IDENTIFICAÇÃO DE FATORES QUE INFLUENCIAM O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR NO COMÉRCIO ELETRÔNICO: UMA ANÁLISE EXPERIMENTAL COM O MÉTODO AHP

IDENTIFICAÇÃO DE FATORES QUE

INFLUENCIAM O COMPORTAMENTO DO

CONSUMIDOR NO COMÉRCIO ELETRÔNICO:

UMA ANÁLISE EXPERIMENTAL COM O

MÉTODO AHP

O ambiente empresarial tem passado por grandes mudanças ao longo das últimas décadas. O uso da tecnologia da informação permite às organizações atrelar o vínculo com fornecedores e clientes com a finalidade de obter vantagens competitivas frente à concorrência. Em virtude deste cenário, o e-commerce vem conquistando espaço nos negócios que nascem para atender o cliente que adquire bens e serviços por meio da internet, bem como em empresas físicas que buscam agregar valor como um diferencial para atrair o consumidor. Partindo deste princípio, este artigo apresenta um estudo experimental com o objetivo de identificar os fatores que mais influenciam no comportamento do consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico (e-commerce). Para tanto, utilizou-se o método de análise hierárquica (AHP) como ferramenta de análise. Ao considerar os segmentos de e-commerce simultaneamente, o item que mais se destacou foi confiabilidade e, posteriormente, segurança. Ao contemplar todos os critérios, o segmento de e-commerce que apresenta um melhor desempenho é o de Brinquedos e Games. A análise dos segmentos de e-commerce à luz de cada item (subcritério) revelou resultados peculiares sob a perspectiva do cliente, resultados que podem contribuir com as empresas no sentido de desenvolver ações para atrair um maior número de compradores.

Palavras-chave: e-commerce, AHP, comportamento do consumidor, qualidade em serviços

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1. Introdução

O ambiente empresarial tem passado por grandes mudanças ao longo das últimas décadas. O uso da Tecnologia da Informação (TI) permite às organizações atrelar o vínculo com fornecedores e clientes com a finalidade de obter vantagens competitivas frente à concorrência. Em virtude deste cenário, o comércio eletrônico (e-commerce) vem conquistando espaço nos negócios projetados para atender o cliente que adquire bens e serviços por meio da internet, bem como em empresas físicas que buscam agregar valor como um diferencial para atrair o consumidor.

A empresa EBIT, fundada em 1999, é pioneira em realizar pesquisas com usuários do meio

online para analisar e entender hábitos e perfil do e-consumidor. Segundo EBIT (2015), o

comércio eletrônico brasileiro faturou R$ 35,8 bilhões em 2014, um crescimento nominal de 24% em relação a 2013. Acrescenta-se, que em 2014 o número de pedidos feitos via internet foi de 103,4 milhões, quantidade 17% maior que o registrado no ano anterior.

Reichheld e Sasser (1990) afirmam que as empresas precisam priorizar a qualidade de serviços, ação considerada como custo e, sim, como um investimento, uma vez que consumidores satisfeitos tendem a pagar por um produto ou serviço de qualidade. Partindo deste princípio, diversas pesquisas têm sido realizadas no setor de e-commerce (YEN, 2014; TORRES, LISBOA; YASIN, 2014; MUHTASEB, LAKIOTAK; MATSATSINIS, 2012;

SHIAU; LUO, 2012; ZHANG et al., 2011;GHANDOUR, BENWELL; DEANS, 2010).

Deste modo, este artigo apresenta um estudo experimental com o objetivo de identificar os fatores que mais influenciam o consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico

(e-commerce). Para tanto, propõe-se um instrumento de avaliação composto por múltiplos

critérios e o emprego do método de análise hierárquica (AHP). O artigo está estruturado da seguinte forma: a seção 2 apresenta uma breve descrição do AHP, a seção 3 aborda o comércio eletrônico, a seção 4 apresenta o estudo experimental, a seção 5 apresenta a análise dos dados, e finalmente, a seção 6 apresenta as considerações finais.

