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Desvios das compras planejadas: implicações do histórico de aprendizado e do cenário de consumo para os gastos do consumidor

Resumo

Objetivo:

Identificar os fatores que influenciam os gastos do consumidor no varejo tem sido um tema desafiador para acadêmicos e gestores de marketing. Alterações nas situações de compra de consumo podem incentivar ou desincentivar estes gastos. Propomos que os desvios das compras planejadas são classes específicas de comportamento do consumidor e que podem explicar os gastos.

Metodologia:

O estudo envolveu um experimento de campo em um supermercado observando 372 compras durante por 13 semanas.

Resultados:

Os resultados mostram a importância tanto do histórico de aprendizado quanto do cenário do consumidor na previsão de desvios de Compras Planejadas e a importância desses desvios na explicação dos gastos.

Contribuições:

Os resultados destacam que os grupos de desvio são os principais responsáveis por gastar mais ou menos dinheiro em compras e a importância do histórico de aprendizado do consumidor e da configuração comportamental contribuem na explicação do comportamento. Assim, este resultado amplia o escopo do BPM, geralmente enfocado em resultados no nível da marca.

Palavras-chave:
Modelo de perspectiva comportamental; gastos do consumidor; histórico de aprendizado do consumidor; configuração do comportamento do consumidor; compras de rotina

Abstract

Purpose:

Identifying the factors that influence consumer spending in retail has been a challenging topic for academics and marketing managers. Changes in consumption buying situations can encourage or discourage these expenses. We propose that deviations from planned purchases are specific classes of consumer behavior and can explain expenses.

Design/methodology/approach:

The research project involved a field experiment in a supermarket where 372 purchases were observed for 13 weeks.

Findings:

The results show the importance of both the learning history and the consumer scenario in forecasting deviations from planned purchases and the importance of these deviations in explaining expenses.

Originality/value:

The results highlight that deviance groups are primarily responsible for spending more or less money on purchases, as well as the importance of consumer learning history and behavioral configuration in explaining behavior. This broadens the scope of the BPM, which often focuses on brand-level results.

Keywords:
Behavioral Perspective Model; Consumer spending; Consumer learning history; Consumer behavior setting; Routine purchasing

1 Introdução

Quando um consumidor entra em um supermercado presume-se que possui alguns objetivos de compra que se referem a categorias planejadas. Esse consumidor pode “corresponder totalmente” às categorias planejadas ou exibir desvios, que variam em diferentes níveis, variando de pequenos desvios até mudanças significativas observadas no comportamento real, o que alude a diferentes graus de desvio das compras planejadas. A área de investigação do comportamento do consumidor costuma reunir todos esses graus de desvio e descrevendo-os como compras não planejadas. Este comportamento ocorre em situações em que o consumidor compra uma categoria de produto no ponto de compra mas esse produto não consta na relação de compras ou em suas intenções de compra anteriores (Martínez-Ruiz, Blázquez-Resuno & Pino, 2017Martínez-Ruiz, M. P., Blázquez-Resino, J. J., & Pino, G. (2017). Store attributes leading customer satisfaction with unplanned purchases. The Service Industries Journal, 37(5-6), 277-295.). Isso pode ser motivado por um desejo impulsivo ou simplesmente por lembrar da necessidade de comprar uma categoria de produto (Amos, Holmes & Keneson, 2014Amos, C., Holmes, G. R., & Keneson, W. C. (2014). A meta-analysis of consumer impulse buying. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(2), 86-97.). Estas compras contribuem significativamente para os resultados de marketing, tais como o aumento dos lucros incrementais do varejista, e gerado interesse da comunidade acadêmica (Gilbride, Inman & Stilley, 2015Gilbride, T. J., Inman, J. J., & Stilley, K. M. (2015). The role of within-trip dynamics in unplanned versus planned purchase behavior. Journal of Marketing, 79(3), 57-73.).

Pesquisas recentes examinaram fatores de compra não planejada com base em argumentos da psicologia econômica, sociológica e cognitiva (Xiao & Nichonson, 2011Xiao, S. H., & Nicholson, M. (2011). Mapping impulse buying: A behaviour analysis framework for services marketing and consumer research. The Service Industries Journal, 31(15), 2515-2528.). Essas pesquisas investigaram o desvio orçamentário (Stilley, Inman & Wakefield, 2010Stilley, K. M., Inman, J. J., & Wakefield, K. L. (2010). Planning to make unplanned purchases? The role of in-store slack in budget deviation. Journal of Consumer Research, 37(2), 264-278.), direcionadores de compras não planejadas (Mohan, Sivakumaran & Sharma, 2013Mohan, G., Sivakumaran, B., & Sharma, P. (2013). Impact of store environment on impulse buying behavior. European Journal of marketing, 47(10), 8-8.) e resultantes de compras não planejadas no varejo. Não consideraram, no entanto, a existência de diferentes graus de desvio de compras planejadas, nem uma análise integrativa do comportamento de compra não planejada. Assim, permanecem em aberto questões relevantes para uma melhor compreensão das compras não planejadas. Por exemplo: como os consumidores costumam apresentar níveis de desvio altos ou baixos? Quais fatores determinam desvios maiores ou menores? Qual o impacto dos desvios maiores e menores na mensuração do comportamento atual, nos gastos do consumidor? A principal implicação é que a literatura enfatiza as compras não planejadas como derivadas da suscetibilidade dos consumidores a estímulos nas lojas (Akyuz, 2018Akyuz, A. (2018). Determinant factors influencing impulse buying behavior of Turkish customers in supermarket setting. International Journal of Research in Business and Social Science, 7(1), 1-10.; Pornpitakpan, Yuan & Han, 2017Pornpitakpan, C., Yuan, Y., & Han, J. H. (2017). The effect of salesperons’ retail service quality and consumers’ mood on impulse buying. Australasian Marketing Journal, 25(1), 2-11.; Memon, Kazi, Zubedi & Ansari, 2019Memon, R. H., Kazi, A. G., Zubedi, M. Y., & Ansari, A. (2019). factors affecting impulse purchase behavior in hyderabad-marketing perspective. International Journal of Entrepreneurial Research, 2(1), 20-24.; Stilley et al., 2010), enquanto uma classe de comportamento do consumidor é negligenciada.

