Cauã Macedo
e-mail: caua.macedo@edu.unirio.br — Matrícula: 20212520039
Fabrício Marques
e-mail: fabriciomarques2407@edu.unirio.br — Matrícula: 20212520040
Giulia Pontes
e-mail: giuliaps@edu.unirio.br — Matrícula: 20212520026
Kelly Grigório
e-mail: kellygrigorio@edu.unirio.br — Matrícula: 20212520008
1 Introdução
A Netflix foi fundada por Reed Hastings e Marc Randolph, em 1997.
O projeto inicial da empresa tem origem na ideia de alugar DVDs, pelo
correio. Sendo assim, um ano depois, foi lançado o site da companhia,
para cumprir esse objetivo. Em 1999 estreou um tipo de serviço de
assinatura e, com isso, os DVDs poderiam ser alugados sem um limite
mensal ou multa por atraso.
Atualmente, a Netflix oferece o streaming de vídeo — o que permite
o acesso instantâneo a filmes, séries, documentários, shows e animações
presentes no catálogo. O serviço está disponível em 190 países e em mais
de 30 idiomas. Com isso, a somatória de assinantes pelo mundo é de cerca
de 200 milhões, segundo a plataforma.
Ao longo de 2022, a Netflix atingiu alguns países com aumentos de
preços (fonte:
CantalTech). Em contrapartida vem diminuindo o número de produções,
aumentando o cancelamento de algumas de suas séries originais, além da
retirada de filmes e séries do seu catálogo.
2 Objetivo
Avaliar se ocorre relação entre os tamanhos das bibliotecas
(filmes e séries) com os custos mensais da assinatura básica da Netflix
nos 81 países que compõem a nossa base de dados.
3 Base de dados
A base de dados escolhida é referente ao preço da assinatura da
Netflix em 81 países, contendo a moeda local e também a conversão para o
dólar. A base de dados foi encontrada no site comparitech
e retirada do google
drive - Netflix, os dados são de abril de 2022, possue 81 linhas.
3.1 Metodologia utilizada
A análise do trabalho foi construída a partir da seleção de 3
hipóteses e das variáveis de interesse que trariam o resultado para o
questionamento, sendo as hipóteses: 1. A quantidade de filmes tem
influência no preço básico da Netflix? 2. A quantidade de séries tem
influência no preço básico da Netflix? E as variáveis: “Price_USD” e
“Of_Movies”; “Price_USD” e “Of_TV_Shows”; 3. A biblioteca (filmes e
séries) tem influencia no preço básico da netflix? E as variáveis:
“Price_USD” e “Total_Library_Size”.
Para realização do teste de normalidade foi executado o teste de
Shapiro-Wilk, nas variáveis: “Price_USD”, “Of_Movies”, “Of_TV_Shows” e
“Total_Library_Size”, buscando as seguintes informações: H0: Os dados
seguem uma distribuição normal; H1: Os dados não seguem uma distribuição
normal e alpha: 0,05. Caso, p-valor < alpha rejeita H0 ou se p-valor
> alpha não rejeita H0.
Após resultados foi realizado o método de coeficiente de
correlação de Spearman, relacionando as variáveis “Price_USD” e
“Of_Movies” para obter o resultado da primeira hipótese e “Price_USD”,
“Of_TV_Shows” para obter o resultado da segunda hipótese e “Price_USD” e
“Total_Library_Size” para obter o resultado da segunda hipotese. Sendo
que, alpha: 0,05 e caso, p-valor < alpha rejeita H0 ou se p-valor
> alpha não rejeita H0. .
Além disso, para melhor visualizar as hipóteses apresentadas, foi
utilizado o diagrama de dispersão com as variáveis “Price_USD” e
“Of_Movies”; Price_USD e Of_TV_Shows e “Price_USD” e
“Total_Library_Size”, a fim de descobrir se há uma relação entre essas
duas variáveis, a fim de observar se essa correlação é positiva, nula ou
negativa.
4 Análise de Resultados
library(readxl)
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(reactable)
library(ggplot2)
library(ggthemes)options(scipen = 999)Netflix_Basic <- read_excel("C:/Users/Kelly Grigorio/Desktop/NETFLIX/Netflix_Basic.xlsx")4.1 A quantidade de filmes tem influencia no preço básico da netflix?
