Resumo: Este artigo analisa a percepção dos indivíduos em relação aos outros consumidores presentes no ambiente de compras (OCP) e a sua influência no processo decisório desses consumidores. Além disso, examina o efeito moderador do Risco Percebido nas relações entre a OCP e a Evitação e a Aproximação. Oito hipóteses foram desenvolvidas com base na literatura e testadas por meio da análise dos dados oriundos de um survey, no qual participaram 456 estudantes universitários. A técnica de análise realizada foi a modelagem de equações estruturais com estimação pelos mínimos quadrados parciais. Como resultados, foi comprovada a relação positiva da OCP com o comportamento de Aproximação e a relação negativa com o comportamento de Evitação. Os resultados identificaram também o efeito moderador do risco percebido positivo entre a OCP e a Aproximação e negativo entre a OCP e a Evitação.
Palavras-chave:OCPOCP, risco percebido risco percebido, varejo varejo.
Abstract: This article analyzes individual perception in relation to other consumers present in shopping environment (OCP) and its influence in the decision-making process of these consumers. In addition, it examines the moderator effect of Perceived Risk in relations among OCP, Avoidance and Approximation. Eight hypotheses were developed based on literature and tested by analysis of data from a survey, in which 456 college students participated. The analysis technique used was structural equations modeling with estimations for the partial least square. As a result, a positive relation between OCP and Approximation behavior and a negative relation between OCP and Avoidance behavior were proven. The results also identified a positive moderator effect of perceived risk between OCP and Approximation and a negative effect between OCP and Avoidance.
Keywords: OCP, perceived risk, retail.
O EFEITO MODERADOR DO RISCO PERCEBIDO NA PERCEPÇÃO DOS OUTROS CONSUMIDORES (OCP– OTHER CONSUMER PERCEPTION)
THE MODERATOR EFFECT OF PERCEIVED RISK IN OTHER CONSUMER PERCEPTION (OCP)
Universidade do Vale do Rio dos Sinos
Recepção: 23 Novembro 2016
Aprovação: 16 Junho 2017
O propósito central desse trabalho é identificar a influência moderadora do Risco Percebido no fenômeno conhecido como OCP (other consumer perception ou percepção dos outros consumidores). A percepção dos outros consumidores (OCP, desse ponto em diante) é o efeito que um consumidor exerce sobre o outro no momento da compra, a partir de influências causadas mesmo quando não há interação entre eles.
Partindo do pressuposto de que a OCP pode determinar não só escolhas momentâneas, mas também influenciar em intenções futuras, Brocato et al. (2012) desenvolveram uma escala multidimensional para mensuração do quanto essa influência é determinante para o comportamento do consumidor. A escala estima, por meio de 13 assertivas, o quanto o consumidor se identifica com outros consumidores que estão presentes no ambiente, a partir de três construtos de primeira ordem: a Similaridade, a Aparência Física e o Comportamento Adequado.
As pesquisas sobre as interações entre consumidores e também sobre a ausência dessas interações têm crescido nos últimos anos (por exemplo em Araujo et al., 2013; Cremer et al., 2015; Hudson et al., 2016; Mehta et al., 2016; entre outros). A importância dessa agenda de pesquisas é dada pelo impacto existente na relação entre consumidores, na qual a influência social é um fator importante, e muitas vezes decisivo, no processo de consumo. Já se sabe que a influência social pode ser adquirida por meio da influência de outras pessoas (Bigné et al., 2012), como amigos e familiares, ou até mesmo por pessoas completamente desconhecidas, podendo gerar a divulgação boca a boca positiva (Jin e Gu Suh, 2005; Araujo, 2014) e sendo capaz de influenciar diretamente nas decisões de compra do consumidor e também suas intenções futuras. Contudo, até pela característica inovadora do tema, poucos estudos analisaram esse tipo de influência social (Argo et al., 2005). Para Aguiar e Farias (2015), a interação social em um contexto de consumo é capaz de influenciar comportamentos individuais, o que aumenta a relevância do tema para a academia e até mesmo para os gestores de marketing.