O protocolo comportamental e verbal pode ser usado para observar os graus de desvio nas compras. Quanto aos fatores que geram desvios maiores ou menores os estudos comportamentais da teoria operante realizam uma análise integrativa do comportamento do consumidor com base na análise de três termos: estímulo > resposta > consequência. Esses estudos comportamentais identificaram que, além dos estímulos das lojas, ou seja, uma variável presente, o desvio de intenção de compra é fortalecido ou enfraquecido pelos efeitos paradoxais do comportamento passado (Sheeran, Godin, Conner & Germain, 2017Sheeran, P., Godin, G., Conner, M., & Germain, M. (2017). Paradoxical effects of experience: Past behavior both strengthens and weakens the intention-behavior rerlationship. Journal of the Association for Consumer Research, 2(3), 309-318. doi: 10.1086/691216
https://doi.org/10.1086/691216...
). Um modelo básico da teoria operante do comportamento do consumidor foi proposto por Foxall (1992Foxall, G. R. (1992). The behavioral perspective model of purchase and consumption: From consumer theory to marketing practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198., 2015, 2017), o Modelo de Perspectiva Comportamental (BPM). De acordo com o Modelo BPM, o histórico de aprendizado do consumidor com o produto ou o ambiente de compra, atua como estímulo à exposição de comportamentos futuros (Foxall, 1992, 2015, 2017).

O Modelo BPM produziu resultados empíricos relevantes, principalmente no nível da marca, o que enfatizou a importância de reforços na escolha da marca (Oliveira-Castro, Cavalcanti & Foxall, 2016Oliveira-Castro, J. M., Cavalcanti, P. R., & Foxall, G. R. (2016). What consumers maximize: Brand choice as a function of utilitarian and informational reinforcement. Managerial and Decision Economics, 37(4-5), 360-371.; Porto & Oliveira-Castro, 2013Porto, R. B., & Oliveira-Castro, J. M. (2013). Preditores da correspondência intenção-compra: Experimento natural com reforço das marcas. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 29(1), 61-70.). Uma oportunidade derivada dessa abordagem refere-se à influência dos elementos da situação do consumidor nas medidas comportamentais reais (Katona, 1974Katona, G. (1974). Psychology and Consumer Economics. Journal of Consumer Research, 1(1), 1-8.). Morales, Amir e Lee (2017Morales, A. C., Amir, O., & Lee, L. (2017). Keeping it real in experimental research - Understanding when, where, and how to enhance realism and measure consumer behavior. Journal of Consumer Research, 44, 465-476.) enfatizam a importância de medidas comportamentais reais para melhorar a fidelidade da pesquisa. Uma medida com pouco comportamento de pesquisa é o gasto do consumidor, de acordo com uma análise histórica realizada por Wang, Bendle, Mai e Cotte (2015Wang, X. S., Bendle, N. T., Mai, F., & Cotte, J (2015). The Journal of Consumer Research at 40: A historical analysis. Journal of Consumer Research, 42(1), 5-18.), embora seja uma variável crítica para o fenômeno do consumo. A pesquisa empírica identificada analisou os gastos em nível micro para prever gastos dos consumidores (Carroll, Fuhrer & Wilcox, 1994Carroll, C. D., Fuhrer, J. C., & Wilcox, D. W. (1994). Does consumer sentiment forecast household spending? If so, why? The American Economic Review, 84(5), 1397-1408.; Carruth & Dickerson, 2003Carruth, A., & Dickerson, A. (2003). An asymmetric error correction model of UK consumer spending. Applied Economics, 35(6), 619-630.; Fornell, Rust & Dekimpe, 2010Fornell, C., Rust, R. T., & Dekimpe, M. G. (2010). The effect of customer satisfaction on consume r spending growth. Journal of Marketing Research, 47(1), 28-35.) e em nível transacional, demonstrando a composição dos gastos em medidas como o compartilhamento ou tamanho da carteira (Jang, Prasad & Ratchford, 2016Jang, S., Prasad, A., & Ratchford, B. T. (2016). Consumer spending patterns across firms and categories: Application to the size- and share-of-wallet. International Journal of Research in Marketing, 33(1), 123-139.). Ao analisar se os desvios maiores e menores das compras planejadas influenciam uma medida do comportamento real, os gastos do consumidor fazem sentido, uma vez que os consumidores estão “situados” em um cenário comportamental composto por estímulos sociais e físicos, onde o produto principal é escolhido por um produto ou marca (Foxall, 2005) e, consequentemente, por gastos, um castigo produzido pelo ambiente de compras (Oliveira-Castro et al., 2016).

