Os efeitos da marca e das avaliações online na confiança e na intenção de compra dos consumidores em países em desenvolvimento: o caso das agências de viagens online no Brasil

Resumo

O uso intensivo das mídias sociais tem ajudado as agências de viagens online (OTAs) a identificar o que os consumidores consideram mais relevante ao planejar suas férias no ambiente online. Nesse setor, várias empresas online têm surgido e concorrido com empresas maiores e já estabelecidas no mercado. Porém, ao contrário do verificado nos países desenvolvidos, onde o turismo online parece já ter atingido sua maturidade, nos países emergentes - como o Brasil - o turismo ainda é pequeno, mas com grande potencial. Este estudo analisa a influência da marca e da presença de componentes do comércio social (comentários, avaliações e recomendações) na confiança e na intenção de compra dos consumidores em OTAs no Brasil. Para tal, realizou-se um experimento de design fatorial 2 x 2, comparando uma marca bem conhecida e uma menos conhecida com a presença (ou não) de avaliações online. Os resultados apontaram que o valor da marca é o principal direcionador da confiança, embora as avaliações online sejam muito importantes para os consumidores de marcas menos conhecidas. Identificaram-se, ainda, importantes antecedentes da confiança que impulsionam a intenção de compra do consumidor. O estudo fornece informações úteis para startups, pequenos negócios, e empresas maiores e bem conhecidas para definir suas estratégias de e-commerce.

Palavras-chave:
Comércio Social; Turismo Online; Confiança; Marca; Agências de Viagens

Abstract

Intensive use of social media has helped online travel agencies (OTAs) to identify what things consumers find more relevant when planning their vacations online. Several online companies have emerged and started competing with well-established players in this market. However, unlike in developed countries, where online tourism seems to have already reached maturity, in emerging countries - such as Brazil - the e-market is still tiny, but with great potential. In this study, we analyze the effects of brand and online reviews on consumer trust and purchase intention for OTAs in Brazil. We conducted a 2 x 2 factorial design experiment comparing well-known and lesser-known brands with the presence (or not) of online reviews. Our results indicate that brand equity is the primary driver of trust, although online reviews are very important to consumers of lesser-known brands. We also confirmed qualified antecedents of trust that drive consumer’s purchase intention. The study provides useful information for start-ups, small businesses, and larger and well-known companies to set up their e-commerce strategies.

Keywords:
Social Commerce; Online Tourism; Trust; Brand; Travel Agencies

1. Introdução

Com a popularização das redes sociais, inúmeras mudanças têm ocorrido no processo de trocas entre as pessoas e as empresas, dando origem a um novo tipo de comércio eletrônico - chamado de s-commerce - que tem modificado a forma como as compras online vêm sendo realizadas (Lin et al., 2017). O s-commerce promove transações com o apoio de uma grande rede de pares online (composta por amigos, colegas, pessoas conhecidas ou desconhecidas), que compartilham experiências de compras eletrônicas e informações relacionadas a produtos e serviços.Especificamente, no setor de turismo e hospitalidade, o uso intensivo de mídias sociais tem ajudado as organizações a identificar o que os consumidores online consideram mais relevante ao planejar suas férias.

No entanto, a presença de comentários, avaliações e recomendações, definidos por Hajli (2015) como os componentes do s-commerce, ainda não são totalmente compreendidos pela academia e pelo meio empresarial. O ambiente online reduziu as barreiras de entrada e possibilitou o surgimento de um grande número de empresas de s-commerce (Kim & Park, 2013), o que permitiu que pequenas empresas e marcas menos conhecidas competissem com marcas bem estabelecidas no mercado (Alhulail et al., 2018). Complementarmente, vários estudos têm mostrado que a imagem da marca de empresas online tradicionais afeta o comportamento do consumidor (Aghekyan-Simonian et al., 2012; Lien et al., 2015). De acordo com os autores, é mais provável que os consumidores comprem produtos e serviços online de marcas bem estabelecidas no mercado do que de empresas ainda não consolidadas, incluindo empresas de turismo e hospitalidade.

A busca por hotéis e destinos turísticos mudou drasticamente desde o surgimento da Internet, e isso fez com que as agências de viagens online (do inglês, Online Travel Agencies ou OTAs) e os sites de hotéis aumentassem consideravelmente nos últimos anos. Nesse sentido, a confiança dos consumidores em ambientes virtuais é seguidamente mencionada na literatura como um elemento decisivo na formação de atitudes positivas em relação à compra pela Internet (Kim & Park, 2013). De acordo com Ponte et al. (2015), a confiança é um dos fatores mais relevantes para a realização de negócios online ligados ao turismo, impactando a disposição dos consumidores por causa de seu papel na redução de incertezas associadas ao consumo na Internet. Nesse novo ambiente de negócios, a presença das ferramentas de s-commerce e da marca do site pode ser identificada como dois fatores relevantes que influenciam a confiança do consumidor e a sua intenção de compra, visto que a confiança é considerada um fator-chave na estruturação de sites turísticos (Agag & El-Masry, 2017; Filieri et al., 2015). Ter uma marca forte pode facilitar a atração de novos clientes, os quais se sentem mais confortáveis ​​durante a sua decisão de compra (Ling et al., 2010), assim como a presença dos componentes do comércio social também pode influenciar a decisão do consumidor (Yan, 2016),

Nos países desenvolvidos, o turismo online já está consolidado. Por outro lado, em países emergentes como o Brasil, o e-turismo ainda é pequeno, mas com grande potencial. Com a inserção digital, as reservas online continuam crescendo na América Latina, tornando mais fácil para os viajantes conectarem-se a produtos e experiências (Deloitte, 2018). Mais especificamente no Brasil, as mídias digitais constituem a principal fonte de informação para turistas estrangeiros e brasileiros que, devido ao fácil acesso à Internet na maioria dos destinos, agora podem organizar suas próprias viagens. O mercado brasileiro de turismo online atingiu US$ 10 bilhões em 2016, um aumento de 73% desde 2013, crescendo cerca de 15% ao ano (Ebit, 2017). Entre os turistas que visitaram o país a lazer ou negócios em 2017, cerca de 80% não utilizaram as agências de viagens tradicionais para organizar suas viagens, usando apenas a Internet (Brasil, 2018).

A indústria do turismo tem se mostrado um setor muito importante, gerando empregos e renda em diversos países. Nos países em desenvolvimento, embora represente uma importante força econômica, o turismo e a hospitalidade ainda requerem alguma atenção. Isso se deve principalmente aos problemas que envolvem infraestrutura, recursos escassos, ambientes políticos instáveis, consumidores com baixa escolaridade e renda, e a presença de uma variedade de produtos e serviços sem marca (Pels & Sheth, 2017). Nesse cenário, as agências e operadoras de viagens e turismo ganham especial relevância, constituindo um dos mais importantes elos da cadeia para o desenvolvimento do setor. Esse segmento no Brasil abrange cerca de 36.000 empresas, sendo 99,5% delas, pequenas empresas (Sebrae, 2017).

Esse contexto justifica esta pesquisa, uma vez que os resultados de estudos realizados em economias maduras não se aplicam necessariamente às em desenvolvimento (Lima et al., 2020). De fato, existe uma vasta literatura defensoras de que consumidores de países emergentes tendem a se comportar de forma diferente daqueles da Europa e dos Estados Unidos, não sendo possível generalizar achados anteriores, principalmente no que diz respeito às expectativas dos turistas (Burgess & Steenkamp, ​​2006; Pels & Sheth, 2017). Atualmente, 80% dos consumidores mundiais vivem em mercados emergentes (Burgess & Steenkamp, ​​2006), sendo a América Latina uma das áreas mais negligenciadas nesse tipo de pesquisa (Fastoso & Whitelock, 2011).

Os primeiros estudos realizados acerca desse tema se concentraram na comparação das diferenças percebidas pelos consumidores quanto aos sites de agências turísticas e as marcas de hotéis (Lien et al., 2015). No entanto, nenhuma tentativa conhecida foi feita envolvendo a combinação de diferentes marcas (no caso, menos conhecidas e mais conhecidas) com a presença (ou não) de componentes do s-commerce na confiança do usuário em mercados emergentes. Dada a importância da marca e dos componentes do s-commerce para os consumidores na indústria do turismo online, e a escassez de estudos anteriores nesse contexto, este trabalho se propõe a investigar como a marca e as avaliações online influenciam a confiança do consumidor brasileiro e sua intenção de compra nas OTAs. Para tal, conduziu-se um experimento envolvendo diferentes cenários de compras virtuais, analisando-se os efeitos conjuntos da marca e as avaliações online na confiança e na intenção de compra dos consumidores brasileiros de agências de turismo online.