Mesmo que há muito tempo já se tenha reconhecido que o Risco Percebido por um consumidor pode influenciar fortemente o processo decisório (Jacoby e Kaplan, 1972), estranhamento nenhuma pesquisa anterior buscou entender qual o seu efeito na relação entre OCP e as variáveis de resposta comportamental (Brack e Benkestein, 2014). Conhecer esse fenômeno de maneira particular poderá contribuir para o maior entendimento sobre os aspectos teóricos e empíricos das respostas comportamentais dos indivíduos em processos de decisão de compra.
Com o objetivo verificar qual é o papel do Risco Percebido na relação entre a OCP e os comportamentos de Aproximação e Evitação do consumidor, realizamos um survey em corte transversal único junto a 550 estudantes de um curso de tecnologia de uma grande instituição de ensino brasileira, na qual identificamos as relações entre a OCP e os comportamentos de Aproximação e Evitação. Além disso, também verificamos, por meio de uma modelagem de equações estruturais, o papel do Risco Percebido pelo consumidor como variável moderadora desta relação.
Esse estudo contribui para o maior entendimento sobre a OCP como fenômeno do processo de consumo quando propõe identificar um mecanismo que pode potencializar ou atenuar suas consequências no comportamento dos indivíduos, tanto na intenção em recomendar quando na intenção em reutilizar o serviço.
Para uma melhor compreensão, o trabalho encontra-se estruturado em cinco seções, incluindo essa breve introdução. A segunda seção apresenta os principais conceitos teóricos que alicerçaram o desenvolvimento do estudo, a terceira parte descreve os procedimentos metodológicos utilizados para a consecução da fase empírica da pesquisa. A quarta seção apresenta os resultados e discussões e por fim, na última seção, fazemos nossas considerações finais, juntamente com a indicação das contribuições teóricas e gerenciais.
Conceitualmente, outros consumidores são aqueles indivíduos que estão presentes no ambiente de compras simultaneamente com o consumidor principal, e que podem ou não interagir entre si (Brocato et al., 2012). A teoria utilizada para explicar o fenômeno do impacto da presença de outros consumidores no ambiente é a Teoria do Impacto Social, que sugere que pessoas são influenciadas pela presença de outras pessoas ou grupo de indivíduos (Latané, 1981; Nowak et al., 1990).
A Teoria do Impacto Social está focada na influência social resultante do tamanho, da proximidade e da força social das pessoas que estão próximas ao indivíduo. Ou seja, o número de pessoas no ambiente, a proximidade com que aquela pessoa está e a importância da pessoa para o indivíduo central podem influenciar na sua avaliação com relação ao ambiente (Latané, 1981; Nowak et al., 1990). A escala de medida da OCP, concebida por Brocato et al. (2012), foi desenvolvida com o intuito de mensurar essa percepção visando entender os aspectos críticos existentes nas experiências de serviços oferecidas aos consumidores em três dimensões diferentes: a similaridade, a aparência física e o comportamento adequado.
A dimensão da similaridade pode ser entendida à medida que um cliente individual se sente semelhante com outros clientes, podendo identificar-se com estes no ambiente de serviço (Brocato et al., 2012; Mehta et al., 2016). A identidade social “permite que este indivíduo se localize nesse contexto” (Araujo et al., 2013, p. 4), ou seja, o cliente tende a se sentir mais confortável em ambientes que encontre pessoas semelhantes a ele (Cremer et al., 2015; Mehta et al., 2016). Quando o cliente se encontra em um ambiente frequentado por pessoas que apresentam essas características, avalia esse ambiente de maneira positiva dentro de um ambiente de varejo uma vez que, se sente mais compatível com os outros clientes (Brocato et al., 2012). Por exemplo, consumidores adolescentes tendem a preferir fazer suas compras no mesmo local que outros jovens estão presentes, e não em um local frequentado por idosos ou por crianças muito mais jovens (Mishra et al., 2015).
A segunda dimensão utilizada na escala é a aparência física. Brocato et al. (2012) definem a aparência física como características tanto físicas como gerais de outros clientes no ambiente de serviços em que se encontram (Hudson et al., 2016). Nessa dimensão, os consumidores utilizam de suas percepções visuais no ambiente para definir suas escolhas e avaliar o ambiente em que estão a partir da aparência física dos outros consumidores (Araujo et al., 2013). Eles avaliam o ambiente de acordo com a maneira que os outros clientes se vestem e o quanto eles se identificam com estes utilizando como referências, a idade, o sexo e a aparência de seus pares.
