Aproximação de Lojas em um Shopping Center: Análise do Comportamento
do Consumidor e a Influência de Diferenciação de Marca e Localização sobre
Taxas de Conversão
Autoria: Hugo Leonardo Póvoa Sandall, Jorge Mendes de Oliveira-Castro Neto
Resumo
O consumo é uma dimensão importante da vida do ser humano. O estudo do comportamento
consumidor envolve atividades desde a percepção de necessidade até o descarte. Este trabalho
buscou encontrar uma provável cadeia de comportamentos que exprimisse o movimento de
aproximação à loja. Ele foi baseado na perspectiva comportamental para investigar
comportamentos de aproximação a lojas. Fatores que podem influenciar a entrada na loja
foram estudados: diferenciação de marca e localização relativa. Foi utilizada uma amostra por
tráfego e feita a análise da filmagem de 8 câmeras por 12 dias. As lojas mostraram grande
dificuldade em fazer o consumidor entrar. Os dados oferecem um diagnóstico simples e viável
da capacidade de atração da loja em relação a outras. Há mais comportamentos apresentados
quanto maior for o nível informativo e o fluxo diário e menor a distância. Em lojas mais
distantes, proporcionalmente mais pessoas olham e entram. As lojas da categoria moda jovem
fazem entrar mais. O shopping é, de fato, um laboratório de estudo tão rico de possibilidades
quanto importante pelo destaque tem na vida do consumidor.
Aproximação de Lojas em um Shopping Center: Análise do Comportamento
do Consumidor e a Influência de Diferenciação de Marca e Localização sobre
Taxas de Conversão
O consumo é uma dimensão importante da vida do ser humano. Tendo muito ou pouco
dinheiro, consome-se permanentemente. O indivíduo e o consumidor se confundem quando
este almoça, veste, lê, assiste, bebe, descarta, translada-se, estuda etc. Sejam quais forem os
complementos a estes verbos, quando do seu uso, eis um consumidor (Statt, 1997).
O estudo do comportamento consumidor envolve atividades desde o uso corriqueiro ou a
percepção de necessidade até o descarte porém costuma ser concentrado no ato de comprar
(Engel, Blackwell, & Miniard, 2005). Centrado na compra, é possível distinguir fases pré e
pós-compra. Cada uma resume atividades do consumidor que antecedem e sucedem a compra,
respectivamente (Mowen, & Minor, 2003). Desta forma a compra pode ser comprendida
como parte de um processo maior em que diversos comportamentos vão se suceder.
Sob este pressuposto, este trabalho buscou encontrar uma provável cadeia de comportamentos
que exprimisse o movimento de aproximação à loja. Este movimento seria iniciado quando o
consumidor passasse diante a loja e concluído com a entrada nesta, entendendo que na fase
que antecede a compra, entrar na loja é uma etapa necessária. Ele foi baseado na perspectiva
comportamental para investigar comportamentos de aproximação a lojas. As razões entre os
comportamentos estudados foram expressas por taxas de conversão. Alguns fatores que
podem influenciar a cadeia de comportamentos até a entrada na loja foram estudados,
especialmente o nível de diferenciação de marca, localização relativa e categoria de loja. Para
garantir a viabilidade e aplicação adequada da técnica escolhida, o estudo foi realizado em um
shopping center do distrito federal.
1 Análise do Comportamento do Consumidor
A pesquisa sobre o consumidor apresentou grande progresso nas últimas décadas. Quanto ao
escopo e métodos, persistem desavenças importantes de modo que esta ainda carece de
identidade própria e a área termina por ser fragmentada em tendências. Por outro lado, o
comportamento do consumidor certamente oferece diversas possibilidades para o estudo de
fenômenos com implicações teóricas. Neste contexto, o avanço de inovações tecnológicas
aplicadas a pesquisas realizadas em pontos de venda merece destaque (Simonson, Carmon,
Dhar, Drolet, & Nowlis, 2001).
Entender o que o consumidor quer ou precisa é desafiador embora possa parecer que não. É
preciso considerar o universo de variáveis que afetam uma decisão de consumo, a quantidade
de decisões envolvidas e sobrepostas e como estas se influenciam mutuamente (Evans, Jamal,
& Foxall, 2006). Sua investigação demanda uma abordagem multidisciplinar que pode
envolver a psicologia social, análise do comportamento, psicologia econômica, a
antropologia, a sociologia a comunicação social e a economia (Arnould, Price, & Zinkhan,
2003). Estas disciplinas têm muito a colaborar com o marketing na busca de compreensão dos
comportamentos do consumidor (Statt, 1997) na discussão de como os consumidores definem
o destino de seus recursos como dinheiro, tempo e esforço. Envolvem, portanto, o que
compram, quando e com que freqüência compram, onde e como procuram e como levantam
as informações necessárias para tomar decisões (Schiffman, & Kanuck, 2000).
O marketing envolve o estudo de processos de troca bem-sucedidos visando sistematizá-los e
replicá-los. Sugere, portanto, que o consumidor é o ponto de partida de qualquer prática
(Kotler, & Armstrong, 1998). Ser consumidor é desempenhar o papel daquele que adquire
bens. Skinner (1970) define bem como um estímulo reforçador que pode ser obtido por meio
de troca e, por conseguinte, a troca de bens ou dinheiro por outros bens seria condicionada e
gradativamente generalizada. A decisão por realizar uma troca estaria condicionada à
ponderação entre a desvantagem de ceder dinheiro ou um bem que se possui e a vantagem da
aquisição do bem (Skinner, 1970).
Entre as vertentes teóricas do estudo do comportamento do consumidor, a social cognitiva se
destaca (Simonson et al., 2001). A análise do comportamento do consumidor é uma proposta
inspirada na psicologia operante para a investigação do comportamento do consumidor e se
estabeleceu como alternativa à abordagem majoritária, inclusive com a função de fomentar o
desenvolvimento da ciência na medida em que provoca a interação ativa de teorias
competidoras (Oliveira-Castro, & Foxall, 2005; Foxall, 1988). Ela se destaca por apresentar
conceitos embasados em um sólido, sistemático e abrangente programa experimental de
pesquisa e dedicar ênfase sobre efeitos de variáveis situacionais sobre o comportamento.
