ISSN1983-9456

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ISSN1983-9456

ISSN 1983-9456
NÚMERO 5 / SETEMBRO 2010 / PUBLICAÇÃO SEMESTRAL
DORMINHOCO OU GUERREIRO? PERFIS E ATITUDES DOS GESTORES MEDIANTE O USO DE
SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE MARKETING
DROWSY OR FIGHTER? MANAGERS’ PROFILES AND ATTITUDES TOWARDS THE USE OF MARKETING INTELLIGENCE SYSTEM
CLÁUDIO LUIZ CHIUSOLI
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PERCEPÇÃO DA INOVAÇÃO EM CONTEXTOS B2B:UMATAXONOMIA APLICADAÀTECNOLOGIA
PARA A PECUÁRIA
PERCEPTION OF INNOVATION IN B2B CONTEXTS: A TAXONOMY APPLIED TO THE TECHNOLOGY FOR BEEF CATTLE PRODUCERS
ENEIDA B.SOARES RIBEIRO / PAULO H. MÜLLER PRADO / JOSÉ CARLOS KORELO / DANIELLE MANTOVANI LUCENA DA SILVA
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PROCEDIMENTOS ESTATÍSTICOS PARA SEGMENTAÇÃO DE BASE DE DADOS
STATISTICAL PROCEDURES FOR DATABASE SEGMENTATION
FRANCISCO LOUZADA-NETO / CARLOS A.RIBEIRO DINIZ / CLOVIS C. DA COSTA / PAULO H. F. DA SILVA / CAMILA R. DESTEFANI / ANA
PAULA O.TEMPONI
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TRÊS DÉCADAS DO MODELO DE CHURCHILL:UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE FATORIALE DO ALPHA
DE CRONBACH NA VALIDAÇÃO DE INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS NO MARKETING
THREE DECADES OFTHECHURCHILLMODEL:USE OFFACTOR ANALYSIS AND CRONBACH’SALPHA INTHE VALIDATION OFDATA COLLECTING TOOLS
IN MARKETING
WAGNER JUNIOR LADEIRA
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NÚMERO 5 / SETEMBRO 2010 / PUBLICAÇÃO SEMESTRAL
ISSN 1983- 9456
CATALOGAÇÃO NA FONTE
ELABORADA POR:
ABEP e ABA
Revista Brasileira de Pesquisas de Marketing, Opinião e Mídia
ABEP – Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa e
ABA – Associação Brasileira de Anunciantes.
Nº 5 (Setembro 2010)
— São Paulo: PMKT, 2010 —
Semestral
ISSN 1983-9456
PMKT
São Paulo
nº 5
Set. 2010
PMKT
SUMÁRIO
SUMÁRIO
n
08 / 17 — DORMINHOCO OU GUERREIRO? PERFIS E ATITUDES DOS GESTORES MEDIANTE O USO DE SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE MARKETING / CLÁUDIO LUIZ
CHIUSOLI
O autor faz um mapa do comportamento do gestor quanto à tarefa cotidiana de tomada de decisão diante de uma atitude que prioriza
a busca e o monitoramento das ações dos seus principais concorrentes em relação à pesquisa e ao planejamento de marketing.
—
The author maps top managers’behavior towards the daily decision-making task before an attitude that prioritizes the search and tracking
of actions by one’s main competitors in connection with research and marketing planning.
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n
18 / 30 — PERCEPÇÃO DA INOVAÇÃO EM CONTEXTOS B2B: UMA TAXONOMIA APLICADA À TECNOLOGIA PARA A PECUÁRIA / ENEIDA BEZERRA SOARES RIBEIRO /
PAULO HENRIQUE MÜLLER PRADO / JOSÉ CARLOS KORELO / DANIELLE MANTOVANI LUCENA DA SILVA
Os autores propõem uma taxonomia de consumidores organizacionais — no caso, pecuaristas — com base nas características percebidas por eles em relação à inovação de identificação eletrônica de rebanho bovino, através de um tipo específico de identificador, o bolus.
—
The authors propose a classification of organizational consumers — in the case, beef cattle producers — based on the characteristics
they perceive towards the innovation of electronic cattle identification, through a specific type of tagging, the bolus.
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n
32 / 39 — PROCEDIMENTOS ESTATÍSTICOS PARA SEGMENTAÇÃO DE BASE DE DADOS / FRANCISCO LOUZADA-NETO / CARLOS A. RIBEIRO DINIZ / CLOVIS CORREA DA COSTA
/ PAULO HENRIQUE F. DA SILVA / CAMILA R. DESTEFANI / ANA PAULA O. TEMPONI
Os autores apresentam alguns procedimentos estatísticos comumente utilizados na realização do processo de segmentação de base e
descrevem as diferentes formas de segmentação, dentre as quais, a demográfica, por benefícios, ocasião, nível de utilização, estilo de
vida e valor do cliente.
—
The authors present some statistical procedures commonly used in performing the database segmentation process and describe the different segmentation methods, amongst which by demography, by benefits, by occasion, by usage level, by lifestyle and by customer value.
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n
40/48 — TRÊS DÉCADAS DO MODELO DE CHURCHILL: UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE FATORIAL E DO ALPHA DE CRONBACH NA VALIDAÇÃO DE INSTRUMENTOS
DE COLETA DE DADOS NO MARKETING / WAGNER JUNIOR LADEIRA
O autor analisa dois métodos estatísticos aplicados no processo de purificação de instrumentos de coleta de dados quantitativos: o Alpha de Cronbach e a AF – Análise Fatorial.
—
The author analyzes two statistical methods applied in the purification process of tools used to collect quantitative data: Cronbach’s
Alpha and FA – Factor Analysis.
Empresas patrocinadoras da PMKT 5:
04
ABEP / ABA
PMKT
O DESAFIO APAIXONANTE DA OS MAIORES ANUNCIANTES
PESQUISA
DO BRASIL ESTÃO AQUI
Atarefa desafiadora e instigante de apontar tendências, a partir de análises e interpretações dos mistérios inerentes ao cotidiano do consumidor, é a paixão diária do mundo das pesquisas, onde a diversidade
é a palavra-chave.A cada dia o profissional do setor se encontra envolvido em um projeto inusitado, com necessidades diferenciadas e a exigência de lançar um olhar distinto sobre um antigo tema. A pesquisa
fornece subsídios para os tomadores de decisão dentro das empresas,
cujos profissionais definem o futuro de suas empresas e marcas numa
atividade de alto conhecimento científico.
Ao mesmo tempo em que essa diversidade faz vibrar os profissionais
da área,também exige deles maior comprometimento com a busca de
aprimoramento profissional.É fundamental acompanhar as novas tendências,dentro e fora do país,conhecer o movimento da sociedade, descobertas e tudo o que afete o ser humano no mundo contemporâneo.
Dispor de um espaço para que os profissionais da área possam compartilhar entre si suas reflexões e trocar com o ambiente externo, principalmente o acadêmico, conhecimentos e experiências, é a razão de
ser da revista PMKT.
Atenta a tais exigências atuais, a ABEP – Associação Brasileira de
Empresas de Pesquisa encara essa variedade de ações como propulsora de sua existência.Seus congressos, programas de treinamento,
workshops e palestras contribuem para reflexão e crescimento profissional da indústria.Seu site é fonte constante de acesso de dados e consultas como o CRQ – Controle de Qualidade no Recrutamento,
Pesquisa de Remuneração e Benefícios,Código de Auto-Regulamentação,entre outros.
“Pesquisar é beber na fonte”. Uma definição aparentemente simples
para uma realidade de trabalho tão complexa e gratificante.
Por trás dos comerciais de televisão e de rádio, dos outdoors, dos
banners na internet,dos anúncios em jornais ou revistas e das ações no
PDV,existe uma instituição que representa as empresas anunciantes.
É a ABA – Associação Brasileira de Anunciantes, entidade sem fins
lucrativos,que reúne as maiores empresas anunciantes do Brasil,responsáveis por cerca de70% dos investimentos em propaganda no país.
No campo político-institucional, a missão da entidade é a de “representar coletivamente e defenderos interesses das empresas anunciantes associadas”; no campo técnico-profissional, é a de “compartilhar, desenvolver e disseminar melhores práticas para potencializar melhores resultados para os anunciantes”.
Através dos Comitês Técnicos e de Melhor Prática a ABA possibilita
aos executivos das empresas associadas o intercâmbio de ideias, networking, o exercício das melhores práticas comerciais, o aperfeiçoamento e sua capacitação para enfrentar os desafios do mercado. Além
disso, regularmente, organiza eventos (fóruns nacionais e internacionais,
workshops e cursos técnicos),com o objetivo de contribuir para a formação e desenvolvimento de novos profissionais e para o aprimoramento de executivos mais experientes.
A ABA é sócia fundadora e participa da gestão de dois importantes
organismos de autorregulamentação: CENP – Conselho Executivo das
Normas-Padrão da Atividade Publicitária e CONAR – Conselho
Nacional de Auto -Regulamentação Publicitária.
Internacionalmente, integra a WFA – Federação Mundial de Anunciantes, que congrega entidades semelhantes em 55 países ao redor
do mundo.
Para melhor conhecer as atividades da ABA visite o site
www.aba.com.br.
PAULO PINHEIRO DE ANDRADE
JOÃO CIACO
Presidente
Presidente
www.abep.org
www.aba.com.br
05
PMKT
EDITORIAL / EXPEDIENTE
EDITORIAL
Dentre os inúmeros artigos submetidos à PMKT os quatro selecionados para publicação neste número foram: “DORMINHOCO
OU GUERREIRO? PERFIS E ATITUDES DOS GESTORES MEDIANTE O USO DE SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE MARKETING” de autoria de CLÁUDIO LUIZ CHIUSOLI faz um mapa
do comportamento do gestor quanto à tarefa cotidiana de tomada
de decisão diante de uma atitude que prioriza a busca e o monitoramento das ações dos seus principais concorrentes em relação à
pesquisa e ao planejamento de marketing; “PERCEPÇÃO DA INO VAÇÃO EM CONTEXTOS B2B: UMA TAXONOMIAAPLICADA À TECNOLOGIA PARAAPECUÁRIA”de autoria de ENEIDA
BEZERRA SOARES RIBEIRO / PAULO HENRIQUE MÜLLER
PRADO / JOSÉ CARLOS KORELO / DANIELLE MANTOVANI
LUCENA DA SILVA propõe uma taxonomia de consumidores organizacionais — no caso, pecuaristas — com base nas características percebidas por eles em relação à inovação de identificação
eletrônica de rebanho bovino, através de um tipo específico de
identificador, o bolus; “PROCEDIMENTOS ESTATÍSTICOS PARA SEGMENTAÇÃO DE BASE DE DADOS” de autoria de FRANCISCO LOUZADA-NETO / CARLOS A. RIBEIRO DINIZ / CLO VIS CORREA DA COSTA / PAULO HENRIQUE F. DA SILVA /
CAMILA R. DESTEFANI /ANA PAULA O.TEMPONI apresenta
alguns procedimentos estatísticos comumente utilizados na realização do processo de segmentação de base e descreve as diferentes
formas de segmentação, dentre as quais, a demográfica, por benefícios, ocasião, nível de utilização, estilo de vida e valor do cliente; e
“TRÊS DÉCADAS DO MODELO DE CHURCHILL:UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE FATORIAL E DO ALPHA DE CRONBACH
NAVALIDAÇÃO DE INSTRUMENTOS DE COLETA DE DA-
DOS NO MARKETING” de autoria de WAGNER JUNIOR LADEIRA analisa os métodos estatísticos aplicados no processo de
purificação de instrumentos de coleta de dados quantitativos, mais
precisamente: o Alpha de Cronbach e a AF – Análise Fatorial.
Esperamos contar com outros temas igualmente interessantes para
publicar nas próximas edições.
Até a próxima edição e boa leitura.
FAUZE NAJIB MATTAR
GUILHERME CALDAS DE CASTRO
Editor
Presidente do Conselho Editorial
www.abep.org
www.aba.com.br
.................................................................................................................
CONSELHO EDITORIAL: Fauze Najib Mattar — Editor e Membro do Conselho Editorial, pela ABEP / Guilherme Caldas de Castro — Presidente do Conselho Editorial, pela
ABA / Fernando José Leite Ribeiro — Membro do Conselho Editorial, pela ABEP.
—
CONSELHO TÉCNICO: O Conselho Técnico da PMKT – Revista Brasileira de Pesquisas de Marketing, Opinião e Mídia é formado por professores e pesquisadores das mais
importantes Escolas de Administração e Comunicação, e por profissionais de pesquisas no Brasil. Cada artigo submetido será avaliado por, ao menos, dois conselheiros
selecionados conforme o tema, no sistema blind review.
—
ASSISTENTE EDITORIAL: Madalena de Macedo Vicente — TRADUTOR / REVISOR: Cello Sawczuk.
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ANÚNCIOS: Para anunciar ligue — ABA (11) 3283.4588 ou ABEP (11) 3078.7744
—
CORRESPONDÊNCIAS PARA: PMKT – Revista Brasileira de Pesquisas de Marketing, Opinião e Mídia,Secretaria Editorial / E-mail: [email protected]
Site: www.revistapmkt.com.br / A PMKT – Revista Brasileira de Pesquisas de Marketing, Opinião e Mídia é editada semestralmente.
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DIREITOS E PERMISSÃO DE UTILIZAÇÃO: As matérias assinadas são de total e exclusiva responsabilidade dos autores / Todos os direitos reservados a ABEP/ABA / É permitida a
publicação de trechos e de artigos, com autorização prévia e identificação da fonte.
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PROJETO GRÁFICO/DESIGN: BCD Design / DESIGN/CAPA: Eduardo Bacigalupo / DTP/PRODUÇÃO GRÁFICA: Marcello Job / IMPRESSÃO: Ibep Gráfica e Editora.
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PMKT
DORMINHOCO OU GUERREIRO? PERFIS E ATITUDES
DOS GESTORES MEDIANTE O USO DE SISTEMA DE
INTELIGÊNCIA DE MARKETING
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DROWSY OR FIGHTER? MANAGERS’ PROFILES AND ATTITUDES TOWARDS THE USE OF MARKETING INTELLIGENCE SYSTEM
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RESUMO
O presente artigo se propôs a mapear o comportamento do gestor, especialmente, quanto à
tarefa cotidiana de tomada de decisão diante de uma atitude que prioriza a busca e o monitoramento das ações dos seus principais concorrentes, bem como o uso das atividades de
marketing, no que diz respeito à pesquisa e ao planejamento de marketing. Para isso, levantaram-se, por meio de revisão da literatura, aspectos da inteligência de marketing, sobretudo em
termos de conceitos, modelos e ciclos de um sistema de inteligência de marketing necessários
à sua implementação. Para complementar o estudo, conduziu-se uma pesquisa exploratória
junto a uma amostra de 110 organizações de médio e grande porte na cidade de Londrina.Ambos os enfoques permitiram estabelecer um parâmetro comparativo entre o conceito de inteligência de marketing e as dimensões propostas no modelo de Rouach e Santi (2001) quanto
ao perfil e atitude dos gestores em relação à postura no mercado, principalmente, em termos
de tomada de decisão.Alguns resultados permitiram distintas análises quanto ao comportamento do gestor diante das pressões competitivas de mercado e sua capacidade de reação.
PALAVRAS-CHAVE:
Inteligência de marketing, decisão de marketing, pesquisa de marketing.
ABSTRACT
This article intends to map managers’behavior,especially towards the daily task of taking decisions before an attitude that prioritizes the search and tracking actions by their main competitors, as well as the use of the marketing activities in research and marketing planning. For
that purpose, a review was carried out including the literature, the aspects of marketing intelligence, especially in terms of concepts, models and cycles of a marketing intelligence system required to its implementation.To complement the study, an exploratory research was carried out
with a sample of 110 medium — and large — sized companies in the city of Londrina. Both
focuses allowed establishing a comparative parameter between the concept of marketing
intelligence and the dimensions proposed in the model of Rouach and Santi (2001) as to managers’profile and attitude towards the posture in the market, and, above all, in terms of decision-making. Some of the results allowed for different analyses of a manager's behavior before
the competitive market pressures and one’s reaction capacity.
KEY WORDS:
Marketing intelligence, marketing decision, marketing research.
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BACHAREL EM ECONOMIA PELA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA (UEL); ESPECIALISTA EM MARKETING E PROPAGANDA E
COMPORTAMENTO ORGANIZACIONAL PELA IN BRAPE / CESULON; ESPECIALISTA EM ESTATÍSTICA PELA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE
LONDRINA (UEL); APERFEIÇOAMENTO EM
GESTÃO NA DREXEL UNIVERSITY, PENSILVÂNIA, EUA; MESTRE EM ADMINISTRAÇÃO
PELA UNIVERSIDADE NORTE DO PARANÁ
(UNOPAR); DOUTOR EM ADMINISTRAÇÃO/
MARKETING PELA FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E CONTABILIDADE
DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (FEAUSP); PROFESSOR DE GRADUAÇÃO E PÓSGRADUAÇÃO NA UNIVERSIDADE NORTE DO
PARANÁ (UNOPAR).
E-MAIL: [email protected]
DORMINHOCO OU GUERREIRO? PERFIS E ATITUDES DOS GESTORES MEDIANTE O USO DE SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE MARKETING
1. INTRODUÇÃO
O mundo corporativo atual tem se pautado por um cenário
extremamente competitivo e turbulento no qual a imensidade de informações disponíveis para apoio à tomada de decisão não significa uma condição facilitadora desse processo.
Entretanto, os gestores sentem dificuldades em obtê-las e utilizá-las de forma que possibilite a manutenção de sua posição competitiva no mercado.
Talvinen e Saarinen (1995) registram que grande parte das
organizações necessita monitorar o ambiente de marketing
diante de mudanças bastante profundas e rápidas.Ainda comentam que a exigência do mercado competidor faz com
que o fluxo de informação torne-se dinâmico e, sobretudo,
uma fonte segura para auxílio à tomada de decisão. Isso tem
ocorrido com a tecnologia de informação disponível nas empresas e cada vez mais em uso.
PMKT
A Inteligência Competitiva de Marketing, como subsistema
do SIM – Sistema de Informação de Marketing deve ser
capaz de informar instantaneamente aos gerentes sobre as
mudanças do ambiente externo. Para isso, é necessário o desenvolvimento desse sistema e um mapeamento do ambiente de negócio. Basicamente, o ponto central da inteligência
competitiva é monitorar os competidores e pode ser vista
com grande importância estratégia para a organização, segundo Powell e Bradford (2000), pois:
n
n
n
Obriga a empresa a descobrir suas essências competitivas
em face dos concorrentes que estão no mesmo negócio.
Procura conhecer de maneira recíproca a vulnerabilidade
dos competidores que tentam imitar as competências essenciais da organização.
O acesso a novos mercados pode ser positivo se houver
a compreensão das ações dos competidores, de forma a
não subestimá-los.
Há um processo de efetiva valorização das informações de
mercado e, de certa forma, os executivos utilizam as informações de modo inadequado e pouco hábil, pois somente algumas das empresas que implantaram um procedimento sistêmico para coletar os dados do ambiente de marketing conseguiram armazená-los e transformá-los em informações relevantes (CHIUSOLI, 2005).
Diante desse contexto evidencia-se a importância de um Sistema de Informação Competitiva, como estrutura do Sistema de Informação de Marketing da empresa, cujo papel é
avaliar as necessidades de informação do executivo, obter as
informações necessárias e distribuí-las de maneira oportuna
para melhorar a eficácia da tomada de decisão (CHIUSOLI,
2005).
Mesmo após duas décadas, as poucas organizações que desenvolveram procedimentos estruturados, conseguem trabalhar com as informações coletadas melhorando a tomada de
decisões gerenciais. Entre as formas básicas de busca de informações dentro de um sistema de informação de marketing, considerando não somente a pesquisa de marketing
tem-se a inteligência de marketing, que trata de um mecanismo cuja proposta principal é monitorar as ações dos concorrentes.
O objetivo desse estudo é investigar como os gestores das
organizações se comportam em relação ao monitoramento
dos concorrentes e como se dimensionam suas características em função do modelo adotado por Rouach e Santi (2001)
considerando as atitudes do gestor em relação ao nível de
ação e atuação frente às informações de marketing.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
A inteligência competitiva começou a ser adotada pelas empresas no início dos anos 80, como uma resposta às novas
exigências de um mercado globalizado e de acirrada concorrência.
Considera-se a inteligência de marketing e a inteligência
competitiva como sinônimos. No Brasil, a inteligência de
marketing vem sendo tratada também como inteligência empresarial, inteligência competitiva e gestão estratégica do
conhecimento; nos Estados Unidos como technology watch,
competitive intelligence system, business intelligence, competitor intelligence; e na França, veille technologique, intelligence
economique, intelligence concurrencielle (ABIPTI, 2004).
Segundo Martinet e Marti apud ABIPTI (2004) a inteligência competitiva marca seu início na década de 1980, apresentando um grande crescimento na década de 1990 e alcançando sua maturidade e reconhecimento no início desse século.
