RESULTADOS DA ANÁLISE DE CLUSTER DOS VAREJISTAS

Um dos objetivos específicos do estudo é classificar os varejistas pesquisados em grupos (clusters) com base na prática de estratégias de marketing multicanal. Para tanto, a técnica Cluster Analysis (ou análise de agrupamento) foi empregada, já que permite o agrupamento de pessoas, objetos ou organizações com base em determinadas características/variáveis mensuradas (AAKER; KUMAR; DAY, 2009). Na pesquisa de marketing, essa técnica de análise é bastante utilizada na identificação de segmentos de mercado, sejam consumidores, organizações ou produtos (MALHOTRA, 2012). Essa técnica

55% 95% 37% 36% 50% 100% 47% 50% 53% 96% 40% 40% Raro no mercado (σ=1,27; x=3,6; n=79)

Valioso para clientes (σ=0,77; x=4,7; n=80)

Difícil imitar (σ=1,31; x=3,1; n=81)

Difícil substitução (σ=1,32; x=3,1; n=78) Micro e pequeno lojista Médio e grande lojista Total

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de análise auxilia, também, na redução de dados coletados, facilitando a identificação de perfil/características de varejistas similares.

Na aplicação da análise de cluster, o procedimento de aglomeração hierárquica foi utilizado, aquele que se caracteriza pelo estabelecimento de uma hierarquia, ou estrutura em árvore, na formação dos agrupamentos dos casos/varejistas analisados (AAKER; KUMAR; DAY, 2009). Já no processamento dos casos, o método de Ward foi utilizado, aquele procedimento de agrupamento segundo o qual a similaridade é usada para juntar agrupamento, buscando maximizar a homogeneidade dentro dos grupos/clusters identificados (a soma de quadrados dentro dos grupos é usada como medida de homogeneidade). Conforme Hair et al. (2010), esse método é um dos mais utilizados, pois permite combinar agrupamentos com pequeno número de observações. A medida de distância utilizada foi a distância quadrática euclidiana entre casos (ou absoluta), que é a medida de similaridade entre dois objetos mais comumente utilizada (MALHOTRA, 2012). A distância euclidiana quadrada consiste na soma dos quadrados das diferenças, sem calcular a raiz quadrada. Quanto mais próximo de zero for a distância euclidiana, mais similares são os objetos comparados (HAIR et al. 2010). O Apêndice F contém a Matriz de Proximidade entre os casos analisados, gerada pela técnica Cluster Analysis.

A Tabela 11 apresenta o resumo do processamento da técnica Cluster Analysis e o resultado dos 20 primeiros estágios do procedimento de aglomeração hierárquica. No Apêndice G contém o resultado completo do procedimento de aglomeração hierárquico dos casos analisados.

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Tabela 11 – Resumo do processamento e do procedimento de aglomeração dos casos

Fonte: Elaborado pela autora (2017).

Já o Gráfico 12 apresenta o resultado da técnica dendrograma (pelo método de ligação Ward), utilizada para identificação da quantidade de clusters. O dendrograma ilustra os grupos formados, com maior detalhamento e facilita a identificação visual da combinação dos casos e da quantidade de clusters. Assim, decidiu-se por agrupar os casos analisados em quatro grupos (clusters), identificados a partir da linha de corte vertical no gráfico de dendrograma gerado. Posteriormente, os casos foram identificados a partir da tabela de associação de clusters gerada pela técnica Cluster Analysis, disponível no Apêndice H. Assim, o cluster 1 ficou com 23 casos (34% da amostra), o cluster 2 com 20 casos (29% da amostra), o cluster 3 ficou com 12 casos (18%) e o cluster 4 com 13 casos (19%).

N Porcentagem N Porcentagem N Porcentagem

68 75,6 22 24,4 90 100,0

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2

1 3 4 2,500 0 0 6 2 76 89 5,500 0 0 30 3 16 26 8,500 0 0 32 4 67 86 12,000 0 0 11 5 48 70 15,500 0 0 10 6 3 43 19,000 1 0 13 7 65 81 23,000 0 0 27 8 27 39 27,000 0 0 28 9 2 79 31,500 0 0 40 10 1 48 36,000 0 5 42 11 25 67 41,167 0 4 30 12 23 58 46,667 0 0 18 13 3 84 52,417 6 0 36 14 71 88 58,417 0 0 33 15 24 34 64,417 0 0 16 16 18 24 70,417 0 15 32 17 6 75 76,917 0 0 41 18 10 23 83,417 0 12 21 19 38 72 90,417 0 0 44 20 30 53 97,917 0 0 45

Método de agregação: Método de Ward Estágio

Cluster combinado

Coeficientes

Cluster de estágio

exibido primeiro Próximo estágio

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Gráfico 12 – Dendrograma pelo método de Ward

Fonte: Elaborado pela autora (2017).

