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Desejo de Compra por Impulso: proposta de um modelo de mensuração relacional

Autoria: Roberto de Araujo Nascimento Cunha

Resumo: Este trabalho tem o objetivo de validar um modelo de desejo de compra por impulso. A escala foi construída com base na teoria revisada e validada com a utilização da técnica Análise Fatorial Confirmatória, por meio de Modelagem em Equações Estruturais com estimação via Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM). Os resultados apresentam que a Tendência de Impulso de Compra explica o Desejo de Compra em 42,3% dos casos. Nos modelos rivais propostos, a Influência Normativa influenciou positivamente e o Impacto Financeiro influenciou negativamente a Tendência de Impulso de Compra. O Materialismo teve influência positiva no Desejo de Compra.

 

 

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1. INTRODUÇÃO O comportamento impulsivo de compra, quando analisado sob uma perspectiva de

continuum, sugere que todos os indivíduos possuem diferentes níveis de impulsividade, que variam conforme o momento e seu estado psicológico. O comportamento de compra impulsivo é um ato repentino, irresistível e hedonicamente complexo que se opõe ao aspecto racional (KACEN; LEE, 2002). Assim, entende-se que a compra por impulso é psicologicamente complexa e muitas vezes associada sensivelmente ao estado emocional dos consumidores (ROOK, 1987), que buscam na compra de um bem ou serviço emoção, novidade, excitação, moda, status, entretenimento ou uma forma de escapar da rotina (WOOD, 2005). Se alguém está deprimido, frustrado ou entediado, o impulso de compra, associado às motivações hedônicas do consumo, parece ser uma tática eficaz para sair de um estado de humor indesejável.

Apesar de o comportamento impulsivo ser influenciado pela relação de custo e benefício da impulsividade, esse comportamento também depende da personalidade do consumidor (WEINBERG; GOTTWALLD, 1982). Conforme Rook e Hoch (1985) e Peck e Childers (2006), um produto pode ser comprado por impulso por um indivíduo e não por outros indivíduos do mesmo grupo social. Em suma, são os indivíduos e não os produtos que experimentam o consumo por impulso.

O impulso de compra, apesar de depender de recursos como a disponibilidade de dinheiro, tempo, esforço físico, mental, humor, estilo de vida, estado de fluxo e estilos de decisão, também está relacionado a outras variáveis. Esta pesquisa busca entender como as variáveis tendência de impulso de compra, influência normativa, materialismo e estratégias para resistir ao consumo, explica o desejo de compra de clientes por roupas e acessórios.

O presente estudo propõe validar um modelo de desejo de compra. Os objetivos deste estudo são:

a) verificar a relação causal entre tendência de impulso de compra, influência normativa, materialismo e estratégias para resistir ao consumo no desejo de compra de clientes por roupas e acessórios.

b) testar se a tendência de impulso de compra de clientes por roupas e acessórios explica significativamente o desejo de compra no modelo proposto.

As hipóteses do estudo são decorrentes do referencial teórico sobre comportamento de compra por impulso, estando destacadas em itálico, no decorrer de sua apresentação. 2. REFERENCIAL TEÓRICO

A contextualização do presente trabalho se dá a partir da discussão de pontos fundamentais para a compreensão do comportamento de compra por impulso. Dessa forma, serão apresentadas algumas concepções do desejo de compra. 2.1. Desejo de Compra por impulso

O fenômeno do comportamento impulsivo varia de uma falha imprudente em avaliar alternativas até um comportamento anormal, no sentido de não mensurar consequências psicológicas, sociais e econômicas sobre os atos (ROOK; FISHER, 1995). Para os mesmos autores, o comportamento impulsivo deve ser analisado sob uma perspectiva de continuum. Os autores destacam que não se deve analisar o termo como simplesmente uma dicotomia, mas como um conceito de que todos os indivíduos possuem diferentes níveis de impulsividade que variam conforme o momento e estado psicológico.

O comportamento de compra impulsivo é um ato repentino, irresistível e hedonicamente complexo que se opõe ao aspecto racional (KACEN; LEE, 2002). Os impulsos de compra são muitas vezes enérgicos e urgentes (ROOK, 1987), caracterizados por uma vontade súbita e inesperada de comprar alguma coisa (PECK; CHILDERS, 2006; WEINBERG; GOTTWALLD, 1982). Assim pode ser difícil resistir aos impulsos, pois muitas vezes esses envolvem lembranças de experiências passadas prazerosas que motivam o

 

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consumidor a realizá-las novamente (ROOK, 1987). Nesse tipo de compra, o consumidor tende a agir de forma menos pensativa, e é comum “pegar” um produto em vez de escolher um produto (ROOK, 1987). Para Peck e Childers (2006), comprar por impulso é uma ação mais emocional do que racional. Por essa razão, é mais comum o consumidor se sentir fora de controle no momento de uma compra por impulso do que em uma compra contemplativa.

