MENSURANDO O VALOR PERCEBIDO EM SERVIÇOS DE ALIMENTAÇÃO: UMA PESQUISA COM CONSUMIDORES DE FAST FOOD

MEASURING THE PERCEIVED VALUE IN FOOD SERVICES: A RESEARCH WITH FAST FOOD CUSTOMERS

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A geração de valor continua sendo um dos principais objetivos do marketing. Com a finalidade de conquistar a fidelidade dos clientes, as empresas buscam entregar valor superior para os mesmos (Babin & James, 2010; Slater & Narver, 1994; Alderbrecht, 1992). No entanto, nota-se que medir o valor percebido pelo consumidor torna-se um desafio, uma vez que existem diferentes abordagens teóricas para sua identificação e mensuração (Gummerus, 2013; Klanac, 2013; Vargo & Lusch, 2008; Patterson & Spreng, 1997; Woodruff & Gardial, 1996; Sheth, Newman & Gross, 1991; Bolton & Drew 1991).

Dentre as diferentes abordagens, uma que tem se destacado na literatura é a escala multidimensional PERVAL, desenvolvida por Sweeney e Soutar (2001), que foi construída para medir a percepção de valor de bens duráveis. Atualmente, vem sendo utilizada em pesquisas que objetivam estudar a mensuração da percepção do valor (Varshneya & Das, 2017; Rezaei & Ghodsi, 2014; Grace & Weaven, 2011).

A partir da escala PERVAL, observou-se o surgimento de outras escalas como a SERV-PERVAL, elaborada por Petrick (2002) para medir o valor percebido em serviços. Considerando que as escalas multidimensionais podem ser utilizadas para quantificar valor de um determinado segmento de consumidores, esta pesquisa utiliza a escala SERV-PERVAL para avaliar o valor percebido pelos consumidores de fast food.

O fast food surgiu nos Estados Unidos por volta da década de 1950 e devido a globalização, dentre outros fatores, obteve crescimento acelerado em diversos países, inclusive no Brasil. Esse ramo tem passado por transformações rápidas devido à alta competitividade no setor, estando relacionadas com a constante expansão motivada pela padronização de suas instalações, de seus cardápios, suas operações e devido a experiência adquirida nos diversos restaurantes espalhados pelo mundo (Tognini, 2000).

No Brasil, o food service exerce importante função na distribuição de alimentos, estando presente no dia a dia de muitas famílias. Dados do setor mostram um crescimento de 9% entre 2011 e 2014. Além disso, o gasto com alimentação fora do lar pelas famílias brasileiras saltou de 24,1% em 2002 para 33,3% em 2014 (Instituto Foodservice Brasil [IFB], 2016).

Em um estudo efetuado em 2014, o Instituto Food Service Brasil (IFB, 2016) averiguou que o consumidor brasileiro gasta no food service, em média, R$ 7,73 por produto, isso é mais do que é gasto em países como Espanha (R$ 7,44), Japão (7,13), Inglaterra (R$ 6,53), Estados Unidos (R$ 6,46) e Canadá (R$ 5,60).

Considerando a relevância do food service e a expansão das redes de fast food no país, bem como as diferentes abordagens existentes para a mensuração de valor, surge a seguinte pergunta de pesquisa: como mensurar o valor percebido pelos consumidores de fast food no Brasil? Diante disso, o objetivo desta pesquisa é medir o valor percebido pelos clientes de fast food no Brasil.

Esta pesquisa utiliza o modelo teórico SERV-PERVAL para mensurar o valor percebido por clientes brasileiros em serviços de alimentação, especificamente, do fast food. Os resultados demonstraram que os constructos teóricos do modelo SERV-PERVAL podem predizer o valor percebido em serviços de alimentação. Os testes estatísticos apresentaram ajustes próximos ao da escala original, sendo que os fatores ‘qualidade’ e ‘reputação’ foram os que mais contribuíram para o valor percebido dos clientes de fast food.

A pesquisa visa medir o valor percebido por clientes de fast food no Brasil utilizando a escala SERV-PERVAL (Petrick, 2002). Para tanto, foi efetuada uma análise fatorial confirmatória por meio da modelagem de equações estruturais (SEM), que conforme Mueller (1999), deve ocorrer quando o pesquisador deseja confirmar um modelo pré-definido.