3 O método AHP (Analytic Hierarchy Process) foi proposto por Saaty no início dos anos 70, com a finalidade de selecionar alternativas em processos decisórios que considerem múltiplos critérios. Em complemento, o método permite a hierarquização das alternativas à luz de todos os critérios e subcritérios (se houver), assim como a hierarquização dos subcritérios segundo os critérios. Dentre diversos métodos de apoio à decisão, como diagrama de árvore, teoria dos jogos, programação linear, entre outros, o método AHP tem sido classificado como o mais conhecido e utilizado (COSTA, 2002; VELASCO; FREITAS, 2014).

De acordo com Saaty (1990), e corroborado por Costa (2002) e Goyal, Rahman e Kazmi (2015), o emprego do AHP pode ser estruturado de acordo com três princípios:

1º) Construção de hierarquias: Primeiramente, estabelece-se o foco principal, que se trata

do objetivo global que norteará a tomada de decisão para a resolução de um problema. Posteriormente, define-se o conjunto de alternativas, que representa as possíveis escolhas/decisões. E por fim, determina-se o conjunto de critérios e subcritérios (se houver), níveis da hierarquia representam os quesitos que serão levados em consideração na escolha pela alternativa. A Figura 1 apresenta uma hierarquia genérica.

Figura 1 - Estrutura de hierarquias

Fonte: Adaptado de Saaty (1990)

2º) Definição de prioridades: Etapa onde são identificadas as prioridades dos elementos de

um nível em relação aos elementos do nível superior na hierarquia. Segundo Costa (2002), esta etapa divide-se em três subetapas:

- Julgamentos paritários: o avaliador compara par a par os elementos de um nível de hierarquia à luz de cada um dos elementos em conexão na camada superior. A implicação desta análise resulta em uma matriz de decisão para cada critério ou subcritério e, dos critérios em relação ao objetivo global. Grandzol (2005) acrescenta que por meio da comparação paritária, os julgadores desenvolvem pesos relativos, denominados de prioridades. No entanto, para construir a matriz de decisão, é necessário utilizar a escala de Saaty (Tabela 1).

4 Tabela 1 - Escalas de valor para julgamento paritário

Escala verbal Escala numérica

Igual preferência (importância) 1

Preferência (importância) fraca 3

Preferência (importância) moderada 5

Preferência (importância) forte 7

Preferência (importância) absoluta 9

2, 4, 6, 8 são associados a julgamentos intermediários Fonte: Freitas e Cordeiro (2011)

- Cálculo das Prioridades Médias Locais (PMLs): Obtém-se quadros normalizados somando-se os elementos de cada coluna das matrizes de julgamentos e, posteriormente, dividindo cada elemento das matrizes pelo somatório dos valores da respectiva coluna. As PMLs são obtidas por meio das médias das linhas normalizadas.

- Cálculo das Prioridades médias globais (PMG): Os elementos de Prioridade Global (PG) armazenam os desempenhos (prioridades) das alternativas em relação ao Foco Principal. O cálculo de PG ocorre da combinação dos PML's com a PML do Foco Principal.

3º) Consistência lógica: Costa (2002) ressalta que “mesmo quando os julgamentos paritários

estão fundamentados na experiência e conhecimento de profissionais, inconsistências podem ocorrer principalmente quando existir um grande número de julgamentos”. Desta forma, o AHP propõe calcular a Razão de Consistência (RC), que diz repeito à avaliação da inconsistência em função da ordem da matriz de julgamentos. A Razão de Consistência é calculada pela seguinte fórmula: RC = IC/IR, onde IC é o Índice de Consistência que é dado por IC = (λmáx –n)/(n-1) e λmáx é o maior autovalor da matriz de julgamentos. O valor de IR, Índice de Consistência Randômica, é fixo e tem como base o número de critérios que está sendo avaliado (Tabela 2). A Razão de Consistência será aceita se RC ≤ 0,10 (SAATY, 1990).