Neste estudo o conceito de desejo de compra impulsiva envolve quatro dimensões distintas: influências normativas, materialismo, estratégias de autocontrole e tendência de impulso de compra. 2.1.1. Influências normativas no comportamento do consumidor

O contexto social pode influenciar o consumo, pois a presença de outras pessoas em uma situação de compra poderá influenciar normativamente a decisão de fazer a compra. Nesse sentido, o comportamento do indivíduo é uma função multiplicativa das expectativas para o que os outros consideram ser socialmente desejável e a motivação para dar cumprimento a essas expectativas (LUO, 2005). Quando os consumidores acreditam que a compra por impulso é socialmente aceitável, agem sobre as suas tendências impulsivas (KACEN; LEE, 2002). A partir dessa premissa, pode se estabelecer as duas primeiras hipóteses de pesquisa:

H1: A influência normativa afeta positivamente a tendência de impulso de compra. H2: A influência normativa afeta positivamente o desejo de compra dos consumidores.

2.1.2. Aspectos do materialismo O materialismo pode ser definido como um sistema de valores pessoais em que a

aquisição e a posse de bens é percebida como fundamental ao ser humano, necessária, inclusive, ao sucesso da vida e conquista da felicidade (RICHINS; DAWSON, 1992). Segundo Belk (1985), geralmente, os materialistas ficam descontentes por estarem presos em um ciclo interminável em que o prazer da nova aquisição é rapidamente substituído por um desejo de querer mais e mais. O perfil de consumidores materialistas é orientado para a aquisição de bens como um meio para a felicidade e sucesso – são mais propensos a se envolver em crônica atividade de compra, como resposta a eventos ou sentimentos negativos.

Para os autores, materialismo é inversamente relacionado com autoestima e positivamente com compra por impulso. Assim, surgem as próximas hipóteses de pesquisa:

H3: Materialismo afeta positivamente a tendência de impulso de compra. H4: Materialismo afeta positivamente o desejo de compra dos consumidores.

2.1.3. Estratégias de autocontrole Autocontrole é um aspecto da autoregulação, que se refere à maneira pela qual as

pessoas dirigem e controlam suas ações e seus comportamentos de forma geral (KARLSSON, 2003). No campo do comportamento do consumidor, autocontrole representa a capacidade de resistir às tentações, especialmente aquelas relevantes para compras impulsivas que levem o consumidor, eventualmente, a se lamentar mais tarde (BAUMEISTER, 2002). A pessoa com baixo autocontrole poderá ser seduzida pelo momento e por um discurso de venda.

Como relata Karlsson (2003), o autocontrole é uma ferramenta para o consumidor evitar preferências inconsistentes e excesso de consumo. A falha no autocontrole pode ser uma importante causa para o comportamento impulsivo de compra (BAUMEISTER, 2002). Portanto, duas novas hipóteses são formuladas:

H5: As estratégias de autocontrole afetam negativamente a tendência de impulso de compra.

H6: As estratégias de autocontrole afetam negativamente o desejo de compra dos consumidores.

 

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2.2. A tendência de impulso de compra A compra por impulso é um comportamento reativo e muitas vezes envolve respostas

de ações imediatas a um estímulo. Este comportamento reativo não está necessariamente relacionado só com a necessidade funcional (utilitária) do produto, mas também com os prazeres e aspectos simbólicos (valor hedônico) proporcionados pela experiência de compra e uso do produto. No estudo de Babin et al. (1994), os autores consideram o valor a partir de uma perspectiva de experiência de compra, reconhecendo que essa está relacionada intimamente com respostas hedônicas e consequências tangíveis. As pessoas consomem para experimentar o benefício da compra e não simplesmente a partir do benefício da compra que consomem (BABIN et al., 1994). Nesse sentido, a aquisição de produtos não é o que pode parecer.

A compra pode ser impulsionada por algo que não seja os atributos do produto tangível. As compras por impulso, por exemplo, são resultado mais de uma necessidade de compra do que de uma necessidade do produto (ROOK, 1987). Muitas vezes, os entusiastas de produtos adquirem itens por respostas hedônicas associadas ao autoconceito proporcionado pelo produto, e não por qualquer benefício utilitário (BABIN et al., 1994). Diante disso, formula-se a seguinte hipótese:

H7: A tendência de impulso de compra afeta positivamente o desejo de compra dos consumidores.

A partir da fundamentação teórica e das hipóteses de pesquisa identificadas, a Figura 1 apresenta o modelo teórico para avaliar o impacto dos antecedentes no desejo de compra.

Figura 1. Modelo Teórico Conceitual 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 3.1. Amostra e procedimentos de coleta de dados

Os consumidores que representaram a unidade amostral desta pesquisa foram selecionados por conveniência, em um grupo de 9.000 e-mails formados a partir de mailing de consumidores virtuais. Os questionários foram apresentados a consumidores, do gênero masculino e feminino, que compraram roupas e acessórios para uso próprio nos últimos três meses. Com o objetivo de obter uma amostra representativa ao perfil da população consumidora de roupas e acessórios, os questionários foram aplicados de forma online, porém, simulando uma condição de compra em uma loja física (não virtual através de e-commerce).