Neste sentido, o objetivo deste artigo é entender o comportamento de compras não planejadas no ambiente de varejo a partir da visão integrativa do Modelo BPM. Mais especificamente: a) entender como os consumidores podem ser organizados em grupos que aludem ao seu padrão de compra após serem observados em um ambiente real de varejo; b) verificar o efeito de variáveis do histórico de aprendizado do consumidor e do cenário de consumo em grupos de desvios nas compras planejadas; c) verificar o efeito desses grupos de desvios nas compras planejadas em uma medida substancial de desempenho e comportamento nos gastos do consumidor em nível individual. A importância subjacente dos gastos é que os gerentes de varejo devem adaptar suas estratégias, observando que os gastos dos consumidores estão em declínio, ajustando as flutuações de preços ou as composições de itens sortidos (Fornell et al., 2010Fornell, C., Rust, R. T., & Dekimpe, M. G. (2010). The effect of customer satisfaction on consume r spending growth. Journal of Marketing Research, 47(1), 28-35.).

2 Contexto teórico

2.1 Compras não planejadas

A categoria de compras não planejadas anteriormente, expondo a categoria em uma lista de compras ou declarações de pré-compra, é conhecida como compra não planejada. Consistem em decisões de compra tomadas dentro da loja (Martínez-Ruiz et al., 2017Martínez-Ruiz, M. P., Blázquez-Resino, J. J., & Pino, G. (2017). Store attributes leading customer satisfaction with unplanned purchases. The Service Industries Journal, 37(5-6), 277-295.). De acordo com Gilbride et al. (2015Gilbride, T. J., Inman, J. J., & Stilley, K. M. (2015). The role of within-trip dynamics in unplanned versus planned purchase behavior. Journal of Marketing, 79(3), 57-73.) as compras não planejadas representam uma parcela significativa dos resultados financeiros do mercado de varejo. Assim, o interesse de gestores e pesquisadores tem sido a identificação dos fatores determinantes das decisões não planejadas dentro da loja.

As pesquisas sugerem que essas decisões de compra são conduzidas pelas características do consumidor (Iyer, 1989Iyer, E. S. (1989). Unplanned purchasing: Knowledge of shopping environment and. Journal of retailing, 65(1), 40.), estímulos geográficos, dependendo da região geográfica, as mudanças das categorias não planejadas de compra, estímulos sociais, como a presença de terceiros no ambiente de compras (Chomvilailuk & Butcher, 2014Chomvilailuk, R., & Butcher, K. (2014). Social effects on unplanned in-store buying. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 148, 127-136.), e sobretudo os estímulos dentro da loja, como a exposição do cliente a preços com desconto (Akyuz, 2018Akyuz, A. (2018). Determinant factors influencing impulse buying behavior of Turkish customers in supermarket setting. International Journal of Research in Business and Social Science, 7(1), 1-10.; Iyer, 1989; Pornpitakpan et al., 2017Pornpitakpan, C., Yuan, Y., & Han, J. H. (2017). The effect of salesperons’ retail service quality and consumers’ mood on impulse buying. Australasian Marketing Journal, 25(1), 2-11.; Stilley et al., 2010Stilley, K. M., Inman, J. J., & Wakefield, K. L. (2010). Planning to make unplanned purchases? The role of in-store slack in budget deviation. Journal of Consumer Research, 37(2), 264-278.). Esses estímulos podem levar a um desejo forte e impulsivo de compra, conhecido na literatura como compra por impulso ou um simples lembrete da necessidade de comprar uma categoria de produto. Ambos incluídos no contexto de compras não planejadas (Amos et al., 2014Amos, C., Holmes, G. R., & Keneson, W. C. (2014). A meta-analysis of consumer impulse buying. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(2), 86-97.).

Embora os estudos desenvolvidos apresentem avanços significativos na compreensão do comportamento de compras não planejadas, os motivadores de compra indicados pela literatura são diversos e dispersos. Uma análise integrativa desse comportamento pode ser realizada por meio de uma análise econômico-comportamental (Xiao & Nichonson, 2011Xiao, S. H., & Nicholson, M. (2011). Mapping impulse buying: A behaviour analysis framework for services marketing and consumer research. The Service Industries Journal, 31(15), 2515-2528.). Em uma análise econômico-comportamental o comportamento de compra não planejada pode ser entendido com base na contingência tríplice: estímulos > resposta > consequências. O comportamento de compra não planejada é estimulado por elementos da configuração atual do comportamento do consumidor e por seu histórico de aprendizado. Uma análise mais aprofundada das compras não planejadas com base na análise econômico-comportamental é apresentada na seção a seguir, com base no Modelo de Perspectiva Comportamental (BPM) proposto por Foxall (1992Foxall, G. R. (1992). The behavioral perspective model of purchase and consumption: From consumer theory to marketing practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198.; 2017).

2.1.1 Uso dos elementos da perspectiva comportamental para explicar compras não planejadas

O Modelo da Perspectiva Comportamental de Compra e Consumo (BPM) é uma estrutura teórica projetada para investigar e interpretar o comportamento do consumidor em sistemas complexos de marketing (Foxall, 1992Foxall, G. R. (1992). The behavioral perspective model of purchase and consumption: From consumer theory to marketing practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198.). Conforme apresentado na Figura 1 o comportamento do consumidor ocorre na interseção de dois elementos da situação do consumidor, um do presente (configuração do comportamento do consumidor, estímulos presentes no cenário de compras) e outro do passado (histórico de aprendizado) (Foxall, 2017).