A coleta de dados ocorreu por meio de um questionário composto por perguntas abertas e fechadas combinadas. As perguntas fechadas foram baseadas no instrumento de coleta desenvolvido por Petrick (2002), utilizado para mensurar valor em serviços. O questionário foi submetido ao procedimento de tradução reversa, que segundo Coster e Mancini (2015) é um processo de conferência da precisão da tradução. Assim, o questionário original, em inglês, foi traduzido para a língua portuguesa por uma profissional da área. Posteriormente, o questionário, em português, foi traduzido novamente para a língua inglesa para verificar a precisão da tradução. Após esse processo, o questionário estava pronto para ser utilizado.

O questionário apresenta afirmações relacionadas as cinco dimensões do modelo SERV-PERVAL: preço comportamental, preço monetário, resposta emocional, qualidade e reputação. A escala do tipo Likert de 5 pontos foi utilizada para cada uma das afirmações contidas no questionário. Assim, os respondentes poderiam escolher uma opção dentre as cinco possíveis (“discordo totalmente”, “discordo parcialmente”, “não concordo e nem discordo”, “concordo parcialmente” ou “concordo totalmente”). As 25 afirmações traduzidas das cinco dimensões do modelo SERV-PERVAL são apresentadas no Quadro 1.

Quadro 1
Afirmações e dimensões do modelo SERV-PERVAL.

Fonte: Adaptado de Petrick (2002).

Além das afirmações mencionadas, o questionário apresenta questões socioeconômicas de gênero, escolaridade, situação conjugal e renda domiciliar para determinar a classe social, conforme escala do Instituto Brasileiro de Geografia [IBGE] (2017).

As perguntas abertas do questionário abordam a idade do respondente, sua profissão e a marca ou empresa que o consumidor estava pensando no momento de responder o questionário. Também foi incluída uma questão sobre o consumo/experiência recente com o fast food nos últimos trinta dias

Com o instrumento de coleta definido, o mesmo foi hospedado em um site na internet e o endereço eletrônico disponibilizado aos respondentes. Inicialmente um pré-teste foi efetuado com 20 respondentes, amostrados por conveniência. Para este procedimento uma pergunta adicional, sobre dificuldades encontradas ao responder a pesquisa, foi incluída no questionário. Após a análise dos resultados obtidos no pré-teste, foram realizados ajustes no questionário, tornando-o mais adequado aos respondentes, que iriam respondê-lo sem a presença do pesquisador (questionário auto-administrado).

O endereço eletrônico foi enviado para pessoas de todo o país, pela internet, por meio de uma amostragem efetuada via bola de neve que segundo Baldin e Munhoz (2012) é uma técnica para pesquisas sociais que forma amostras não probabilísticas onde participantes iniciais de um estudo indicam novos participantes, que por sua vez indicam outros participantes até que seja alcançado o objetivo proposto.

A coleta foi finalidade em 15 dias, sendo que nesse período foram alcançados um total de 604 questionários, dos quais 400 foram considerados válidos por serem respondidos por indivíduos maiores de 18 anos, que frequentaram estabelecimentos de fast food ou utilizaram seus produtos em até 30 dias. Foram descartados 204 questionários na qual os respondentes afirmaram não terem consumido fast food nos últimos 30 dias, ou possuíam idade inferior a 18 anos.

Para análise da quantidade amostrada, foi utilizado o software G*Power, cuja parametrização avalia a maior quantidade de preditores (setas) que os constructos recebem, combinados com as sugestões de Cohen (1988). Conforme sugere o autor, o efeito do teste F² para as ciências sociais aplicadas deve ser baseado em 0,15 e seu power com um mínimo de 0,80 para o R² derivado de zero (Cohen, 1988). Ainda segundo Faul, Erdfelder, Lang, & Buchner (2007) o G*Power é um programa geral de análise de potência para testes estatísticos que é indicado para pesquisas sociais e comportamentais.