Também parte do pressuposto filosófico de que o comportamento pode ser explicado por
variáveis ambientais (Foxall, 1997; Oliveira-Castro, & Foxall, 2005).
A análise do comportamento do consumidor assume o propósito de aplicar princípios de
aprendizagem ao estudo do comportamento do consumidor. Busca descrever, predizer e
compreender fatores que afetam este comportamento em sua complexidade (Foxall, OliveiraCastro, James, Yani-de-Soriano, & Sigurdsson, 2006) e representa uma interseção acadêmica
entre a ciência do Marketing e a Psicologia Econômica (Foxall, 2001). Esta perspectiva foi
sintetizada de forma ampla e sistemática por Foxall (1997, 1998) em um modelo no qual
busca favorecer compreensão funcional de situações de consumo.
2
1.1. Modelo sob a perspectiva comportamental
Foxall (1999) partiu de uma análise funcional comportamental em que o comportamento do
consumidor é posto no centro de toda atividade de marketing. A finalidade da empresa se
resumiria em criar e reter clientes servindo-lhes com vantagem sobre as demais empresas em
um contexto competitivo de mercado. A partir do comportamento do consumidor, então, uma
empresa surge, se estabelece e dele depende sua longevidade. Nesta análise, considera ainda
que o comportamento do consumidor (como qualquer outro) pode ser predito e influenciado
pela manipulação das contingências ambientais que favorecem sua ocorrência. Também pode
ser reforçado pelos benefícios obtidos dos produtos e serviços ou pela aprovação social, e
punido simultaneamente porque o consumidor tem que tolerar abrir mão de reforçadores
como o dinheiro, tempo ou empenho.
No modelo sob a perspectiva comportamental, o comportamento ocorre numa situação de
consumo que surge quando uma a história de aprendizagem emerge num cenário de
consumo. Estes dois elementos configuram os eventos antecedentes do comportamento de
consumo. Sua interação determina a probabilidade de ocorrência do comportamento do
consumidor que, por sua vez, vai produzir eventos conseqüentes, simultaneamente aversivos e
reforçadores (Foxall et al., 2006). A Figura 1 apresenta uma representação esquemática do
modelo sob a perspectiva comportamental cujos elementos serão aprofundados adiante.
Cenário de
Consumo
Reforço Utilitário
Punição Utilitária
Comportamento
de Consumo
Reforço Informativo
História de
Aprendizagem
Punição Informativa
Figura 1
Representação esquemática do Modelo sob a perspectiva comportamental
(Adaptado de Foxall et al., 2006)
1.1.1. Eventos Antecedentes ao Comportamento do Consumidor
Uma criança aprende desde muito cedo que, em certas situações, para obter um bem, precisa
fazer uma troca. Trocar um brinquedo por outro que está com outra criança, trocar dinheiro
por uma guloseima na mercearia etc. Aprende que este processo envolve perda (de um
brinquedo pelo outro, de dinheiro pela guloseima) e envolve ganho do bem que almejou.
Assim, gradualmente, aprende a adquirir bens. (Skinner, 1970). Desta forma, história de
aprendizagem vai sendo construída. Nela, foram estabelecidas as relações contingenciais nas
quais estímulos discriminativos passaram a sinalizar probabilidades da ocorrência de reforço
para respostas de aproximação (olhar uma vitrina, entrar em uma loja) e esquiva (evitar passar
na porta de uma loja, declinar da abordagem de atendimento) (Oliveira-Castro, & Foxall,
2005).
Nos cenários de consumo — tão diversos quanto um evento esportivo, uma ópera, uma
livraria e uma viagem de avião — são apresentados os estímulos discriminativos que
sinalizam as conseqüências às respostas do consumidor. Estes estímulos que compõem o
3
cenário de consumo se enquadram em uma das seguintes dimensões: (a) física (letreiro da
loja, vitrina), (b) social (outros clientes presentes, abordagem de funcionários da loja), (c)
temporal (horário de funcionamento, proximidade de aniversário), e (d) regulatório (regras de
conduta social). Em conjunto, os estímulos discriminativos sinalizam ao consumidor o tipo de
conseqüência provável para cada tipo de resposta (Foxall, 1988; Oliveira-Castro, & Foxall,
2005). Entender a situação de consumo torna possível influenciar o comportamento do
consumidor (Foxall, 1988). O manejo de variáveis do cenário como resultado de análises
funcionais é potencialmente viável e pode favorecer vendas e a lealdade do consumidor etc
(Foxall, Goldsmith, & Brown, 1998).
1.1.2. Eventos Conseqüentes ao Comportamento do Consumidor
O modelo comportamental propõe que o comportamento do consumidor produz
conseqüências que podem ser representadas sobre dois eixos ortogonais —eixo utilitário e
eixo informativo — sobre os quais as conseqüências podem variar de mais reforçadoras a
mais aversivas (Foxall et al., 2006).
As conseqüências utilitárias são os resultados funcionais que derivam da aplicação, posse ou
uso do produto/serviço na situação do consumo. Podem ser econômicas, pragmáticas ou
materiais e referem-se ao aumento na utilidade para o indivíduo como resultado prático do
consumo. Dependem, principalmente, das características do produto/serviço que o
consumidor entrou em contato. É o reforço mediado pelo próprio objeto e define seu valor de
uso. Por exemplo, os reforços utilitários da posse de um carro incluem, a possibilidade de
transporte de porta a porta a qualquer momento. Porém, possuir um carro pode também
produzir algumas conseqüências utilitárias aversivas tais como ter que fazer manutenções e
consertos eventuais (Oliveira-Castro, & Foxall, 2005; Foxall et al., 2006).
