1 Mensuração da Qualidade de Serviços Eletrônicos: Uma Avaliação Empírica
Resumo:
O objetivo do trabalho é desenvolver uma avaliação empírica, com base num recorte do estudo de Vieira e Torres (2008), da mensuração da qualidade de serviços eletrônicos e empregar os construtos de qualidade como antecedentes dos quatro tipos de lealdade propostos por Oliver (1997). Para isso, fez-se uso de modelagem de equações estruturais por PLS. Como resultados, verificou-se que das 16 hipóteses levantadas, apenas cinco não foram rejeitadas, o que sugere necessidade de maior cuidado no uso desses modelos. Ao final são feitas propostas para lidar com a questão, já que a pesquisa teve grande rigor metodológico.
Palavras-Chave: Mensuração da Qualidade; Serviços Eletrônicos; Equações Estruturais; Mínimos Quadrados Parciais.
1. Introdução
O e-commerce, ou comércio eletrônico, caracterizado pelo processo de compra e venda por meio da internet requer, para seu correto funcionamento, uma série de processos e estruturas de comunicação que envolve fornecedores, clientes internos, prestadores de serviço e outros agentes. Pode-se assumir que esta macroestrutura esteja encapsulada no que se chama de e-business (Franco, 2003). O e-commerce modificou o modo pelo qual o mundo se comunica, administra o dia-a-dia e faz negócio. Com a internet, o mundo virtual transformou os computadores e as comunicações, diferente de qualquer outra revolução. O telégrafo, rádio, telefone e computador tinham tudo pronto para a fase de integração, sem poder imaginar a capacidade da internet (Leiner et al., 1997).
Segundo pesquisa realizada pela E-bit (2011), o primeiro semestre de 2011 evidenciou o crescimento do consumo via web no Brasil. Neste semestre foi faturado R$ 8,4 bilhões de reais em bens de consumo, contra R$ 6,8 bilhões no mesmo período em 2010, tendo assim um acréscimo de 24% de um ano para outro. Além disso, outros indicadores legitimam a prerrogativa, tais como o tíquete médio de R$355,00 e o número de cerca de 25 milhões de pedidos circulando pela rede.
O IBOPE Mídia (2010) realizou uma pesquisa, em que traçou o perfil do consumidor do e-commerce brasileiro. De acordo com a análise, o consumidor eletrônico está situado predominantemente na classe social A e B (responsável por 61% das compras), seguida pela classe C (35%) e, por último, aparecem as classes D e E (4%). Compreender esse consumidor, bem como assegurar que o mesmo tenha ampla percepção de qualidade dos serviços eletrônicos recebidos é uma das prerrogativas de organizações com negócios baseados em e-commerce. Apesar disso, investigações acadêmicas nesse campo ainda são escassas no contexto nacional (Vieira & Torres, 2008; Gummerus et al., 2004). Essa escassez nacional de pesquisas na área fragiliza a compreensão desse consumidor que, via de regra, não aparece fisicamente nas lojas, tem relações distantes com as empresas e é “dono” de um amplo canal de comunicações para demonstrar insatisfação aos seus pares – a internet, amplificada pela cultura da proliferação do uso de redes sociais.
Vieira e Torres (2008), num dos primeiros esforços em construir literatura relevante sobre o tema no país, propuseram uma avaliação empírica do instrumento e-S-QUAL (Parasuraman, Zeithaml & Malhotra, 2005). Os autores ainda propuseram um modelo que visou estabelecer relações causais entre a qualidade percebida pelos clientes no varejo virtual, mensurada pela referida escala, e os construtos comprometimento, lealdade e confiança. Na intenção de contribuir com o avanço do estudo, propõe-se nesse trabalho um recorte que visa avaliar as relações de causalidade entre o modelo e-S-QUAL e os quatro tipos de lealdade
2 propostos no estudo de Harris e Goode (2004) – cognitiva, afetiva, conativa e ação. No entanto, em termos metodológicos, procurou-se avaliar o modelo através do uso de modelagem de equações estruturais por meio dos mínimos quadrados parciais, já que em ciências sociais, é um tanto quanto complexo assegurar o cumprimento das premissas de normalidade e linearidade na distribuição dos dados.
Para o cumprimento do objetivo proposto, o trabalho está organizado em mais cinco tópicos. No item 2, desenvolveu-se um quadro teórico, que visa legitimar as escolhas do trabalho. Em seguida, no item 3, foram feitas as proposições e apresentados o design da pesquisa. No quarto item desenvolveram-se, além do detalhamento metodológico do trabalho, as justificativas de escolhas de técnicas. No quinto item desenvolveram-se a análise dos dados e comentários sobre os achados, evidenciaram-se as contribuições do trabalho e, finalmente, no último item, apresentam-se as considerações finais do trabalho, evidenciando as contribuições, limitações e proposições.
2. Referencial Teórico
2.1. Comércio Eletrônico (e-commerce)
De acordo com Turbam, Rainer e Potter (2005), aplicações de e-commerce começaram no início da década de 1970, com inovações como transferência eletrônica de fundos; porém, as aplicações eram limitadas. Depois veio a troca eletrônica de dados (EDI - Eletronic Data
Interchange), como uma precursora dos processos desenvolvidos na internet. O EDI
automatizou o processamento de transação de rotina e estendeu o comércio eletrônico para todos os setores. Para os autores, comércio eletrônico é definido como o processo de compra, venda, transferência ou troca de produtos, serviços ou informações via redes de computador, incluindo a internet.
