Neste capítulo será apresentada a análise dos resultados que tiveram como base o tratamento dos dados recolhidos através do questionário aplicado aos consumidores de carne de bovino.
Dos 281 respondentes aos questionários, 57 foram retirados por não fazerem frequentemente compras de produtos alimentares e 5 por nunca consumirem carne de bovino. O estudo incidiu nos restantes 219 indivíduos que fazem frequentemente compras de produtos alimentares para o agregado familiar e consomem carne de bovino.
6.1 - Caraterização sociodemográfica
Género
Dos 219 indivíduos incluídos no estudo, 149 (68,0%) são do sexo feminino e 70 (32,0%) do sexo masculino.
Figura 16 - Caraterização da amostra (N = 219) por género Idade
As idades variam entre os 17 e os 65 anos (Média = 39,96; Mediana = 40,00; Desvio-padrão = 10,03). Verifica-se uma predominância de indivíduos entre os 29 e os 40 anos (37,9%) e entre os 41 e os 52 anos (36,5%).
68% 32%
Género
39 Figura 17 - Caraterização da amostra (N = 219) por classes etárias
Nível de escolaridade completado pelos inquiridos
A amostra estudada é constituída maioritariamente por elementos com elevados níveis de escolaridade. Mais de um terço dos inquiridos tem um bacharelato ou licenciatura (37,0%), existem 57 respondentes (26,0%) com mestrado ou doutoramento. Para além destes, 55 (25,1%) frequentaram até ao 11º ou 12º anos e apenas 26 (11,9%) têm o 9º ano ou um nível de escolaridade inferior.
Figura 18 - Caraterização da amostra (N = 219) por nível de escolaridade Número de pessoas do agregado familiar
Quanto aos agregados familiares dos inquiridos, estes são maioritariamente constituídos por 3 ou 4 pessoas (24,7% e 37,4%, respetivamente). Apenas 12 respondentes (5,5%) vivem sozinhos e 7 inquiridos (3,2%) vivem em famílias com 6 ou 7 pessoas.
15,5% 37,9% 36,5% 10,0% 0% 10% 20% 30% 40%
17 a 28 anos 29 a 40 anos 41 a 52 anos 53 a 65 anos Classes etárias 0,5% 3,2% 8,2% 25,1% 37,0% 26,0% 0% 10% 20% 30% 40%
4º Ano 6º Ano 9º Ano 11º/12º Ano Bach./Lic. Mest./Dout.
40 Figura 19 - Caraterização da amostra (N = 219) por número de pessoas do agregado familiar Número de bens no agregado familiar – poder de compra
A distribuição de número de bens do agregado familiar é aproximadamente simétrica prevalecendo os agregados com 4, 5, 6 ou 7 bens. Sendo o número de bens um indicador económico para avaliar o poder de compra dos agregados familiares e considerando o poder de compra baixo (quando os agregados dos inquiridos têm de 0 a 3 bens), médio (de 4 a 6 bens) e alto (de 7 a 10 bens), verificamos que predominam os agregados com poder de compra médio (45,7%), como se pode observar na seguinte tabela e figura.
Tabela 3 - Caraterização da amostra (N = 219) por número de bens e poder de compra dos agregados familiares.
Número de bens n % n % Poder de
compra 0 2 0,9 26 11,9 Baixo 1 6 2,7 2 18 8,2 3 20 9,1 4 48 21,9 100 45,7 Médio 5 32 14,6 6 40 18,3 7 29 13,2 93 42,5 Alto 8 18 8,2 9 6 2,7 10 2 0,9 5,5% 13,2% 24,7% 37,4% 16,0% 2,7% 0,5% 0% 10% 20% 30% 40% 1 2 3 4 5 6 7
41 Figura 20 - Caraterização da amostra (N = 219) por poder de compra
Classe social
A classe social dos inquiridos foi determinada com base nos anos de estudo e na ocupação profissional do elemento do agregado que mais contribui para o rendimento do agregado familiar. A seguinte figura mostra a classe social segundo os critérios ESOMAR. Existe um equilíbrio entre o número de elementos das classes A, B, C e D. Apenas a classe E é representada por um número inferior de inquiridos, como se pode verificar na seguinte figura.