Xu e Kaye (1995) afirmam que as organizações precisam se
adaptar a essa nova ordem de mudança ambiental para sobreviver e prosperar, o que demonstra que as decisões estratégicas, para que se tornem significativas, precisam ser realizadas em tempo hábil, ser bem estruturadas e possibilitem
uma adequada reação à mudança.
Esse sistema tornou-se um instrumento poderoso no Sistema de Informação de Marketing, para o qual somente a produção orientada para as necessidades do consumidor não é
suficiente para garantir o sucesso da empresa. O subsistema
de inteligência competitivo coleta informações a respeito do
ambiente competitivo, processando-as e transformado-as em
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PMKT
elementos de inteligência, divulgando-os posteriormente para dar suporte à tomada de decisão (GRISI; SAHELI, 2001).
É importante diferenciar os conceitos de informação e inteligência: a primeira é oriunda de dados quantitativos ou qualitativos, enquanto a segunda é o conhecimento acumulado
a partir do processamento e da análise das informações coletadas.
A monitoração da concorrência e das novas tecnologias é de
fundamental importância para que a empresa possa identificar as ameaças e antecipar as oportunidades que lhe permita
conquistar uma posição competitiva favorável.
As facilidades proporcionadas pelos avanços da tecnologia
da informação, tanto em relação ao aumento da capacidade
de armazenamento e processamento de grandes volumes de
informações de forma cada vez mais rápida e a custos menores, como em relação ao vertiginoso desenvolvimento das
comunicações — como é o caso da internet — representam
uma força no desenvolvimento dos sistemas de inteligência
competitiva (ABIPTI, 2004).
Entende-se, portanto, que a inteligência competitiva atua como
um radar para a empresa, proporcionando-lhe o conhecimento das oportunidades e ameaças identificadas no ambiente,
que poderão instruir suas tomadas de decisões, visando à
conquista de vantagem competitiva.
A inteligência competitiva pode ser utilizada com as seguintes funções na organização:
n
n
n
Ferramenta para a gestão da inovação tecnológica.
Instrumento para a tomada de decisão.
Forma de agregar valor à função de informação.
São apresentados a seguir, alguns conceitos de inteligência
competitiva, segundo alguns autores.
Kahaner (1996) define a inteligência competitiva como um
programa sistemático e ético de se obter e analisar informações sobre as atividades dos concorrentes e as tendências
gerais do negócio para avançar com as metas da empresa.
Já Sammon (1984) contribui definindo que inteligência competitiva é o processo analítico que transforma dados desagregados sobre o competidor, em conhecimento relevante,
preciso e estrategicamente utilizável acerca da posição, desempenho, capacitação e intenção do concorrente.
Rouach e Santi (2001) definem que inteligência competitiva
é a arte de coletar, processar e armazenar as informações
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reunidas por pessoas de todos os níveis da empresa para que
possam ajudar no futuro e proteger a empresa contra as
ameaças competitivas, devendo ser legal, respeitar o código
de ética e transferir conhecimento do ambiente para a estabilização da organização.
Já Kotler e Armstrong (2003) definem inteligência competitiva como a coleta e a análise sistemáticas de um conjunto de
informações disponíveis sobre a concorrência e o ambiente
de marketing, cujo objetivo consiste em melhorar a tomada
de decisões estratégicas, avaliar as ações dos concorrentes e
prever as oportunidades e as ameaças. Esses autores, (KO TLER; ARMSTRONG, 2003), reiteram que a inteligência
competitiva tem crescido bastante à medida que um número
cada vez maior de empresas monitora ativamente os concorrentes, utilizando-se de técnicas como entrevista a funcionários de empresas concorrentes em um processo seletivo,
benchmarking com os produtos dos concorrentes, pesquisas
na internet e infiltração em feiras do setor. Outras definições
de inteligência competitiva podem ser observadas, conforme
a ABIPTI (2004) citando outros autores:
“É uma atividade de gestão estratégica da informação que
tem por objetivo permitir que os tomadores de decisão se
antecipem sobre as tendências dos mercados e a evolução
da concorrência, detectem e avaliem ameaças e oportunidades que se apresentem no seu ambiente para definirem
as ações ofensivas e defensivas mais adaptadas às estratégias de desenvolvimento da empresa” (JAKOBIAK,1996).
“Processo sistemático de coleta, tratamento, análise e disseminação da informação sobre as atividades dos concorrentes, tecnologias e tendências gerais dos negócios, visando
subsidiar a tomada de decisão e atingir as metas estratégicas da empresa” (COELHO,1999).
Os propósitos do SIS – Strategic Intelligence Systems ou
SIC – Sistema de Inteligência Competitiva, de acordo com
Montgomery e Weinberg (1990), são:
a) Inteligência defensiva: evitar surpresas dos concorrentes.
b) Inteligência passiva: provisão de comparação de dados
(benchmarking) para uma avaliação objetiva.
c) Inteligência ofensiva: identificação de oportunidades.
Dentro desse foco, os autores propõem que a área de atuação
da inteligência competitiva deve buscar informações considerando:
1. A concorrência.
2. O ambiente tecnológico.
3. O mercado consumidor.
PMKT
4. O ambiente econômico.
5. O ambiente político/legal.
6. O ambiente social.
dutos substitutos e novos entrantes.Assim, uma das primeiras tarefas no desenvolvimento de um SIC – Sistema de Inteligência Competitiva é a identificação dos concorrentes.
A partir dessa abordagem, Drott (2001) comenta que, para uma
melhor compreensão da inteligência competitiva e seu construto, existem sete elementos que comparam o conhecimento
pessoal com o conjunto de informações que auxilia os executivos a construírem um sistema de inteligência de acordo com
a consciência estratégica corporativa que está em evolução
diante do mercado competitivo. Esses elementos são:
Armazenar a inteligência não é algo simples, pois, para gerar
arquivos manuais, biblioteca de dados e inserir informações
em sistemas computadorizados, faz-se necessária uma velocidade suficiente para justificar a opção pela informatização.
Assim precisa-se de uma base de hardware, pessoas para coletar e alimentar o sistema, um software para possibilitar o
acesso aos dados e profissionais para analisar esses dados.
1. Informação individualizada com uma informação mais integrada.
2. Informação dispersa com uma melhor organização.
3. Informação que, de certa forma, era de baixo custo com
alto custo.
4. Informação não estruturada com informação estruturada.
5. Informação aberta e informação fechada.
6. Informação temporária e informação permanente.
7. Conhecimento e informação.
2.1 O MODELO DE ROUACH E SANTI (2001)
Miller apud ABIPTI (2004) formula um modelo de inteligência
competitiva, que começa pela coleta dos dados (considerado
como matéria-prima bruta dispersa), passa pela informação,
pressupondo a existência de uma estrutura organizada, para
que chegue à inteligência, uma vez que a análise fornece ao
tomador de decisão, elementos para a ação estratégica junto
ao mercado altamente competitivo, como nos dias de hoje.
Diante do exposto no Gráfico1, Rouach e Santi (2001), identificam os cinco tipos de atitudes dos analistas relacionadas
à inteligência competitiva, no qual o status vai dos especialistas (guerreiros) aos dorminhocos (amadores).
OFENSIVOS 5
GUERREIRO
4
A unidade básica de um Sistema de Inteligência Competitiva
é o ciclo de inteligência, o qual, segundo Miller apud ABIPTI
(2004) corresponde às seguintes etapas:
ATIVOS 3
a) Identificação dos tomadores de decisão e de suas necessidades.
b) Coleta de informação apropriada.
c) Análise da informação e geração de inteligência.
d) Disseminação da inteligência para os tomadores de decisão.
e) Avaliação dos produtos e processos da inteligência.
INATIVOS 1
Segundo Porter (1997), o objetivo do Sistema de Inteligência
Competitiva é conhecer o perfil de cada concorrente, não
somente os concorrentes existentes, mas também os concorrentes potenciais, que podem ser: fornecedores, clientes, pro-
NÍVEL DE AÇÃO
Em uma contextualização mais atual, reforça-se que essas
áreas deveriam estar inseridas em um Sistema de Informação
de Marketing e identificadas com mais detalhes para cada
foco de atuação. Por exemplo, para buscar informações da
concorrência, devem ser considerados os principais concorrentes e suas estratégias utilizadas (STONE; GOOD, 1989).
Rouach e Santi (2001) destacam que o gerenciamento do conhecimento e da informação tecnológica pode ser processado adicionando-se os valores de inteligência competitiva, por
meio do elemento humano e discutem esses conceitos dentro de um modelo em relação aos cinco tipos de atitudes de
inteligência. Como a decisão sempre está em torno de elemento humano, é importante tomá-la corretamente e em tempo hábil.
ANALISTA INTELIGÊNCIA
AGRESSIVO
ATIVO
2
REATIVO
DORMINHOCO
NÍVEL DE ATUAÇÃO
1
AMADORES
2
3
4
5
PROFISSIONAIS
ESPECIALISTAS
Fonte: ROUACH, D.; SANTI, P. Practice competitive intelligence adds value: five intelligence attitudes. European Management Journal, Paris, v.19, n.5,
p.552-559, out. 2001.
GRÁFICO 1
Tipos de atitudes de inteligência.
11
PMKT
O Quadro 1 resume os respectivos métodos adotados pelos
analistas de inteligência competitiva.
QUADRO 1
Métodos adotados pelos analistas de inteligência competitiva.
TIPOS DE ANALISTAS
SITUAÇÃO DA MENTE
MÉTODO
Guerreiro
Mentalidade guerreira.
Sofisticadas ferramentas.
Luta cruel contra a desin- Métodos variáveis (códiformação.
gos de ética).
Agressivo
Patente contra falsificação.
Recursos significativos
ou ilimitados.
Posição ofensiva.
Líderes de times.
Formato de serviço de
agente secreto.
Recursos significativos.
Afiado processamento
de dados.
Valores postos sobre
a inteligência humana.
Profissionalismo e ética.
Caçador por informação Liderança que vigia.
estratégica.
Ativo
Reativo
Observando a concorrência.
Oportunistas.
Limitação de recursos.
Princípio de operação na
rede de relacionamento.
Ataque reativo.
Muita limitação de
orçamento.
Dorminhoco
Nenhuma ação em particular.
Situação passiva.
Fonte: ROUACH, D.; SANTI, P. Practice competitive intelligence adds value: five intelligence attitudes. European Management Journal, Paris, v.19, n.5,
p.552-559, out. 2001.
As principais características quanto aos cinco tipos de atitudes, segundo os autores são:
n
n
n
n
n
12
Atitude guerreira —Trata-se de uma posição ofensiva, por
meio de uma inteligência analítica muito pró-ativa no gerenciamento do processo da inteligência competitiva, com
a contínua observância para novas oportunidades.
Atitude agressiva — Trata-se também de uma posição
pró-ativa, na qual a inteligência analítica é realizada frequentemente por ex-militares, especialistas em inteligência.
Atitude ativa — A inteligência analítica está sempre procurando por informações estratégicas por meio de levantamento de informações, no entanto, o sistema de informação da organização não está bem estruturado.
Atitude reativa — O gerente de inteligência responde somente quando os competidores estão evidentemente com
alguma ação no mercado.
Dorminhocos — A equipe de administração da organização não se interessa pela inteligência competitiva ou não
tem conhecimento desse gerenciamento e não tem medo
dos competidores.
3. MÉTODO DO ESTUDO
Selltiz,Wrightsman e Cook (2004), expõem três tipos de estudos que servem para investigar o objetivo de uma pesquisa:
n
n
n
Pesquisa exploratória.
Pesquisa descritiva.
Pesquisa causal.
O tipo de pesquisa utilizado neste trabalho foi um misto de
pesquisa exploratória e pesquisa descritiva. A pesquisa foi
exploratória pelo pouco conhecimento acumulado e sistematizado a respeito do assunto; foi descritiva porque procurou
descrever comportamentos, atitudes e expectativas relacionados ao tema estudado junto ao segmento pesquisado.
Como definido por Selltiz,Wrightsman e Cook (2004) a respeito da metodologia científica, os autores ressaltam que, em
estudos exploratórios, a principal acentuação dá-se em descobertas de ideias e intuições cujo objetivo é familiarizar-se
com o fenômeno ou conseguir nova compreensão deste para
poder formular um problema mais preciso de pesquisa ou
criar novas hipóteses.
Em contrapartida, os estudos descritivos necessitam de um
planejamento que reduza o viés e amplie a precisão da prova obtida, onde enquanto um dos objetivos trata de uma apresentação precisa das características de uma situação, um grupo ou um indivíduo específico, o outro objetivo verifica a
frequência com que algo ocorre ou o que está ligado a alguma outra coisa.
Compreende-se que a pesquisa exploratória é um tipo de
pesquisa que tem como principal objetivo o fornecimento de
critérios sobre a situação-problema enfrentada pelo pesquisador e sua compreensão (MALHOTRA, 2001).
A pesquisa, quanto ao tempo em que foram coletados os dados, pode ser entendida por um corte-transversal, cuja coleta
ocorreu em um só momento, pretendendo descrever e analisar o estado das variáveis em um dado momento como citam
Freitas et al. (2000).
O questionário conteve perguntas fechadas cuja escala utilizada foi a somatória de Likert do tipo concordo/discordo,
de cinco pontos, que permitiram um maior aprofundamento
nas análises estatísticas propostas, como o Qui-Quadrado,
ANOVA e Análise de Correspondência (Quadro 2).
O bloco das questões contemplou o perfil do respondente
e a caracterização da organização em relação à efetiva utilização das informações de marketing que auxiliam a tomada
de decisões. Esse levantamento utilizou a técnica de amostragem probabilística sistemática e a coleta de dados foi feita
através de entrevistas pessoais realizadas pelo próprio autor.
Foram aplicados cinco pré-testes para aprimoramento do instrumento de coleta de dados. Os horários foram previamente
agendados para a realização da entrevista pessoal e possíveis
elucidações do tema proposto.
QUESTÕES
VARIÁVEIS
Perfil do respondente
e caracterização da
organização
5
Frases afirmativas
14
“inativa”; o segundo quartil, somando entre 48 e 53 pontos,
classificou a organização em “reativa”; o terceiro quartil, de
intervalo situado entre 54 e 56 pontos, considerou-se como
organização “ativa” e, acima de 57 pontos, uma organização
“pró-ativa”.
QUADRO 3
Perfil das empresas (adaptado de ROUACH; SANTI, 2001).
PERFIL
QUADRO 2
Técnicas estatísticas utilizadas.
PMKT
PONTOS — QUARTIS
Pró-ativo
Acima de 57 pontos – 1 quartil
Ativo
54 a 56 pontos – 2 quartis
TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
Reativo
Qui-Quadrado
Inativo
Fonte: Dados da Pesquisa
Qui-Quadrado
ANOVA
Análise de
Correspondência
Dessa forma, foi possível verificar algumas associações significativas (Qui-Quadrado) entre as organizações ou diferenças significativas nas médias (ANOVA) entre algumas atitudes
quanto ao uso da informação.
Fonte: Dados da Pesquisa
A base de dados foi ordenada por ramo de atividade para garantir a proporcionalidade da amostra junto a110 entrevistas
a partir do universo de 188 empresas, de médio e grande porte, listadas segundo uma relação de endereços obtidos junto
à Prefeitura de Londrina, PR e Associações.
Para a aplicação dos testes estatísticos e como planejamento
inicial da amostra ficou estabelecido que cerca de um terço
fosse distribuído entre as atividades de comércio (34,5%), de
serviços (30,9%) e de indústria (34,5%). Quanto ao tempo das
empresas, desde a data da fundação, aproximadamente, 36%
estão no mercado há mais de 30 anos. Esse percentual aumenta para 51% com as empresas que estão no mercado há
20 anos. Predominou o número de empresas de médio porte
(quase 56%), com uma proporcionalidade da amostra situando-se bem próxima aos dados da listagem previamente obtida.
O critério adotado para a caracterização do perfil das empresas foi por meio das respostas de classificação quanto ao
grau de concordância das frases, que envolviam14 frases afirmativas.
Os dados obtidos foram armazenados e processados eletronicamente no programa SPSS (versão 13.0).A análise dos dados consistiu-se em análises bivariadas que foram avaliadas
com nível de significâncias estatísticas de 5% (p < 0,05) e
para as prováveis inter-relações entre as mesmas foram usadas as técnicas de análise multivariada (Análise de Correspondência).
As medidas de associação foram testadas por meio dos testes
não paramétrico (Qui- Quadrado) e paramétrico (ANOVA).
Para avaliar as opiniões e informações dos gestores foram
utilizadas perguntas com escalas ordinais no processamento,
porém para a análise foram trabalhadas como escalas intervalares.
Aqui cabe uma ressalva: quanto ao rigor em relação à escala ser ordinal, o autor tomou a liberdade de fazer algumas
concessões utilizando-se de médias em vez de medianas para captar as pequenas diferenças entre as respostas e aplicar
a técnica proposta.
4. RESULTADO E DISCUSSÃO
A escala utilizada foi a somatória de 5 pontos de Likert, do
tipo concordo/discordo, que poderia somar um mínimo de
14 e um máximo de 70 pontos.
Conforme mostra o Quadro 3, a amplitude obtida entre todas as empresas variou de 32 a 65 pontos.A partir desses números, utilizaram-se os quartis, em que o primeiro intervalo,
de 32 a 47 pontos, foi considerado como uma organização
Considerando a pesquisa realizada e conforme o objetivo
desse artigo, o autor adaptou sua análise diante da classificação de Rouach e Santi (2001) citando que a atitude de um
gestor pró-ativo é a daquele que se utiliza de ferramentas sofisticadas de gestão, possui grandes somas de recursos para
investimento e tem uma mentalidade de busca incessante
por informações, sobretudo dos competidores.Ainda segun13
PMKT
do Rouach e Santi (2001) sobre uma atitude ativa, trata-se de
um gestor que prima e zela também pela informação que dispõe, embora com características mais limitadas e com menor estrutura de ação pela limitação de recursos. Por outro
lado, os mesmos autores complementam que os reativos já
vêm com uma mentalidade bem diferente em que a concorrência faz parte de um processo normal ficando à espera de
uma oportunidade, como que observando seus players para
que possam tomar alguma decisão.
No caso do inativo, muitas vezes existe uma grande limitação
de recursos. Ele enquadra-se como “dorminhoco”, pois não
existe nenhuma ação particular em relação aos concorrentes,
ficando diante de uma atitude bastante passiva.
QUADRO 4
Comparativo dos perfis quanto às atitudes.
PERFIL DO GESTOR
ATITUDES EM RELAÇÃO ÀS VARIÁVEIS DE MARKETING
Pró-ativo
72,4% monitoram as ações da concorrência.
(acima de 57 pontos)
65,5% monitoram os preços dos concorrentes.
51,7% fazem plano de marketing**.
48,3% fazem pesquisa de marketing*.
58,6% possuem coleta de dados sistematizada.
55,2% têm uma pessoa responsável pela coleta
de informações.
100% prestam atenção aos eventos da área*.
Ativo
(54 a 56 pontos)
50% fazem plano de marketing**.
Com dados obtidos na pesquisa, apresenta-se no Quadro 4
um comparativo do perfil, características das organizações
e atitudes dos gestores, por meio da adaptação do texto original de Rouach e Santi (2001).
50% possuem coleta de dados sistematizada.
50% têm uma pessoa responsável pela coleta
de informações.
88% prestam atenção aos eventos da área*.
Nesse contexto, visualizam-se algumas características bastante peculiares para aqueles considerados pró-ativos, onde predominam empresas do comércio no grupo pesquisado. O
pró-ativo é aquele gestor guerreiro que tem posição ofensiva em suas atitudes em relação ao mercado, pois na comparação entre as características e atitudes em relação às variáveis de marketing verificaram-se muitas divergências.
Reativo
(48 a 53 pontos)
Em relação às atitudes quanto ao uso efetivo e gerenciamento das informações na presente metodologia comparativa de
perfil dos gestores, houve diferenças significativas em relação
às variáveis de marketing estudadas.
Inativo
(32 a 47 pontos)
de informações.
96,6% prestam atenção aos eventos da área*.
Desse modo, percebeu-se que dos gestores enquadrados como pró-ativos, cerca de 51,7% faz uso do planejamento de
marketing, enquanto nos inativos, o índice cai para 34,6%.
Essa diferença se prova pela aplicação do teste estatístico
paramétrico ANOVA (Análise de Variância) que aponta diferenças entre as médias obtidas por meio da escala de Likert utilizada.
Quanto ao uso da pesquisa de marketing, por meio da técnica estatística não paramétrica, verificaram-se as associações
entre as variáveis e o perfil desse gestor e ficou evidente que
o pró-ativo (48,3%) tem o hábito de utilizar a pesquisa contra somente 15,4% do gestor caracterizado como inativo. Essas características continuam evidentes quando se observa
o gestor pró-ativo tendo uma atitude totalmente efetiva sobre os eventos que acontecem na sua área de atuação (100%
prestam atenção), o que não quer dizer que participe de todos os eventos, mas sabe o que está acontecendo e, em geral,
acaba encontrando seus players de clientes e fornecedores.
14
de informações.
80,8% prestam atenção aos eventos da área*.