O comércio eletrônico se refere especificamente a transações e atividades comerciais realizadas, seja por completo ou em partes, por meio de dados digitalizados. Esta definição para e-commerce – terminologia em inglês, todavia amplamente difundida nacionalmente – inclui o processamento de informações inter e intra organizações, englobando as transações realizadas entre as organizações e indivíduos (Albertin, 1999).
A internet é considerada como uma ferramenta de trabalho desde meados dos anos 90, e a velocidade do crescimento do comércio eletrônico tem superado as expectativas dos estudiosos da área (Albertin, 2000). Turbam, Rainer e Potter (2005), apontam um crescimento sistêmico das atividades de comércio eletrônico mundial. Apesar da crise que assolou empresas denominadas “ponto com” de 2000 a 2003, o progresso desse tipo de organização persistiu e, segundo os autores, atualmente a maioria das organizações de médio e grande porte, em geral, empregam algum tipo de comércio eletrônico.
As empresas que adotam o este tipo de comércio estão procurando melhorar a administração de transações comerciais e com isso aumentar a eficiência administrativa (Albertin, 2000). Para o autor, organizações brasileiras e mundiais, para atender e suprir o número de clientes de forma personalizada e com eficiência, têm utilizado com enorme frequência as tecnologias da informação e comunicação. Com isto, o cenário empresarial está sofrendo mudanças diretamente relacionadas ao surgimento da rede digital, que proporciona a realização de negócios na era do comércio eletrônico. Como forma de organizar os diversos tipos de comércio eletrônico existentes, Santos (2008) desenvolveu uma tipologia que destaca àqueles mais usados. Como forma de melhor expor tal tipologia, organizou-se, com base no autor, a tabela 1 que apresenta todas as principais categorias de comércio eletrônico. Destaca-se que o foco deste trabalho centra-Destaca-se no modelo denominado B2C – acrônimo de Business to
3 vias a atender ao consumidor final. Neste caso, os vendedores caracterizam-se pelas empresas e os compradores por indivíduos (Turbam, Rainer & Potter, 2005).
Tabela 1
Tipos e Definições de E-Commerce
Tipos de E-Commerce Definição
Business to Business (B2B)
A prática de comércio provida de fornecedores ou clientes empresariais para os outros, ou seja, de uma empresa para outra; Business to Consumer
(B2C)
O comércio que parte da empresa produtora, vendedora ou até mesmo a prestadora de serviços, e atende o consumidor final. Exemplos de B2C no Brasil: americanas.com e submarino.com.br.
Consumer to Consumer (C2C)
É a compra e venda de produtos ou serviços de um consumidor final para outro, não envolvendo nenhum produtor, somente consumidores finais, sem intermediários. Exemplo de C2C no Brasil: mercadolivre.com.br.
Consumer to Business (C2B)
É o contrário do B2C, a relação entre empresa e consumidor, porém neste caso quem vende é o consumidor. Este tipo de negociação começa a crescer no comércio eletrônico, é o chamado leilão reverso. As empresas que desejam adquirir algum tipo de produto ou serviço anunciam na internet, e o consumidor que possui faz a oferta.
Business to Administration (B2A)
Nesta modalidade, o comércio consiste entre empresas e o estado, um exemplo é o posto fiscal de São Paulo que permite, por exemplo, emissão e consulta de guias.
Consumer to Administration (C2A)
No caso o consumidor relaciona-se com o Estado, como por exemplo, também no estado de São Paulo, onde o cidadão (consumidor) pode acessar a Delegacia online par fazer um Boletim de Ocorrência sem precisar ir à delegacia (exceto em alguns casos).
Nota. Fonte: Elaborado pelos autores com base em Santos, 2008.
2.2. Recortes da Pesquisa: Construtos Empregados no Estudo 2.2.1. A Qualidade no Contexto dos Serviços
Pode-se dizer que o estudo da qualidade em serviços seja tema relativamente recente, até mesmo pela recente mudança de foco das atividades industriais para o foco nos serviços. Gouvêa e Masano (2008) reforçam a assertiva ao mencionarem que as pesquisas referentes à qualidade no contexto de serviços e a consequente inclusão da temática na agenda dos administradores são recentes, tendo início nos anos de 1980.
Seguindo a tendência de investigações no campo dos serviços, diversos estudos começaram a surgir com a preocupação de mensuração da qualidade nesse contexto. Assim, alguns trabalhos iniciaram proposições de escalas e modelos de mensuração, dentre os quais destaca-se o modelo SERVQUAL, desenvolvida por Parasuraman, Zeithaml e Berry (1985), com base no modelo de satisfação de Oliver (1980). O modelo é um dos mais empregados e bem sucedidos na academia e se apoia na mensuração da qualidade percebida e consequente confronto com os resultados de mensuração das expectativas dos clientes. Dessa diferença (gap), os pesquisadores encontram o indicador de satisfação dos clientes. Esses autores constataram em um grupo de clientes que, embora existam inúmeros tipos de serviços, os clientes empregam os mesmos critérios de julgamento sobre a qualidade do serviço prestado, independente do tipo de serviço. Fitzsimmons e Fitzsimmons (2000) endossam o modelo, alegando que a qualidade em serviços é considerada o resultado da comparação entre as expectativas do serviço desejado e da percepção do serviço pelo cliente.