Figura 21 - Caraterização da amostra (N = 219) por classe social Local de residência
Quanto ao local da residência principal dos inquiridos, 105 (47,9%) vivem em meios urbanos e 114 (52,1%) em meios rurais. 11,9% 45,7% 42,5% 0% 10% 20% 30% 40% 50%
Baixo Médio Alto
Poder de compra 23,3% 26,0% 23,3% 21,0% 14,0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% A B C D E Classe social
42 Figura 22 - Caraterização da amostra (N = 219) por local de residência
Concelho de residência
A análise da residência dos inquiridos, realizou-se em duas etapas:
1ª etapa – agrupamos os concelhos com 2 ou menos representantes na categoria “outros”.
Figura 23 - Caraterização da amostra (N = 219) por concelho de residência
2ª etapa – agrupamos os concelhos em “Vila Real” e em “outros”, como se pode observar na seguinte figura.
Figura 24 - Caraterização da amostra (N = 219) por concelho de residência
48% 52%
Local de residência
Meio urbano Meio rural
0,616 0,037 0,037 0,023 0,023 0,023 0,018 0,018 0,21 0% 20% 40% 60% 80%
Vila Real Bragança Porto Cerva Vila Pouca de Aguiar
Salvador Vila Nova de Gaia Régua Outros Concelho de residência 0,616 0,384 0% 20% 40% 60% 80%
Vila Real Outros
43 Verifica-se que cerca de 61% dos inquiridos pertencem ao concelho de Vila Real e os restantes a outros concelhos.
6.2 - Consumo, compra e conhecimento
Frequência de consumo de carne de bovino
Dos 219 participantes no estudo, a maioria consome carne de bovino de 1 a 6 vezes por semana (68,5%) ou de 1 a 3 vezes por semana (24,7%). Apenas 10 (4,6%) referiram que comem carne de bovino todos os dias e 5 (2,3%) menos de 1 vez por mês.
Tabela 4 - Caraterização da amostra (N = 219) por frequência de consumo de carne de bovino
Frequência de consumo n %
Pelo menos 1 vez por dia 10 4,6
1 a 6 vezes por semana 150 68,5
1 a 3 vezes por mês 54 24,7
Menos de 1 vez por mês 5 2,3
Consumo de Carne Barrosã DOP ou Carnalentejana DOP
Dos 219 indivíduos incluídos no estudo, 136 (62,1%) afirmaram já ter consumido Carne Barrosã DOP ou Carnalentejana DOP e os restantes 83 (37,9%) nunca o fizeram.
Figura 25 - Caraterização da amostra (N = 219) por consumo de Carne Barrosã DOP ou Carnalentejana DOP
62% 38%
Consumo de Carne Barrosã DOP ou Carnalentejana DOP
44 Compra de Carne de Bovino com DOP
Dos 219 inquiridos que fazem compras frequentemente e consomem carne de bovino, apenas 112 (51,1%) já compraram Carne de Bovino com DOP.
Figura 26 - Caraterização da amostra (N = 219) por compradores de Carne de Bovino com DOP
Local de compra
O local de compra mais referido pelos 112 respondentes que já compraram Carne de Bovino com DOP é o talho (81,3%), seguido do supermercado ou hipermercado (58,9) e da cooperativa ou diretamente no produtor (42,9%). Apenas 5 (4,5%) compram em lojas gourmet e 4 (3,6) noutros locais.