As conseqüências informativas, por sua vez, são simbólicas e mediadas pelas ações e reações
de outras pessoas. Assim, consistem em feedback sobre o desempenho do consumidor quando
este tem (e faz saber que tem) ou usa o produto/serviço. Resultam do nível de status, prestígio
e aceitação social alcançado ou perdido (Oliveira-Castro, & Foxall, 2005). Deste modo, um
carro luxuoso, além de cumprir bem suas funções, pode produzir tanto reforço pelo status
social como punição por ser mais poluente. Uma viagem a um local exótico pode produzir
reforços informativos como o prestígio e admiração de amigos ou o sentimento de realização
ao desfrutar e saber ter recursos para este tipo de viagem mas também produzir punição
informativa por meio de comentários críticos de quem o considera a atividade esnobe ou
desperdício tolo de dinheiro. (Foxall et al., 2006).
1.1.3. Diferenciação de Marca
Ehrenberg, (1971; Uncles, Ehrenberg, & Hammond, 1995) observou regularidades na escolha
de marcas utilizando dados de painel e traçou princípios atualmente aceitos acerca de medidas
de desempenho de marcas Propôs uma teoria que explica a repetição de compras de uma
marca baseada na freqüência onde a marca estudada seria comprada em quantidades estáveis
por uma parcela estável da população. Demonstrou, ainda, que a quantidade média comprada
em cada oportunidade varia pouco de marca para marca e que a maioria dos consumidores
compra, em padrões semelhantes, mais de uma marca.
O modelo sob a perspectiva comportamental surge como uma proposta explicativa para a
repetição de compras e padrões de comportamento apresentadas por Ehrenberg (OliveiraCastro, & Foxall, 2005). Vem sido usado para investigar comportamento de procura
(Oliveira-Castro, 2003) e escolha de produtos de compra rotineira (Pohl et al, 2006; Dias, &
4
Oliveira-Castro, 2006) e efeitos de variáveis de diferenciação de marca. Oliveira-Castro et al.
(manuscrito aceito para publicação), por exemplo, sugeriram uma forma de medir o valor de
marca ao investigar a relação entre diferenciação de marca e seu desempenho em quinze
categorias de produtos no Brasil e no Reino Unido e mostraram que a relação entre os dois
constructos variam através das categorias de produtos.
Oliveira-Castro (2003) propôs um procedimento de observação direta a fim de estudar o efeito
do preço base do produto sobre a duração do comportamento de procura dos consumidores
em um supermercado. A duração da procura era significativamente maior para os produtos
mais caros. Dias e Oliveira-Castro (artigo submetido à publicação) investigaram o efeito da
quantidade de marcas e outras variáveis sobre a duração do comportamento de procura em
supermercados, utilizando uma metodologia de observação direta. Constataram que quanto
maior a diferenciação das marcas, menor o tempo de procura e para uma maior alternativas de
marcas, maior o tempo de procura.Oliveira-Castro et al. (2006) demonstraram que indivíduos
que compram maiores quantidades, em média, escolhem menor preço, em média e que
diferenças em elasticidade dos indivíduos são relativamente consistentes ao longo do tempo
mas não entre produtos.
A influência da diferenciação de marca tem sido demonstrada por Foxall et al. (2004) em
estudos de painéis de consumidores ou por observação que constataram que 70% dos
consumidores compram mais de 60% dos produtos de compra rotineira num mesmo nível
informativo e utilitário sendo que, em algumas categorias de produtos, este índice pode
alcançar 90%. Esta estabilidade evidenciou três padrões de comportamento em que há
consumidores que compram marcas mais conhecidas maximizando o reforço informativo,
outros privilegiam maximizar o reforço utilitário e minimizar o preço, um punidor. Defendem
que uma segmentação do mercado baseada em diferenciação de marca poderia favorecer
atividades de marketing como promoções, por exemplo. Poderia também orientar o
planejamento do sortimento de produtos procurando garantir a representatividade de todos os
níveis de diferenciação além de permitir maior confiança na substituição de marcas
funcionalmente equivalentes.
Estudos, como os citados anteriormente, partem do benefício informativo de marcas agrupado
em níveis para qualificar a diferenciação de marca. A medida é justificada pela freqüência
com que benefícios utilitários de marcas acompanham em proporção semelhante os benefícios
informativos dos produtos/serviços. E o nível informativo tem sido medido pelo índice mCQ
(Dias, & Oliveira-Castro, 2006; Oliveira-Castro et al., manuscrito aceito para publicação;
Pohl, 2004).
Pohl (2004; Pohl, & Oliveira-Castro, no prelo) propôs agrupar estatisticamente marcas
partindo do pressuposto de que quanto mais conhecidas e de maior qualidade as marcas,
maior o nível informativo. Em um questionário no qual listou todas as marcas a serem
categorizadas, os respondentes atribuíram valores de um a quatro, para cada marca, em
resposta a duas perguntas: uma quanto à sua familiaridade e outra sobre sua qualidade. Em
seguida, calculou a média de “conhecido” e “qualidade” — o índice mCQ — e conduziu
análises de variância que compararam médias dos mCQs das marcas a fim de categorizá-las
em diferentes níveis de reforço informativo.
Esta solução vem sendo utilizada como proposta para medir o nível informativo de marcas em
grupos (Pohl, & Oliveira–Castro, 2006; Dias, & Oliveira-Castro, 2006; Oliveira-Castro et al.,
manuscrito aceito para publicação). Revela a probablidade de reforço e punição que cada
marca sinaliza. Esta pode ser entendida como resultado de situações de consumo anteriores
como compra, uso, recomendação de um amigo, propaganda, atendimento anterior e variados
fatores do cenário como conforto da loja e conformação da vitrina, fruto da retroalimentação
5
da história de aprendizagem, portanto (Oliveira-Castro, & Foxall, 2005). A conjunção destes
fatores determina, de forma complexa, que cada marca possui um poder de discriminação
(Oliveira-Castro, 2003).
2 Comportamentos de Aproximação
Uma forma possível de interpretar comportamentos aparentemente caóticos em ambientes de
varejo é entendê- los como elos de cadeias. Um encadeamento é um processo pelo qual se
realiza um comportamento que foi precedido por outros comportamentos numa cadeia
sucessiva. Uma porta trancada que é o único acesso a um local onde se deseja ir precisará ser
destrancada. Destrancar a tal porta precedeu o entrar. O encadeamento pode revelar etapas
necessárias ao desempenho de um comportamento. Para um consumidor que costuma fazer
compras numa loja, uma etapa essencial a ser considerada é entrar na loja. Se a loja encontrase no interior de um shopping, o consumidor precisou entrar no shopping. Então, para
comprar um sapato numa loja de shopping, pode-se dizer que o consumidor necessariamente
passa pelas etapas entrar no shopping, entrar na loja, comprar o produto. E, evidentemente,
estes comportamentos podem ser subdivididos.