Além do modelo SERVQUAL, também destacam-se os modelos SERVPERF e RSQ, desenvolvidos por Cronin e Taylor (1992) e Dabholkar, Thorpe e Rentz (1996), respectivamente. O modelo SERVPERF é bastante parecido com o modelo SERVQUAL, no
4 entanto, enquanto o SERVQUAL preocupa-se em evidenciar os gaps entre expectativas e percepções (ou desempenho), o SERVPERF encarrega-se apenas de mensurar o desempenho dos serviços prestados. Esses autores baseiam o modelo na crença que a qualidade percebida está relacionada diretamente às atitudes dos clientes, e não necessariamente às suas expectativas. A literatura tende a atribuir equivalência aos dois modelos (Salomi, Miguel & Abackerli, 2005). Enquanto isso, o modelo RSQ (Retail Service Quality) foi concebido com a ideia de uma concepção mais robusta, embora sua aplicação ainda seja incipiente no Brasil. Um dos poucos estudos a empregar esse modelo no país, de forma consistente foi o de Lopes, Hernandez e Nohara (2008), que propuseram uma comparação entre os modelos RSQ e SERVQUAL e identificaram que ambos os modelos apresentam robustez suficiente para o fim a que se propõem.
O modelo e-S-QUAL se diferencia dos demais em virtude de sua especificidade em mensurar serviços eletrônicos ou, mais precisamente, mensurar a performance da qualidade dos web sites investigados. Esse modelo, proposto por Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005), partiu da ideia de que a qualidade do serviço eletrônico caracteriza-se pela efetiva e eficiente facilidade que o cliente encontra ao comprar e receber o produto que deseja. Com base na proposta dos autores, e em Vieira e Torres (2008), é possível estabelecer a tabela 2 que visa sintetizar as quatro dimensões básicas do modelo.
Tabela 2
Dimensões de Qualidade do Modelo e-S-QUAL
Dimensões Propósito
Qualidade de Eficiência Mede a velocidade e facilidade para o acesso ao site
Qualidade de Disponibilidade do Sistema Consiste no funcionamento correto e técnico do sistema em geral
Qualidade de Preenchimento
Obtenção de informação onde o site se compromete a entregar o pedido de forma correta e eficaz, junto à disponibilidade do produto
Qualidade de Privacidade Representada de forma que o site transpasse segurança e sigilo nas informações confidencias do cliente
Nota. Fonte: Elaborado pelos autores com base Vieira e Torres (2008) e Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005).
2.2.2. Lealdade
A lealdade é um dos construtos que vem recebendo atenção no campo do marketing. Para Schiffman e Kanuk (2000), a lealdade consiste da compra e preferência repetitiva por um produto ou serviço. Para que haja lealdade em relação a um serviço, é necessário que o desempenho do mesmo esteja tão superior que o esperado, a ponto de encantar o cliente (Abdalla et al., 2010). A lealdade a uma marca ou a um serviço está fortemente relacionada à satisfação do consumidor e ao seu comportamento de reclamação (Mowen & Minor, 2008) e ocorre à medida que um consumidor mantém uma atitude positiva em relação à marca, estabelece um compromisso com ela e pretende continuar comprando-a no futuro.
O construto tem sido tratado com prioridade não apenas por acadêmicos, mas também pelos praticantes, já que as constantes mudanças de paradigmas vêm impondo reduções nos investimentos em marketing e, como consequência, em campanhas de venda para aquisição de novos clientes. Adicionalmente, a retenção de clientes já conquistados propicia melhor resultado financeiro e a garantia de lucros crescentes. Dessa forma, muitas organizações se engajam e melhor conhecer seus clientes, suas respectivas necessidades, e suas respectivas relações com o produto e/ou serviço adquirido (Abdalla et al., 2010).
5 O modelo de lealdade empregado no presente estudo segue a proposta de quatro etapas, de Oliver (1997) e é fiel ao trabalho de Vieira e Torres (2008), que teve como pano de fundo o trabalho de Harris e Goode (2004). Nesse modelo de quatro estágios, Oliver (1997; 1999) busca dividir a lealdade em um processo cujas três primeiras fases relacionam-se à atitude do consumidor (cognitiva, afetiva e conativa), e a ultima (ação) ao comportamento do indivíduo frente ao processo de recompra. A tabela 3 sintetiza as quatro fases do processo de lealdade de Oliver (1997; 1999), que segundo Blut et al. (2007) apenas recentemente fora submetido aos extensivos testes empíricos.
Tabela 3
Fases da Lealdade segundo Oliver (1997;1999)
Fases Descrição
Lealdade Cognitiva
No primeiro momento, supõe-se que a informação disponível em relação ao atributo da marca, indica que a marca é preferível diante de alternativas. A lealdade cognitiva pode ser chamada também de lealdade baseada exclusivamente na crença da marca.
Lealdade Afetiva
No desenvolvimento da lealdade, a segunda fase é o ato de gostar. Ou ainda, uma atitude em relação a marca, que é desenvolvido com base na satisfação acumulada do uso do bem e/ou serviço.
Lealdade Conativa Nesta etapa, a lealdade conativa é como uma intenção comportamental, que pode ser influenciada por consequentes ações de afeto positivo em relação à marca.
Lealdade de Ação
A última fase da lealdade propõe o estudo sobre os mecanismos pelos quais as intenções são convertidas em ações e é referida como o controle da ação. Assim, as intenções motivacionais das fases anteriores são transformadas em ação.
Nota. Fonte: Elaborada pelos autores, com base em Oliver (1997; 1999) e Harris e Goode, 2004.