4.1.1 Teste de normalidade Shapiro-Wilk
H0: Os dados seguem uma distribuição normal
H1: Os dados não seguem uma distribuição normal
alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
shapiro.test(Netflix_Basic$Price_USD)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD
## W = 0.84794, p-value = 0.0000001203
Alpha = 0,05 e p-value = 0.0000001203. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
shapiro.test(Netflix_Basic$Of_Movies)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$Of_Movies
## W = 0.90623, p-value = 0.00002023
Alpha = 0,05 e p-value = 0.00002023. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
4.1.2 Método de coeficiente de correlação de Spearman
H0: A quantidade de filmes tem influência no valor da assinatura básica da Netflix.
H1: A quantidade de filmes não tem influência no valor da assinatura básica da Netflix.
Alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
cor.test(Netflix_Basic$Price_USD,Netflix_Basic$Of_Movies, method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD and Netflix_Basic$Of_Movies
## S = 54789, p-value = 0.0004441
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.3813362
Alpha = 0,05 e p-value = 0.0004441. Sendo assim, rejeita H0. A
quantidade de filmes não tem influência no valor da assinatura básica da
Netflix.
4.1.3 Gráfico de Dispersão
Netflix_Basic %>%
ggplot(aes(x=`Of_Movies`, y= Price_USD)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = lm,colour = "#E50914") +
labs(title = "Preço vs Quantidade de filmes") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c( "#2d2d2d", "#E50914")) +
theme(
legend.position = "none",
plot.title = element_text(
family = "Bebas Neue",
size = 20,
colour = "#E50914"
),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank())
O gráfico de dispersão demostra que o preço vs a quantidade dos filmes
tem uma correlação positiva fraca.
4.2 A quantidade de séries tem influencia no preço básico da netflix?
4.2.1 Teste de normalidade Shapiro-Wilk
H0: Os dados seguem uma distribuição normal
H1: Os dados não seguem uma distribuição normal
alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
shapiro.test(Netflix_Basic$Price_USD)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD
## W = 0.84794, p-value = 0.0000001203
Alpha = 0,05 e p-value = 0.0000001203. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
shapiro.test(Netflix_Basic$of_TV_Shows)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$of_TV_Shows
## W = 0.88797, p-value = 0.000003478
Alpha = 0,05 e p-value = 0.000003478. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
4.2.2 Método de coeficiente de correlação de Spearman
H0: A quantidade de Séries tem influência no valor da assinatura básica da Netflix.
H1: A quantidade de Séries não tem influência no valor da assinatura básica da Netflix.
Alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
cor.test(Netflix_Basic$Price_USD,Netflix_Basic$of_TV_Shows,
method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD and Netflix_Basic$of_TV_Shows
## S = 92756, p-value = 0.6745
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.04737669
Alpha = 0,05 e p-value = 0.6745. Sendo assim, não rejeita H0. A
quantidade de séries influência no valor da assinatura básica da
Netflix.
4.2.3 Gráfico de Dispersão
Netflix_Basic %>%
ggplot(aes(x= `of_TV_Shows`, y= Price_USD)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = lm,colour = "#E50914") +
labs(title = "Preço vs Quantidade de séries") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c( "#2d2d2d", "#E50914")) +
theme(
legend.position = "none",
plot.title = element_text(
family = "Bebas Neue",
size = 20,
colour = "#E50914"
),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank())
O gráfico de dispersão indica que existe uma relação fraca
negativa entre o preço e a quantidade de séries..
4.3 A biblioteca (filmes e séries) tem influencia no preço básico da netflix?
4.3.1 Teste de normalidade Shapiro-Wilk
H0: Os dados seguem uma distribuição normal
H1: Os dados não seguem uma distribuição normal
alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
shapiro.test(Netflix_Basic$Price_USD)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD
## W = 0.84794, p-value = 0.0000001203
Alpha = 0,05 e p-value = 0.0000001203. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
shapiro.test(Netflix_Basic$Total_Library_Size)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Netflix_Basic$Total_Library_Size
## W = 0.9184, p-value = 0.00007233
Alpha = 0,05 e p-value = 0.00007233. Sendo assim, rejeita H0. Os dados
não seguem uma distribuição normal.
