Sobrecarga de Informações no E-commerce: O uso da Modelagem de Equações Estruturais na Compreensão do Comportamento de Compra na Internet.

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1 Sobrecarga de Informações no E-commerce: O uso da Modelagem de Equações Estruturais na Compreensão do Comportamento de Compra na Internet. Autoria: Rafael Lucian, André Falcão Durão, Francisco Tigre Moura RESUMO Na busca de informações em compras on-line, o consumidor pode vivenciar a sobrecarga de informações. Este artigo discute quais as respostas afetivas dos clientes do e-commerce a este fenômeno, que representa o comportamento do consumidor sobre influência de um número de informações que excede sua capacidade de processamento individual. A metodologia adotada teve caráter exploratório-descritivo. A primeira fase fez uso de abordagem qualitativa, especialmente desk research, resultando na construção da escala utilizada neste estudo. A segunda parte foi um levantamento, com o objetivo de verificar relações teóricas opostas a partir da literatura pesquisada. Para tanto, técnicas estatísticas multivariadas foram utilizadas, com destaque na modelagem de equações estruturais. As conclusões indicaram que a teoria de sobrecarga de informações para comércios tradicionais é parcialmente válida para o e-commerce e a premissa que o sentimento de confusão é o responsável pela redução dos níveis de satisfação dos consumidores sob influência da sobrecarga de informações é desconstruída. INTRODUÇÃO Na última década tem-se observado um crescente e significativo interesse da academia pela forma com a qual os consumidores se comportam diante das diversas atividades de compra on-line (por exemplo, HOFFMAN e NOVAK, 1996, SHETH et al, 2001; KOUFARIS, 2002; MOWEN e MINOR, 2003; SOLOMON, 2004; BLACKWELL et al, 2005). Esta importância destinada ao e-commerce é resultado, sobretudo, do crescimento das relações comerciais realizadas através deste canal (MCKNIGHT et al, 2002; ELLIOT e SPECK, 2005). As alterações nos cenários tecnológicos e demográficos iniciadas na década de 1970 proporcionaram mudanças significativas no comportamento do consumidor, em seus desejos, suas necessidades e, conseqüentemente, em seu estilo de vida, o que o fez demandar produtos e serviços com mais qualidade e valor extra (BRETZKE 2005, p.49). Esta mudança continuou nas décadas seguintes, em especial nos anos 90 com o advento da internet e o surgimento da revolução digital. As mudanças, sobretudo tecnológicas, que o mundo vem sofrendo estão induzindo os consumidores a uma nova forma de comportamento de consumo, denominada por Solomon (2004) como comportamento do consumidor digital. Consumidores e produtores estão interagindo em uma nova forma de experiência nunca antes vivenciada. Rápidas transmissões de informação estão alterando a velocidade de desenvolvimento de novas tendências, especialmente desde que os meios virtuais permitiram que os consumidores participassem da criação e disseminação de novos produtos (SOLOMON, 2004). A internet proporciona alguns confortos e comodidades que são atrativos para os clientes, por exemplo, a facilidade e agilidade na busca de informações e reunião da quantidade de informação certa em um menor tempo (DOOLIN et al, 2005; KOVACS e FARIAS, 2005). A rapidez na comunicação pode tornar o processo de tomada de decisão mais ágil e acabar favorecendo a compra. Atualmente, as empresas oferecem uma grande variedade de produtos e marcas. Eles podem variar em tamanho, forma, cor, tamanho e outras características. Muitos pesquisadores indicam que essa sobreoferta de alternativas causa nos consumidores a experiência de sobrecarga de informações (ANDERSON et al, 1966; JACOBY et al, 1974a; MALHOTRA, 1982; KELLER e STAELIN, 1987; HAHN et al, 1992; HELSEN e URSIC, 1993). 1

2 Sobrecarga de informações é definida como o efeito afetivo negativo causado pelo excesso de informações além da capacidade individual de processamento do consumidor (JACOBY et al, 1974b). Desse modo, considerando o exposto até o momento, o problema a ser investigado traduzse na seguinte pergunta de pesquisa: de que modo as respostas afetivas resultantes da sobrecarga de informações se relacionam com o comportamento do consumidor de comércio eletrônico? A compreensão do fenômeno de sobrecarga de informações implica em uma nova perspectiva de projeto para os websites comerciais. Sob essa óptica, as páginas virtuais devem gerenciar o número de informações de uma forma que não gerem impactos negativos ao consumidor. Embora exista uma ampla literatura internacional, os resultados são divergentes (por exemplo, WILKIE, 1974; RUSSO, 1974; MEYER e JOHNSON, 1989; BETTMAN et al, 1991), demonstrando que o tema ainda está em construção e novas pesquisas são necessárias. O item seguinte apresenta a revisão teórica acerca da sobrecarga de informações. SOBRECARGA DE INFORMAÇÕES Durante o processo de busca de informações, o