Figura 1
O Modelo de Perspectiva Comportamental (BPM).

Os estímulos presentes no cenário de compras podem ser físicos (peças publicitárias na loja), sociais (presença de vendedores), temporais (horário da loja) e regulatórios (uso proibido de capacete). O histórico de aprendizado, por outro lado, baseia-se nas experiências anteriores do consumidor com a loja ou produto e acrescenta significados que mediarão seu comportamento futuro. Os estímulos do cenário de compras, juntamente com o histórico de aprendizado, preverão o comportamento futuro do consumidor (Foxall, 1998Foxall, G. R. (1998). Radical behaviorist interpretation: Generating and evaluating an account of consumer behavior. The Behavior Analyst, 21(2), 321-354., 2017; Porto e Oliveira-Castro, 2013Porto, R. B., & Oliveira-Castro, J. M. (2013). Preditores da correspondência intenção-compra: Experimento natural com reforço das marcas. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 29(1), 61-70.). Com base nesse modelo, o comportamento de compra não planejado também será estimulado pelas variáveis de histórico de aprendizado do consumidor e variáveis de cenário do consumidor. No presente estudo, essas variáveis são analisadas, assim como seus efeitos na predição de comportamento de compra não planejada.

O comportamento do consumidor tem consequências que podem ser utilitárias ou informativas, de reforço ou punitivas. As consequências utilitárias e/ou informativas são programadas no ambiente de compras e comunicadas aos consumidores por meio de ações de mix de marketing. As consequências utilitárias resultam de práticas de uso do produto, respostas de satisfação ou insatisfação do consumidor com aspectos funcionais do produto, como cheiro, sabor, textura e limpeza. Informações comuns são geralmente mencionadas na embalagem, nome ou campanhas do produto. As informações relacionadas ao feedback de terceiros, reafirmação social, geralmente estão vinculadas a marcas com alto nível de prestígio e confiabilidade social. Possuir produtos com alto nível de reforço informativo apresentará reforço social, aumento de prestígio, conquista ou respeito (Oliveira-Castro, Foxall & Wells, 2010Oliveira-Castro, J. M., Foxall, G. R., & Wells, V. K. (2010). Consumer brand choice: Money allocation as a function of brand reinforcing attributes. Journal of Organizational Behavior Management, 30(2), 161-175.). Tais consequências regularão a taxa de ocorrência de comportamento em situações futuras semelhantes (Foxall, Oliveira-Castro & Schrezenmaier, 2007; Foxall, 2010; Sigurdsson, Kahamseh, Gunnarsson, Larsen & Foxall, 2013Sigurdsson, V., Kahamseh, S., Gunnarsson, D., Larsen, N. M., & Foxall, G. R. (2013). An econometric examination of the behavioral perspective model in the context of Norwegian retailing. The Psychological Record, 63(2), 277.). As consequências de reforço aumentam a probabilidade de repetição futura de comportamento enquanto as consequências punitivas reduzem essa probabilidade (Foxall, 1992, 1998, 2010).

A configuração na qual o comportamento ocorre pode estimular ou inibir a resposta do consumidor. As configurações abertas de compra são caracterizadas pela liberdade do consumidor no cenário de compras, por exemplo, dentro de um bar ou shopping, há uma variedade de comportamentos permitidos, como escolher diferentes tipos de produtos, assistir a um show, conversar com outras pessoas, entrar nas instalações e sair delas a qualquer momento. Assim, o consumidor se sente livre para realizar comportamentos. Diferentemente, configurações fechadas de compra limitam o comportamento do consumidor, por exemplo, esperar na fila de um banco. Não há alternativa de não esperar a vez, ou seja, não podendo entrar fila ou sair dela à vontade (Foxall, 1993Foxall, G. R. (1993). A behaviourist perspective on purchase and consumption. European Journal of Marketing, 27(8), 7-16., 2017). Em um escopo aberto de configuração de comportamento, por exemplo, como um supermercado, onde os benefícios funcionais e sociais são baixos, os indivíduos exibem uma classe específica de comportamento, manutenção, orientada por compras rotineiras (Foxall & Yani-de-Soriano, 2005). No entanto, mesmo essa rotina pode ser suscetível a várias dinâmicas, até mesmo comportamentos nas lojas.

2.1.2 Uso de elementos da perspectiva comportamental para explicar os gastos do consumidor como uma medida comportamental real de compras não planejadas

O gasto do consumidor é uma medida comportamental real (Morales et al., 2017Morales, A. C., Amir, O., & Lee, L. (2017). Keeping it real in experimental research - Understanding when, where, and how to enhance realism and measure consumer behavior. Journal of Consumer Research, 44, 465-476.). Os desvios maiores e menores das compras não planejadas podem ser refletidos nessa variável real. A definição de comportamento do consumidor de Foxall (1998Foxall, G. R. (1998). Radical behaviorist interpretation: Generating and evaluating an account of consumer behavior. The Behavior Analyst, 21(2), 321-354., p. 322) inclui “atividades de compradores, ex-compradores e potenciais compradores de pré-compra a pós-compra, consumo a descontinuidade”, mas ignora esse componente primário do comportamento complexo, que aumenta na loja, onde os indivíduos usam o ambiente como uma sugestão para decidir o que comprar (Sigurdsson, Larsen & Fagerstrøm, 2016Sigurdsson, V., Larsen, N. M., & Fagerstrøm, A. (2016). Behavior analysis of in-store consumer behavior. In Foxall GR (Ed), The Routledge Companion to Consumer Behavior Analysis (pp. 40-50). New York: Routlege Companions.).