3. Proposições e Design da Pesquisa
Conforme mencionado, o presente trabalho caracteriza-se pela aplicação empírica de um recorte do modelo proposto por Vieira e Torres (2008). Nessa proposta, buscou-se avaliar empiricamente as relações causais entre a escala de mensuração de qualidade/performance de serviços eletrônicos – e-S-QUAL (Parasuraman, Zeithaml & Malhotra, 2005); e os tipos de lealdade (cognitiva, afetiva, conativa e ação) propostas por Harris e Goode (2004) com base em Oliver (1997; 1999).
A proposta de estudo apoia-se na premissa que a alta percepção de qualidade funcionaria como um construto antecedente da lealdade (Ruyter, Wetzels & Blomer, 1998; Bloemer, Ruyter & Wetzels, 1999; McDougall & Levesque, 2000; Cristobal, Flavián & Guinalíu, 2007).
Como forma de materializar a análise, elegeu-se o site “Americanas.com” como objeto de estudo. Com base na teorização desenvolvida e no recorte do trabalho de Vieira e Torres (2008), propõem-se 16 hipóteses, que relacionam as dimensões de qualidade do modelo e-S-QUAL como antecedentes às dimensões (ou fases) da lealdade, conforme relação a seguir: H1: A Qualidade de Eficiência caracteriza-se como antecedente da Lealdade Cognitiva;
H2: A Qualidade de Eficiência caracteriza-se como antecedente da Lealdade Afetiva;
H3: A Qualidade de Eficiência caracteriza-se como antecedente da Lealdade Conativa;
H4: A Qualidade de Eficiência caracteriza-se como antecedente da Lealdade de Ação;
H5: A Qualidade de Disponibilidade do Sistema caracteriza-se como antecedente da Lealdade
6 H6: A Qualidade de Disponibilidade do Sistema caracteriza-se como antecedente da Lealdade
Afetiva;
H7: A Qualidade de Disponibilidade do Sistema caracteriza-se como antecedente da Lealdade
Conativa;
H8: A Qualidade de Disponibilidade do Sistema caracteriza-se como antecedente da Lealdade
de Ação;
H9: A Qualidade de Preenchimento caracteriza-se como antecedente da Lealdade Cognitiva;
H10: A Qualidade de Preenchimento caracteriza-se como antecedente da Lealdade Afetiva;
H11: A Qualidade de Preenchimento caracteriza-se como antecedente da Lealdade Conativa;
H12: A Qualidade de Preenchimento caracteriza-se como antecedente da Lealdade de Ação;
H13: A Qualidade de Privacidade caracteriza-se como antecedente da Lealdade Cognitiva;
H14: A Qualidade de Privacidade caracteriza-se como antecedente da Lealdade Afetiva;
H15: A Qualidade de Privacidade caracteriza-se como antecedente da Lealdade Conativa;
H16: A Qualidade de Privacidade caracteriza-se como antecedente da Lealdade de Ação;
Assim, o modelo inicial do trabalho, conforme recorte da proposição de Vieira e Torres (2008) apresenta-se conforme figura 1.
Figura 1. Modelo Teórico
Fonte: Elaborado pelos Autores com base em Vieira e Torres (2008). 4. Aspectos Metodológicos
4.1. Abordagem e Propósitos
Visando avaliar a qualidade dos serviços prestados pela loja virtual de comércio varejista Americanas.com, optou-se pelo emprego de pesquisa de abordagem quantitativa, de caráter causal. Para isso, realizou-se um levantamento (survey) por meio de um corte transversal único (Cross Sectional). A amostra foi composta por estudantes universitários da região sul fluminense que já realizaram compras no ambiente de varejo eletrônico no site Americanas.com. A condição para responder ao questionário era que o respondente já tivesse realizado ao menos uma compra no site investigado.
4.2. Instrumento Utilizado e Construtos
A coleta das observações foi operacionalizada por meio de um questionário estruturado autoadministrado, composto por 38 questões. Dessas questões, 22 delas
Qualidade de Eficiência Qualidade de Disponibilidade Qualidade de Preenchimento Qualidade de Privacidade Lealdade Cognitiva Lealdade Afetiva Lealdade Conativa Lealdade de Ação
7 destinavam-se a mensurar as dimensões de qualidade propostas pela escala e-S-QUAL sendo que oito delas compuseram a dimensão de “Qualidade da Eficiência”; quatro visavam medir a “Qualidade de Disponibilidade do Sistema”; sete objetivavam mensurar o construto “Qualidade do Preenchimento” e as três restantes mediram o construto “Qualidade da Privacidade”. As outras 16 questões tiveram por objetivo medir as dimensões de lealdade. Cada uma das quatro dimensões de lealdade estudadas tiveram quatro indicadores. Todas as questões empregaram escala do tipo likert de cinco pontos, indo de “concordo totalmente” (5) a “discordo totalmente” (1).
O instrumento foi submetido a um pré-teste que visou observar sua eficácia na coleta de dados. Nesse pré-teste foram realizadas 78 observações, das quais 44% foram respondidas e aproveitadas. A baixa taxa de aproveitamento deu-se em virtude da pergunta filtro, que questionava se os respondentes já haviam realizado compras na empresa virtual pesquisada. Os respondentes que não tiveram experiência de compra no site da empresa não foram considerados. Como não houve nenhuma alteração no instrumento e a coleta subsequente deu-se no dia seguinte, aproveitaram-se as observações coletadas no pré-teste como parte da amostra total.