indivíduo está sujeito a experimentar o estado de sobrecarga de informações (information overload), que representa o comportamento do consumidor sobre influência de um número de informações maior do que este pode processar (JACOBY et al, 1974a). Jacoby e Malhotra (1984) e Sheth et al (2001, p.498) definem o estado de sobrecarga como a condição de ser exposto a uma quantidade demasiada de informações em um nível que a pessoa não consiga mais processá-las. A premissa fundamental que sustenta o paradigma da sobrecarga é que os consumidores possuem uma capacidade finita de absorver e processar informações em determinado espaço de tempo (MALHOTRA, 1982:419). A sobrecarga de informações tem sido observada e estudada há algumas décadas por diversos pesquisadores (por exemplo, JACOBY et al, 1974a, b; WILKIE, 1974; RUSSO, 1974; SUMMERS, 1974; SCAMMON, 1977; MALHOTRA, 1982; JACOBY e MALHOTRA, 1984; GREEN, 2007), porém, ainda existe uma carência de investigação deste tema relacionado ao comportamento de compra on-line. Efeitos da sobrecarga de informações já foram identificados não apenas no comportamento do consumidor, mas também em outras áreas, como a administração financeira (SWAIN e HAKA, 2000) e as ciências da saúde (JACOBY, 1977, p.571). Antes de se aprofundar no tema é necessário fazer uma distinção entre carga de informações (information load) e sobrecarga de informações (information overload). Segundo McCormick (1970, p.114), a carga de informações refere-se à variedade de estímulos que indivíduos devem responder. Sobrecarga de informações, por sua vez, é definido por Jacoby (1977, p.569) como o fato de que há limites para a habilidade humana de assimilar e processar as informações durante uma dada unidade de tempo. Pesquisas anteriores investigaram a sobrecarga de informações como uma experiência afetiva negativa (confusão / redução dos níveis de satisfação) causada pela grande quantidade de alternativas e atributos fornecidas na hora da compra (JACOBY et al, 1974a; MALHOTRA, 1982; HELSEN e URSIC, 1993). Alguns estudos se propuseram a investigar o nível ideal de informações que otimizassem o processo de compra (por exemplo, HAYES, 1962; WRIGHT, 1975; BETTMAN, 1979; 2

3 OLSHAVSHY, 1979). Para Wright (1975, p.63), seis alternativas é um número ideal para que o consumidor decida sem sofrer os efeitos da sobrecarga de informações. Bettman (1979, p.221), por sua vez, argumenta que o valor ótimo é de cinco opções, demonstrando que não existe uma homogeneidade de opiniões sobre este processo. É importante frisar que estes achados podem não representar a realidade atual, principalmente, quando considerados os usuários da Internet que lidam rotineiramente com grandes quantidades de informações. O fenômeno da sobrecarga de informações pode ocorrer de duas formas: sobrecarga de marcas ou de atributos (WILKIE, 1974, p.463). A primeira ocorre quando o consumidor se encontra diante de uma situação onde possui várias marcas de produtos similares (alternativas) e irá escolher apenas uma. Neste cenário o número de informações sobre os atributos das marcas é limitado, mas o excesso de marcas a serem analisadas caracteriza uma sobrecarga de informações. A segunda situação considera um cenário com um número pequeno de marcas disponíveis, porém muita informação sobre os atributos dos produtos ou serviços. A Figura 1 demonstra graficamente os efeitos da sobrecarga de informações de acordo com a quantidade de informações (atributos e alternativas). Figura 1 Sobrecarga de Informações Atributos Sobrecarga de Informações Sobrecarga de Informações Carga admissível de informações Sobrecarga de Informações Fonte: Baseado em Jacoby et al (1974a). Alternativas Bretzke (2005, p.75) admite que um dos grandes desafios do marketing é a dificuldade em gerenciar a distorção entre o modelo mental e a imagem real do produto ou serviço, pois, os consumidores têm dificuldade de distinguir a diferença entre os múltiplos estímulos que recebem. Scammon (1977, p.148) adverte que há uma diferença significativa entre dados e informações. Para o consumidor, mesmo que o dado esteja em formato entendível, este não será considerado uma informação, portanto é inútil ao processo de decisão de compra. As informações podem ser obtidas através de uma variedade de fontes como propagandas, comunicação boca-a-boca, embalagens, entre outros. Contudo, Jacoby et al (1974b, p.33) adverte que a principal fonte de sobrecarga de informações é a embalagem, pois esta é a ultima tentativa da empresa persuadir o consumidor instantes antes da compra. A embalagem é composta por algumas informações requeridas pela legislação como ingredientes (no caso de alimentos), peso, medidas, consumo elétrico (no caso de eletrônicos), entre outros, e de informações adicionais que as empresas tenham interesse de incluir. Estudos preliminares de Jacoby et al (1974a, p.67) revelaram correlações entre a quantidade de informações e as respostas afetivas de satisfação e confusão. Foi observado também que em estado de sobrecarga de informações o consumidor tem menor habilidade de escolher a melhor marca. 3