* Teste Qui-Quadrado – (p < 0,05)
** Teste ANOVA – (p < 0,05)
Fonte: Dados da Pesquisa.
A Figura 1 mostra as associações verificadas entre as seguintes variáveis:
1. Pesquisa de marketing.
2. Monitoramento da concorrência.
3. Plano de marketing.
4. Atenção aos eventos.
5. Monitoramento dos preços dos concorrentes
6. Responsável pela coleta de informações.
7. Coleta sistematizada de dados.
O entendimento da dimensão dá-se pela distância entre as
variáveis marcadas no mapa (em vermelho) em relação aos
perfis dos gestores (em marrom). Os gestores pró-ativos e ativos têm ao seu redor o maior número de variáveis. Quando
comparados aos gestores com perfil inativo e reativo notamse as distâncias dessas variáveis estudadas que apontam associações dessas variáveis em relação aos quatro tipos de perfil de gestores. Isso permite comprovar que a postura dos
gestores sugerida por Rouach e Santi (2001), como guerreiro
e agressivo, se assemelha à adaptação elaborada pelo autor
para as empresas pesquisadas que se enquadraram como próativas e ativas quanto ao uso das variáveis de marketing.
0,3
0,2
INATIVO
ATIVO
0,1
PESSOA RESPONSÁVEL
PELA COLETA DE DADOS
0,0
PRÓ-ATIVO ATENÇÃO A EVENTOS DA ÁREA
- 0,1
MONITORA PREÇO DA CONCORRÊNCIA
MONITORA CONCORRÊNCIA
REATIVO
- 0,3
- 0,4
- 0,5
PERFIL DOS GESTORES
VARIÁVEIS
- 0,6
- 0,4
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS E SUGESTÕES PARA ESTUDOS FUTUROS
Diante do levantamento bibliográfico e após a pesquisa de
campo verificou-se que os gestores utilizam de forma modesta algumas práticas das atividades de marketing e entre
elas estão a elaboração de planos e pesquisas de marketing.
Vale lembrar que a classificação dessas empresas foi por
meio de quartis, em que o maior score enquadraria os gestores como pro-ativos (1º quartil) e, o menor, como inativos
(4º quartil). No entanto, isso é uma análise circunstancial e
de proposição metodológica desse estudo, pois poderia haver um viés em função da falta de sinceridade do respondente.
FAZEM PESQUISA DE MARKETING
- 0,2
Os gestores com características pró-ativa e ativa estão mais
associados ao uso dessas variáveis, conforme evidenciado
pela análise de correspondência, apontando assim uma grande vantagem competitiva para aquela organização que tem
um executivo com esse perfil.
Considerando-se que o objetivo deste artigo foi investigar como os gestores das organizações se comportam em relação
ao monitoramento da concorrência, apontou-se diante do
estudo, a identificação do perfil e postura do gestor — próativo, ativo, reativo e inativo — mapeado conforme o modelo de Rouach e Santi (2001).
PLANO DE MARKETING
DIMENSÃO 2
0,4
PMKT
DIMENSÃO 1
- 0,2
0,0
0,2
0,4
FIGURA 1
Mapa espacial das médias: variáveis utilizadas x perfil.
Assim, confirma-se a lógica de que as atitudes desses gestores (pró-ativos e ativos) apontam para uma maior atenção do
ambiente de marketing, que sofre profundas mudanças e que
as decisões tomadas são apuradas em função das atividades
de marketing.
Presume-se então, que as chances de sucesso dos gestores
inativos e reativos para cada decisão tomada sejam menores
por serem menos atentos ao uso dessas ferramentas de marketing.
Provavelmente os gestores com esse perfil (reativo e inativo)
devem sofrer com a falta dessas informações, seja pela limitação de recursos financeiros ou pela demora em tomar decisão por conta da empresa ter uma postura conservadora
e burocratizada quando se necessitam de informações para
sustentar uma tomada de decisão.
Mesmo diante dos resultados alcançados, observou-se que as
organizações dão pouca atenção às técnicas que permitem
monitorar as ações da concorrência com maior eficácia e que
há um pouco mais de atenção ao acompanhamento do macro ambiente, em especial, aos eventos da área.
Muitas ações de marketing ocorrem pela experiência diária
do gestor, dessa maneira, um Sistema de Inteligência Competitiva de Marketing bem fundamentado desempenharia
papel importante na concepção básica dos pressupostos necessários às organizações para estruturação dos dados para
transformar em informações e, em seguida, uma tomada de
decisão mais coerente.
Vale considerar que este artigo procurou fazer uma revisão
teórica que respaldasse a pesquisa de campo de cunho exploratório, possibilitando mostrar o perfil do gestor quanto
às suas atitudes em relação à gestão de marketing na organização.
No artigo foram aferidas algumas associações entre as variáveis pesquisadas, principalmente, aquelas que se referem à
pesquisa e ao planejamento de marketing, o que confere a
importância das atividades do marketing.
15
PMKT
Não houve a pretensão de esgotamento das discussões teóricas e práticas, onde há um enorme campo para proposição e discussão sobre o tema. Dessa forma, cabe a cada organização orientar-se para os modelos que mais se enquadrem à sua natureza de operação e a recomendação de estudos futuros e outras formas de discussão sobre o tema
proposto.
FREITAS, H.; MOSCALORA, J.; OLIVEIRA, M; SACCOL,
A. Z. O método da pesquisa survey. Revista de Administração
da USP, São Paulo v. 35, n.3, p. 105-112, jul./set. 2000.
6. LIMITAÇÕES DO ESTUDO
KAHANER, L. Competitive intelligence: how to gather, analyse, and use information to move your business to the top.
New York: Simon e Schuter, 1996.
Uma limitação desse estudo é o problema de generalização, o que não deve ser feito, por ter sido realizado junto às
empresas de médio e grande porte, pois as organizações
de menor porte deixaram de ser estudadas. Da mesma forma, essa amostra representa uma população insignificante
quando comparada ao universo de empresas em grandes
pólos como São Paulo, Rio de Janeiro e outras capitais do
Brasil.
Como não há referência de estudos semelhantes quanto à categorização proposta consideradas como pro-ativas, ativas,
reativas e inativas, não foi possível demonstrar se os índices
obtidos são altos ou baixos (cada categoria) quanto às práticas de atividades de marketing. Cabe nesse sentido sugestões
de estudos futuros para essa comparação e o uso da mesma
metodologia proposta.
Outra limitação refere-se ao tamanho da amostra pela dificuldade de acesso ao tipo de empresa em que seria aplicada
a pesquisa, o que demandaria muito tempo e recursos financeiros. Nesse sentido, o poder de teste de algumas análises
estatísticas sofreria prejuízo. Também vale ressaltar que a
opinião de um executivo de Marketing em relação às variáveis estudadas pode ser completamente diferente da opinião
de executivos de outras áreas, tais como de Recursos Humanos, Administração, Finanças etc.
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Tecnológica. Inteligência competitiva. Disponível em: <http://
www.abipti.org.br/guia.htm>. Acesso em: 5 jun. 2004.
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e sistema de informações de marketing. 2005. Tese (Doutorado em Administração) — Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo,
São Paulo.
DROTT, M. C. Personal knowledge, corporate information:
the challenges for competitive intelligence. Business Horizons.
v. 44, n. 2, p. 31-37, 2001.
16
GRISI, C. C. H.; SAHELI, S. Espionagem e ética no sistema
de inteligência competitiva.V SEMEAD – Seminários em
Administração. São Paulo: FEA/USP, 2001.
KOTLER, P.; ARMSTRONG, G. Princípios de marketing. São
Paulo: Prentice Hall, 2003.
LONDRINA. Prefeitura Municipal. Disponível em: <http://
www.londrina.pr.org.br>. Acesso em: 5 jun. 2004.
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PORTER, M. E. Estratégia competitiva: técnicas para análise de indústrias e da concorrência.7. ed. Rio de Janeiro: Campus,1997.
_.Vantagem competitiva: criando e sustentando um desempenho superior. 7. ed. Rio de Janeiro: Campus, 1992.
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Journal of Information Management.v. 20, n. 3, p.181-195, Jun.
2000.
ROUACH, D.; SANTI, P. Practice competitive intelligence
adds value: five intelligence attitudes. European Management
Journal, Paris,v.19, n.5, p.552-559, out. 2001.
SAMMON, W. L; KURLAND, M.A.; SPITALNIC, R. Business
competitor intelligence: methods for collecting, organizing and
using information. New York: John & Sons,1984.
SELLTIZ, C.; WRIGHTSMAN, L. S.; COOK, S. W. Métodos
de pesquisa nas relações sociais: delineamentos de pesquisa.
2. ed. 3. reimp. São Paulo: EPV – EDUSP, 2004.
STONE, R.W., GOOD, D. J.Theoretical and operational marketing information systems. Review of Business. v.11, n. 3, p. 23,
Jamaica: Winter 1989.
PMKT
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Intelligence & Planning, Bradford, v.13, n.1, p.18,1995.
PMKT
XU, X. Z.; KAYE R. G. Building market intelligence systemns
for environment scanning. Logistics Information v. 8, n. 2, p.
22-29,1995.
17
PMKT
ENEIDA BEZERRA SOARES RIBEIRO / PAULO HENRIQUE MÜLLER PRADO / JOSÉ CARLOS KORELO / DANIELLE MANTOVANI L. DA SILVA
PERCEPÇÃO DA INOVAÇÃO EM CONTEXTOS B2B:
UMATAXONOMIA APLICADA ÀTECNOLOGIA PARA
A PECUÁRIA
—
PERCEPTION OF INNOVATION IN B2B CONTEXTS: A TAXONOMY APPLIED TO THE TECHNOLOGY FOR BEEF CATTLE PRODUCERS
n
RESUMO
Apoiado na Teoria de Difusão de Inovações, este estudo propõe uma taxonomia de consumidores
organizacionais — no caso, pecuaristas — com base nas características percebidas por eles em
relação à inovação de identificação eletrônica de rebanho bovino, através de um tipo específico de
identificador, o bolus.A primeira fase da pesquisa foi qualitativa, de caráter preparatório, na qual
foram realizadas oito entrevistas em profundidade com pecuaristas. Na fase quantitativa, com amostragem não probabilística por conveniência, foram obtidos 205 questionários válidos. Com o objetivo de definir mais precisamente o perfil dos consumidores em relação à tecnologia de identificação eletrônica através do bolus, foi feita uma análise de agrupamentos, permitindo a identificação
de três grupos. O primeiro grupo foi denominado de “Facilidade no manejo, controle e qualidade”
e foi o que apresentou a percepção mais positiva em relação às características da inovação. O
segundo de “Céticos,voltados à produção e receosos quanto a investir”, por ter obtido as menores
médias para os indicadores em que houve uma diferenciação estatística significante. O terceiro
de “Afeitos ao controle e voltados para a imagem”, por ter obtido médias altas nos indicadores relacionados às características.
PALAVRAS-CHAVE:
Inovação, características percebidas, pecuaristas.
ENEIDA BEZERRA SOARES RIBEIRO
GRADUADA EM MEDICINA VETERINÁRIA PELA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
(UFPR); ESPECIALIZAÇÃO E MBA EM MARKETING PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ (UFPR); MESTRE EM ADMINISTRAÇÃO
E MARKETING PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ (UFPR).
n
PAULO HENRIQUE MÜLLER PRADO
GRADUADO EM ENGENHARIA ELÉTRICA PELA
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
(UNICAMP); ESPECIALIZAÇÃO EM MARKETING
EMPRESARIAL PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ (UFPR); MESTRE EM ADMINISTRAÇÃO PELA UNIVERSIDADE FEDERAL
DO PARANÁ (UFPR); DOUTOR EM ADMINISTRAÇÃO E MARKETING PELA ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS DE SÃO PAU LO DA FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS.
ABSTRACT
Supported by the Theory of Diffusion of Innovations, this study proposes a profiling of beef cattle
producers, based on the perceived characteristics in relation to the technology of electronic animal
identification, through a specific type of tagging, the bolus.The first phase of the research was qualitative, with in-depth interviews with eight beef cattle producers.The quantitative phase was nonprobabilistic and 205 valid questionnaires were obtained. In order to define more precisely the profile
of consumers in relation to the technology of electronic animal identification, a cluster analysis was
performed, which allowed for the identification and study of three different groups.The first group was
referred to as“Easy Management, control and quality” and denoted the best general perception towards
the characteristics of the innovation. The second group was called "Skeptical, focused on the production and wary of investing,” for having obtained the lowest averages for the indicators to which there
was a statistically significant difference. The third group was called “Keen on control and devoted to
personal image” for having achieved high averages on the indicators related to those characteristics.
KEY WORDS:
Innovation, perceived characteristics, beef cattle producers.
18
n
JOSÉ CARLOS KORELO
GRADUADO EM ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO
PELA PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ (PUC-PR); MESTRE E DOUTORANDO EM ADMINISTRAÇÃO E MARKETING
PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ (UFPR).
n
DANIELLE MANTOVANI L. DA SILVA
GRADUADA EM ADMINISTRAÇÃO PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
DO SUL (UFMS); MESTRE E DOUTORANDA EM
ADMINISTRAÇÃO E MARKETING PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ (UFPR).
PERCEPÇÃO DA INOVAÇÃO EM CONTEXTOS B2B: UMA TAXONOMIA APLICADA À TECNOLOGIA PARA A PECUÁRIA
1. INTRODUÇÃO
A atual configuração mercadológica, caracterizada por mercados de grande dinamismo e competitividade, exige que empresas, dos mais diferentes setores, se posicionem de modo
estratégico.Algumas empresas líderes no segmento agroindustrial têm buscado agregação de valor e diferenciação de
seus produtos como principais estratégias para competir em
mercados globais. Nesse intento, tais empresas têm procurado utilizar, intensivamente, tecnologias inovadoras que, segundo Batalha (1997), desempenham um papel cada vez mais
importante como fator explicativo das estruturas industriais
e do comportamento competitivo das empresas de produtos
agroindustriais.
Vários setores têm testemunhado a pressão pela utilização
de tecnologia, como é o caso da bovinocultura de corte brasileira.As sérias transformações na estrutura produtiva, decorrentes dos aumentos das exportações, aliadas à pressão
de blocos econômicos por produtos mais seguros, expôs um
retrato precário do setor no Brasil.
Sem um sistema de identificação animal confiável e eficiente e sem subsídios do governo para adoção das tecnologias
relacionadas, o Brasil sofreu, recentemente, embargos das exportações de carne bovina para a União Européia, o que implicou em sérias perdas na balança comercial do país.
Dentre as inovações disponíveis no mercado pecuário atual,
a tecnologia de identificação eletrônica pode minimizar as dificuldades enfrentadas pelo pecuarista para fazer identificação e rastreamento dos rebanhos.Ao mesmo tempo, essa tecnologia contribui para a melhoria do manejo zootécnico e
sanitário dos animais.
Sob essa perspectiva, percebe-se que a Teoria da Difusão da
Inovação (ROGERS, 2003) pode contribuir para a compreensão da maneira como um produto, serviço ou ideia se difunde pela população (SOLOMON, 2002; WATTS; DODDS,
2007; GOLDENBERG et al., 2009) e como essa inovação
é aceita pelo consumidor, seja ele final ou organizacional
(SCHIFFMAN; KANUK, 2000).
O objetivo do presente estudo é propor uma taxonomia de
consumidores organizacionais — no caso, pecuaristas —
com base nas características percebidas por eles em relação
à inovação em tela. No contexto da pecuária brasileira, tal
compreensão do processo de difusão de inovação permite
a otimização de estratégias e comunicações entre empresa e
mercado, provendo maior conhecimento acerca dos fatores
que guiam a decisão entre adotar ou não uma inovação tecnológica por parte dos consumidores.
PMKT
Além disso, diante da, razoavelmente, robusta teoria já existente em relação à adoção e difusão voltada ao consumidor
final (GATIGNON; ROBERTSON, 1985),verifica-se, na literatura, a necessidade de maior atenção à difusão de inovações
no contexto organizacional.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 IDENTIFICAÇÃO ELETRÔNICA COMO INOVAÇÃO
O surgimento da tecnologia de identificação eletrônica representou um avanço notável para o dia a dia dos pecuaristas.
Essa tecnologia consiste em uma ferramenta de auxílio para
o manejo zootécnico e sanitário do rebanho, além de prover
condições para um rastreamento mais eficiente e confiável.
Antes dessa tecnologia existir, era impossível fazer um tratamento individualizado dos animais e as decisões de manejo
eram baseadas nas médias de desempenho, dessa forma,
quanto maiores eram os rebanhos, menos precisos eram esses manejos.
Em sintonia com a proposta de Robertson (1971), segundo a
qual a determinante crítica de uma inovação é o efeito que
a mesma exerce sobre os padrões estabelecidos de consumo, entende-se que a tecnologia de identificação eletrônica
animal é uma inovação por requerer a mudança dos padrões
de consumo de seus consumidores, no caso, pecuaristas, como consumidores organizacionais.
De acordo com a classificação de Robertson (1971), essa tecnologia pode ser classificada como uma inovação descontínua ao criar um comportamento totalmente novo por parte
do adotante, já que a mesma passou a exigir um manejo específico do rebanho como a colocação dos “brincos” e “sensores”, além da leitura a cada movimentação dos animais.
A identificação eletrônica animal opera por um sistema de
rádio frequência, conhecido por RFID – Radio Frequency
Identification, termo genérico usado para descrever as tecnologias que usam rádio frequência para identificar, automaticamente, pessoas, animais ou objetos.
Entre outras aplicações (GUTIERREZ; MONTEIRO FILHA; NEVES, 2005), a tecnologia RFID é utilizada como
controle de acesso a ambientes, meios de transporte e bibliotecas; no varejo é utilizada através dos dispositivos presos aos produtos à venda para evitar furtos nas lojas e rastreamento dos mesmos dentro da rede de fornecimento; nos
hospitais é utilizado para monitorar a localização de pacientes e médicos.
No caso da identificação eletrônica animal, a tecnologia de
1910
PMKT
RFID permite recuperar, à distância, sem fio (wireless),informações armazenadas em um pequeno objeto identificador
(chip, tag ou transponder) colocado no corpo do animal (GUTIERREZ; MONTEIRO FILHA; NEVES, 2005).
Assim, os tags ou transponders permitem associar, a cada
animal, todas as ações realizadas como: históricos de sanidade, movimentação e informações financeiras. Além dos
transponders, o sistema é composto ainda por leitoras, antenas e softwares específicos.
Existem vários tipos de transponders disponíveis no mercado, como brinco eletrônico auricular, implante subcutâneo
e bolus intrarruminal (artefato de cerâmica que contém um
chip em seu interior). Neste artigo será utilizada a análise do
bolus intrarruminal.
Cada um desses dispositivos apresenta vantagens e desvantagens. O brinco auricular eletrônico, assim como o não eletrônico, apresenta como principal desvantagem a possibilidade de ser perdido (GUTIERREZ; MONTEIRO FILHA;
NEVES, 2005), mas há que se considerar também, que sua
colocação, quando mal feita, pode ser a causa de infecções
e processo traumático (PIRES, 2002).
Gutierrez; Monteiro Filha e Neves (2005) explicam que o
bolus intrarruminal, depois de ser inserido no animal, permanece no seu corpo por toda a vida, proporcionando leitura
eficiente e fácil, apesar de seu preço ainda ser elevado. Quanto ao implante subcutâneo, a desvantagem está no fato de estar sujeito a “migrações”.Alguns dos benefícios em se utilizar
a identificação eletrônica de animais são: acompanhamento
do tamanho e características do rebanho; controle patrimonial (devido à elevada frequência de roubos na pecuária extensiva); controle da engorda e reprodução; administração de
processos financeiros e contábeis associados, incluídos estoques e custos; controle de aspectos sanitários, como administração de vacinas, medicamentos e suplementos alimentares; entre outros.
to a difusão refere-se ao número acumulado de usuários de
uma inovação em um mercado (ROGERS, 2003).
As percepções que os membros de uma organização têm
sobre uma inovação afetam suas percepções de valor e sua
propensão em adotar um novo produto (OSTLUND, 1974).
Segundo Anderson e Narus (1999), o valor de implementar
uma inovação deve oferecer algum incentivo econômico sobre as outras ofertas do mercado, para que as organizações
possam considerar seriamente a adoção.
A questão de focar nas características que os consumidores
percebem da inovação, em vez das características da inovação em si, foi justificada por Downs e Mohr (1976). Segundo
os autores, o foco apenas nas características da inovação,desconsiderando a percepção que os adotantes potenciais têm
dela é um problema, pois o comportamento dos indivíduos
é ditado pela maneira como percebem esses atributos.
Moore e Benbasat (1991) propuseram uma escala para a mensuração das várias percepções de um indivíduo na adoção
de uma inovação tecnológica no contexto organizacional.As
dimensões dos atributos percebidos das inovações propostas por esses autores e utilizadas nesse estudo são:
n
n
2.2 TEORIA DA DIFUSÃO DA INOVAÇÃO E CARACTERÍSTICAS PERCEBIDAS
Uma das mais importantes questões com as quais os profissionais de marketing se deparam ao lançar novos produtos
— as inovações — é relativa a aceitação ou não desses produtos no mercado, já que uma alta porcentagem dos mesmos
não consegue obter êxito após o lançamento.