2. Referencial Teórico

A popularidade das mídias sociais e o crescimento dos sites de redes de relacionamento estimularam o desenvolvimento de muitas plataformas de s-commerce. Como resultado, o e-commerce evoluiu para o comércio social, como uma forma de comércio mediada por mídias sociais que envolvem convergência entre os ambientes online e offline (Shanmugam et al., 2016). Atualmente, os sites fornecem várias ferramentas de mídias sociais, incluindo recomendações de produtos, provisão de revisão de clientes, painéis de discussão e de registro de avaliações e revisões, as quais se apresentam como os principais componentes do comércio social (CCS) (Hajli, 2015). Alhulail et al. (2018) destacam que existem dois modelos distintos de s-commerce. O primeiro é formado por sites de redes sociais como Facebook e Twitter, que melhoraram seus recursos comerciais para ajudar as pessoas a comprar enquanto interagem umas com as outras; e o segundo modelo reúne sites tradicionais de e-commerce, como Amazon, eBay e Booking.com, que foram aprimorados com recursos sociais (incluindo espaços para inserção de recomendações, comentários, além da presença de sistemas de avaliação), os quais ajudam as pessoas a socializar enquanto compram. Esta pesquisa estuda notadamente o segundo tipo de s-commerce, já que a maioria das transações comerciais realizadas em todo o mundo segue esse tipo de modelo (Alhulail et al., 2018).

Atualmente, a Internet tem se mostrado uma importante plataforma de distribuição de produtos e serviços relacionados ao turismo, proporcionando uma grande oportunidade para o sucesso das empresas de viagens. No geral, a indústria do turismo tem testemunhado uma mudança progressiva dos canais tradicionais de reserva para a distribuição online, em que as agências de viagens online - também conhecidas como sites de reservas de terceiros - se mostram como a principal força motriz desse novo ambiente de negócios. O turismo online pode ser considerado como a integração do turismo e da tecnologia da Internet, referindo-se a todos os sistemas de negócios baseados na web orientados para o turismo (Zhang et al., 2011), como reservas de hotel, compra online de passagens aéreas e escolha de destinos de viagens. Nesse ambiente, as mídias sociais são cada vez mais utilizadas pelos consumidores para buscar informações, comparar produtos e serviços alternativos, e tomar decisões sobre atividades como seleção de hotéis e planejamento de viagens (Sparks et al., 2016).

Ao planejarem as viagens, os consumidores procuram adquirir informações substanciais sobre as opções de destino e acomodação, e com o crescimento das agências de viagens online os usuários passaram a obter praticamente todas as informações das quais precisam em apenas alguns cliques. Em um estudo realizado por Hernández-Méndez et al. (2015), mais da metade dos entrevistados afirmaram ter sido influenciados por comentários de viagens postados por outros usuários da Internet na hora de escolher por um ou outro destino. Assim, constantemente, surgem novos mercados, com consumidores mais participativos, interativos e ativos, tendo o poder de escolher o que comprar, mesmo que estejam geograficamente distantes.

Segundo Hajli (2014), praticamente todas as transações requerem algum tipo de elemento que envolva confiança, em especial, os processos de decisão de compra que ocorrem em ambientes virtuais. Para Kim e Park (2013), o s-commerce não se concentra apenas na venda de produtos e serviços, mas também em criar confiança entre seus usuários, a fim de induzir intenções de compra e de recomendação, gerando assim mais vendas. Portanto, a confiança deve ser considerada uma prioridade, já que desempenha um papel fundamental nas interações online. Alguns estudos têm indicado que tanto as percepções de qualidade acerca do site, quanto à reputação da empresa e até mesmo os aspectos sociais que favorecem a interação entre usuários no ambiente online podem afetar a confiança dos consumidores e, consequentemente, sua intenção de compra (Agag & El-Masry, 2017; Chang & Chen, 2008). A seguir, apresenta-se o desenvolvimento das hipóteses propostas no estudo, juntamente com o modelo da pesquisa.

3. Hipóteses e Modelo de Pesquisa

A literatura tem apontado a confiança como um dos pré-requisitos mais importantes para o sucesso do s-commerce (Hajli, 2014; Kim & Park, 2013). Por outro lado, Chang e Chen (2008) destacam que a falta de confiança pode ser uma barreira para os consumidores realizarem compras em lojas online, até que adquiram conhecimento necessário para desenvolver confiança suficiente para recomendar ou comprar nesse site. Morgan e Hunt (1994, p. 23) conceituam que confiança existe quando uma das partes confia na integridade e confiabilidade de um parceiro de negócio. Kim e Park (2013) complementam tal conceito definindo confiança como a disposição dos consumidores em confiar na capacidade, generosidade, integridade e previsibilidade do vendedor, em que este tomaria ações favoráveis ​​para seus clientes, independentemente de sua capacidade de monitorá-lo ou controlá-lo. Conforme sugerido pela literatura, a confiança desempenha um papel importante no comércio eletrônico, sendo influenciada por várias características, como reputação da empresa, boca a boca e qualidade das informações do site, conforme explicado a seguir.

3.1. Reputação

A reputação da empresa é definida como a percepção dos clientes quanto a uma empresa ser honesta e estar preocupada com seu bem-estar (Doney & Cannon, 1997). No s-commerce, os usuários tendem a considerar a reputação da empresa como um determinante importante na avaliação da confiança na empresa e na compra de produtos ou serviços (Kim & Park, 2013). Estudos anteriores com empresas de e-commerce e s-commerce também demonstraram uma relação estreita entre reputação e confiança (Kim & Park, 2013; Maia et al., 2018; Maia et al., 2019). Assim como nos demais setores, as agências de turismo possuem clientes com um forte senso de risco e incerteza durante o processo de decisão de compra, especialmente porque não podem experimentar os produtos de viagem que desejam com antecedência. Assim, estabelecer uma boa reputação torna-se importante para qualquer empresa interessada em incentivar as compras de seus clientes (Chang, 2015). Nesse sentido, uma boa reputação pode gerar confiança entre os clientes, servindo como um importante indicador de qualidade dos produtos e serviços oferecidos por empresas de turismo online. Assim, propõe-se a seguinte hipótese:

• H1: A reputação da empresa influenciará positivamente a confiança dos consumidores em agências de viagens online.

3.2. Qualidade da Informação

Qualidade da informação refere-se às informações mais recentes, precisas e completas fornecidas por um site aos seus usuários (Kim & Park, 2013), estando relacionada à utilidade, relevância e exatidão das informações disponíveis no site, como sugerido por Maia et al . (2019). Kim e Park (2013) sugerem, ainda, que a qualidade da informação presente no site é outro fator determinante da confiança do consumidor no s-commerce. Assim, sites de s-commerce que fornecem aos seus clientes informações de alta qualidade têm a chance de serem consideradas empresas confiáveis por esses clientes. Segundo Liao e Shi (2017), os serviços de turismo online devem apresentar sites amigáveis que exibam claramente as informações de viagem e classifiquem logicamente as informações relevantes em diferentes categorias, como passeios, voos e hotéis. No estudo realizado por Filieri et al. (2015), os autores concluíram que a qualidade da informação foi considerada o principal antecedente da confiança em sites de turismo, sendo a precisão das informações um poderoso influenciador no processo de tomada de decisão do viajante. Nesse sentido, os consumidores tenderão a confiar em sites que fornecem informações precisas e oportunas. Portanto, propõe-se a seguinte hipótese:

• H2: A qualidade das informações do site influenciará positivamente a confiança dos consumidores em agências de viagens online.

3.3. e-WOM Positivo

Hajli et al. (2014) conceituaram o e-WOM (electronic word-of-mouth) como um construto do comércio social que fornece informações boca a boca aos usuários por meio de recomendações e referências, classificações, avaliações e comentários em fóruns e comunidades online. Além disso, Wang e Yu (2015) definiram a comunicação e-WOM como o conteúdo gerado pelo usuário que transmite informações positivas ou negativas relacionadas a vendedores e produtos/serviços que são disseminados e compartilhados online. O e-WOM pode ser encontrado em diversos formatos e canais, sendo expresso por meio de mensagens textuais, verbais, visuais ou uma combinação delas (foto do consumidor e comentário no Instagram, por exemplo).

