p i acidade
online de consumido de e e uma
di ulgação cla a e e iden e.
24) É mui o impo an e pa a mim es a
cien e e in o mado sob e como as
minhas in o mações pessoais são
u ilizados.
Recolha
25) Ge almen e incomoda-me quando as
o ganizações online me pedem
pelas in o mações pessoais.
26) Quando as o ganizações me pedem
in o mações pessoais online,
ge almen e penso duas ezes an es
de o necê-las.
27) Incomoda-me o nece in o mações
pessoais pa a an as o ganizações
online.
28) P eocupa-me que as o ganizações
es ejam a ecolhe online mui as
in o mações pessoais sob e mim.
25
Dimensões
Escalas e
au o es
I ens
Pe gun as
Con iança do
consumido nas
o ganizações
Adap ada de:
Cons u os de
Con iança do
Consumido
(Consume
T us
Cons uc s),
(Pain, 2003)
Compe ência
29) Sin o-me mui o con ian e sob e as
capacidades das o ganizações
30) As o ganizações êm as capacidades
pa a ealiza em o que dizem que
a ão
31) As o ganizações êm êxi o no que
azem.
In eg idade
32) As o ganizações a am-me de o ma
jus a e equi a i a.
33) Quando as o ganizações omam
decisões impo an es, sei que se
p eocupa ão comigo.
34) Ac edi o que as o ganizações são
guiadas po p incípios.
35) As o ganizações não me enganam.
Con iabilidade
36) As o ganizações podem se
con iadas pa a cump i em as
p omessas que azem.
37) Ac edi o que as o ganizações le am
em conside ação as minhas
opiniões ao oma em decisões.
38) Es ou dispos o a pe mi i que as
o ganizações omem decisões po
mim.
39) É impo an e moni o a as
o ganizações pa a e i a que se
ap o ei em de mim.
1in e ida
Fon e: Adap ado de á ios au o es
26
IV - Me odologia
Nes e capí ulo ap esen amos a me odologia u ilizada pa a ealiza a p esen e pesquisa. A
me odologia escolhida e le e a abo dagem ge al da pesquisa e jus i ica as escolhas ei as pa a a
ecolha e análise dos dados.
4.1. Mé odo de Pesquisa
Es e es udo ado a o pa adigma posi i is a como a es u u a me odológica cen al. Es e
pa adigma oi escolhido de ido à na u eza da in es igação, que se concen a na es agem de
hipó eses e na análise de e ei os e elações en e a iá eis.
Emp ega uma abo dagem de pesquisa quan i a i a, a a és da aplicação de um ques ioná io
online,
desen ol ido na pla a o ma
Qual ics
, como o p incipal mé odo de ecolha de dados. Essa
escolha oi ei a de ido à e iciência na ecolha de dados que possibili a um g ande núme o de
pa icipan es e à capacidade de abo da ques ões especí icas elacionadas ao ema da pesquisa.
Igualmen e, es e mé odo iabiliza um a amen o e análise de dados mais e icaz.
A amos a oi selecionada po meio de uma abo dagem de amos agem po con eniência,
com pa icipan es ec u ados a pa i das edes sociais,
e-mail
uni e si á io e ó uns como o
Reddi
.
Os pa icipan es são abo dados com um con i e, a a és da pla a o ma escolhida, pa a
esponde em ao ques ioná io, explicando o âmbi o e obje i os do mesmo, como con ibui pa a a
ealização da p esen e disse ação e os emas que p e ende ap o unda , especi icamen e o
ma ke ing digi al de pe sonalização, a p i acidade e a con iança. São ambém in o mados sob e a
média de empo de espos a, calculada com base no p é- es e ealizado. Fo necem-se ainda
in o mações de con ac o pa a dú idas no deco e ou pos e io da pa icipação do ques ioná io,
assim como in o mações legais, como a ga an ia de con idencialidade.
A amos a des e es udo é compos a po odos os indi íduos que pa icipem na pesquisa,
u ilizado es de compu ado es e/ou
sma phones
, ga an indo-se uma inclusão simul aneamen e
ele an e e ab angen e de pe spe i as, expe iências e a iá eis sociodemog á icas, e le indo a
di e sidade do público-al o.
27
O ques ioná io inicia com uma in odução, seguindo-se um ex o a explica o que é o ma ke ing
de pe sonalização no con ex o de ma ke ing digi al, pa a si ua os esponden es sob e o que ão
se ques ionados, ep esen ado na Tabela 3.
Tabela 3
Explicação Ma ke ing de Pe sonalização
O ma ke ing de pe sonalização no domínio digi al adap a es a égias com base
no compo amen o online de cada u ilizado . Ao analisa dados como o his ó ico de
na egação e as p e e ências, as emp esas conseguem o e ece expe iências
pe sonalizadas e únicas a cada consumido , desde ecomendações de p odu os a é
o e as exclusi as. O obje i o é c ia conexões mais signi ica i as en e o consumido
e a ma ca, p opo cionando aos u ilizado es uma expe iência online única e ele an e.
Fon e: Elabo ação p óp ia
4.2. P é-Tes e
O p ocesso de desen ol imen o e alidação de um ques ioná io é uma e apa undamen al em
es udos de pesquisa (Elango an & Sunda a el, 2021), ga an indo a qualidade e con iabilidade dos
dados ecolhidos. Nes e capí ulo, ap esen amos o p é- es e ealizado como pa e in eg an e da
me odologia de p epa ação pa a o ques ioná io. O p é- es e em como p opósi o p incipal a alia
a cla eza, a ele ância e a e icácia do ques ioná io an es da ecolha p incipal dos dados.
Desempenha um papel c ucial na iden i icação de possí eis alhas, ambiguidades ou di iculdades
in e p e a i as que os pa icipan es possam encon a ao esponde às pe gun as.
O ques ioná io de p é- es e segue a mesma me odologia es ipulada pa a o ques ioná io
p incipal, com exclusão de, no inal do ques ioná io, os pa icipan es e em a opo unidade de
esponde à seguin e pe gun a:
Es e ques ioná io é um p é- es e. Po a o , dá o eu eedback
ela i amen e a qualque pa e do ques ioná io que i es e di iculdade, não pe cebes e e/ou achas
que possa se melho ada. Ob igado!
– No en an o, e po encialmen e po se de ca ác e opcional,
não oi ob ida nenhuma espos a.
34
V ² Resul ados e discussão
Nes e capí ulo é ap esen ada a execução de odos os p ocedimen os de análise de dados
e os espe i os esul ados e e en es às hipó eses de es udo es abelecidas, onde se des acam as
endências, elações e e ei os iden i icados. Sucede-se com a discussão de esul ados, com base
nas conclusões a ingidas na es agem das hipó eses, onde se c uza a eo ia com o mundo eal.
5.1. Análise desc i i a
A amos a é compos a po 286 indi íduos. Ce ca de 29.7% dos indi íduos êm como ní el
máximo de ensino o secundá io. Ap oximadamen e 3.9% da amos a possui o ní el de ensino pós-
secundá io não supe io . Sensi elmen e 41.6% dos indi íduos concluiu no máximo o p imei o ciclo
de ensino supe io , a licencia u a, ap oximadamen e 23,1% ob e e o mes ado e apenas 1,7% o
dou o amen o.
A amos a é compos a po ap oximadamen e 67.8% de indi íduos do géne o eminino,
es a ís ica que ai ao encon o de á ios es udos que suge em que, de ido a di e sos a o es, as
mulhe es endem a esponde mais a ques ioná ios que os homens (Smi h, 2008). Ce ca de 29.7%
da amos a pe ence ao géne o masculino e 2,5% iden i icam-se com uma opção al e na i a.
As idades da amos a dis ibuem-se em 67.5% pa a o g upo de idades dos 18 aos 24
anos. Segue-se o g upo de idades dos 25 aos 34 anos, a que ce ca de 17.8% da amos a pe ence.
En e os 25 e 44 anos co espondem ap oximadamen e 9.4% dos indi íduos. Ce ca de 3.5%
pe ence ao g upo de idades en e os 45 e 54 anos, com 1.7% a e 55 anos ou mais. É obse á el
que os g upos e á ios eduzem g adualmen e consoan e o a anço das idades. É um enómeno
causado po á ios a o es, en e os quais a ecolha de dados e sido e e uada a a és de um
ques ioná io online, assim como a espe i a emá ica ecnológica, a dispa idade de amilia idade
com a ecnologia e a acessibilidade aos disposi i os e conexão de in e ne necessá ios pa a
pa icipa no es udo (Czaja & Sha i , 1998). A análise da amos a é esumida na
Tabela 9
.