Ao usar o software G`Power com as parametrizações acima sugeridas, combinadas com um único preditor por variável, é obtido o cálculo de amostragem mínima necessária, a priori, de 55 respondentes. Entretanto, a quantidade amostrada de 400 questionários válidos foi bastante superior ao número mínimo de questionários necessários. Ao calcular o valor do power, a posteriori também utilizando o software G*Power, foi calculado o valor do power em 0,99 para as condições de Cohen (1988), evidenciando boa adequabilidade do tamanho da amostra.

Para efetuar a apuração dos resultados, os dados tabulados foram inseridos em um software estatístico, MINITAB. Inicialmente, foi realizada uma apreciação por meio da estatística descritiva, que segundo Stevenson (1981), busca descrever os fatos organizando, resumindo e simplificando as informações obtidas. Esta etapa exibe uma apreciação dos dados socioeconômicos.

Em seguida, foi efetuado o teste Kolmogorov-Smirnov, com o auxílio do software Minitab, para verificar a normalidade dos dados coletados. O teste Kolmogorov-Smirnov analisa a probabilidade de normalidade dos dados comparando uma função de distribuição de frequência cumulativa de uma população amostrada com uma distribuição normal esperada (Massey, 1951). O software MINITAB realiza um teste de hipótese para examinar se os dados observados seguem ou não uma distribuição normal.

Posteriormente, as 25 variáveis foram utilizadas em uma análise fatorial confirmatória utilizando-se da modelagem de equações estruturais (SEM). Essa fase utilizou os seguintes passos:

a) Construção de um diagrama de caminhos, que segundo Hair et al. (2005) é a elaboração de uma representação pictórica das relações representadas por setas retilíneas que demonstram as variáveis independentes e dependentes, e setas curvilíneas que descrevem a correlação entre variáveis;

b) Escolha da matriz de covariâncias para a entrada dos dados e do método direto para estimação do modelo;

c) Rodagem dos dados;

d) Avaliação da qualidade de ajuste do modelo.

Para avaliar a qualidade do modelo, foram adotados os testes estatísticos de ajuste recomendados por Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham (2005), teste qui-quadrado de razão de verossimilhança (X²) com significância do p-valor menor que 0,05 e Raiz do erro quadrático médio de aproximação igual ou menor a 0,08 (RMSEA). Valores próximos ou preferencialmente maiores que 90% para o índice de Tucker-Lewis (TLI), para o índice de ajuste normado (NFI) e o índice de qualidade de ajuste calibrado (AGFI). Além desses, foram adotados como testes secundários, a raiz de RMR padronizada abaixo de 0,08, índice incremental indexado (IFI) e índice comparativo indexado (CFI) próximos ou maiores que 90%.

A construção do diagrama de caminhos foi elaborada utilizando cada uma das 25 variáveis compondo uma única dimensão teórica das cinco existentes por meio de setas retilíneas, além de seus respectivos erros estatísticos. Aos cinco constructos foram adicionadas setas curvilíneas para verificar suas covariâncias. Um diferente software estatístico, AMOS, foi utilizado para efetuar a análise fatorial confirmatória.

A rodagem inicial do modelo apresentou boa adequabilidade, conforme os testes estatísticos efetuados. Porém, ao analisar as correlações entre os erros das variáveis, foi verificada alta correlação entre os erros e1-e5; e9-e10; e11-e12; e16-e17; e20-e25; e 27-e29. Desta forma, foram adicionadas setas curvilíneas entre esses erros, e novamente o modelo foi rodado. O modelo final apresentou melhores resultados em todos os testes estatísticos.

Por fim, o valor percebido foi adicionado como constructo de segunda ordem, que conforme Hair, Gabriel e Patel (2014), pode ser entendido como um segundo nível de variável latente. Ainda conforme Hair et al. (2014) o software AMOS utiliza o método de covariância em modelagem equações estruturais (CB-SEM) que facilita a avaliação dos modelos teóricos com constructos de segunda ordem. Constructos de segunda ordem são aqueles apresentados por dois níveis de variáveis latentes (Hair et al., 2014).

A faixa etária predominante dos 400 respondentes é de 18 a 26 anos (44,1%), sendo a maioria do sexo feminino (58,6%). Os solteiros representam 53,1% da amostra. Quanto a classe social, verificou-se que a maioria (41,9%) pertence à classe C. No que se refere a escolaridade, 38,7% possui ensino médio, enquanto 34,7% possui ensino superior completo e 23,7% pós-graduação.