Figura 27 - Caraterização dos compradores de Carne de Bovino com DOP (N = 112) por local de compra
51% 49%
Compradores de Carne de Bovino DOP
Sim Não 81,3% 58,9% 42,9% 4,5% 3,6% 0% 20% 40% 60% 80% 100%
Talho Sup./hip. Coop./produtor Loja Gourmet Outro local
45 Conhecimento de Carnes de Bovino DOP
Quanto ao conhecimento dos compradores relativamente aos tipos de Carne de Bovino com DOP, as mais reconhecidas foram a Carne Barrosã DOP (91,1%), a Carne Maronesa DOP (86,6%), a Carne Mirandesa DOP (82,1%) e a Carnalentejana DOP (70,5%). Este resultado poderá dever-se ao facto de os inquiridos pertencerem, essencialmente ao distrito de Vila Real, onde se cria Carne Barrosã DOP e Maronesa DOP.
Figura 28 - Caraterização dos compradores de Carne de Bovino com DOP (N = 112) por conhecimento de Carnes de Bovino DOP
Conhecimento e compra de Carne de Bovino Biológica
Relativamente à Carne de Bovino Biológica, 46 (41,1%) dos inquiridos que já compraram Carne de Bovino com DOP afirmaram que conhecem e 29 (25,9%) já compraram Carne de Bovino Biológica.
Figura 29 - Caraterização dos compradores de Carne de Bovino com DOP (N = 112) por conhecimento de Carne de Bovino Biológica
Figura 30 - Caraterização dos compradores de Carne de Bovino com DOP (N = 112) por compra de Carne de Bovino Biológica
91,1% 86,6% 82,1% 70,5% 44,6% 24,1% 21,4% 13,4% 7,1% 0% 20% 40% 60% 80% 100%
Barrosã Maronesa Mirandesa Carnalentejana Arouquesa Mertolenga Marinhoa Charneca Cachena P.
Carnes de Bovino DOP
41% 59%
Carne de Bovino Biológica
Conhece Não conhece
26%
74%
Carne de Bovino Biológica
46
6.3 - Perceção sobre os produtos DOP, marcas de supermercado e agricultura biológica
Para analisar a opinião sobre os produtos DOP, a agricultura biológica e as marcas de supermercado foi pedido aos inquiridos que classificassem o seu grau de concordância (numa escala de Likert de 1 a 5 pontos) relativamente a algumas afirmações. Nas tabelas seguintes são apresentadas as medianas e as frequências de respostas (em percentagem).
Perceção sobre produtos alimentares com DOP
De forma geral os inquiridos têm uma opinião muito positiva sobre produtos alimentares com DOP. A maioria dos inquiridos concorda totalmente que são mais atrativos do que produtos semelhantes existentes no mercado, que os rótulos sugerem um produto de alta qualidade, são mais genuínos e autênticos e preservam o nível de emprego nas regiões onde são produzidos. Quase metade dos inquiridos concorda totalmente que asseguram um maior nível de rendimento aos seus produtores, um nível de qualidade consistente e são menos sujeitos a cópias fraudulentas.
Tabela 5 – Percepção dos inquiridos (N = 219) sobre produtos alimentares com DOP Variáveis totalmente Discordo
(1) Discordo (2) Nem discordo nem concordo (3) Concordo (4) Concordo totalmente (5) Mediana
Os produtos com DOP são mais atrativos que produtos
semelhantes existentes no mercado.
0% 1,4% 8,7% 32,4% 57,5% 5
Os rótulos dos produtos com DOP sugerem-me um produto de alta qualidade.
0% 1,8 8,2% 35,6% 54,3% 5
Os produtos com DOP asseguram um maior nível de rendimento aos seus produtores.
0,9% 4,6% 18,3% 27,4% 48,9% 4
Os produtos com DOP são mais
genuínos e autênticos. 0% 1,4% 11,0% 32,9% 54,8% 5 Os produtos com DOP
preservam o nível de emprego nas regiões onde são
produzidos.
0,5% 3,2% 13,7% 29,2% 53,4% 5
Os produtos com DOP asseguram um nível de qualidade consistente.
0,9% 7,8% 18,7% 23,7% 48,9% 4
Os produtos com DOP são menos sujeitos a cópias fraudulentas.
