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Análise Exploratória dos Efeitos da Pandemia Covid-19 nos Preços e Anúncios em Seis Categorias de Produtos Eletroeletrônicos, no Varejo da Região Sul do Brasil, sob a
Abordagem das Capacidades Dinâmicas Ricardo Cunha da Costa
RESUMO
A pandemia Covid-19 trouxe um novo fator desafiador para a equação das empresas na busca da conquista e manutenção de uma vantagem competitiva. Em um mercado já extremamente dinâmico e desafiador, a pandemia subitamente trouxe uma grande ameaça e colocou a prova as capacidades dinâmicas das empresas. Este artigo concentra-se em uma análise exploratória dos efeitos da pandemia no total de anúncios e preços médios de seis categorias de eletroeletrônicos nas redes varejistas da Região Sul do Brasil. Busca analisar como as capacidades dinâmicas empresariais atuaram a partir do início da pandemia, onde o ambiente de negócios transformou-se em caótico, ameaçador, incerto e de extrema mudança, em curto espaço de tempo. O foco está em identificar e analisar as principais ações desencadeadas pelas empresas, abordadas sob a lente teórica das capacidades dinâmicas.
Palavras-chave: Varejo. Covid-19. Capacidades dinâmicas. Eletroeletrônicos. 1 INTRODUÇÃO
O mundo vive a pandemia Covid-19, evento global sem precedentes, que afeta os países, as sociedades, os mercados, os negócios e os indivíduos ao redor do mundo. O impacto do imprevisível, com potencial letal para as economias, organizações e pessoas, em um período de tempo tão restrito, desafia governos, empresas e indivíduos a tomar medidas de urgência para a preservação de vidas, saúde, empregos, negócios e economia em um cenário de surpresa, incerteza e até mesmo de caos.
Com o avançar da pandemia, além da criticidade de seus efeitos na área da saúde, acentuaram-se tensões geopolíticas globais, que colocaram pelo menos mais um fator na equação. A China passou a ser questionada como grande parque industrial mundial.
Os líderes e gestores foram desafiados a agir imediatamente identificando, compreendendo as transformações súbitas com potencial de criar novas tendências, questionar e revogar leis de mercado, derrubar paradigmas, criar novas teorias, consolidar novas crenças, conceitos e comportamentos.
Neste cenário o varejo, que é um dos mais importantes segmentos da economia em todo o mundo, necessita utilizar suas capacidades dinâmicas empresariais com grande agilidade visando manter suas vantagens competitivas e adaptação às ameaças e adversidades que ameaçam sua sobrevivência.
Esta análise exploratória busca identificar a atuação das capacidades dinâmicas organizacionais das empresas varejistas no sentido de buscar a sobrevivência no ambiente impactado pela pandemia Covid-19. O método consiste em identificar a atuação das capacidades dinâmicas através da mensuração de variações e correlações entre variáveis como número de anúncios, preço médio à vista em seis categorias de eletroeletrônicos nas redes varejistas da Região Sul do Brasil. Inclui também variações e correlações com câmbio, número de casos de Covid-19 na China e no Brasil.
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2 REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 CAPACIDADES DINÂMICAS
A perspectiva das capacidades dinâmicas, CDs, situa-se dentro da vertente de estudos da administração estratégica e tem como foco a estruturação e análise das possibilidades de construção e manutenção da competitividade organizacional em ambientes mutáveis e complexos (HELFAT et al., 2009; TEECE, 2014a).
Capacidade dinâmica é “um padrão aprendido e estável de atividade coletiva por meio da qual a organização sistematicamente gera e modifica suas rotinas operacionais buscando melhorar sua efetividade” (ZOLLO; WINTER, 2002, p. 340).
As CDs de uma empresa são sua capacidade de se renovar diante de um ambiente em mudança, alterando seu conjunto de recursos, podendo instigar as capacidades de: (i) detectar e moldar oportunidades e ameaças; (ii) aproveitar oportunidades; e (iii) manter a competitividade, aprimorando, combinando, protegendo e, quando necessário, reconfigurando os ativos tangíveis e intangíveis da empresa. Em um ambiente em mudança, portanto, as CDs são necessárias para o desempenho organizacional e a sustentação da vantagem competitiva (TEECE, 2007; KUO; LIN; LU, 2017).
Considerando os desafios de um ambiente mercadológico instável a partir de um ponto de vista mais macro sobre os recursos empresariais, as capacidades dinâmicas também são essenciais na fundamentação da estratégia empresarial. Elas são as rotinas pelas quais as empresas conseguem novos formatos de recursos à medida que os mercados emergem, colidem, dividem-se, evoluem e morrem. As capacidades dinâmicas são um conjunto de processos específicos e identificáveis, tais como: o desenvolvimento de novos produtos, a tomada de decisões estratégicas e as alianças — que integram os recursos presentes dentro da empresa, algumas focando na reconfiguração dos mesmos e outras estão relacionadas ao ganho e a liberação desses recursos com o objetivo de se igualar ou, até mesmo, criar mudanças no mercado de atuação (EISENHARDT; MARTIN, 2000).
Kretschmer e Garrido (2019, p. 111) afirmam que “a abordagem das capacidades dinâmicas postula que, em regime de mudança rápida, o sucesso organizacional exige das empresas habilidades superiores em processos organizacionais, gerenciais e tecnológicos”.
As capacidades dinâmicas (CDs), as quais se definem como a capacidade de reconfigurar a base de recursos da firma, incluem em sua configuração distintas capacidades. No entanto, identificou-se, a partir da revisão da literatura (LAPLACA, 1997; NARVER; SLATER; MACLACHLAN, 2004; SOFIAN, 2014; BARRALES-MOLINA; MARTÍNEZLOPEZ; GÁZQUEZ-ABAD, 2014; DE TONI; MAZZON, 2014; DESARBO et al., 2015; TEECE, 2016; DE TONI et al., 2016; MOORMAN; DAY, 2016; DIAS; DE TONI, 2018, 2019), que a capacidade gerencial (CG), a capacidade de orientação para o mercado (COM) e a capacidade de precificação (CP) podem explicar de forma ampla as capacidades de uma organização (DIAS, 2019).
Um evento como a pandemia Covid-19 gera mudanças profundas, súbitas e disruptivas. Várias teorias e práticas já consolidadas tornam-se disfuncionais, pois o mercado e as economias tornam-se disfuncionais. O planejamento estratégico das organizações não contempla uma pandemia global, não havia um plano de contingência premeditado a ser seguido para a sobrevivência e superação da crise. A pandemia, e seus efeitos sobre as empresas, gera um grande número de pesquisas, achados, conhecimento e teoria.