Por fim, a última dimensão avaliada por meio da escala é o comportamento adequado. O comportamento adequado pode ser entendido como o grau que o cliente observou dos outros clientes que dividem o mesmo ambiente que ele e se esses se comportam de maneira adequada (Brocato et al., 2012; Hudson et al., 2016). Logo, um bom comportamento entre os clientes gerará uma grande identificação destes resultando em uma experiência e avaliação positiva do ambiente, enquanto um mau comportamento, como o choro de uma criança, poderá afastar o consumidor do ambiente de compra.
Em um estudo inicial, Brocato et al. (2012) focaram em entender as relações entre a escala e os comportamentos de Evitação e Aproximação, além da relação entre estes dois comportamentos e a intenção de boca a boca positivo, como apresentado na Figura 1.
Figura 1.
Modelo teórico original.
Fonte: Brocato et al. (2012).
As dimensões da OCP fornecem uma extensão complementar na avaliação dos clientes em relação ao ambiente de serviço e quando consideradas positivas impactam, significativamente, na intenção de Aproximação do consumidor, qualidade percebida do serviço resultando na intenção de propaganda “boca-boca” positiva (Cremer et al., 2015). Por outro lado, o impacto das três dimensões na OCP sobre o comportamento de Evitação é negativo, pois quanto menos os clientes se identificam com seus pares, maior a chance de eles saírem da loja e não efetuarem a compra (Cremer et al., 2015; Mishra et al., 2015). Essas relações foram evidenciadas por Araujo et al. (2013), Araujo (2014) e Theodorakis (2014), demonstrando que quando o consumidor se sente similar (ou semelhante) a outros consumidores, identificando que eles possuem aparência física e comportamento adequados, há um aumento do comportamento de Aproximação e o comportamento de Evitação diminui. Desta forma, formula-se o primeiro conjunto de hipóteses:
H1a: A OCP terá um efeito positivo sobre o comportamento de Aproximação.
H1b: A OCP terá um efeito negativo sobre o comportamento de Evitação.
As duas hipóteses baseiam-se não somente nas pesquisas de validação e aplicação da escala OCP já publicadas, mas também nas teorias que deram origem a elas. Bitner, 1990, em seu Modelo de Avaliação de Encontro de Serviços, já falava sobre a importância da aparência física e da satisfação do consumidor na hora do encontro de serviços.
Considerando que o comportamento de Aproximação demonstra a satisfação do consumidor com o serviço encontrado, e que esse efeito pode ser percebido na intenção do consumidor manifestar-se favoravelmente à adoção desse serviço para outros (Alves et al., 2013), e também na manifestação da intenção de manutenção do relacionamento – por meio da intenção de reuso ou recompra - é possível estabelecer o próximo conjunto de hipóteses deste artigo, a saber:
H2a: O comportamento de Aproximação tem relação positiva com a intenção de recompra
H2b: O comportamento de Aproximação tem relação positiva com a intenção de boca a boca positiva
Enquanto o modelo original de Brocato et al. (2012) previa apenas a relação da Aproximação com a intenção de boca a boca positiva, Araujo et al. (2013) acrescentaram a intenção de recompra, por julgarem que mesmo que não haja uma interação direta, haverá efeito positivo na intenção comportamental do cliente em relação ao serviço prestado. Bitner (1990) e Huang (2008) compartilham desse mesmo entendimento e acrescentam que, além da possível relação positiva entre a Aproximação e a intenção de recompra, é de se esperar a relação negativa dessas variáveis com o comportamento de Evitação.
A relação negativa entre a Evitação e a intenção de boca a boca positiva também foi estudada por Araujo (2014), e são essas relações que dão origem ao próximo grupo de hipóteses deste artigo:
H3a: O comportamento de Evitação tem relação negativa com a intenção de recompra.