Para reduzir os potenciais vieses de coleta de dados, o questionário foi dividido em duas etapas distintas. Ao responder a primeira, de forma online, o consumidor era orientado, três dias depois, por meio de e-mail com um novo link, a responder a segunda. A definição de um espaço de tempo entre a aplicação dos dois questionários teve como propósito reduzir o potencial viés do consumidor, seja pela desejabilidade social do respondente ou pelo viés

 

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do instrumento adotado, no qual o respondente poderia lembrar como se posicionou na primeira etapa, influenciando assim a resposta da segunda.

O método de captação dos dados foi similar ao modelo “bola de neve”, permitindo obter dados de um grupo heterogêneo, reduzindo potenciais vieses da pesquisa. A partir do completo preenchimento da primeira etapa da pesquisa, o consumidor era convidado a indicar outros potenciais participantes de sua rede de relacionamento (que estivessem de acordo com o perfil selecionado para a pesquisa). Esses novos indicados a participar da pesquisa recebiam o e-mail de participação da primeira etapa, e após sua participação, eram convidados a indicar novos nomes. No total, foram considerados válidos 1.454 casos, porém, apenas 938 foram utilizados neste estudo, excluindo assim os casos considerados outliers, missing values e aqueles que não atendiam ao perfil pré-definido para este estudo, ou seja, os consumidores que não trabalhavam ou compraram os produtos pesquisados há mais de três meses.

O convite, assinado pelo pesquisador, apresentava o link do website Qualtrics.com e solicitava que o convidado participasse da pesquisa proposta. Os questionários foram enviados entre outubro/2011 a abril/2012, e apresentaram uma taxa de retorno da primeira etapa de 19% e de aproximadamente 85% dos 19% para a segunda etapa. O alto índice de retorno da segunda etapa se justifica pelo fato de o respondente ter estabelecido um vínculo de interesse em participar da pesquisa.

Considerando que a amostra deste estudo é classificada como não probabilística, fundamentou-se nas indicações de Hair et al. (2009) que estabelece uma regra empírica que é a de ter pelo menos cinco vezes mais observações do que o número de variáveis a serem analisadas, sendo o tamanho mais aceitável para uma proporção de dez para um. A proporção obtida na amostra ficou em 30 respondentes para cada assertiva da escala, já que a escala proposta apresentou 31 itens.

Para Chin e Newsted (1999), a definição do tamanho da amostra deve se basear no poder estatístico (power analysis). Neste estudo, para a análise do poder estatístico, foi utilizado o software G*Power 3. A Tabela 1 ilustra a amostra mínima recomendada para esse estudo, considerando poder estatístico de 80%, 90% e 95% e nível de significância de 5%. O tamanho das amostras utilizadas no modelo original e rival 1 atendem critérios do poder estatístico de 80% e para o modelo rival 2 com poder estatístico de 90%.

Tabela 1: Tamanho sugerido da amostra conforme poder estatístico

Critérios Poder estatístico = 80%

Poder estatístico = 90%

Poder estatístico = 95%

Tamanho do efeito antecipado 0,1 0,1 0,1 Número de variáveis latentes 5 5 5

Número de variáveis observáveis 19 19 19 Nível de significância 0,05 0,05 0,05

Tamanho mínimo da amostra para determinar efeito 463 279 162

Tamanho mínimo da amostra para modelo estrutural 112 112 112

Tamanho mínimo recomendado 463 279 162 Obs.: Tamanho da amostra da pesquisa - modelo original (N = 938); modelo rival 1 (N = 596); modelo rival 2 (N = 342)

Todos os itens dos construtos foram apresentados em formato de afirmações nas quais os respondentes deveriam indicar sua concordância por meio de uma escala de Likert de 5 pontos (variando entre 1 - discordo totalmente e 5 - concordo totalmente). 3.2. Criação e validade da escala

A partir do referencial teórico resgataram-se as afirmações dos autores e se operacionalizou as assertivas da escala apresentadas na Tabela 2. No total foram criados 31 itens relacionados aos construtos do modelo de desejo de compra. Alguns itens dos construtos avaliados foram adaptados para o enfoque mercadológico deste estudo.

 

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Tabela 2 – Dimensões, fatores, itens do Modelo de Tendência de Impulso.

Fatores Item Variável Autores

Normativo α = 0,728

A opinião dos meus amigos é muito importante para que eu compre algo N01 d'Astous et al. (1990) Compro sempre produtos da marca X para que as pessoas me vejam a usando N02 Bearden et al. (1989) Sempre procuro saber que marcas e produtos causam boa impressão nos outros N03 Bearden et al. (1989) Sempre mostro o que eu comprei para os meus amigos N04 Bearden et al. (1989) Eu raramente compro os últimos estilos da moda até ter certeza que meus amigos os aprovam N05 Bearden et al. (1989) Quando faço compras, frequentemente tento encontrar coisas que são diferentes das coisas que meus amigos têm (R) N06 Bearden et al. (1989)

Materialismo α = 0,666

Eu admiro pessoas que possuem casas, carros e roupas caras M01 Richins (2004) Eu gosto de muito luxo na minha vida M02 Richins (2004) Eu seria mais feliz se tivesse condições de comprar mais coisas M03

Richins (2004)