4 As conclusões obtidas pelos estudos anteriores são diversas e muitas vezes contraditórias. Algumas pesquisas apontam que ao aumentar o número de informações há uma maior confusão por parte dos consumidores, enquanto outros afirmam que esta relação é inversamente proporcional (por exemplo, JACOBY et al, 1974b; SCAMMON, 1977). Atentando para estas divergências, Malhotra (1982) propôs que fossem considerados outros aspectos da informação nas pesquisas, como a variação de atributos (não apenas de alternativas) e mensuração da relevância da informação para a decisão de compra. Para Anderson et al (1966) as pesquisas apresentaram distorções pelo fato dos consumidores estarem influenciados pela (in)satisfação com a performance geral da loja, e não apenas com a sobrecarga de informações. O conceito de melhor compra foi adotado por Jacoby et al (1974b, p.35) através da mensuração de quais características de produto os consumidores consideravam mais relevantes. No estudo complementar ao seu experimento anterior Jacoby et al (1974b, p.39) confirmaram os achados e enfatizaram que o maior número de informações disponíveis no pré-compra pode resultar em decisões mais pobres. Observaram também neste experimento que os indivíduos podem se sentir mais satisfeitos e com mais certeza do produto escolhido mesmo quando não estão realizando a melhor compra. Sobre a perspectiva da sobrecarga de informações, um princípio geral da busca de informações pelos consumidores é, portanto, o de que estes são seletivos em suas aquisições de informações e, em virtude dessa seletividade, podem nem sempre tomar as melhores decisões (SHETH, 2001, p.500). Uma vez que o cliente é submetido ao estado de sobrecarga de informações, este responderá de forma afetiva. Estes efeitos são abordados no item subseqüente. Reações Afetivas à Sobrecarga de Informações De acordo com a revisão teórica realizada, duas reações afetivas são apontadas como resultados da experiência de sobrecarga de informações, redução do nível de satisfação (ANDERSON et al, 1966; SCAMMON, 1977; MALHOTRA, 1982; KELLER e STAELIN, 1987) e a confusão (ANDERSON et al, 1966; JACOBY et al, 1974a; SCAMMON, 1977; KELLER e STAELIN, 1987; GARBARINO e EDELL, 1997). A satisfação foi conceituada por Sheth et al (2001) como o estado cognitivo do comprador de estar sendo atendido adequadamente ou inadequadamente por um esforço que ele realizou. Já para Oliver (1981), a satisfação é o estado psicológico resultante da emoção em torno da expectativa desconfirmada que é casada com os sentimentos a priori do consumidor. Assim, a satisfação é uma variável fundamental na vida das organizações, seja no ambiente real ou virtual. É importante ainda observar que os estes clientes que são leais à organização apresentam a tendência de se engajar em propaganda boca-a-boca favorável para a empresa (ANDERSON et al, 1994; OLIVER, 1997). Além da satisfação, a outra resposta afetiva investigada neste estudo é a confusão. Confusão é a resposta afetiva que aparece na maior parte dos estudos de sobrecarga de informações (por exemplo, JACOBY et al, 1974a; MALHOTRA, 1982; HELSEN e URSIC, 1993). Esse estado é referente à incapacidade de processamento de todas as informações disponíveis para o consumidor na hora da compra (JACOBY e MALHOTRA 1984; SHETH et al, 2001). A confusão pode ser entendida como um comportamento falho (incapacidade de processamento) gerado por uma desordem (sobrecarga de informações) ou um estado mental caracterizado pela falta de ordenação nos pensamentos e atos. 4

5 O item seguinte aborda o e-commerce, modalidade de comércio on-line investigado neste estudo. E-COMMERCE O e-commerce não se resume à compra e venda de produtos por meio on-line. Na verdade, engloba o processo on-line de desenvolvimento, marketing, venda, entrega, atendimento e pagamento de produtos e serviços negociados com clientes do mercado global interconectados, com o apoio de uma rede mundial de parceiros (O BRIEN, 2004, p.242). Uma definição possível de e-commerce é o sistema de compras e coletas de informações on-line por meio de redes de computadores pessoais (REEDY et al, 2001, p.46). O mesmo é compreendido pelo marketing eletrônico (e-marketing), que por sua vez expressa o conjunto de ações de marketing intermediadas por canais eletrônicos como a internet, onde o cliente controla a quantidade e o tipo da informação recebida (LIMEIRA, 2003, p.10). A capacidade dos websites de comércio eletrônico inclui características como customização de web pages para compradores e configuração de produtos em tempo real (KALAKOTA et al, 1999, p.26). A compreensão dos efeitos da sobrecarga de informações é particularmente importante na construção destas páginas virtuais, pois o nível de informação disponibilizado