Desenvolvimento das variáveis a serem analisadas com base na teoria subjacente

Para mensurar o comportamento do consumidor frente às compras online, é necessário estabelecer um mecanismo para mapear quem são os internautas e como reagem aos estímulos recebidos no momento da compra. Conforme disposto por Solomon (2011, p. 35), entender o comportamento do consumidor é um bom negócio. Ainda conforme Solomon, um conceito básico de marketing sustenta que as empresas existem para satisfazer as necessidades dos consumidores.

Sequencialmente, estarão dispostas as variáveis a serem utilizadas nesta dissertação. Além de essas variáveis estarem fortemente baseadas na literatura de referência, também foram verificadas em outros estudos acadêmicos nacionais e estrangeiros, de forma original ou adaptadas.

Para facilitar a mensuração das respostas dadas pelo consumidor (cliente), Farris et al. (2007) propõem a utilização de métricas de hierarquia de efeitos: consciência, atitudes e uso (CAU). Segundo FARRIS et al. (2007, p. 48),

as métricas de consciência, atitudes e uso relacionam-se intimamente com o que tem sido chamado de Hierarquia de Efeitos, a suposição de que os clientes avançam por estágios sequenciais desde a falta de conhecimento, passando pela compra inicial de um produto e chegando à lealdade da marca.

É possível associar o que os autores discorreram com a utilização da Internet: realização de compras online, escolha de produtos e sites de serviços em geral. Aproveitando a lógica da Hierarquia de Efeitos, pode-se medir o quanto e como os internautas utilizam a rede virtual. Ainda de acordo com Farris et al. (idem), “os estudos de CAU também podem mapear ‘quem’ usa uma marca ou produto – em que os clientes são definidos por uso da categoria (frequente/pouco frequente), geografia, demografia, psicografia, uso da mídia e compra de outros produtos”. Para refinar e trazer uma ideia voltada à psicologia do consumidor, Gade (1998, p. 58) afirma que

o comportamento de consumo de cada indivíduo, assim como o comportamento em geral, depende da cognição do seu meio ambiente; de como o mundo é percebido; de como os estímulos sensoriais são recebidos e interpretados, em função de memórias e histórias passadas, crenças e valores, motivações e atitudes; de como essas percepções são integradas, representando a estrutura cognitiva que, para cada indivíduo, será única e particular.

Assim, foram separadas variáveis socioeconômicas e sociodemográficas a fim de verificar e analisar quais são os fatores que levam os internautas a consumirem pela Internet e, principalmente, o que determina o quanto vão gastar nas próximas compras. Destarte, na determinação de tais fatores, serão empregadas variáveis que medem consciência e conhecimento, atitudes e uso. As questões socioeconômicas e demográficas têm escalas tanto qualitativas quanto quantitativas. Já as escalas de mensuração das questões psicossociais e sociodemográficas serão majoritariamente quantitativas, por mais que algumas questões sejam de difícil quantificação pelos usuários.

Corroborando essa ideia, Gade (1998, p. 19), ao afirmar que as pesquisas recentes mostram “serem inteiramente válidos estes aspectos e critérios, como motivação, valores, preferência estética, assim como preferência por marcas, a marca da última aquisição, e o volume e frequência de compras se têm mostrado de relevância”, detalha as variáveis cultura, classe social, grupos referenciais, percepção, aprendizagem e variáveis de personalidade, além de trazer o conceito de percepção do risco para o consumidor, do ponto de vista do objetivo da compra, da satisfação, o custo, desaprovação social, opções (grande variedade) e lealdade a marcas.

Em tabela estruturada por Schiffman et al. (2009, p. 36), as variáveis para análise de mercado são das seguintes segmentações: geográfica, demográfica, psicológica, psicográfica,

sociocultural, relacionada ao uso, por benefícios e, por fim, segmentação híbrida. Kotler et al. (2005, p. 245) apresenta uma segmentação mais sucinta: geográfica, demográfica, psicográfica e comportamental. Para fins deste estudo, serão consideradas as segmentações abaixo detalhadas, que foram adaptadas a fim de adequá-las às alternativas das variáveis propostas pelos questionários comumente aplicados pelo IBGE e por outros estudos revisados.