Este artigo tem o objetivo de identificar e analisar o desempenho de algumas capacidades dinâmicas das redes varejistas e de alguns de seus fornecedores a partir de uma análise exploratória de variáveis obtidas de banco de dados de inteligência de mercado. A partir da análise das variações e correlações entre variáveis, busca-se identificar e compreender a
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atuação das capacidades dinâmicas empresariais durante a pandemia Covid-19 e gerar insights e conhecimento para a gestão das empresas, bem como, instigar novos estudos.
2.2 CICLO DE VIDA DO VAREJO
“O ciclo de vida do varejo é uma sucessão de estágios identificáveis pelos quais um formato de varejo passa ao longo do tempo” (BERMAN; EVANS 2013, p. 146-148). Os estágios ou fases são: desenvolvimento, introdução, crescimento, maturidade e declínio.
A Figura 1 ilustra as características desses cinco estágios e indica os estágios que formatos de varejo atuais atingiram países ocidentais ou desenvolvidos, incluindo o Reino Unido, França, Estados Unidos e Alemanha.
Figura 1
No contexto do ciclo de vida do varejo, a erosão de lojas (BERGER, 1977) é definida como uma redução no apelo de uma empresa de varejo e na capacidade de atrair clientes ao longo do tempo devido a alterações nas condições internas e externas da empresa. Em um ambiente dinâmico, os novos formatos, que atendem às novas necessidades dos clientes, tornam obsoletos os formatos de varejo existentes. A fim de evitar o declínio e sobreviver, as empresas de varejo devem se adaptar às mudanças nas condições do mercado e reposicionar seus conceitos de varejo (ZENTES, 2017).
A pandemia Covid-19 possui potencial de transformar drasticamente o ciclo de vida do varejo, acelerar o declínio e o crescimento de determinados formatos, inviabilizar o desenvolvimento e introdução de outros. As capacidades dinâmicas devem ser focadas em monitorar e identificar as rápidas mudanças no mercado, mudar, inovar para evitar a obsolescência dos modelos de varejo atualmente válidos. Em alguns casos, para a sobrevivência, as capacidades dinâmicas devem ser aplicadas para promover saltos quânticos competitivos através de investimentos, aquisições e fusões. As empresas necessitam também apropriar-se do conhecimento gerado no período da pandemia que certamente modificou o modelo do ciclo de vida do varejo. Além disso, o modelo necessita ser adaptado para a realidade
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brasileira.
3 VAREJO E-COMMERCE, E-COMMERCE LONG TAIL, MARKETPLACE E
OMNICHANNEL
Segundo relatório da Ebit/Nielsen, no primeiro semestre de 2020, o e-commerce cresceu 47% em valor de vendas sobre o mesmo período de 2019. Melhor resultado em 20 anos,
levando 7,3 milhões de novos consumidores ao setor.
(https://www.consumidormoderno.com.br/2020/08/28/e-commerce-cresce-47-no-1o-semestre-maior-alta-em-20-anos/). A mesma Nielsen publicou artigo chamado Covid-19: o
catalisador inesperado para a adoção da tecnologia
(https://www.nielsen.com/br/pt/insights/article/2020/covid-19-o-catalisador-inesperado-para-a-adocao-da-tecnologia/), demonstrando que a pandemia acelerou a transformação digital.
O formato e-commerce long tail (cauda longa) pressupõe um mix de produtos amplo, com muitos itens adicionais ao mix comercializado nas lojas físicas. Já o e-commerce marketplace é uma plataforma que possibilita que diversos outros varejistas vendam seus produtos através da plataforma de um único varejista.
O formato de varejo mais evoluído atualmente é o omnichannel que gera integração dos múltiplos ambientes para melhorar a interação do consumidor com o varejista. Estas transformações da indústria do varejo têm sido influenciadas largamente pela internet e os novos canais de compra (GRACIOLA, 2019).
A visão omnichannel traz uma perspectiva mais evoluída, é uma visão de integração total. Para o consumidor não importa qual o meio de interação de compra (apps em dispositivos móveis, sites em PCs e tablets, apps em smart TVs, pop-up stores, lojas físicas, redes sociais, televendas, e-mail, chat, lives). Para os varejistas, o grande desafio é olhar todos os canais disponíveis e trabalhar de forma sinérgica e coordenada entre eles, prevendo a integração de processos como logística, armazenamento, distribuição, atendimento ao cliente, banco de dados e marketing.
A grande novidade é que o consumidor omnichannel – o omniconsumidor – começa a exigir que as empresas tenham políticas unificadas e integradas. Pesquisas mostram que os omniconsumidores gastam até 30% mais e desenvolvem laços de fidelidade mais fortes com a marca que sabe respeitar seus desejos. Os varejistas que utilizam uma abordagem omnichannel estão no topo da lembrança ou consciência dos consumidores.
No Brasil a estratégia de varejo omnichannel é recente e possui um único expoente em sua implantação, prática e desenvolvimento, ainda em processo de maturação. A criação do varejo omnichannel foi resultado de cerca de dez anos de aquisição de conhecimento, inovação, e investimento no desenvolvimento do modelo. Hoje constitui-se em vantagem competitiva sustentável, comprovadamente inimitável e vitoriosa durante a pandemia. Antes da pandemia a venda online já representava 40% do faturamento da empresa. Os demais concorrentes do mercado, buscam, compreender e projetar o modelo, a infraestrutura, os sistemas de TI, os processos, o investimento e tempo necessários para alcançar este novo status de varejo.
Os varejistas regionais, com poucas exceções, ainda não operam nos formatos e-commerce long tail, marketplace e omnichannel à exemplo de algumas redes regionais e nacionais. Concentram-se no mesmo mix de produtos comercializado em suas lojas. Isto limita a relevância para os consumidores, limita as vendas online e inviabiliza a diluição do investimento em plataformas de e-commerce. Ao mesmo tempo, a decisão aumenta a distância e energia necessária para os “saltos quânticos” que deverão ser dados para os novos modelos já estabelecidos, e-commerce long tail, marketplace e omnichannel ou outros modelos inovadores. Uma das justificativas, talvez a principal, é a menor margem de rentabilidade nas vendas através do e-commerce em modelos mais evoluídos.