35
Tabela 9
Análise da amos a
Ní el de ensino
G upo de Idades
Géne o
Secundá io
85
18 - 24
193
Feminino
194
Pós-secundá io não
supe io
11
25 - 34
51
Masculino
85
Licencia u a
119
35 - 44
27
Ou o
7
Mes ado
66
45 - 54
10
Dou o amen o
55
55 ou mais
5
Fon e: Elabo ação p óp ia
A a és de uma análise desc i i a ge al das a iá eis em que se aplicam, obse am-se as
espe i as endências (os alo es es ão inse idos numa escala de
Like
de 1 a 5). O cons u o
Conhecimen os pe cebidos do consumido sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização (CP)
possui uma média de ap oximadamen e 2.65, e con a com um alo mínimo egis ado de 1 e um
alo máximo de 5. A dimensão U ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização (UP) con a
com uma média ap oximada de 3.21, com um alo mínimo obse ado de 1 e um alo máximo
de 5. A a iá el Segu ança de dados pe cebida (SP) possui uma média de 2.41, com alo es
mínimos de 1 e alo es máximos de 4.86. O cons u o P eocupações com p i acidade (PP)
des aca-se com uma média de 4.33, com um alo mínimo egis ado de 2.7 e um alo máximo
de 5. A a iá el Con iança do consumido nas o ganizações (CC) em uma média de 2.47, com
um alo mínimo de 1 e máximo de 4. A análise dos cons u os esume-se na Tabela 10.
Tabela 10
Análise desc i i a dos cons u os
Fon e: Elabo ação p óp ia
Obse a-se uma endência o a da no ma na a iá el P eocupações com p i acidade (PP),
que con a com a média mais ele ada en e odas, assim como com o alo mínimo mais ele ado,
CP
UP
SP
PP
CC
Média
2.65
3.21
2.41
4.33
2.47
Min.
1
1
1
2.7
1
Max.
5
5
4.86
5
4
36
de 2.7, em compa ação com os es an es alo es de 1. As a iações de médias dos cons u os
podem se obse adas na Figu a 4.
Figu a 4
Médias dos cons u os
Fon e: Elabo ação p óp ia
Con i ma-se a dispa idade na média da a iá el P eocupações com p i acidade (PP), que
se des aca como supe io às es an es, sendo passí el de conclui que exis e um ní el ele ado de
p eocupações com a p i acidade en e os indi íduos da amos a, em con as e com as ou as
a iá eis.
5.2. Tes es de Hipó eses
An es de inicia a análise de dados e explo a as espe i as hipó eses de es udo
p e iamen e de inidas, é necessá io es abelece um ní el de signi icância (Ƚ) a emp ega nos
es es es a ís icos. No domínio das ciências sociais é ge almen e u ilizado um alo
alpha
de 0.05,
a se implemen ado nes e es udo (Maie & Lakens, 2021).
Todos os p ocedimen os ela i os à análise de dados que se segue podem se consul ados
no Apêndice C.
37
Como os alo es das a iá eis co espondem a espos as ob idas num ques ioná io
a a és de uma escala de
Like
, são disc e as e o dinais po na u eza e, po an o, nunca possuem
uma dis ibuição no mal (Robe son e al., 1995). As a iá eis Idade (ID) e Géne o (GEN), ambém
não seguem uma dis ibuição no mal pois a amos a é maio i a iamen e compos a po jo ens do
géne o eminino, como obse ado na Tabela 9. Es a dis ibuição não no mal dos dados ob iga à
u ilização de es a ís icas não pa amé icas, pa a p oduzi esul ados mais con iá eis (Siegel &
Cas ellan, 1998).
Pa a analisa a co elação das a iá eis adequa-se o es e não-pa amé ico de
Spea man
,
cuja in e p e ação da o ça dos coe icien es de co elação se baseia na escala ep esen ada na
Tabela 11.
Tabela 11
Escala de o ça de co elação de Spea man
Rho de Spea man
Fo ça
0.00 – 0.20
Negligí el
0.21 – 0.40
F aco
0.41 – 0.60
Mode ado
0.61 – 0.80
Fo e
0.81 - 1
Mui o o e
Fon e: P ion & Hae ling, (2014)
Hipó ese 1
H1: A idade dos consumido es em uma elação posi i a com a con iança que
deposi am nas o ganizações.
Pe an e a na u eza da hipó ese de inida, é necessá io ealiza uma análise de co elação
não pa amé ica, com ecu so ao coe icien e de co elação de
Spea man
.
Tabela 12
Tes e de Spea man
Spea man
Rho
p- alue
-0.273
0.000
Fon e: Elabo ação p óp ia
38
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 12, com um coe icien e de co elação
nega i o ap oximado de -0.27, e um alo
p
< 0.05, ejei a-se a hipó ese nula e conclui-se que
exis e uma co elação nega i a aca (P ion & Hae ling, 2014) en e as a iá eis Idade (ID) e
Con iança do consumido nas o ganizações (CC).
Hipó ese 2
H1: Os consumido es do géne o eminino con iam signi ica i amen e menos nas
o ganizações em elação aos consumido es do géne o masculino.
Exis em 7 indi íduos da amos a, pe encen es a um géne o al e na i o, que não se ão
conside ados pa a análise de ido ao eo da hipó ese es abelecida.
Pa a es a a hipó ese p opos a é necessá io execu a um es e de di e enças não-
pa amé ico, adequando-se a es a ís ica de
Mann-Whi ney U
(McKnigh & Najab, 2022). Es e es e
é a e são não-pa amé ica do es e
S uden ,
u ilizado pa a compa a duas amos as
independen es (g upo masculino e g upo eminino). De ine-se a seguin e hipó ese:
H1: Exis em di e enças signi ica i as en e as médias da con iança que os consumido es
do géne o masculino e consumido es do géne o eminino deposi am nas o ganizações.
Tabela 13
Tes e de Mann-Whi ney U
Mann-Whi ney U
p- alue
9371.5
0.069
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 13, com um alo
p
> 0.05 associado à
es a ís ica, conclui-se que não exis em di e enças es a ís icamen e signi ica i as na média da
con iança que os consumido es deposi am nas o ganizações, en e os indi íduos do g upo
masculino e do g upo eminino, não supo ando a hipó ese 2.
39
Hipó ese 3
H1: O ní el de educação dos consumido es em uma elação nega i a com a con iança
que deposi am nas o ganizações.
Pe an e a na u eza da hipó ese de inida, é necessá io ealiza uma análise de co elação
não pa amé ica, com ecu so ao coe icien e de co elação de
Spea man
.
Tabela 14
Tes e de Spea man
Spea man
Rho
p- alue
-0.144
0.015
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 14, com um coe icien e de co elação
nega i o ap oximado de -0.14, e um alo
p
< 0.05, ejei a-se a hipó ese nula e conclui-se que
exis e uma co elação nega i a, embo a negligí el (P ion & Hae ling, 2014), en e as a iá eis Ní el
de Ensino (ED) e Con iança do consumido nas o ganizações (CC).
Hipó ese 4
H1: A u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos consumido es em um
e ei o posi i o na con iança que deposi am nas o ganizações.
Pe an e a na u eza da hipó ese de inida, é necessá io p imei o ealiza uma análise de
co elação não pa amé ica, com ecu so ao coe icien e de co elação de
Spea man
, de ine-se a
seguin e hipó ese:
H1: Exis e co elação signi ica i a en e as a iá eis U ilidade pe cebida do ma ke ing de
pe sonalização (UP) e Con iança do consumido nas o ganizações (CC).

40
Tabela 15
Tes e de Spea man
Spea man
Rho
p- alue
0.424
0.000
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 15, com um coe icien e de co elação de
ap oximado de 0.42, e um alo
p
< 0.05, ejei a-se a hipó ese nula e conclui-se que exis e uma
co elação posi i a mode ada (P ion & Hae ling, 2014) en e as a iá eis U ilidade pe cebida do
ma ke ing de pe sonalização (UP) e Con iança do consumido nas o ganizações (CC).
P ocede-se com uma e i icação da linea idade en e as a iá eis UP e CC, com ecu so
a um g á ico de dispe são, com inclusão de uma linha de eg essão pa a obse a o ajus e dos
dados.
Figu a 5
G á ico de Dispe são
Fon e: Elabo ação p óp ia
Obse a-se isualmen e na Figu a 5, que exis e um ligei o pad ão linea , em que os dados
seguem se ajus am à linha de eg essão, que suge e que exis e uma elação linea en e as
a iá eis U ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização (UP) e Con iança do consumido nas
o ganizações (CC).
41
Com base nos esul ados an e io es, é ap op iado a ança com uma análise de eg essão
en e as a iá eis UP e CC. De ido à na u eza o dinal dos dados (escala de
Like
), adequa-se
ealiza uma análise de Reg essão Linea po Mínimos Quad ados O diná ios (
OLS
), que esul a
no modelo ep esen ado na Figu a 6.
Figu a 6
Modelo de Reg essão OLS
Fon e: Elabo ação p óp ia
O modelo esul an e da eg essão
OLS
indica que ap oximadamen e 23% da a iabilidade
da a iá el CC é explicada pela a iá el independen e UP. A es a ís ica
F
e os coe icien es possuem
um alo
p
< 0.05, que suge e que o modelo e os coe icien es são es a is icamen e signi ica i os.