47 Com o objetivo de, posteriormente, comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos DOP entre os segmentos obtidos, foi utilizada a análise de componentes principais categórica (ACPCAT) para reduzir o número de variáveis e identificar dimensões perceptuais que representem a percepção na avaliação dos produtos DOP, conforme descrito em Teixeira (2004).
Foi realizada uma primeira análise para 7 componentes (número igual ao das variáveis) cujos resultados se apresentam na tabela 6.
Tabela 6 – Modelo da ACPCAT para 7 componentes.
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor Próprio) % de Variância 1 0,930 4,923 70,326 2 -0,865 0,574 8,205 3 -1,185 0,496 7,087 4 -2,398 0,327 4,675 5 -3,480 0,251 3,587 6 -3,907 0,230 3,285 7 -4,712 0,198 2,835 Total 1,000 7,000 100,000
Para decidir o número de componentes principais a extrair, optou-se pelo método de seleção das componentes principais com valores próprios superiores a 1. Assim, procedeu-se a uma nova análise de componentes principais categórica para 1 componente, cujos resultados são apresentados na tabela 7.
Tabela 7 – Modelo da ACPCAT para 1 componente
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor
Próprio) % de Variância
1 0,952 5,432 77,600
Total 0,952 5,432 77,600
A componente obtida explica 78% da variância total e permite obter uma nova variável (object scores) que será utilizada para comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos DOP entre os segmentos obtidos na análise de clusters.
48 Tabela 8– Component loadings da ACPCAT para 3 componentes
Variáveis Dimensão 1
Os produtos com DOP são mais atrativos que produtos semelhantes existentes no mercado. ,862 Os rótulos dos produtos com DOP sugerem-me um produto de alta qualidade. ,888 Os produtos com DOP asseguram um maior nível de rendimento aos seus produtores. ,886 Os produtos com DOP são mais genuínos e autênticos. ,876 Os produtos com DOP preservam o nível de emprego nas regiões onde são produzidos. ,870 Os produtos com DOP asseguram um nível de qualidade consistente. ,876 Os produtos com DOP são menos sujeitos a cópias fraudulentas. ,908
Percepção sobre produtos alimentares de agricultura biológica.
Relativamente aos produtos alimentares de agricultura biológica, a percepção é muito positiva. A maioria concorda totalmente que estes produtos são excelentes, contribuem para a melhoria da saúde e são mais saborosos, evidenciando uma grande predisposição para a sua compra. Apenas o maior valor nutritivo destes produtos é posto em causa.
Tabela 9 – Percepção dos inquiridos (N = 219) sobre produtos alimentares de agricultura biológica
Variáveis totalmente Discordo
(1) Discordo (2) Nem discordo nem concordo (3) Concordo (4) Concordo totalmente (5) Mediana Ao consumir produtos de agricultura biológica estou a contribuir para a minha saúde.
0,5% 1,4% 19,2% 26,0% 53,0% 5
Consumir produtos de agricultura biológica é excelente.
0,9% 2,3% 11,4% 31,1% 54,3% 5
De cada vez que vou às compras, a probabilidade de comprar produtos de agricultura biológica é grande.
0% 1,8% 8,2% 35,6% 54,3% 5
Saber que um produto provém da agricultura biológica é para mim um critério de compra essencial.
0% 2,3% 18,3% 25,1% 54,3% 5
Os produtos de agricultura
biológica são mais saborosos. 1,8% 3,7% 17,8% 26,9% 49,8% 4 Ao comprar produtos de
agricultura biológica estou a contribuir para um melhor meio ambiente.
4,1% 16,0% 21,9% 14,2% 43,8% 4
Os produtos de agricultura biológica têm maior valor nutritivo.
49 Com o objetivo de, posteriormente, comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos de agricultura biológica entre os segmentos obtidos na análise de clusters, realizaram-se os mesmos procedimentos da ACPCAT realizada para a percepção dos produtos DOP.
Foi realizada uma primeira análise para 7 componentes (número igual ao das variáveis) cujos resultados se apresentam a seguir.