Nesse sentido, a teoria da difusão ajuda a entender esse processo, apontando os fatores que são decisivos para a adoção
da inovação. A adoção refere-se à decisão de um indivíduo
ou uma organização em fazer uso de uma inovação, enquan20
n
Vantagem relativa — É um dos melhores preditores da
adoção (ROBINSON, 1990) e refere-se a quanto o adotante potencial percebe em uma inovação como sendo superior a outros produtos alternativos, serviços ou conceitos
(ROGERS, 2003). Especialmente para organizações, a vantagem diferencial de usar uma inovação sobre as alternativas existentes é importante, já que é a produtividade do
negócio que está em jogo. Isso implica em que uma proposta de inovação somente será seriamente considerada
caso ofereça algum benefício econômico para a empresa
(FRAMBACH; SCHILLEWAERT, 1999). O grau da vantagem relativa é normalmente expresso através de vantagem
econômica ou prestígio social.
Compatibilidade — Refere-se a quanto uma inovação se
ajusta aos valores, experiências prévias e necessidades
do adotante potencial (ROGERS, 2003). Uma inovação
que tenha essa ressonância com o consumidor e onde o
consumidor se sinta confortável ou familiarizado com
ela, terá maior chance de ser adotada do que uma inovação que não tenha esses atributos (BLACK et al., 2001).
Uma inovação pode ser compatível ou incompatível com:
(1) valores e crenças socioculturais; (2) ideias previamente introduzidas; e (3) necessidades do cliente para a inovação.
Imagem — Segundo Moore e Benbasat (1991), a dimensão
imagem, pode ser definida como o grau em que o uso da
inovação é percebido como capaz de melhorar a imagem
n
n
n
n
n
ou status de alguém num sistema social.Alguns autores,
além de Rogers (2003), incluem a imagem como sendo um
aspecto da vantagem relativa, argumentando que não há
dúvida de que uma das maiores motivações para que quase todas as pessoas adotem uma inovação, é o desejo de
obter status social. Porém, como discutido por Tornatzky
e Klein (1982) alguns pesquisadores acreditam que o efeito da imagem (aprovação social) é diferente o suficiente da
vantagem relativa podendo ser considerada um fator à parte (HALLOWAY,1977).
Demonstração de resultados — Esse construto foi proposto
por Moore e Benbasat (1991) depois de verificarem algumas
inconsistências no construto “observabilidade” de Rogers
(2003). Os estudos de Moore e Benbasat (1991) apontaram
que a observabilidade, como proposta por Rogers (2003),
não apresentava boa validade de construto e consistência interna. Como resultado,decidiram dividir o construto e focar
em cada uma de suas dimensões, independentemente. Uma
dimensão concentrou-se na tangibilidade dos resultados da
inovação, incluindo sua observabilidade e comunicabilidade, rotulada, então, como demonstração de resultados.
Visibilidade — Embora Moore e Benbasat (1991), não tenham, explicitamente, mencionado uma definição para essa característica, a mesma foi explorada pelos autores como sendo o grau em que o adotante vê a tecnologia sendo
utilizada pelas outras pessoas.
Experimentabilidade — Refere-se ao grau em que uma
inovação pode ser experimentada de modo limitado (ROGERS, 2003).A oportunidade de testar uma adoção é percebida como um mecanismo efetivo para reduzir o risco
percebido e, por isso, é esperado que tenha um impacto
positivo na decisão de adoção (BLACK et al., 2001).
Custos — Tornatzky e Klein (1982) propuseram, entre outras, a dimensão custo como uma das características percebidas da inovação com maior relevância para os contextos organizacionais. A dimensão custo está diretamente
relacionada à outra dimensão que é o risco percebido. Para
Webster (1968), risco é a possibilidade de resultados negativos associados à adoção, fazendo com que a mesma seja
arriscada, pois envolve a incerteza sobre os resultados da
ação inovadora.Assim, os novos produtos envolvem incertezas ou riscos, decorrentes da percepção de novos atributos, como: complexidade tecnológica, preço e novidade
tecnológica, que podem aumentar a resistência à adoção
(ROGERS, 2003).
Voluntariedade — Esse construto pode ser definido como
o grau em que o uso de uma inovação é percebido como
sendo voluntário ou de espontânea vontade (MOORE;
BENBASAT, 1991). Em virtude das particularidades da cadeia da carne, que tem imposto regras e condicionantes
para a exportação do produto para a Europa, a inclusão
desse item no estudo pareceu importante. O trabalho de
n
PMKT
Moore e Benbasat (1991), com relação à voluntariedade, se
propôs a analisar o quanto um indivíduo é livre para adotar uma tecnologia dentro da organização, pois, às vezes,
o uso de uma determinada inovação pode ser tanto imposto quanto desencorajado pelas políticas corporativas.
Facilidade de uso — Esse construto foi, inicialmente, proposto por Davis (1986) e pode ser definido como o grau
em que um indivíduo acredita que utilizar um determinado
equipamento ou sistema seja livre de esforço físico ou
mental. Esse construto guarda muitas similaridades com
a “complexidade”, proposta por Rogers (2003). Pesquisas
indicam que a complexidade de uma inovação é mais diretamente relacionada (negativamente) à sua taxa de adoção do que qualquer outra característica da inovação, exceto a vantagem relativa (SINGH,1966).
A análise das características percebidas da inovação no contexto organizacional considerado no presente estudo traz a
possibilidade de melhor compreensão dos motivos pelos
quais os pecuaristas (unidade de análise) se posicionam em
relação a essa inovação — nesse caso, o identificador do tipo bolus intrarruminal.
3. METODOLOGIA
O presente estudo teve duas fases distintas. A primeira fase
foi qualitativa, de caráter exploratório (MALHOTRA, 2006),
na qual foram realizadas entrevistas em profundidade com
oito pecuaristas, visando melhor entender o problema em
questão e nortear a elaboração do questionário de pesquisa.
Todas as entrevistas da fase qualitativa foram gravadas, transcritas e analisadas através da técnica de análise de conteúdo
(BARDIN, 2009).
A partir das informações obtidas na fase qualitativa, bem como com a ajuda de alguns dados secundários e da teoria utilizada, foi possível a elaboração de um instrumento estruturado para a coleta dos dados para a fase quantitativa. Esse
questionário, além das questões teóricas de pesquisa, continha também uma seção explicativa sobre a tecnologia de
identificação eletrônica, através de textos e fotos.
Para a validação de conteúdo (MALHOTRA, 2006), o questionário foi submetido à apreciação dos professores, sendo
um professor da área de Agronegócios,dois da área de Marketing e outro profissional da área de Agronomia, que apontaram críticas e sugestões para correção das inconsistências
encontradas.Ainda antes da aplicação, o questionário foi submetido a um pré-teste feito com cinco respondentes, visando
um refinamento mais apurado das variáveis analisadas.
Iniciou-se a fase quantitativa, com pesquisa do tipo conclu21
PMKT
siva descritiva, coleta de dados através de questionários autopreenchidos e também disponibilizados na internet. Essa
pesquisa tem perspectiva cross sectional (MALHOTRA 2006)
e nível de análise individual (pecuaristas de gado de corte).
dentro da amostra; e (3) análise discriminante, utilizada com
o objetivo de distinguir, entre os indicadores utilizados, quais
os que mais contribuiriam para esta segmentação dos clusters.
4. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS
O método utilizado nessa fase foi o levantamento (survey). O
método de survey, tipicamente, examina uma amostra selecionada da população. Foi possível obter um mailing list de
e-mails dos produtores associados da ABCNP – Associação
Brasileira dos Criadores de Novilho Precoce, o que permitiu
a disponibilização da pesquisa pela internet. Um e-mail marketing foi criado e enviado ao mailing. Além disso, um patrocínio foi obtido junto a uma empresa do setor, o que permitiu sortear uma novilha entre os participantes, criando um
estímulo às respostas.
Além da coleta via internet solicitou-se o apoio a uma certificadora, na cidade de Campo Grande (MS), para que a mesma autorizasse a permanência dos pesquisadores nas suas
dependências, viabilizando a chance de abordar diretamente
os pecuaristas e lhes entregar o questionário, já envelopado
e selado.
Ainda visando atingir um maior número de produtores, utilizou-se o recurso de frequentar alguns dos leilões realizados
durante a ExpoGrande (importante feira agropecuária da cidade de Campo Grande), com o objetivo de abordar diretamente os pecuaristas, entregar os questionários e solicitar
seu preenchimento.
As diferentes abordagens para a coleta de dados devem-se,
principalmente, à dificuldade em se encontrar os respondentes que faziam parte do perfil da amostra (pecuaristas). Portanto, a amostragem utilizada pode ser caracterizada como
não probabilística por conveniência (MALHOTRA, 2006).
Os fatores utilizados para a determinação do tamanho da
amostra quantitativa levaram em conta o número de variáveis a serem analisadas e as técnicas estatísticas empregadas,
incorrendo numa quantidade mínima de 200 questionários
válidos (HAIR et al., 2005). No total, 205 instrumentos foram
obtidos ao final da fase de coleta, o que foi considerado satisfatório para as análises estatísticas realizadas.
Os dados da fase quantitativa foram tratados através dos métodos estatísticos com o auxílio do software estatístico SPSS
15.0.As técnicas estatísticas utilizadas para esse estudo foram:
(1) análise fatorial exploratória, para reduzir os itens da escala da variável vantagem relativa.As demais dimensões não
ensejaram a utilização da análise fatorial por terem um número reduzido de itens; (2) análise de agrupamentos (cluster),
com o objetivo de caracterizar os grupos de consumidores
22
A análise da fase quantitativa submeteu os resultados a três
etapas: (1) preparação da base de dados, onde foram realizadas as análises univariada e multivariada (conferência de médias, limites, desvios padrão, curtose e assimetria); (2) verificação do modelo de mensuração através de análise fatorial
exploratória para a escala da vantagem relativa e para a consistência interna de cada dimensão, definida pelo Alpha de
Cronbach; e (3) proposta da taxonomia de consumidores com
base nas variáveis analisadas.
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA
A grande maioria dos respondentes é do gênero masculino
(77,6%). Cerca de 46,4% possuem curso superior completo
e 24,4% especialização. Com relação à idade, 17,9% estão na
faixa de 20 a 30 anos; 22% têm entre 31 e 40 anos; 30% entre 41 e 50 anos e, 30,1%, mais de 50 anos.
Os participantes da pesquisa que estão na faixa de tamanho
de propriedade entre 100 e 500 hectares correspondem a
28,5%; os que estão entre 500 e 1.000 hectares a 17,3%; entre1.000 e 3.000 hectares somam 26,8%; seguidos dos 22%
que têm propriedades acima de 3.000 hectares.
Em relação ao tamanho do rebanho dos respondentes, a
maioria ficou na faixa de até 1.000 cabeças de gado (57,1%);
seguidos pelos que possuem um rebanho entre1.000 e 3.000
cabeças (20,9%); os que possuem entre 3.000 e 5.000 cabeças de gado somam 10,7% da amostra e somente 11,3% dos
respondentes afirmaram possuir um rebanho com mais de
5.000 cabeças.
4.2 VERIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS ANALISADAS
As escalas utilizadas foram desenvolvidas para cada uma das
dimensões das características percebidas da inovação utilizadas na pesquisa, a saber: vantagem relativa, compatibilidade, imagem, demonstração de resultados, visibilidade, experimentabilidade, custos, voluntariedade e facilidade de uso.
As escalas variaram de discordo totalmente (1 e 2) até concordo totalmente (9 e10).Assim, partiu-se para a medição da
confiabilidade da escala e análise da consistência interna do
construto.
Com a finalidade de agrupar e reduzir os itens da escala da
vantagem relativa foi feita uma análise fatorial, que confirmou
a unidimensionalidade do construto, pois apenas um componente, representando 64,5% da variância total, foi extraído.
As demais dimensões do estudo não foram submetidas à técnica, por já terem um número reduzido de itens em suas escalas.
A Tabela1 apresenta os valores das médias e desvio padrão
obtidos para cada um dos indicadores das variáveis mantidas
para as análises subsequentes.Além disso, observa-se o valor
de Alpha de Cronbach obtido para cada uma das dimensões.
As dimensões que obtiveram índices de Alpha de Cronbach
satisfatório, ou seja, acima de 0,6, conforme recomenda Hair
et al. (2005), foram: vantagem relativa, compatibilidade, imagem,demonstração de resultados e custos, os quais puderam
ser utilizados na pesquisa.
As demais dimensões (visibilidade, experimentabilidade, voluntariedade e facilidade de uso) não foram utilizadas.
PMKT
5. TAXONOMIA DE PECUARISTAS A PARTIR DAS CARACTERÍSTICAS PERCEBIDAS DA INOVAÇÃO
Para a caracterização dos grupos de consumidores dentro da
amostra, foi utilizada a técnica de análise de cluster, ou análise de agrupamentos, baseada nas características que os consumidores percebem da tecnologia de identificação eletrônica animal através do bolus. Todos os14 indicadores das 5
dimensões que compõem essas características e que obtiveram consistência interna adequada (vantagem relativa, compatibilidade, imagem, demonstração de resultados e custos)
foram submetidos à técnica.
A princípio, a análise indicou 4 grupos, porém em um deles
havia apenas15 integrantes. Isso seria um impeditivo para a
realização da análise discriminante que se seguiria a de cluster, pois, segundo Hair et al. (2005), cada grupo deve ter, no
mínimo, 20 observações para poder ser submetido a esse tipo
de análise.Além disso, os mesmos autores esclarecem que, se
os grupos variam muito em tamanho, isso pode causar im-
TABELA 1
Média, desvio padrão e confiabilidade das variáveis.
DIMENSÃO
AFIRMAÇÕES
Vantagem relativa
Eu posso realizar minhas tarefas mais rapidamente com essas
tecnologias.
Compatibilidade
Imagem
Demonstração de
resultados
Custos
MÉDIA
DP
ALPHA DE CRONBACH
8,3
2,2
0,886
Elas (tecnologias) melhoram a qualidade do meu trabalho.
8,2
2,2
Utilizando essas tecnologias eu posso realizar meu trabalho
mais facilmente.
8,3
2,1
Eu acho que vou poder aumentar minha lucratividade se
passar a utilizá-las.
7,1
2,6
Consigo ter maior controle sobre meu trabalho utilizando
essas tecnologias.
8,7
1,6
Essas tecnologias aumentam a minha produtividade.
7,2
2,5
Essas tecnologias são compatíveis com todos os aspectos do
meu trabalho.
7,2
2,3
Eu acho que essas tecnologias se ajustam bem à maneira que
eu gosto de trabalhar.
7,5
2,3
Utilizar essas tecnologias melhora minha imagem diante de
outros produtores.
7,1
2,7
Meu prestígio junto a outros produtores aumentará se eu
passar a utilizar essas tecnologias.
6,6
2,8
Eu não teria dificuldades em falar aos outros sobre as
vantagens de utilizar essas tecnologias.
7,4
2,5
As vantagens de utilizar essas tecnologias são evidentes para
mim.
7,8
2,1
Sei que farei um bom investimento para a minha propriedade
se adotar essas tecnologias.
7,0
2,6
Mesmo que sejam caras, vale a pena investir nessas
tecnologias.
5,7
2,9
0,702
0,889
0,656
0,787
23
PMKT
pacto na estimação da função discriminante e na classificação das observações.
Assim, a análise de diferentes configurações dos grupos evidenciou que o número ideal de agrupamentos a ser utilizado
consistia em 3 clusters compostos por 85, 58 e 47 integrantes. Os resultados obtidos após a realização da análise da variância (ANOVA) apontaram que os 3 clusters são suficientemente distintos uns dos outros para todas as variáveis consideradas (p < 0,001).
Para refinar a análise dos resultados obtidos, foi realizada a
técnica de análise discriminante, que permite distinguir, entre os14 indicadores utilizados, quais os que mais contribuem
para esta segmentação, atribuindo pesos diferenciados (ou
coeficientes da função discriminante), para esses indicadores. Como se têm três grupos tem-se duas funções discriminantes. Essas funções e a configuração estrutural dos indicadores das características percebidas da inovação podem ser
vistas na Tabela 2.
De modo geral, os prognosticadores com coeficientes padronizados, relativamente altos, contribuem mais para o poder
discriminatório da função, em comparação com os coeficientes mais baixos (MALHOTRA, 2006).
A análise dos prognosticadores das funções vistas na Tabela
2 permite chamar a primeira função de “Praticidade e Lucratividade”, pois o indicador com maior poder discriminatório dessa função é “Utilizando essas tecnologias eu posso
realizar meu trabalho mais facilmente”, seguido de “Eu acho
que vou poder aumentar minha lucratividade se passar a utilizar essas tecnologias”, “Consigo ter maior controle sobre
meu trabalho utilizando essas tecnologias”, “Essas tecnologias
são compatíveis com todos os aspectos do meu trabalho”,
“Mesmo que sejam caras, acho que vale a pena investir nessas tecnologias”, “Sei que farei um bom investimento para
minha propriedade se adotar essas tecnologias”, e “Essas tecnologias melhoram a qualidade do meu trabalho”.
A segunda função pode ser denominada “Mais produção, menos imagem”, pois o primeiro e o terceiro prognosticadores
dessa função, relacionados à imagem e prestígio, têm valores negativos: “Utilizar essas tecnologias melhora minha imagem diante de outros produtores” e “Meu prestígio junto a
outros produtores aumentará, se eu passar a utilizar essas
tecnologias”. O segundo indicador é “Essas tecnologias aumentam minha produtividade”, o quarto,“Eu posso realizar
minha tarefas mais rapidamente com essas tecnologias”, seguido de “As vantagens de utilizar essas tecnologias são evidentes para mim”, “Eu acho que essas tecnologias se ajustam
bem à maneira que eu gosto de trabalhar” e “Eu não teria dificuldades de falar aos outros sobre as vantagens de utilizar
essas tecnologias”.
TABELA 2
Matriz estrutural dos indicadores das características percebidas da inovação.
FUNÇÃO
INDICADORES
Utilizando essas tecnologias eu posso realizar meu trabalho mais facilmente.
Eu acho que vou poder aumentar minha lucratividade se passar a utilizá-las.
Consigo ter maior controle sobre meu trabalho utilizando essas tecnologias.
Essas tecnologias são compatíveis com todos os aspectos do meu trabalho.
Mesmo que sejam caras, acho que vale a pena investir nessas tecnologias.
Sei que farei um bom investimento para a minha propriedade se adotar essas tecnologias.
Utilizar essas tecnologias melhora a minha imagem diante de outros produtores.
Meu prestígio junto a outros produtores aumentará se eu passar a utilizar essas tecnologias.
Eu posso realizar minhas tarefas mais rapidamente com essas tecnologias.
As vantagens de utilizar essas tecnologias são evidentes para mim.
Eu acho que essas tecnologias se ajustam bem à maneira que eu gosto de trabalhar.
Eu não teria dificuldades em falar aos outros sobre as vantagens de utilizar essas tecnologias.
Obs.: (*) Maiores correlações absolutas entre cada variável e a função discriminante.
24
PRATICIDADE,
LUCRATIVIDADE E
CONTROLE
,379 (*)
,357 (*)
,327 (*)
,323 (*)
,294 (*)
,255 (*)
,255 (*)
,468
,332
,452
,166
,355
,374
,289
MELHORA NA
PRODUÇÃO, MENOS
IMAGEM
,362
,213
,064
,297
- ,123
,101
,200
- ,579 (*)
,515 (*)
- ,478 (*)
,444 (*)
,436 (*)
,431 (*)
,332 (*)
Na sequência avalia-se o teste de λ de Wilks, cujos valores
variam entre 0 e1. Grandes valores de λ (próximos de1) indicam que as médias dos grupos não parecem ser diferentes
umas das outras. Pequenos valores de λ (próximos de zero)
indicam que as médias dos grupos parecem ser diferentes
PMKT
(MALHOTRA, 2006). O resultado do teste para cada um dos
indicadores é apresentado na Tabela 3.
A análise dos valores apresentados na Tabela 3 aponta que
o prognosticador com o menor λ de Wilks (0,441), é o “Uti-
TABELA 3
Testes de λ de Wilks para cada prognosticador.
λ DE WILKS
F
SIGMA
Utilizando essas tecnologias eu posso realizar meu trabalho mais facilmente.
Utilizar essas tecnologias melhora a minha imagem diante de outros produtores.
,822
,739
,556
,594
,641
,597
,634
,556
,441
16,618
27,225
61,417
52,650
43,157
51,937
44,432
61,506
97,592
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
Meu prestígio junto a outros produtores aumentará se eu passar a utilizar essas
tecnologias.
,465
88,699
0,000
Eu não teria dificuldades de falar aos outros sobre as vantagens de utilizar essas
tecnologias.
,678
36,642
0,000
,578
56,179
0,000
Sei que farei um bom investimento para a minha propriedade se adotar essas
tecnologias.
,744
26,435
0,000
,686
35,170
0,000
PROGNOSTICADORES
TABELA 4
Diferenciação dos grupos de consumidores com base nas características percebidas da inovação.