Tabela 2 - Índices de consistência randômicos (IR)

Fonte: Costa (2002)

3. E-commerce

O e-commerce (comércio eletrônico) é definido de acordo com Turban e King (2004) como o processo de compra, venda e troca de produtos, serviços e/ou informações por meio da internet. Albertin (2010) corrobora ao afirmar que o e-commerce envolve toda a cadeia de valor dos processos de negócio em um ambiente eletrônico.

5 As principais vantagens que o consumidor obtém por meio deste segmento são variedades de produtos, a compra poder ser realizada em qualquer lugar e em qualquer momento do dia, produtos com preços menores, facilidade de busca e comparação. Por outro lado, as desvantagens são que os produtos não podem ser tocados e nem testados, riscos na exposição de informações pessoais e riscos de fraudes devido o contato ser por meio de uma interface eletrônica (TURBAN; KING, 2004; CONDE, 2013).

Segundo Barner e Vidgen (2002), um dos principais desafios para as empresas de e-commerce é captar as necessidades dos clientes e desenvolver operações capazes de realizar uma avaliação da qualidade do serviço prestado. Segundo Wolfinbarger e Gilly (2003) e Cristobal, Flavián e Guinalíu (2007), a qualidade está relacionada com a satisfação, retenção e fidelização do cliente. Assim sendo, as empresas alcançarão sucesso e sobrevivência no meio de um mercado tão competitivo.

Diante da necessidade de identificar os fatores que mais influenciam na satisfação do cliente, o setor de e-commerce tem atraído diversos pesquisadores. Loiacono (2000) criou o instrumento Webqual, composto de cinco dimensões (facilidade de uso, utilidade, entretenimento, relação de complementaridade e atendimento ao cliente), com o objetivo de avaliar a qualidade dos sites. O autor listou alguns websites e selecionou alunos de graduação em negócios, e não compradores reais, para avaliá-los. O estudo aparenta ser ineficiente para avaliar todos os fatores que influenciam em um processo de compras online, pois a amostra é selecionada pela simples conveniência de executar a pesquisa, em vez de medir a qualidade do serviço considerando a experiência de compradores.

Yoo e Dontho (2001) desenvolveram o instrumento Sitequal para capturar a qualidade percebida de qualquer tipo de site de e-varejo. O instrumento estabelece uma escala com quatro dimensões: facilidade de uso, design estético, velocidade de processamento e segurança. No entanto, a pesquisa utilizou uma amostra composta apenas por estudantes de

marketing que responderam duas perguntas abertas. Segundo Parasuraman, Zeithaml e

Malhotra (2005), o instrumento não captura todos os aspectos do processo de compra e, portanto, não constitui uma avaliação detalhada da qualidade de serviço de um site.

Barner e Vidgen (2002) desenvolveram uma escala também intitulada Webqual com o objetivo de prever o comportamento de reutilização do site e, posteriormente, o instrumento

6 foi denominado E-Qual (BARNES; VIDGEN, 2003). A escala se baseia em três dimensões: usabilidade (abrange usabilidade e design), informação e a interação do serviço com o cliente (abrange confiança e empatia). Na versão Webqual 4.0, Barner e Vidgen (2002) desenvolveram e testaram o questionário a partir de estudantes universitários e funcionários que foram solicitados a visitar um dos três sites de livrarias a fim de coletar informações sobre um livro de sua escolha, e, em seguida, avaliar a sua experiência. Embora a percepção do usuário possa ser captada, o respondente avaliava sem concluir o processo de compra. Sendo assim, o estudo aparenta ser incapaz de avaliar todas as operações do e-commerce.