A característica marcante dos sites de s-commerce é a presença de diferentes mecanismos que permitem aos próprios consumidores avaliarem os vendedores e compartilharem informações (de modo analítico ou sintético) aos demais usuários que trafegam no site (Wang et al., 2016). Assim, as recomendações online também podem ser consideradas um fator capaz de influenciar a confiança dos consumidores, uma vez que eles não apenas compram produtos e serviços, mas também compartilham experiências e informações sobre produtos (Kim & Park, 2013). Estudos têm demonstrado que o boca a boca eletrônico positivo disponível nas mídias sociais digitais, também chamado de e-WOM, aumenta o nível de confiança em novos produtos entre os consumidores da Internet (Hajli, 2014). A partir desses argumentos, propõe-se a seguinte hipótese:

• H3: O e-WOM positivo influenciará positivamente a confiança dos consumidores em agências de viagens online.

3.4. Intenção de Compra

Kim e Park (2013) definem intenção de compra como a probabilidade da compra futura de um produto ou serviço. A relação entre confiança e intenção de compra já é investigada há algum tempo. Yoon (2002), por exemplo, analisou uma diversidade de antecedentes da confiança (como segurança da transação, recursos do site e funções de pesquisa), consequências (como a intenção de compra) e variáveis ​​de mediação (como o conhecimento do site), concluindo que a confiança no site tem um efeito significativo nas intenções de compras online. Mais recentemente, Maia et al. (2019) analisaram os efeitos da confiança e do preço na intenção de compra dos consumidores brasileiros no comércio eletrônico. Neste estudo, a confiança foi identificada como o principal antecedente da intenção de compra do consumidor, seguida por preços competitivos.

Segundo Doney e Cannon (1997), a confiança dos compradores em um vendedor é um importante antecedente da sua decisão de comprar ou não um determinado produto; o que é complementado por Kuan e Bock (2007), em que um nível mais alto de confiança leva a uma maior intenção de comprar produtos e serviços, especialmente no mercado online. Nas reservas online de hotéis, a intenção de compra reflete o desejo de um consumidor reservar um quarto através do site. Em geral, os clientes esperam que o hotel forneça os serviços prometidos no site, e a expectativa depende da confiança que deposita nesse site (Lien et al., 2015). Assim, propõe-se a seguinte hipótese:

• H4: A confiança influenciará positivamente a intenção de compra dos consumidores em agências de viagens online.

Além dessas hipóteses de efeito direto, acrescenta-se ao modelo relações indiretas (as quais foram manipuladas e testadas no estudo), como a marca da empresa de turismo online (conhecida ou desconhecida) e a presença (ou não) de componentes do s-commerce em sites de turismo.

3.5. Marca

Diversos estudos têm investigado o impacto da marca no comportamento do consumidor no setor de serviços (Aghekyan-Simonian et al., 2012; Lien et al., 2015), sendo mais provável que os consumidores comprem produtos e serviços de marcas estabelecidas no mercado. Devido aos elementos intangíveis da indústria hoteleira, o nome ou marca do hotel e as comodidades do local são importantes aspectos que podem influenciar o comportamento dos clientes. Para construir uma marca forte, um hotel deve desenvolver sua própria imagem para se diferenciar dos concorrentes e comunicar os principais benefícios aos seus clientes (Lien et al., 2015). Nesse sentido, a marca do site pode afetar as percepções subjetivas dos consumidores e seus comportamentos consequentes, e quanto mais favorável for a imagem da marca, mais positiva será a atitude em relação à empresa e seus atributos (Aghekyan-Simonian et al., 2012). Portanto, propõe-se a seguinte hipótese:

• H5a: Uma marca bem conhecida afetará positivamente a reputação da empresa.

• H5b: Uma marca bem conhecida afetará positivamente a qualidade das informações do site.

• H5c: Uma marca bem conhecida afetará positivamente o e-WOM positivo.

3.6. Componentes do Comércio Social

Complementarmente, os consumidores buscam no ambiente online o que outras pessoas dizem e avaliam sobre suas experiências com um site de compras. Assim, os componentes do s-commerce também podem ser utilizados como um instrumento para a construção da reputação do vendedor, a fim de reduzir a percepção de incerteza dos consumidores sobre seus produtos (Grund & Gürtler, 2008). As empresas de turismo online, mais especificamente, permitem aos seus clientes publicarem opiniões, assim como pesquisar as opiniões de outros clientes, o que tem feito com que esses comentários tenham se revelado cada vez mais decisivos no momento da compra (Sparks & Browning, 2011). Nesse contexto, os consumidores podem considerar úteis as revisões online disponíveis nas mídias sociais ao tomarem suas decisões (Shan, 2016). Assim, propõe-se a seguinte hipótese:

• H6a: A presença de componentes do comércio social afetará positivamente a reputação da empresa.

• H6b: A presença de componentes do comércio social afetará positivamente a qualidade da informação do site.

• H6c: A presença de componentes do comércio social afetará positivamente o e-WOM positivo.

A seguir, apresenta-se o modelo de pesquisa, contendo as seis hipóteses propostas que serão testadas empiricamente no estudo, conforme mostrado na Figura 1.

Figura 1 -
Modelo conceitual de pesquisa

4. Metodologia

O estudo caracteriza-se como uma pesquisa quantitativa, definido como um experimento de laboratório, devido à manipulação de algumas variáveis para criar diferentes cenários, como a marca da empresa (bem conhecida xmenos desconhecida) e a presença ou ausência de componentes do comércio social.

4.1. Desenho do Experimento

O experimento foi conduzido em um ambiente controlado, através de um desenho fatorial 2x2, contendo as seguintes variáveis manipuladas (between subjects) em quatro cenários fictícios: marca da empresa - 2 níveis, site da empresa conhecida e site da empresa menos conhecida; e presença de componentes do s-commerce - 2 níveis, sem comentários, avaliações ou recomendações, e com comentários, avaliações ou recomendações. A estrutura do site foi a mesma para todos os cenários, sendo o logotipo da empresa no topo do site a única diferença entre eles. A caracterização de cada variável controlada utilizada no estudo se deu da seguinte forma: (a) site conhecido: caracterizado pela foto do site de reservas Booking.com; (b) site menos desconhecido: caracterizado pela foto do site de reservas ViajarBarato; (c) com componentes do comércio social: caracterizado pela presença de opiniões, avaliações e recomendações, positivas, neutras e negativas, de outros clientes a respeito da empresa e seus produtos ofertados no site; e (d) sem componentes do comércio social: caracterizado pela ausência de opiniões, avaliações e recomendações de outros clientes a respeito da empresa e produtos ofertados no site. O ^{Apêndice A} fornece dois cenários diferentes como exemplos.

Como forma de recrutar participantes para o experimento, foram enviadas mensagens a diferentes grupos de redes sociais convidando seus membros a participarem de um estudo sobre e-turismo. A possível aquisição de um pacote turístico foi oferecida aos participantes por meio de uma OTA. Os participantes que aceitavam o convite eram direcionados ao link correspondente a um dos quatro cenários propostos, que depois de visualizado era avaliado através de um questionário contendo questões demográficas e algumas questões referentes ao seu comportamento de compra online relacionado a viagens ou turismo. Como forma de confirmar que os cenários apresentados na pesquisa estavam adequados ao propósito do estudo, acrescentou-se uma questão de escolha simples (sim/não) perguntando se o respondente “conhecia o site” em que estava navegando. O objetivo era verificar se a manipulação realizada estava correta. Os cenários foram randomizados a partir de um robô, que contabilizava o número de respostas obtidas, direcionando os próximos participantes aos cenários com menor número de respostas. Os dados foram coletados em 2019.