Um coe icien e de UP posi i o de 0.3248 indica que quando o alo da a iá el independen e UP
aumen a 1 unidade, espe a-se que o alo da a iá el dependen e CC aumen e consequen emen e
em 0.3248 unidades. O es e de
Omnibus
e de
Ja que-Be a
e i ica a no malidade dos esíduos.
Um alo
p
> 0.05 associado a ambas as es a ís icas indica não exis i e idências es a ís icas
su icien es pa a ejei a a no malidade dos esíduos. O es e de
Du bin-Wa son
a alia a p esença
de au oco elação nos esíduos, se es es são independen es, e se os e os de uma obse ação
es ão co elacionados com os e os de ou a. Um alo p óximo de 2 suge e que não exis e
au oco elação nos esíduos (B ooks, 2013).
42
Pa a alida o modelo desen ol ido e os espe i os esul ados, é necessá io e i ica a
sa is ação dos p essupos os associados aos mé odos de eg essão:
x Linea idade: Ve i icada an e io men e com ecu so ao g á ico de dispe são, ilus ado na Figu a
5;
x No malidade dos esíduos: Ve i icada an e io men e com os es es de
Omnibus
e
Ja que-Be a;
x Homocedas icidade: Ve i icá el a a és do es e de
B eusch-Pagan
, que e i ica se a a iância
dos esíduos é cons an e em elação às a iá eis independen es. De ine-se a seguin e
hipó ese:
H1: Exis e he e ocedas icidade nos esíduos.
Tabela 16
Tes e de B eusch-Pagan
B eusch-Pagan
LM
p- alue
0.773
0.380
F
p- alue
0.770
0.381
Fon e: Elabo ação p óp ia
As es a ís icas
LM
e
F,
obse á eis na Tabela 16, possuem um alo
p
> 0.05, que suge e
não exis i e idências su icien es pa a ejei a a hipó ese nula de homocedas icidade dos esíduos.
Ve i icando-se que os esíduos do modelo são homocedás icos;
x Ausência de mul icolinea idade: Não se aplica, pois só es á a se es ada uma a iá el
dependen e e uma a iá el independen e;
x Ausência de au oco elação: Ve i icada an e io men e com o es e de
Du bin-Wa son
.
x Exogeneidade: Ve i icá el a a és de um es e de co elação en e os esíduos do modelo e as
a iá eis independen es, que e i ica a independência das a iá eis independen es em elação
aos e os do modelo:
Tabela 17
Tes e de exogeneidade
Rho de Spea man
0.000
43
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e um coe icien e de co elação de ap oximadamen e ze o, obse á el na
Tabela 17, é suge ido que não exis e uma elação en e os esíduos e a a iá el UP,
e i icando-se o p essupos o de exogeneidade;
Com base nes as descobe as conclui-se que o modelo de eg essão a ende aos
p essupos os necessá ios pa a p oduzi es ima i as álidas e con iá eis dos pa âme os de
eg essão, con i mando-se e alidando os esul ados ob idos na Figu a 6.
Pe an e es es esul ados, con i ma-se a eo ia de inida na hipó ese 4, de que a u ilidade
pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos consumido es em um e ei o posi i o na con iança
que deposi am nas o ganizações.
Hipó ese 5
H1: A u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos consumido es em uma
elação nega i a com as p eocupações com a p i acidade
Pe an e a na u eza da hipó ese de inida, é necessá io ealiza uma análise de co elação
não pa amé ica, com ecu so ao coe icien e de co elação de
Spea man
.
Tabela 18
Tes e de Spea man
Spea man
Rho
p- alue
-0.179
0.002
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 18, com um coe icien e de co elação
nega i o ap oximado de -0.18, e um alo
p
< 0.05, ejei a-se a hipó ese nula e conclui-se que
exis e uma co elação nega i a, embo a negligí el (P ion & Hae ling, 2014), en e as a iá eis
U ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização (UP) e P eocupações com P i acidade (PP).
50
Pe an e um coe icien e de co elação ão p óximo de ze o, obse á el na Tabela
24, é suge ido que não exis e uma elação en e os esíduos e a a iá el SP, e i icando-
se o p essupos o de exogeneidade.
Com base nes as descobe as, conclui-se que o modelo de eg essão a ende aos
p essupos os necessá ios pa a p oduzi es ima i as álidas e con iá eis dos pa âme os de
eg essão, con i mando-se e alidando os esul ados ob idos na Figu a 8.
Pe an e os esul ados, con i ma-se a eo ia de inida na hipó ese 9, de que a segu ança
pe cebida dos consumido es em um e ei o posi i o na con iança que deposi am nas o ganizações.
Hipó ese 10
H1: O conhecimen o dos consumido es sob e ma ke ing de pe sonalização em uma
elação nega i a com a con iança que deposi am nas o ganizações.
Pe an e a na u eza da hipó ese de inida, é necessá io ealiza uma análise de co elação
não pa amé ica, com ecu so ao coe icien e de co elação de
Spea man
.
Tabela 25
Tes e de Spea man
Spea man
Rho
p- alue
-0.032
0.587
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e os esul ados obse ados na Tabela 25, com um coe icien e de co elação
nega i o ap oximado de -0.03, e um alo
p
> 0.05, não é possí el ejei a a hipó ese nula e
conclui-se que não exis e co elação en e as a iá eis Conhecimen os pe cebidos do consumido
sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização (CP) e Con iança do consumido nas o ganizações
(CC).

51
Hipó ese 11
H1: As p e e ências dos consumido es alinham-se mais com a conse ação da
p i acidade, em de imen o de ma ke ing pe sonalizado.
Ve i icam-se as endências obse adas com ecu so à escala bipola , que p e ê a seleção
do Pon o de equilíb io p e e encial, en e man e a p i acidade dos dados pessoais e ecebe
ma ke ing pe sonalizado (PVP), com uma média ap oximada de 3.17 (numa escala de 1 pa a
P i acidade o al a 7 pa a Pe sonalização o al), ep esen ada na Figu a 9.
Figu a 9
Escala P i acidade s Pe sonalização
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e as obse ações, con i ma-se a eo ia de inida na hipó ese 11, de que as
p e e ências dos consumido es alinham-se mais com a conse ação da p i acidade, em
de imen o de ma ke ing pe sonalizado.
E ei os em conjun o
Pa a explo ação inal, p e ende-se analisa os e ei os em conjun o de ambas as a iá eis
alidadas nas eg essões simples ealizadas na Hipó ese 4 e Hipó ese 9. Desen ol eu-se um
modelo de eg essão múl ipla en e as a iá eis independen es U ilidade pe cebida do ma ke ing
de pe sonalização dos consumido es (UP) e P eocupação com a segu ança pe cebida dos
consumido es (PP), e a a iá el dependen e Con iança do consumido nas o ganizações (CC). O
p imei o modelo desen ol ido não oi alidado de ido à iolação dos p essupos os da eg essão.
P ocedeu-se com uma ans o mação a a és do mé odo de
Yeo-Johnson
, adequado pa a dados
52
não pa amé icos, que p oduz esul ados iá eis mais ap oximados da no malidade (Yaoyao &
Yaya, 2018) e que pe mi iu alida o modelo de eg essão múl ipla, ilus ado na Figu a 10.
Figu a 10
Modelo de Reg essão OLS com ans o mação Yeo-Johnson
Fon e: Elabo ação p óp ia
O modelo esul an e da eg essão múl ipla
OLS
indica que ap oximadamen e 47% da
a iabilidade da a iá el CC é explicada pelas a iá eis independen e UP e SP. A es a ís ica
F
e os
coe icien es possuem um alo
p
< 0.05, que suge e que o modelo e os coe icien es são
es a is icamen e signi ica i os. Um coe icien e de UP posi i o de 0.1930 e um coe icien e de SP
posi i o de 0.5790 indicam que quando o alo das a iá eis independen es UP e SP aumen am
simul âneamen e 1 unidade, espe a-se que o alo da a iá el dependen e CC aumen e
consequen emen e em 0.772 unidades. O es e de
Omnibus
e de
Ja que-Be a
e i ica a
no malidade dos esíduos. Um alo
p
> 0.05 associado a ambas as es a ís icas, indica não exis i
e idências es a ís icas su icien es pa a ejei a a no malidade dos esíduos. O es e de
Du bin-
Wa son
a alia a p esenção de au oco elação nos esíduos, se es es são independen es e se os
e os de uma obse ação es ão co elacionados com os e os de ou a. Um alo p óximo de 2
suge e que não exis e au oco elação nos esíduos (B ooks, 2013). Pa a alida o modelo
desen ol ido e os espe i os esul ados, é necessá io e i ica a sa is ação dos p essupos os
associados aos mé odos de eg essão:
53
x Linea idade: Ve i icada an e io men e nas análises indi iduais, espe i amen e na Figu a 5 e
na Figu a 7;
x No malidade dos esíduos: Ve i icada an e io men e com os es es de
Omnibus
e
Ja que-Be a;
x Homocedas icidade: Ve i icá el a a és do es e de
B eusch-Pagan
, que e i ica se a a iância
dos esíduos é cons an e em elação às a iá eis independen es. De ine-se a seguin e
hipó ese:
H1: Exis e he e ocedas icidade nos esíduos.