Num encadeamento de fato, o reforço representa completar esquemas sucessivos com
estímulos diferentes a cada etapa. Geralmente o reforço à resposta anterior é o estímulo à
resposta posterior. Quando se quebra a seqüência de comportamentos em seus componentes,
pode-se tratar a seqüência como uma sucessão de operantes diferentes, cada um definido na
oportunidade de emitir o próximo, até que a seqüência seja terminada por um reforçador. Um
segmento ou elo tem sempre dupla função: ele reforça a última resposta e produz condições
para ocasionar a resposta seguinte. Os componentes da cadeia podem ser mais ou menos
independentes entre si em função da contingência (Catania, 1999). Os componentes da cadeia
podem ser mais ou menos independentes entre si em função da contingência (Catania, 1999).
Os comportamentos evidenciados em situações de compra são diversos e já foram descritos
dentro de diversas categorias como o comportamento de procura que ocorre quando o
consumidor procura informações para tomar decisões, faz um levantamento de preços ou
simplesmente manter-se informado sobre o que há disponível e novidades (Oliveira-Castro,
2003). Ao trafegar pelo shopping, o consumidor exerce um conjunto complexo, diverso e
inespecífico de comportamentos cuja investigação pode agregar valor técnicas usadas há
décadas pelo Marketing.
Sinhaa e Uniyalb (2005) criticaram metodologias de segmentação que levam em conta
somente a intenção e defendem que a segmentação seja feita de acordo com o comportamento
no ponto (e no ato) de venda alertando para que se considere o contexto, sempre muito
específico, em que ocorre o comportamento. Após avaliar os comportamentos em feiras
públicas na Índia, propuseram seis grandes segmentos com diversos tipos, cada, baseados em
padrões de comportamento. Os shoppings centers vêm sendo descritos como, cada vez mais, o
habitat principal dos consumidores. Daí que suas atividades devem ser estudadas neste
espaço. Ainda assim, há poucos estudos valendo-se das atividades dos consumidores dentro
dos malls (Bloch, Ridgway, & Dawson, 1994).
Além dos fatores que atraem o consumidor ao shopping como a segurança e estabilidade nas
expectativas para compras (Underhill, 2004), a função de centro comercial tem sido
transcendida e, além da função inicial de entidade econômica, tem provido serviços e
entretenimento (Bloch, Ridgway, & Dawson, 1994). No Brasil, o mesmo caminho é trilhado.
Somente no Distrito federal, no ano de 2005, dos aproximadamente 3,3 bilhões da verba
6
disponível ao varejo, pouco mais de 801 milhões ou 24% foram gastos em shoppings
(Evolução dos Números, 2006).
Em uma rara proposta de estudo que incluiu e diferenciou fatores de atração, Lam,
Vandenbosch, Hulland, & Pearce et al. (2001) avaliaram promoções em ambientes de compra
na venda. Afirmam que os varejistas limitaram-se por sua própria inabilidade em a medir a
eficácia de suas atividades de marketing. Avaliaram a atração a partir de tráfego dianteiro e
taxa de entrada. Ruiz, Chebat e Hansen, (2004) propuseram um modelo de segmentação
baseado em atividades que os consumidores costumam desempenhar no shopping. Uncles
(1996) afirma que um esforço considerável vem sendo empregado para descrever como os
consumidores se comportam ao adquirir bens de consumo e serviços e questionou se os
movimentos dos consumidores são redes caóticas ou seguem padrões repetitivos muito mais
simples.
Newman, Yu e Oulton (2002) apresentaram uma forma de estudar o movimento do
consumidor revelando seu deslocamento no tempo e no espaço possibilitando estudos
aplicados que favoreçam o planejamento de lojas. Newman e Foxall (2003) relacionaram esta
metodologia com o modelo sob a perspectiva comportamental utilizando dados foram
coletados automaticamente por câmeras de segurança do sistema de circuito fechado de TV.
Esta técnica nova cumpre dois objetivos principais para a pesquisa acadêmica e comercial: a
identificação sistemática do impacto comportamental de áreas específicas dentro de alguma
loja de varejo e seguir de um número ilimitado de consumidores em situação de compra.
Kirkup e Carrigan (2000) afirmam que o desenvolvimento tecnológico e conseqüente
acilidade de acesso coloca a pesquisa de observação em destaque como uma valiosa
ferramenta no estudo de comportamento de consumidor.
3 Método
O estudo do tráfego busca entender o destino do fluxo de pessoas no shopping e que fatores
podem influenciá-lo. Nesta pesquisa, algumas variáveis foram eleitas para serem investigadas
na busca de efeitos de estímulos sobre comportamentos e das relações entre determinados
comportamentos. Este estudo combinou e avaliou o efeito de alguns atributos que situam o
consumidor na intrincada rede que é um shopping center oferecendo condições para o estudo
da atratividade das lojas. As variáveis que compuseram os atributos foram: como atributo de
diferenciação de marca, (a) nível informativo (Foxall et al, 2006); como atributos situacionais,
(b) distância relativa da loja às âncoras, isto é, se a loja é mais ou menos distante em relação
às lojas de grande dimensão que, acredita-se, atraem boa parte do público; (c) fluxo de
consumidores que entraram no shopping no dia respectivo e (d) período escalonado em
relação ao pico de fluxo diário; e, finalmente, como controle adicional, (e) o segmento de loja
de acordo com o tipo de produto que vende e a clientela que almeja, a fim de viabilizar
potenciais generalizações futuras caso segmentos diferentes se comportem semelhantemente.