4.2. Desenvolvimento do instrumento

O questionário de pesquisa foi desenvolvido com base em construtos previamente identificados na literatura. Com exceção da variável “e-WOM positivo”, que foi proposta por Maia (2019), todos os outros construtos foram adaptados do trabalho de Kim e Park (2013). O questionário foi analisado inicialmente por três especialistas em Turismo e TI, de modo a minimizar possíveis inconsistências quanto ao significado dos itens e demais questões inseridas no instrumento. As questões foram operacionalizadas por meio de uma escala Likert de cinco pontos, variando de “discordo totalmente” (1) a “concordo totalmente” (5). Após a elaboração do questionário, realizou-se um pré-teste do instrumento com dez alunos de Mestrado em Administração, com experiência anterior em busca ou compra de pacotes turísticos através de agências de viagens online. Como critérios de inclusão dos respondentes, definiu-se que os participantes deveriam ser maiores de idade e ter pesquisado ou realizado compras online em sites de viagens e turismo, nos últimos 12 meses. A amostra é classificada como não probabilística por conveniência, sendo obtidos 208 casos válidos. O questionário apresentando seus itens, referências e estatísticas descritivas está disponível no ^{Apêndice B}.

4.3. Participantes

A amostra é composta por 140 (67,3%) mulheres e 68 (32,7%) homens, com média de idade de 37,4 (± 11,8) anos. Quanto à renda, os resultados apontam predominância de respondentes com renda entre 1 e 3 salários mínimos (22,1%), 3 e 5 salários mínimos (26,4%) e mais de 7 salários mínimos (30,3%). Quanto à escolaridade e ao estado civil predominam participantes com pós-graduação (61,1%), seguido por respondentes com ensino superior completo (22,6%), a maior parte casados (49%) e solteiros (42%).

Além das características sociodemográficas, destacam-se alguns aspectos sobre os hábitos de compra e busca de produtos relacionados ao turismo. Quanto à frequência com que realizam viagens de turismo, destacou-se o grupo de respondentes que viaja de 1 a 3 vezes por ano (62%) e menos de 1 vez por ano (29,8%). Com relação ao número de vezes em que já compraram produtos ou serviços através de agências de viagens online, o maior grupo afirmou ter comprado mais de 9 vezes (32,7%), seguido dos respondentes que compraram até 3 vezes ou de 3 a 6 vezes (26%). Os principais sites de busca utilizados pelos respondentes foram o Booking.com (73,1%), seguido por Decolar (59,6%) e Tripadvisor (30,3%). Os grupos correspondentes aos quatro cenários foram comparados quanto ao perfil e aos hábitos de consumo, através do teste Qui-Quadrado, não sendo encontradas diferenças significativas (p > 0,05) entre eles.

4.4. Validação do Instrumento

Em seguida, foram realizados os procedimentos de validação. A Análise Fatorial Confirmatória (AFC) foi conduzida mediante a técnica de Modelagem de Equações Estruturais (MEE), usando-se o software SmartPLS3.0 (Partial Least Squares), de modo a verificar o modelo de mensuração usado no estudo. A validade e a confiabilidade dos itens e constructos foram avaliadas pelas cargas dos itens nos seus respectivos construtos, os quais apresentaram cargas fatoriais significativas (p <0,05) em seus respectivos construtos, indicando a confiabilidade dos itens (Tabela 1). A confiabilidade das escalas foi avaliada por meio do alfa de Cronbach e do Índice de Confiabilidade Composta - CR (Tabela 2). Os escores excederam o limite mínimo de 0,70 em todos os construtos, indicando confiabilidade das escalas utilizadas.

Tabela 1.
Cargas fatoriais

	Item	Confiança	Intenção compra	Qualidade Informação	e-WOM	Reputação
Confiança	TRUST1	0,940	0,720	0,742	0,801	0,757
	TRUST2	0,935	0,753	0,679	0,760	0,820
	TRUST3	0,951	0,756	0,698	0,785	0,764
	TRUST4	0,858	0,624	0,680	0,701	0,588
Intenção de compra	BUYINT1	0,749	0,943	0,635	0,684	0,702
	BUYINT2	0,746	0,964	0,612	0,664	0,711
	BUYINT3	0,731	0,959	0,588	0,649	0,673
Qualidade Informação	QUAL1	0,660	0,513	0,884	0,723	0,527
	QUAL2	0,656	0,573	0,891	0,724	0,559
	QUAL4	0,686	0,602	0,865	0,689	0,595
e-WOM	REC1	0,760	0,627	0,741	0,887	0,701
	REC2	0,659	0,561	0,667	0,855	0,638
	REC3	0,729	0,625	0,683	0,885	0,583
	REC4	0,747	0,626	0,741	0,880	0,650
Reputação	REPUT1	0,730	0,640	0,542	0,629	0,940
	REPUT2	0,788	0,693	0,654	0,783	0,910
	REPUT4	0,686	0,679	0,561	0,604	0,916

As variáveis Marca e Componentes do s-commerce (CCS) são variáveis dicotômicas, as quais foram transformadas em dummies para simular os quatro cenários no modelo estrutural, e por isso não são feitas avaliações de validade e confiabilidade, como no caso de indicadores reflexivos, uma vez que para indicadores formativos a correlação não é esperada (Hair Jr. et al., 2017). Em seguida, a validade convergente dos construtos foi avaliada utilizando-se o critério da Variância Média Extraída - AVE, cujos valores excederam o limite mínimo de 0,50 (Tabela 2), convergindo para um resultado satisfatório. O resultado da validade convergente é ratificado pela incidência das cargas fatoriais maiores nos seus respectivos construtos (Tabela 1) e menores nos demais. A validade discriminante também foi avaliada pelo critério de Fornell e Larcker, o qual pressupõe que a raiz quadrada da AVE (diagonal da Tabela 2) deve ser maior que as correlações entre os construtos do modelo - o que também foi confirmado.

Tabela 2.
Variância compartilhada, correlações e confiabilidade dos construtos

	Alfa de Cronbach	CR	AVE	Confiança	Intenção compra	Qualidade Informação	e-WOM	Repu-tação
Confiança	0,94	0,96	0,849	0,922
Intenção de Compra	0,95	0,97	0,913	0,777	0,956
Qualidade da Informação	0,85	0,91	0,774	0,759	0,640	0,880
e-WOM	0,90	0,93	0,768	0,828	0,697	0,809	0,877
Reputação	0,91	0,95	0,851	0,799	0,728	0,638	0,734	0,922

Cuidados para verificar a existência de um efeito negativo atribuído ao viés comum do método - CMB também foram realizados (como o teste de Harman, a análise das correlações entre os construtos do modelo e a inclusão de um fator de método ao modelo), como sugerido pela literatura (Podsakoff et al., 2003), concluindo-se que o viés comum do método não representou um problema neste estudo. Finalmente, a multicolinearidade foi avaliada entre as variáveis ​​independentes usando os escores do Fator de Inflação da Variância (VIF), que variaram de 1,0 a 3,72, sugerindo não ser um problema neste estudo. A seguir, destacam-se os resultados do modelo estrutural.

5. Resultados e Discussão

O modelo estrutural também foi analisado pelo software Smart PLS 3.0, através da técnica de bootstrapping com 5.000 amostras, a qual foi utilizada para avaliar a consistência do modelo de forma geral e a significância estatística das relações estabelecidas. A Figura 2 apresenta o modelo estrutural, os valores de R² das variáveis dependentes, bem como as relações do modelo. Conforme os resultados (Figura 2), constatou-se que a Marca conhecida influencia as três variáveis independentes presentes no modelo, impactando fortemente a Reputação (β = 0,73; p <0,000), o e-WOM (β = 0,40; p <0,000) e a Qualidade da Informação (β = 0,39; p <0,000), tendo um impacto maior na Reputação da empresa. Tal resultado é consistente com estudos prévios, como o de Lien et al. (2015), que também identificaram a imagem da marca como um importante antecedente da confiança, refletindo que uma marca atraente e valiosa afeta a confiança do consumidor brasileiro no produto ou serviço a ser adquirido em uma OTA. Nesse sentido, a percepção de qualidade do site - medida pela qualidade das suas informações - assim como a reputação da empresa e os aspectos sociais envolvidos no e-WOM são influenciados significativamente pela marca da empresa de turismo online.

Figura 2 -
Modelo estrutural

Quando se analisa a simples presença dos comentários, avaliações e recomendações, independentemente de a empresa ser bem conhecida ou menos desconhecida, identificou-se que esses componentes não influenciam significativamente nenhum dos antecedentes da Confiança dos consumidores brasileiros. O estudo realizado por Maia et al. (2018) já havia sugerido que a simples presença de revisões e comentários não apresenta correlação significativa com a participação dos consumidores no s-commerce. Conforme explicado pelos autores, o importante é o conteúdo publicado pelos pares - sendo ele positivo ou negativo - que afetará a confiança do consumidor na empresa. No estudo aqui realizado, também não foi encontrada qualquer associação significativa entre a presença desses componentes no site das OTAs e a Reputação, o e-WOM e a Qualidade da informação do site. Ho-Dac et al. (2013) destacam que quando se trata de empresas conhecidas, as avaliações e recomendações (sejam elas positivas ou negativas) não exercem efeito significativo nas vendas dessas empresas, sugerindo que tais ferramentas não influenciam a decisão de compra desses consumidores.