Consequências α = 0,553

Sempre penso nas consequências da minha compra E-01 Flight et al. (2012) Sempre penso se haverá arrependimento depois de fazer uma compra E-02

Flight et al. (2012)

Antes de completar a compra, eu paro para repensar o que estou prestes a comprar E-03

Flight et al. (2012)

Adiar α = 0,600

Sempre conscientemente retardo a compra do item até outro momento E-04

Flight et al. (2012)

Ao ver um produto de que eu gosto em uma loja, tento desviar minha atenção E-05

Flight et al. (2012)

Sempre substituo minha necessidade de comprar com um item menor ou menos caro E-06

Flight et al. (2012)

Sempre procuro pensar que adiar uma compra é mais satisfatório E-07

Flight et al. (2012)

Eu evito ou fico fora de situações ou lugares que me levariam a compras inesperadas E-08

Flight et al. (2012)

Impacto financeiro α = 0,704

Sempre me atenho a um orçamento pré-planejado E-09

Flight et al. (2012)

Eu propositadamente deixo meus cartões de crédito ou débito em casa para evitar comprar E-10

Flight et al. (2012)

Sempre penso no impacto financeiro geral que a compra terá E-11

Flight et al. (2012)

Eu faço um orçamento ou planejo anteriormente minhas despesas e uso o plano como guia E-12

Flight et al. (2012)

Desejo α = 0,794

Sinto uma série de necessidades repentinas de comprar coisas que não tinha planejado D-01

Beatty e Ferrel (1998)

Vejo várias coisas além das quais queria comprar D-02 Beatty e Ferrel (1998)Sinto uma necessidade repentina de comprar algo D-03 Beatty e Ferrel (1998)Não sinto grande necessidade de fazer compras não planejadas (R) D-04

Beatty e Ferrel (1998)

Tendência de impulso α = 0,769

É divertido comprar espontaneamente T-01 Weun et al. (1997) Sempre compro coisas sem pensar T-02 Rook e Fisher (1995)

Sou uma pessoa que faz compras não planejadas T-03 Weun et al. (1997)

Quando faço compras, compro coisas que não tinha intenção de adquirir T-04

Weun et al. (1997)

Quando vejo algo que realmente me interessa, eu o compro sem considerar as consequências T-05

Weun et al. (1997)

 

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Eu evito comprar coisas que não estão na minha lista de compras. (R) T-06

Weun et al. (1997)

Nota.: (R) significa que o item será usado no modelo com seus níveis de resposta invertidos. A validação da escala seguiu a recomendações de Pasquali (1999), pela realização de

quatro etapas: Revisão da literatura, validação de face, validação semântica e validação estatística. A validação de face foi feita com três doutores com experiência de Administração, e suas sugestões foram incluídas na escala. Quanto à validação semântica, isto é, verificar se os possíveis respondentes entenderiam a semântica dos itens do questionário (Pasquali, 1999), realizou-se um pré-teste, apresentando o questionário a um grupo de 40 alunos do curso de pós-graduação em Administração. Suas observações e sugestões foram aproveitadas para originar a versão final do questionário.

Neste estudo, foram utilizadas técnicas estatísticas univariadas e multivariadas. No caso das técnicas univariadas, destaca-se a obtenção do perfil descritivo dos respondentes. O banco de dados coletado no estudo realizado foi previamente preparado, conforme recomendações de Hair et al. (2009), pela verificação da normalidade, linearidade, homocedasticidade e eliminação de outliers.

O método utilizado foi a Análise Fatorial Confirmatória (AFC), através de Modelagem em Equações Estruturais (MEE) com estimação via Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM), que se caracteriza por sua robustez diante de modelos estruturais complexos e compostos por dados com falta de normalidade.

Diferentemente da modelagem de equações estruturais, PLS-PM não otimiza uma função global escalar, de modo que, naturalmente, precisa de um índice que possa fornecer ao usuário uma validação global do modelo. Segundo Amato et al. (2004), uma solução operacional para esse problema é o critério global de qualidade de ajuste (GoF - goodness-of-fit), também definido como a média geométrica entre a comunalidade média e o R² médio das regressões estruturais. Tal índice possui valor que varia entre 0 e 1, sendo que, quanto mais perto de 1, melhor o ajuste do modelo. Portanto, para validação global do modelo será utilizado o GoF como já definido. As validades convergente e discriminante das variáveis foram comprovadas por variância média extraída (AVE) superior a 0,5, Confiabilidade Composta maior do que 0,7, R2 maior do que 0,3 e Alfa de Cronbach maior do que 0,6 (HAIR et al., 2009). 4. ANÁLISE DOS DADOS

Nesta seção serão apresentados os resultados obtidos com a aplicação do modelo de desejo de compra. Com o objetivo de verificar a normalidade dos dados, foi aplicado o teste de Kolmogorov-Smirnov sob a hipótese nula de normalidade das variáveis. Os resultados desse teste identificaram que todas as variáveis manifestas do estudo rejeitam a hipótese nula de normalidade. Tal rejeição pode ser explicada pela assimetria negativa. Esses resultados inviabilizariam a aplicação de outras técnicas multivariadas, como a modelagem de equações estruturais (SEM). Entretanto, segundo Tenenhaus et al. (2005), diferentemente da SEM, o PLS-PM não exige que a premissa de normalidade das variáveis seja atendida, o que reforça sua aplicação no presente estudo. 4.1. Perfil da amostra