Tabela 26
Tes e de B eusch-Pagan
B eusch-Pagan
LM
p- alue
0.699
0.705
F
p- alue
0.347
0.707
Fon e: Elabo ação p óp ia
As es a ís icas
LM
e
F,
obse á eis na Tabela 26, possuem um alo
p
> 0.05,
que suge e não exis i e idências su icien es pa a ejei a a hipó ese nula de
homocedas icidade dos esíduos. Ve i icando-se que os esíduos do modelo são
homocedás icos.
x Ausência de mul icolinea idade: Ve i icá el a a és de uma ma iz de co elação com ecu so
ao coe icien e de
Spea man.
54
Figu a 11
Ma iz de co elação
Elabo ação p óp ia
Obse a-se, com ecu so à Figu a 11, um ní el de co elação mode ado (P ion &
Hae ling, 2014) en e as a iá eis SP e UP, o que suge e uma ausência de
mul icolinea idade.
x Ausência de au oco elação: Ve i icada an e io men e com o es e de
Du bin-Wa son
.
x Exogeneidade: Ve i icá el a a és de um es e de co elação en e os esíduos do modelo e as
a iá eis independen es, que e i ica a independência das a iá eis independen es em elação
aos e os do modelo:
Tabela 27
Tes e de exogeneidade
Rho de Spea man
SP
UP
0.000
0.016
Fon e: Elabo ação p óp ia
Pe an e um coe icien e de co elação ão p óximo de 0, obse ado na Tabela 27,
é suge ido que não exis e uma elação en e os esíduos e as a iá eis independen es,
e i icando-se o p essupos o de exogeneidade.
55
Com base nes as descobe as, conclui-se que o modelo de eg essão a ende aos
p essupos os necessá ios pa a p oduzi es ima i as álidas e con iá eis dos pa âme os de
eg essão, con i mando-se e alidando os esul ados ob idos na Figu a 10.
Com ecu so à Tabela 28, compa am-se os e ei os das a iá eis da eg essão múl ipla
com os e ei os das a iá eis das eg essões simples indi iduais.
Tabela 28
Compa ação das eg essões indi iduais e múl ipla
Reg essão
Va iá eis
R2
Coe icien es
Simples
UP > CC
0.23
UP = 0.325
Simples
SP > CC
0.43
SP = 0.504
Múl ipla
UP & SP > CC
0.47
UP = 0.193
SP = 0.579
Fon e: Elabo ação p óp ia
O modelo de eg essão múl ipla (UP & SP > CC) possui um maio pode explica i o na
a iabilidade da a iá el dependen e (47%) em compa ação com os modelos simples indi iduais.
Os coe icien es das a iá eis em conjun o ambém são sujei os a al e ações, em compa ação com
os indi iduais, que suge e que a inclusão de ambas a e a as elações en e elas mesmas e com a
a iá el dependen e. É um modelo que o e ece uma ep esen ação mais ab angen e, pois quan o
mais a iá eis independen es o em incluídas e quan o maio o a a iabilidade explicada da
a iá el dependen e, mais se ap oxima de uma ep esen ação mais p ecisa da ealidade.
5.4. Resul ados
Sumá io das hipó eses de inidas, apoiadas pela li e a u a, e dos espe i os esul ados,
ap esen ado na Tabela 29.

56
Tabela 29
Resul ados de hipó eses
Hipó ese
Resul ado
1
A idade dos consumido es em uma elação posi i a com a
con iança que deposi am nas o ganizações (Hudson, 2006;
Ze ane, 2018).
Não supo ada
2
Os consumido es do géne o eminino con iam signi ica i amen e
menos nas o ganizações em elação aos consumido es do
géne o masculino (Wu e al., 2020; Coope e al., 2017; Ze ane,
2018).
Não supo ada
3
O ní el de educação dos consumido es em uma elação
nega i a com a con iança que deposi am nas o ganizações
(Boyadjie a & Ilie a-T ichko a, 2015).
Supo ada
4
A u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos
consumido es em um e ei o posi i o na con iança que
deposi am nas o ganizações (Guo, 2022).
Supo ada
5
A u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos
consumido es em uma elação nega i a com as p eocupações
com a p i acidade (Zhou & Yajuan, 2023; Dhaga a e al., 2020).
Supo ada
6
O conhecimen o dos consumido es sob e p á icas de ma ke ing
de pe sonalização em uma elação posi i a com as
p eocupações com a p i acidade (Gómez-Ba oso e al., 2018;
Smi h e al., 2011).
Não supo ada
7
A segu ança de dados pe cebida dos consumido es em uma
elação nega i a com as p eocupações com a p i acidade (Ch is,
2021; Shin, 2010).
Supo ada
8
A p eocupação com a p i acidade dos consumido es em uma
elação nega i a com a con iança que deposi am nas
o ganizações (Malho a, 2004; Smi h e al., 2011).
Supo ada
9
A segu ança pe cebida dos consumido es em um e ei o posi i o
na con iança que deposi am nas o ganizações (Guo, 2022).
Supo ada
10
O conhecimen o dos consumido es sob e ma ke ing de
pe sonalização em uma elação nega i a com a con iança que
deposi am nas o ganizações (Guo, 2022).
Não supo ada
11
As p e e ências dos consumido es alinham-se mais com a
conse ação da p i acidade, em de imen o do ma ke ing
pe sonalizado (Zhu e al., 2017).
Supo ada
Fon e: Elabo ação p óp ia
57
5.4.1. Discussão de esul ados
No capí ulo an e io e i ica am-se os esul ados de odas as hipó eses es adas, com
algumas a supo a a li e a u a, e ou as que chega am a esul ados di e en es. No p esen e
capí ulo p ossegue-se com uma análise e c uzamen o desses mesmos esul ados com a li e a u a
conside ada.
Pa a um es udo que oca no consumido , é ele an e conhece o pe il dos inqui idos.
De ine-se como uma amos a p edominan emen e jo em, de ido a uma ecolha de dados online
e a uma emá ica mais ecnológica (Czaja & Sha i , 1998). Assim como maio i a iamen e do
géne o eminino, com es udos a suge i que as mulhe es endem a esponde mais a ques ioná ios
que homens (Smi h, 2008). E obse a-se ambém uma maio ia com uma licencia u a como ní el
de ensino mais ele ado, consequência da p edominância da aixa jo em a que a esse ciclo
ge almen e co esponde.
O p imei o obje i o do es udo consis ia em analisa a elação en e a idade dos
consumido es e a con iança que es es deposi am nas o ganizações, no con ex o do ma ke ing de
pe sonalização. Os esul ados pe mi i am conclui que exis e uma co elação nega i a aca en e
a idade dos consumido es e a con iança nas o ganizações, não supo ando a p imei a hipó ese
de inida que de ende que a idade dos consumido es em uma elação posi i a com a con iança
que deposi am nas o ganizações (Hudson, 2006; Ze ane, 2018). Ve i ica-se que os esul ados
ob idos em p ol do p imei o obje i o di e em da li e a u a conside ada.
O segundo obje i o do es udo consis ia em descob i se exis e uma di e ença nos ní eis
de con iança nas o ganizações en e consumido es do géne o masculino e eminino. Os esul ados
pe mi i am conclui que não exis em di e enças es a ís icamen e signi ica i as da con iança que
os consumido es deposi am nas o ganizações, en e os indi íduos do g upo masculino e os
indi íduos do g upo eminino, não supo ando a segunda hipó ese de inida que de ende que os
consumido es do géne o eminino con iam signi ica i amen e menos nas o ganizações em elação
aos consumido es do géne o masculino (Wu e al., 2020; Coope e al., 2017; Ze ane, 2018).
Ve i ica-se que os esul ados ob idos em p ol do segundo obje i o di e em da li e a u a
conside ada.
O e cei o obje i o do es udo consis ia em in es iga a elação en e o ní el de educação
dos consumido es e a con iança que deposi am nas o ganizações, no con ex o do ma ke ing de
58
pe sonalização. Os esul ados pe mi i am conclui que exis e uma co elação nega i a, embo a
negligí el, en e o ní el de ensino e a con iança dos consumido es nas o ganizações, supo ando
a e cei a hipó ese de inida que de ende que o ní el de educação dos consumido es em uma
elação nega i a com a con iança que deposi am nas o ganizações (Boyadjie a & Ilie a-T ichko a,
2015). Ve i ica-se que os esul ados ob idos em p ol do e cei o obje i o es ão de aco do com a
li e a u a conside ada.