para o cliente na hora da compra é um fator determinante para que este experimente a sobrecarga. As principais razões para uma empresa resolver se tornar on-line são relacionadas ao potencial de expansão do mercado, visibilidade da empresa, fortalecimento do relacionamento nos negócios, poder de resposta, redução de custos, estoque just in time e evitar perdas financeiras (RADZIUK, 2003, p.24). Além destes novos desafios, as empresas também convivem com um número elevado de ameaças. Segundo Keegan (2005, p.361), as empresas têm de aprender a conviver com um alto grau de volatilidade e acirrada concorrência. A nova economia forçará as empresas a adotar algumas novas estratégias de jogo, como assegurar e defender uma posição dominante de mercado por meio de um permanente processo de inovação e formar alianças baseadas em seu potencial de acesso a mercado (Keegan, 2005, p.362). Dentre as diversas características, a interatividade, que permite ao usuário múltiplas escolhas para buscar informações de maneiras distintas, faz com que a função de marketing transcenda o paradigma do marketing tradicional que pressupõe consumidores passivos (BURLAMAQUI e SANTOS, 2004, p.03). O item seguinte aborda o método de pesquisa adotado para este estudo. MÉTODO DE PESQUISA Esta pesquisa possui caráter exploratório-descritivo, pois busca-se inicialmente um melhor conhecimento teórico dos construtos investigados no intuito de, em seguida, descrevê-los em termos de compras realizadas através do comércio eletrônico, com ênfase nas variáveis de interesse do estudo. Na primeira etapa, exploratória, a literatura é aprofundada, objetivando a estruturação da teoria relacionada ao e-commerce e a sobrecarga de informações. Na segunda fase, descritiva, foi realizado um survey através da aplicação de um questionário elaborado com base nas informações obtidas pela revisão bibliográfica e pela estruturação do referencial teórico. As escalas foram desenvolvidas com base na literatura para que o objetivo deste estudo pudesse ser alcançado. A Figura 2 apresenta o desenho metodológico. 5

6 A Figura 2 traz o desenho metodológico. Fase Exploratória Revisão da Literatura Construção do Questionário Fase Descritiva Survey Levantamento Análises de Tendência Central Análises de Dispersão Análises Descritivas Teste Alfa de Cronbach Análise de Confiabilidade Análise Fatorial Correlação de Pearson Análise Multivariadas Modelagem de Equações Estruturais O universo adotado nesta pesquisa é formado por todos os brasileiros que realizaram compras em varejo eletrônico nos últimos seis meses, aqui considerada infinita. Em 2006, a população de internautas no Brasil era de 14,5 milhões de pessoas (IBOPE/NETRATINGS, 2006). Não se sabe quantos desses compram em varejo eletrônico de uma forma precisa, porém Felipini (2002) apontava cerca de 2 milhões de compradores do varejo eletrônico no Brasil em A técnica de amostragem é de natureza não probabilística (MARCONI e LAKATOS, 2002, p.51; MALHOTRA, 2006, p.335), embora o pesquisador tenha consciência que isto limita as generalizações da pesquisa, e, em termos mais rigorosos, não seria o ideal para o principal tipo de análise multivariada que se pretende realizar a modelagem de equações estruturais. Hair et al (2006, p.112) afirmam que para o uso deste tipo de análise é necessário uma amostra mínima de 50 respondentes. Neste estudo foram obtidos 57 questionários válidos respondidos. A partir da desk research realizada, algumas hipóteses foram desenvolvidas a fim de serem testadas neste estudo, como pode ser observado no Quadro 1 abaixo. Quadro 1 Hipóteses de Pesquisa Hipótese H0 Os consumidores de e-commerce não são influenciados pela sobrecarga de informações. H1 A sobrecarga de informações gera uma resposta afetiva de confusão nos consumidores de e-commerce. H2 A sobrecarga de informações gera uma diminuição no nível de satisfação dos consumidores de e-commerce. Fonte - Anderson et al (1966) Jacoby et al (1974b) Scammon (1977) Keller e Staelin (1987) Garbarino e Edell (1997) Anderson et al (1966) Scammon (1977) Malhotra (1982) Keller e Staelin (1987) 6

7 A fase exploratória, que fez uso da desk research, culminou com a elaboração de um instrumento de pesquisa utilizado neste estudo. O questionário, construído a partir da revisão da literatura, é divido em blocos. O primeiro bloco é referente ao processo de decisão de compra. É questionado sobre em qual loja virtual o respondente fez sua ultima compra, o produto adquirido e o valor desta. Em seguida, o respondente deveria informar o número de alternativas analisadas no processo pré-compra. Com objetivo de melhor entender o perfil dos consumidores virtuais participantes do estudo, foram questionados os atributos que foram decisivos na escolha por determinado website e produto, assim como qual a principal fonte de informações utilizada durante o processo de decisão de compra. Para a mensuração das