A amostra final do estudo foi composta de 938 consumidores, sendo do gênero feminino (64%) e masculino (36%). Quanto ao estado civil dos participantes da pesquisa, 49% são solteiros (as) e 41% casados (as). No que tange à faixa etária dos respondentes, a idade variou de 17 a 68 anos, e a maior parte dos respondentes encontra-se com idade na faixa de 19 a 35 anos de idade, correspondendo a 61% da amostra. Quanto a situação financeira dos respondentes a amostra pesquisada não apresentou alto nível de endividamento.

 

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4.2. Análise fatorial confirmatória A variável Estratégias de Autocontrole teve 3 fatores de segunda ordem, as demais

variáveis – Tendência de Impulso, Normativo e Materialismo foram fatores de primeira ordem, no total de 31 itens. A análise estatística do modelo revelou um ajuste adequado pela eliminação das variáveis: N-05 (carga 0,346), E-08 (carga 0,398), E-10 (carga 0,045) e T-06 (carga 0,498). Estes itens foram extraídos do modelo, devido à baixa carga fatorial apresentada. Um algoritmo PLS com a configuração Path Weighting Scheme foi gerado, e as cargas fatoriais exibidas na Figura 3.

Figura 3: Análise PLS do modelo conceitual.

A validade convergente é uma avaliação que demonstra o quão cada variável

converge com uma variável latente (fator), obedecendo a critérios referenciais: AVE superior a 0,5, Confiabilidade Composta maior do que 0,7, R2, maior do que 0,3 e Alfa de Cronbach maior que 0,6.

Os fatores Adiar e Consequência apresentaram AVE e Alfa de Cronbach abaixo de 0,5 e 0,6, respectivamente. Após esse diagnóstico e em discussões com o grupo de especialistas, estes foram excluídos do modelo. Uma vez identificado o problema de convergência dos fatores, o modelo foi novamente discutido com os especialistas para julgar impacto na eliminação de algum item que compõe o fator no modelo como um todo. Para o fator Normativo, o entendimento dos especialistas foi que o item N-06, carga 0,640, poderia ser extraído do modelo, pois outros itens teriam capacidade de explicar o contexto abordado.

A análise da Tabela 3 mostra que a validade convergente do modelo se apresenta bem ajustado, conforme critérios sugeridos por Hair et al. (2009).

Tabela 3: Indicadores de validade convergente dos fatores do modelo reespecificado

Fatores AVE Confiabilidade Composta R2 Alfa de

Cronbach Normativo 0,530 0,817 - 0,728

Materialismo 0,599 0,817 - 0,666

 

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Impacto Financeiro 0,631 0,836 - 0,704 Tendência de Impulso 0,528 0,845 0,394 0,769

Desejo 0,624 0,867 0,422 0,794 Valores referenciais >0.500 >0.700 >0.300 >0.600 Um novo algoritmo PLS reespecificado com a configuração Path Weighting Scheme

foi gerado, e as cargas fatoriais exibidas na Figura 4.

Figura 4: Análise PLS do modelo conceitual reespecificado. A fim de verificar se os coeficientes padronizados tinham significância, foi

executado o procedimento de Bootstrapping no SMART-PLS 2.0 M3 com 1.000 amostras. Como havia um número elevado de itens, optou por apresentar apenas os valores dos coeficientes padronizados de primeira ordem em relação às dimensões e os valores t de Student para os fatores, conforme Tabela 4.

Tabela 4: Valores do teste t de Student para a avaliação da validade preditiva do modelo

Relações T Statistics (|O/STERR|) Normativo Tendência de Impulso (H1) 1,530 (ns)

Normativo Desejo (H2) 0,896 (ns) Materialismo Tendência de Impulso (H3) 1,701**

Materialismo Desejo (H4) 1,952** Impacto Financeiro Tendência de Impulso (H5) 7,351*

Impacto Financeiro Desejo (H6) 0,825 (ns) Tendência de Impulso Desejo (H7) 4,664*

* t de Student superiores a 1,96 revelam que as cargas são significantes (p<0,05). ** t de Student superiores a 1,645 revelam que as cargas são significantes (p<0,10). (ns) – não significante.

Todos os valores foram superiores a 1,96 quando correlacionados os itens aos fatores. Porém, nem todas as cargas foram significantes ao correlacionar os fatores. Para o modelo conceitual reespecificado não houve correlação entre os fatores Normativo e Tendência de Impulso (t de Student = 1,53), Normativo e Desejo (t de Student = 0,896), Impacto Financeiro e Desejo (t de Student = 0,825). Ou seja, para o modelo conceitual reespecificado, a H1, H2 e H6 foram rejeitadas. E as demais hipóteses (H3, H4, H5 e H7)

 

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foram aceitas. As hipóteses H3 e H4 apenas foram significantes (valor p < 0,10). Estes resultados

corroboram os estudos de Belk (1985) e Burroughs e Rindfleisch (2002) que evidenciam que o maior grau de materialismo pode influenciar a tendência e desejo de comprar por impulso. Quanto mais o consumidor sente a importância de possuir bens para satisfazer suas necessidades (utilitárias ou hedônicas), mais ele tende a comprar por impulso.