Variáveis geográficas: região, porte da cidade ou região metropolitana, densidade e área.

Variáveis demográficas: idade, tamanho da família, ciclo de vida da família, sexo, renda, ocupação, grau de instrução, religião, raça, geração, nacionalidade, classe social. Foi incluída, ainda, “área de atuação”.

Variáveis de atitude ou de opinião: estilo de vida, personalidade, ocasiões, benefícios,

status do usuário, índice de utilização, status de fidelidade, estágio de prontidão e atitude em relação ao produto.

As variáveis foram estruturadas de forma objetiva e de fácil compreensão. No Apêndice B, encontram-se as perguntas que comporão o questionário da pesquisa de campo a ser realizada. As variáveis estão dispostas de acordo com as segmentações acima detalhadas. Foram feitas adaptações nas alternativas das variáveis qualitativas para seguir de forma relativamente próxima aos questionários desenvolvidos pelo IBGE, pelo e-bit e também de estudos listados na Tabela 4 – Principais contribuições de estudos que abordam o comportamento do consumidor na Internet.

De acordo com o Quadro 1, cada técnica estatística tem particularidades que devem ser atendidas em relação ao tipo de variável utilizada. Dessa forma, com base nas variáveis descritas no Apêndice B, desenvolveu-se o Quadro 2 que relaciona os problemas, as variáveis e as técnicas utilizadas.

Quadro 2 – Quadro Relacional entre problemas, técnicas de análise de dados e variáveis a serem analisadas Problemas Técnicas de análise de dados

Variáveis a serem analisadas

a)Verificar quais

variáveis são semelhantes para explicar o

comportamento dos usuários, de acordo com a avaliação dada para cada variável.

Análise Fatorial

qualidade, reputação, pol_segur, infl_preço, qtd_info, earlyadopt, compra_impulso, leal_loja, gosta_comprar, escolha_oferta, infl_terc,

pol_troca, pos_vendas, exp_compra_web e segur_compra_web.

b1)Verificar como a faixa de valor gasto em

compras realizadas pela Internet associa-se a outras variáveis

categóricas uma a uma. b2)Verificar como a variável gasto_web associa-se a todas outras variáveis categóricas simultâneamente.

Análise de Homoge-

neidade

Variável a ser explorada: gasto_web Variáveis a serem comparadas: moradia,

urbanização, gênero, mora_com, mora_local, renda, est_civil, ocupação, atuação, formação, pele, nacionalid, infl_cult, aliment, artes, religioso, assinat, autos, bebes, games, casa, coleção, constru, cosmet, educ, eletrod, lazer, eletr, filme, foto, present, info, inform, ins_music, jóia, livros, moda, music, escrit, petshop, saúde, serviços, sexshop, espetac, telef, turismo, outros, final_compra, cond_pag,

atraso_entreg, tempo_web, freq_web, acess_web, os_utiliz, browser, buscas,

comparação, compras, email, pesquisas, notic, social, trabalho, outro, ataque, comprou, gasto_web e mot_compra_web.

c)Verificar, enfim, quais os fatores que podem explicar a decisão de realizar uma compra, para um usuário da Internet.

Regressão Logística

Variável dependente: comprou_logit.

Variáveis independentes: moradia, urbanização,

ano, gênero, mora_com, mora_local, renda, est_civil, ocupação, atuação, formação, religião, pele, nacionalid, infl_cult, aliment, artes,

religioso, assinat, autos, bebes, games, casa, coleção, constru, cosmet, educ, eletrod, lazer, eletr, filme, foto, present, info, inform, ins_music, jóia, livros, moda, music, escrit, petshop, saúde, serviços, sexshop, espetac, telef, turismo, outros, final_compra, cond_pag,

atraso_entreg, facil_web, qualidade, reputação, pol_segur, infl_preco, qtd_info, earlyadopt, compra_impulso, leal_loja, gosta_comprar, escolha_oferta, infl_terc, pol_troca, pos_vendas, tempo_web, freq_web, acess_web, os_utiliz, browser, buscas, comparação, compras, email, pesquisas, notic, social, trabalho, outro, ataque, gasto_web, mot_compra_web, exp_compra_web e segur_compra_web.