Wolfinbarger e Gilly (2003) elaboraram a escala EtailQ para mensurar a qualidade do início ao fim da operação do e-commerce, incluindo a busca de informações, navegação no site, ordenação de produtos, atendimento ao cliente, entrega e satisfação com o produto ordenado. O desenvolvimento da escala ocorreu a partir de grupos focais online e offline e uma pesquisa

online com um painel de clientes. Foram definidos 14 itens e 4 dimensões: design de website,

cumprimento/confiabilidade, privacidade/segurança e atendimento ao cliente. Segundo Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) o instrumento é excelente e abrangente, ressaltando apenas que as dimensões design de website e atendimento ao cliente precisam ser mais testadas.

Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) desenvolveram a escala E-S-Qual que mensura a qualidade do serviço prestado pelos sites, sendo definida de forma ampla para abranger todas as fases de interações do cliente com um website, desde da busca pelo produto, a compra e a entrega em domicílio. Após um processo de refinamento interativo, a escala resultante foi composta por 22 itens em 4 dimensões: eficiência, cumprimento, disponibilidade e privacidade. O instrumento possui uma limitação por não contemplar o aspecto entretenimento/diversão (BAUER; FALK; HAMMERSCHMIDT, 2006; KURT; ATREK, 2012).

Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) desenvolveram a escala E-RECS-Qual, composta por 11 itens agrupados em 3 dimensões (capacidade de resposta, compensação e contato), para mensurar a qualidade do serviço de recuperação previsto pelos sites. Esta escala surgiu na fase de desenvolvimento da escala E-S-QUAL, onde um grande número de entrevistados não forneceu classificações de um subconjunto do conjunto inicial de itens. Um exame dos

7 itens revelou que todos eles pertenciam a encontros de serviço de recuperação ou não rotineiros. Diante deste cenário, eles construíram uma escala contendo os itens que se concentravam nos problemas de serviços de assistência e consultas, sendo relevante apenas para os clientes que tiveram encontros não rotineiros com os sites.

Bauer, Falk e Hammerschmidt (2006) propõem um modelo com uma estrutura conceitual sólida e holística para analisar a qualidade do serviço de forma global. O modelo, denominado eTransQual, integra elementos utilitários e elementos hedônicos em uma única escala. Inicialmente, o desenvolvimento do instrumento foi possibilitado por profissionais de pesquisa de Marketing treinados em entrevistas qualitativas. Foram realizadas 30 entrevistas com estudantes usuários de compras online. Como resultado, 53 itens de qualidade foram gerados para a coleta de mais dados. Posteriormente, um questionário estruturado foi distribuído por um instituto de pesquisa de mercado alemão selecionando aleatoriamente membros do seu painel online com objetivo era extrair os dados quantitativos para refinar o instrumento. Esta etapa resultou em 25 itens de 5 dimensões: Funcionalidade/concepção, entretenimento/prazer, processo, confiabilidade e capacidade de resposta.

Cristobal, Flavián e Guinalíu (2007) consolidaram a escala PeSQ para medir a qualidade e-service e estudar a influência da qualidade percebida sobre os níveis de satisfação do consumidor e o nível de lealdade de website. O instrumento possui 25 itens em 4 dimensões:

webdesgin, serviço ao cliente, garantia e gestão de pedidos. Os itens originaram de uma

revisão de literatura de modelos existentes (BARNES; VIDGEN, 2002; MADU; MADU, 2002; WOLFINBARGER; GILLY, 2003; PARASURAMAN; ZEITHAML; MALHOTRA, 2005) e de entrevistas com pessoas ligadas à qualidade dos serviços e e-commerce.

Ding, Hu e Sheng (2011) elaboraram a escala e-SELFQUAL para analisar as relações entre a qualidade do serviço de autoatendimento online e a satisfação do cliente, bem como a lealdade em e-varejo. A construção da escala resultou de um levantamento das dimensões mais utilizadas em pesquisas acadêmicas e grupos focais com estudantes, membros do corpo docente de negócios e pesquisadores de empresas que possuem parceria com a universidade. O estudo gerou 13 itens em 4 dimensões: controle percebido, conveniência de serviço, atendimento ao cliente, e execução de serviços. O instrumento e-SELFQUAL foi utilizado apenas por compradores da e-varejo Amazon, portanto, carece de testes e avaliações em

8 outros ambientes e-commerce. O Quadro 1 apresenta os instrumentos e as dimensões dos estudos que foram citados anteriormente.