Tabela 10 – Modelo da ACPCAT para 7 componentes
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor Próprio) % de Variância 1 0,925 4,835 69,078 2 -0,480 0,708 10,120 3 -1,772 0,397 5,672 4 -2,450 0,323 4,609 5 -2,585 0,311 4,443 6 -3,855 0,232 3,319 7 -4,877 0,193 2,758 Total 1,000 7,000 100,000
Para decidir o número de componentes principais a extrair, optou-se também pelo método de seleção das componentes principais com valores próprios superiores a 1. Assim, procedeu-se a uma nova análise de componentes principais categórica para 1 componente, cujos resultados são apresentados na tabela seguinte.
Tabela 11 – Modelo da ACPCAT para 1 componente
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor
Próprio) % de Variância
1 ,959 5,616 80,231
Total ,959 5,616 80,231
A componente obtida explica 80% da variância total e permite obter uma nova variável (object scores) que será utilizada para comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos de agricultura biológica entre os segmentos obtidos na análise de clusters.
50 Tabela 12– Component loadings da ACPCAT para 3 componentes
Variáveis Dimensão 1
Ao consumir produtos de agricultura biológica estou a contribuir para a minha saúde. 0,909
Consumir produtos de agricultura biológica é excelente. 0,900
De cada vez que vou às compras, a probabilidade de comprar produtos de agricultura
biológica é grande. 0,889
Saber que um produto provém da agricultura biológica é para mim um critério de compra
essencial. 0,902
Os produtos de agricultura biológica são mais saborosos. 0,931
Ao comprar produtos de agricultura biológica estou a contribuir para um melhor meio
ambiente. 0,923
Os produtos de agricultura biológica têm maior valor nutritivo. 0,810
Percepção sobre produtos alimentares com marcas de supermercado.
A opinião sobre os produtos alimentares com marcas de supermercado não é tão positiva como a que os respondentes têm sobre produtos alimentares com DOP. A maioria concorda, ou concorda totalmente, que são mais baratos, têm maior valor do que outras marcas, têm pior qualidade, mas consideram que estão a fazer um bom negócio quando os compram. No entanto, a maior parte dos inquiridos não se sente satisfeito quando os compra.
Tabela 13 – Percepção dos inquiridos (N = 219) sobre produtos alimentares com marcas de supermercado
Variáveis totalmente Discordo (1) Discordo (2) Nem discordo nem concordo (3) Concordo (4) Concordo totalmente (5) Mediana
Na maioria das categorias de produtos, os produtos mais baratos têm marcas de supermercado.
1,4% 5,5% 31,5% 37,0% 24,7% 4
Em geral os produtos com marcas de supermercado têm pior qualidade.
2,3% 10,5% 31,5% 21,9% 33,8% 4
Sempre que compro uma marca de supermercado julgo estar a fazer um bom negócio.
1,8% 9,1% 18,7% 38,4% 32,0% 4
Quando compro marcas de
supermercado sinto-me satisfeito. 31,5% 24,2% 23,7% 16,0% 4,6% 2 Gosto bastante de saber que os
produtos que pretendo comprar têm marcas de supermercado.
12,3% 25,6% 32,4% 14,2% 15,5% 3
Os produtos com marcas de supermercado têm maior valor do que os que têm outras marcas.
51 Com o objetivo de, posteriormente, comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos alimentares com marcas de supermercado entre os segmentos obtidos na análise de clusters, realizou-se a ACPCAT seguindo os procedimentos das análises anteriores.
Antes da realização da ACPCAT, procedeu-se à inversão da questão “Em geral os produtos com marcas de supermercado têm pior qualidade” de forma a que pontuações elevadas nesta questão correspondam a uma percepção de maior qualidade dos produtos com marca de supermercado. Desta forma a questão é interpretável como “Em geral os produtos com marcas de supermercado têm melhor qualidade”.
Foi realizada uma primeira análise para 6 componentes (número igual ao das variáveis) cujos resultados se apresentam a seguir.