INDICADORES DAS CARACTERÍSTICAS PERCEBIDAS DA INOVAÇÃO
GERAL
GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3
Utilizando essas tecnologias, eu posso realizar meu trabalho mais facilmente.
Utilizar essas tecnologias melhora minha imagem diante de outros produtores.
8,59
8,57
8,6
7,33
8,75
7,49
7,27
7,78
7,20
9,46 (b,c)
9,52 (b,c)
9,73 (b,c)
8,98 (b,c)
9,70 (b,c)
9,01 (b,c)
8,79 (b,c)
9,32 (b,c)
8,78 (b,c)
Meu prestígio junto a outros produtores aumentará, se eu passar a utilizar essas
tecnologias.
6,78
Eu não teria dificuldades em falar aos outros sobre as vantagens de utilizar essas
tecnologias.
F
SIGMA
7,76
21,105
8,07
33,378
7,87
62,349
6,66 (a,b) 67,802
8,60 (a,b) 63,02
6,53
58,379
(a,b)
6,51
56,858
6,91 (a,b) 82,877
7,78 (a,b) 98,492
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
8,34 (b,c) 4,00 (a,c)
7,27 (a,b)
88,893
0,000
7,55
9,08 (b,c)
6,00
6,67
50,329
0,000
7,96
9,38 (b,c)
6,55
Sei que farei um bom investimento para a minha propriedade se adotar essas
tecnologias.
7,27
8,52
5,69
5,89
7,43 (b,c)
(b,c)
7,96
7,54
7,47
5,37 (a,c)
7,51 (a,c)
6,05
5,67 (a,c)
6,24 (a,c)
4,35 (a,c)
70,198
0,000
(a,b)
33,785
0,000
5,93 (a,b)
44,843
0,000
6,98
(a,c)
3,59 (a,c)
6,82
Obs.: Letras abc — diferenças significativas entre os grupos (Teste Tukey's B da ANOVA).
25
PMKT
lizar essas tecnologias melhora minha imagem diante de outros produtores”, seguido do indicador “Meu prestígio junto
a outros produtores aumentará, se eu passar a utilizar essas
tecnologias”, indicando que suas médias são as que mais diferenciam um grupo do outro. Os valores de λ de Wilks mais
altos ficaram com os indicadores “Eu posso realizar minhas
tarefas mais rapidamente com essas tecnologias” (0,822), seguido de “Essas tecnologias melhoram a qualidade do meu
trabalho” (0,739), indicando que suas médias são as que menos diferenciam um grupo do outro.
A Tabela 4 apresenta as médias dos grupos para os diferentes indicadores das características percebidas da inovação.
A partir de todas as informações obtidas com as análises de
cluster,discriminante, relações com as demais variáveis disponíveis na pesquisa (tamanho do rebanho e da propriedade,
grau de instrução, faixa etária e sexo) e a análise de Tukey's
B da ANOVA, foi possível identificar os perfis dos consumidores com base nas características percebidas da inovação.
Grupo 1 — Facilidade no manejo, controle e qualidade
Composto por 85 integrantes, correspondendo a 45,7% da
amostra; 30,7% dos integrantes do grupo têm propriedades
entre 1.000 e 3.000 hectares, sendo que neste grupo está a
maior concentração de produtores com propriedades dessa
faixa de tamanho. Nesse grupo, 29,3% dos integrantes têm
um rebanho de até 500 cabeças, seguido de 25,3% que têm
entre 1.000 e 3.000 cabeças de gado.
O grupo concentra a maior parte dos produtores com ensino superior completo (52%) e também a maior concentração
dos que possuem grau de especialização (28%).
Quanto à faixa de idade, 33,3% dos integrantes têm entre 40
e 50 anos, seguido de 14,7% que pertencem à faixa compreendida entre 50 e 60 anos. Considerando-se uma faixa maior de
idade, compreendida entre 40 anos até mais de 60 anos, esse grupo apresenta a porcentagem de 60% dos integrantes
nessa faixa etária.
É também nesse grupo que está a maior concentração de mulheres entre todos os grupos (12% do total de integrantes do
grupo).Esse é o único grupo que obteve diferenciação estatística para todos os indicadores e também as maiores médias dos mesmos, em relação aos demais grupos, a partir da
análise do teste Tukey's B.
Em 8 dos 14 indicadores, esse grupo obteve média maior que
9, o que faz com que a maioria dos respondentes se encaixe
na categoria concordo totalmente de classificação das respos28
tas. Os indicadores dessa categoria são, em ordem decrescente, os seguintes: “Utilizando essas tecnologias eu posso realizar meu trabalho mais facilmente” (F = 62,349; p < 0,001),
“Consigo ter maior controle sobre meu trabalho utilizando
essas tecnologias” (F = 63,02; p < 0,001), “Elas (tecnologias)
melhoram a qualidade do meu trabalho” (F = 33,378; p <
0,001), “Eu posso realizar minhas tarefas mais rapidamente
com essas tecnologias” (F = 21,105; p < 0,001); “As vantagens
de utilizar essas tecnologias são evidentes para mim” (F =
70,198; p < 0,001),“Eu acho que essas tecnologias se ajustam
bem à maneira que eu gosto de trabalhar” (F = 82,877; p <
0,001),“Eu não teria dificuldades em falar aos outros sobre
as vantagens de utilizar essas tecnologias” (F = 50,329; p <
0,001),“Essas tecnologias aumentam a minha produtividade”
(F = 58,379; p < 0,001).
Os três indicadores com as menores médias dentro desse grupo (ainda que maiores do que as dos demais grupos) foram, em
ordem da menor para a maior média: “Mesmo que sejam caras, acho que vale a pena investir nessas tecnologias” (F =
44,843, p < 0,001),“Meu prestígio junto aos outros produtores
aumentará, se eu passar a utilizar essas tecnologias” (F =
88,893; p < 0,001),“Utilizar essas tecnologias melhora a minha
imagem diante de outros produtores” (F = 98,492; p < 0,001).
Percebe-se que, embora haja uma percepção geral muito
boa em relação às características da inovação, com médias
altas em todos os indicadores, a questão do investimento em
relação ao retorno (menor média), sugere que os respondentes têm dúvidas quanto ao fato de valer ou não a pena investir nessas tecnologias.
Quanto à questão da imagem e do prestígio, embora tenham tido as menores médias dentro desse grupo, ainda puderam ser
encaixadas na categoria concordo parcialmente.Ou seja, os integrantes desse grupo concordam parcialmente que as tecnologias possam melhorar sua imagem e prestígio, embora não
valorizem isso tanto quanto as outras questões relacionadas
à facilidade, controle e melhora da qualidade do trabalho.
Grupo 2 — Céticos, voltados à produção e receosos quanto a investir
Composto por 58 integrantes, dos quais 22,9% têm propriedades com dimensões superiores a 3.000 hectares. Essa é a
maior concentração de produtores dentro dessa faixa de tamanho de propriedade.
Quanto ao tamanho do rebanho, 35,4% de seus integrantes
têm seus rebanhos situados na faixa de até 500 cabeças, sendo essa a maior concentração de produtores dentro dessa
faixa de tamanho de rebanho.
Com relação ao grau de instrução, 39,6% dos produtores que
fazem parte desse grupo têm ensino superior completo e
10,4% mestrado ou doutorado, sendo a maior concentração
dessa faixa de escolaridade.
Nesse grupo, 10,4% de seus integrantes pertencem ao gênero feminino, 33,3% têm entre 40 e 50 anos e 31,3% entre 50
a 60 anos, caracterizando o grupo com maior faixa etária
dos três. Considerando-se uma faixa maior de idade, compreendida entre 40 anos até mais de 60 anos, esse grupo é
o que apresenta a maior porcentagem de integrantes (70,9%).
É, portanto, o grupo com maior média de idade dos três.
Houve diferenciação estatística significante, em relação aos
demais grupos, para 8 dos 14 indicadores utilizados, que são:
“Consigo ter maior controle sobre meu trabalho utilizando
essas tecnologias”, “Eu acho que essas tecnologias se ajustam
bem à maneira que eu gosto de trabalhar”, “Sei que farei um
bom investimento para a minha propriedade se adotar essas
tecnologias”, “Essas tecnologias são compatíveis com todos
os aspectos do meu trabalho”, “Eu acho que vou poder aumentar minha lucratividade se passar a utilizá-las”, sendo essas médias as menores de todos os grupos.
O item “Utilizar essas tecnologias melhora minha imagem
diante de outros produtores” foi o que obteve a menor média entre todos os três grupos (F = 98,492; p < 0,001), seguido de “Meu prestígio junto a outros produtores aumentará se
eu passar a utilizar essas tecnologias” (F=88,893; p < 0,001).
Isso corrobora a informação extraída da segunda função discriminante (mais produção, menos imagem), na qual esse grupo obteve a maior média.
Não houve diferenciação estatística entre os grupos 2 e 3
para 6 itens, a saber: “Eu posso realizar minhas tarefas mais
rapidamente com essas tecnologias”, na categoria concordo
parcialmente,“Elas (tecnologias) melhoram a qualidade do
meu trabalho”, categoria concordo parcialmente, a menor média entre os três grupos; “Utilizando essas tecnologias eu
posso realizar meu trabalho mais facilmente”, a menor média entre os grupos; “Essas tecnologias aumentam a minha
produtividade”, a menor média entre os grupos, “Eu não teria dificuldades em falar aos outros sobre as vantagens de
utilizar essas tecnologias”, a menor média entre os grupos,
e “As vantagens de utilizar essas tecnologias são evidentes
para mim”, a menor média entre os grupos.
Assim, esses produtores são os que menos acreditam que essa tecnologia possa melhorar a qualidade do seu trabalho e
que possam realizá-lo mais facilmente. Também são os que
menos percebem que podem aumentar suas produtividades
se passarem a utilizar essas tecnologias. Esse grupo apresen-
PMKT
tou carregamento negativo para a primeira função discriminante “praticidade e lucratividade”.
Grupos 3 — Afeitos ao controle e voltados para a imagem
Composto por 47 integrantes, 26,8% têm propriedades com
dimensões entre 1.000 e 3.000 hectares, seguidos de 24,4%
que têm entre 200 até 500 hectares.
Quanto ao tamanho do rebanho, 26,8% dos integrantes desse grupo têm entre 500 e 1.000 cabeças, sendo essa a maior
concentração de produtores nessa faixa de tamanho de rebanho.
É nesse grupo que estão as maiores concentrações de produtores com rebanhos nas faixas de: 3.000 a 5.000 cabeças
(12,2%),de 5.000 a 10.000 cabeças (12,2%) e acima de 10.000
cabeças (4,9%). São, portanto, os produtores com maior número de cabeças de gado entre todos os grupos.
O grau de escolaridade desse grupo é representado por 48,8%
dos integrantes que possuem ensino superior completo e
24,4% que possuem ensino médio completo, sendo a maior
concentração de produtores nesse grau de escolaridade.
Quanto à faixa de idade, 24,4% dos integrantes têm entre 50
e 60 anos. Considerando-se uma faixa maior de idade, compreendida entre 40 anos até mais de 60 anos, esse grupo é
o que apresenta a menor taxa de integrantes (46,4%). É, portanto, o grupo mais jovem de todos os três.
Esse é o grupo com maior porcentagem de integrantes do
sexo masculino (97,6%), sendo que possui apenas 1 integrante do sexo feminino (2,4%).
Esse grupo apresentou diferenciação estatística significante,
em relação aos demais grupos, para 8 dos 14 indicadores utilizados, que são: “Consigo ter maior controle sobre meu trabalho utilizando essas tecnologias”, “Utilizar essas tecnologias
melhora minha imagem diante de outros produtores”, “Meu
prestígio junto a outros produtores aumentará se eu passar
a utilizar essas tecnologias”, “Eu acho que essas tecnologias
se ajustam bem à maneira que eu gosto de trabalhar”, “Sei
que farei um bom investimento para a minha propriedade se
adotar essas tecnologias”, “Eu acho que vou poder aumentar
minha lucratividade se passar a utilizá-las”, “Essas tecnologias
são compatíveis com todos os aspectos do meu trabalho”,
“Mesmo que sejam caras, acho que vale a pena investir nessas tecnologias”.
Todos esses indicadores apresentados tiveram média intermediária entre os grupos 1 e 2.
29
PMKT
Como mencionado e descrito no grupo anterior, não houve
diferenciação estatística entre os grupos 2 e 3 para 6 itens;
o grupo 3 ficou novamente com as médias intermediárias
entre os dois grupos.
As maiores médias desse grupo, apresentadas anteriormente, referem-se a um aumento do controle, melhora da imagem
e prestígio, corroborando os resultados obtidos na análise
discriminante, cujos centróides apontaram carregamento negativo nas duas funções discriminantes,“praticidade e lucratividade” e “mais produção, menos imagem”. De fato, o prognosticador relativo à lucratividade “Eu acho que vou poder
aumentar minha lucratividade se passar a utilizá-las”, embora tenha obtido significância, teve média de 6,66, bem abaixo da média geral, que foi de 7,33, ficando em sexto lugar,dos
8 indicadores com significância.
A função discriminante “mais produção, menos imagem”, obteve carregamento negativo, apontando uma discordância, o
que ficou comprovado pelas altas médias obtidas com os indicadores relativos à imagem e ao prestígio.
res e também as maiores médias, o que denota uma percepção positiva da inovação, há certa dúvida quanto à validade
do investimento.
Isso parece corroborar com as afirmativas de Tornatzky e
Klein (1982), que consideravam custos como uma das características da inovação com maior relevância para o contexto
organizacional, relacionada com o risco percebido. Em todos
os grupos de consumidores analisados esse item foi o que recebeu as mais baixas pontuações, apontando para uma tendência de incerteza em relação às vantagens de utilizar a tecnologia. Em termos gerenciais, será preciso que a comunicação seja capaz de tangibilizar os benefícios em relação aos
investimentos.
As limitações desse estudo devem-se, principalmente, em relação à amostragem utilizada (do tipo não probabilística), o
que reduz a possibilidade de generalização dos resultados.
Algumas das dimensões das características percebidas da
inovação que não obtiveram consistência interna adequada
mereceriam um melhor aprofundamento e desenvolvimento
de novas escalas, no caso de um eventual estudo futuro.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este artigo procurou fazer uma identificação do perfil dos
pecuaristas em relação à tecnologia de identificação eletrônica animal, fazendo uso das técnicas de agrupamentos, e das
análises discriminante e da variância, permitindo a identificação de três grupos distintos de consumidores.
A análise discriminante permitiu verificar que os indicadores relacionados a imagem e prestígio são os que mais diferenciam um grupo do outro.Assim, a imagem e o prestígio
são os indicadores que, efetivamente, mais contribuem para
a separação dos grupos, havendo os com maiores indicadores (grupo 3, os que mais valorizam esses indicadores) e os
com os menores indicadores (grupo 2, os que menos valorizam esses indicadores). Percebe-se assim, uma diferenciação
desse indicador em relação aos demais, o que parece estar
em consonância com Tornatzky e Klein (1982) e Halloway
(1977), que consideravam o efeito da imagem (aprovação social) suficientemente diferente da vantagem relativa podendo
ser considerada um fator à parte. Rogers (2003), em desacordo com esse achado, considerava a imagem como um aspecto
da vantagem relativa.
No primeiro grupo, denominado “Facilidade no manejo, controle e qualidade”, o indicador com a menor média foi o relativo a custos “Mesmo que sejam caras, acho que vale a pena
investir nessas tecnologias”, seguido dos indicadores relacionados à imagem e prestígio.Assim, mesmo para esse grupo,
que obteve diferenciação estatística para todos os indicado30
Espera-se que esse estudo possa contribuir para um melhor
entendimento do perfil dos consumidores industriais — no
caso, pecuaristas — num momento em que inovações como
a de identificação eletrônica animal podem contribuir,decisivamente, para recolocar e manter o Brasil como uma das
grandes potências do mercado mundial de carnes.
A identificação de possíveis diferenças no comportamento
de adoção dos pecuaristas pode levantar questões a serem
trabalhadas, tanto sob a ótica acadêmica — relacionada à difusão de inovações em contextos específicos — quanto gerencial — ligada, principalmente, ao impacto da rastreabilidade sobre a demanda futura do mercado de consumo.
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31
PMKT
FRANCISCO LOUZADA-NETO / CARLOS A. RIBEIRO DINIZ / CLOVIS CORREA DA COSTA / PAULO HENRIQUE F. DA SILVA / CAMILA R. DESTEFANI / ANA PAULA O. TEMPONI
—
STATISTICAL PROCEDURES FOR DATABASE SEGMENTATION
RESUMO
Este artigo apresenta alguns procedimentos estatísticos comumente utilizados na realização do
processo de segmentação de base. Também descreve as diferentes formas de segmentação,
dentre as quais, a demográfica, por benefícios, ocasião, nível de utilização, estilo de vida e valor do cliente. Destaque é dado à segmentação com base no valor do cliente, pois este procedimento permite que se utilizem informações subjetivas, respaldadas pelo conhecimento dos
analistas dos dados. Dados de uma instituição financeira ilustram a metodologia apresentada.
PALAVRAS- CHAVE:
Segmentação, valor do cliente, cluster, estatísticas descritivas.
ABSTRACT
This paper presents statistical procedures commonly used in performing the database segmentation process. It also describes different segmentation procedures, amongst which by demography, benefit, occasion, usage level, lifestyle and based on the customer value.The study focuses
on the segmentation based on customer value, since this procedure allows for the use of subjective information,supported by the knowledge of the data analysts.Data from a financial
institution illustrate the presented methodology.
KEY WORDS:
Segmentation, customer value, cluster, descriptive statistics.
n FRANCISCO LOUZADA-NETO
GRADUADO EM ESTATISTICA PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS (UFSCAR); MESTRE EM CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONAL
PELA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; DOUTOR EM
ESTATÍSTICA PELA UNIVERSIDADE DE OXFORD, INGLATERRA; PROFESSOR ASSOCIADO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS (UFSCAR); COORDENADOR DO CENTRO DE ESTUDOS DO RISCO (CER);
VICE-COORDENADOR DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ESTATÍSTICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE
SÃO CARLOS (UFSCAR); EDITOR-CHEFE DA REVISTA
BRASILEIRA DE ESTATÍSTICA (RBES); PESQUISADORBOLSISTA DO CNPQ.
E-MAIL: [email protected].
n CARLOS A. RIBEIRO DINIZ
GRADUADO EM MATEMÁTICA PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO (UFMA); MESTRE EM ESTATÍSTICA PELA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS (UNICAMP); DOUTOR EM ESTATÍSTICA PELA
UNIVERSITY OF SOUTH CAROLINA, EUA; PROFESSOR
ASSOCIADO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO
CARLOS (UFSCAR).
n CLOVIS CORREA DA COSTA
GRADUADO EM ECONOMIA PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO(UFRJ); CONSULTOR DE
ESTRATÉGIA DE NEGÓCIOS.
n PAULO HENRIQUE F. DA SILVA
GRADUADO E MESTRANDO EM ESTATÍSTICA PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS.
n CAMILA R. DESTEFANI
GRADUADA EM ESTATÍSTICA PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; FUNCIONÁRIA DO ITAÚ-UNIBANCO.
Francisco Louzada-Neto agradece ao CNPq pelo financiamento concedido para pesquisa.
Os autores agradecem aos revisores pelos comentários, críticas e sugestões.
32
n ANA PAULA O. TEMPONI
GRADUADA EM ESTATÍSTICA COM ÊNFASE EM ANÁLISE DE
RISCOS E FINANÇAS PELA UNIVERSIDADE FEDERAL
DE SÃO CARLOS; ESTATÍSTICA NO DEPARTAMENTO DE
INTELIGÊNCIA DE MERCADO NA ÁREA DE SEGMENTAÇÃO
DE CLIENTES NA NET SERVIÇOS DE COMUNICAÇÃO.
1. INTRODUÇÃO
Até a metade do século XX, o mercado era tratado como
um todo, sem diferenciações. Foi Smith (1956) quem introduziu o conceito de que o mercado é heterogêneo, mas que
pode ser decomposto em partes homogêneas, para fins de
atendimento às necessidades destas partes, conhecidas como segmentos de mercado.
PMKT
Na Seção 3.3 é abordada a identificação de perfis dos clientes dentro de cada segmento (cluster), considerando-se os
procedimentos de estatística descritiva.
Na Seção 4 apresenta-se um estudo de caso, referente aos
dados de uma instituição financeira, para ilustrar a metodologia de segmentação de base.
Na Seção 5, alguns comentários finais concluem o artigo.
A segmentação de mercado fundamenta-se na ideia de que
todo mercado consiste em grupos (segmentos) de clientes
com necessidades e anseios um tanto diferentes. Os compradores de pasta de dente, por exemplo, podem ser divididos
segundo seu desejo básico de proteção anticárie, hálito melhor ou dentes mais brancos. Daí o surgimento de diferentes
marcas de pasta de dente que promovam um beneficio ou
outro, na expectativa de se tornar a marca de creme dental
preferida do segmento-alvo (KOTLER, 2000).