No setor hoteleiro, Vermeulen e Seegers (2009) identificaram que para hotéis bem conhecidos (como Holiday Inn ou Hilton) a exposição a avaliações dificilmente afetará a marca da empresa, e as revisões realizadas sobre hotéis bem conhecidos acabam não tendo efeitos persuasivos fortes. Em outras palavras, não basta haver espaço para a presença de comentários ou avaliações nos sites de turismo online: o que os consumidores buscam através desses componentes é a qualidade dos comentários e avaliações, oriundas de fontes verdadeiras e confiáveis, que disseminam conteúdo relevante, construído com bons argumentos e dados recentes e atualizados (Law et al., 2014).

Ainda analisando o modelo conceitual, percebe-se que a Reputação (β = 0,39; p <0,000), o e-WOM (β = 0,38; p <0,000) e a qualidade da informação do site (β = 0,21; p <0,000) influenciam significativamente a Confiança dos consumidores brasileiros nas agências de viagens online, destacando-se a Reputação e o boca a boca eletrônico como os principais preditores da Confiança. Pode-se afirmar que a Reputação, o e-WOM e a Qualidade da Informação conseguem explicar, de forma conjunta, 77,9% da variância da Confiança em sites de agências de viagens online, representando um elevado grau de explicação, enquanto a Confiança, sozinha, explica 60,3% da variância da Intenção de Compra dos consumidores dessas empresas. O impacto significativo da Confiança nas intenções de compra corrobora outros estudos realizados anteriormente sobre as compras online (Ling et al., 2010), demonstrando que a confiança é um importante fator que influencia as decisões dos consumidores online.

Analisando-se a significância das relações de influência presentes na Figura 2, percebe-se que as hipóteses H1, H2, H3, H4 e H5 (a-c) foram todas confirmadas. Portanto, quanto melhor forem tratadas as questões associadas à imagem da marca da empresa, bem como a sua reputação, a busca por bons comentários e avaliações de outros usuários e a qualidade da informação sobre os produtos/serviços ofertados em sites de turismo, maior será a confiança dos consumidores brasileiros nesse site e, consequentemente, maior será a sua intenção de compra. A hipótese H6 (a-c) e seus desdobramentos não foram suportados, o que implica reconhecer que a presença de ferramentas de s-commerce, por si só, não altera a percepção do consumidor quanto à reputação, à qualidade das revisões online e à qualidade da informação dos sites de agências de viagens online.

Identificou-se, por conseguinte, que no Brasil a marca da empresa é um importante influenciador da percepção do consumidor sobre a qualidade do serviço prestado pelas OTAs, e isso está alinhado com os achados de Mohseni et al. (2018), que identificaram que quando os turistas de agências de viagens online conhecem a marca da empresa e estão familiarizados comelas , estes relatam melhores experiências de compra e menos risco do que em marcas desconhecidas ou menos conhecidas. É nesse sentido que a marca do site influencia a intenção de compra (Aghekyan-Simonian et al., 2012; Mohseni et al., 2018).

Complementarmente, a fim de se testar a influência da interação da Marca e dos Componentes do s-commerce nas relações estabelecidas no modelo, as variáveis Marca conhecida e presença dos Componentes do s-commerce foram definidas como variáveis moderadoras na pesquisa, a partir da análise multigrupo (Hair et al., 2017). Primeiramente, a Marca foi analisada como variável independente. Nesse momento, a presença dos Componentes do s-commerce foi incluída como variável moderadora, separando-se o modelo em dois grupos: (a) um, contendo os cenários com a presença dos Componentes do s-commerce (n = 100, representando 48% da amostra) e (b) outro, contendo os cenários sem a presença dos Componentes do s-commerce (n = 108, representando 52% da amostra). A análise multigrupo não mostrou diferença significativa em nenhuma das relações do modelo em que os Componentes do s-commerce atuam como variável moderadora, sendo os resultados não significativos (p > 0,05). Em outras palavras, pode-se dizer que a presença ou não de componentes do s-commerce em sites conhecidos (variável independente) não exerce influência significativa sobre a intenção de compra, a confiança e seus antecedentes (reputação, e-WOM e qualidade da informação). Alguns estudos têm destacado que quando a marca de um hotel é familiar aos clientes, esta deixa raízes e lembranças mais intensas na cabeçadeles, diminuindo o efeito das avaliações online como fonte de credibilidade e confiança no site (Floh et al., 2013). O estudo de Ho-Dac et al. (2013) apontou que os comentários e avaliações online importam menos para marcas fortes e conhecidas no mercado quando comparadas a marcas mais novas, o que corrobora com os resultados da presente pesquisa.

Em um segundo momento, os Componentes do s-commerce foram analisados como a variável independente, enquanto a Marca do site foi utilizada como variável moderadora (Tabela 3). O modelo foi estimado separando dois grupos: (a) um, contendo os cenários com o site conhecido (n = 127, representando 61% da amostra) e (b) o outro, contendo os cenários com o site desconhecido (n = 81, representando 39% da amostra). Nesse caso, a análise multigrupo identificou diferenças significativas com relação ao modelo estrutural original (Figura 2), em duas relações: a presença dos Componentes do s-commerce nos sites menos conhecidos influenciando o e-WOM e a Reputação da empresa. Foi identificado que no site menos conhecido, a presença de comentários, avaliações e recomendações surge para o consumidor brasileiro como um substituto para a Marca, auxiliando-o a avaliar a credibilidade e a imagem do site e seus produtos. Esses componentes se tornam uma forma de o cliente perceber as potencialidades da empresa, quando há a presença de bons comentários e avaliações positivas sobre ela e seus produtos. Nesse sentido, Ho-Dac et al. (2013) afirmam que as avaliações positivas permitem que marcas menos conhecidas se tornem mais competitivas e reconhecidas, o que corrobora os resultados encontrados nesta pesquisa. Ye et al. (2009) referem que quando um consumidor é exposto a avaliações e comentários positivos de outros consumidores, a probabilidade de efetuar uma reserva num hotel aumenta, sendo mais significativa ainda em hotéis menos conhecidos (Floh et al., 2013), onde o efeito das avaliações online acaba substituindo o peso de hotéis ou redes conhecidas.

Tabela 3.
Resultado das análises de equações estruturais e Análise Multigrupo (PLS-MGA)

Relacionamentos	Site menos conhecido		Site conhecido		MGA
	CE	p	CE	p	CE	P
CCS ➔ Qualidade da Informação	.133	.230NS	-.060	.507 NS	.192	.077NS
CCS ➔ e-WOM	.306	.002**	-.002	.978 NS	.309	.009**
CCS ➔ Reputação	.231	.028*	-.042	.639 NS	.272	.022*
Confiança ➔ Intenção de compra	.674	.000***	.778	.000***	.104	.911NS
Qualidade da Informação ➔ Confiança	.222	.022*	.206	.007**	.016	.462 NS
e-WOM ➔ Confiança	.380	.001***	.375	.001***	.004	.480 NS
Reputação ➔ Confiança	.335	.000***	.393	.000***	.057	.670 NS
Variância Explicada (R2)
Confiança	.676		.762
Intenção de compra	.447		.600

• Nota 1: A significância foi estimada pelo bootstraping com 5.000 repetições no SmartPLS.
• Nota 2: CE: coeficiente estrutural; p> 0,05 = NS (não significativo); p <0,05 = ^*; p <0,01 = ^**; p <0,001 = ^***.