Quando analisados no nível individual o gasto do consumidor é uma medida que reflete um comportamento realista que carrega alguma forma de consequência que sinaliza a punição do consumidor (Oliveira-Castro et al., 2016Oliveira-Castro, J. M., Cavalcanti, P. R., & Foxall, G. R. (2016). What consumers maximize: Brand choice as a function of utilitarian and informational reinforcement. Managerial and Decision Economics, 37(4-5), 360-371.). O ‘grau’ de punição pode variar, pois os indivíduos podem comprar menos ou mais do que o planejado originalmente, limitando esse comportamento como um desvio de uma meta determinada (Moschis & Cox, 1989Moschis, G. P., & Cox, D. (1989). Deviant consumer behavior. Advances in Consumer Research, 16, 732-737.). Este estudo investiga o efeito de grupos de desvios nas compras planejadas nessa variável de comportamento real, os gastos do consumidor.

2.1.3 Proposta de estrutura

Nosso modelo de pesquisa usa, portanto, o modelo BPM como base para entender o comportamento de compra não planejada no ambiente de varejo. Considerando uma configuração aberta, como um supermercado, o comportamento do consumidor resulta da configuração comportamental (presente) e do histórico de aprendizado (passado), mas também produz um resultado importante que prevê os gastos reais do consumidor: desvios das compras planejadas. A Figura 2 mostra nossa proposta.

Figura 2
Estrutura da pesquisa sobre o comportamento dos gastos do consumidor nas compras de rotina

3 Método

Conduzimos um experimento de campo em um supermercado localizado em uma cidade brasileira, região central do país, com uma população estimada em aproximadamente 1,5 milhão de habitantes, de acordo com a última pesquisa realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O supermercado escolhido abre todos os dias e tem uma área total de 8,5 mil m2, com seções: açougue, hortifruti, padaria e bebidas. A distribuição da idade na área urbana desta cidade é mais frequente entre 30 e 39 anos (223.816 indivíduos). Indivíduos do sexo masculino dessa idade correspondem a 107.713, enquanto do sexo feminino, 116.797 (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2010; 2015). O supermercado está localizado em uma área central, perto das duas principais universidades da cidade e de uma via expressa, o que garante a aleatoriedade e variabilidade das amostras.

Dedicamos as duas primeiras semanas do experimento para aprimoramento do experimento e a condução do pré-teste. Primeiro, o instrumento de pesquisa passou por análises de revisões de especialistas antes da versão final. Os integrantes de um grupo de pesquisa de marketing realizaram uma entrevista com os pesquisadores responsáveis pela coleta de dados para análise das perguntas e a estrutura dos questionários. Posteriormente, dez indivíduos foram entrevistados preliminarmente para analisar suas compras durante um teste de campo (e eventualmente descartados), a fim de avaliar questões que poderiam ser melhoradas no instrumento de pesquisa, e ainda, discussão de alternativas para abordar os respondentes.

Nas 13 semanas seguintes coletamos variáveis diárias de marketing presentes no cenário do consumidor, como por exemplo, se o supermercado teve alguma promoção para uma categoria específica de produto (carne, frutas ou legumes) em determinado dia e abordamos os clientes desse supermercado durante os dias da semana e fins de semana para participar da pesquisa. O critério usado na seleção dos consumidores foi sua intenção de comprar algo quando chegavam à loja. Três pesquisadores treinados pediram permissão para uma breve entrevista (Etapa 1), quando foram coletadas informações básicas demográficas e de planejamento de compras. No caso de variáveis demográficas foram coletadas informações referentes às últimas características do censo do IBGE, como renda familiar, sexo e idade. O registro das variáveis comportamentais identificou verbalmente se o participante tinha uma lista de compras ou organizou uma consulta de preços antes de chegar ao supermercado.

Sete perguntas foram avaliadas: 1) quais categorias de produtos os indivíduos planejavam comprar (338 opções de categorias, apresentadas de forma separada. Essas variáveis foram selecionadas após avaliação em um grupo de supermercados semelhantes, que são: Sabão em barra; Feijão; Cerveja; Pães; Manteiga; Queijo; Chocolate; Leite com chocolate; Café; Cookies; Desodorizante; Detergentes; Desinfetante; Amaciante; Farinha; Frutas; Suco; Margarina; Carne; Leite; Hidratante; Óleos; Macarrão em geral; Arroz; Água sanitária; Salgueiros; Temperos; Shampoo; Sabão; Refrigerante; Açúcar; Chá; Papel higiênico; Creme dental; Legumes; Sabão em pó; Água; Iogurte); 2) se o consumidor organizou uma lista de compras ou 3) uma consulta de preços anterior; 4) renda familiar reportada (faixa de 10 valores possíveis, de acordo com o IBGE); 5) sexo e 6) idade do consumidor; por fim, se o indivíduo foi acompanhado durante as compras. No final desta breve entrevista, os pesquisadores pediram aos consumidores que lhes fornecessem o recibo após o pagamento no caixa (Etapa 2). Se um determinado participante não autorizasse essa solicitação, o questionário preenchido seria automaticamente descartado. Com base nas informações das etapas 1 e 2, os pesquisadores poderiam compilar e comparar, após receber os recibos, as informações de planejamento e comportamento real de compra, como uma forma de pagamento e o valor total da compra. Nesse sentido, foram registradas variáveis adicionais, como dia do mês, dia da semana e dia da promoção (variável dummy) no supermercado.