Tabela 14 – Modelo da ACPCAT para 6 componentes
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor Próprio) % de Variância 1 0,817 3,129 52,152 2 -0,148 0,890 14,837 3 -0,483 0,713 11,885 4 -0,972 0,552 9,208 5 -1,720 0,411 6,849 6 -2,746 0,304 5,069 Total 1,000a 6,000 100,000
Para decidir o número de componentes principais a extrair, optou-se também pelo método de seleção das componentes principais com valores próprios superiores a 1. Assim, procedeu-se a uma nova análise de componentes principais categórica para 1 componente, cujos resultados são apresentados na tabela seguinte.
Tabela 15 – Modelo da ACPCAT para 1 componente
Dimensão Alfa de Cronbach
Variância Explicada Total (Valor
Próprio) % de Variância
1 0,890 3,867 64,455
52 A componente obtida explica 64,5% da variância total e permite obter uma nova variável (object scores) que será utilizada para comparar a percepção dos inquiridos sobre os produtos alimentares com marcas de supermercado entre os segmentos obtidos na análise de clusters. Todas as 7 variáveis apresentam component loadings superiores a 0,73, em valor absoluto.
Tabela 16– Component loadings da ACPCAT para 3 componentes
Variáveis Dimensão 1
Na maioria das categorias de produtos, os produtos mais baratos têm marcas de supermercado. 0,877 Em geral os produtos com marcas de supermercado têm melhor qualidade. (1) -0,843 Sempre que compro uma marca de supermercado julgo estar a fazer um bom negócio. 0,732 Quando compro marcas de supermercado sinto-me satisfeito. -0,708 Gosto bastante de saber que os produtos que pretendo comprar têm marcas de supermercado. 0,778 Os produtos com marcas de supermercado têm maior valor do que os que têm outras marcas. 0,863 (1) A questão inicial “Em geral os produtos com marcas de supermercado têm pior qualidade” foi invertida da seguinte forma: 1=5; 2=4; 3=3; 4=2 e 5=1 de forma a ser interpretável como “Em geral os produtos com marcas de supermercado têm melhor qualidade”.
6.4 - Utilidades
A análise das utilidades atribuídas a cada característica ou níveis das características permite avaliar o valor atribuído pelos consumidores com base nas suas intenções de compra, que resulta das opções tomadas por cada agente e das suas preferências reveladas, com o objetivo de aumentar a sua satisfação.
6.4.1 - Importância relativa das caraterísticas tipo de peça de proveniência da carne de bovino, marca e preço
Verifica-se que, para a média da amostra, a caraterística preço tem uma maior importância relativamente aos tipos de peça de proveniência da carne de bovino e às marcas. Isto significa que para a tomada de decisão de escolha de bifes para uma refeição especial em família, é atribuído um maior peso ao preço, depois à marca e, só depois, ao tipo de peça de proveniência da carne de bovino.
53 Figura 31 - Importância média relativa das características tipo de peça de proveniência da carne bovina, marca e preço (N = 219)
6.4.2 – Utilidades atribuídas aos tipos de peça de proveniência da carne de bovino, marca e preço
Tipos de peça de proveniência da carne de bovino
Pela análise das utilidades atribuídas a cada tipo de peça de proveniência da carne de bovino, observa-se que a alcatra é a mais valorizada pelos inquiridos, como se pode verificar na seguinte figura.
Figura 32 - Utilidades atribuídas aos tipos de peça de proveniência da carne de bovino (N = 219)
Preço
Relativamente aos níveis de preços, verifica-se que as utilidades são, em termos médios, inversas, o que é normal. Ou seja, as maiores preferências médias vão para as carnes com preços mais baixos.