Buscou-se orientar o estudo no sentido de responder o problema de pesquisa: Qual a relação
entre comportamentos encadeados de tráfego em um shopping center de acordo com
distância, nível informativo e categoria? Entre objetivos que guiaram a pesquisa, estão (a)
investigar se determinadas cadeias de comportamento podem ser compreendidas como
unidades; (b) ponderar se a técnica da observação sistemática se presta a este tipo de pesquisa;
(c) avaliar se o estudo da ocorrência de comportamentos pode se valer de taxas de conversão
intermediárias; (d) compreender funcionalmente as relações entre comportamentos
apresentados no mall; (e) identificar variáveis preditoras de passar, entrever, olhar e entrar nas
lojas; e (f) aprimorar o método de coleta e as técnicas de análises e de construção de bancos
de registros em vídeo.
7
Os comportamentos a serem registrados na observação foram selecionados a partir de sessões
de observação direta, filmagens com câmera portátil e análises preliminares do material
gravado: (a) Passar pela frente da loja; (b) Entrever a loja; (c) Olhar para a vitrina da loja; e
(d) Entrar na loja. Foi utilizada uma amostra por tráfego (Mattar, 2001) constituída por
transeuntes em intervalos regulares e representativos do todo.
A coleta de dados consistiu na programação da filmagem e na gravação do material a ser
analisado em DVDs. Para cada dia de registro, foi gravada 1h, de cada câmera por 12 dias
entre 24 de outubro de 2005 a 17 de fevereiro de 2006. As análises dos registros em vídeo
foram realizadas no laboratório de aprendizagem humana da Universidade de Brasília. Ao
todo, 30.157 unidades de análise reunindo 44.444 passantes foram observadas apresentando
51.290 comportamentos-alvo em 576 arquivos de vídeo.
4 Resultados
Sobre os comportamentos, a grande variação de ocorrências em diferentes períodos, dias e
lojas é evidenciada pelos desvios padrão ou pela distância entre valor mínimo e máximo. A
Tabela 1 também apresenta médias de conversões nos períodos agregados. Em média, 52,5%
dos passantes, entreviram a loja e destes, em média, 58,7% olharam sua vitrina. Mas a
conversão quaternária, isto é, quantas pessoas entram na loja do total dos que olham a vitrina
é bem mais baixa, em média, 14,8% dos que olharam as vitrinas. A conversão primária é um
conceito de referência, apenas, e não consta da tabela uma vez que seu cálculo não seria
possível, como citado anteriormente. Ainda nesta tabela, nota-se os baixos desvios padrão das
taxas de conversão, sendo 0,205 para secundária, 0,224 para terciária e 0,177 para quaternária.
Variável
Média
Mediana
Moda
Desvio
Padrão
Valor
Mínimo
Valor
Máximo
Tabela 1
Média, mediana, moda, desvio padrão, valor mínimo e máximo da ocorrência de
comportamentos-alvo e das taxas de conversão dos dados agrupados
Comportamento Passar
Comportamento Entrever
Comportamento Olhar
Comportamento Entrar
Conversão Secundária
Conversão Terciária
Conversão Quaternária
54,14
23,16
13,24
1,54
,525
,587
,148
39
20
11
1
,500
,619
,100
15
16
8
0
1,000
,500
,000
45,38
14,23
9,12
1,54
,205
,224
,177
1
0
0
0
0
0
0
246
81
54
9
1
1
1
Nota: N: Válidos = 557, Omissos = 0.
A variação da ocorrência de comportamentos no dia pode ser vista na Figura 2 em que foram
apresentadas as médias dos totais de comportamentos-alvo por período de observação em
todos os dias de coleta. Uma distribuição normal pode ser observada em que o pico engloba
os horários de 15 e 17h e decai até os extremos 11e 21h. Este dado foi levado em conta como
possível influência no comportamento.
8
550
548
Passaram
Entreviram
Olharam
Entraram
534
500
450
440
400
428
350
300
344
250
225
200
150
0
190
158
100
50
218
216
187
89
107
129
127
106
11
14
14
14
12
11h
(10min)
13h
(10min)
15h
(10min)
17h
(10min)
19h
(10min)
100
56 8
21h
(10min)
Figura 2
Médias da ocorrência total diária de comportamentos-alvo, organizadas nos
respectivos períodos de observação.
4.1. Variáveis Dependentes
A análise estatística de escolha na pesquisa foi a regressão múltipla, a fim de estimar a relação
entre as variáveis estudadas e considerando o foco na predição dos comportamentos e a
natureza das variáveis intervalares (ou assim interpretadas) ou com muitos níveis como o
Fluxo Diário. Os resultados foram sintetizados nas tabelas adiante. Os coeficientes de
determinação (R²) encontrados para todos os comportamentos-alvo estão representados na
Figura 3. Em seguida, a Figura 4 apresenta uma síntese dos coeficientes de regressão (β) para
os mesmos. Embora redundantes, ambas as sínteses foram apresentadas a fim de facilitar a
leitura dos dados e a discussão na sessão seguinte.
9
100%
nível informativo
distância relativa
categoria
90%
80%
70%
40,5%
47,6%
60%
62,2%
12,8%
4,4%
22,5%
16,9%
52,4%
59,5%
40%
86,0%
10,6%
20%
10,8%
6,6%
10%
passar
2,0%
entrever
1,3%
14,9%
9,7%
7,9%
0%
1,0%
11,0%
8,9%
14,0%
9,7%
37,8%
50%
30%
fluxo no dia
período escalonado
outras variáveis
olhar
3,9%
7,3%
1,5%
entrar
Figura 3
Síntese dos coeficientes de determinação (R²) para nível informativo, distância
relativa, categoria, fluxo diário, período escalonado e outras variáveis sobre os
comportamentos passar, entrever, olhar e entrar, em percentuais.
-30
-45
0,003
0,001
0,001
0,000
9,547
2,715
-28,647
-15
período
escalonado
fluxo
diário
-0,599
0
-11,865
-6,129
15
3,020
0,752
0,146
30
18,490
45
categoria
Passar
-1,284
-0,448
-0,274
-0,019
distância
relativa
43,834
60
nível
informativo
Entrever
Olhar
Entrar
Figura 4
Síntese dos coeficientes de regressão (β) significativos para nível informativo,
distância relativa, categoria, fluxo diário, período escalonado e outras variáveis
sobre os comportamentos passar, entrever, olhar e entrar
Quanto às taxas de conversão, a Figura 5 apresenta uma síntese dos coeficientes de
determinação (R²) encontrados e a Figura 6 apresenta uma síntese dos coeficientes de
regressão (β) encontrados.