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As redes varejistas regionais identificaram a necessidade de mudança e inovação em função da competição das redes varejistas nacionais e suas práticas de e-commerce e a mais evoluída atualmente, a estratégia omnichannel. Avaliam constantemente o mercado, sentindo o efeito da entrada de varejistas nacionais, evoluídos em e-commerce long tail e omnichannel, em cidades que eram territórios preservados ainda inexplorados. Os pequenos municípios, que antes eram redutos das redes varejistas regionais, passaram a ter a solução completa de compra através da experiência com o varejo omnichannel – imagem, confiabilidade, tecnologia, informação, proximidade, variedade de opções do mix - com custos e prazos de entrega compatíveis. Esta experiência vem multiplicando-se devido ao modelo que faz sentido e traz benefícios, bem como, pela recomendação potencializada pelas redes sociais.
A estratégia de e-commerce adotada pelas redes varejistas regionais caracteriza-se por plataformas de alta tecnologia, mas com utilização limitada em função do alto investimento necessário em logística, estoques e armazenagem para dar o salto quântico. Vendem o mesmo mix de produtos que é comercializado nas lojas físicas. Esta é uma situação intermediária onde o varejista dispõe da venda online, mas a relevância de seu site é limitada pela baixa oferta de produtos em comparação com os líderes do e-commerce long tail, marketplace e omnichannel. 4 EFEITOS DA PANDEMIA NAS REDES VAREJISTAS DE
ELETROELETÔNICOS
No final de 2019, a OMS alertou para uma série de casos de pneumonia de origem desconhecida na cidade de Wuhan, província de Hubei, na China. A partir de 13 de janeiro de 2020 foram feitas as primeiras análises sequenciais, identificado o novo coronavírus SARS-COV-2, que causa a doença infecciosa Covid-19. A doença chegou ao Brasil a partir da segunda semana de fevereiro tendo o primeiro caso confirmado em 26 de fevereiro de 2020. A Organização Mundial da Saúde declarou, em 11 de março de 2020, que a enfermidade atingira o patamar Pandemia. A linha do tempo da pandemia Covid-19 está na Figura 2.
Figura 2
A Pandemia Covid-19, especialmente com as medidas de distanciamento social adotadas a partir de 11 de março de 2020, trouxe bruscas e profundas modificações nos hábitos de consumo, bem como, impôs às empresas varejistas a única opção de reagir ou perecer. As redes varejistas foram obrigadas a fechar suas lojas físicas devido as regras de isolamento social A partir de fevereiro de 2019, com as informações da evolução da Pandemia vindas da China e países da Europa, bem como as ações estratégicas da indústria (a maioria com fábricas, filiais e fornecedores chineses), as empresas fabricantes de bens de consumo duráveis, iniciaram a enxugar sua estrutura fabril e administrativa. O perfil da capacidade produtiva da indústria de
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bens de consumo duráveis é de inércia elevada na desaceleração e aceleração.
Os efeitos da Pandemia Covid-19 na disponibilidade de produtos e insumos importados causou a antecipação de compras de produtos eletroeletrônicos, especialmente celulares devido à importância no faturamento e índice de importação. Este fato demonstrou claramente a velocidade de reação, para manutenção de vantagem competitiva, embasada em informações de mercado, características de capacidades dinâmicas superiores, de parte das grandes redes nacionais. As capacidades dinâmicas, desenvolvidas e implementadas pelas redes varejistas líderes em inovação, mostraram-se vantagens competitivas sustentáveis valiosas.
As ações das redes varejistas de capital aberto, online, offline e mistas, tiveram quedas sensíveis em consequência do cenário de incerteza, Figura 3, pois a expectativa de resultados negativos, com as medidas restritivas e o óbvio impacto nas vendas, passou a ser uma realidade.
Figura 3
As cadeias produtivas globais, que estavam estabelecidas e funcionais, foram fortemente atingidas gerando uma desorganização imediata. Na China, as fábricas de bens de consumo duráveis, não são verticalizadas. Produzem com vários fornecedores de componentes com vínculos contratuais. A gestão da cadeia produtiva em um cenário de pandemia fica comprometida, pois os contratos não são garantia de fornecimento dos componentes e partes. Portanto, a gestão não está concentrada no fabricante final. Este fato potencializou a desorganização da cadeia produtiva, pois cada fornecedor foi impactado de forma diferente e possuía capacidades dinâmicas diferentes.
No Brasil, os fornecedores das redes varejistas, desde grandes multinacionais até empresas de pequeno porte, também foram submetidos a teste de suas capacidades dinâmicas. Perda súbita de receita de vendas, aumento do preço de insumos e componentes, falta de insumos e componentes, readequação da produção, readequação de compras, redução de custos,
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revisão de investimentos em andamento e planejados, inviabilização de inovações ainda em desenvolvimento, perda e falta de sustentação de vantagens competitivas, perda de capital intelectual.
A partir de março de 2020, as negociações da indústria com o varejo passaram por momentos tensos devido à valorização do Dólar frente ao Real. Os fabricantes e importadores repassando reajustes de preços semanalmente, ofertas de negócio para antecipar compras, aumentar os estoques com incerteza na possibilidade de venda. A simples disponibilidade de produtos a preços de fevereiro de 2020 passou a ser um fator de alto valor.
As categorias de produtos analisadas neste estudo, sofreram impactos diferentes com a pandemia Covid-19 em função do grau de nacionalização. Os telefones celulares possuem alto grau de importação. A média de participação da categoria celulares no período de 25 meses analisado é 65%, portanto, muito importante para o faturamento das redes varejistas.
No caso dos fornos de micro-ondas e condicionadores de ar Split, ambos possuem a característica de serem importados em partes ou kits no sistema CKD (Completely Knock-Down) e montados em fábricas da Zona Franca de Manaus. Já os refrigeradores, lavadoras automáticas e fogões – o chamado Big3 do mercado de linha branca - são produtos com alto grau de nacionalização em sua grande maioria.
5 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
A análise exploratória desenvolvida por este artigo parte de banco de dados de inteligência de mercado gerado pela coleta diária e consolidação mensal de anúncios de produtos nas redes varejistas de eletroeletrônicos brasileiras. As fontes de informação são os anúncios veiculados em jornais (35), redes sociais (app´s, facebook, instagram e whatsapp), TV (197 emissoras, próprias e afiliadas) e impressos de ofertas das redes varejistas (1.152), em todo o Brasil.
As categorias de produtos eletroeletrônicos escolhidas foram celulares, refrigeradores, lavadoras automáticas, fogões, fornos de micro-ondas e condicionadores de ar split.
Os dados de total de anúncios e preços médios à vista foram gerados através do portal de inteligência de mercado, tratados em planilhas de Excel. Foram construídos gráficos e as informações foram analisadas e correlacionadas com o total de anúncios e preço médio nas redes sociais (app´s, facebook, instagram e whatsapp), com o câmbio USD e dados oficiais de infectados pelo Covid-19 na China (fonte: www.who.int/countries/chn), Brasil e Região Sul (fonte: www.covid.saude.gov.br).