Como forma de se evitar viés e avaliar se as questões foram adequadamente respondidas, foram inseridas quatro questões (8, 15, 26 e 30) com escala invertida (reverse
wording). Além das questões mencionadas, quatro outras questões, com opções categóricas,
visaram desvelar as variáveis: gênero, idade, renda familiar e estado civil. 4.3. Coleta de dados
Com o objetivo de testar as hipóteses propostas, foi coletada uma amostra de 355 observações, dentre as quais, 139 foram descartadas. O motivo de descarte das observações fora o mesmo do pré-teste – inexperiência do respondente com o site investigado. Os questionários foram aplicados diretamente aos alunos de instituições de ensino superior da cidade de Volta Redonda com autorização prévia dos responsáveis pelas respectivas instituições (coordenadores e gestores). Dessa forma, assumiu-se a limitação da amostra por conveniência e por conglomerados. A escolha dos respondentes não se submeteu aos critérios planejados de estratificação da amostra, se limitando àqueles sujeitos que se dispuseram a responder. Apesar das limitações apontadas, a utilização de um grupo de estudantes universitários como amostra é conveniente do ponto de vista da homogeneidade, ou seja, jovens com valores associados a uma utilização efetiva de compras on-line. Além disso, trata-se de uma categoria com escolaridade e trata-senso crítico acentuados (Lee & Ugaldo, 1997; Nilsson-Witell & Fundin, 2005).
4.4. Tratamento dos dados
Para tratamento e modelagem dos dados empregou-se a modelagem de equações estruturais (SEM – Structural Equation Modelling) por meio da técnica dos mínimos quadrados parciais (PLS – Partial Least Squares). A técnica PLS se caracteriza por se diferenciar da abordagem de softwares como AMOS e LISREL, pois não se baseiam na estrutura de covariância (Chin, 1998). É baseada em componentes e em regressões, além de não trabalhar simultaneamente todos os parâmetros (Bido et al., 2009).
Existem ao menos quatro justificativas que nortearam os autores ao uso da técnica de PLS via bootstrapping, em contraposição às técnicas baseadas na estrutura de covariâncias: (i) o fato de não haver premissas em relação à distribuição dos dados, ou seja, não exige normalidade da distribuição (Lohmöller, 1988); (ii) em virtude da não exigência de normalidade multivariada dos dados, exige-se tamanhos de amostras muito menores; (iii) a técnica maximiza o poder de predição (R2), em virtude de minimizar os resíduos (Perera et
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al., 2007); (iv) o emprego do software WarpPLS 2.0 como suporte, permitiu modelar uma
distribuição não linear – situação comum em ciências sociais, todavia frequentemente menosprezada pela literatura (Kock, 2011).
A modelagem dos dados por intermédio da técnica PLS não gera índices de ajustes globais do modelo como GFI, TLI, CFI e qui-quadrado, já que o mesmo não otimiza sua função global (Tenenhaus et al., 2005). Todavia, outros indicadores de ajuste podem ser empregados, conforme será demonstrado no tópico referente às análises.
4.5. A Empresa Pesquisada
A organização “Americanas.com” foi fundada em 1999 com a missão de ser o destino preferido de compras online no Brasil. Em 2000, a empresa teve seu capital aumentado com a subscrição integral feita pelas empresas Chase Capital Partners, The Flatiron Fund, AIG
Capital Partners, Next International, Global Bridge Ventures e Mercosul Internet S/A, que
juntas subscreveram por US$ 40 milhões, ações correspondentes a uma participação final de 33% do capital social da empresa, segundo informações do site de relacionamento com o investidor da própria empresa (Americanas, 2011).
A B2W (Business to World), Companhia Global do Varejo, resultado da fusão entre “Americanas.com” e “Submarino” em 2006, possui um portfólio com as marcas “Americanas.com”, “Submarino”, “Shoptime”, “Blockbuster Online”, “Ingresso.com”, “Submarino Finance” e “B2W Viagens”, que oferecem mais de 35 categorias de produtos e serviços através dos canais de distribuição internet, televendas, catálogos, TV e quiosques. A participação das Lojas Americanas na B2W ao final do primeiro semestre de 2011 era de 58,87%.
O site “Americanas.com” oferece 37 categorias de produtos via internet, televendas, e por meio de mais de 500 quiosques instalados nas Lojas Americanas com acesso ao site, disponibilizando aos clientes mais de 500 mil itens diferentes. A organização opera ainda serviços de viagens, através da “Americanas Viagens”, e serviços digitais, tais como revelação de fotos, lista de casamento, recarga de celulares, dentre outros.
Em 2010 a B2W - empresa controlada que oferece produtos e serviços via internet, televisão, telefone, catálogos e quiosques, atingiu uma venda líquida que representou um crescimento de 12,1% comparado com o desempenho de 2009.
5. Análise dos Resultados 5.1. Análise Descritiva
A amostra selecionada foi composta por 97 (45%) respondentes do sexo masculino e 119 (55%) do sexo feminino. O intervalo etário predominante foi de respondentes com idades entre 17 e 30 anos, representando 88,9% do total da amostra (192 observações). A faixa etária condiz com a idade média dos estudantes universitários no país. Do total da amostra, 78% (168 observações) foi coletada em instituição de ensino superior pública e o restante (22% ou 48 observações) em instituição privada. Como a maioria predominante da amostra era composta por jovens, era de se esperar a predominância de respondentes solteiros (74%), contra 17% de casados e o restante distribuído em outras categorias como divorciados, viúvos e outros. Por fim, a renda familiar apresentou uma distribuição próxima de uma normal bimodal, tendo 16% da amostra com renda até R$1.000,00; 20% com renda entre R$1.000,00 e R$2.000,00; 28% com renda entre R$2.000,00 e R$3.000,00; 13% com renda entre R$3.000,00 3 R$4.000,00 e, por fim, 23% com renda acima de R$4.000,00.