Posteriormente, a técnica Cluster Analysis pelo método K-Means foi aplicada para identificação dos centroides de cada cluster, um dos algoritmos de clustering frequentemente usados e que permite a identificação do ponto central dos grupos (MALHOTRA, 2012). A Tabela 12 apresenta os centroides de cada cluster gerado, em cada variável de pesquisa

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mensurada. Percebe-se que os grupo 3 e 4 ficaram com centroides mais elevados, obtendo valor central 4 e 5 em 15 e 12 (respectivamente) das 16 variáveis mensuradas. O grupo 1 teve, também, boa avaliação e obteve centroides 4 e 5 em 11 das 16 variáveis mensuradas. Já o grupo 2 não teve nenhum valor central 5.

Tabela 12 – Resultados de centroides finais dos clusters

Fonte: Elaborado pela autora (2017).

A partir da identificação dos grupos (clusters) e dos respectivos centroides, faz-se a descrição do perfil (características) e a denominação de cada cluster identificado. Considerando o tempo/experiência na utilização da estratégia multicanal, os quatro clusters foram nomeados como segue: cluster 1 “Pioneiros”; cluster 2 “Experientes”; cluster 3 “Menos Experientes”; cluster 4 “Retardatários”. O Quadro 7 apresenta a descrição resumida do perfil, nome e tamanho de cada cluster identificado, com suas respectivas características em termos de estratégias de multicanal, estratégias de integração de canais e desempenho competitivo. 1 2 3 4 Produtos_competivos 5 3 4 4 Preços_competitivos 4 4 4 4 Relacionamento_clientes 3 4 5 4 Satisfação_clientes 4 4 5 4 Serviços_clientes 2 3 4 3 Incentiva_uso_canais 4 2 4 4 Dados_clientes 3 2 4 3 Comunicação_marketing 4 3 4 3 Monitoramento_internet 5 3 4 4 Promoção_vendas 3 4 3 5 Qualificação_funcionários 4 3 4 3 Conhecimento_mercado 4 3 4 4 Alianças_parcerias 2 2 4 4 Integração_canais 4 3 4 5 Merchandising 5 4 4 5 Avalia_desempenho_canais 4 2 4 5 Variáveis Cluster

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Quadro 7 - Perfis dos clusters identificados

Fonte: Elaborado pela autora (2017).

O cluster 1, denominado “Pioneiros”, contém os varejistas com mais experiência em multicanal (média 7,5 anos), com maior quantidade de funcionários (média 909), maior quantidade de loja própria (média 6,9) e quem mais investe em marketing (média 5,1%). Nele predominam lojistas dos ramos de artigos de vestuário, calçados e acessórios (34,8%) e de casa, móveis e decorações (26,1%); que oferecem os canais: loja de rua (87%), redes sociais (78%), loja virtual (57%) e venda por e-mail (48%). As estratégias de marketing multicanal mais utilizadas são: mix de produtos/marcas competitivo (4,6), visual merchandising (4,6), política de preços competitivos (4,6), promoções de vendas (4,4), conhecimento de mercado e concorrência (4,2), alianças estratégicas com outras empresas (4,00) e sistemas de dados/informações sobre clientes (3,8). Sobre a integração de canais, o grupo tem a menor média, mas investe na integração em política de produtos (4,0), logística (4,2), política de vendas (4,0), e estrutura de pessoal (3,8). Sobre o desempenho competitivo, o grupo tem varejistas com bom desempenho nos diferentes critérios mensurados, principalmente no desempenho geral (4,1), na lealdade dos clientes (4,2) e na satisfação dos clientes (4,3).

O cluster 2, denominados “Experientes”, contém os varejistas com boa experiência em multicanal (média 7,3 anos), moderada quantidade de funcionários (média

Cluster Perfil

"PIONEIROS" 23 lojistas (34% )

Lojistas com mais experiência em multicanal, maior quantidade de funcionários, maior quantidade de loja própria e que mais investem em marketing; lojistas predominantemente dos ramo de artigos de vestuário, calçados e acessórios e de casa, móveis e decorações; que oferecem os canais: loja de rua, redes sociais, loja virtual e venda por e-mail; que investem principalmente nas estratégias: mix de produtos competitivo, visual merchandising política de preços competitivos, promoções de vendas, conhecimento de mercado/concorrência, alianças estratégicas com outras empresas e integração de canais; que investe na integração de canais no âmbito de política de preços, logística, política de vendas, comunicação de marketing, promoção de vendas, ambiente/layout e sistema de dados/informações; lojistas com bom desempenho competitivo nos diferentes critérios mensurados, principalmente no desempenho geral, na lealdade dos clientes e na satisfação dos clientes

"EXPERIENTES" 20 lojistas (29% )

Lojistas com boa experiência em multicanal, moderada quantidade de funcionários, reduzida quantidade de loja própria e com moderado investimento em marketing; lojistas predominantemente do ramo de casa, móveis e decorações e que oferecem os canais: redes sociais, vendas por e-mails, loja de rua, loja virtual e telemarketing; que investem principalmente nas estratégias relacionamento/lealdade com clientes; satisfação/reclamação de clientes; conhecimento de mercado/concorrência e serviços aos clientes; que investem em integração de canais no âmbito de compras, logística e mix de produtos; lojistas com bom desempenho competitivo em satisfação de clientes e lealdade de clientes, mas que apresentam menor desempenho competitivo geral