O qua o obje i o do es udo consis ia em a e i o e ei o que a u ilidade pe cebida do
ma ke ing de pe sonalização dos consumido es em na con iança que es es deposi am nas
o ganizações. Os esul ados pe mi i am conclui que a u ilidade pe cebida do ma ke ing de
pe sonalização em um e ei o posi i o na con iança que deposi am nas o ganizações, supo ando
a qua a hipó ese de inida que de ende que a u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização
dos consumido es em um e ei o posi i o na con iança que deposi am nas o ganizações (Guo,
2022). Es e e ei o suge e que a u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização dos
consumido es em o pode de explica ce ca de 23% da a iabilidade da con iança que os
consumido es deposi am nas o ganizações. Po cada aumen o de 1 unidade de u ilidade
pe cebida, espe a-se que a con iança nas o ganizações aumen e ap oximadamen e 0.32
unidades. Ve i ica-se que os esul ados ob idos em p ol do qua o obje i o es ão de aco do com a
li e a u a conside ada.
O quin o obje i o do es udo consis ia em pesquisa a elação en e a u ilidade pe cebida
do ma ke ing de pe sonalização dos consumido es e as p eocupações com a p i acidade. Os
esul ados pe mi i am conclui que exis e uma co elação nega i a, embo a negligí el, en e a
u ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização e as p eocupações com a p i acidade,
supo ando a quin a hipó ese de inida que de ende que a u ilidade pe cebida do ma ke ing de
pe sonalização dos consumido es em uma elação nega i a com as p eocupações com a
p i acidade (Zhou & Yajuan, 2023; Dhaga a e al., 2020). Ve i ica-se que os esul ados ob idos
em p ol do quin o obje i o es ão de aco do com a li e a u a conside ada.
O sex o obje i o do es udo consis ia em es uda a elação en e o conhecimen o dos
consumido es sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização e as p eocupações com a
p i acidade. Os esul ados pe mi i am conclui que não exis e uma co elação en e o
conhecimen o dos consumido es sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização e as
p eocupações com a p i acidade, não supo ando a sex a hipó ese de inida que de ende que o
59
conhecimen o dos consumido es sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização em uma elação
posi i a com as p eocupações com a p i acidade (Gómez-Ba oso e al., 2018; Smi h e al., 2011).
Ve i ica-se que os esul ados ob idos em p ol do sex o obje i o di e em da li e a u a conside ada.
O sé imo obje i o do es udo consis ia em examina a elação en e a segu ança de dados
pe cebida dos consumido es e as p eocupações com a p i acidade. Os esul ados pe mi i am
conclui que exis e uma co elação posi i a aca, no limia do mode ado, en e a segu ança de
dados pe cebida e as p eocupações com a p i acidade, supo ando a sé ima hipó ese de inida que
de ende que a segu ança de dados pe cebida dos consumido es em uma elação nega i a com
as p eocupações com a p i acidade (Ch is, 2021; Shin, 2010). Ve i ica-se que os esul ados
ob idos em p ol do sé imo obje i o es ão de aco do com a li e a u a conside ada.
O oi a o obje i o do es udo consis ia em a e igua a elação en e as p eocupações com
a p i acidade dos consumido es e a con iança que es es deposi am nas o ganizações. Os
esul ados pe mi i am conclui que exis e uma co elação nega i a aca, no limia do mode ado,
en e as p eocupações com a p i acidade e a con iança que os consumido es deposi am nas
o ganizações, supo ando a oi a a hipó ese de inida que de ende que a p eocupação com a
p i acidade dos consumido es em uma elação nega i a com a con iança que deposi am nas
o ganizações (Malho a, 2004; Smi h e al., 2011). Ve i ica-se que os esul ados ob idos em p ol
do oi a o obje i o es ão de aco do com a li e a u a conside ada.
O nono obje i o do es udo consis ia apu a o e ei o que a segu ança pe cebida dos
consumido es em na con iança que deposi am nas o ganizações. Os esul ados pe mi i am
conclui que a segu ança pe cebida dos consumido es em um e ei o posi i o na con iança que
es es deposi am nas o ganizações, supo ando a nona hipó ese de inida que de ende que a
segu ança pe cebida dos consumido es em um e ei o posi i o na con iança que deposi am nas
o ganizações (Guo, 2022). Es e e ei o suge e que a segu ança pe cebida dos consumido es em
o pode de explica ce ca de 43% da a iabilidade da con iança que os consumido es deposi am
nas o ganizações. Po cada aumen o de 1 unidade de segu ança pe cebida dos consumido es,
espe a-se que a con iança nas o ganizações aumen e ap oximadamen e 0.50 unidades. Ve i ica-
se que os esul ados ob idos em p ol do nono obje i o es ão de aco do com a li e a u a
conside ada.
O décimo obje i o do es udo consis ia em disseca a elação en e o conhecimen o dos
consumido es sob e p á icas de ma ke ing de pe sonalização e a con iança que es es deposi am
66
Choi, W., & Je a h, K. (2022). P i acy and Consume Empowe men in Online Ad e ising.
Founda ions and T ends in Ma ke ing
, 15(3), 153-
212. h p://dx.doi.o g/10.1561/1700000053
Ch is, N. (2021). The in luence o In o ma ion Secu i y Awa eness and Social Ne wo k P i acy on P i acy P o ec ion Beha io among Social
Ne wo k Use s.
SOURCE: Ju nal Ilmu Komunikasi
, ol. 7 h ps://doi.o g/10.35308/sou ce. 7i2.3678.
Coope , R., Assal, H., & Chiasson, S. (2017). C oss-Na ional P i acy Conce ns on Da a Collec ion by Go e nmen Agencies (Sho Pape ).
15 h Annual Con e ence on P i acy, Secu i y and T us (PST),
191-1915. h ps://doi.o g/10.1109/PST.2017.00030
Cu is, R., Ca e, R., & Jones, N. (2018). Consume secu i y beha io s and us ollowing a da a b each.
Manage ial Audi ing Jou nal
, Vol.
33 No. 4, pp. 425-435. h ps://doi.o g/10.1108/MAJ-11-2017-1692
Czaja, S. & Sha i , J. (1998). Age Di e ences in A i udes Towa d Compu e s. The jou nals o ge on ology. Se ies B,
Psychological sciences
and social sciences
, 53. P329-40. 10.1093/ge onb/53B.5.P329
D’Annunzio, A. and A. Russo (2020). Ad ne wo ks and consume acking.
Managemen Science
. 66(11): 5040–5058.
h ps://doi.o g/10.1287/mnsc.2019.3481
Da is, F. (1986). A echnology accep ance model o empi ically es ing new end-use in o ma ion sys ems: Theo y and esul s. Massachuse s
Ins i u e o Technology
Da is, F ed, D., & Da is, F ed. (1989). Pe cei ed Use ulness, Pe cei ed Ease o Use, and Use Accep ance o In o ma ion Techn ology.
MIS
Qua e ly
. 13. 319-. 10.2307/249008.
h ps://www. esea chga e.ne /publica ion/200085965_Pe cei ed_Use ulness_Pe cei ed_Ease_o _Use_and_Use _Accep ance
_o _In o ma ion_Technology
Dawn, S. K. (2014). Pe sonalized ma ke ing: Concep s and amewo k.
P oduc i i y
,54(4), 370–377
Dhaga a, D., Goswami, M., & Kuma , G. (2020). Impac o T us and P i acy Conce ns on Technology Accep ance in Heal hca e: An Indian
Pe spec i e
. In e na ional Jou nal o Medical In o ma ics
, 141:104164. 10.1016/j.ijmedin .2020.104164.
Dine , T., & Ha , P. (2006). An ex ended p i acy calculus model o e-comme ce ansac ions. In o ma ion Sys ems Resea ch, 17(1), 61-80
Dwi edi, K., Ismagilo a, E., Hughes, L., Ca lson, J., Filie i, R., Jacobson, J., Jain, V., Ka jaluo o, H., Ke i, H., K ishen, S., Kuma , V., Rahman,
M., Raman, R., Rauschnabel, A., Rowley, J., Salo, J., T an, A., & Wang, Y. (2021). Se ing he u u e o digi al and social media
ma ke ing esea ch: Pe spec i es and esea ch p oposi ions. In e na ional
Jou nal o In o ma ion Managemen
, 59, 102168.
h ps://doi.o g/10.1016/j.ijin omg .2020.102168
Elango an, N., Sunda a el, E. (2021). Me hod o p epa ing a documen o su ey ins umen alida ion by expe s.
Me hodsX
, 8.
h ps://doi.o g/10.1016/j.mex.2021.101326
Elena, C. (2016). Social Media – a S a egy in De eloping Cus ome Rela ionship Managemen
. P ocedia Economics and Finance
, Vol. 39,
785-790. h ps://doi.o g/10.1016/S2212-5671(16)30266-0
E e elles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). Big Da a consume analy ics and he ans o ma ion o ma ke ing.
Jou nal o Business
Resea ch
, 69(2), 897-904. ISSN 0148-2963. h ps://doi.o g/10.1016/j.jbus es.2015.07.001
F ei as, C., & Sil a, M. (2018). GDPR Compliance in SMEs: The e is much o be done.