A H5 (impacto financeiro afeta negativamente a tendência de impulso de compra) foi aceita (valor p<0,05). Este resultado corrobora a visão de Karlsson (2003) no qual o autocontrole, neste estudo evidenciado como o impacto financeiro, é uma ferramenta para evitar preferências de excesso de consumo. Assim, quanto maior a compreensão do impacto financeiro da compra para o consumidor menor é a sua tendência de impulso.

Os resultados deste estudos ilustram que o impacto financeiro teve apenas influência na tendência de impulso, uma variável de personalidade do consumidor, e não teve relação com o desejo de compra, uma variável de atitude de compra. Ou seja, para o modelo conceitual reespecificado, o desejo de comprar por impulso não é influenciado diretamente pelos pares (variável normativa) e pela preocupação com o orçamento (variável impacto financeiro), mas sim pelo materialismo e tendência de impulso (traços de personalidade do consumidor).

Por fim, a validade discriminante avalia se um constructo guarda alguma independência dos demais. Segundo Zwicker et al. (2008), há validade discriminante quando o valor da raiz quadrada da AVE de um construto é maior do que as medidas de correlação entre os construtos ou quando as cargas cruzadas entre os construtos são menores do que suas respectivas variáveis componentes. A Tabela 5 apresenta carga cruzada entre os fatores e, na intersecção do fator, a raiz quadrada de AVE. Não existe nenhuma carga cruzada maior entre os fatores do que a carga das suas respectivas variáveis (em destaque amarelo), portanto, pode-se afirmar que o modelo tem validade discriminante.

Tabela 5: Matriz de cargas cruzadas dos fatores do modelo reespecificado

Nor

mat

ivo

Mat

eria

lism

o

Impa

cto

Fina

ncei

ro

Tend

ênci

a de

Im

puls

o

Des

ejo

Normativo 0,728 Materialismo 0,451 0,774

Impacto Financeiro -0,086 -0,120 0,794 Tendência de Impulso 0,256 0,289 -0,574 0,727

Desejo 0,295 0,361 -0,399 0,612 0,790 Na sequência, foi medido o nível de adequação do modelo (GoF) para a amostra

pesquisada no modelo de Desejo de Compra. Conforme Wetzels et al. (2009), o valor GoF superior ou igual a 0,36 é adequado para estudos nas áreas de ciências sociais e do comportamento. O valor calculado neste estudo foi de 0,487, mostrando que o modelo ficou com ajuste adequado. 4.3. Discussão sobre modelos conceituais rivais

O fato de alguns de alguns dos resultados apresentados pelo modelo conceitual reespecificado serem distintos da literatura de compra por impulso, serviu como premissa para a criação de modelos rivais que pudessem validar a pesquisa realizada. Esta seção ilustra a avaliação de alguns modelos rivais propostos para o modelo de desejo de compra por impulso.

O modelo conceitual original foi submetido a dois doutores e dois mestres da área de ciências sociais aplicadas, para que pudessem avaliar a relação teórica das variáveis. Com

 

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base nessa discussão e revisão teórica, partiu para a identificação de 2 modelos rivais que basicamente previram alterações na relação das variáveis normativo e materialismo com a tendência e desejo de compra.

No modelo rival 1, o fator materialismo não teve relação com a tendência de impulso de compra. O algoritmo PLS do modelo rival 1 com a configuração Path Weighting Scheme foi gerado, e as cargas fatoriais exibidas na Figura 5.

 Figura 5: Análise PLS do modelo rival 1.

No modelo rival 2, o fator normativo não teve relação com o desejo de compra, mas sim com materialismo. Isso significa que a opinião dos pares pode influenciar o grau de materialismo do consumidor, conforme resultado de Shim (1996). E o fator materialismo não teve relação com a tendência de impulso de compra. O algoritmo PLS do modelo rival 2 com a configuração Path Weighting Scheme foi gerado, e as cargas fatoriais exibidas na Figura 6.

Figura 6: Análise PLS do modelo rival 2.

A análise da Tabela 6 mostra que a validade convergente do modelo rival 1 e 2 se

 

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apresenta bem ajustado, conforme critérios sugeridos por Hair et al. (2009). Tabela 6: Indicadores de validade convergente dos fatores do modelo rival 1 e 2

Amostra Critérios Normativo Materialismo Impacto Financeiro

Tendência de Impulso Desejo

Modelo rival 1 

AVE 0,5302 0,598 0,631 0,528 0,624 Confiabilidade

Composta 0,817 0,817 0,836 0,845 0,867 R2 - - - 0,374 0,423

Alpha de Cronbach 0,728 0,666 0,704 0,769 0,794

Modelo rival 2 

AVE 0,552 0,600 0,631 0,528 0,624 Confiabilidade

Composta 0,830 0,818 0,836 0,845 0,867 R2 - 0,214 - 0,367 0,415

Alpha de Cronbach 0,728 0,666 0,704 0,769 0,794

4.4. Comparação entre modelo teórico e modelos rivais

A fim de verificar se os coeficientes padronizados tinham significância, foi executado o procedimento de Bootstrapping no SMART-PLS 2.0 M3 com 1.000 amostras. Os valores t de Students para a relação dos construtos são apresentados na Tabela 7.