9 5.2. Análise das Premissas
Em análises multivariadas, especificamente aquelas que empregam modelagem de equações estruturais, Hair et al. (2005) recomendam que sejam examinados primeiro os dados, para identificar os valores omissos (missing values) e atípicos (outliers), além de avaliar as premissas de normalidade, linearidade, homoscedasticidade e multicolinearidade. Os valores omissos foram excluídos, conforme mencionado no tópico anterior, além disso, não foram observados casos atípicos (outliers).
Uma das grandes vantagens em se analisar SEM por meio de PLS e, mais especificamente pelo algoritmo do software WarpPLS 2.0, é a possibilidade da avaliação de dados com distribuição não normal e não linear – situação normal em ciências sociais, todavia menosprezada pela literatura. Essa quebra de premissa seria um problema caso as análises tivessem sido feitas levando-se em conta a estrutura de covariância (softwares como o Amos), pois apesar de bons índices de ajuste do modelo, o mesmo poderia não ser confiável. Os resíduos não apresentaram padrões de dispersão, indicando serem homoscedásticos. Como forma de avaliar a multicolinearidade dos construtos, empregou-se o critério denominado VIF (Variance Inflation Factor) ou fator de inflação da variância. Em critérios mais rigorosos, Kline (1998) e Hair et al.(2005) recomendam valores menores que 5, e em critérios mais relaxados, menores que 10. O valor encontrado para as variáveis latentes analisadas foi de 1,897, indicando a inexistência de multicolinearidade.
5.3. Modelagem dos dados via PLS
Os dados foram modelados, partindo-se da análise de significância por meio do
bootstrapping, com 500 reamostragens. Nessa técnica, o software se encarrega de gerar
subamostras, coletando casos da base. Segundo Kubota & Nogueira (2007), o uso do
bootstrapping, em contraposição ao tradicional “teste t”, possibilita verificar a significância
das estimativas dos parâmetros, sem a necessidade de partir da normalidade multivariada. A primeira análise do modelo demonstrou ajuste ruim, evidenciado por cargas fatoriais não rotacionadas (combined loadings and cross-loadings) e rotacionadas (pattern loadings
and cross-loadings), além de valores considerados ruins nos coeficientes das variáveis
latentes, como por exemplo, as medidas de confiabilidade composta e Alfa de Cronbach. Alguns coeficientes de regressão do modelo também apresentaram valor abaixo do esperado.
Assim, um primeiro ajuste no modelo fora demandado. Nesse ajuste, removeu-se, com base nas cargas não rotacionadas (combined loadings and cross-loadings) e rotacionadas (pattern loadings and cross-loadings), as variáveis com ajuste ruim. Dentre essas variáveis, uma delas compunha a dimensão de “Qualidade de Eficiência”; uma era referente à “Qualidade de Disponibilidade”; duas eram referentes à “Qualidade do Preenchimento”; uma relativa à “Qualidade da Privacidade” e duas referentes à lealdade (uma cognitiva e uma conativa).
Um segundo cálculo das equações do modelo foi realizado, desta vez com 31 indicadores, ao invés dos 38 originais. Nesta etapa apenas um indicador demonstrou ajuste ruim (referente à lealdade conativa) e fora removido. Além disso, verificou-se que o construto referente “Lealdade Afetiva”, não se ajustou ao modelo, apresentando sempre baixas cargas rotacionadas e não rotacionadas, além de índices inadmissíveis de confiabilidade e assim, fora removido. Após esses ajustes, os resultados do modelo melhoraram sobremaneira. A tabela 4 reproduz os coeficientes dos caminhos (Path Coefficients), ou os betas (β) encontrados. Esses resultados já podem ser considerados como elementos de validação das hipóteses.
Tabela 4.
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Caminho Estrutural β P Hipótese Condição
EFIC L_COG 0.173 0.046 H1 Não Rejeitada
EFIC L_CON 0.073 0.369 H3 Rejeitada
EFIC L_ACT 0.126 0.097 H4 Rejeitada
SIST L_COG 0.025 0.216 H5 Rejeitada
SIST L_CON -0.041 0.277 H7 Rejeitada
SIST L_ACT 0.034 0.307 H8 Rejeitada
PREEN L_COG 0.121 0.061 H9 Rejeitada
PREEN L_CON -0.289 0.060 H11 Rejeitada
PREEN L_ACT 0.256 0.002 H12 Não Rejeitada
PRIV L_COG 0.294 <0.001 H13 Não Rejeitada
PRIV L_CON -0.301 <0.001 H15 Não Rejeitada
PRIV L_ACT 0.159 0.005 H16 Não Rejeitada
Nota. Fonte: Dados da pesquisa.
A tabela 5 apresenta as cargas fatoriais (Combined loadings and cross-loadings). Segundo Barclay et al. (1995), essas cargas devem ser superiores ao valor modular 0,7. As demais cargas (que não fazem parte do construto) devem ser significativamente inferiores aos valores encontrados em cada indicador. É possível verificar que as cargas de todos os indicadores apresentam valores bons. A única exceção fica por conta de dois indicadores do construto de “Qualidade de Eficiência” que, embora apresentem valores abaixo do recomendado, aproximam-se muito da referência (0,688 e 0,698).
Tabela 5.