H3b: O comportamento de Evitação tem relação negativa com a intenção de boca a boca positiva
O Risco Percebido pelo consumidor é uma variável a ser considerada quando do estudo da OCP. Isso porque em uma situação na qual o consumidor percebe que há algum tipo de risco ao qual ele poderá ser submetido, a percepção que esse tem dos outros consumidores, que também estão no ambiente de compras, poderá influenciar em seu comportamento.
As respostas que o consumidor dá à percepção de similaridade em relação aos outros consumidores no momento da compra podem sofrer uma variação de acordo com o risco ao qual ele está exposto. Para alguns autores, o Risco Percebido é uma variável moderadora na relação entre a percepção de similaridade entre os consumidores e as respostas que podem surgir desta relação - a avaliação positiva do serviço, a disponibilidade para interagir e o Boca a boca positivo, por exemplo (Brack e Benkestein, 2014). Da mesma forma, Mitra et al. (1999) sugerem que o Risco deve ser estudado como variável moderadora entre influências que o consumidor sofre e intenções de comportamento que podem se seguir.
Laroche et al. (2003) acrescentam o papel do Risco Percebido como agente influenciador no comportamento do consumidor, e afirmam que em serviços com alto grau de intangibilidade a decisão de aproximar-se ou evitar o encontro de serviços pode estar diretamente ligado ao risco. Sendo assim, sugerimos:
H4a: O Risco Percebido pelo consumidor é uma variável moderadora da relação entre a OCP e o comportamento de Aproximação, aumentando o efeito da primeira na segunda.
H4b: O Risco Percebido pelo consumidor é uma variável moderadora da relação entre a OCP e o comportamento de Evitação, reduzindo o efeito da primeira na segunda.
Com base nas hipóteses desenvolvidas, apresentamos o modelo teórico que demonstra as relações esperadas e que serão testadas na fase empírica desse estudo.
Figura 2.
Modelo teórico testado nesse estudo.
Fonte: Os autores com base em Brocatto et al. (2012) e Araujo (2014).
A abordagem dada a essa pesquisa é quantitativa, por meio de um estudo descritivo conduzido por meio de um survey em corte transversal único (Hair et al., 2007; Malhotra, 2012).
A amostra inicial utilizada nesta pesquisa foi composta por 550 estudantes universitários escolhidos por acesso e conveniência em cursos de formação tecnológica de uma grande universidade particular brasileira. Dadas estas características, a amostra pode ser classificada como não probabilística (Malhotra, 2012). A aplicação foi feita pessoalmente por um dos autores do trabalho, por meio de um formulário impresso, contendo as questões de interesse, entregues na própria sala de aulas.
Para a coleta de dados, elaboramos um instrumento de pesquisa a partir de escalas já adaptadas e validadas para o contexto nacional. Para mensurarmos as três dimensões da OCP (similaridade, aparência física e comportamento adequado) utilizamos a adaptação de Araujo et al. (2013) feitas a partir do estudo inicial de Brocato et al. (2012).
Também utilizamos as escalas de Araujo et al. (2013) para os construtos intenção de recompra (validados a partir de Mittal et al., 1999 e Lemon et al., 2002) e intenção de boca a boca (validado a partir de Zeithaml et al., 1996). A Aproximação e a Evitação foram medidas pela escala validada por Araujo (2014) a partir de Donovan e Rossiter (1982) e o Risco Percebido foi mensurado por meio da escala desenvolvida por Brasil et al. (2008). Na mensuração do Rico Percebido, utilizamos a perspectiva geral do construto não fazendo alusão a qualquer de suas dimensões específicas (social, saúde, de tempo ou financeira), com o objetivo de termos um questionário mais abrangente.
Todos os itens foram estimados por meio de uma escala diferencial semântico bipolar de 7 pontos, ancorados em 1 = “discordo totalmente da afirmação” e 7 = “concordo totalmente com a afirmação”. Para ancorar as respostas dos participantes, escolhemos o serviço de um salão de beleza para que os estudantes avaliassem cada afirmativa, com base em sua última experiência de compra neste serviço, pois estudo anterior indicou que esse serviço é caracterizado por um alto grau de intangibilidade e que, por isso, pode acarretar em Risco Percebido maior por parte do consumidor (Laroche et al., 2003). Para que não houvesse nenhum erro de interpretação, optamos por deixar a opção salão de beleza/barbeiro/cabeleleiro(a), de modo que os homens não se sentissem desconfortáveis ao responder. As escalas utilizadas estão apresentadas no Apêndice I.