Tabela 7: Valores do teste t de Student para a avaliação da validade preditiva do modelo original, modelo

rival 1 e 2.

Relações T Statistics (|O/STERR|) Modelo Original Modelo Rival - 1 Modelo Rival - 2

Normativo Tendência de Impulso 1,530 (ns) 2,868* 2,357* Normativo Desejo 0,896 (ns) 0,927 (ns) -

Normativo Materialismo - - 5,932* Materialismo Tendência de Impulso 1,701** - -

Materialismo Desejo 1,952** 2,050* 2,310* Impacto Financeiro Tendência de Impulso 7,351* 7,663* 8,040*

Impacto Financeiro Desejo 0,825 (ns) 0,855(ns) 0,773 (ns) Impacto Financeiro Materialismo - - -

Tendência de Impulso Desejo 4,664* 4,785* 4,820*  * t de Student superiores a 1,96 revelam que as cargas são significantes (p<0,05). ** t de Student superiores a 1,645 revelam que as cargas são significantes (p<0,10). (ns) – não significante.

Para os modelos rivais 1 e 2, a relação do fator normativo e tendência de impulso é significante estatisticamente (com risco de erro inferior a 5%). Ou seja, a opinião de pares influencia a tendência de impulso de compra (traços de personalidade do consumidor), conforme Bearden et al. (1989), Mascarenhas e Higby (1993), Luo (2005) e Rook e Fisher (1995).

Consequentemente, o fator normativo também não teve relação significante com o desejo no modelo rival 1. Isso significa, que a opinião dos pares tende a ser importante apenas no traço de personalidade do consumidor (tendência de impulso de compra) e não na atitude de compra (desejo de compra).

No modelo rival 2, o fator normativo se apresentou importante na relação com o materialismo. Isso significa que a opinião de pares tende a auxiliar na formação do grau de materialismo do consumidor.

A relação das variáveis materialismo x desejo, impacto financeiro x tendência de impulso, tendência de impulso x desejo também foram validadas nos modelos rivais 1 e 2. Esse resultado reforça o achado de que o materialismo e tendência de impulso de compra impactam o desejo de compra.

Por fim, em nenhum dos modelos rivais o impacto financeiro teve relação com o

 

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desejo de compra, e sim apenas com a tendência de impulso de compra. A preocupação com orçamento (impacto financeiro) não tem relação direta com o desejo de compra (variável de atitude de compra), mas sim com a formação do traço de personalidade do consumidor (variável tendência de impulso de compra). Sugere-se a continuidade de novos estudos para reforçar este resultado.

O nível de adequação do modelo (GoF – Goodness of Fit) para o modelo rival 1 foi de 0,482 e para o modelo rival 2 de 0,441. Ambos os modelos ficaram com ajuste adequado.

Para testar o tamanho do efeito de cada construto no modelo de equações estruturais foi calculado o f2 ou indicador de Cohen. Este valor é obtido pela inclusão e exclusão de constructos do modelo isoladamente, avaliando assim o quanto cada constructo é “útil” para o ajuste do modelo. Para Henseler et al. (2009) valores de 0,02, 0,15 e 0,35 indicam efeito pequeno, médio e grande, respectivamente.

Os valores do tamanho do efeito por construto no modelo original, rival 1 e rival 2 são apresentados na Tabela 8. Os resultados indicam que no modelo existem construtos com grande e médio efeito, estes são úteis para ajustar o modelo (a exemplo do Desejo = 0,391).

Tabela 8: Tamanho do efeito (f2) segundo modelo original, rival 1 e rival 2.

Variáveis Modelo Original Modelo Rival 1 Modelo Rival 2 Desejo 0,391 0,391 0,391

Impacto Financeiro 0,278 0,279 0,279 Materialismo 0,215 0,214 0,221 Normativo 0,232 0,232 0,266

Tendência de Impulso 0,312 0,313 0,313

Valores referenciais Quanto cada constructo é “útil” para o ajuste do modelo Grande (0,35); Médio (0,15); Pequeno (0,02)

O modelo estrutural também deve ser avaliado em termos de sua relevância preditiva (Q2). A relevância preditiva (Q2) avalia a precisão do modelo ajustado. Valores positivo de Q2 confirmam a relevância preditiva do modelo em respeito a um dado construto; quanto maior o valor, melhor é relevância preditiva (HENSELER et al. 2009). Valores de 0,02, 0,15 e 0,35 indicam relevância preditiva pequena, média e grande, respectivamente.

Os valores da relevância preditiva por construto no modelo original, rival 1 e rival 2 são apresentados na Tabela 9. Os resultados indicam que, de forma geral, o modelo tem média relevância preditiva para os construtos. O destaque da relevância preditiva é para o construto Impacto Financeiro.