respostas afetivas (confusão e satisfação) dos consumidores de e- commerce, foi adaptada a escala proposta originalmente por Jacoby et al (1974b, p.36). Após a realização de um pré-teste com quinze respondentes, a escala sofreu algumas modificações relativas, sobretudo, a forma de redação das alternativas. O resultado desta adaptação é apresentado pelo Quadro 2. Quadro 2 Escala de Mensuração das Respostas da Sobrecarga de Informações Alternativas Fiquei satisfeito com minha compra. Estou certo que fiz a melhor escolha. Eu me senti confuso durante a escolha. Entre as marcas que tenho condições de comprar, não fiz a melhor escolha. Acredito que não fiz a melhor escolha. Desejaria mais informações para realizar uma compra melhor. Caso tivesse mais informações, eu teria condições fazer uma melhor escolha entre as opções. Acredito que mais informações causariam uma maior confusão em minha escolha. Estou contente com minha escolha. Fonte: Adaptado de Jacoby et al (1974b, p.36) A escala é do tipo Likert, sendo o ponto 05 para concordo totalmente e o ponto 01 para discordo totalmente. O item intermediário 03 foi utilizado como ponto neutro. Finalmente, o ultimo bloco tem o objetivo de definir o perfil dos respondentes. Esta parte do instrumento de pesquisa aborda questões sobre gênero, idade e renda. O item seguinte demonstra as análises realizadas. ANÁLISE DOS DADOS O primeiro passo da análise de dados foi o levantamento do perfil dos respondentes. A amostra foi composta por 64% de pessoas do gênero masculino, com idade média de 35 anos e renda média pessoal até 06 salários mínimos. Os principais produtos comprados foram livros (14%), máquinas fotográficas digitais (9%) e CD s (9%), e o valor médio das compras foi de R$ 480,00. Foram identificados dois itens com valor acima de reais e outros dois com valor superior à quantia de reais. Estes itens foram um home theater, um notebook, um video game e uma televisão LCD. Quando questionados sobre as fontes de informação, os consumidores afirmaram que consultam duas vezes mais as informações offline (amigos e parentes, loja tradicional, catálogos impressos e publicidade em televisão, outdoor e rádio) em relação à online (site do fabricante, 7

8 site do vendedor e sites de busca). Este achado contrariou a expectativa dos pesquisadores, pois se acreditava que a internet seria a principal fonte de busca de informações. O instrumento de coleta de dados mensurou, também, qual a importância destas fontes de informação (online e offline) no processo de decisão de compra. O resumo desta análise pode ser observado na Tabela 1. Tabela 1 Fontes de Informações Pré-Compra Fonte de Informação Ordem de Importância Tipo de Informação Website da Loja Virtual 1º Online Website do Fabricante 2º Online Loja Tradicional 3º Offline Websites de Busca 4º Online Amigos ou Parentes 5º Offline Catálogos Impressos 6º Offline Publicidade 7º Offline A fonte primária de busca de informações pré-compra é a própria loja virtual e a alternativa considerada menos importante nos momentos anteriores a compra é a publicidade (Televisão, Outdoor e Rádio). Acredita-se que o motivo deste resultado é o fato das propagandas nestas mídias específicas terem outros objetivos, como fixar a marca na mente do consumidor. É importante esclarecer que o item loja tradicional se refere ao consumidor ir até um comércio tradicional buscar informações relevantes e efetuar a compra de forma eletrônica. Acredita-se que o fato desta fonte estar entre as três mais importantes, segundo os respondentes, é um achado intrigante e as suas motivações devem ser alvo de estudos futuros. Comparando os resultados entre quantidade de fontes consultadas e importância destas, foi observado que, embora a internet seja menos consultada que a fontes offline, ela é considerada como a mais decisiva no processo de decisão de compra dos consumidores de comércio eletrônico. O número médio de informações analisadas é obtido através da multiplicação do número médio de alternativas consideradas com o número médio de atributos analisados (WILKIE, 1974, p.463). O pesquisador tem consciência da limitação em questionar o respondente sobre o número exato de informações consultadas, porém, na impossibilidade de monitorar o processo de compra de todos os participantes do estudo, este se torna um bom indicador da quantidade de informações analisadas. A maior parte dos respondentes (74,5%) afirmou ter considerado entre 02 e 04 alternativas diferentes durante o processo de decisão de compra. Nos cálculos será considerado o valor 03 como número médio de alternativas. Tendo consciência do grande número de atributos disponibilizados na internet para cada produto, foi solicitado aos respondentes que indicassem apenas os dados que foram decisivos para a compra, pois grande parte dos atributos acessíveis pela web pode não ter sido significativo durante o processo de decisão de compra virtual. Foi identificado que em média 03 atributos são analisados durante a pré-compra. A Tabela 2 lista os atributos mais consultados segundo informado pelos respondentes. 8