O comportamento das variáveis é analisado ao longo de 25 meses, de agosto de 2018 a agosto de 2020, 19 meses antes da pandemia e 6 meses após o início da pandemia.
A análise concentra-se em identificar e medir variações, padrões, correlações, interpretar, compreender e explicar a evolução das variáveis com enfoque nas capacidades dinâmicas organizacionais. Para medir a variação do total de anúncios e preço médio, depois do início da pandemia, foram considerados trimestres (efeito de curto prazo) e semestres (efeito de médio prazo). Os índices Trim1/Trim2 e Sem1/Sem2 medem as variações dos trimestres e semestre pós-pandemia em relação aos mesmos trimestres e semestres do ano anterior. Os índices Trim1/Trim3 e Sem1/Sem3 medem as variações dos trimestres e o semestres pós-pandemia em relação aos trimestres e semestres imediatamente anteriores ao início da pandemia. Figura 4.
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Figura 4
Foram calculados os coeficientes de correlação de Pearson no SPSS, gerando uma matriz de correlação 19 x 19. A análise das correlações, positivas ou negativas, foi realizada considerando-se as correlações a partir do valor 0,50 e superiores. Figura 5.
Figura 5
6 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS 6.1 VARIÁVEL TOTAL ANÚNCIOS
A participação média histórica de cada categoria no total de anúncios no período analisado é a seguinte: celulares 57,0%, refrigeradores 15,7%, lavadoras automáticas 11,7%, fogões 7,3%, micro-ondas 4,2% e condicionadores de ar split 4,0%.
Pesquisa realizada com mais de 400 gestores do ramo de publicidade, de 15 a 24 de
Período Total 6 Categ Celulares Refrigeradores Lavadoras Fogões Microondas Cond. Ar Split
Trim 1 / Trim 2 -40,0% -39,3% -29,7% -42,9% -57,7% -48,0% 10,0% Trim 1 / Trim 3 -40,9% -38,6% -39,6% -23,7% -27,9% -43,1% -87,4% Sem 1 / Sem 2 -47,2% -47,2% -36,3% -51,3% -53,8% -58,9% -41,0% Sem 1 / Sem 3 -46,1% -42,5% -44,4% -40,2% -33,8% -53,7% -91,7% Trim 1 / Trim 2 15,2% 4,1% 17,3% 14,0% 51,6% 2,1% 2,4% Trim 1 / Trim 3 14,3% 12,8% 10,8% 8,5% 41,5% 40,4% 12,3% Sem 1 / Sem 2 31,2% 22,9% 30,3% 21,8% 64,8% 27,5% 23,7% Sem 1 / Sem 3 29,9% 36,8% 22,0% 10,9% 46,0% 42,7% 52,7% To ta l A nú nc io s Pr eç o M éd io
Trimestre 1 - Março a Agosto 2020 Trimestre 2 - Março a Agosto 2019 Trimestre 3 - Dez de 2019 a Fev 2020
Semestre 1 - Março a Agosto 2020 Semestre 2 - Março a Agosto 2019 Semestre 3 - Dez de 2019 a Fev 2020
TotAnun6C atRegSul TotAnunCe lularesReg Sul TotAnunRe frigRegSul TotAnunLa vadRegSul TotAnunFo gRegSul TotAnunMi croRegSul TotAnunCa splitRegSul TotanunRe desSociais RegSul PreçoMed6 CatRegSul PreçoMed CelularesR egSul PreçoMed RefrigReg Sul PreçoMedL avadRegS ul PreçoMedF ogRegSul PreçoMed MicroRegS ul PreçoMed CasplitReg Sul USD CasosCovi dChina CasosCovi dBrasil CasosCovi dRegSul Pearson Correlation 1 ,948** ,874** ,788** ,655** ,505* ,494* -,686** -,766** -,669** -,721** -,607** -,873** -,475* -,508** -,776** -,119 -,657** -,570** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,010 ,012 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000 ,017 ,009 ,000 ,572 ,000 ,003 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,948** 1 ,745** ,663** ,561** ,404* ,304 -,560** -,703** -,616** -,639** -,460* -,802** -,451* -,325 -,640** -,143 -,532** -,451* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,004 ,045 ,140 ,004 ,000 ,001 ,001 ,021 ,000 ,024 ,113 ,001 ,495 ,006 ,024 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,874** ,745** 1 ,611** ,463* ,336 ,665** -,553** -,511** -,473* -,603** -,463* -,635** -,281 -,602** -,610** -,089 -,518** -,421* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,020 ,100 ,000 ,004 ,009 ,017 ,001 ,020 ,001 ,173 ,001 ,001 ,673 ,008 ,036 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,788** ,663** ,611** 1 ,743** ,559** ,297 -,807** -,749** -,595** -,726** -,811** -,850** -,357 -,525** -,861** -,171 -,741** -,684** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 ,004 ,150 ,000 ,000 ,002 ,000 ,000 ,000 ,080 ,007 ,000 ,413 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,655** ,561** ,463* ,743** 1 ,475* ,090 -,671** -,677** -,513** -,682** -,590** -,728** -,246 -,307 -,769** -,300 -,529** -,508** Sig. (2-tailed) ,000 ,004 ,020 ,000 ,016 ,670 ,000 ,000 ,009 ,000 ,002 ,000 ,236 ,136 ,000 ,146 ,007 ,010 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,505* ,404* ,336 ,559** ,475* 1 ,065 -,530** -,551** -,396 -,390 -,588** -,662** -,760** -,362 -,562** ,045 -,574** -,534** Sig. (2-tailed) ,010 ,045 ,100 ,004 ,016 ,758 ,006 ,004 ,050 ,054 ,002 ,000 ,000 ,076 ,003 ,830 ,003 ,006 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation ,494* ,304 ,665** ,297 ,090 ,065 1 -,335 -,379 -,448* -,305 -,306 -,349 -,216 -,592** -,407* ,208 -,413* -,351 Sig. (2-tailed) ,012 ,140 ,000 ,150 ,670 ,758 ,102 ,061 ,025 ,138 ,137 ,087 ,299 ,002 ,044 ,318 ,040 ,086 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,686** -,560** -,553** -,807** -,671** -,530** -,335 1 ,785** ,650** ,823** ,753** ,811** ,495* ,527** ,871** ,096 ,906** ,771** Sig. (2-tailed) ,000 ,004 ,004 ,000 ,000 ,006 ,102 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,012 ,007 ,000 ,647 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,766** -,703** -,511** -,749** -,677** -,551** -,379 ,785** 1 ,939** ,771** ,673** ,860** ,622** ,487* ,771** ,148 ,816** ,748** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,009 ,000 ,000 ,004 ,061 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,014 ,000 ,480 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,669** -,616** -,473* -,595** -,513** -,396 -,448* ,650** ,939** 1 ,585** ,459* ,719** ,568** ,462* ,600** ,109 ,711** ,620** Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,017 ,002 ,009 ,050 ,025 ,000 ,000 ,002 ,021 ,000 ,003 ,020 ,002 ,605 ,000 ,001 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,721** -,639** -,603** -,726** -,682** -,390 -,305 ,823** ,771** ,585** 1 ,696** ,727** ,342 ,509** ,794** ,264 ,751** ,706** Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,001 ,000 ,000 ,054 ,138 ,000 ,000 ,002 ,000 ,000 ,094 ,009 ,000 ,202 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,607** -,460* -,463* -,811** -,590** -,588** -,306 ,753** ,673** ,459* ,696** 1 ,749** ,437* ,483* ,783** ,035 ,749** ,728** Sig. (2-tailed) ,001 ,021 ,020 ,000 ,002 ,002 ,137 ,000 ,000 ,021 ,000 ,000 ,029 ,014 ,000 ,869 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,873** -,802** -,635** -,850** -,728** -,662** -,349 ,811** ,860** ,719** ,727** ,749** 1 ,628** ,477* ,886** -,045 ,772** ,656** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,087 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,016 ,000 ,832 ,000 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,475* -,451* -,281 -,357 -,246 -,760** -,216 ,495* ,622** ,568** ,342 ,437* ,628** 1 ,417* ,388 -,354 ,642** ,581** Sig. (2-tailed) ,017 ,024 ,173 ,080 ,236 ,000 ,299 ,012 ,001 ,003 ,094 ,029 ,001 ,038 ,056 ,083 ,001 ,002 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,508** -,325 -,602** -,525** -,307 -,362 -,592** ,527** ,487* ,462* ,509** ,483* ,477* ,417* 1 ,468* -,177 ,639** ,639** Sig. (2-tailed) ,009 ,113 ,001 ,007 ,136 ,076 ,002 ,007 ,014 ,020 ,009 ,014 ,016 ,038 ,018 ,398 ,001 ,001 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,776** -,640** -,610** -,861** -,769** -,562** -,407* ,871** ,771** ,600** ,794** ,783** ,886** ,388 ,468* 1 ,105 ,729** ,628** Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,001 ,000 ,000 ,003 ,044 ,000 ,000 ,002 ,000 ,000 ,000 ,056 ,018 ,616 ,000 ,001 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,119 -,143 -,089 -,171 -,300 ,045 ,208 ,096 ,148 ,109 ,264 ,035 -,045 -,354 -,177 ,105 1 -,051 -,036 Sig. (2-tailed) ,572 ,495 ,673 ,413 ,146 ,830 ,318 ,647 ,480 ,605 ,202 ,869 ,832 ,083 ,398 ,616 ,807 ,865 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,657** -,532** -,518** -,741** -,529** -,574** -,413* ,906** ,816** ,711** ,751** ,749** ,772** ,642** ,639** ,729** -,051 1 ,938** Sig. (2-tailed) ,000 ,006 ,008 ,000 ,007 ,003 ,040 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,001 ,000 ,807 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 Pearson Correlation -,570** -,451* -,421* -,684** -,508** -,534** -,351 ,771** ,748** ,620** ,706** ,728** ,656** ,581** ,639** ,628** -,036 ,938** 1 Sig. (2-tailed) ,003 ,024 ,036 ,000 ,010 ,006 ,086 ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 ,002 ,001 ,001 ,865 ,000 N 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 PreçoMedCasplitRegSul USD CasosCovidChina CasosCovidBrasil CasosCovidRegSul Correlações Pearson TotAnun6CatRegSul TotAnunCelularesRegSul TotAnunRefrigRegSul TotAnunLavadRegSul TotAnunFogRegSul TotAnunMicroRegSul TotAnunCasplitRegSul PreçoMedRefrigRegSul PreçoMedLavadRegSul PreçoMedFogRegSul PreçoMedMicroRegSul TotanunRedesSociaisRegS ul PreçoMed6CatRegSul PreçoMedCelularesRegSul
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abril de 2020, apontou estimativa de redução massiva de investimentos em publicidade off-line e publicidade digital. No plano de investimento off-line, 80% dos entrevistados estimavam impacto negativo, sendo que 29% declararam impacto negativo de 71% a 100%. Já no plano de investimento em publicidade digital, 64% dos entrevistados estimavam impacto negativo, sendo que 9% declararam impacto negativo de 71% a 100%. Fonte: Pesquisa Impactos da Covid-19 no investimento de mídia do Brasil, Nielsen Media Research e IAB – Interactice Advertising Bureau, (https://iabbrasil.com.br/wp-content/uploads/2020/05/20200520_COVID-19_Nielsen-e-IAB.pdf).
6.2 VARIÁVEL PREÇO MÉDIO À VISTA
A partir de janeiro de 2020 a pandemia Covid-19 iniciou na China e causou efeito na disponibilidade de componentes, partes e produtos acabados oriundos do país asiático. No curto prazo, devido ao fechamento das cidades chinesas, houve quebra nas programações, embarques e desabastecimento. Os fabricantes chineses aumentaram preços, o câmbio também foi impactado. A cotação do Dólar frente ao Real subiu repetidamente de R$ 4,02 em dezembro de 2019 até o patamar de R$ 5,62 em agosto de 2020, portanto um aumento de 39,8%. Outros fatores que geraram efeitos sobre o preço médio são o ajuste do mix de produtos e as alterações nas margens de rentabilidade objetivadas pela indústria e pelo varejo no novo cenário.
6.3 TOTAL SEIS CATEGORIAS DE ELETROELETRÔNICOS
Tendo a pandemia e seus efeitos como catalizador, as capacidades dinâmicas organizacionais entraram em reação. O corte de investimentos em publicidade foi imediato. Já no primeiro trimestre após o início da pandemia, com forte impacto em abril de 2020, o total de anúncio das seis categorias, foi reduzido em 40,9% Trim1/Trim3, chegando a 46,1% Sem1/Sem3.