Jou nal o In o ma ion Sys ems Enginee ing o
Managemen
, 3(4), 30. h ps://doi.o g/10.20897/jisem/3941
Gaines, B.R. (2004). O ganiza ional Knowledge Acquisi ion. In Holsapple, C.W. (eds) Handbook on Knowledge Managemen 1. In e na ional
Handbooks on In o ma ion Sys ems, ol 1. Sp inge , Be lin, Heidelbe g. h ps://doi.o g/10.1007/978-3-540-24746-3_16
Ge en, D., Ka ahanna, E., & S aub, D. (2003). T us and TAM in Online Shopping: An In eg a ed Model.
MIS Qua e ly
, 27(1), 51-90
Gime ska, V., & Sol és, M. (2022). Analysis and Possibili ies o Inno a ion o he Business Model Called Cen al Regula ion Using Blockchain
Technology.
Quali y Inno a ion P ospe i y
, 26(2), 55–71. h ps://doi.o g/10.12776/qip. 26i2.1707
Gi onda, T., & Ko gaonka , K. (2018). iSpy? Tailo ed e sus in asi e ads and consume s’ pe cep ions o pe sonalized ad e ising.
Elec onic
Comme ce Resea ch and Applica ions
, 29 (2018), pp. 64-77
Gómez-Ba oso, J., Feijóo, C., & Palacios, J. (2018). Accep ance o Pe sonalised Se ices and P i acy Disclosu e Decisions: Resul s om a
Rep esen a i e Su ey o In e ne Use s in Spain.
Lec u e No es in In o ma ion Sys ems and O ganisa ion
.
h ps://doi.o g/10.1007/978-3-319-90500-6_6.

67
G eenbe g, P. (2009). CRM a he Speed o Ligh : Social CRM 2.0 S a egies, Tools, and Techniques o Engaging You Cus ome s . 4 h
Edi ion, McG aw-Hill, Eme y ille
G on oos, C. (1994). F om ma ke ing mix o ela ionship ma ke ing: Towa ds a pa adigm shi in ma ke ing.
Managemen Decision
, 32(2), 4-
20
Guo, Yuanyuan. (2022). Digi al T us and he Recons uc ion o T us in he Digi al Socie y: An In eg a ed Model based on T u s Theo y and
Expec a ion Con i ma ion Theo y.
Digi al Go e nmen : Resea ch and P ac ice
, Vol. 3 n.4.
h ps://dl.acm.o g/doi/pd /10.1145/3543860
Gu bani, K., & McGee, R. (2007). An ea ly applica ion o he bell labs secu i y amewo k o analyze ulne abili ies in he in e ne elephony
domain.
Bell Labs Technical Jou nal
, 12(3), 7–19. h ps://doi.o g/10.1002/bl j.20246
Hadda a, M., Salaza , A., & Langse h, M. (2023). Explo ing he Impac o GDPR on Big Da a Analy ics Ope a ions in he E-Comme ce Indus y.
P ocedia Compu e Science
, Vol. 219, 23, 767-777. h ps://doi.o g/10.1016/j.p ocs.2023.01.350.
Hai , J., Black, W., Babin, B., & Ande son, R. (2010). Mul i a ia e da a analysis (7 h ed.). Uppe Saddle Ri e , NJ: Pea son P en ice Hall
He, Y., & Zheng, Y. (2018). Sho - e m powe load p obabili y densi y o ecas ing based on Yeo-Johnson ans o ma ion quan ile eg ession
and Gaussian ke nel unc ion.
Ene gy
, 154, 143-156. h ps://doi.o g/10.1016/J.ENERGY.2018.04.072
Hickman, T., & Gabel, D. (2023). Da a P o ec ion Laws and Regula ions he Rapid E olu ion o Da a P o ec ion Laws. ICLG - Da a P o ec ion
Laws and Regula ions. Whi e & Case LLP
Hidaya , K., Id us, M. (2023). The e ec o ela ionship ma ke ing owa ds swi ching ba ie , cus ome sa is ac ion, and cus ome us on
bank cus ome s.
Jou nal o Inno a ion and En ep eneu ship
, 12, 29. h ps://doi.o g/10.1186/s13731-023-00270-7
Ho man, L., No ak, P., & Pe al a, M. (2018). Building consume us online.
Communica ions o he ACM
, 61(4), 67-73
Hoo nagle, J. (2018). The Eu opean Union gene al da a p o ec ion egula ion: Wha i is and wha i means.
Be keley Technology Law Jou nal
,
33(1), 143-196
Huang, K., Wang, X., Wei, W., & Madnick, S. (2023). The De as a ing Business Impac s o a Cybe B each. Ha a d Business Re iew.
h ps://hb .o g/2023/05/ he-de as a ing-business-impac s-o -a-cybe -b each
Huang, P., Lu ie, N., & Mi a, S. (2009). Sea ching o expe ience on he Web: An empi ical examina ion o consume beha io o sea ch
and expe ience goods.
Jou nal o Ma ke ing
, 73(2), 55-69
Hudson, J. (2006). Ins i u ional T us and Subjec i e Well-Being Ac oss he EU.
Wiley-Blackwell: Kyklos
. h ps://doi.o g/10.1111/j.1467-
6435.2006.00319.x.
IBM. (2023). Da a B each Repo 2023. IBM. h ps://www.ibm.com/ epo s/da a-b each
Jackson, G., & Ahuja, V. (2016). Dawn o he digi al age and he e olu ion o he ma ke ing mix.
Jou nal o Di ec , Da a and Digi al Ma ke ing
P ac ice
, 17, 170-186. h ps://doi.o g/10.1057/dddmp.2016.3
Jackson, T. (2007). Pe sonalisa ion & CRM.
Jou nal o Da abase Ma ke ing & Cus ome S a egy Managemen
, 15, 24-36.
h ps://doi.o g/10.1057/palg a e.dbm.3250065
Janssen, M., an de Voo , H., & Wahyudi, A. (2017). Fac o s in luencing big da a decision-making quali y.
Jou nal o Business Resea ch
,
70, 338-345. h ps://doi.o g/10.1016/j.jbus es.2016.08.007
Johaneso á, V. & Vano á, J. (2020). Wha is Rela ionship Ma ke ing and How o Use i o Connec wi h You Cus ome s.
Resea ch Pape s
Facul y o Ma e ials Science and Technology Slo ak Uni e si y o Technology
. 28. 29-35. 10.2478/ pu -2020-0004.
Kapoo , K., Tamilmani, K., Rana, N., Pa il, P. & Dwi edi, Y. (2018). Ad ances in social media esea ch: Pas , p esen and u u e.
In o ma ion
Sys ems F on ie s
, 20(3), 531-558
Ka anagh, C. (2019). New Tech, New Th ea s, and New Go e nance Challenges: An Oppo uni y o C a Sma e Responses? Ca negie
Endowmen o In e na ional Peace. h ps://ca negieendowmen .o g/2019/08/28/new- ech-new- h ea s-and-new-go e nance-
challenges-oppo uni y- o-c a -sma e - esponses-pub-79736
Kei h, M., Thompson, S., Hale, J., Low y, P., & G ee , C. (2013). In o ma ion disclosu e on mobile de ices: Re-examining p i acy calculus
wi h ac ual use beha io .
In e na ional Jou nal o Human-Compu e S udies
, 71(12):1163-1173.
h p://dx.doi.o g/10.1016/j.ijhcs.2013.08.016
68
Kim B., & Kim, D. (2020). Unde s anding he Key An eceden s o Use s’ Disclosing Beha io s on Social Ne wo king Si es: The P i acy Pa adox.
Sus ainabili y
, 12(12), 5163. h ps://doi.o g/10.3390/su12125163
Kokolakis, S. (2017). P i acy a i udes and p i acy beha iou : A e iew o cu en esea ch on he p i acy pa adox phenomenon.
Compu e s
& Secu i y
, 64, 122-134. h ps://doi.o g/10.1016/j.cose.2015.07.002.
Kon ing, M., Kama uddin, N., & Man, N. (2009). Quali y assu ance in highe educa ion ins i u ions: Exi su ey among Uni e si i Pu a
Malaysia g adua ing s uden s. In e na ional Educa ion S udies, 2(1)
Kozlenko a, V., Palma ie , W., Fang, E., Xiao, B., & Huang, M. (2017). Online ela ionship o ma ion.
Jou nal o Ma ke ing
, 81(3), 21–40.
Kuma , V., & Reina z, W. (2018). Cus ome ela ionship managemen : Concep , s a egy, and ools. 3 h Edi ion, Sp inge Be lin.
h ps://doi.o g/10.1007/978-3-662-55381-7
Kuma , V., Rajan, B., Venka esan, R., & Lecinsky, J. (2019). Unde s anding he Role o A i icial In elligence in Pe sonalized Engagemen
Ma ke ing.
Cali o nia Managemen Re iew
, 61. 000812561985931. 10.1177/0008125619859317
Leko ić, V. (2012). T us as an ins i u ional ac o o economic success.
Economic Ho izons
, 14(2) 65-78.
h ps://doi.o g/10.5937/EKONHOR1202063L
Li, H., & Kannan, P. (2014). A ibu ing con e sions in a mul ichannel online ma ke ing en i onmen : An empi ical model and a ield
expe imen .