Neste contexto, a diferenciação capacita a empresa a conhecer as necessidades de seus clientes e os seus perfis sóciodemográficos, comportamentais e atitudes, sendo capaz de
fornecer informações do comportamento dos mesmos a respeito da aceitação de um produto; aquisição do mesmo; comportamento de compra; rentabilidade de um cliente; churning;
precificação; entre outros (COSTA, 2004).
Segmentar os clientes é então uma maneira de identificá-los
e dividi-los em subgrupos distintos, caracterizados por necessidades, desejos e gostos particulares relativamente homogêneos, de modo a permitir uma abordagem mais direcionada
e maior adequação de produtos, serviços e comunicação a
esses grupos de consumidores.
Na Seção 2 são apresentados e descritos alguns dos principais procedimentos de segmentação.
Nas Seções 3, 3.1, 3.2 e 3.3 descreve-se com maiores detalhes o processo de segmentação com base no valor do
cliente.
Na Seção 3 são apresentados os pilares de percepção para
segmentação da base.
Na Seção 3.1, apresenta-se uma sugestão para a composição
do valor para cada cliente, bem como a divisão do vetor de
valores de clientes em segmentos, baseada nos principais
quartis estatísticos, Q1 e Q3.
Na Seção 3.2 é discutida a técnica de clusterização, bem como a visualização da composição dos clusters por meio de
métodos estatísticos.
2. DIFERENTES FORMAS DE SEGMENTAÇÃO
Existem várias maneiras de segmentar os clientes. Kotler
(2000) define cinco diferentes formas de segmentação, as
quais são descritas a seguir:
a) Segmentação por benefícios — Consiste em agrupar os
clientes que buscam benefícios similares em uma compra.
Por exemplo, há clientes que procuram preço baixo, outros
buscam alta qualidade nos produtos e outros, ainda, desejam excelência no atendimento.
b) Segmentação demográfica — Significa agrupar os clientes
que tenham denominadores sociais comuns. Por exemplo,
cidadãos de terceira idade com alto poder aquisitivo, minorias jovens e de baixo poder aquisitivo, e assim por diante.
c) Segmentação por ocasião — Agrupa os clientes de acordo
com ocasiões de utilização de um produto. Por exemplo,
passageiros de companhias aéreas em viagem de negócios,
lazer ou emergência.
d) Segmentação por nível de utilização de um produto —
Consiste em agrupar os clientes de acordo com a intensidade (frequência) de uso do produto — grande, média, baixa ou inexistente.
e) Segmentação por estilo de vida — Tem base na forma como os clientes conduzem suas vidas, incluindo atividades,
interesses e opiniões. Por exemplo, pessoas emergentes que
compram carros importados e roupas caras.
Pode-se também realizar a segmentação por valor do cliente.
Segundo Rust, Zeithaml e Leimon (2001), a análise do valor
do cliente e dos fatores que o influenciam dá à empresa um
guia para uma estratégia eficiente, pois permite que se identifiquem as iniciativas que terão maior impacto sobre a lucratividade em longo prazo da sua base de clientes.
Dentre os vários procedimentos de segmentação, prefere-se
a segmentação com base no valor do cliente, pois permite
que se utilizem informações subjetivas, respaldadas pelo conhecimento dos analistas de dados.Após esta segmentação
pode-se utilizar outros tipos de segmentação com o intuito
de dividir cada segmento em pequenos subgrupos, tornandoos o mais homogêneo possível.
3310
PMKT
3. SEGMENTAÇÃO COM BASE NO VALOR DO CLIENTE
Para a realização da segmentação dos clientes, primeiramente
necessita-se de uma base analítica capaz de prover os elementos quantitativos necessários à estratégia de relacionamento com os clientes tendo por objetivo, entender o comportamento passado dos clientes, avaliar a capacidade da
empresa em vender seus produtos e serviços nos seus mercados-alvo e estimar comportamentos futuros de clientes em
aspectos relevantes do relacionamento da empresa para com
eles.
Como exemplo, uma base para detectar a PD – Probability
of Default é composta das seguintes variáveis:
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
Credit Rating (0 = bom pagador, 1 = mau pagador).
Saldo na conta corrente.
Duração do crédito em meses.
Pagamento de créditos anteriores.
Finalidade de crédito.
Montante do crédito em dólares.
Valor da poupança em dólares.
Empregado pelo empregador atual para a renda disponível.
Estado civil.
Sexo.
Vivendo atualmente em casa própria.
Idade.
Mais de créditos em execução.
Tipo de moradia.
Número de créditos anteriores.
Ocupação.
PERCEPÇÃO INDUZIDA
BASE:
CADASTRO DO CLIENTE
RENDA DOMICILIAR
PADRÃO DE GASTOS
RENDA DISPONÍVEL PARA
CONSUMIR SERVIÇOS
REGISTRO DE AÇÕES DE COMPRA —
VISÃO DO CONSUMO DE SERVIÇOS
DO GRUPO
OUTROS
BASE: TIPO DE CLIENTE
DETERMINAÇÃO DO VALOR DO CLIENTE
DESENVOLVIMENTO DE SCORE DE VALOR
PERCEPÇÃO
DEDUZIDA
BASE:
TEMPO DE BASE OU
VALUE CONTRIBUTION SCORE
COMPOSIÇÃO DO SCORE DE VALOR
DO CLIENTE
PERCEPÇÃO DO
POTENCIAL DOS
CLIENTES E
PROSPECTORS
FIGURA 1
Pilares de percepção para a segmentação da base.
Com o auxílio desses três pilares pode-se identificar, com
base em alguns critérios, os diferentes segmentos de clientes.
O número de segmentos normalmente é definido de forma
indutiva de modo que cada segmento seja formado por clientes com características semelhantes (homogêneas). Uma possibilidade é através da consideração de técnicas estatísticas
multivariadas (JOHNSON; WICHERN, 2002).
A Figura 2 apresenta um exemplo de segmentação da base
em diferentes segmentos. Neste caso, oito segmentos foram
gerados.
Com a base analítica, limpa e documentada, inicia-se a segmentação da mesma de forma a gerarem-se potenciais clusters (de cliente ou prospect), que pode ser realizada através
de três pilares de percepções:
PERCEPÇÃO INDUZIDA
Percepção induzida — Se baseia em informações subjetivas de conhecimento da empresa para a determinação do
valor do cliente, do tipo de cliente e no desenvolvimento
de score de valor.
Percepção deduzida — Tem auxílio de métodos estatísticos e é baseada em como o valor do cliente é composto ou
em outra variável de interesse, como por exemplo, o tempo de base do cliente.
Percepção do potencial dos clientes ou prospect — Baseada em dados cadastrais dos clientes e outras informações de valor para a empresa.
FIGURA 2
Exemplo de segmentação da base através dos pilares de percepção.
A Figura 1 apresenta um diagrama representativo das três
percepções da segmentação.
Cada segmento pode ser classificado de acordo com o potencial dos clientes que estão alocados dentro dele.
n
n
n
34
5
6
7
8
1
2
3
PERCEPÇÃO
DEDUZIDA
4
POTENCIAL
Uma classificação comumente utilizada é nomear os segmentos em Ouro, Prata e Bronze, associando Ouro ao cluster com
maior potencial, Bronze ao cluster com menor potencial e
assim sucessivamente, de acordo com o número de clusters
definidos.
Também se pode ter, caso necessário, um cluster nomeado
como Sem Grau (SG) que está associado aos clientes que
produzem prejuízos (clientes fraudulentos, por exemplo).
Outro exemplo de classificação seria utilizar as nomeações:
Platina, Diamante, Ouro, Prata e Bronze, se o número de clusters for igual a cinco.
3.1 COMPOSIÇÃO DO VALOR DO CLIENTE
Segundo Costa (2004), uma primeira análise é desenvolvida
com base no valor de cada cliente e muitas vezes este modelo é por si só suficiente para atender aos objetivos estratégicos da empresa (o que pode ser uma boa razão para não
se investir mais na infra-estrutura para relacionamento com
clientes).
Uma sugestão para composição do valor para cada cliente
é que o mesmo seja baseado no lucro líquido que o cliente
produz para a empresa.Assim, o valor do cliente é visto como uma composição de forças negativas e positivas.As forças positivas são geradas através de vendas de produtos e
serviços e as forças negativas devido aos custos associados ao
produto e serviço (fabricação, pedido, compra, financiamento
etc.) (COSTA, 2004), conforme mostra a Figura 3.
PMKT
Do lado da receita, pode ser muito relevante levar em consideração outras fontes de ganho, como cartões de crédito,
contas garantidas, tarifas bancárias etc.
Do lado do custo, é preciso levar em conta que o custo de servir
é função do canal utilizado para atingir o cliente. Na prática,
um cliente pode ter valores diferentes, dependendo do canal
utilizado no relacionamento para com ele. Por exemplo, se ele
é atendido por um “gerente de conta”, o custo pode ser muito
maior do que se ele se relaciona com o banco via internet.
Primeiramente, é preciso saber se os clientes estão sendo
atendidos por canais adequados, ou seja, se o custo de servir
é inferior às receitas auferidas. Diz-se que o valor do cliente
é correto quando resulta das receitas geradas por ele, menos
o custo de servir no canal apropriado para servi-lo (ou seja,
compatível com a receita gerada por ele).
Tomados os cuidados descritos anteriormente, pode-se calcular, com precisão, o valor do cliente.
Com a geração do valor, o próximo passo consiste na divisão
desse vetor de valores em segmentos. Uma sugestão inicial é
utilizar os principais quartis estatísticos: Q1 (25%) e Q3 (75%).
Os quartis dividem o vetor ordenado de valores dos clientes
em subconjuntos proporcionais.Assim, o quartil Q1 consiste
no valor que separa 25% dos valores ordenados abaixo dele
e 75% dos valores ordenados. Enquanto o quartil Q3 consiste no valor que separa 75% dos valores ordenados abaixo dele e 25% dos valores ordenados. Supõe-se que clientes com
valores próximos possuam características próximas (similares). Essa sugestão inicial divide o vetor de valores de clientes em três segmentos:
PRODUTO 2
n
PRODUTO 1
VALOR DO
CLIENTE
n
n
Clientes com valores abaixo do valor determinado pelo 25º
percentil formam o cluster Bronze (grupo com menor potencial).
Clientes com valores entre o 25º e 75º percentil formam o
grupo Prata.
Clientes com valores acima do 75º percentil formam o grupo Ouro (clientes com maior potencial).
- CUSTO 2
FIGURA 3
Interferência dos fatores na geração do valor do cliente.
Não existe uma regra para determinar o número de partes
em que o vetor de valores de clientes será segmentado. Esse
critério é mais subjetivo do que objetivo.Algumas sugestões
importantes são: observar a distribuição dos dados e dividir
o vetor em segmentos com tamanhos similares.
O valor do cliente é formado pelas receitas que ele gera para a empresa (no caso, a instituição financeira), menos o custo
de servir o cliente (que pode ser definido como o custo de
produzir o serviço ou produto e entregá-lo ao cliente).
Como exemplo, considere-se uma base de cadastro de 500
clientes de uma empresa. Para a segmentação foram considerados os clientes ativos, ou seja, com consumo no último
ano. Assim, o número de clientes se reduziu a 362.
- CUSTO 1
3510
PMKT
O Quadro 1 apresenta a ideia da classificação dos clientes
em segmentos, como sugerido anteriormente, e a divisão do
vetor de valores de clientes com base nos quartis. O vetor de
valores foi dividido em três segmentos classificados como
Ouro (O), Prata (PR) e Bronze (BR), conforme mostra a tábua de valores a seguir:
25%
50%
BRONZE
Assim, o grupo com maior potencial deve receber atenção diferenciada, pois são grandes responsáveis por boa parte da
rentabilidade da empresa.
75%
PRATA
OURO
QUADRO 1
Segmentação da base — Tipo de cliente.
VALOR DO CLIENTE
TIPO DE CLIENTE
> 34.000
Ouro (O)
10.000 a 34.000
Prata (PR)
< 10.000
Bronze (BR)
A Figura 4 relaciona a porcentagem de clientes por segmento e sua participação no valor total, em porcentagem.
OURO
24%
81%
PRATA
50%
É comum que a maioria dos clientes da base de uma empresa contribua pouco para o valor total (rentabilidade da empresa). No exemplo dado, 50% dos clientes contribui com
cerca de 17% do valor total e 26% com cerca de 2%. Enquanto isso, o cluster com maior potencial (Ouro), com 24% dos
clientes contribui com 81% do valor total.
O grupo com menor potencial deve ser estudado com
cautela com o intuito de se descobrir formas de torná-lo
mais lucrativo; apesar do seu baixo potencial, pode-se ter
interesse em mantê-los sem a possível necessidade de voltar à etapa de busca (aquisição) por novos clientes, que poderia ter um custo mais elevado do que a manutenção dos
mesmos.
3.2 CLUSTERIZAÇÃO
Para a construção do segundo pilar da segmentação, após a
obtenção dos segmentos de valores, como apresentado na
Seção 3.1, considera-se outra variável de interesse, por exemplo, o tempo de base do cliente ou o grupo de produtos que
o cliente adquiriu, para compor os diferentes clusters de
clientes.
No exemplo em questão, pode-se ainda dividir cada segmento
(Ouro,Prata e Bronze) em quatro grupos de acordo com o
tipo de produto adquirido por seus clientes (segmentação baseada em comportamento de compra), isto é, Grupo 1, Grupo 2, Grupo 3 e Grupo 4. Essa clusterização também poderia
ser realizada por meio de métodos estatísticos multivariados
(JOHNSON; WICHERN,2002), considerando como variáveis a composição do valor do cliente.
BRONZE
26%
17%
2%
CLIENTES
VALOR
FIGURA 4
Estratégia de relacionamento com o cliente.
CLASSIFICAÇÃO DO CLIENTE
TOTAL = $ 1.456.834,65
O
909.513
62,4%
118.790
8,2%
103.592
7,1%
49.167,7
3,4%
81,10%
PR
191.674
13,2%
21.979,7
1,5%
6.579,63
0,5%
2.646,4
0,2%
15,40%
BR
17.890
1,2%
2.208,55
0,2%
0
0%
4.949,6
0,3%
GRUPO 1
GRUPO 2
GRUPO 3
GRUPO 4
CLUSTERS
FIGURA 5
Visão geral — Valor para cada segmento.
36
17,10%
1,70%
A Figura 5 apresenta a visão geral quanto ao valor para cada
segmento, em valor absoluto e em porcentagem.
No segmento Ouro,verifica-se uma maior aquisição de produtos, tanto em valor quanto em porcentagem, com relação aos
outros segmentos. Enquanto o grupo Ouro corresponde a
81,10% do valor total esperado, a soma dos outros segmentos
(Prata e Bronze), fornece apenas 17,10% (15,40% + 1,70%) do
valor.Vale ressaltar que em todos os segmentos, a preferência
pelos produtos do Grupo 1, em termos de valor, é unânime.
CLASSIFICAÇÃO DO CLIENTE
TOTAL = $ 1.452.807,42 (SEM CONSIDERAR TIPO 7)
O
69
19,0%
9
2,5%
8
2,2%
4
1,1%
24,8%
PR
139
38,4%
16
4,4%
5
1,4%
19
5,2%
49,4%
BR
67
18,4%
8
2,2%
0
0%
19
5,2%
GRUPO 1
GRUPO 2
GRUPO 3
GRUPO 4
75,2%
25,8%
FIGURA 6
Visão geral — Número de clientes
AFigura 6 representa a visão geral quanto ao número de clientes por cluster, em valor absoluto e em porcentagem.
Independente da classificação do cliente obtém-se uma concentração maior de indivíduos que preferem os produtos do
Grupo 1.
De modo geral, pode-se notar que os segmentos Ouro, Prata
e Bronze com produtos do Grupo 1 merecem especial atenção, pois estes clusters possuem alta participação no valor
total da empresa (mais da metade do valor total).
3.3 ANÁLISE PRELIMINAR DOS DADOS
Após a finalização do processo descrito nas seções anteriores, deve-se traçar uma visão geral dos clientes dentro dos
clusters, identificando:
n
n
n
n
Além disso, é preciso caracterizar os segmentos, individualmente, identificando as características dos seus clientes quanto às variáveis cadastrais e transacionais, identificando assim
o perfil do cliente. É possível também identificar as características marcantes de cada cluster e que foram responsáveis
pela visível diferença entre o comportamento dos clientes
deste segmento.
Pode-se identificar a contribuição média das variáveis que
compõem o vetor de valor por cluster e, em seguida, verificar os elementos que fazem parte desses subgrupos. Esta caracterização pode ser realizada considerando procedimentos de análise descritiva.
4. ESTUDO DE CASO
CLUSTERS
n
PMKT
O valor total por segmento.
O número de clientes por segmento.
O valor médio de todos os segmentos.
A porcentagem dos valores por segmento em relação ao
valor total geral.
A porcentagem dos valores em relação ao número total
de clientes.
Para exemplificar a metodologia de segmentação de base,
considerem-se os dados históricos de 1.000 clientes tomadores de crédito de uma determinada instituição financeira
(banco).
As variáveis (características) observadas foram as mesmas
da base analítica descrita na Seção 3.
O processo de segmentação, no caso, foi realizado com base
no valor do cliente.Nesse exercício foi adotado como medida do valor dos clientes, o valor dos empréstimos tomados
por cada um deles.
Embora os empréstimos sejam uma fonte importante de receita para os bancos, esta premissa é uma simplificação da
realidade.
É preciso lembrar que o valor do cliente, como descrito na
Seção 3.1, é formado pela composição das receitas que o
mesmo gera à empresa, menos o custo de servi-lo, o que,
geralmente, envolve todos os produtos aos quais o cliente é
exposto.
Sendo assim, a variável escolhida para representar o valor do
cliente foi Montante do crédito em dólares, a qual foi dividida
em três segmentos (Ouro, Prata e Bronze, associando Ouro
ao cluster dos clientes tomadores dos maiores empréstimos
e Bronze ao cluster dos tomadores dos menores empréstimos).
A divisão do vetor de valores foi feita com base nos principais quartis estatísticos (Q1 e Q3), os quais podem ser vistos
na Tabela 1.
ATabela 2 apresenta a variável Tipo de cliente, criada a partir dos clusters de valor do cliente.
3710
PMKT
TABELA 1
Principais estatísticas descritivas da variável Montante do
crédito em dólares.
n
n
VARIÁVEL
MONTANTE DO CRÉDITO EM DÓLARES
n
1.000,00
Mínimo
350,00
Q1
1.911,00
Mediana
3.247,30
Média
4.579,75
CLASSIFICAÇÃO
DURAÇÃO ≤ 18
DURAÇÃO > 18
TOTAL
Q3
5.561,50
Ouro
Máximo
25.793,60
42
(4,2%)
208
(20,8%)
250
(25,0%)
Desvio-Padrão
3.951,85
Prata
285
(28,5%)
215
(21,5%)
500
(50,0%)
Bronze
219
(21,9%)
31
(3,1%)
250
(25,0%)
Total
546
(54,6%)
454%
(45,4%)
1.000
(100,0%)
TABELA 4
Número e porcentagem de clientes em cada segmento (cluster).
TABELA 2
Segmentação da base.
VALOR DO CLIENTE (X)
TIPO DE CLIENTE
x > 5.561,50
Ouro
1.911 < x ≤ 5.561,50
Prata
x ≤ 1.911,00
Bronze
ATabela 5 mostra o valor total, bem como a porcentagem do
total observado, para cada segmento.
No exemplo em questão dividiram-se ainda cada segmento
(Ouro,Prata e Bronze) em dois grupos de acordo com o tempo de base dos seus clientes (maior que 18 meses e menor ou
igual a 18 meses), o qual é representado pela variável Duração do crédito em meses.
ATabela 3 apresenta a porcentagem de maus pagadores (inadimplentes) em cada segmento gerado.
TABELA 3
Porcentagem de inademplentes dentro de cada segmento.
CLASSIFICAÇÃO
DURAÇÃO ≤ 18
DURAÇÃO > 18
Ouro
43%
42%
Prata
18%
31%
Bronze
28%
48%
Observa-se que no grupo Ouro a chance de inadimplência
é alta e praticamente a mesma para os diferentes tempos de
duração dos empréstimos. Nos grupos Bronze e Prata verifica-se que a chance de inadimplência aumenta para empréstimos mais duradouros, sendo que a mesma é maior para os
clientes do grupo Bronze.
ATabela 4 apresenta o número e a porcentagem de clientes
em cada um dos segmentos.
Nota-se, através da Tabela 4,que a base de clientes está desbalanceada, já que algumas categorias concentram uma porcentagem visivelmente superior às demais. As categorias que
apresentaram as maiores porcentagens foram:
38
Os clientes dos tipos Prata e Bronze e que tomaram empréstimos com tempos de duração iguais ou inferiores a18
meses.
Os clientes dos tipos Prata e Ouro e que tomaram empréstimos com tempos de duração maiores do que 18 meses.
Observa-se que os empréstimos tomados pelos clientes do
tipo Ouro correspondem a, aproximadamente, 55% da quantia total emprestada pela instituição financeira e os empréstimos mais duradouros (com tempos de duração superiores
a 18 meses) tomados por clientes desse grupo representam
47% do valor total.