21,0% 26,2% 52,8% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%
Tipo de peça Marca Preço
0,153 -0,029 -0,013 -0,05 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20
54 Figura 33 - Utilidades atribuídas aos níveis de preço (N = 219)
Marcas Comerciais e Coletivas
Para a média da amostra total (n=219), observam-se utilidades médias superiores nas combinações de co-branding que associam as 2 marcas coletivas DOP e biológica, tanto à marca Continente como à marca comercial Montalva. De forma geral, a marca Montalva é menos valorizada do que a marca Continente, o que pode ser explicado pela sua fraca notoriedade (não existem marcas comerciais neste tipo de produtos com notoriedade significativa) e a carne DOP é mais valorizada do que a carne biológica, tanto na marca Continente como na Montalva.
Figura 34 - Utilidades atribuídas às marcas (N = 219)
Analisando o impacto da eventual utilização de estratégias de Co-branding, verificamos que a associação de marcas coletivas às marcas do supermercado/distribuidor “Continente” e comercial “Montalva” reforça o valor destas marcas do distribuidor ou comercial, particularmente quando a marca coletiva associada é a “Carne Barrosã DOP (ou Carnalentejana DOP)”. Esse impacto, embora menor, é também positivo para a “Carne
1,378 0,455 -0,483 -1,204 -1,50 -1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 9 €/Kg 15 €/Kg 21 €/Kg 27 €/Kg -0,204 -0,121 0,048 -0,064 0,159 0,047 0,19 0,264 -0,30 -0,20 -0,10 0,00 0,10 0,20 0,30
Montalva Continente Montalva + DOP Montalva + BIO Continente + DOP Continente + BIO Montalva + DOP + BIO Continente + DOP + BIO
55 Biológica”, o que evidencia a existência de uma utilidade média positiva para estas duas marcas coletivas consideradas nesta experiência de escolha.
6.5 – Segmentação: análise de clusters
Para agrupar os inquiridos de acordo com as utilidades individuais, foi utilizado o agrupamento por clusters. Foram testados vários agrupamentos com diferentes métodos hierárquicos, verificando-se que as soluções com mais do que 4 clusters davam origem a grupos com um número reduzido de elementos. De seguida, foi utilizado o método de agrupamento k-means para 2, 3 e 4 segmentos, cujos resultados se apresentam a seguir.
6.5.1 - Agrupamento em 2 segmentos
Os 2 segmentos explicam 26% da variância total (R2=0,26) e as variáveis que mais contribuem para a discriminação entre eles são as relacionadas com o preço, sobretudo os preços 9€/Kg, 21€/Kg e 27€/Kg, cujos valores de F são muito superiores às outras (Marôco, 2011), como pode ser verificado na tabela seguinte.
Tabela 17 - Utilidades médias nos 2 segmentos
Utilidades Segmento 1 (n = 124) Segmento 2 (n = 95) F p Lombo -,2794 ,3341 59,548 ,000 Vazia -,1367 ,1118 16,925 ,000 Alcatra ,2373 ,0423 5,641 ,018 9 €/Kg 1,9552 ,6252 199,748 ,000 15 €/Kg ,5100 (1) ,3836 (1) 3,561 ,060 21 €/Kg -,8528 ,0005 142,788 ,000 27 €/Kg -1,8509 -,3605 403,230 ,000 Montalva -,3737 ,0167 38,053 ,000 Continente -,0963 (1) -,1529 (1) ,531 ,467 Montalva DOP -,1814 ,3469 66,466 ,000 Montalva e BIO -,1789 ,0851 13,614 ,000 Continente DOP ,0822 ,2598 7,231 ,008 Continente e BIO ,0555 (1) ,0349 (1) ,080 ,777
Montalva DOP e BIO ,0201 ,4121 28,048 ,000
Continente DOP e BIO ,1849 ,3670 7,253 ,008
(1) não existem diferenças estatisticamente significativas (p>0,05) entre os grupos na variável (teste Post Hoc de Tukey HSD); F – estatística de teste da ANOVA; p – valor de significância da ANOVA.
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Segmento 1 – valoriza a alcatra e desvaloriza o lombo e a vazia, valorizando ainda muito os
preços baixos e desvalorizando muito os altos. Desvaloriza as duas marcas comercial e do