Já o preço médio das seis categorias, aumentou de forma gradual. O aumento foi de 14,3% Trim1/Trim3, chegando a 29,9% Sem1/Sem3. O aumento de preços foi relativo aos repasses de preço de toda a cadeia produtiva da indústria e importadores, função do repasse de custos, alteração de mix de produtos e busca de um novo ponto de equilíbrio nas operações.
Neste ponto entram as capacidades dinâmicas empresariais – capacidade gerencial CG, capacidade de orientação para o mercado COM e capacidade de precificação CP - em negociações críticas com fornecedores, compras, ajustes no mix de produtos, distribuição, logística, política comercial e gestão de equipe de vendas. Com menor volume de vendas é necessária maior margem de rentabilidade, aumento de preços, ajuste no mix de importação, produção e comercialização, e busca de redução de custos.
O mix de produtos anunciados precisou de atenção especial e ajustes devido à redução de disponibilidade e aumento de preços de produtos com maior índice de importação como os celulares a partir de fevereiro de 2020. Reação natural, em um momento como o analisado, é o corte de toda e qualquer promoção de preços, que havia sido desenvolvida anteriormente, baseada em volume de vendas. Estas decisões e ações, derivadas das CDs, contribuíram para o aumento do preço médio.
A variável TotAnun6CatRegSul correlaciona-se positivamente com as variáveis de total de anúncio de cada categoria TotAnunCelularesRegSul 0,948**, TotAnunRefrigRegSul 0,874**, TotAnunLavadRegSul 0,788**, TotAnunFogRegSul 0,655** e TotAnunMicroRegSul 0,505*. O índice de correlação decresce de acordo com a redução da participação média de cada categoria no período analisado.
TotAnun6CatRegSul correlaciona-se negativamente com a variável TotanunRedesSociaisRegSul, -,686**, o que explica que as redes varejistas, especialmente as
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que não possuem ecommerce desenvolvido, buscaram alternativas de varejo online. Caracteriza uma ação da capacidade dinâmica de orientação para o mercado.
Na análise total de anúncios versus preço médio, as correlações significativas de TotAnun6CatRegSul foram negativas com PreçoMedFogRegSul -,873**, PreçoMéd6CatRegSul ,766**, PreçoMedRefrigRegSul ,721**, PreçoMedCelularesRegSul -,669**, PreçoMedLavadRegSul -,607** e PreçoMedCasplitRegSul -,508** (signif. nível 1%). Verifica-se a ação das principais capacidades dinâmicas, gerencial CG, orientação para o mercado COM e de precificação CP que reconfiguraram o investimento em publicidade e o mix de produtos cobrindo o espaço deixado pelos produtos com maior índice de importação. Quanto maior a redução do TotAnun6CatRegSul as redes varejistas reduziram severamente as ações de baixo preço e volume alto e anunciaram fogões, refrigeradores, celulares, lavadoras e condicionadores de ar de maior valor agregado. O movimento, derivado das capacidades dinâmicas, foi originado na indústria, com a restrição de fabricação e oferta de produtos de baixo preço, alto volume e baixa margem de rentabilidade.
As correlações com o câmbio USD -,776**, com CasosCovidBrasil, -,657** e CasosCovidReg Sul, -,570**, são fortes (signif. nível 1%). Explicam que os preços estão correlacionados negativamente com os casos de Covid-19 e com a variação cambial.
A variável PreçoMed6CatRegSul correlaciona-se positivamente com as variáveis PreçoMedCelularesRegSul 0,939**, PreçoMedFogRegSul 0,860**, PreçoMedRefrigRegSul 0,771**, PreçoMedLavadRegSul 0,673** e PreçoMedMicroRegSul 0,622**. Em relação ao câmbio USD 0,771** e as variáveis CasosCovidBrasil 0,816** e CasosCovidRegSul 0,748** as correlações são positivas (signif. nível 1%).
A correlação das variáveis TotAnun6CatRegSul -,776** e PreçoMed6CatRegSul 0,771** com o câmbio USD são praticamente na mesma intensidade em sentidos opostos. Os casos de Covid no Brasil e na Região Sul explicam melhor o PreçoMed6CatRegSul do que TotAnun6CatRegSul. Neste particular, a CG agiu imediatamente na redução do total de anúncios e o preço médio subiu gradualmente com os repasses sucessivos de preços vinculados ao câmbio USD e com o aumento dos casos de infecção por Covid-19.
6.4 CATEGORIA CELULARES
O total de anúncios da categoria celulares teve redução de 38,6% Trim1/Trim3 e -42,5% Sem1/Sem3. Em relação ao preço, o aumento foi de 12,8% Trim1/Trim3 e 36,8% Sem1/Sem3.
Já o total de anúncios dos cinco celulares mais vendidos, nos 25 meses de pesquisa, teve uma redução no total de anúncios de -77,7% considerando Trim1/Trim3 e -83,7% considerando Sem1/Sem3. A redução foi muito mais significativa que a redução na categoria celulares, nos mesmos períodos. Em relação ao preço dos cinco celulares mais vendidos, o aumento foi de 5,5% considerando Trim1/Trim3 e 31,7% considerando Sem1/Sem3. Identifica-se a reconfiguração na estratégia com a restrição de produção e oferta dos produtos onde a realização de alto volume de vendas era fundamental para a rentabilidade. A redução de oferta de celulares iniciou a ser sentida no Brasil já em fevereiro de 2020, mantendo-se em março, abril e maio.
A participação média dos celulares no total de anúncios das seis categorias no período pesquisado é de 57% e cada ponto percentual representa 89 anúncios. Com o início da pandemia na China em janeiro de 2020, atingiu sua menor participação 54,2%, em fevereiro de 2020, manteve-se abaixo da média em abril e maio de 2020. Neste período as empresas varejistas necessitaram suprir esta falta com outras categorias de produto. Os celulares recuperaram participação acima da média em junho, julho e atingindo percentual de 66,2% em agosto de 2020.
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Nesta categoria, as correlações de Pearson entre TotAnunCelularesRegSul e as variáveis das categorias TotAnunRefrigRegSul 0,745**, TotAnunLavadRegSul 0,663** e TotAnunFogRegSul 0,561**, são fortes (signif. nível 1%). Portanto, o total de anúncios de celulares está fortemente correlacionado positivamente com o chamado Big3 da Linha Branca. Em relação aos anúncios nas redes sociais a correlação é negativa de -,560**.
Na análise total anúncios versus preço médio, as correlações entre TotAnunCelularesRegSul e PreçoMedFogRegSul -,802**, TotAnunRefrigRegSul -,639** e PreçoMedCelularesRegSul -,616** são fortes e negativas. Em relação ao câmbio USD -,640** e a CasosCovidBrasil -,532**, as correlações são negativas (signif. nível 1%).