Cargas Fatoriais Rotacionadas
EFIC SIST PREEN PRIVAC L_COG L_CON L_ACT P
EFIC1 (0.751) -0.159 -0.147 0.030 -0.185 0.144 0.134 <0.001 EFIC2 (0.688) 0.142 0.105 -0.017 0.405 -0.429 -0.354 <0.001 EFIC3 (0.703) -0.072 -0.103 0.183 0.288 -0.001 -0.281 <0.001 EFIC3 (0.698) -0.077 -0.163 0.139 -0.326 0.096 0.308 <0.001 EFIC5 (0.734) 0.022 -0.134 -0.332 -0.049 0.055 0.059 <0.001 EFIC6 (0.767) 0.117 0.235 -0.115 -0.026 -0.125 0.019 <0.001 EFIC7 (0.704) 0.027 0.202 0.136 -0.082 0.250 0.096 <0.001 SIST2 0.036 (0.829) 0.072 -0.158 0.034 -0.137 -0.078 <0.001 SIST3 -0.168 (0.839) 0.006 0.021 0.188 0.023 -0.094 <0.001 SIST4 0.149 (0.749) -0.086 0.152 -0.249 0.125 0.192 <0.001 PREEN1 0.026 -0.010 (0.828) -0.042 0.121 -0.257 -0.003 <0.001 PREEN2 -0.062 -0.039 (0.879) -0.047 -0.083 -0.001 0.109 <0.001 PREEN3 -0.003 0.072 (0.794) -0.035 -0.063 -0.048 -0.013 <0.001 PREEN4 -0.013 -0.096 (0.840) 0.125 -0.104 0.169 -0.075 <0.001 PREEN5 0.062 0.089 (0.744) -0.001 0.148 0.149 -0.027 <0.001 PRIVAC1 0.049 0.113 0.096 (0.867) -0.022 0.004 -0.105 <0.001 PRIVAC3 -0.049 -0.113 -0.096 (0.867) 0.022 -0.004 0.105 <0.001 L_COG1 0.136 -0.094 -0.053 0.035 (0.874) -0.130 0.060 <0.001 L_COG2 -0.185 0.189 0.139 -0.046 (0.807) 0.193 -0.079 <0.001 L_COG3 0.036 -0.082 -0.077 0.008 (0.858) -0.049 0.013 <0.001 L_CON2 0.000 -0.001 -0.064 -0.085 0.140 (0.870) -0.180 <0.001 L_CON3 -0.000 0.001 0.064 0.085 -0.140 (0.870) 0.180 <0.001 L_ACT1 0.228 -0.118 -0.206 0.036 0.135 0.031 (0.860) <0.001 L_ACT2 -0.199 0.050 0.131 -0.137 0.130 -0.029 (0.905) <0.001 L_ACT3 -0.044 0.045 0.048 0.023 -0.090 0.015 (0.942) <0.001
11
L_ACT4 0.028 0.015 0.014 0.077 -0.162 -0.016 (0.919) <0.001 Nota. Fonte: Dados da pesquisa.
Apesar da análise com o software WarpPLS 2.0 não permitir os tradicionais índices de ajustes globais do modelo como GFI, TLI, CFI e qui-quadrado, o mesmo permite mensurar três importantes índices de ajustes: (i) AVIF, que é uma média entre os VIFs (variance
inflation factor); (ii) ARS, que é uma média entre os coeficientes de regressão R2; e (iii) APC, que é uma média entre as cargas dos caminhos (Kock, 2011). Segundo o autor, recomenda-se, em um bom ajuste, que a significância (p) dos últimos índices seja menor que 0,05 e que o indicador AVIF seja menor que 5. Os valores encontrados não violam essas prerrogativas, indicando um modelo bem ajustado, conforme apontado na tabela 6.
Tabela 6.
Indicadores de ajuste do modelo
Valor p
APC 0,173 <0,001
ARS 0,263 <0,001
AVIF 2,128 N/A
N/A = Não Aplicável
Nota. Fonte: Dados da pesquisa.
Outros importantes coeficientes do modelo são o CRC (composite reliability
coefficients), o CAC (cronbach alpha coefficients) e o AVE (average variances extracted). O
coeficiente que trata da variância média extraída (AVE) é de grande utilidade na avaliação da validade discriminante. Fornell e Larcker (1981) sugerem que se compare a raiz quadrada deste coeficiente com as correlações entre os construtos. Para haver validade discriminante, é necessário que as correlações entre construtos sejam menores que a raiz quadrada da variância média extraída (AVE). A tabela 7 apresenta os as correlações entre construtos e a variância média extraída (na diagonal e em negrito), indicando existir validade discriminante no instrumento.
Já o CRC, que representa o coeficiente de confiabilidade composta, e o CAC, que representa o coeficiente de confiabilidade psicométrica Alpha de Cronbach, se encarregam de averiguar a existência de confiabilidade das medidas. Tomando-se por base um critério mais conservador de medida de confiabilidade, Fornell e Larcker (1981) e Kock (2011), recomendam que ambos os coeficientes se situem acima de 0,70. Há que se chamar a atenção que, embora o CAC seja usado com maior frequência, o CRC se traduz em um coeficiente mais robusto, já que avalia a confiabilidade composta. A tabela 7 traz os resultados obtidos no modelo, respectivamente na segunda e terceira colunas.
Tabela 7.