10
100%
nível informativo
distância relativa
categoria
90%
80%
fluxo no dia
período escalonado
outras variáveis
70%
71,2%
60%
89,5%
93,4%
50%
40%
30%
20%
0%
5,2%
1,4%
6,6%
21,5%
28,8%
10%
0,6%
conversão
secundária
10,5%
4,1%
2,6%
conversão
terciária
3,6%
6,9%
conversão
quaternária
Figura 5
Síntese dos coeficientes de determinação (R²) para nível informativo, distância
relativa, categoria, fluxo diário, período escalonado e outras variáveis sobre as
taxas de conversão secundária, terciária e quaternária
fluxo
diário
0
0,05
-0,2
-0,25
-0,192
-0,15
-0,094
-0,102
-0,1
-0,053
0
-0,05
período
escalonado
0,002
0,1
categoria
0,068
distância
relativa
0,067
nível
informativo
conversão secundária
conversão terciária
conversão quaternária
Figura 6
Síntese dos coeficientes de regressão (β) significativos para nível informativo,
distância relativa, categoria, fluxo diário, período escalonado e outras variáveis
sobre as taxas de conversão secundária, terciária e quaternária.
5 Discussão
As análises descritivas apontam para uma dificuldade considerável na conversão quaternária.
Atrair o consumidor para dentro da loja é tarefa que merece maiores aprofundamentos pois,
de um modo geral, as lojas mostraram grande dificuldade em vencer esta barreiras e,
11
considerando que representa o êxito da atração, os gerentes devem se empenhar para
compreender os estímulos que influenciam a evitação observada. Estes dados podem ser úteis
para dar um diagnóstico simples e geral às lojas. Na medida que oferecem médias, estas
podem ser entendidas como um referencial de performance. Uma loja que esteja abaixo da
média poderá buscar manipular estímulos a fim de favorecer a aproximação. Ao contrário,
lojas que estejam acima da média e que manifestem desejo de favorecer o crescimento,
saberão que é pouco provável conseguir elevar sua performance muito além do que a que já
apresenta podendo determinar, inclusive, levar à conclusão de que suas metas gerencias
podem ser inalcançáveis.
Embora a ocorrência dos comportamentos varie bastante, esta variação reduziu
consideravelmente na progressão da cadeia indicando que buscar favorecer elos iniciais como
o passar, por exemplo, não é suficiente para elevar a ocorrência de entrar. Ao contrário, as
taxas de conversão secundária apresentam desvios baixos, o que sugere uma certa
regularidade das razões entre comportamentos. Merece destaque a média bastante baixa de
conversões quaternárias. Levando em conta que tipos de comportamento de procura como os
de tomada de preço ou levantamento de tendências de moda são encerrados na consulta à
vitrina ou que, pela diversificação crescente de serviços que um shopping oferece, diminui
proporcionalmente a necessidade de se entrar em lojas. Daí que se o shopping atrai um
contingente suficiente e a loja não, variáveis específicas das lojas devem ser o foco de estudos
futuros. A baixa correlação entre os comportamentos olhar e entrar revela essa dificuldade em
fazer o consumidor entrar na loja.
Estas constatações ficam bastante evidentes ao se traçar as variações de ocorrências de
comportamentos ao longo do dia quando nos extremos do dia a ocorrência é bem menos que
nos horários de maior densidade, no meio do dia entretanto, esta é cada vez menos intensa até
o comportamento entrar que pouco varia ao longo do dia.
Os coeficientes de determinação (R²) sobre os comportamentos apresentaram o papel
considerável das variáveis estudadas na predição dos comportamentos. Progressivamente, a
predição baseada nas variáveis nível informativo, distância relativa, categoria, fluxo diário,
período escalonado vai reduzindo, o que mostra que o shopping consegue gerar atratividade
baseada nas variáveis estudadas. Entretanto, quanto mais próximo do fim da cadeia, maior o
controle por estímulos que não foram estudados. Deste modo, pode-se inferir que entrar na
loja é mais controlado por variáveis estritas como arquitetura da fachada, receptividade no
atendimento, densidade de consumidores no interior da loja, tipo de vitrina, iluminação,
música ambiente que pelas variáveis estudadas.
Neste sentido não é de surpreender que embora realmente as lojas âncoras atraiam um
contingente de fluxo considerável e que as lojas mais próximas sejam beneficiadas pela
elevada ocorrência dos comportamentos iniciais da cadeia, isso não quer dizer que estas lojas
sejam bem-sucedidas no êxito final da cadeia. Isso pode se dever a um manejo insuficiente ou
inexistente de variáveis estritas de lojas já citado ou um equívoco na atratividade em si. Por
exemplo, se os consumidores atraídos pelas lojas âncoras forem majoritariamente do
segmento que maximiza reforço utilitário ou baixo preço, uma loja de nível informativo
elevado pode passar despercebida ou ser por si só aversiva. Ao mesmo tempo, os
consumidores que maximizam reforço informativo serão repelidos por estas lojas e terão
preferência por outras áreas do shopping. De qualquer modo, está claro que não basta
posicionar uma loja em corredor movimentado, é preciso avaliar a qualidade do público
passante e se os estímulos discriminativos que a loja evidencia são coerentes com o que se
procura ali.
12
Um padrão encontrado nos três primeiros elos da cadeia foi que, de acordo com os sinais dos
coeficientes de regressão (β), nível informativo, categoria e fluxo diário são diretamente
proporcionais à ocorrência, isto é, quanto maior o nível informativo, por exemplo, mais
pessoas passam, entrevêem e olham. O mesmo vale para moda feminina sobre moda jovem e,
evidentemente, para o fluxo diário. Dias de maior movimento favorecem a maior ocorrência
destes comportamentos. Por outro lado, negativos, isto é, inversamente proporcionais, para
distância relativa e período escalonado. Assim, quanto maior a distância maior a ocorrência de
comportamentos, proporcionalmente. Em lojas mais distantes, então, passam menos pessoas,
mas a proporção de comportamentos subseqüentes é favorável. Isso é particularmente
interessante para lojas de nível informativo alto, especialmente se aglomeradas em áreas do
shopping voltadas para moda ou luxo. Portanto, a atração estará voltada à atividade da loja e
não a outros fatores.