Quadro 1 - Principais autores, instrumentos e dimensões

Mediantes as limitações apresentadas pelos modelos já existentes, vê-se a necessidade da criação de um modelo que reúna as principais dimensões e resulte em um instrumento global com a finalidade de identificar os fatores que mais influenciam na satisfação do consumidor de e-commerce, desde o momento da busca pelo produto até o serviço de suporte pós-venda.

4. O estudo experimental

A pesquisa experimental foi realizada em uma Instituição de Ensino Superior, nos cursos de Administração, Engenharias (Produção, Civil e Mecânica) e Ciências Contábeis. A aplicação do questionário ocorreu em março de 2015, no período noturno, com a participação de 112 respondentes. Foram realizadas as seguintes etapas:

a) definição das dimensões e itens: Foram considerados 34 itens (subcritérios) agrupados em

6 dimensões (critérios) incorporados em estudos científicos (Quadro 2) e descritos a seguir:

- Eficiência (C1) refere-se à facilidade e à velocidade com que os usuários encontram o

que precisam e efetuam a compra, com o menor número de cliques possíveis. Inclui a possibilidade de customizar a página de acordo com as necessidades de cada consumidor.

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- Conteúdo/Informação (C2) abrange todas as informações necessárias para o

consumidor navegar no site, encontrar o que precisa e efetuar a compra.

- Layout (C3) reporta-se à interatividade entre o cliente e a empresa por meio da

aparência do website, de imagens e textos apelativos, organização da página e o uso de recursos inovadores.

- Confiabilidade (C4) compreende a competência que a empresa possui de cumprir

com o que foi prometido ao cliente, entregando o que foi solicitado no prazo determinado.

- Segurança/Confiança (C5) representa a capacidade que as empresas possuem em

transmitir para o cliente que tudo será feito conforme o que foi combinado, que o resultado será positivo para ambos.

- Atendimento ao cliente (C6) contempla as estratégias e os meios de suporte que a

empresa oferece ao consumidor. Estes meios podem ser utilizados na pré-compra, na transição da compra e no pós-compra.

10 Quadro 2: Definição dos critérios e subcritérios

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b) Definição das alternativas: As alternativas utilizadas para segmentar o setor de

e-commerce são: Eletrodoméstico (A1), Cosmético e Perfumaria (A2), Eletrônicos (A3),

Brinquedos e Games (A4), Telefonia (A5), Esporte e Lazer (A6), Livros, CDS e DVDS (A7), Moda e Acessórios (A8) e Informártica (A9) (EBIT, 2015). A Figura 2 apresenta a hierarquia resultante.

Figura 2: Hierarquia do problema

c) Coleta de dados: Por meio de um questionário, os itens (subcritérios) foram analisados

pelos respondentes, que eram solicitados a informar a categoria de e-commerce que mais utilizam. Para mensuração do grau de importância dos subcritérios, emprega-se uma escala ordinal de cinco pontos: Nada Importante (1), Pouco Importante (2), Regular (3), Importante (4) e Muito Importante (5). Emprega-se uma escala semelhante para mensurar o desempenho da categoria do e-commerce à luz dos subcritérios: Muito Ruim (1), Ruim (2), Regular (3), Bom (4) e Muito Bom (5). Caso não seja possível avaliar determinado item, a opção NA (Não avaliado) é disponibilizada.

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5. Análise dos dados

5.1 Grau de importância e Grau de desempenho

A Figura 3 apresenta os graus de importância e de desempenho obtidos a partir dos julgamentos dos respondentes das categorias de e-commerce e utilizados como dados para o emprego do AHP.