Identificou-se, também, que diferentemente das análises anteriores, no modelo envolvendo a presença dos Componentes do s-commerce nos sites desconhecidos, o e-WOM (β = 0,38) passou a ser o principal preditor da Confiança, seguido da Reputação (β = 0,34; p <0,000) e qualidade da informação do site (β = 0,22; p <0,05). O efeito informativo de boas avaliações e recomendações é mais forte para OTAs menos conhecidas do que para as mais conhecidas. Observou-se, ainda, que a relação entre a Confiança e a Intenção de Compra em sites de agências de viagens online menos conhecidas é menor do que nas demais situações analisadas, reforçando a ideia de que uma marca famosa ou conhecida no mercado traz maior credibilidade ao consumidor e, consequentemente, uma maior intenção de compra - confirmando-se também no contexto brasileiro. A Reputação, o e-WOM e a Qualidade da Informação explicam conjuntamente 67,6% da variância presente na Confiança em agências de turismo online desconhecidas ou menos conhecidas. Já a variável Confiança explica 44,7% da variância da Intenção de Compra de consumidores de agências de turismo online menos conhecidas, representando ainda um elevado grau de explicação, porém menos intenso que nas demais situações analisadas.

6. Considerações Finais

O presente estudo analisou a influência da Marca e dos Componentes do s-commerce na Confiança e na Intenção de Compra dos consumidores brasileiros em sites de agências de viagens online. Realizou-se um experimento com a elaboração de quatro cenários, em que foram controladas a Marca da empresa de turismo online (conhecida ou menos conhecida) e a presença (ou não) de Componentes do s-commerce. Identificou-se como principal fator que afeta a Confiança e a Intenção de Compra dos consumidores de agências de viagens online no Brasil a Marca da empresa - a qual se mostra como essencial para que o cliente confie e compre em sites de agência de turismo online. Portanto, quanto melhor for percebida ou reconhecida a Marca da empresa de turismo online, maior deverá ser a sua influência na reputação, nas recomendações de clientes e na qualidade da informação percebida sobre os produtos/serviços ofertados no site, os quais exercem influência direta sobre a confiança dos consumidores e, consequentemente, na sua intenção de compra.

Outra conclusão importante do estudo foi que a simples presença de comentários, avaliações e recomendações nos sites de turismo online não contribui significativamente para a formação da confiança e seus antecedentes. Entretanto, quando analisado o comportamento dos consumidores online que avaliaram apenas os sites que não conheciam, a presença dos componentes do s-commerce passou a influenciar a reputação da empresa, assim como o e-WOM - ainda que não afetando o sentimento de confiança dos consumidores na mesma intensidade que nos sites conhecidos. Em empresas ainda não reconhecidas ou estabelecidas no mercado, a presença dos componentes do s-commerce surge como um importante substituto para a marca, auxiliando o consumidor online a adquirir credibilidade e confiança no site.Por isso, o estudo identificou que o efeito informativo das avaliações online é mais forte para OTAs desconhecidas ou menos conhecidas do que para marcas mais conhecidas. No entanto, a marca continua sendo um fator crítico para as empresas que competem no ambiente online no Brasil.

Os achados do estudo reforçam que as avaliações online e outras fontes de terceiros acerca dos serviços turísticos exercem grande influência sobre os turistas brasileiros, como ocorre com diferentes tipos de serviços em outros países (Jalilvand et al., 2012). De acordo com Lima et al. (2020), no Brasil, os turistas tendem a ser mais desconfiados e buscar mais informações de conhecidos e pessoas de seus círculos de amizade com o objetivo de diminuir o senso de risco e garantir uma boa compra. Assim, esse resultado pode se estender a outros países emergentes. Além disso, os resultados mostram semelhanças entre mercados emergentes, como Brasil e Egito, e mercados desenvolvidos, como Espanha, nos quais a intenção de compra online depende da confiança percebida, sendo mais forte no Brasil (Agag & El-Masry, 2017; Ponte et al., 2015). Isso sugere a possibilidade de replicar estratégias de marketing bem desenvolvidas em mercados maduros para os emergentes. Por outro lado, foram identificadas algumas relações diferentes entre os países desenvolvidos e o Brasil - especificamente a influência da qualidade da informação como principal preditor da confiança dos consumidores em sites de turismo em países como Reino Unido, Irlanda (Filieri et al., 2015), e Espanha (Ponte et al. 2015); enquanto, no Brasil, a reputação do site foi o principal antecedente da confiança.

O presente estudo traz contribuições teóricas e práticas. Para a academia, fornece um modelo capaz de compreender importantes determinantes das intenções dos consumidores de agências de viagens online, assim como analisar, por meio de variáveis moderadoras, o efeito conjunto da influência da Marca e da presença dos Componentes do s-commerce. O modelo causal desenvolvido contribui com estudos anteriores, como os de Filieri et al. (2015) e Agag e El-Maskry (2017), que avaliaram empresas de turismo online, considerando antecedentes da confiança baseados em características do site e da empresa, dentre outros. O presente estudo confirma como antecedentes da confiança, as características do site (medido através da qualidade da informação) e da empresa (medida através da reputação), propondo como novidade o e-WOM, podendo ser considerado como um antecedente baseado nas informações de terceiros. Espera-se, portanto, que os resultados deste estudo contribuam para o desenvolvimento desse campo de pesquisa.

No tocante à prática gerencial, os resultados aqui obtidos podem auxiliar profissionais da área de Turismo, TI e Marketing, no que tange ao fortalecimento da imagem e da reputação da marca, melhorias em ambientes online e feedback para desenvolvedores de sites, em geral, e de sites de agências de turismo online, além, é claro, aos gerentes de diferentes serviços ligados ao setor de turismo e viagens interessados em estratégias ligadas ao s-commerce. Para as novas empresas e jovens empreendedores que competem com empresas conhecidas, maiores e já consolidadas, os achados da pesquisa também podem oportunizar importantes contribuições, ao incluírem ou expandirem o uso de tais ferramentas em seus sites.

Dentre as principais limitações do estudo, destaca-se a forma de seleção dos participantes, identificados em diferentes grupos na rede social Facebook. Embora este estudo não seja o único a utilizar tal abordagem, a forma de seleção de consumidores online pode não representar fielmente o perfil da população analisada. Então, sugerem-se cuidados quanto à generalização dos seus resultados. Também como limitação, destaca-se que o experimento foi desenvolvido com fotos de um único site, baseado no design do Booking.com. Essas simulações podem ser menos abrangentes para os cenários do site de viagem desconhecido. Além disso, apenas três propostas de viagem e alguns comentários foram fornecidos nos sites simulados, ao passo que, em situações da vida real, os consumidores geralmente acessam um maior número de produtos e pacotes turísticos, sites e opiniões. No experimento adotado, as imagens do site serviram apenas como um estímulo para os respondentes, não permitindo a ação de compra real e de busca por maiores informações e fotos, o que pode ter reduzido o realismo do estudo, afetando seu comportamento subsequente.