9 Tabela 2 Freqüência de Consulta aos Atributos Atributo do Produto Percentual de Consulta Marca 82,5% Fabricante 77,2% Durabilidade 70,2% Tamanho 63,2% Cor 59,6% Peso 57,9% Origem 54,4% Pode-se observar nesta análise que 82,5% dos consumidores analisaram a marca do produto antes de efetuar a compra. O fato de os atributos tamanho e peso terem sido analisados por respectivamente 63,2% e 57,9% dos respondentes é um achado importante. Atribui-se esse comportamento à importância que estas características possuem, sobretudo para o frete, que é calculado sobre o peso da mercadoria. Assumindo então que ambas as médias de atributos e alternativas consultadas é igual a 03 e o número médio de informações analisadas pelos consumidores de comércio eletrônico na précompra é igual à 09 (3 x 3 = 9). O número de informações ideal (onde não ocorre a experiência de sobrecarga de informações) é entre 05 e 06 (WRIGHT, 1975, p.63; BETTMAN, 1979, p.221); logo os respondentes deste estudo analisando 09 informações vivenciaram a experiência da sobrecarga. Após identificar qual fenômeno da sobrecarga de informações esteve presente na amostra investigada, o passo seguinte é entender, por meio da aplicação da escala apresentada no tópico anterior, quais foram as respostas afetivas apresentadas pelos consumidores de e-commerce. A escala utilizada foi submetida à técnica de análise fatorial, que possui o objetivo de analisar as relações internas entre um dado número de varáveis e explorar os fatores latentes comuns a estes itens. O objetivo é de encontrar um meio de condensar a informação em um número menor de variáveis (fatores) com o mínimo de perda aceitável (HAIR et al, 2006, p.17). Para testar a confiabilidade das escalas será feito o uso da técnica alfa de Cronbach. As escalas deverão possuir o coeficiente de confiabilidade de no mínimo 0,6 (MALHOTRA, 2006, p.277). A Tabela 3 abaixo, representa o resultado da análise de fator. Tabela 3 Análise Fatorial Confirmatória Item Fator 1 (Satisfação) Fator 2 (Confusão) Fiquei satisfeito com minha compra.,729 - Estou certo que fiz a melhor escolha.,931 - Estou contente com minha escolha.,939 - Eu me senti confuso durante a escolha. -,519 Entre as marcas que tenho condições de comprar, não fiz a melhor -,582 escolha. Acredito que não fiz a melhor escolha. -,836 Caso tivesse mais informações, eu teria condições fazer uma melhor -,819 escolha entre as opções. Acredito que mais informações causariam uma maior confusão em minha -,767 escolha. Alfa Cronbach Desejaria mais informações para realizar uma compra melhor. - - Excluída,833,745 9

10 Os índices observados foram KMO igual a 0,624, Qui-quadrado de 80,028, 10 Graus de Liberdade e Significância de,000. Houve 01 item excluído por não apresentar carga significativa em nenhum dos dois fatores, e não constituir uma terceira variável latente de forma isolada. A partir dos fatores latentes identificados, uma matriz de correlação foi construída. A correlação de Pearson constitui um fundamento conceitual para as análises multivariadas (MALHOTRA, 2006, p.497). O objetivo desta análise é obter uma visão geral do relacionamento das variáveis investigadas, como pode ser observado na Tabela 4. Tabela 4 Matriz de Correlação Variáveis Satisfação Confusão Quantidade Informação Satisfação 1 -,455** -,336* Sig. Confusão Sig. -,455**,001,001, ,110,463 Pode ser observado que a satisfação possui relação negativa com a quantidade de informações e com a confusão. Esse resultado corrobora com a literatura de sobrecarga de informações que aponta para estas respostas afetivas como opostas (Anderson et al, 1966; Scammon, 1977; Malhotra, 1982; Keller e Staelin, 1987). A análise de correlação, entretanto, considera apenas as variáveis de forma isolada. Para uma melhor compreensão do fenômeno, é necessário a utilização de uma técnica multivariada que mensure a influência direta e indireta dos demais fatores do modelo,.para tanto, foi utilizado neste estudo a modelagem de equações estruturais. A Modelagens de Equações Estruturais é um modelo estatístico que busca explicar o relacionamento entre múltiplas variáveis. Esta técnica examina as estruturas de interrelacionamentos expressada em uma série de equações, similarmente a uma série de equações de regressões múltiplas (HAIR et al, 2006, p.711). Essa técnica estatística para análise multivariada de dados vem ganhando espaço nas ciências sociais, sobretudo na área administrativa (URDAN e RODRIGUES, 1998; JACINTO e SILVA, 2000; BREI e LIBERALI, 2004; FARIAS e LUCIAN, 2004; ZAMBALDI et al, 2006; GODOY et al, 2006; POPADIUK e SANTOS, 2006). A Modelagem Estrutural de Equações pode ser vista, ainda segundo Hair et al (2006, p.711), como uma extensão da regressão múltipla, onde a mais óbvia diferença entre ela e as demais