Sobre o comportamento entrar, as lojas da categoria moda jovem superam as de moda
feminina. Enquanto moda feminina atrai mais olhares, a moda jovem consegue fazer entrar
mais. Este fenômeno merece maior investigação futura. Há diversas possibilidades a
considerar sobre o que facilitaria mais a entrada de consumidores em lojas de moda jovem,
proporcionalmente, como ambientação mais informal, equipe de vendas mais jovem, preços
praticados etc.
Quanto às taxas de conversão, as variáveis estudadas apresentaram baixa capacidade de
predição diretamente, embora sejam importantes para a predição dos comportamentos cujas
razões determinam as taxas. Categoria é uma variável que se destaca sobre as demais como
variável preditora e é favorecida pela categoria moda jovem sobre a feminina. Por serem
razões, as taxas de conversão são resultados indiretos de uma manipulação de variáveis que
afetam a ocorência de comportamentos. Assim, são interessantes medidas de performance das
lojas. A medida bruta dos comportamentos facilita o manejo do cenário a fim de influenciar
comportamentos futuros. Deste modo o uso da medida das taxas de conversão ainda carece de
um entendimento maior de sua vocação agregando valor às vantagens de trazer do marketing
uma medida de performance tornando o estudo mais acessível.
Entre as contribuições acadêmicas deste estudo, destacam-se a proposta de encarar o shopping
como um grande laboratório de investigação de fenômenos comportamentais; o
desenvolvimento do método de observação utilizado e um passo inicial no desenho de um
modelo explicativo para a aproximação a lojas em shoppings. O estudo apresenta também
implicações gerenciais tais como a proposta de medidas de performance de lojas a partir de
uma perspectiva comportamental que permite aos profissionais de marketing conhecer e,
conseqüentemente, manejar variáveis que influenciam a atratividade às lojas favorecendo o
êxito em vendas, incrementando a capacidade de traçar estratégias, de medir o sucesso destas
e avaliar de forma embasada o efeito de características gerais das lojas.
Partindo do cerne do presente estudo, entende-se que os comportamentos apresentados por
consumidores no mall é tão variado que aparenta ser caótico, portanto os dados encontrados
no presente estudo lançam bases para a compreensão funcional de relações entre
comportamentos, levantamento de padrões e estabelecimento de unidades encadeadas
propondo, desta forma, um sentido de ordenação ao suposto caos assim como o papel preditor
de variáveis de diferentes ordens como distância, nível informativo e categoria.
Evidentemente ainda há muito por se investigar neste sítio porém a Análise do
Comportamento confirma-se como um referencial válido para a investigação do
comportamento do consumidor e ainda sugere que o shopping é, de fato, um laboratório de
estudo tão rico de possibilidades quanto importante pelo destaque tem na vida do consumidor.
13
6 Referências Bibliográficas
Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: An introduction to sequential
analysis (2ª, p. 221). Nova Iorque: Cambridge University Press.
Bloch, P. H., Ridgway, N. M., & Dawson, S. A. (1994). The shopping mall as consumer
habitat. Journal of Retailing, 70(1), 23-43. Acesso 10/12/2006, de find.galegroup.com
Catania, A. C. (1999). Aprendizagem, linguagem e cognição (4ª, p. 467). Porto Alegre:
Artmed.
Dias, M. B., & Oliveira-Castro, J. M. (2006). Comportamento de procura por produtos:
Efeitos da quantidade de marcas. Revista Psicologia: Organizações e Trabalho, 6(1), 196-234.
Dodd, C. A., Clarke, I., & Kirkup, M. H. (1998). Camera observations of customer behaviour
in fashion retailing: Methodological propositions. International Journal of Retail &
Distribution Management, 26(8), 311-317. Acesso 10/27/2006, de proquest.umi.com.
Ehrenberg, A. S. C., & Pyatt, F. G. (1971). Consumer behavior . Ringwood: Penguin Books.
Engel, J. F., Blackwell, R. D., & Miniard, P. W. (2005). Comportamento do consumidor (9ª,
p. 606). São Paulo: Thomson Learning.
Evans, M., Jamal, A., & Foxall, G. (2006). Consumer behavior (p. 404). Sussex: Wiley.
Evolução dos Números (2006). . In Abrasce - Associação Brasileira de Shopping Centers.
Acesso 10/6/2006, de www.abrasce.com.br.
Foxall, G. R. (1988). Radical behaviorism and consumer research: Theoretical promise and
empirical problems. Journal of Research in Marketing, 4, 111-129.
Foxall, G. R. (1995). Science and interpretation in consumer research: A radical behaviourist
perspective. European Journal of Marketing, 29(9), 3-99. Acesso 12/27/2006, de
www.emeraldinsight.com.
Foxall, G. R. (1997). Marketing psychology: The paradigm in the wings . London:
MacMillan.
Foxall, G. R. (1999). The marketing firm. Journal of Economic Psychology, 20, 207-234.
Acesso 12/2/2006, de www.sciencedirect.com.
Foxall, G. R. (2001). Foundations of consumer behaviour analysis. Marketing Theory, 1(2),
165-199. Acesso 12/2/2006, de mtq.sagepub.com/cgi/reprint/1/2/165.
Foxall, G., Goldsmith, R., & Brown, S. (1998). Consumer psychology for marketing (2ª, p.
286). London: International Thonson Business Press.
Foxall, G. R., Oliveira-Castro, J. M., & Schrezenmaier, T. C. (2004). The behavioral
economics of consumer brand choice: Patterns of reinforcement and utility maximization.
Behavioural Processes, 66, 235-260. Acesso 8/3/2006, de www.sciencedirect.com.