References

• Agag, G., & El-Masry, A. (2017). Why do consumers trust online travel websites? Drivers and outcomes of consumer trust toward online travel websites. Journal of Travel Research, 56(3), 347-369. https://doi.org/10.1177/0047287516643185
  » https://doi.org/10.1177/0047287516643185
• Aghekyan-Simonian, M., Forsythe, S., Kwon, W., & Chattaraman, V. (2012). The role of product brand image and online store image on perceived risks and online purchase intentions for apparel. Journal of Retailing and Consumer Services, 19(3), 325-331. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2012.03.006
  » https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2012.03.006
• Alhulail, H., Dick, M., & Abareshi, A. (2018). Factors that impact customers’ loyalty to social commerce websites [International Conference on Information Resources Management] AIS eLibrary 2018 Proceeding. https://aisel.aisnet.org/confirm2018/6/?utm_source=aisel.aisnet.org%2Fconfirm2018%2F6&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
  » https://aisel.aisnet.org/confirm2018/6/?utm_source=aisel.aisnet.org%2Fconfirm2018%2F6&utm_medium=PDF&utm_campaign=PDFCoverPages
• Brazil. Ministério do Turismo. (2018, March 26). Anuário Estatístico de Turismo - 2018 - ano base 2017 Retrieved May 23, 2019. http://www.dadosefatos.turismo.gov.br/2016-02-04-11-53-05/item/366-anu%C3%A1rio-estat%C3%ADstico-de-turismo-2018-ano-base-2017/366-anu%C3%A1rio-estat%C3%ADstico-de-turismo-2018-ano-base-2017.html
  » http://www.dadosefatos.turismo.gov.br/2016-02-04-11-53-05/item/366-anu%C3%A1rio-estat%C3%ADstico-de-turismo-2018-ano-base-2017/366-anu%C3%A1rio-estat%C3%ADstico-de-turismo-2018-ano-base-2017.html
• Burgess, S., & Steenkamp, J. (2006). Marketing renaissance: How research in emerging markets advances marketing science and practice. International Journal of Research in Marketing, 23(4), 337-356. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2006.08.001
  » https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2006.08.001
• Chang, K. (2015). How travel agency reputation creates recommendation behavior. Industrial Management & Data Systems, 115(2), 332-352. https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2014-0265
  » https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2014-0265
• Chang, H., & Chen, S. (2008). The impact of online store environment cues on purchase intention: Trust and perceived risk as a mediator. Online Information Review, 32(6), 818-841. https://doi.org/10.1108/14684520810923953
  » https://doi.org/10.1108/14684520810923953
• Deloitte. (2018). Moving the global travel industry forward Retrieved April 10, 2020. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/sg/Documents/consumer-business/sea-cb-moving-global-travel-industry-forward.pdf
  » https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/sg/Documents/consumer-business/sea-cb-moving-global-travel-industry-forward.pdf
• Doney, P., & Cannon, J. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61(2), 35-51. https://doi.org/10.2307/1251829
  » https://doi.org/10.2307/1251829
• Ebit. Webshoppers 36. (2017). Online tourism projects greater growth in 2018 [in Portuguese]. Retrieved April 10, 2020. https://www.mercadoeeventos.com.br/noticias/servicos/turismo-online-projeta-maior-crescimento-em-2018/
  » https://www.mercadoeeventos.com.br/noticias/servicos/turismo-online-projeta-maior-crescimento-em-2018/
• Fastoso, F., & Whitelock, J. (2011). Why is so little marketing research on Latin America published in high quality journals and what can we do about it? International Marketing Review, 28(4), 435-449. http://doi.org/10.1108/02651331111149967
  » http://doi.org/10.1108/02651331111149967
• Filieri, R., Alguezaui, S., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Antecedents of trust towards consumer-generated media and its influence on recommendation adoption and word of mouth. Tourism Management, 51, 174-185. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.05.007
  » https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.05.007
• Floh, A., Koller, M., & Zauner, A. (2013). Taking a deeper look at online reviews: the asymmetric effect of valence intensity on shopping behavior. Journal of Marketing Management, 29(5-6), 646-667. https://doi.org/10.1080/0267257X.2013.776620
  » https://doi.org/10.1080/0267257X.2013.776620
• Grund, C., & Gürtler, O. (2008). The effect of reputation on selling prices in auctions. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 228(4), 345-356.
• Hair Jr, J., Sarstedt, M., Ringle, C., & Gudergan, S. (2017). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling Sage Publications.
• Hajli, M. (2014). The role of social support on relationship quality and social commerce. Technological Forecasting and Social Change, 87, 17-27. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.05.012
  » https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.05.012
• Hajli, N. (2015). Social commerce constructs and consumer's intention to buy. International Journal of Information Management, 35(2), 183-191. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.12.005
  » https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.12.005
• Hernández-Méndez, J., Muñoz-Leiva, F., & Sánchez-Fernández, J. (2015). The influence of e-word-of-mouth on travel decision-making: Consumer profiles. Current Issues in Tourism, 18(11), 1001-1021. https://doi.org/10.1080/13683500.2013.802764
  » https://doi.org/10.1080/13683500.2013.802764
• Ho-Dac, N., Carson, S., & Moore, W. (2013). The effects of positive and negative online customer reviews: Do brand strength and category maturity matter? Journal of Marketing, 77(6), 37-53. https://doi.org/10.1509/jm.11.0011
  » https://doi.org/10.1509/jm.11.0011
• Jalilvand, M., Samiei, N., Dini, B., & Manzari, P. (2012). Examining the structural relationships of electronic word of mouth, destination image, tourist attitude toward destination and travel intention: An integrated approach. Journal of Destination Marketing & Management, 1(1-2), 134-143. https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2012.10.001
  » https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2012.10.001
• Kim, S., & Park, H. (2013). Effects of various characteristics of social commerce (s-commerce) on consumers’ trust and trust performance. International Journal of Information Management, 33(2), 318-332. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2012.11.006
  » https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2012.11.006
• Kuan, H., & Bock, G. (2007). Trust transference in brick and click retailers: an investigation of the before-online-visit phase. Information & Management, 44(2), 175-187. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.12.002
  » https://doi.org/10.1016/j.im.2006.12.002
• Law, R., Buhalis, D., & Cobanoglu, C. (2014). Progress on information and communication technologies in hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 26(5), 727-75. https://doi.org/10.1108/IJCHM-08-2013-0367
  » https://doi.org/10.1108/IJCHM-08-2013-0367
• Liao, Z., & Shi, X. (2017). Web functionality, web content, information security, and online tourism service continuance. Journal of Retailing and Consumer Services, 39, 258-263. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2017.06.003
  » https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2017.06.003
• Lien, C.-H., Wen, M.-J., Huang, L.-C., & Wu, K.-L. (2015). Online hotel booking: The effects of brand image, price, trust and value on purchase intentions. Asia Pacific Management Review, 20(4), 210-218. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2015.03.005
  » https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2015.03.005
• Lima, M., Mainardes, E., & Rodrigues, R. (2020). Tourist expectations and perception of service providers: a Brazilian perspective. Service Business, 14(1), 131-166. https://doi.org/10.1007/s11628-019-00406-4
  » https://doi.org/10.1007/s11628-019-00406-4
• Lin, X., Li, Y., & Wang, X. (2017). Social commerce research: Definition, research themes and the trends. International Journal of Information Management, 37(3), 190-201. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.06.006
  » https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.06.006
• Ling, K., Chai, L., & Piew, T. (2010). The effects of shopping orientations, online trust and prior online purchase experience toward customers' online purchase intention. International Business Research, 3(3), 63-76.
• Maia, C.R. (2019). Os efeitos da marca e dos componentes do comércio social na confiança e intenção de compra de consumidores de agências de viagens online [Dissertação de Mestrado em Administração, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande/RS, Brasil]. Disponível em: https://ppga.furg.br/images/Dissertacoes/Dissertao_Claudia_Maia.pdf
  » https://ppga.furg.br/images/Dissertacoes/Dissertao_Claudia_Maia.pdf
• Maia, C. R., Lunardi, G. L., Dolci, D., & D’Avila, L. C. (2019). Competitive price and trust as determinants of purchase intention in social commerce. BAR-Brazilian Administration Review, 16(4), e190074. https://doi.org/10.1590/1807-7692bar2019190074
  » https://doi.org/10.1590/1807-7692bar2019190074
• Maia, C., Lunardi, G., Longaray, A., & Munhoz, P. (2018). Factors and characteristics that influence consumers’ participation in social commerce. Revista de Gestão, 25(2), 194-211. https://doi.org/10.1108/REGE-03-2018-031
  » https://doi.org/10.1108/REGE-03-2018-031
• Mohseni, S., Jayashree, S., Rezaei, S., Kasim, A., & Okumus, F. (2018). Attracting tourists to travel companies’ websites: The structural relationship between website brand, personal value, shopping experience, perceived risk and purchase intention. Current Issues in Tourism, 21(6), 616-645. https://doi.org/10.1080/13683500.2016.1200539
  » https://doi.org/10.1080/13683500.2016.1200539
• Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38. https://doi.org/10.1177/002224299405800302
  » https://doi.org/10.1177/002224299405800302
• Pels, J. & Sheth, J. (2017) Business models to serve low-income consumers in emerging markets. Marketing Theory, 17(3), 73-391. https://doi.org/10.1177/1470593117704262
  » https://doi.org/10.1177/1470593117704262
• Podsakoff, P., MacKenzie, S., Lee, J., & Podsakoff, N. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
  » https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
• Ponte, B., Carvajal-Trujillo, E., & Escobar-Rodríguez, T. (2015). Influence of trust and perceived value on the intention to purchase travel online: Integrating the effects of assurance on trust antecedents. Tourism Management, 47, 286-302. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.10.009
  » https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.10.009
• Sebrae. (2017). The panorama of travel agencies and tour operators in Brazil [in Portuguese]. Retrieved April 15, 2020. https://bibliotecas.sebrae.com.br/chronus/ARQUIVOS_CHRONUS/bds/bds.nsf/da973863da48d5c238fca5ac1e928c93/$File/7550.pdf
  » https://bibliotecas.sebrae.com.br/chronus/ARQUIVOS_CHRONUS/bds/bds.nsf/da973863da48d5c238fca5ac1e928c93/$File/7550.pdf
• Shan, Y. (2016). How credible are online product reviews? The effects of self-generated and system-generated cues on source credibility evaluation. Computers in Human Behavior, 55, 633-641. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.013
  » https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.013
• Shanmugam, M., Sun, S., Amidi, A., Khani, F., & Khani, F. (2016). The applications of social commerce constructs. International Journal of Information Management, 36(3), 425-432. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.01.007
  » https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.01.007
• Sparks, B., & Browning, V. (2011). The impact of online reviews on hotel booking intentions and perception of trust. Tourism Management, 32(6), 1310-1323. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2010.12.011
  » https://doi.org/10.1016/j.tourman.2010.12.011
• Sparks, B., So, K., & Bradley, G. (2016). Responding to negative online reviews: The effects of hotel responses on customer inferences of trust and concern. Tourism Management, 53, 74-85. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.09.011
  » https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.09.011
• Vermeulen, I., & Seegers, D. (2009). Tried and tested: the impact of online hotel reviews on consumer consideration. Tourism Management, 30(1), 123-127. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.04.008
  » https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.04.008
• Wang, W.-T., Wang, Y.-S., & Liu, E.-R. (2016). The stickiness intention of group-buying websites: the integration of the commitment-trust theory and e-commerce success model. Information & Management, 53(5), 625-642. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.01.006
  » https://doi.org/10.1016/j.im.2016.01.006
• Wang, Y., & Yu, C. (2015). Does social interaction affect consumer decisions on social commerce sites. Social Science Research Network http://doi.org/10.2139/ssrn.2695661
  » http://doi.org/10.2139/ssrn.2695661
• Yan, Q., Wu, S., Wang, L., Wu, P., Chen, H., & Wei, G. (2016). E-WOM from e-commerce websites and social media: which will consumers adopt? Electronic Commerce Research and Applications, 17, 62-73. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016.03.004
  » https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016.03.004
• Ye, Q., Law, R., & Gu, B. (2009). The impact of online user reviews on hotel room sales. International Journal of Hospitality Management, 28(1), 180-182. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2008.06.011
  » https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2008.06.011
• Yoon, S-J. (2002). The antecedents and consequences of trust in online purchase decisions. Journal of Interactive Marketing, 16(2), 47-63. https://doi.org/10.1002/dir.10008
  » https://doi.org/10.1002/dir.10008
• Zhang, Z., Ye, Q., & Law, R. (2011). Determinants of hotel room price: an exploration of travelers' hierarchy of accommodation needs. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 23(7), 972-981. https://doi.org/10.1108/09596111111167551
  » https://doi.org/10.1108/09596111111167551