técnicas multivariadas é a forma de lidar com os conjuntos de variáveis dependentes. A preocupação nesta técnica é com a ordem das variáveis. Na regressão X causa Y ; na MES X causa Y e Y causa Z, logo, uma variável dependente se torna uma variável independente em um relacionamento seguinte (HAIR et al, 2006, p.706). O uso desta técnica é principalmente importante na construção de modelos teóricos (path diagram). As teorias podem ser definidas como um conjunto simétrico de relacionamentos fornecendo uma consistente e compreensiva explicação do fenômeno (Hair et al, 2006, p.713). Para Maruyama (1998, p.29), a análise de caminhos (path analysis), outra denominação para MES, está relacionada a modelos com fluxo causal direcional único, onde as medidas de cada variável conceitual são perfeitamente confiáveis. Partindo desta premissa, acredita-se que não existe erro de medida (mensuração) ou de especificação (operacionalização) das variáveis. Isto é, cada medida é vista como uma exata manifestação da variável teórica. Certamente, nas 10

11 ciências sociais, assumir que há perfeita confiabilidade é irreal. Este fato restringiu, por muito tempo, a aplicação desta técnica de análise de dados neste campo da ciência. Uma solução parcial encontrada para este problema foi a inclusão de variáveis não observadas, ou latentes, assim como erros no modelo teórico. Estes indicadores revelam a quantidade de variância não explicada pelas variáveis exógenas (independentes) especificadas (FARIAS e SANTOS, 2000, p.114). O modelo teórico construído para este estudo pode ser observado na Figura 3. Figura 3 Modelo Teórico Proposto Satisfação Confusão H2 H1 Sobrecarga de Informações Produto Site Informações Offline Informações Online De acordo com este modelo, a sobrecarga de informações é gerada pelo excedente de informações disponibilizadas online (site do fabricante, site do vendedor e sites de busca), informações disponibilizadas offline (amigos e parentes, loja tradicional, catálogos impressos e publicidade em televisão, outdoor e rádio), website da loja virtual e produto comprado. Uma vez que os respondentes não realizaram compras na mesma loja virtual, e não adquiriram o mesmo produto, o modelo foi ajustado de uma forma que estas diferenças não destorcessem o resultado final. Para tanto, duas varáveis foram adicionadas, Produto e Site. Embora as hipóteses se baseiem apenas nas variáveis Satisfação, Confusão e Sobrecarga de Informações, é necessário considerar que as demais variáveis ( Produto, Site, Informações Offline e Informações Online ) podem influenciar, mesmo que indiretamente, as respostas afetivas dos consumidores ao fenômeno estudado e desta forma devem ser consideradas no modelo. Após identificar os componentes do modelo, é necessário calcular os índices de ajustamento. Estes índices, também conhecidos como fit, indicam a consistência interna do modelo, e devem ser calculados com base no número de variáveis observadas e na quantidade N de amostras (HAIR et al, 2006, p ). Os valores esperados para esta pesquisa são CFI (0,900) e RMSEA (entre 0,030 e 0,080). O modelo testado apresentou o seguinte comportamento exposto na Figura 4. Figura 4 Teste do Modelo Teórico Proposto -,45 Satisfação Confusão -,01;,98,00;,99,02,15 e1 1 0;,20 Sobrecarga de Informações 0 3,26 3,10 1,00 1 2,45 e4 1 Produto 0; 54,58 12,60,08 e5 1 Site Informações Offline Informações Online 0; 20,86 5,30 1,96 1 e2 e3 0; 2,30 0; -,32 11

12 Os índices de ajustamento do modelo foram CFI (0,905) e RMSEA (0,060). O resumo das estimativas calculadas podem ser observado na Tabela 5 abaixo. Tabela 5 Relações entre as Variáveis do Modelo Relações Estimativa Desvio-Padrão Significância Satisfação Confusão -0,454 0,153 0,003 Satisfação Sobrecarga de Informações -0,979 0,188 0,000 Confusão Sobrecarga de Informações -0,988 0,201 0,000 Os resultados extraídos pela análise de modelagem de equações estruturais indicam que os consumidores se sentem menos satisfeitos e menos confusos com o aumento das informações. Desta forma, a hipótese nula foi negada (H0). As duas demais hipóteses, relacionando sobrecarga de informações com confusão (H1) e redução dos níveis de satisfação (H2), foram respectivamente rejeitada e confirmada. A confirmação de H2 demonstra que, assim como no ambiente tradicional, o ambiente virtual sobrecarregado de informações também gera níveis reduzidos de satisfação dos consumidores. O principal achado deste estudo está na rejeição de H1. Os compradores virtuais não se mostraram confusos com o aumento das informações, ao contrário. É possível afirmar pelas estimativas da modelagem de equações estruturais que uma sobrecarga de informações reduz o nível de confusão. As conclusões deste estudo são o tema do próximo item. CONCLUSÃO A partir das análises, é possível concluir que a teoria de sobrecarga de informações no comércio tradicional é parcialmente válida para o e-commerce. Foi