TABELA 5
Valor total de cada segmento.
CLASSIFICAÇÃO
DURAÇÃO ≤ 18
DURAÇÃO > 18
TOTAL
Ouro
378.655,2
(8,3%)
2.154.587
(47,0%)
2.533.242,2
(55,3%)
Prata
899.491,6
(19,6%)
800.828
(17,5%)
1.700.319,6
(37,1%)
Bronze
296.086
(6,5%)
50.099
(1,1%)
346.185
(7,6%)
Total
1.574.232,8
(34,4%)
3.005.514
(65,6%)
4.579.746,8
(100,0%)
Atenção especial deve ser dada aos clientes do tipo Ouro,
pois estes, embora representem 25% do total, são responsáveis por mais da metade (55,3%) da rentabilidade da instituição financeira (Tabela 5), ao mesmo tempo em que se caracterizam pela alta taxa de inadimplência. Note, na Tabela 3, que
a maior taxa de inadimplência observada (48%) é para clientes do tipo Bronze e tomadores de empréstimos que duram
mais de 18 meses.No entanto, tais clientes representam apenas 3,1% da base (Tabela 4) e respondem por somente 1,1%
da rentabilidade total do banco (Tabela 5).
Por fim, identifica-se o perfil dos clientes que compõem cada um dos segmentos. Por exemplo, para o segmento formado por clientes do tipo Ouro e que tomaram empréstimos
duradouros (com tempos de duração superiores a 18 meses),
dos quais 42% são inadimplentes (Tabela 3), observou-se que
os mesmos se caracterizam por serem do sexo masculino
(75%), solteiros (64,9%), com idade média de 33 anos, moram
em apartamento alugado (65,9%) há mais de 8 anos (42,8%),
estão entre 1 e 5 anos no atual emprego (32,7%) e têm a aquisição de um carro novo como motivo para a tomada do empréstimo (26,4%).
PMKT
quistar e dominar mercados. São Paulo: Futura, 2000.
RUST, R. T.; ZEITHAML, V. A.; LEIMON, K. N. O valor do
cliente: o modelo que está reformulando a estratégia corporativa. Porto Alegre: Bookman, 2001.
SMITH, W. R. Product differentiation and marketing representation as alternative marketing strategies.American Marketing Association. Journal of Marketing,v. 21, p. 3-8, jul.1956.
5. COMENTÁRIOS FINAIS
Através da segmentação com base no valor do cliente podem-se direcionar, de forma adequada, as estratégias de relacionamento com o cliente, identificando o(s) grupo(s) de
clientes fiéis; o(s) mais rentável(eis); o(s) que necessita(m) de
estratégias de retenção, e assim por diante.
Segundo Costa (2004), com esta abordagem pode-se visualizar com antecedência e maior precisão, oportunidades de
ganho adicional e riscos de perda de negócios em relação a
cada cliente, além de permitir, com razoável previsão, seus
comportamentos futuros.
A segmentação com base no valor do cliente cria uma base
sólida para o relacionamento com cada cliente gerando padrões de comportamento que podem ser entendidos e gerenciados, uma vez que os processos de modelagem podem ser
construídos para cada cluster de clientes.
A dinâmica da receita de empréstimos, que é um elemento
importante do valor do cliente, foi exemplificada de forma
adequada no estudo de caso. Outros componentes devem
compor o valor do cliente, entretanto, podem merecer análise
similar, para que se tenha completo entendimento da formação geral deste valor.
COSTA, C. C. O verdadeiro valor do cliente. São Paulo: Negócio, 2004.
JOHNSON, R.A.; Wichern, D.W. Applied multivariate statistical analysis. 5. ed. USA: Prentice -Hall Inc., 2002.
KOTLER, P. Marketing para o século XXI: como criar, con-
PMKT
FARIA, C.A. Segmentação de mercado,2007. Merkatus. Disponível em: <http://www.merkatus.com.br/10_boletim/209.
htm>. Acesso em: 26 abr. 2009.
3910
PMKT
TRÊS DÉCADAS DO MODELO DE CHURCHILL:
UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE FATORIAL E DO ALPHA DE
CRONBACH NA VALIDAÇÃO DE INSTRUMENTOS
DE COLETA DE DADOS NO MARKETING
PHREE DECADES OF THE CHURCHILL MODEL: USE OF FACTOR ANALYSIS AND CRONBACH’S ALPHA IN THE VALIDATION OF DATA
COLLECTING TOOLS IN MARKETING
n
RESUMO
Há mais de três décadas atrás Gilbert Churchill desenvolveu um paradigma operacional para
a construção de instrumentos quantitativos de coletas, que é considerado um dos principais
marcos da pesquisa em marketing. Utilizando-se do trabalho de Gilbert Churchill, o presente
artigo pretende analisar os métodos estatísticos aplicados no processo de purificação de
instrumentos de coleta de dados quantitativos, mais precisamente: o Alpha de Cronbach e a
AF – Análise Fatorial. Pretende-se apresentar algumas questões fundamentais sobre estas duas
técnicas de medidas clássicas de um modo não-técnico para o público acadêmico/profissional
de marketing.Almeja-se assim, entender os dois principais métodos de purificação de medida
mencionados por Churchill (1979) e hoje amplamente utilizados no marketing, demonstrando
problemas e cuidados especiais no uso dessas ferramentas pelos especialistas em marketing.
PALAVRAS- CHAVE:
Instrumento de coleta de dados, Alpha de Cronbach, AF – Análise Fatorial.
ABSTRACT
Over three decades ago, Gilbert Churchill developed an operational paradigm for the construction of quantitative data collection tools, considered one of the major milestones in marketing
research. Using the work of Gilbert Churchill, this paper analyzes the statistical methods used
in the purification process of quantitative data collection instruments, more specifically,Cronbach’s Alpha and FA – Factor Analysis. The paper presents some fundamental questions about
those two classical techniques in a non-technical manner to academic/professional marketing
audiences. It thus aims to understand the two main methods of purification as mentioned by
Churchill (1979) and widely used today in marketing, demonstrating problems and special cares
to be taken in the use of those tools by marketing experts.
KEY WORDS:
Data collection tool, Cronbach’s Alpha,Factor Analysis (FA).
40
GRADUADO EM ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS
PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA;
MESTRE E DOUTORANDO EM ADMINISTRAÇÃO
PELA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO
GRANDE DO SUL; PROFESSOR NA UNIVERSIDADE DO VALE DO RIO DOS SINOS (UNISINOS), NAS PÓS-GRADUAÇÕES DO CENTRO
UNIVERSITÁRIO LA SALLE (UNILASSALE)
E NA FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO SENAC-RS; COORDENA OS CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM VENDAS E COMUNICAÇÃO DA FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO SENAC-RS.
TRÊS DÉCADAS DO MODELO DE CHURCHILL: UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE FATORIAL E DO ALPHA DE CRONBACH NA VALIDAÇÃO DE INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS NO MARKETING
1. INTRODUÇÃO
O relacionamento entre Ciência e Técnicas Estatísticas já
possui séculos de existência, no entanto, apesar dessa convivência o assunto ainda é enigmático para não-cientistas e
cientistas iniciantes (BABBIE,1999).A perspectiva tradicional de Ciência, apresentada, principalmente, em cursos de introdução às disciplinas científicas, frequentemente apresenta
uma imagem de Ciência que a faz parecer direta, precisa e,
muitas vezes, rotineira. Entretanto, as teorias — por natureza
— são abstratas e gerais; mesmo as hipóteses levantadas,
embora mais específicas, também são um tanto abstratas. Este fenômeno não é propriedade exclusiva das Ciências de base; ele se repete em áreas mais aplicadas como a de Pesquisa
de Marketing.
A Ciência de base ou aplicada parte do pressuposto que, a
partir de procedimentos racionais e objetivos, suas conclusões terão, supostamente, mais qualidade do que as impressões subjetivas e os preconceitos de um leigo qualquer. Dizse, ainda, que a Ciência lida com fatos e números e os números, por sua vez, não mentem. Essa visão está intrinsecamente relacionada às Ciências Naturais, que buscam encontrar
leis universais para explicar os diferentes fenômenos que as
cercam.
Um dos mais vivos debates acadêmicos nas últimas décadas
diz respeito ao status científico da utilização da validação de
instrumentos para a coleta de dados em pesquisas de marketing (CHURCHILL,1979; KLINE,2000; LEE; HOOLEY,
2005).A questão central tem sido verificar se o comportamento humano pode ser submetido ao estudo científico. Essa desconfiança, levantada por muitos acadêmicos, tem influenciado até hoje a forma como o marketing têm evoluído (BAUMGARTNER; STEENKAMP, 2001; GREENYER,
2006). Neste contexto, muitas pesquisas de marketing ainda
utilizam os protocolos e rituais das Ciências Naturais, como
o fascínio por equipamentos de laboratório e o uso da Estatística e da Matemática.
Em muitos trabalhos da área de Marketing, a produção de
técnicas de pesquisa está estreitamente associada ao seu rigor. Na literatura da pesquisa quantitativa, mais especificamente, o rigor é caracterizado pela validade e confiabilidade
do estudo, que tem por objetivo reduzir o erro dos valores
observados frente aos valores ditos “verdadeiros”. Essa preocupação já havia sido levantada por alguns pesquisadores,
com o intuito de verificar se os trabalhos desenvolvidos e publicados na área, até então, estavam validando seus instrumentos quantitativos de forma adequada.
Geralmente quando as pessoas preenchem um questionário,
PMKT
suas respostas são baseadas no significado substantivo dos
itens a que eles respondem. No entanto, tem sido estudado
há muitas décadas, que as respostas das pessoas também
são influenciadas pelo conteúdo de fatores irrelevantes, que
não estão ligadas diretamente com o que se quer avaliar nos
itens (CRONBACH, 1947; BAUMGARTNER; STEENKAMP,
2001). Esses conteúdos que atrapalham a forma de responder são conhecidos como respostas com vieses de erro. Dentro do arcabouço dos métodos científicos, para diminuir a
probabilidade de ocorrer vieses de erro sugere-se o uso da
validação do instrumento (BAUMGARTNER; STEENKAMP,
2001; DIAMANTOPOULOS; WINKLHOFER, 2001).
Um passo importante na área de Marketing com base na questão da validação de instrumento quantitativo foi dado há mais
de trinta anos, por Gilbert Churchill (LEE; HOOLEY, 2005).
Este autor desenvolveu um framework (arcabouço) contendo
etapas para o desenvolvimento de melhores procedimentos
de coleta de dados na área quantitativa. Seu artigo foi responsável por disseminar o paradigma “clássico” no processo de
purificação de instrumentos de coleta de dados quantitativos
em pesquisas de marketing.
2. OBJETIVOS
Trazendo como foco o trabalho seminal de Churchill (1979),
o presente artigo pretende analisar os métodos estatísticos
aplicados no processo de purificação de instrumentos de
coleta de dados quantitativos, mais precisamente: o Alpha
de Cronbach e a AF – Análise Fatorial. Pretende-se também
apresentar algumas questões fundamentais sobre essas duas
técnicas de medidas clássicas de um modo não-técnico para
o público acadêmico/profissional de Marketing.Almeja-se
assim, entender os dois principais métodos de purificação de
medida, mencionados por Churchill (1979) e hoje amplamente utilizados no Marketing, demonstrando problemas e cuidados especiais no uso dessas ferramentas pelos especialistas
em Marketing.
Neste artigo, a purificação é entendida como um processo
sistemático utilizado pelo entrevistador com o objetivo de
identificar se os entrevistados em um questionário interpretam as perguntas de acordo com o que elas se propõem medir (HAIR et al., 2002). O processo de purificação elimina os
respondentes que não conseguiram interpretar de maneira
adequada as perguntas de um questionário (LEE; HOOLEY,
2005).
3. CHURCHILL (1979): O “DIVISOR DE ÁGUAS”
No fim dos anos setenta,Gilbert Churchill escreveu o artigo
denominado“Paradigm for developing better measures of mar41
PMKT
keting constructs”, que versava sobre o desenvolvimento de
um conjunto de métodos para validar instrumentos de coleta de dados.A intenção do artigo era trazer elementos críticos na evolução do conhecimento de medidas e, consequentemente, da sua aplicação prática.
Churchill (1979) relata que Jacob Jacoby mencionou em um
artigo publicado em 1978, denominado“Consumer research:
a state of the art review”que boa parte da culpa da má qualidade da literatura de Marketing da época se dava ao fato de
não existirem medidas para avaliar as variáveis. Para Jacoby,
mais simples do que as medidas era a facilidade com que elas
eram propostas, sem uma forma sofisticada e crítica.
Na sequência, Churchill (1979) recomenda coletar os dados
e avaliar a confiabilidade, através do Coeficiente Alpha e da
Análise Fatorial.Após esta etapa, para avaliar a validade é indicado o Coeficiente Alpha e a Confiabilidade Split-half juntamente com a Matriz de múltiplos métodos e um Critério
de validação. Por fim, aconselha-se desenvolver normas, tendo como ferramentas, médias e outras medidas estatísticas.
SUGESTÃO DE PROCEDIMENTO PARA
DESENVOLVER MELHORES MEDIDAS
1. ESPECIFICAR A CONSTRUÇÃO DO INSTRUMENTO
2. GERAR AMOSTRA DE ITENS
Churchill (1979) menciona que seu artigo pretendia preencher
a lacuna existente na área que se resumia na necessidade
obvia de melhores mensurações. No artigo, Churchill (1979)
traz aplicações estatísticas existentes em outras áreas do conhecimento, propondo uma abordagem mais sistemática e
rigorosa para construir instrumentos de coleta de dados. Ele
procurou refletir sobre o uso complexo de ferramentas estatísticas no desenvolvimento de multi-escalas para medir itens
latentes nas pesquisas de marketing (LEE; HOOLEY, 2005).
Com este artigo, Churchill (1979), lançou as bases e procedimentos para a próxima geração de especialistas em Marketing (GERBING; ANDERSON, 1988; KLINE, 2000; LEE;
HOOLEY, 2005), tornando-se um “divisor de águas” em pesquisas de marketing (LEE; HOOLEY, 2005).Após a publicação de seu artigo em 1979, o quadro analisado por Jacob Jacoby, que mencionava não existir rigor para avaliar as métricas utilizadas, rapidamente foi modificado, pelo menos nos
principais Journals do mundo. Entre 1980 e 1989 foram publicados por volta de 750 casos de multi-escalas nos seis principais Journals de marketing. Segundo Lee e Hooley (2005)
esses Journals são: Journal of Marketing Research, Marketing
Science, Journal of Marketing, Journal of Consumer Research,
Journal of the Academy Marketing Science e European Journal of Marketing. Para esse mesmo autor muito deste fenômeno pode ser atribuído ao artigo de Churchill (1979).
O artigo de Churchill (1979) procurou desenvolver um framework na área de Marketing, adotando vários procedimentos
estatísticos para dar maior padronização e rigidez na mensuração de construtos, conforme mostra a Figura 1. Seu framework foi dividido em oito etapas, intercaladas com recomendações de coeficientes e técnicas estatísticas. Na primeira
etapa, o autor sugere a construção do instrumento de coleta
de dados com base em pesquisas literárias. Depois ele recomenda que seja gerada uma amostra dos itens analisados,
coletados alguns dados e purificadas as medidas.Essas etapas
podem ser feitas com o auxilio de pesquisas literárias, survey,
experimentos, simulações, incidentes críticos e focus groups.
42
3. COLETAR DADOS
COEFICIENTES E TÉCNICAS
RECOMENDADAS
PESQUISA LITERÁRIA
PESQUISA LITERÁRIA, SURVEY,
EXPERIMENTOS, SIMULAÇÕES,
INCIDENTES CRÍTICOS E FOCUS
GROUP
4. PURIFICAR MEDIDAS
COEFICIENTE ALPHA
ANÁLISE FATORIAL
5. COLETAR DADOS
COEFICIENTE ALPHA
CONFIABILIDADE SPLIT-HALF
6. AVALIAR CONFIABILIDADE
7. AVALIAR VALIDADE
8. DESENVOLVER NORMAS
MATRIZ DE MÚLTIPLOS MÉTODOS
CRITÉRIO DE VALIDAÇÃO
MÉDIAS E OUTRAS MEDIDAS
ESTATÍSTICAS
Fonte: CHURCHILL JR., Gilbert A. Paradigm for developing better measures of
marketing constructs. Journal of Marketing Research.v. 16, fev., p. 64-73, 1979.
FIGURA 1
Framework para desenvolver melhores medidas.
O framework desenvolvido por Churchill (1979) pretendia
aprimorar os métodos de validade de um instrumento.A validade de um instrumento é uma questão sine qua non nos
diversos campos da Ciência (PETER,1979) e, com o estudo
de Churchill (1979), o Marketing pôde evoluir nesta área. Esforços despendidos pelos autores Gerbing e Anderson (1988),
Bagozzi eYi (1988) e Diamantopoulos e Winklhofer (2001),
logo após o trabalho de Churchill (1979), demonstraram a necessidade de rigor, porém gerou uma série de equívocos em
torno da aplicação de métodos, segundo Lee e Hooley (2005).
De modo geral, a validade refere-se ao grau pelo qual o instrumento consegue medir verdadeiramente as construções
que estão destinados a medir. Isso se refere à validade do conteúdo que é a avaliação do grau de correspondência entre os
itens selecionados para construir uma escala múltipla e sua
definição conceitual (HAIR et al., 2002). Para este problema,
Churchill (1979) aconselhou o uso de algumas medidas estatísticas. Baseadas em seu estudo, duas técnicas estatísticas
têm sido tradicionalmente recomendadas para a purificação
da escala, o Coeficiente Alpha e a Análise Fatorial. No entanto, o uso em grande escala dessas duas revisões da literatura
de medidas, dentro e fora do campo do Marketing, gerou uma
série de equívocos (KLINE, 2000; LEE; HOOLEY, 2005).
Antes de refletir sobre esses equívocos se faz necessário introduzir conceitos dessas duas abordagens.
4. ANÁLISE FATORIAL E ALPHA DE CRONBACH
Os fundamentos teóricos do Marketing se relacionam com
diversas disciplinas do campo de conhecimento (EIRIZ; WILSON, 2006).A área de Pesquisa de Marketing, mais especificamente, tem uma grande contribuição dos teóricos da estatística (FORNELL; LARCKER, 1981). Profissionais e acadêmicos têm reconhecido a importância deste fenômeno para o
campo teórico dos métodos aplicados no Marketing (HUBBARD; NORMAN, 2007; GREEN, 2005; JOHNSON, 2005;
LEVY, 2002; ZALTMAN,1997).
Nos últimos trinta anos, o nível de sofisticação de desenvolvimento das medidas em Marketing tem sido reforçado pela
introdução de métodos como o Coeficiente Alpha de Cronbach de consistência interna e a AF – Análise Fatorial (principalmente, a AFE – Análise Fatorial Exploratória) na purificação de medida.
4.1 ALPHA DE CRONBACH COMO INDICADOR DE CONSISTÊNCIA INTERNA
A ênfase no desenvolvimento de medidas para instrumentos
de coleta de dados deve estar centrada em propriedades de
validade e confiabilidade desejáveis (CHURCHILL,1979). Os
métodos de pesquisa, em geral, são aprimorados através de
novos procedimentos científicos de validade e confiabilidade.
Nas pesquisas sociais, Cronbach (1947,1951), foi um dos pioneiros a estudar este fenômeno, pois percebeu os efeitos da
multidimensionalidade, quando em seus artigos afirmou que
o Alpha é um índice de consistência interna. Este indicador
de consistência interna de uma escala multi-item, que recebeu o nome de seu autor, é frequentemente utilizado como
indicador de confiabilidade e medida, resumo das intercorrelações de um conjunto de itens (LEE; HOOLEY, 2005).
No modelo de Churchill (1979) duas análises de confiabilidade são utilizadas: (a) Alpha de Cronbach que é um modelo de
consistência interna baseada na correlação média entre os
itens; e (b) Split-half que é um modelo que separa a escala em
duas partes e examina a correlação entre elas. Dessas duas
medidas, a mais utilizada nos modelos de validação em instrumento no Marketing é o Alpha de Cronbach (CORTINA,
1993).A ideia básica do Alpha de Cronbach é que os itens ou
indicadores individuais da escala devem medir o mesmo construto e, assim, ser altamente inter-relacionado (HAIR et al.,
2002).
PMKT
Escalas que têm intercorrelações altas entre os itens são conhecidas como internamente consistentes.A consistência interna da escala é geralmente medida pelo Coeficiente Alpha.
Coeficiente Alpha é a proporção da variância total de uma
escala que é atribuída a uma fonte comum (KLINE, 2000).
Com base no valor dessas consistências surge um primeiro
equivoco desse método de pesquisa: o valor a ser utilizado
pelo Alpha nas pesquisas de marketing deve ser maior que
0,70. Quando Churchill (1979) e outros autores (NUNNALLY,
1978; GERBING; ANDERSON,1988; BAGOZZI; YI,1988;
DIAMANTOPOULOS; WINKLHOFER, 2001) sugeriram a
utilização do Alpha de Cronbach, estes mencionaram níveis
aceitáveis.