• Informação adicional

  Os autores garantem que o manuscrito não está sendo revisado em nenhuma outra revista e nenhuma parte do manuscrito foi publicada anteriormente.

Apêndice A - Cenários do experimento

(a)
Cenário da empresa conhecida com componentes do s-commerce - oferta de hotel 1

(b)
Cenárioda empresa menos conhecida sem componentes de s-commerce - oferta de hotel 1

Apêndice B - Itens do questionário e estatísticas descritivas

Construtos n Média Desvio Padrão Reputação - adaptado de Kim e Park (2013) 206 3,49 1,31 REPUT1 Esta empresa de turismo online é bem conhecida 206 3,40 1,48 REPUT2 Esta empresa de turismo tem uma boa reputação. 204 3,66 1,14 REPUT3 Esta empresa de turismo tem reputação de ser honesta.* 203 3,73 1,05 REPUT4 Estou familiarizado com o nome desta empresa 203 3,47 1,56 Qualidade da Informação - adaptado de Kim e Park (2013) 205 3,93 0,87 QUALI1 O site fornece informações precisas sobre o(s) item(s) que você deseja comprar 204 4,51 0,96 QUALI2 No geral, eu acho que este site fornece informações úteis. 203 4,35 0,94 QUALI3 Este site fornece informações confiáveis.* 202 3,69 0,99 QUALI4 Este site fornece informações suficientes quando tento fazer uma transação. 202 3,80 1,06 Confiança - adaptado de Kim e Park (2013) 205 3,71 1,00 TRUST1 Esta empresa de turismo online parece ser confiável. 205 3,83 1,08 TRUST2Eu acredito nesta empresa de turismo online. 205 3,62 1,14 TRUST3 Esta empresa de turismo online aparenta cumprir suas promessas e compromissos. 205 3,76 1,08 TRUST4 Esta empresa de turismo online, apesar de ter seus interesses próprios, parece levar em consideração o que é melhor para mim também. 204 3,63 1,04 e-WOM positivo - Maia (2019) 205 3,73 0,92 WOM1 O site apresenta bons comentários online sobre a empresa e seus produtos ofertados. 204 3,72 1,06 WOM2 As avaliações online sobre este site são positivas. 204 3,68 1,05 WOM3 Os comentários e avaliações online disponíveis no site são bem favoráveis à empresa e seus produtos. 204 3,75 1,04 WOM4 O site apresenta comentários e avaliações online benéficos sobre a empresa e seus produtos. 203 3,76 1,07 Intenção de comprar - adaptado de Kim e Park (2013) 208 3,87 1,11 BUYINT1 É provável que eu compre neste site de turismo online mais à frente. 207 3,79 1,16 BUYINT2 Considerarei este site novamente quando for comprar um pacote turístico no futuro. 208 3,96 1,15 BUYINT3 Dada a oportunidade, tenho a intenção de retornar a este site para comprar um pacote turístico. 207 3,85 1,18 Nota. * Indicadores retirados após procedimentos de validação

Construtos	n	Média	Desvio Padrão
Reputação - adaptado de Kim e Park (2013)	206	3,49	1,31
REPUT1 Esta empresa de turismo online é bem conhecida	206	3,40	1,48
REPUT2 Esta empresa de turismo tem uma boa reputação.	204	3,66	1,14
REPUT3 Esta empresa de turismo tem reputação de ser honesta.*	203	3,73	1,05
REPUT4 Estou familiarizado com o nome desta empresa	203	3,47	1,56
Qualidade da Informação - adaptado de Kim e Park (2013)	205	3,93	0,87
QUALI1 O site fornece informações precisas sobre o(s) item(s) que você deseja comprar	204	4,51	0,96
QUALI2 No geral, eu acho que este site fornece informações úteis.	203	4,35	0,94
QUALI3 Este site fornece informações confiáveis.*	202	3,69	0,99
QUALI4 Este site fornece informações suficientes quando tento fazer uma transação.	202	3,80	1,06
Confiança - adaptado de Kim e Park (2013)	205	3,71	1,00
TRUST1 Esta empresa de turismo online parece ser confiável.	205	3,83	1,08
TRUST2Eu acredito nesta empresa de turismo online.	205	3,62	1,14
TRUST3 Esta empresa de turismo online aparenta cumprir suas promessas e compromissos.	205	3,76	1,08
TRUST4 Esta empresa de turismo online, apesar de ter seus interesses próprios, parece levar em consideração o que é melhor para mim também.	204	3,63	1,04
e-WOM positivo - Maia (2019)	205	3,73	0,92
WOM1 O site apresenta bons comentários online sobre a empresa e seus produtos ofertados.	204	3,72	1,06
WOM2 As avaliações online sobre este site são positivas.	204	3,68	1,05
WOM3 Os comentários e avaliações online disponíveis no site são bem favoráveis à empresa e seus produtos.	204	3,75	1,04
WOM4 O site apresenta comentários e avaliações online benéficos sobre a empresa e seus produtos.	203	3,76	1,07
Intenção de comprar - adaptado de Kim e Park (2013)	208	3,87	1,11
BUYINT1 É provável que eu compre neste site de turismo online mais à frente.	207	3,79	1,16
BUYINT2 Considerarei este site novamente quando for comprar um pacote turístico no futuro.	208	3,96	1,15
BUYINT3 Dada a oportunidade, tenho a intenção de retornar a este site para comprar um pacote turístico.	207	3,85	1,18

• Nota. ^* Indicadores retirados após procedimentos de validação

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  10 Jun 2022
• Data do Fascículo
  May-Jun 2022

Histórico

• Recebido
  25 Nov 2020
• Revisado
  08 Abr 2021
• Aceito
  24 Maio 2021
• Publicado
  18 Mar 2022