Jou nal o Ma ke ing Resea ch
, 51(1), 40-56
Li, H., Jiang, J., & Wu, M. (2014). The e ec s o us assu ances on consume s’ ini ial online us : A wo-s age decision-making p ocess
pe spec i e.
In e na ional Jou nal o In o ma ion Managemen
, Vol 34(3) 395-405,
h ps://doi.o g/10.1016/j.ijin omg .2014.02.004
Li, H., Te izci, C., & Aham-Anyanwu, N. (2014). An empi ical s udy o e-loyal y de elopmen p ocess om he e-se ice quali y expe ience:
Tes ing he ETALIQ Scale.
Paci ic Asia Con e ence on In o ma ion Sys ems (PACIS), 2014 P oceedings
.
h ps://co e.ac.uk/download/pd /301362675.pd
Lim, J., & Zhang, J. (2022). Adop ion o AIဨd i en pe sonaliza ion in digi al news pla o ms: An in eg a i e model o echnology accep ance
and pe cei ed con ingency.
Technology in Socie y
,69,1–10
Liu, Y., Heinbe g, M., Huang, X., & Eisinge ich, A. (2023). Building a compe i i e ad an age based on anspa ency: When and why does
anspa ency ma e o co po a e social esponsibili y?
Business Ho izons
, Volume 66, Issue 4, Pages 517-527.
h ps://doi.o g/10.1016/j.busho .2022.10.004.
Ma, Q., & Liu, L. (2004). The Technology Accep ance Model: A Me a-Analysis o Empi ical Findings.
Jou nal o O ganiza ional and End Use
Compu ing
, 16, 59-72. h p://dx.doi.o g/10.4018/joeuc.2004010104
MacFa land, W., Ya es, M. (2016). Spea man’s Rank-Di e ence Coe icien o Co ela ion. In: In oduc ion o Nonpa ame ic S a is ics o he
Biological Sciences Using R. Sp inge , Cham. h ps://doi.o g/10.1007/978-3-319-30634-6_8
Maie , M., & Lakens, D. (2021). Jus i y You Alpha: A P ime on Two P ac ical App oaches. Ad ances in Me hods and P ac ices in
Psychological Science
, 5. h ps://doi.o g/10.1177/25152459221080396
Malho a, K., Kim, S., & Aga wal, J. (2004). In e ne use s' in o ma ion p i acy conce ns (IUIPC): The cons uc , he scale, and a causal
model.
In o ma ion Sys ems Resea ch
, 15(4), 336-355
Mandal, C. (2019). Public policy issues in di ec and digi al ma ke ing–Conce ns and ini ia i es: Public policy in di ec and digi al ma ke ing.
In e na ional Jou nal o Public Adminis a ion in he Digi al Age
, 6 (4) (2019), pp. 54-71
Ma in, D., Bo ah, A., & Palma ie , W. (2017). Da a p i acy: E ec s on cus ome and i m pe o mance.
Jou nal o Ma ke ing
, 81(1), 36–58
McKnigh , P., & Najab, J. (2022). Mann–Whi ney U Tes . The SAGE Encyclopedia o Resea ch Design.
h ps://www.seman icschola .o g/pape /Mann%E2%80%93Whi ney-U-Tes -McKnigh -
Najab/262 597 da427d1c15654e686b444483b dd72c
Miceli, N., Rico a, F., & Cos abile, M. (2007). Cus omizing cus omiza ion: A concep ual amewo k o in e ac i e pe sonaliza ion.
Jou nal o
In e ac i e Ma ke ing
, 21(2), 6–25
Milbe g, S., Smi h, H., & Bu ke, S. (2000). In o ma ion p i acy: Co po a e managemen and na ional egula ion.
O ganiza ion Science
, 11(1),
35-57
69
Miquel-Rome o M., Caplliu e-Gine M., & Adame-Sánchez C. (2014). Rela ionship ma ke ing managemen : I s impo ance in p i a e label
ex ension.
Jou nal o Business Resea ch
, 67(5), 667–672. h p://dx.doi.o g/10.1016/j.jbus es.2013.11.025
Mon gome y, L., & Smi h, D. (2009). P ospec s o pe sonaliza ion on he In e ne .
Jou nal o In e ac i e Ma ke ing
, 23(2), 130–137.
Mo ey, T., Fo ba h, T., & Schoop, A. (2015). Cus ome Da a: Designing o T anspa ency and T us .
Ha a d Business Re iew
.
h ps://hb .o g/2015/05/cus ome -da a-designing- o - anspa ency-and- us
Mo gan, R., & Hun , D. (1994). The commi men - us heo y o ela ionship ma ke ing.
Jou nal o Ma ke ing
, 58(3), 20-38
Mukhe jee, A., & Na h, P. (2007). Role o elec onic us in online e ailing: A e-examina ion o he commi men - us heo y.
Eu opean
Jou nal o Ma ke ing
, 41, 1173-1202. 10.1108/03090560710773390
Mu hi, S., & Sa ka , S. (2003). The ole o he managemen sciences in esea ch on pe sonaliza ion.
Managemen Science
, 49(10), 1344–
1362
Op eana, A., & Vine ean, S. (2015). A New De elopmen in Online Ma ke ing: In oducing Digi al Inbound Ma ke ing.
Expe Jou nal o
Ma ke ing
, 3(1), pp. 29-34. h ps://ma ke ing.expe jou nals.com/23446773-305/
Os e ago á, E., Os e ag, O., & Ko áč, J. (2014). Me hodology and Applica ion o he K uskal-Wallis Tes .
Applied Mechanics and Ma e ials
,
611, 115 - 120. h ps://doi.o g/10.4028/www.scien i ic.ne /AMM.611.115
O iedo-T espalacios, O., Peden, A., Cole-Hun e , T., Cos an ini, A., Haghani, M., Rod, J. E., Kelly, S., To kamaan, H., Ta iq, A., New on, J.,
Gallaghe , T., S eine , S., Fil ness, A., & Renie s, G. (2023). The isks o using Cha GPT o ob ain common sa e y- ela ed
in o ma ion and ad ice.
Sa e y Science
, 167, 106244. h ps://doi.o g/10.1016/j.ssci.2023.106244
Pain, K. (2003). Guidelines o Measu ing T us in O ganiza ions. The Ins i u e o Public Rela ions. h ps://www.ins i u e o p .o g/wp-
con en /uploads/2003_Measu ingT us .pd
Paliszkiewicz, J. (2011). T us Managemen : Li e a u e Re iew.
Managemen Science
, 6, 315-331
Pascucci, F., Sa elli, E., & Gis i, G. (2022). How digi al echnologies eshape ma ke ing: e idence om quali a i e in es iga ion.
I alian Jou nal
o Ma ke ing
, 2023:27-58. h p://dx.doi.o g/10.1007/s43039-023-00063-6
Pa u iu-Bal es, L. (2016). Inbound Ma ke ing – The mos impo an digi al ma ke ing s a egy.
Bulle in o he T ansil ania Uni e si y o B aso .
Se ies V: Economic Sciences
, Vol. 9(58) No.2. h ps://webbu .uni b . o/index.php/Se ies_V/a icle/ iew/3946
Payne, A., & F ow, P. (2005). A S a egic F amewo k o Cus ome Rela ionship Managemen .
Jou nal o Ma ke ing
, 69(4), 167–176.
h ps://doi.o g/10.1509/jmkg.2005.69.4.167
Peppa d, J. (2000). Cus ome Rela ionship Managemen (CRM) in Financial Se ices.
Eu opean Managemen Jou nal
, Vol. 18, No. 3, pp.
312–327
P ion, S. & Hae ling, K. (2014). Making sense o me hods and measu emen : Spea man-Rho anked-o de ed coe icien .
Clin. Simul. Nu s.
,
10 (10) 535-536. h ps://doi.o g/10.1016/j.ecns.2014.07.005
Punya oya, P. (2019). E ec s o cogni i e and a ec i e us on online cus ome beha io .
Ma ke ing In elligence and Planning
, 37(1), 80–
96. h ps://doi.o g/10.1108/MIP-02-2018-0058
Rababah, K., Mohd, H., & Ib ahim, H. (2011). Cus ome Rela ionship Managemen (CRM) P ocesses om Theo y o P ac ice: The P e-
implemen a ion Plan o CRM Sys em.
In e na ional Jou nal o e-Educa ion, e-Business, e-Managemen and e-Lea ning
, Vol.1, No.1.
Rizan, M., Wa okka, A., & Lis yawa i, D. (2014). Rela ionship Ma ke ing and Cus ome Loyal y: Do Cus ome Sa is ac ion and Cus ome T us
Really Se e as In e ening Va iables?
Jou nal o Ma ke ing Resea ch and Case S udies
, Vol. 2014, 1
Robe son, P., Shema, S., Mund om, D., & Holmes, T. (1995). Analysis o pai ed Like da a: how o e alua e change and p e e ence
ques ions.