A variável PreçoMedCelularesRegSul apresenta correlações positivas com PreçoMedFogRegSul 0,719**, PreçoMedRefrigRegSul 0,585** e PreçoMedMicroRegSul 0,568**. Em relação ao câmbio USD 0,600** e as variáveis CasosCovidBrasil 0,711** e CasosCovidRegSul 0,620** as correlações são positivas (signif. nível 1%).
As capacidades dinâmicas organizacionais da cadeia produtiva CG, COM e CP - empresas fabricantes de componentes e produtos na China, exportadores, importadores, fabricantes, montadoras e redes varejistas – atuaram com velocidade e senso de urgência. Houve aumento do volume de frete aéreo, ajuste no mix disponível e aumento de preços. Os produtos, cuja estratégia de margem estava centrada na venda de altos volumes, sofreram severa redução no número de anúncios. Portanto, o mix de produtos produzido e ofertado mudou na busca de um novo ponto de equilíbrio para a viabilidade dos negócios.
6.5 CATEGORIA REFRIGERADORES
A categoria apresentava menor potencial de ganho de rentabilidade através da gestão do mix. 85% dos anúncios são de refrigeradores duas portas frost free, valor agregado elevado. O total de anúncios da categoria sofreu redução de -39,6% Trim1/Trim3 e -44,4% Sem1/Sem3. Teve sua maior participação de 21,5% em abril, sendo a média histórica de 15,7% no período analisado. Devido a ser um produto com baixo índice de importação, sofreu aumento de preço abaixo da média das seis categorias, 10,8% Trim1/Trim3 e 22,0% Sem1/Sem3.
A variável TotAnunRefrigRegSul correlaciona-se positivamente com as variáveis TotAnunCelularesRegSul 0,745**, TotAnunCasplitRegSul 0,665** e TotAnunLavadRegSul 0,611** (signif. nível 1%). A correlação com TotanunRedesSociais é de -,553**.
Na análise total de anúncios versus preço médio, as correlações significativas de TotAnunRefrigRegSul foram negativas com PreçoMedFogRegSul -,635**, PreçoMedRefrigRegSul -,603** e PreçoMedCasplitRegSul -,602** (signif. nível 1%). Em relação ao câmbio USD -,610** e a CasosCovidBrasil -,518**, as correlações são negativas (signif. nível 1%).
6.6 CATEGORIA LAVADORAS AUTOMÁTICAS TOP LOAD
A categoria lavadoras automáticas desempenhou papel importante, logo após o início da pandemia, devido a entrar na alta sazonalidade, ser produto de valor agregado e devido à indústria estar preparada para o melhor momento de vendas do ano. O total de anúncios sofreu redução de -23,7% Trim1/Trim3 e -40,2% Sem1/Sem3. Teve sua maior participação de 13,7% em abril, sendo a média histórica de 11,7% no período analisado. O preço médio aumentou 8,5% Trim1/Trim3 e 22,0% Sem1/Sem3, devido a ser produto com baixo índice de importação. Além disso a categoria tem saturação abaixo de refrigeradores e fogões.
A variável TotAnunLavadRegSul correlaciona-se com outras categorias positivamente, TotAnunFogRegSul 0,743**, TotAnunCelularesRegSul 0,663**, TotAnunRefrigRegSul 0,611** e TotAnunMicroRegSul 0,559** (signif. nível 1%). A
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correlação com TotanunRedesSociais é de -,807** (signif. nível 1%), maior correlação de todas as categorias o que explica que, devido à sazonalidade e disponibilidade, a categoria lavadoras teve comportamento similar aos anúncios nas redes sociais.
Na análise total de anúncios versus preço médio, as correlações significativas de TotAnunLavadRegSul foram negativas com PreçoMedFogRegSul -,850**, PreçoMedLavadRegSul -,811**, PreçoMedRefrigRegSul -,726**, PreçoMedCelularesRegSul -,595** e PreçoMedCasplitRegSul -,525** (signif. nível 1%).
Em relação ao câmbio USD ,861**, CasosCovidBrasil ,741** e CasosCovidBrasil -,684**, as correlações são negativas (signif. nível 1%).
A variável PreçoMedLavadRegSul correlaciona-se positivamente com PreçoMedFogRegSul 0,749** e PreçoMedRefrigRegSul 0,696**. As correlações com o câmbio USD 0,783**, CasosCovidBrasil 0,749** e CasosCovidRegSul 0,728** explicam a influência do câmbio e da pandemia no preço médio da categoria.
6.7 CATEGORIA FOGÕES
As altas correlações negativas (signif. nível 1%) da variável PreçoMedFogRegSul com, TotAnunLavadRegSul -,850**, TotAnunCelularesRegSul -,802** e TotAnunFogRegSul -,728**, motivaram uma pesquisa mais aprofundada. Analisando o histórico de segmentação de fogões verifica-se que a queda nos anúncios de fogões 4 queimadores, -36,4% Trim1/Trim3 e -34,7% Sem1/Sem3, foi superior a queda nos anúncios dos fogões 5 queimadores -3,3% Trim1/Trim3 e -11,9% Sem1/Sem3. Estes últimos são mais especificados e possuem maior valor agregado. Portanto, a redução do total de anúncios das seis categorias, das lavadoras, dos celulares e dos próprios fogões explicam o aumento do preço médio dos fogões. Aqui temos importantes capacidades dinâmicas organizacionais em ação, especialmente CG e CP. Com a iminente perda de volume de vendas e dificuldade em obter matéria prima (especialmente aço), os fabricantes de fogões optaram em priorizar a produção e oferta de fogões de 5 queimadores, com maior valor agregado e rentabilidade. O mesmo ocorreu com os varejistas. Desta forma também adotaram a estratégia de aumento de rentabilidade, aumento de preços, ajuste no mix de produção e redução de custos na busca de um novo ponto de equilíbrio.
6.8 CATEGORIA FORNOS DE MICROONDAS
A principal correlação positiva significativa da variável TotAnunMicroRegSul é com TotAnunLavadRegSul 0,559** (signif. nível 1%). Correlação negativa -,530** (signif. nível 1%) com TotanunRedesSociaisRegSul. Isto demonstra que as redes varejistas, especialmente as que não possuem ecommerce desenvolvido, buscaram alternativas no varejo online.
Analisando TotAnunMicroRegSul versus preço médio, as correlações significativas são negativas com PreçoMedMicroRegSul -,760**, PreçoMedFogRegSul -,662**, e PreçoMedLavadRegSul -,588** (signif. nível 1%). TotAnunMicroRegSul correlaciona-se negativamente com câmbio USD ,562**, CasosCovidBrasil ,574** e CasosCovidRegSul -,534**.