Após a conclusão do experimento foi iniciada a Etapa 3 na qual desenvolvemos uma medida indicando grupos de consumidores. Este procedimento envolveu uma comparação individual simples entre o número de categorias planejadas para comprar e a quantidade comprada por consumidores individuais. Essa abordagem foi inspirada em uma medida de compra cruzada desenvolvida por Kumar, George e Pancras (2008Kumar, V., George, M., & Pancras, J. (2008). Cross-buying in retailing: Drivers and consequences. Journal of Retailing, 84(1), 15-27..). Portanto, embora os participantes tivessem consciência de que estavam participando de uma pesquisa (Morales et al., 2017Morales, A. C., Amir, O., & Lee, L. (2017). Keeping it real in experimental research - Understanding when, where, and how to enhance realism and measure consumer behavior. Journal of Consumer Research, 44, 465-476.), não sabiam sobre essa manipulação quase experimental ex-post. Ao comparar quantas e quais categorias um indivíduo comprou com quantas e quais categorias informou quando chegou ao supermercado, foi possível estabelecer um conjunto de grupos de consumidores, com base nos graus de desvio no nível da categoria. O primeiro grupo, por exemplo, refere-se ao que classificamos como grupo de Compra Planejada Eficaz: indivíduos que correspondem totalmente às suas compras, comprando apenas as categorias planejadas. Por outro lado, outros grupos abrangem alguma forma de desvio, em relação às categorias correspondentes planejadas e à quantidade (compra mais ou menos) das categorias planejadas. As definições operacionais dos grupos de consumidores são reveladas na Tabela 1, juntamente com as estatísticas descritivas básicas.

Tabela 1
Análise descritiva de grupos de consumidores

A amostra final foi composta por 372 observações (compras individuais). Um teste a priori, considerando o número de grupos e o número de covariáveis no modelo final, com tamanho médio de efeito de 0,25, probabilidade de erro de 5% e poder de 95%, retornou uma amostra final de 364 indivíduos, o que revela um tamanho de amostra satisfatório do experimento de campo.

4 Resultados

4.1 Características descritivas da amostra

Como um dos objetivos do nosso estudo é organizar o consumidor em grupos que aludam ao seu padrão de compra, a abordagem metodológica empregada garantiu a organização dos indivíduos em cinco resultados possíveis. Inicialmente, existem aqueles que correspondiam totalmente à sua disposição inicial e compravam apenas as categorias planejadas para compra, classificadas como o grupo de Compra Planejada Eficaz. Esse grupo registrou 13,2% da taxa de incidência, uma taxa baixa. Os 86,8% da taxa de incidência restante pertencem a quatro grupos de desvio da compra planejada, o que varia, em nossa proposta, de acordo com duas dimensões: a) se o indivíduo correspondeu (totalmente, parcialmente ou não) à sua intenção; e b) se o indivíduo comprou mais, menos ou as mesmas categorias do que o planejado.

Nossa categorização final sugere, portanto, quatro grupos de desvios. Grupo de Desvio 1 (correspondeu totalmente e comprou mais categorias do que o planejado); grupo de Desvio 2 (correspondeu parcialmente ou não correspondeu e comprou mais categorias do que o planejado), grupo de Desvio 3 (correspondeu parcialmente ou não correspondeu e comprou menos categorias do que o planejado) e grupo de Desvio 4 (correspondeu parcialmente ou não correspondeu e comprou a mesma quantidade de categorias que as planejadas). Essa construção incorpora de pequenos desvios (Grupo1) até alterações significativas observadas no comportamento real (do Grupo 2 ao Grupo 4).

A Tabela 2 apresenta a abordagem de mensuração para as variáveis do estudo, juntamente com médias e desvios-padrão. Os consumidores geralmente compram seus produtos com dinheiro (51,1%) e cartão de débito (30,5%), em dias sem promoção (67,6%) e em dias úteis (78,3%). Esses indivíduos são geralmente do sexo feminino (65,4%), a maioria com renda familiar relatada variando de US$ 379 a US$ 757 (28,7%), sem alguém que os acompanhasse durante as compras (68,4%) e geralmente as compras não eram planejadas, uma vez que apenas 16,8% compraram só o que estava na lista e 24,7% realizaram uma consulta de preços anterior. A estatística descritiva para variáveis quantitativas mostra uma idade média de 40 anos e um valor médio da compra de US$ 17.

Tabela 2
Análise descritiva das variáveis do estudo

Nos próximos dois tópicos, relatam-se resultados inferenciais. Inicialmente, mostramos o efeito das variáveis independentes na probabilidade de pertencer aos desvios do grupo de Compra Planejada Eficaz usando a regressão logística multinomial. O uso dessa técnica contribuiu para a avaliação dos cinco desvios coletados (variáveis dependentes) e dos efeitos das variáveis independentes na probabilidade de ocorrência (Clogg, Petkova & Haritou, 1995Clogg, C. C., Petkova, E., & Haritou, A. (1995). Statistical methods for comparing regression coefficients between models. American Journal of Sociology, 100(5), 1261-1293.; Krishnapuram, Carin & Figueiredo, 2005Krishnapuram, B., Carin, L., Figueiredo, M. A. T., & Hartemink, A. J. (2005). Sparse multinomial logistic regression: Fast algorithms and generalization bounds. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 27(6), 957-968.) do planejamento de compras, bem como no estudo de Kumar et al. (2008Kumar, V., George, M., & Pancras, J. (2008). Cross-buying in retailing: Drivers and consequences. Journal of Retailing, 84(1), 15-27..).