Family medicine
, 27 10, 671-5. h ps://pubmed.ncbi.nlm.nih.go /8582561/
Rus , R., & Espinoza, F. (2006). How echnology ad ances in luence business esea ch and ma ke ing s a egy.
Jou nal o Business Resea ch
,
59, 1072-1078. h ps://doi.o g/10.1016/j.jbus es.2006.08.002
Rus , R., & Huang, M. (2014). The se ice e olu ion and he ans o ma ion o ma ke ing science.
Ma ke ing Science
, 33(2), 206-221
Rus ad, L., & Koenig, H. (2019). Towa ds global da a p i acy s anda d.
Flo ida Law Re iew
, 71(2), 365–454
70
Sa olainen, T., & Lopez-F esno, P. (2013). T us as In angible Asse – Enabling In ellec ual Capi al De elopmen by Leade ship o Vi ali y
and Inno a i eness.
The Elec onic Jou nal o Knowledge and Managemen
, 11(3), 244-255. h ps://academic-
publishing.o g/index.php/ejkm/a icle/ iew/994
Schä e , F., Rosen, J., Zimme mann, C., & Wo mann, F. (2023). Unleashing The Po en ial o Da a Ecosys ems: Es ablishing Digi al T us
h ough T us -Enhancing Technologies.
ECIS 2023 Resea ch Pape s
, 325
Schepe s, J., & We zels, M. (2007). A me a-analysis o he echnology accep ance model: In es iga ing subjec i e no m and mode a ion e ec .
In o ma ion and Managemen
, 44(1), 90-103
Shin, D. (2010). The e ec s o us , secu i y and p i acy in social ne wo king: A secu i y-based app oach o unde s and he pa e n o
adop ion.
In e ac ing wi h Compu e s
, 22, 428-438. h ps://doi.o g/10.1016/j.in com.2010.05.001
Siegel, S., & Cas ellan, J. (1998). Nonpa ame ic S a is ics o he Beha io al Sciences, 2nd edi ion. McG aw-Hill Inc., New Yo k
Sinha, N. (2015). B and us -a s udy o he ac o s in he new digi al medium o ma ke ing.
In e na ional Jou nal o Resea ch in Finance and
Ma ke ing
, 5, 98-114
Smi h H., Dine , T., & Xu, H. (2011). In o ma ion P i acy Resea ch: An In e disciplina y Re iew.
MIS Qua e ly
, Vol.25, N.4.
h ps://doi.o g/10.2307/41409970
Smi h, W. (2008). Does Gende In luence Online Su ey Pa icipa ion? A Reco d-Linkage Analysis o Uni e si y Facul y Online Su ey Response
Beha io .
ERIC
, ED501717. h ps://e ic.ed.go /?id=ED501717
S eine , D. (2003). S a ing a he Beginning: An In oduc ion o Coe icien Alpha and In e nal Consis ency.
Jou nal o pe sonali y assessmen
,
80. 99-103. 10.1207/S15327752JPA8001_18
S zelecki, A., & Rizun, M. (2022). Consume s’ Change in T us and Secu i y a e a Pe sonal Da a B each in Online Shopping.
Sus ainabili y
,
14(10), 5866. MDPI AG. h p://dx.doi.o g/10.3390/su14105866
Sunikka, A., & B agge, J. (2012). Applying ex ဨmining o pe sonaliza ion and cus omiza ion esea ch li e a u e–Who, wha and whe e?
Expe
Sys ems wi h Applica ions
, 39(11), pp. 10049–10058
Sup enan , F., & Solomon, R. (1987). P edic abili y and pe sonaliza ion in he se ice encoun e .
Jou nal o Ma ke ing
, 51(2), 86–96
Ta a , B., E en-E doğmuş, I. (2016). The e ec o social media ma ke ing on b and us and b and loyal y o ho els
. In o ma ion Technology
& Tou ism
, 16, 249–263. h ps://doi.o g/10.1007/s40558-015-0048-6
Ty äinen, O., Ka jaluo o, H., & Saa ijä i, H. (2022). Pe sonaloza ion and hedonic mo i a ion in c ea ing cus ome expe iences and loyal y
in omnichannel e ail.
Jou nal o Re ailing and Consume Se ices
, Vol. 57, 102233.
h ps://doi.o g/10.1016/j.j e conse .2022.103017
Va anpa as , R. (2020). Designed o se e mankind? The poli ics o he GDPR as a global s anda d and he limi s o p i acy. Heidelbe g
Jou nal o In e na ional Law
, 80(4), 819-845. h ps://ss n.com/abs ac =3796557
Venka esh, V., & Da is, F. (2000). A Theo e ical Ex ension o he Technology Accep ance Model: Fou Longi udinal Field S udies.
Managemen
Science
. 46. 186-204. 10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Ve hoe , P., Kannan, P., & Inman, J. (2015). F om Mul i-Channel Re ailing o Omni-Channel Re ailing.
Jou nal o Re ailing
, 91.
10.1016/j.j e ai.2015.02.005
Ve ma, V., Sha ma, D., & Se h, J. (2016). Does ela ionship ma ke ing ma e in online e ailing? A me a-analy ic app oach.
Jou nal o he
Academy o Ma ke ing Science
, 44(2), 206–217
Viei a, V., de Almeida, M., Agniho i, R., Sil a, N., & A unachalam, S. (2019). In pu sui o an e ec i e B2B digi al ma ke ing s a egy in an
eme ging ma ke .
Jou nal o he Academy o Ma ke ing Science
, 47, 1085–1108. h ps://doi.o g/10.1007/s11747-019-00687-
1
Wallace, D. W., Giese, J. L., & Johnson, J. L. (2004). Cus ome e aile loyal y in he con ex o mul iple channel s a egies.
Jou nal o Re ailing
,
80(4), 249–263
Wi z, J., Lwin, M., & Williams, J. (2007). Causes and consequences o consume online p i acy conce n.
In e na ional Jou nal o Se ice
Indus y Managemen
, 18 (4), 326-348. h ps://doi.o g/10.1108/09564230710778128
Wonyoung, Y., Hyeun, M., & Yong, J. (2019). Compa ison o Response Scales as Measu es o Indoo En i onmen al Pe cep ion in C ombined
The mal and Acous ic Condi ions.
Sus ainabili y
. 11. 3975. 10.3390/su11143975
71
Wu, Y., Hall, A., Siehl, S., G a man, J., & K uege , F. (2020). Neu al Signa u es o Gende Di e ences in In e pe sonal T us .
F on ie s in
Human Neu oscience
, 14. h ps://doi.o g/10.3389/ nhum.2020.00225.
Yada , M. S., & Pa lou, P. A. (2014). Ma ke ing in compu e -media ed en i onmen s: esea ch syn hesis and new di ec ions.
Jou nal o
Ma ke ing,
78(1), 20–40
Ze ane, R. (2018). Do age, wo k expe ience and gende a ec indi iduals’ p opensi y o us o he s? An explo a o y s udy in he Uni ed A ab
Emi a es
. In e na ional Jou nal o Sociology and Social Policy
, 38, 210-223. h ps://doi.o g/10.1108/IJSSP-07-2017-0093.
Zhou, S., & Yajuan, L. (2023). E ec s o Pe cei ed P i acy Risk and Disclosu e Bene i s on he Online P i acy P o ec ion Beha io s among
Chinese Teens.
Sus ainabili y
, 15 no. 2: 1657. h ps://doi.o g/10.3390/su15021657
Zhu, H., Ou, C., Heu el, W., & Liu, H. (2017). P i acy calculus and i s u ili y o pe sonaliza ion se ices in e-comme ce: An analysis o
consume decision-making.
In . Manag
., 54, 427-437. h ps://doi.o g/10.1016/j.im.2016.10.001
Ziegel, E., Lybe g, L., Bieme , P., Collins, M., Leeuw, E., Dippo, C., Schwa z, N., & T ewin, D. (1998). Su ey measu emen and p ocess
quali y.
Jou nal o he Ame ican S a is ical Associa ion
, 40, 412. h ps://doi.o g/10.2307/1271416.
Zsigmondo á, A., Zsigmond, T., & Macho a, R. (2021). Theo e ical Backg ound o he Role o T us in Ma ke ing.
SHS Web o Con e ences
,
115, 03019. 10.1051/shscon /202111503019

72
Apêndices
Apêndice A
Tabela de codi icação de a iá eis
Código
Va iá el
GEN
Géne o.
ED
Ní el de ensino.
ID
Idade.
CP
Conhecimen os pe cebidos do consumido sob e p á icas de ma ke ing de
pe sonalização.
UP
U ilidade pe cebida do ma ke ing de pe sonalização.
SP
Segu ança de dados pe cebida.
PP
P eocupações com p i acidade.
CC
Con iança do consumido nas o ganizações.
PVP
Pon o de equilíb io p e e encial en e man e a p i acidade dos dados pessoais
e ecebe ma ke ing pe sonalizado.
Fon e: Elabo ação p óp ia
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Apêndice B
Ques ioná io
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82
Apêndice C
Análise de dados

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