Após as análises iniciais de outliers, normalidade e ausência de multicolinearidade (Hair et al., 2014) realizadas com o software SPSS versão 18.0, passou-se à modelagem de equações estruturais, conduzida por meio da análise da matriz de correlações e uso do software estatístico SmartPLS 2.0 M3. A decisão pelo uso da matriz de correlações principalmente por conta da não aderência da amostra à distribuição gaussiana (Ringle et al., 2014).
Os valores de referência utilizados na modelagem quando da análise da validade convergente foram AVE (Average Variance Extracted) > 0,5 (Henseler et al., 2009), Alfa de Cronbach > 0,6 e confiabilidade composta (CC) > 0,7, conforme preconizou Hair et al. (2014). Já na análise da validade discriminante, analisamos se cada variável tinha carga fatorial predominante dentro do item proposto (Cross Loading), de acordo com a proposta de Chin (1998) e comparamos a raiz quadrado da AVE de cada construto com as correlações deles com os outros construtos (Fornell e Larcker, 1981).
Nessa seção são apresentados os resultados obtidos da análise de dados.
pós a eliminação dos questionários que continham questões em branco, rasuradas ou preenchidas incorretamente, restaram 456 (82,9% do total) questionários válidos, que compuseram a amostra final da pesquisa. Deste total, cerca de 52
Após a eliminação dos questionários que continham questões em branco, rasuradas ou preenchidas incorretamente, restaram 456 (82,9% do total) questionários válidos, que compuseram a amostra final da pesquisa. Deste total, cerca de 52% (n=236) eram homens e 48% mulheres (n=220), com idade média de 24,5 anos (mínima 19, máxima 56; dp=3,94). A renda média declarada pela amostra é de R$ 2.610,00/mensais (equivalentes a US$ 650,00, na data da pesquisa). O número total de respondentes superou o total de 10 entrevistados por assertiva, atendendo a recomendação de Hair et al. (2009).
A verificação de outliers univariados, conduzida por meio da análise do gráfico de boxplot, e dos outliers multivariados, por meio do cálculo da distância de Mahalanobis (D2) não identificou nenhum dado desviante. A análise dos fatores de inflação da variância revelou ausência de multicolinearidade (VIFs entre 1,25 e 6,55, como apresentado no Apêndice 1). Mesmo que não exista um limite crítico para que a multicolinearidade seja descartada, há certo consenso de que VIFs menores que 10 indicam um ajuste adequado (Healey, 2014).
Além disso, a estatística Z de Kolmogorov-Smirnov revelou que ne
Além disso, a estatística Z de Kolmogorov-Smirnov revelou que nenhuma variável apresentava distribuição normal. Esse fato reforça a decisão pelo uso da matriz de correlação para a modelagem de equações estruturais (Hair et al., 2014; Malhotra et al., 2014 e Ringle et al., 2014).
Diante dos resultados iniciais, passamos à análise multivariada dos dados.
A modelagem de equações estruturais foi realizada em duas fases. Na primeira, verificamos as validades convergente e discriminante do modelo teórico (Anderson e Gerbing, 1988 e Malhotra et al., 2014). Na segunda fase, analisamos os caminhos estruturais.
Observamos que a carga da variável Evi_01 (Gostaria de evitar ter que voltar a este salão de beleza/barbeiro) apresentava carga fatorial com o construto de primeira ordem (Evitação) inferior ao limite crítico (l< 0,50), portanto a mesma foi eliminada. Do mesmo modo, verificamos que o construto aparência física apresentou índice de redundância muito elevado (>0,7). Por conta disso, eliminamos a variável Apf_03 (Os outros clientes tinham uma boa aparência) que apresentava alta correlação com os demais itens de mensuração do construto. Após os ajustes, em uma segunda tentativa, observamos que a validade convergente estava dentro dos parâmetros estabelecidos pela literatura.