4.3.2 Método de coeficiente de correlação de Spearman
H0: A biblioteca (filmes e séries) tem influência no preço básico da Netflix.
H1: A biblioteca (filmes e séries) não tem influência no preço básico da Netflix.
Alpha: 0,05
Se p-valor < alpha rejeita H0
Se p-valor > alpha não rejeita H0
cor.test(Netflix_Basic$Price_USD,Netflix_Basic$Total_Library_Size,
method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: Netflix_Basic$Price_USD and Netflix_Basic$Total_Library_Size
## S = 65521, p-value = 0.019
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.2601512
Alpha = 0,05 e p-value = 0.019. Sendo assim, rejeita H0. A biblioteca
(filmes e séries) não tem influência no preço básico da assinatura
Netflix
4.3.3 Gráfico de Dispersão
Netflix_Basic %>%
ggplot(aes(x= `Total_Library_Size`, y= Price_USD)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = lm,colour = "#E50914") +
labs(title = "Preço vs Quantidade de filmes e séries") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c( "#2d2d2d", "#E50914")) +
theme(
legend.position = "none",
plot.title = element_text(
family = "Bebas Neue",
size = 20,
colour = "#E50914"
),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank())
O gráfico de dispersão é mostrado que o preço vs a quantidade de filmes
e séries possuem uma correlação positiva fraca.
5 Discussão
A análise de resultados 1, onde foi analisado se a quantidade de
filmes influência no preço básico da plataforma de Streaming Netflix.
Realizando o teste de normalidade Shapiro-Wilk foi verificado que o
p-valor rejeita H0 com os dados não seguindo uma distribuição normal.
Pelo método de coeficiente de correlação de Spearman indica que p-valor
rejeita H0 o que significa que a quantidade de filmes não tem influência
no valor da assinatura básica da Netflix. No gráfico de dispersão é
demonstrado que o preço vs a quantidade dos filmes tem uma correlação
positiva fraca.
A análise de resultados 2, foi analisado se a quantidade de séries
tem influência no preço básico da assinatura. Obtivemos através do Teste
de normalidade Shapiro-Wilk p-valor rejeitando H0 com os dados não
seguindo uma distribuição normal. Enquanto pelo método de coeficiente de
correlação Spearman p-valor não rejeita H0 o que mostra que a quantidade
de séries influência no valor da assinatura básica da Netflix. No
gráfico de dispersão indica que existe uma relação fraca negativa entre
o preço e a quantidade de séries.
A análise de resultados 3, a análise foi se a biblioteca (filmes e
séries) tem influência no preço básico do Streaming. O p-valor através
do teste de normalidade Shapiro-Wilk, rejeita H0, com os dados não
seguindo uma distribuição normal e executando o método do coeficiente de
correlação de Spearman p-valor rejeita H0, sendo então a biblioteca
(filmes e séries) sem influência no preço básico da Netflix.No gráfico
de dispersão é mostrado que o preço vs a quantidade de filmes e séries
possuem uma correlação positiva fraca.
Conforme informações acima é fácil confirmar que os nossos
resultados vão de acordo com o que diz Meller-da-Silva e Marciano (p.11,
2017) ao afirmarem que o modelo de negócio da Netflix se preocupa em
entregar uma proposição de valor e não apenas custo a seus clientes.
Relação do custo mensal da assinatura básica da Netflix com o seu
catálogo é mínima, deixando a entender que junção dos elementos produto,
preço, serviços, relacionamento e imagem se fazem presente no valor
final da assinatura.
6 Conclusão
Aqui você tem que colocar o seu posicionamento a partir dos resultados.
Tente construir um parecer. Quais são as implicações do seu trabalho?
Que recomendações você faria ao gestor?
7 Referência Bibliográfica
Aqui você deve colocar as referências dos trabalhos que você citou.
Tradicionalmente, tem uma norma para a citação dos trabalhos. as mais
comuns são a ABNT e a APA.
Canaltech: Aumento do preço das assinaturas da netflix
Investing: Redução dos preços dos planos na Índia