Em seguida, desvendamos o efeito dos grupos de desvios nos gastos do consumidor usando uma ANCOVA, usada para avaliar se a variável dependente é igual nos diferentes níveis da variável independente (Akritas & Van Keilegom, 2001Akritas, M. G., & van Keilegom, I. (2001). ANCOVA methods for heteroscedastic nonparametric regression models. Journal of the American Statistical Association, 96(453), 220.). Como um todo, mostramos o conjunto de variáveis que refletem o passado e o presente, influencia os desvios do planejamento efetivo da compra e que são potenciais “riscos” de gastar mais ou menos dinheiro, em comparação com uma compra “planejada”.

4.2 Influências na probabilidade de pertencer a grupos de desvio

Aplicamos o modelo de regressão logística multinomial da técnica para avaliar influências na probabilidade de pertencer a grupos de desvios. A categoria de referência para este caso é o grupo de Compra Planejada Eficaz, indivíduos que correspondem à sua disposição inicial ao chegar ao supermercado. Observamos um efeito baixo-moderado de variáveis independentes nas chances de pertencer a cada grupo. O teste do qui-quadrado do modelo é significativo (p ≤ 0,01), recuperando um R2 Nagelkerke de 35,4%. A Tabela 3 apresenta estimativas (e erros padrão) das variáveis para cada comparação de grupos de desvios sobre o Grupo de Compra Planejada Eficaz.

Tabela 3
Efeito das variáveis independentes na probabilidade de pertencer aos grupos de desvios

As variáveis de histórico de aprendizado do consumidor (consulta prévia de preços, acompanhamento do consumidor durante as compras) e definição de comportamento (uma forma de pagamento - pagamento com cartão de crédito) exibiram um efeito positivo no grupo de Desvio 1, enquanto a compra nos fins de semana e o uso de uma lista de compras no supermercado mostraram um efeito negativo. Esses resultados indicam que o pagamento por cartão de crédito, estar acompanhado e a consulta prévia do preço estimulam os consumidores a comprar mais produtos do que o planejado, mesmo que eles correspondam totalmente às compras (seguindo a definição do grupo de Desvio 1).

Ao usar a fórmula de probabilidade logística [P(X)=1/1+e(α+ΣβX)], por exemplo, se um consumidor consultar o preço planejado do produto antes de ir ao supermercado, trouxer uma lista de compras, vier acompanhado de alguém e pagar com cartão de crédito no final de semana, a probabilidade de pertencer ao grupo de Desvio 1 é de até 83,3% em relação ao grupo de Compra Planejada Eficaz. Esses resultados mostram um efeito significativo do histórico de aprendizado do consumidor para mudar o comportamento planejado.

As compras durante o final de semana e o uso de uma lista de compras no supermercado proporcionam autocontrole ao consumidor e, além disso, afetam negativamente o grupo de Desvio 2. Por outro lado, o valor planejado teve um efeito positivo nos grupos de Desvio 2, Desvio 3 e Desvio 4. Isso significa que quanto mais produtos receberem planos de compra, mais corresponderá ou não parcialmente às suas compras, não obstante o valor comprado.

O consumidor acompanhado durante as compras também teve um pequeno efeito positivo no grupo de Desvio 2. Portanto, o acompanhante do consumidor o estimula a comprar mais produtos do que o planejado, mesmo que o consumidor possa corresponder ou não às compras. Aplicando o exemplo na fórmula de probabilidade logística, sobre o grupo de Compra Planejada Eficaz, se um consumidor aumentar o número de produtos planejados a comprar em 1%, a probabilidade de pertencer ao grupo de Desvio 3 ou Desvio 4 é de 39,89% e 42,80%, respectivamente. Por sua vez, se um consumidor aumentar o valor planejado em 1%, comprar durante o final de semana e levar uma lista de compras ao supermercado, a probabilidade de pertencer ao grupo de Desvio 2 chega a 27,28%.

4.3 Influências nos gastos do consumidor

Como testamos se haviam alguns preditores dos desvios do grupo de Compra Planejada Eficaz, estamos interessados em observar uma possível implicação para esses desvios, um comportamento do consumidor na loja, em um ambiente de compras de rotina aberta (supermercado), que é gasto do consumidor. Utilizando a técnica ANCOVA testamos em que grupos de desvios os consumidores têm maiores gastos, controlando outras variáveis, a saber: a quantidade planejada, forma de pagamento, acompanhamento do consumidor, dia do mês e a renda.

A Tabela 4 mostra que o modelo representa 53% do Eta quadrado, um impacto aceitável, mas moderado. As variáveis não interagem entre si (interações não mostradas na Tabela 4 devido à parcimônia), o que significa que as variáveis, sozinhas, são responsáveis pelas variações contabilizadas nos gastos do consumidor. A variável mais impactante nos gastos dos consumidores são os grupos de desvios (Eta Quadrado Parcial maior = 27%). A quantidade planejada [F (1.352) = 120,46, p ≤ 0,01], forma de pagamento [F (1.352) = 24,57, p ≤ 0,01], acompanhado do consumidor [F (1.352) = 9,12, p ≤ 0,01], dia do o mês [F (1.352) = 6,11, p ≤ 0,01] e a renda [F (1.352) = 4,88, p ≤ 0,05] também influenciam os gastos dos consumidores, embora sejam menos importantes. Os resultados sugerem que os grupos de desvios são os principais responsáveis por gastar mais ou menos dinheiro em compras.