"MENOS EXPERIENTES" 12 lojistas (18% )

Lojistas com pouco tempo de experiência em multicanal, reduzida quantidade de funcionários, pouca loja própria, e com moderado investimento em marketing; predominam lojistas dos ramos de artigos de vestuário, calçados e acessórios, e de brinquedos e games; que oferecem os canais: redes sociais, loja de rua, loja virtual e loja de shopping; que investem principalmente nas estratégias: visual merchandising ; integração de canais, incentivo ao uso de diferentes canais, monitoramento da internet; avaliação do desempenho dos canais; comunicação de marketing; lojistas que mais investem na integração de canais, principalmente no âmbito de mix de produtos, política de troca/devolução, compras, política de preços, comunicação de marketing, promoção de vendas, ambiente/layout , estrutura de pessoal; lojistas com melhor desempenho competitivo em todos os critérios analisados, principalmente em desempenho geral, participação de mercado e satisfação dos clientes

"RETARDATÁRIOS" 13 lojistas (19% )

Lojistas mais recentes na estratégia de multicanal, elevada quantidade de funcionários, reduzida quantidade de loja própria e baixo investimento em marketing; predominam lojistas dos ramo de artigos de vestuário, calçados e acessórios e artigos para esporte e lazer; que oferecem os canais: loja de rua, redes sociais, loja virtual e telemarketing; que investem principalmente nas estratégias: política de preços competitiva e promoção de vendas; com pouca integração de canais, mas investem principalmente na integração no âmbito de política de vendas, política de preços, logística; e gestores de canais; lojistas bom desempenho competitivo geral, mas com as piores médias em termos de satisfação de clientes e lealdade de clientes

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103), reduzida quantidade de loja própria (média 3) e com moderado investimento em marketing (2,8%). Predominam lojistas do ramo de casa, móveis e decorações (35%), e que oferecem os canais: redes sociais (80%), vendas por e-mails (65%), loja de rua (60%), loja virtual (60%) e telemarketing (45%). As estratégias de marketing mais utilizadas são: relacionamento/lealdade de clientes (4,6), satisfação/reclamação de clientes (4,6), serviços aos clientes (4,1), qualificação/incentivo de funcionários (3,8). Sobre a integração de canais, o grupo tem a maior média em integração logística (4,82) e integração de gestores (4,1). Sobre o desempenho competitivo, lojistas com bom desempenho competitivo em satisfação de clientes (4,7) e lealdade de clientes (4,5), mas que apresentam menor desempenho competitivo geral (3,5).

O cluster 3, nomeado “Menos Experientes”, contém lojistas com pouco tempo de experiência em multicanal (média 3,8 anos), reduzida quantidade de funcionários (média 9), pouca loja própria (média 1,8), e com moderado investimento em marketing (média 2,4%). Predominam lojistas dos ramos de artigos de vestuário, calçados e acessórios (50%), e de brinquedos e games (16,7%); que oferecem os canais: redes sociais (100%), loja de rua (75%), loja virtual (75%) e loja de shopping (41,7%). As estratégias de marketing multicanal mais utilizadas são: visual merchandising (5), integração de canais (4,9), incentiva o uso de diferentes canais pelos clientes (4,6), monitora internet/redes sociais (4,6), avalia o desempenho dos diferentes canais (4,5) e comunicação de marketing (4,0). Sobre a integração de canais, o grupo tem as melhores médias em praticamente todas as estratégias mensuradas (produto, troca/devolução, compras/suprimentos, preços, comunicação de marketing, promoção de vendas, ambiente/layout, estrutura de pessoal, sistemas de dados/informações clientes, divisão de lucros/resultados, experiência de compra e gestão de conflitos). Sobre o desempenho competitivo, o grupo tem as melhores médias em todos os critérios analisados, principalmente no desempenho geral (4,9) e na participação de mercado (4,9).

Por fim, o cluster 4, denominado “Retardatários”, contém os lojistas mais recentes no uso da estratégia de multicanal (média 2,6 anos), com elevada quantidade de funcionários (média 216), reduzida quantidade de loja própria (média 3) e baixo investimento em marketing (média 1,3%). Predominam lojistas dos ramos de artigos de vestuário, calçados e acessórios (54%) e artigos para esporte e lazer (23%); que oferecem os canais: loja de rua (85%), redes sociais (85%), loja virtual (31%) e telemarketing (23%). As estratégias de marketing multicanal mais utilizadas são: política de preços competitiva (4,3) e promoção de vendas (4,2). Os lojistas investem menos na integração de canais, mas principalmente na integração no âmbito de política de vendas (4,4), política de preços (4,4), logística (4,6) e

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gestores de canais (4,1). Sobre o desempenho competitivo, contém lojistas com bom desempenho geral (4,3), mas com as piores médias em termos de satisfação de clientes (4,1) e lealdade de clientes (4,1).