Foxall, G. R., Oliveira-Castro, J. M., James, V. K., Yani-de-Soriano, M. M., & Sigurdsson, V.
(2006). Consumer behavior analysis and social marketing. Behavior and Social Issues, 15,
101-124. Acesso 8/3/2006, de www.bfsr.org
Frost-Norton, T. (2005). The future of mall research: Current trends affecting the future of
marketing research in malls. Journal of Consumer Behaviour, 4(4), 293-302. Acesso
10/27/2006, de proquest.umi.com.
14
Jacoby, J., Johar, G. V., & Morrin, M. (1998). Consumer behavior: A quadrennium. Annual
Review of Psychology, 49, 319-344.
Kirkup, M., & Carrigan, M. (2000). Video surveillance research in retailing: Ethical issues.
International Journal of Retail & Distribution Management, 28(11), 470-480. Acesso
12/14/2006, de proquest.umi.com.
Lam, S., Vandenbosch, M., & Pearce, M. (1998). Retail sales force scheduling based on store
traffic forecasting. Journal of Retailing, 74(1), 61-88. Acesso 6/2/2005, de
www.sciencedirect.com.
Lam, S. Y., Vandenbosch, M., Hulland, J., & Pearce, M. (2001). Evaluating promotions in
shopping environments: Decomposing sales response into attraction, conversion, and
spending effects. , 20, 194-148. Acesso 12/31/2006, de find.galegroup.com
Mattar, F. N. (2001). Pesquisa de marketing (3ª, p. 275). São Paulo: Atlas.
Mowen, J. C., & Minor, M. S. (2003). Comportamento do consumidor (p. 403). São Paulo:
Prentice Hall.
Newman, A. J., & Foxall, G. R. (2003). In-store customer behaviour in the fashion sector:
Emerging methodological theoretical directions. International Journal of Retail & Distribution
Management, 31(11), 591-600. Acesso 11/17/2005, de www.emeraldinsight.com.
Oliveira-Castro, J. M., Foxall, G. R., James, V. K., Pohl, R. H. B. F., Dias, M. B., & Chang,
S. W. (manuscrito aceito para publicação). Brandability: A cross-cultural examination of
consumer-based brand equity and brand performance. Service Industries Journal.
Abreu-Rodrigues, J., & Ribeiro, M. R. (Orgs.) (2005). Análise do comportamento: Pesquisa,
teoria e aplicação (p. 304). Porto Alegre: Artmed.
Oliveira-Castro, J. M. (2003). Effects of base price upon search behavior of consumers in a
supermarket: An operant analysis. Journal of Economic Psychology, 24(5), 637-652. Acesso
10/13/2006, de www.sciencedirect.com.
Oliveira-Castro J. M., Ferreira D. C. S., Foxall G. R., & Schrezenmaier, T. C. (2005).
Dynamics of repeat buying for packaged food products. Journal of Marketing Management,
21(1-2), 37-61. Acesso 8/3/2006, de www.ingentaconnect.com.
Oliveira-Castro, J. M., Foxall, G. R., & Schrezenmaier, T. C. (2005). Patterns of consumer
response to retail price differentials. Service Industries Journal, 309-335. Acesso 7/3/2006, de
taylorandfrancis.metapress.com.
Oliveira-Castro, J. M., Foxall, G. R., & Schrezenmaier, T. C. (2006). Consumer brand choice:
Individual and group analyses of demand elasticity. Journal of The Experimental Analysis of
Behavior, 85(2), 147-166. Acesso 8/3/2006, de www.pubmedcentral.nih.gov.
Pohl, R. H. B. F. (2004). Efeitos do nível de reforço informativo das marcas sobre a duração
do comportamento de procura - Dissertação de Mestrado (p. 70). Brasília. Acesso 10/13/2006,
de www.consuma.unb.br.
Pohl, R. H. B. F., Oliveira–Castro, J. M., Bertoldi, L., & Lourenzo, A. L. (2006). Efeitos do
nível de benefício utilitário sobre a duração do comportamento de procura por produtos.
Revista Psicologia: Organizações e Trabalho, 6(1), 235-266.
Romero, S., Foxall, G. R., Schrezenmaier, T. C., Oliveira-Castro, J. M., & James, V. (2006).
Deviations from matching in consumer choice. European Journal of Behavior Analysis, 7(1),
15-40. Acesso 8/3/2006, de www.ejoba.org/.
15
Ruiz, J. -P., Chebat, J. -C., & Hansen, P. (2004). Another trip to the mall: A segmentation
study of customers based on their activities. Journal of Retailing and Consumer Services,
11(6), 333-350. Acesso 10/13/2006, de www.sciencedirect.com.
Schiffman, L. G., & Kanuck, L. L. (2000). Comportamento do consumidor (6ª, p. 475). Rio
de Janeiro: LTC.
Simonson, I., Carmon, Z., Dhar, R., Drolet, A., & Nowlis, S. M. (2001). Consumer research:
In search of identity. Annual Review of Psychology, 52, 249-275. Acesso 1/26/2007, de
find.galegroup.com.
Sinha, P. K., & Uniyal, D. P. (2005). Using observational research for behavioural
segmentation of shoppers. Journal of Retailing and Consumer Services, 12, 35-48. Acesso
6/16/2005, de www.sciencedirect.com.
Skinner, B. F. (1970). Ciência e comportamento humano (2ª, p. 252). Brasília: Universidade
de Brasília.
Skinner, B. F. (1974). Sobre o behaviorismo (p. 216). São Paulo: Cultrix.
Statt, D. A. (1997). Understanding the consumer: A psychological aproach (p. 332). London:
MacMillan Business.
Uncles, M. D. (1996). Classifying shoppers by their shopping-trip behaviour: A polytheticdivisive method. Marketing Intelligence & Planning, 14(1), 35-44. Acesso 12/2/2006, de
proquest.umi.com.
Uncles, M., Ehrenberg, A. S. C., & Hammond, K. (1995). Patterns of buyer behavior:
Regularities, models, and extensions. Marketing Science, 71-78.
Underhill, P. (2004). A magia dos shoppings: Como os shoppings atraem e seduzem (p. 253).
Rio de Janeiro: Elsevier.
16