Coeficientes de Confiabilidade e Validade
CRC CAC AVE EFIC SIST PREEN PRIVAC L_COG L_CON L_ACT
EFIC 0,883 0,846 0,520 (0.721) SIST 0,848 0,730 0,650 0.639 (0.807) PREEN 0,910 0,876 0,670 0.682 0.485 (0.818) PRIVAC 0,858 0,669 0,752 0.196 0.386 0.065 (0.867) L_COG 0,884 0,802 0,717 0.316 0.300 0.253 0.337 (0.847) L_CON 0,861 0,678 0,756 -0.208 -0.130 -0.138 -0.204 0.138 (0.870) L_ACT 0,949 0,928 0,823 0.307 0.295 0.342 0.229 0.717 0.111 (0.907)
Diagonal em negrito = Raiz quadrada da variância média extraída (AVE) Nota. Fonte: Dados da pesquisa.
12 A figura 2 apresenta o diagrama de caminhos do modelo ajustado com os respectivos pesos de regressão. A figura também sugere a rejeição de algumas hipóteses, confirmando os achados da tabela 4. Como forma de melhor elucidar o leitor, propõe-se uma figura que representa o modelo somente com relações não rejeitadas. A figura 3 sintetiza a proposição.
Figura 2: Modelo Ajustado com Pesos de Regressão
Nota. Fonte: Autores
Figura 3: Proposição do Modelo Somente com Relações Não Rejeitadas
Nota. Fonte: Autores
6. Conclusões
O objetivo desse trabalho foi, sob a forma de um recorte do trabalho de Vieira e Torres (2008), realizar uma aplicação empírica do modelo proposto pelos autores com usuários do site “Americanas.com”. Buscou-se relacionar, como construtos antecedentes à lealdade, as dimensões de qualidade percebida em ambiente virtual, por meio da escala e-S-QUAL. Acredita-se que a maior contribuição do trabalho seja a aplicação empírica rigorosa de um modelo proposto, respeitando-se as premissas e tratando o modelo com um ferramental adequado. EFIC PREEN PRIV L_COG L_CON L_ACT R2=0.20 R2=0.19 R2=0.20 β=0.173 (P=0,05) β=0.294 (P=<0.001) β=-0.301 (P=<0.001) β=0.159 (P=0.005) β=0.256 (P=<0.002)
13 Verifica-se que tanto o construto referente à “Qualidade de Disponibilidade do Sistema”, quanto aquele relativo à “Lealdade Afetiva” não apresentaram ajuste no modelo sendo, portanto, removidos do mesmo.
Quanto aos resultados encontrados, verificou-se que das 16 hipóteses propostas, apenas cinco não foram rejeitadas. Assumiu-se a necessidade de simplificação do modelo em virtude da necessidade de melhorar seu ajuste, todavia o número de variáveis descartadas seguiu um rigoroso critério de avaliação. Ainda sim, o número de variáveis eliminadas do modelo fora pequeno e de forma parcimoniosa. Em virtude disso, acredita-se não ter sido esta a causa central de tantas hipóteses rejeitadas. Em virtude do número de rejeições de hipóteses, chegou-se, na concepção dos parâmetros do modelo, a coeficientes de predição (R2) consideravelmente baixos, da ordem de 0,20 em cada um dos três construtos de lealdade designados no modelo final. Quanto aos coeficientes de regressão parciais padronizados (β), também se verifica que os mesmos apresentam valores relativamente baixos, embora consideráveis. Apesar disso, analisando o modelo como um todo, poucas conclusões podem ser tomadas em termos práticos. Dentre elas, que a “qualidade na privacidade” é um poderoso antecedente para os três construtos de lealdade considerados (cognitiva, conativa e ação). Também se pode inferir que a “qualidade da eficiência” prediz apenas a “lealdade cognitiva”, e que a “qualidade do preenchimento” do site prediz apenas a “lealdade de ação”.
Desenvolver uma conclusão em um trabalho com resultados tão distantes do modelo originalmente proposto torna-se tarefa complexa, já que o trabalho encerra esta etapa com muito mais indagações que propriamente respostas. Dificilmente se podem tirar conclusões substanciosas apenas dessas hipóteses não rejeitadas, contudo o trabalho abre uma possibilidade de agenda que visa investigar melhor a aplicação tanto do modelo proposto por Vieira e Torres (2008), quanto ao próprio ajuste do modelo e-S-QUAL ao contexto de usuários, especialmente brasileiros. É possível que esses clientes nacionais sejam sensíveis a outras questões, que não àquelas propostas pelos autores do modelo e-S-QUAL originalmente. Para isso, seria necessária a replicação desses recortes em outros sites e consequente comparação de resultados. Além disso, a aplicação de estudos similares com outras amostras também seria importante. Apesar da limitação da amostra por acessibilidade, o perfil pesquisado enquadra-se como um bom perfil para esse tipo de estudos. Além disso, o tamanho da amostra coletada também se mostrou adequado, já que para análises de modelagem de equações estruturais via PLS, o número de 200 observações é tido como ótimo (Kock, 2011). Caberia ainda indagar se teoricamente é factível adotar os construtos de qualidade como antecedentes diretos da lealdade, apesar da sustentação teórica apontada no trabalho (Ruyter, Wetzels & Blomer, 1998; Bloemer, Ruyter & Wetzels, 1999; McDougall & Levesque, 2000; Cristobal, Flavián & Guinalíu, 2007). Ao invés disso, poder-se-ia empregar construtos mediadores e /ou moderadores como, por exemplo, a satisfação.
Acredita-se que embora esses trabalhos sejam predominantemente quantitativos, seria importante olhar também para questões interpretativas e, talvez buscar apoio em pesquisas qualitativas, empregando triangulações, com vistas a responder as questões aqui abertas, pois com os resultados encontrados, torna-se complexo confiar nessas modelagens sem amplos testes e replicações.
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