A variável PreçoMedMicroRegSul correlaciona-se positivamente e significativamente com as variáveis PreçoMedFogRegSul 0,628** PreçoMedCelularesRegSul 0,568** e (signif. nível 1%).
6.9 CATEGORIA CONDICIONADORES DE AR SPLIT
Os condicionadores de ar são produtos altamente sazonais na Região Sul, os anúncios concentram-se nos meses de novembro, dezembro e janeiro. Iniciada a pandemia, o total de
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anúncios sofreu redução de -87,4% (Trim1/Trim3) e -91,7% (Sem1/Sem3), maiores reduções no total de anúncios no trimestre e no semestre. O preço médio aumentou 12,3% (Trim1/Trim3) e 52,7% (Sem1/Sem3), maior aumento de preços no semestre.
A variável TotAnunCasplitRegSul correlaciona-se positivamente com TotAnunRefrigRegSul 0,665** (signif. nível 1%). Esta correlação deve-se à característica dos dois produtos de refrigeração e climatização com sazonalidades semelhantes. Não há correlação significativa com as demais categorias e TotAnunCasplitRedesSociaisRegSul.
A correlação de TotAnunCasplitRegSul e PreçoMedCasplitRegSul é de -,592** (signif. nível 1%). Não há correlação significativa com as demais categorias. Não há correlação significativa de TotAnunCasplitRegSul com o câmbio USD e as variáveis CasosCovidBrasil e Casos CovidRegSul.
A variável PreçoMedCasplitRegSul correlaciona-se significativamente somente com PreçoMedRefrigRegSul 0,509** e com CasosCovidBrasil 0,639** e CasosCovidRegSul 0,639** (signif. nível 1%).
6.10 TOTAL AANÚNCIOS EM REDES SOCIAIS, CÂMBIO USD, COVID CHINA, BRASIL E REGIÃO SUL
A variável TotAnunRedesSociaisRegSul correlaciona-se positivamente com o câmbio USD 0,871** com CasosCovidBrasil 0,906** e CasosCovidRegSul 0,771** (signif. nível 1%). O câmbio USD correlaciona-se com CasosCovidBrasil 0,729** e com CasosCovidRegSul 0,628** (signif. nível 1%).
CasosCovidBrasil correlaciona-se com CasosCovidRegSul 0,938** (signif. nível 1%). Com referência a variável CasosCovidChina, não apresentou correlação significativa com nenhuma outra variável desta análise exploratória.
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Ao projetarem no início da pandemia o pior cenário, devido ao ineditismo e potencial letal de um evento global desta ordem, as empresas da cadeia de fornecimento e produção baseada em vários países, sofreram uma contração súbita e desorganização significativa.
A análise exploratória identifica claramente, com base em dados quantitativos reais significantes, a ação das capacidades dinâmicas empresariais, como a capacidade gerencial CG, a capacidade de orientação para o mercado COM e a capacidade de precificação CP na busca pela imediata correção de rumos após o impacto inicial da pandemia e suas consequências. Diversas ações gerenciais, estratégicas e de precificação foram desencadeadas e rapidamente implementadas na busca da sobrevivência das empresas no curto prazo, após uma mudança brusca e ameaça nas principais fontes de receita. As inovações já implementadas nas empresas líderes foram fundamentais para a superação da crise e as inovações estruturais em desenvolvimento, tiveram seu ritmo reduzido. O efeito da pandemia foi muito significativo a ponto de afetar a própria sazonalidade das categorias em análise.
As capacidades dinâmicas CG, COM e CP atuaram na reconfiguração da gestão de compras, que compreende a gestão do mix de produtos e seus custos, sempre com o mercado como balizador. As CDs agiram para suprir as várias lacunas de disponibilidade, negociar e ajustar preços para buscar a maximização da venda potencial do período da pandemia. A atuação das CDs na estratégia de vendas e manutenção da motivação da equipe de lojas físicas foi fundamental para superar o primeiro trimestre após o início da pandemia.
As principais ações, derivadas das CDs, identificadas foram: redução imediata no investimento em publicidade vinculada à venda off-line, aumento de preços parte devido a repasses e parte devido a reposicionamento, ajustes no mix de produtos, compensação do
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espaço deixado por produtos com alto grau de importação, redução drástica dos anúncios de produtos econômicos e de baixa margem de rentabilidade, eliminação das ações promocionais vinculadas à volume de vendas e busca de um novo ponto de equilíbrio na operação.
O total de anúncios não apresentou sinais de aumento até agosto de 2020. O investimento em publicidade ainda permanece reduzido, devido a demanda de produtos maior que oferta, efeito da desorganização das cadeias produtivas.
As principais limitações desta análise exploratória são: falta de informações sobre total de anúncios e preço médio das lojas online, falta de informações de mercado relativas as vendas individuais das categorias de produtos analisadas, bem como, as informações financeiras das empresas. Com as informações seria possível ampliar a pesquisa, tratar as informações estatisticamente e medir a eficácia das estratégias desenvolvidas e identificadas a partir da gestão do total anúncios e do preço médio.
Sugestões para pesquisas futuras podem ser expressadas por várias questões. Nesta análise focamos na ação das capacidades dinâmicas organizacionais, CG, COM e CP, de forma reativa ao cenário de mercado na pandemia. Como utilizar as CDs para agir pró-ativamente e antecipar-se à mudança? As empresas tratam suas diversas divisões sob uma abordagem estruturada em capacidades dinâmicas? Buscam identificar, gerir e desenvolver as capacidades dinâmicas em cada divisão e no todo da empresa? Recursos são alocados para financiar as CDs? Os recursos humanos das empresas são selecionados com abordagem nas CDs? Os sistemas de informação estratégica - Sistemas de Inteligência de Mercado, SAD Sistemas de Apoio a Decisão, EIS Executive Information Systems – são desenvolvidos sob a abordagem das CDs? As pesquisas de mercado são realizadas a partir de uma abordagem das CDs? A inovação é desenvolvida, gerida e avaliada sob a abordagem das CDs? Qual o nível de desenvolvimento das capacidades dinâmicas das empresas varejistas? Quais os parâmetros de controle e avaliação da performance dessas capacidades nas empresas? Qual o nível de atenção e desenvolvimento das CDs a partir do evento pandemia Covid-19? Qual o novo ciclo de vida do varejo no Brasil pós-pandemia e quais as razões para as alterações?
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