Os resultados da análise fatorial confirmatória permitiram mensurar o efeito de cada variável nas dimensões teóricas, levando em consideração as relações simultâneas do modelo. O modelo desenvolvido apresentou teste qui-quadrado de razão de verossimilhança (X²) com significância menor que 0,05, RMSEA de 0,069, TLI 91,8%, NFI 90,1%, AGFI em 84,7%, raiz de RMR padronizado em 0,0727, IFI de 92,8% e CFI em 92,7%. Desta maneira, todos os testes estatísticos efetuados demonstraram alta adequabilidade.

Em comparação com o modelo original sugerido por Petrick (2002), constata-se que os testes NFI e CFI apresentaram valores semelhantes, porém a raiz de RMR padronizado demonstrou melhor ajuste do modelo aplicado no Brasil quando comparado com o modelo original.

As cargas fatoriais estão listadas na Tabela 1, sendo possível verificar o peso de cada variável nos constructos. As 25 variáveis utilizadas foram estruturadas como no modelo original, de forma que cada uma das variáveis estruturou seu fator teórico respectivo. As correlações entre os constructos são apresentadas na Figura 2.

O constructo emoção é composto pelas variáveis bem-estar, prazer, alegria, encantamento e felicidade, sendo que alegria e felicidade apresentaram as maiores cargas fatoriais, isto é, possuem maior correlação com o referido fator. No constructo comportamento, as variáveis com maiores cargas fatoriais foram: “é facilmente obtido”, “fácil de comprar” e “exigiu pouco esforço para comprar”. “É respeitado”, “tem bom conceito” e “tem boa reputação” foram as variáveis com maior representatividade no constructo reputação. No constructo monetário, as variáveis “cobra um preço justo” e “vale o preço pago” foram as mais representativas. No que se refere ao constructo qualidade, as variáveis “é de alta qualidade”, “é muito confiável” e “é bastante segura” foram as que apresentaram maiores cargas fatoriais.

Tabela 1
Cargas fatoriais da Análise Fatorial Confirmatória
Fonte: Elaborada pelos autores.

Verifica-se, na Tabela 1 que a variável V01, referente a qualidade do serviço, ao aumentar em uma unidade, amplia em 0,19 unidades o valor percebido pelos consumidores. O padrão se repete nas outras variáveis da dimensão qualidade, de forma que o aumento na percepção da qualidade do serviço impacta positivamente no valor percebido pelos clientes. Comportamento semelhante pode ser observado na variável V22, “é respeitado”, pertencente ao constructo reputação, isto é, ao ser aumentada em uma unidade, verificar-se-á uma ampliação de 0,125 unidades no valor percebido pelos consumidores.

Figura 2
Modelo SERV-PERVAL: covariâncias das dimensões
Fonte: Elaborada pelos autores.

O modelo completo mensurando o valor percebido pelos clientes de fast food é apresentado na Figura 3. Nota-se que os constructos que mais contribuem para o valor percebido são “qualidade”, “reputação” e “emoção” nessa ordem.

Na literatura consultada, verificou-se a existência de pesquisas que utilizaram algumas das dimensões avaliadas neste estudo, mas de maneira isolada. Mesmo assim, esses estudos permitem uma visão interessante sobre o comportamento de cada uma das dimensões em contextos semelhantes. Por exemplo, considerando o constructo “qualidade”, verificou-se no estudo de Ryu, Lee e Kim (2012) que a qualidade do ambiente físico e da alimentação foram preditores significativos do valor percebido pelo cliente. Também Qin e Prybutok (2008) destacaram a importância da dimensão qualidade em restaurantes do tipo fast food.

Pesquisa realizada na China mostrou que a qualidade dos alimentos, o valor percebido e a qualidade do serviço tiveram uma relação direta e positiva com a satisfação, o que por sua vez influenciou as intenções comportamentais dos consumidores de restaurantes fast food (Qin, Prybutok & Zhao, 2010).