Os indicadores gerais do modelo apresentaram níveis adequados. A AVE de todos os construtos é superior a 0,5 (menor 0,671 para Aproximação), a confiabilidade composta mínima foi de 0,889 (Aproximação). Todos os coeficientes Alfa de Cronbach foram superiores ao que se recomenda. Os indicadores podem ser vistos na Tabela 1.
Indicadores do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Na análise da validade discriminante, por meio do critério de Fornell e Larcker, observamos que a raiz da AVE de cada construto era maior que a correlação deles com os demais. Com isso identificou-se boa discriminância nas variáveis do modelo, que pode ser verificada por meio da Tabela 2.
Análise da validade discriminante do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores. Nota: As células da diagonal em destaque apresentam a raiz quadrada da AVE do construto.
Desta forma, nenhum ajuste mais foi necessário e passamos para a análise das relações estruturais.
Como poderá ser visto na Tabela 3, alinhado com as proposições hipotéticas desse estudo, encontramos relação positiva e significantes entre OCP e Aproximação (b=0,328; t(199)=5,3; p<0,001) e relação negativa entre OCP e Evitação (b=-0,582; t(199)=8,2; p<0,001).
Como era esperado, identificamos relações positivas entre Aproximação e Intenção de Recompra (G=0,506; t(199)=12,0; p<0,001) e entre Aproximação e Intenção de boca a boca positiva (G=0,457; t(199)=9,5; p<0,001) ao passo em que foram observadas relações negativas significantes entre Evitação e Intenção de Recompra (G=-0427; t(199)=9,4; p<0,001) e entre Evitação e Intenção de Recompra (G= -0,397; t(199)=9,2; p<0,001).
Também como era esperado, identificamos o efeito moderador do Risco Percebido na relação entre OCP e Aproximação (G=0,908; t(199)=6,7; p<0,001) e o efeito moderador negativo, menos intenção mas também significante, na relação entre OCP e Evitação (G=-0,239; t(199)=1,7; p<0,1).
Análise dos caminhos do modelo estrutural.
Fonte: Elaborado pelos autores. Valores críticos para t(199) = p<0,1%=3,29; p<1%=2,57; p<5%=1,96; p<10%=1,64.
Mesmo com um nível de significância limítrofe no teste da H4b (p<0,10), os resultados confirmaram as hipóteses propostas para todos os caminhos estruturais analisados.
O objetivo deste artigo foi analisar o papel moderador do Risco Percebido na relação entre a OCP e os comportamentos de Aproximação e Evitação. Além disso, também foi nossa proposta analisar as relações entre os comportamentos de Aproximação e Evitação e as intenções futuras – intenção de (re)compra e recomendação – sob o efeito da moderação do Risco percebido anteriormente mencionado que, até então, não haviam sido analisadas.
Corroboramos estudos anteriores que haviam verificado o efeito da OCP nas atitudes de Aproximação e Evitação dos consumidores. Contudo, nessa iniciativa, além de verificarmos a relação da Evitação e da Aproximação em duas variáveis de resultado do varejo – Intenção de Recompra/Reuso e Intenção do Boca a Boca Positivo, verificamos o efeito moderador do Risco Percebido na relação entre OCP e a Evitação e a Aproximação. Sob esse aspecto, aparentemente, o efeito do Risco Percebido é muito mais intenso na relação da OCP com a Aproximação do que com a Evitação.
Dada a natureza das relações empíricas verificadas, é possível propor que que o Risco Percebido minimizará o efeito da OCP negativa na Aproximação. Contudo, o Risco Percebido baixo pouco reduzirá o efeito da OCP na intenção de Evitação.
Do ponto de vista acadêmico, a contribuição do trabalho foi identificar uma variável que interfere na relação dos construtos estudados anteriormente, indicando uma nova vertente para futuras pesquisas. Sugere-se que, em novos estudos, esforços sejam envidados no sentido de se encontrar outras variáveis que podem moderar ou mediar o efeito da OCP nos processos decisórios. Certamente, o ceticismo (Hall et al., 2016) como um traço de personalidade ou mesmo a pressão de tempo para decisão (Prado e Lopes, 2016) como uma variável situacional, podem evidenciar nossos efeitos na intenção de uso e/ou recomendação.