Tabela 4
Efeito dos grupos de desvio e variáveis de controle nos gastos do consumidor

Figura 3
Médias marginais estimadas de gasto do consumidor por grupo de desvio

Como um todo, o padrão logarítmico do impacto dos grupos de desvio e covariáveis nos gastos do consumidor, é mostrado na Figura 3. A ilustração destaca um padrão não linear entre as covariáveis e o principal fator (grupos de consumidores) e a variável de resposta, gastos do consumidor. As observações são distribuídas aleatoriamente entre a linha ajustada revelando um ajuste adequado entre o modelo e os dados experimentais. Escolheram-se variáveis independentes para influenciar moderadamente os gastos do consumidor (R2 = 53%).

Figura 4
Impacto dos grupos de desvios e covariáveis nos gastos dos consumidores

5 Discussão e pesquisas adicionais

Do objetivo de que desvios das compras planejadas são classes específicas de comportamento do consumidor que podem explicar os gastos do consumidor, nossa estrutura empírica incorpora o desvio como um importante preditor de comportamento em um contexto classificado como ambiente de compras de rotina aberta. Nesse sentido, segundo Foxall (2000Foxall, G. R. (2000). The contextual stance in consumer research. European Journal of Marketing, 34(7), 768-779.), o comportamento é uma função de experiências passadas da pessoa e do meio ambiente. Essa suposição orientou o desenvolvimento de uma estrutura que especificava que o comportamento do consumidor é determinado pelo ambiente, mas também controlado pelo histórico de aprendizado do indivíduo. Os resultados de nosso modelo multinomial corroboram essa premissa, pois as consultas de preços e a lista de compras podem desviar os consumidores do grupo de Compra Planejada Eficaz. Isso indica um efeito importante de um componente de pré-compra (o passado) no comportamento (o presente).

Portanto, os supermercados são exemplos definidos de ambientes abertos, onde os mecanismos de controle dos vendedores estão ausentes. A implicação resultante é que um comportamento inconsciente (Morales et al., 2017Morales, A. C., Amir, O., & Lee, L. (2017). Keeping it real in experimental research - Understanding when, where, and how to enhance realism and measure consumer behavior. Journal of Consumer Research, 44, 465-476.) pode auxiliar na interpretação da punição (gastos) em um ambiente de varejo (Oliveira-Castro et al., 2016Oliveira-Castro, J. M., Cavalcanti, P. R., & Foxall, G. R. (2016). What consumers maximize: Brand choice as a function of utilitarian and informational reinforcement. Managerial and Decision Economics, 37(4-5), 360-371.). Considerando os efeitos dos grupos de desvios nos gastos do consumidor e seu efeito substancial proporcionado pelo modelo ANCOVA, é possível formalizar o efeito de definição do consumidor: em um ambiente de compras de rotina aberto, os consumidores exibem um comportamento específico na loja, desvios organizados que podem explicar seu comportamento “focal”.

Os resultados destacam que os grupos de desvios são os principais responsáveis por gastar mais ou menos dinheiro nas compras, além da importância do histórico de aprendizado do consumidor e do estabelecimento de comportamentos para explicar o comportamento. Isso expande o escopo do BPM geralmente concentrado nos resultados gerados no nível da marca. Os elementos da situação do consumidor apresentados por Foxall (1992Foxall, G. R. (1992). The behavioral perspective model of purchase and consumption: From consumer theory to marketing practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198.) e Oliveira-Castro et al. (2016Oliveira-Castro, J. M., Cavalcanti, P. R., & Foxall, G. R. (2016). What consumers maximize: Brand choice as a function of utilitarian and informational reinforcement. Managerial and Decision Economics, 37(4-5), 360-371.) também podem estar relacionados a uma medida de desempenho individual no varejo, gastos do consumidor. Em termos práticos, os gerentes de marketing envolvidos nas decisões de varejo podem interpretar esses elementos como fatores internos e externos responsáveis por produzir efeitos nos gastos dos consumidores.

Devido à natureza do estudo experimental ocorreram algumas limitações. A restrição de realização em apenas uma cidade brasileira, limitando a compreensão do comportamento em diferentes regiões e tamanhos do supermercado, e o período total do experimento, 13 semanas, não capturando os períodos sazonais ao longo do ano. Além disso, tem-se o instrumento de coleta: os entrevistados podem ter omitido as categorias de compra e também podem ter sido influenciados pelas compras de novos produtos por meio do contato com outros clientes. Pesquisas adicionais devem incorporar esses elementos nos diferentes escopos de definição de comportamento definidos por Foxall (1992Foxall, G. R. (1992). The behavioral perspective model of purchase and consumption: From consumer theory to marketing practice. Journal of the Academy of Marketing Science, 20(2), 189-198.), como ambientes de realização, prazer e acumulação.

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  • Avaliado pelo sistema:

    Double Blind Review

Apêndice 1 - Questionário Aplicado aos Entrevistados na Entrada do Supermercado


Editado por

Editor responsável:

Prof. Dr. Helena Nobre

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    24 Jun 2020
  • Data do Fascículo
    Apr-Jun 2020

Histórico

  • Recebido
    25 Nov 2018
  • Aceito
    28 Nov 2019
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