Sobre reputação e imagem da empresa, Ryu, Lee e Kim (2012) encontraram que a imagem do restaurante foi considerada um antecedente significativo do valor percebido pelo cliente. Ainda sobre marca, destaca-se o estudo de Delmondez, Demo e Scussel (2017). Os autores estudaram a relação entre personalidade da marca (de restaurantes fast food) e o relacionamento com clientes. Os autores concluíram que as dimensões de personalidade da marca "Credibilidade” e “Audácia" foram os melhores preditores das dimensões de percepção de relacionamento “Lealdade” e “Atendimento ao Cliente”. Assim, a dimensão “credibilidade” apontada pelos referidos autores tem conteúdo semelhante ao constructo reputação utilizado neste estudo.

No que tange as emoções, o estudo de Jang e Namkung (2009) concluíram que a atmosfera e o serviço fornecido pelos restaurantes funcionam como estímulos que aumentam as emoções positivas, enquanto os atributos do produto, como a qualidade dos alimentos, agem para aliviar as respostas emocionais negativas.

Por outro lado, a dimensão comportamental, que é constituída pela conveniência e esforços não monetários, estatisticamente, demonstrou menor contribuição como componente do valor percebido. Um possível motivo, pode ser devido o segmento de fast food ser associado a conveniência, de forma que os clientes considerem que tanto a conveniência quanto comodidade são atributos básicos esperados para esse tipo de serviço.

Assim, o modelo confirma todas as hipóteses apresentadas, de forma que o aumento da percepção nas dimensões H1 ‘emoção’, H2 ‘comportamento’, H3 ‘reputação’, H4 ‘monetário’ e H5 ‘qualidade’ ampliam o valor percebido. Desta maneira, a escala SERV-PERVAL é estatisticamente adequada para mensurar o valor percebido em serviços pelos consumidores brasileiros.

Figura 3
Modelo SERV-PERVAL brasileiro
Fonte: Elaborada pelos autores.

Esta pesquisa teve como objetivo medir o valor percebido por consumidores de fast food no Brasil. Para tal, o modelo SERV-PERVAL foi adequado, sendo traduzido para o português e submetido a uma análise fatorial confirmatória.

Os resultados obtidos comprovam, estatisticamente, que os constructos teóricos do modelo podem predizer o valor percebido pelos consumidores de fast food brasileiros, sendo que os testes demonstram ajustes próximos aos obtidos no estudo original.

A percepção da qualidade é o fator de maior impacto na percepção de valor no segmento analisado. Assim, as empresas devem traçar estratégias de comunicação para seu público alvo evidenciando diferenciais em qualidade. Outro componente positivo é a reputação do serviço, demonstrando que a marca/empresa de fast food tem papel fundamental na escolha do consumidor.

Por outro lado, as dimensões comportamental e monetária contribuíram em menor proporção com o valor percebido. Esse resultado permite refletir sobre o próprio conceito de fast food. Em geral, o fast food é associado à conveniência, comodidade e rapidez, de forma que os clientes consideram que tais fatores são atributos básicos esperados para este serviço, não impactando fortemente na percepção do valor. Da mesma forma pode-se pensar na dimensão monetária, uma vez que os consumidores percebem que “vale o dinheiro pago”, isto é, atributo já esperado, intrínseco a oferta.

Diante disso, recomenda-se que aspectos comportamentais e monetários não devem ser alvo da estratégia de comunicação das empresas de fast food. Em seu lugar, as organizações devem enfatizar a qualidade e a reputação da marca, pois tais dimensões ampliam o valor percebido pelos consumidores, o que pode gerar maior vantagem competitiva para as firmas.

Por fim, o modelo SERV-PERVAL é adequado para mensurar o valor percebido pelos consumidores brasileiros de fast food. Além disso, este estudo fornece subsídios para a realização de futuras pesquisas, em diferentes formatos do food service, ou em outros setores econômicos relacionados a serviços, pois se apresenta como um modelo teórico consistente.

Como forma de ampliar o modelo testado, sugere-se a inclusão de dimensões associadas ao sacrifício percebido para se ter uma visão completa do valor, que envolve além da experiência, a percepção dos benefícios e sacrifícios pelos consumidores.

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