Como é um modelo recente, há um vasto campo de descoberta, e os resultados desta pesquisa estabelecem um novo ponto de partida quando se pensar em estudar a Percepção de Outras Pessoas, considerando o risco apontado anteriormente como possível variável moderadora por Brack e Benkenstein (2014) e Mitra et al. (1999).
No campo gerencial, como contribuição empírica, cabe ao profissional de marketing identificar, de acordo com a especificidade de seu serviço ou até mesmo de cada situação de encontro de serviços, maneiras de reduzir o Risco Percebido pelo consumidor, ou na impossibilidade de fazê-lo, buscar a identificação do mesmo com os outros consumidores que estão presentes no ambiente de compra.
Vale destacar também que o consumidor tende a se basear nas recomendações de terceiros, mesmo que até certo ponto, inconscientemente, pois as utiliza como referência, (Matos, 2011), além dos fatores situacionais e ambientais como preço, aparência, imagem, no processo de decisão de consumo. Logo, torna-se fundamental a análise da comunicação boca a boca como um fator que impacta, diretamente na disposição do consumidor em disseminar as informações e experiências adquiridas para outros clientes (Brocato et al., 2012). Conforme salientam Lopes et al. (2012, p. 93), “compartilhar com outros os aspectos de uma experiência de compra pode ser visto como um meio para intensificá-la, aumentando a gratificação e melhorando a autoestima do consumidor”.
Além da intenção de boca a boca positiva, outra variável relevante no contexto do consumo é a Intenção de Recompra. Entendendo que a tendência do marketing, no sentido de construir relacionamentos duradouros continua a crescer (Lemon, 2002) e que cada vez mais a satisfação do cliente tem se tornado fator decisivo de compra é imprescindível mensurar a intenção de recompra do consumidor, conhecendo os motivos que o levam a voltar ao estabelecimento, do ponto de vista acadêmico, e tomando decisões para mantê-lo dentro da loja, pensando em um âmbito mais gerencial.
Este artigo, como qualquer pesquisa, traz algumas limitações. O perfil não probabilístico da amostra, que foi selecionada por conveniência, impede a generalização de seus resultados. O serviço escolhido, apesar de ter suporte teórico, também pode trazer alguma distorção nas respostas, por ter um caráter hedônico muito forte junto às mulheres, o qual não foi controlado.
Como sugestão de novas pesquisas, indicamos a aplicação do mesmo modelo em outros contextos, talvez com maior grau de tangibilidade, com o objetivo de se verificar a estabilidade de seus relacionamentos estruturais. Pode ser que a maior tangibilidade do produto possa resultar em uma avaliação mais alicerçada nos atributos tácitos minimizando os efeitos psicológicos da OCP. A análise da OCP em relação a outros construtos também pode gerar novas investigações, bem como a busca por outras variáveis que moderem as relações encontradas no presente trabalho. Sob esse aspecto propomos a análise de um modelo contemplando também o crowding (aglomeração física e/ou espacial) que, segundo Brandão (2012), poderá influenciar as respostas comportamentais no ambiente de loja. Também recomendamos, em novas investigações desse fenômeno, a mensuração do envolvimento do respondente com o produto (ou serviço) na expectativa de que altos níveis de envolvimento poderiam alterar as relações encontradas.
Escalas utilizadas, médias e teste de normalidade.
Os autores agradecem pelas excelentes sugestões de melhoria propostas pelos avaliadores anônimos do periódico.
Figura 1.
Modelo teórico original.
Fonte: Brocato et al. (2012).
Figura 2.
Modelo teórico testado nesse estudo.
Fonte: Os autores com base em Brocatto et al. (2012) e Araujo (2014).
Indicadores do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Análise da validade discriminante do modelo.
Fonte: Elaborado pelos autores. Nota: As células da diagonal em destaque apresentam a raiz quadrada da AVE do construto.
Análise dos caminhos do modelo estrutural.
Fonte: Elaborado pelos autores. Valores críticos para t(199) = p<0,1%=3,29; p<1%=2,57; p<5%=1,96; p<10%=1,64.
Escalas utilizadas, médias e teste de normalidade.