confirmado que o excesso de informações disponíveis gera uma diminuição dos níveis de satisfação nos consumidores, corroborando com a literatura na área (ANDERSON et al, 1966; SCAMMON, 1977; MALHOTRA, 1982; KELLER e STAELIN, 1987). Essas informações, de acordo com o modelo proposto, podem ser online ou offline, sendo as primeiras as mais relevantes para o processo de compra virtual. Desta forma, acredita-se que seja possível gerenciar a satisfação dos consumidores de e-commerce a partir do controle do número de informações disponíveis ao cliente durante a navegação pré-compra. A implicação deste achado para os construtores de websites transacionais é relativa à forma de projetar a loja virtual, disponibilizando um menor (porém mais relevante) número de informações aos clientes. Como forma de guiar este processo, é indicada a consulta à Tabela 2 (no tópico anterior), onde os atributos mais significantes para o processo de decisão de compra eletrônica são apresentados. A segunda e mais relevante conclusão deste estudo é referente à relação inversamente proporcional entre confusão e quantidade de informações, contrariando grande parte da literatura de sobrecarga de informações em comércios tradicionais (por exemplo, ANDERSON et al, 1966; JACOBY et al, 1974a; SCAMMON, 1977; KELLER e STAELIN, 1987; GARBARINO e EDELL, 1997). Este achado não indica apenas que os consumidores de e-commerce se sentem menos confusos com o aumento da quantidade de informações. Ele desconstrói a idéia que a redução dos níveis de satisfação é gerada pela confusão, premissa básica da literatura na área de sobrecarga de informações. 12

13 As análises sugerem que o próprio conceito do fenômeno estudado deve ser desconstruído na perspectiva do e-commerce, pois a definição da sobrecarga como o efeito afetivo negativo causado pelo excesso de informações além da capacidade individual de processamento do consumidor (JACOBY et al, 1974a; MALHOTRA, 1982; HELSEN e URSIC, 1993) não é válida para consumidores virtuais, a palavra negativo deveria ser desconsiderada, uma vez que a redução da confusão com o aumento da quantidade de informações é um efeito positivo. Possíveis explicações para este comportamento podem vir de outras áreas, como a psicologia cognitiva. Souza (2004), por exemplo, indica que o uso de ferramentas como computadores e internet afetam de forma permanente os mecanismos de cognição das pessoas, podendo inclusive gerar uma capacidade aumentada de compreensão que explique por que os consumidores de e-commerce não se sentem confusos na experiência de sobrecarga de informações. É reconhecida a limitação deste estudo quanto à forma de amostragem (não probabilística de corte transversal único) e a impossibilidade de generalização dos resultados. Acredita-se que o tema sobrecarga de informações ainda está em fase de construção, sobretudo no campo do comércio eletrônico, e os achados deste estudo servem de base para que novas pesquisas sejam elaboradas nesta área. Para interessados no tema, é aconselhado em pesquisas futuras controlar de forma mais rígida o ambiente (por exemplo, através de uma pesquisa explicativa) e identificar as razões dos consumidores virtuais se sentirem menos confusos com o aumento da quantidade de informações enquanto os estudos em comércios tradicionais apontam uma relação inversa. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANDERSON, Eugene W.; FORNELL, Claes; LEHMANN, Donald R. Customer Satisfaction, Market Share, and Profitability: Findings from Sweden. Journal of Marketing, v. 58, july 1994, p ANDERSON, L.K; TAYLOR, J.R; HOLLOWAY, R.J. The Consumer and His Alternatives: An Experimental Approach. Journal of Marketing Research. 3 Feb, BETTMAN, J.R. An Information Processing Theory of Consumer Choice. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Co BETTMAN, J.R; JONHSON, E.J; PAYNE, J.W. Consumer Decision Making. Handbook of Consumer Behaviour. ed. Thomas S. Robertson and Harold H. Kassarjian, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, BLACKWELL, R.D; MINIARD, P.W; ENGEL, J.F. Comportamento do Consumidor. São Paulo: Thomson, BREI, V.A; LIBERALI, G. O Uso de Modelagem em Equações Estruturais na Área de Marketing no Brasil. Anais do EMA, BRETZKE, M. Comportamento do Cliente. In: DIAS, S.R. (Org.) Gestão de Marketing. São Paulo: Saraiva, BURLAMAQUI, P; SANTOS, A.D. Marketing de Experiência na Internet: Um Estudo sobre a Percepção dos Estímulos Sensoriais em Portais Turísticos na WEB Brasileira. In: Encontro Nacional da ANPAD, DOOLIN, B.; DILLON, S.; THOMPSON, F.; CORNER, J. L. Perceived Risk, the Internet Shopping Experience and Online Purchasing Behavior: a New Zealand perspective. Journal of Global Information Management, v. 13, n. 2, apr-jun, ELLIOT, M. T.; SPECK, P. Surgi. Factors that affect attitude toward a retail web site. Journal of Marketing Theory and Practice, winter,

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