Figura 3: Grau de importância e desempenho

14 O julgamento paritário dos critérios em relação ao foco principal e dos subcritérios em relação aos critérios foram possíveis por meio dos valores médios da importância segundo a percepção dos respondentes. Segundo a Tabela 3, o critério de maior destaque é Segurança, sendo Layout do site o critério de menor importância. Esta tabela também revela os subcritérios prioritários à luz de cada critério.

15 Tabela 3 - Matriz de julgamentos paritários

Análise similar foi realizada com as alternativas em relação a cada subcritério. Porém, em vez da importância, consideraram-se os valores médios de desempenho à luz de cada respondente.

16 A Tabela 4 apresenta o valor da „prioridade real‟ de cada subcritério para cada categoria do e-commerce. Segundo Freitas e Suett (2008), dado um subcritério Ci.j, a „prioridade real‟ de Ci.j (PREAL(Ci.j) é obtida pelo produto entre a prioridade média local do critério à qual pertence em relação ao foco principal (PML(Ci)) e a prioridade média local do mesmo em relação ao critério ao qual pertence (PML(Ci.j)). Por exemplo, considerando o subcritério C1.3 na categoria A1: PREAL(C1..3) = 0,018; PML(C1) = 0,112; e, PML(C1.3) = 0,161.

17 Segundo os usuários de todas as categorias de e-commerce, os subcritérios prioritários estão relacionados à confiabilidade (entrega do pedido correto e no prazo) e à segurança (dados pessoais e bancários protegidos e a reputação do site). Além destes, os subcritérios mais relevantes para cada categoria são: facilidade de uso (Esporte e Lazer), facilidade de concluir as transações (Esporte e Lazer; Informática), carregamento da página (Esporte e Lazer), informações da disponibilidade do produto (Livros, CDs e DVDs; Brinquedos e Games), informações da forma de pagamento (Cosméticos e Perfumaria), informações das formas de envio do produto (Brinquedos e Games); organização da página (Eletrônicos; Telefonia; Moda e Acessórios) e canais alternativos de comunicação (Eletrodomésticos). Por outro lado, customização do site, imagens ou títulos apelativos e entretenimento estão entre os subcritérios menos importantes pelos usuários da maioria das categorias de e-commerce.

5.3 Prioridades médias globais (PG’s)

Segundo Costa (2002), o cálculo das prioridades médias globais (PG‟s) requer a combinação das prioridades médias locais (PML‟s). A equação 1 é utilizada para calcular as PG‟s

Conforme a Tabela 5, ao considerar as PG´s, a alternativa que apresenta melhor desempenho é a categoria A4 (Brinquedos e Games).

Tabela 5 - Hierarquia das alternativas à luz de todos os critérios

5.4 Consistência lógica

18 Tabela 6 - Consistência lógica dos critérios e subcritérios

6. Considerações finais

Atualmente, cada vez mais o e-commerce vem conquistando espaço nos negócios desenvolvidos para atender o cliente que adquire bens e serviços através da internet, bem como em empresas físicas que buscam agregar valor como um diferencial para atrair o consumidor. Neste contexto, torna-se relevante mensurar quais são os aspectos (critérios e subcritérios) considerados mais relevantes por usuários do e-commerce e, em particular, segundo a percepção dos usuários de cada setor/categoria de e-commerce.

Desejando contribuir para análise desta problemática, no presente artigo foi realizado um estudo experimental com o objetivo de identificar os fatores que mais influenciam o consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico (e-commerce). Foram consideradas variáveis (critérios/subcritérios) difundidas na literatura científica e o método de análise hierárquica (AHP) foi utilizado como ferramenta de análise. Como resultados, foi possível identificar os subcritérios mais relevantes e menos relevantes segundo os usuários de cada categoria de e-commerce. Todas as matrizes de julgamentos foram consideradas consistentes. A verificação da confiabilidade do instrumento, segundo o alfa de Cronbach, e o uso de estatísticas multivariadas são possíveis direcionamentos para a continuidade do estudo.

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