Mais praticamente, o Alpha de Cronbach pode ser entendido
como uma medida de confiança que varia de 0 a 1, sendo os
valores de 0,60 a 0,70 considerados o limite inferior de aceitabilidade (NUNNALLY,1978). Porém, Nunnaly (1978) e Stokes (2005) mencionam que este nível deve depender diretamente da pesquisa: ser maior que 0,90 para pesquisas aplicadas (utilizadas para alguma necessidade ou aplicação por
parte de um indivíduo, grupo ou sociedade); 0,80 para pesquisas básicas (atividade teórica ou experimental com o fim
de adquirir novos conhecimentos sobre os fundamentos subjacentes aos fenômenos e fatos observáveis, sendo aquela que
procura ampliar a compreensão dos fenômenos de um campo de Ciência); 0,70 para pesquisas preliminares (aquelas
que auxiliam nos estudos iniciais tanto da pesquisa aplicada,
quanto da pura). No entanto, pode-se aceitar 0,70 como um nível mínimo ideal e também 0,60 para estudos exploratórios
(HAIR et al., 2002).
Com base nestas referências observa-se que não existe um
consenso quanto ao valor a ser adotado do Alpha de Cronbach
na academia. No entanto, há certa padronização dos valores
deste Alpha, por parte de muitos profissionais, o que impede
um relacionamento mais coerente com a teoria exposta pelo estudo. Em muitos trabalhos, o valor aceitável do Alpha é
justificado por um desses autores clássicos, como Nunally
(1978) e Hair et al. (2002), sem conter uma justificativa do objeto estudado dentro da própria pesquisa. Dependendo do
fenômeno que se estuda, níveis abaixo de 0,70 do Alpha de
Cronbach podem ser aceitáveis, dependendo da justificativa
do pesquisador (LEE; HOOLEY, 2005; KLINE, 2000).
Segundo Lee e Holley (2005), em pesquisa de marketing
criou-se o dogma do valor Alpha acima de 0,70. Isso é um sério problema, pois é preciso ter um critério do pesquisador,
que não seja baseado apenas em obras da área de Pesquisa.
A solução é que os pesquisadores entendam exatamente o
que estão fazendo na teoria e na prática. Devem interpretar
escores de Alpha em função dos fatores. O coeficiente 0,70
4310
PMKT
pode não ser uma boa medida dependendo das variáveis
(LEE; HOOLEY, 2005; PETERSON,1994).
Na busca por coeficientes altos, emerge o segundo equívoco
do uso do Alpha de Cronbach nas pesquisas de marketing:
quanto maior o número de itens do questionário, maior será
o Coeficiente de Alpha. Para evitar esse equívoco o pesquisador deverá tentar reduzir o tamanho do questionário (LEE;
HOOLEY, 2005; PETERSON,1994; CORTINA,1993).
As escalas com alta consistência interna podem ser compostas de itens que são, essencialmente, repetições ou paráfrases umas das outras.Isso dará um excelente Alpha, no entanto,
pode levar a uma situação em que uma escala tem redundância, tendo alta confiabilidade e baixa validade. Portanto, os pesquisadores devem ser cautelosos ao usar a coerência interna
como confiabilidade em suas atividades de desenvolvimento
de escala.Aderência dogmática a alta consistência interna pode levar a altos níveis de redundância nos itens (LEE; HOOLEY, 2005; GERBING; ANDERSON,1988; CORTINA,1993).
Conclui-se então, que o Coeficiente Alpha é amplamente utilizado como índice de confiabilidade, mas proporciona uma
estimativa inadequada quando utilizado com compósitos multidimensionais.A natureza problemática deve-se ao uso inadequado, principalmente, como uma função da quantidade
dos fatores mensuráveis e distintos em uma composição (RO GERS; SCHMITT; MULLINS, 2002). Os investigadores devem corrigir esse erro utilizando-se de estimativas para construir relações e preocupando-se em conceituar os erros de
medição existentes.
Um último equívoco do uso do Alpha de Cronbach pode ser
associado às diferenças entre o termo confiabilidade e validade (CORTINA,1993; KLINE, 2000): uma medida pode ser
confiável sem ser válida. A confiabilidade de um instrumento de coleta de dados é influenciada diretamente pela amostragem, pelas características do que se quer medir e das medidas utilizadas. Resultados de muitos trabalhos na área de
Marketing indicam que as características das medidas têm
uma grande influência nas estimativas de confiabilidade obtidas e que as outras duas características têm pouco impacto
(CHURCHILL; PETER,1984). Embora a confiabilidade tenha recebido alguns usos, o Coeficiente Alpha ainda é o principal alicerce da avaliação das escalas de marketing. Enquanto ele é intocável na área de Marketing, em outras áreas, muitos os questionam (KLINE, 2000; CORTINA,1993).
Confiabilidade é o grau em que uma variável ou conjunto de
variáveis é consistente com o que se quer medir (HAIR et al.,
2002). Se múltiplas medidas são realizadas, as medidas confiáveis serão muito consistentes em seus valores. É diferente
44
de validade, pois não se relaciona com o que deveria ser medido, mas sim com o modo como é medido (CORTINA,1993).
A análise de confiabilidade dos dados permite avaliar as escalas de mensuração, assim calcula um número de mensurações geralmente usadas de confiabilidade de escalas e também fornece informações sobre as relações entre os itens
individuais em uma determinada escala (NUNALLY,1978;
CORTINA,1993).
No entanto, o Coeficiente Alpha não é uma medida real de
confiabilidade. O que se observa é que esse coeficiente pode ser utilizado para estimar a confiabilidade de uma escala
multi-item reflexiva (combinação de diversas variáveis que
mede o mesmo conceito) fornecendo uma indicação da consistência interna (HAIR et al., 2002).
Enquanto a maioria dos pesquisadores não tem dúvida de
que a consistência interna é de grande utilidade na estimativa
da confiabilidade de uma medida, há um número de dissidentes que não compartilham dessa opinião (LEE; HOOLEY,
2005; GERBING; ANDERSON,1988). Para estes autores o
Alpha de Cronbach é necessário, mas não suficiente, para que
a validade interna de uma medida seja confiável.A confiabilidade pode ser definida como o grau em que as medidas estão isentas de erros e, portanto, geram resultados consistentes
(PETER,1979; CORTINA,1993). Desse modo, observa-se que
há uma diferença entre confiabilidade e validade e, em muitos casos, os profissionais de Marketing não trabalham estes
conceitos separadamente no uso do Alpha de Cronbach.
4.2 ANÁLISE FATORIAL PARA PURIFICAÇÃO DE MEDIDA
A Análise Fatorial está presente entre as mais frequentes técnicas utilizadas na análise de dados de marketing. Desde os
anos oitenta esta técnica tem sido aplicada em pesquisa de
comportamento do consumidor, brand e publicidade (KAMAKURA; WEDEL, 2000; STEENKAMP; BAUMGARTHER,
1995).
AAF – Análise Fatorial é um nome genérico dado a uma classe de métodos estatísticos multivariados cujo propósito principal é definir a estrutura subjacente em uma matriz de dados (HAIR et al., 2002; MILER, 2009).A AF parte do pressuposto de que a correlação entre as variáveis surge porque
essas variáveis compartilham ou estão relacionadas por um
mesmo fator (CRAWFORD; LOMAS,1980).A AF permite a
detecção da existência de certos padrões subjacentes nos
dados, de maneira que possam ser reagrupados em um conjunto menor de dimensões ou fatores (HAIR et al., 2002). A
AF pressupõe que altas correlações, entre variáveis, gerem
agrupamentos que configurem os fatores (CRAWFORD; LO MAS,1980).
Artigos recentes dos principais Journals em Marketing demonstram que o uso da AFC – Análise Fatorial Confirmatória é cada vez maior, enquanto a utilização da AFE – Análise
Fatorial Exploratória está em declínio.Esse fenômeno pode
ser justificado pelo uso abusivo da AFC como método de
investigação dentro da modelagem de equações estruturais
(HURLEY et al.,1997; MILER, 2009). No entanto, em muitos
estudos de Marketing a AFC está sendo utilizada como exploratória, resultando modelos que derivam da teoria (GERBING; HAMILTON,1996), o que também justifica a diferença no uso entre essas duas técnicas.
O uso em grande escala da AF para validar instrumentos de
coleta de dados, fez também com que surgissem outros equívocos na sua utilização prática (CRAWFORD; LOMAS,1980;
KLINE, 2000; LEE; HOOLEY, 2005). O primeiro equívoco
é a diferença entre AF – Análise Fatorial e ACP – Análise de
Componentes Principais. Esses dois conceitos são muitos semelhantes e, em muitos casos, são utilizados como sinônimos
para os profissionais de marketing, porém não podem ser
considerados idênticos.
Ambas são técnicas de redução de dados. Os resultados reais
podem ser relativamente semelhantes dentro de um determinado conjunto de dados, especialmente com grande número
de casos e, além disso, em alguns pacotes estatísticos as duas
técnicas estão dentro de um mesmo subitem, o que gera certa
confusão aos pesquisadores (KLINE, 2000; LEE; HOOLEY,
2005).
O objetivo da ACP – Análise de Componentes Principais é
utilizar a variação observada no conjunto de dados para criar
novas variáveis que são compostas de itens originais. Esta é
muito utilizada quando a finalidade principal é prever, por
exemplo, quando se têm muitas variáveis independentes e
quer-se encontrar uma variável dependente. Neste caso busca-se a obtenção de um pequeno número de componentes
principais de um conjunto de variáveis, que retenham o máximo possível da informação contida nas variáveis originais.
Já o objetivo da AF – Análise Fatorial é identificar um fator
subjacente ou latente, que é responsável pelas correlações
observadas entre os itens originais.A AF explica a correlação
ou covariância, entre um conjunto de variáveis, em termos
de um número limitado de variáveis não-observáveis. Esses
tipos de variáveis (que podem ser chamados de fatores) são
calculados através da combinação linear das variáveis originais. O problema é que muitos profissionais de marketing utilizam os resultados das duas técnicas dentro de um mesmo
propósito, tendo como fim apenas a redução dos dados e este não é único objetivo dos resultados de ambas as técnicas.
A escolha de um modelo ou de outro deve ser tomada com
PMKT
base em dois pontos, segundo Hair et al. (2002): (a) os objetivos do que se pretende fazer; e (b) do montante de conhecimento prévio sobre a variância nas variáveis.É preciso atentar
para a diferença entre esses dois procedimentos que ficam
maiores quando se têm pequenas amostras (CRAWFORD;
LOMAS,1980). Sugere-se que a escolha conceitual entre a
ACP – Análise de Componentes Principais e a AF – Análise
Fatorial deva ser explicitamente abordada (LEE; HOOLEY,
2005).
O segundo equívoco na utilização da AF refere-se ao uso da
comunalidade: itens que contém comunalidade abaixo de 0,50
automaticamente devem ser excluídos (HAIR et al., 2002;
KLINE, 2000; LEE; HOOLEY, 2005). A comunalidade é a
quantia total de variância que uma variável original compartilha com todas as outras variáveis incluídas na análise.A comunalidade inferior a 0,50 significa que menos da metade da
variação no item foi tida em conta na identificação do construto latente. É prática comum na purificação de escala através da AF, automaticamente, rejeitar os itens a partir da análise que exibem comunalidade baixa.
Faz-se necessário entender que os itens com comunalidade
baixa não devem ser automaticamente excluídos da análise. O
pesquisador deve analisar a relação com o objeto de estudo e
não apenas resumir a um nível ideal para todas as pesquisas
(LEE; HOOLEY, 2005; CRAWFORD; LOMAS,1980), do contrário ele estará criando o dogma da comunalidade 0,50.
Semelhante à comunalidade, a AF traz o terceiro equívoco
apoiado no valor do critério de Kaiser (também chamado de
autovalor 1): para se extrair o número de fatores da AF utiliza-se o critério de Kaiser, onde quaisquer elementos com um
autovalor inferior a 1 são desconsiderados.A utilização do critério de Kaiser é mais confiável quando o número de variáveis está entre 20 e 50. Com menos de 20 variáveis, há uma
tendência para este método extrair um número conservador
de fatores (LEE; HOOLEY, 2005). Sugere-se que o número
de fatores selecionados não deve ser determinado apenas
pelo critério de Kaiser.
Em relação ao tamanho da amostra o quarto equívoco é feito
nas pesquisas de marketing: para auxiliar a seleção de itens,
cargas fatoriais de 0,30 são geralmente assumidas como suficiente nas pesquisas de marketing, sem consideração do tamanho da amostra.As orientações de Hair et al. (2002) sugerem que, com amostras de 350 ou mais, o carregamento fator,
tradicionalmente, utilizado de 0,30 ou superior é significativo. No entanto, com amostras de 200 um fator de carga de
0,40 ou superior é necessário para o mesmo nível de importância, enquanto amostras de 100 exigem cargas de 0,55 ou
maior para este nível de significância.
4510
PMKT
Por fim, faz-se necessário um comentário sobre o quinto possível equívoco que diz respeito à rotação: a rotação por si
só gera o resultado fatorial. A rotação do fator é o processo
de manipulação ou ajuste dos eixos fatoriais para conseguir
uma solução fatorial mais simples e pragmaticamente mais
significativa (HAIR et al.,2002).A rotação de fator é uma tentativa matemática de simplificar a interpretação das cargas
fatoriais das variáveis individuais. Esta é utilizada para induzir resultados e estruturas mais simples. Isso ocorre quando
os carregamentos originais não podem ser facilmente interpretáveis. Os casos mais utilizados de rotação são: ortogonal
e oblíqua. No ortogonal os eixos de rotação são mantidos em
90 graus. Quando não há restrição de ser ortogonal dá-se o
nome de oblíqua (HAIR et al.,2002). Cada tipo de rotação
gera resultados diferentes.A rotação pode ajudar o pesquisador a identificar a estrutura fatorial teoricamente mais plausível (LEE; HOOLEY, 2005; CRAWFORD; LOMAS,1980).
No entanto, é preciso verificar o ajuste no mundo real. Rotações de fatores (por exemplo: Varimax, Promax, oblíqua etc.)
devem ser selecionadas e justificadas conceitualmente e não
apenas através da citação de precedentes.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS E ADVERTÊNCIAS
O estudo de Churchill (1979) oferece um paradigma operacional para a construção de instrumentos de coletas.A ideia
básica é que os achados empíricos confirmatórios serão reforçados quando a validação dos instrumentos precede tanto a validade conclusiva interna quanto a estatística.
Peter (1979) menciona que os pesquisadores de marketing raramente avaliam a confiabilidade (muito menos a validade)
de seus instrumentos de coleta de dados. Com a publicação
do trabalho de Churchill (1979) essa realidade começou a ser
modificada no meio acadêmico. É importante observar que
o processo de validação de instrumento desenvolvido por
Churchill (1979) trouxe grandes avanços metodológicos para
a área de Marketing. Seu artigo foi responsável por aperfeiçoar a avaliação processual da construção dos meios de coleta de dados, dando maior rigidez e robustez aos processos.
O seu estudo operacionalizou a construção de instrumentos
de coleta de dados através de padrões e trouxe novas linhas
de raciocínio para a coleta de dados, permitindo a expansão
dos estudos das métricas para avaliar os instrumentos.Vários
autores analisaram e remodelaram as técnicas existentes,
adaptando os padrões para as diversas áreas do Marketing.
Greenyer (2006) relata que nos últimos quinze anos, a área
de Marketing presenciou grandes progressos nas técnicas de
validação de instrumentos. Este mesmo autor questiona: Será
que isto vai continuar? Em seu artigo não se tem a resposta
concreta a esta questão. Porém, fica claro que este é um tema da atualidade e que várias áreas (CRM,B2B,Vendas, Com46
portamento do consumidor e Planejamento de marketing)
utilizam as técnicas de mensuração (GREENYER, 2006).
Concomitantemente com sua crescente popularidade, este
paradigma operacional criou alguns equívocos na utilização
de seus métodos, principalmente ao se tratar do Alpha de
Cronbach e da AF – Análise Fatorial (LEE; HOOLEY, 2005;
KLINE, 2000). Lee e Holley (2005) mencionam que esses
equívocos têm evoluído como resultado da crescente capacidade de utilizar métodos complexos, sem a exigência de
uma compreensão fundamental da sua matemática e — mais
importante — das bases conceituais.Agindo dessa maneira,
corre-se o risco de aumentar a crença em torno das técnicas
de medição (LEE; HOOLEY, 2005; KLINE, 2000).
Este artigo não deve ser visto contra o modelo clássico operacional da teoria da medida, mas como uma defesa da própria teoria. Como Lee e Hooley (2005) relatam não é a teoria
que está em falta, mas a conexão entre a teoria e as técnicas.
Isso faz empregar métodos inadequados. O método serve
para entender algo e não se pode defini-lo através de precedências, mas sim de acordo com a sua utilidade (razão pela
qual o uso de precedência evoluiu).
Os investigadores precisam gastar mais tempo interpretando
os resultados de medição. É necessário compreender a relação entre a teoria e a técnica de medição real (KLINE,2000).
Conclui-se que os estudiosos de Marketing em geral focam
nos relatórios e figuras, sem entender o que esses números
implicam.A conexão entre teoria e técnica não é claramente entendida e isso prejudica a validade das medidas (LEE;
HOOLEY, 2005).
Este artigo deve ser visto como uma crítica ao dogma existente nos acadêmicos de Marketing e não um reforço aos
dogmas; tendo a mesma intenção de vários trabalhos como
de Churchill (1979), Gerbing e Anderson (1988), Bagozzi e Yi
(1988), Diamantopoulos e Winklhofer (2001), Kline (2000), Lee
e Hooley (2005), que pregam a análise crítica do dogma e não
a sua aceitação incondicional. Estes autores trazem bons conselhos para as futuras gerações de pesquisadores e profissionais de Marketing, pois segundo Kline (2000), seguir o uso
sem entender sua lógica é aceitar o dogma; isso é a antítese
de uma abordagem científica; isso em outras épocas conduziu a Ciência à idade das trevas.
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48
NORMAS EDITORIAIS
PMKT
NORMAS EDITORIAIS
CONTEÚDO
Os textos submetidos à publicação deverão abordar assuntos das seguintes áreas:
n
n
n
n
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Novas metodologias ou técnicas para realizar pesquisas.
Aplicação de novas técnicas ou metodologias em pesquisas.
Novas formas de analisar (estatisticamente ou não) pesquisas.
Resultados de pesquisas impactantes para a atividade de
pesquisas,para a comunidade de pesquisas e/ou para a
sociedade.
Relatos de cases de produtos/serviços (novos ou existentes) em que os resultados de pesquisas realizadas foram
impactantes para o planejamento ou replanejamento de
marketing do produto/serviço.
AVALIAÇÃO
Os artigos submetidos à publicação serão avaliados sempre
por, no mínimo, dois conselheiros técnicos, através do sistema blind review.Essa avaliação será efetuada em relação a:
n
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Ineditismo — não podem ter sido publicados em outra
revista, mas podem ter sido apresentados em congressos.
Atualidade do tema — adequação à linha editorial da
PMKT,originalidade,impacto,interesse e aplicabilidade à
teoria e/ou prática de pesquisas.
Clareza dos objetivos — não deixam dúvidas quanto ao
elemento nuclear do artigo.
Adequação metodológica — metodologia adequada ao
problema de pesquisa e sua correta aplicação.
Clareza no desenvolvimento — integração adequada entre objetivos, metodologias, resultados e conclusões.
Análises e resultados — forma de apresentação e discussão dos resultados.
Conclusões — embasamento e correção face ao(s) objetivo(s) e aos resultados obtidos.
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Atendimentos às normas editoriais de publicações científicas da ABNT (NBR-6023, revisada).
Redação — adequação, correção, clareza e objetividade.
APROVAÇÃO DOS ARTIGOS
Os artigos poderão ter um dos seguintes resultados:
Artigo aprovado sem restrições,sendo encaminhado para
publicação.
Artigo aprovado com restrições e deve ser melhorado para nova reavaliação.
Artigo não aprovado.
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outras línguas devem providenciar tradução para o Português.
Os artigos devem atender aos seguintes requisitos redacionais e de formatação:
PRIMEIRA PÁGINA (não contada para o artigo)
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Mini CV (máximo de 10 linhas).
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E-mail e telefones de contato.
Endereço completo (para envio de exemplares da Revista,
no caso do artigo ser aprovado e publicado).
SEGUNDA PÁGINA (não contada para o artigo)
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Título do artigo em Português e Inglês, com todas as pala4910
PMKT
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NORMAS EDITORIAIS
vras principais em maiúsculas (palavras de ligação em minúsculas).
Resumo do artigo com 10 (mínimo) a 15 (máximo) linhas,
em um único parágrafo, em Português e Inglês.
Palavras-chave 3 (mínimo) a 5 (máximo), em Português e
Inglês.
n
n
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Desenvolvimento.
Conclusões e recomendações.
As referências bibliográficas e outros elementos redacionais
e de formatação devem seguir as normas da ABNT (NBR6023, revisada).
TERCEIRA PÁGINA
RESPONSABILIDADES
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