Tabela 9: Relevância preditiva (Q2) segundo modelo original, rival 1 e rival 2.

Variáveis Modelo Original Modelo Rival 1 Modelo Rival 2 Desejo 0,245 0,246 0,240

Impacto Financeiro 0,278 0,279 0,279 Materialismo 0,215 0,214 0,117 Normativo 0,232 0,232 0,266

Tendência de Impulso 0,184 0,173 0,170

Valores referenciais Q2 > 0 (Modelo tem Relevância Preditiva) Grande (0,35); Média (0,15); Pequena (0,02)

4.5. Discussão dos resultados observados

Os resultados do estudo realizado indicaram que, no modelo de mensuração proposto, existe relação entre Tendência de Impulso e Desejo (coeficiente igual a 0,489). Sendo assim, a Tendência de Impulso de Compra explica 42,3% do Desejo de Compra. Para os modelos rivais testados a relação entre Tendência de Impulso e Desejo também é validada (com capacidade de explicação de 42,3% e 41,5% para o modelo rival 1 e 2, respectivamente).

 

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A partir do sentimento de desejo (premência) de compra, o consumidor sente urgência, pressão para consumir algo. Esse sentimento não necessariamente está relacionado só com a necessidade funcional do produto, mas também com a satisfação do simples ato de compra (comportamento hedônico). Os resultados indicam que essa tendência de compra por impulso leva a uma premência de compra, semelhante ao modelo causal de Beatty e Ferrel (1998).

Estudos anteriores demonstraram que alguns fatores influenciam o desejo de compra impulsiva, desde o estado emocional do consumidor (Rook, 1987; Weinberg; Gottwald, 1982), o autoconceito (Dittmar et al., 1995), fatores demográficos (Kacen; Lee, 2002), tempo disponível, recursos financeiros, prazer, circulação na loja, afeto negativo e positivo (Beatty; Ferrel, 1998), fatores situacionais (Dholakia, 2000), até normas sociais e pessoais (TAUTE; McQUITTY, 2004).

O instrumento para mensurar a variável Estratégias de autocontrole também seguiu rigor metodológico, tendo sua validade de conteúdo, convergente e discriminante aceitos. Porém, apenas o fator Impacto Financeiro, desta variável, teve os valores de Alfa de Cronbach e R2 aceitos. O instrumento final considerou que o fator Impacto Financeiro foi significante estatisticamente para mensuração a relação com a variável Tendência de Impulso. Os resultados reforçam as conclusões de outros autores (BAUMEISTER, 2002; KARLSSON, 2003; LARAN, 2010). A estratégia de autocontrole (impacto financeiro) afeta negativamente a Tendência de Impulso de compra dos consumidores.

Estas descobertas evidenciam que, para determinados produtos e perfis de consumidores, a decisão de compra é hedônica, sendo impulsionada não por atributos e benefícios tangíveis do produto, mas por uma simples necessidade de compra ou forma de os consumidores serem aceitos socialmente (BABIN et al., 1994; KAMARUDDIN; MOKHLIS, 2003; KIM et al., 2009; ROOK, 1987).

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Neste estudo buscou-se desenvolver um modelo teórico de desejo de compra por impulso por meio de Modelagem em Equações Estruturais com estimação via Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM), de forma a estabelecer uma hierarquia causal entre cinco construtos identificados na literatura. Para tal foi criada uma escala de Likert com 31 indicadores, baseada na revisão de literatura. Aplicou-se a escala em um amostra final de 938 consumidores para investigar a relação causal entre os construtos

Os modelos teórico e rivais desenvolvidos neste estudo foram inicialmente concebidos a partir da proposição de Beatty e Ferrel (1998), que indicavam as motivações e antecedentes para a ocorrência de compras por impulso, e de Kwak et al. (2006), que ilustravam a influência de moderadores no desejo de compra.

A partir da premissa de que todos os consumidores exercem diferentes níveis de impulsividade de compra, a depender do produto avaliado, contexto socioeconômico e momento em questão, os resultados desse estudo auxiliam a compreensão do hábito de impulso de compra e as variáveis antecedentes do comportamento impulsivo de compra.

Os resultados apresentados pelos modelos rivais sugerem a importância do fator normativo seja na relação com a tendência de impulso ou com o fator materialismo. Em todos os modelos avaliados o materialismo e tendência de impulso tiveram relação com o desejo de compra. Estes resultados elucidam a importância de compreender, cada vez mais, os fatores que interveem nos traços de personalidade do consumidor e que consequentemente afetam o desejo de compra.

A característica das amostras utilizadas é a principal limitação deste trabalho. A amostra dos respondentes foi parcialmente definida por conveniência em um grupo de emails formados a partir de mailing de consumidores virtuais. Apesar de a amostra também

 

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ter sido composta por indicações da rede de relacionamento dos participantes, não foi possível eximir 100% do potencial viés da pesquisa de selecionar grupo com características e comportamento semelhantes. Além disso, outra limitação foi eventualmente a restrita memória de trabalho do consumidor para responder ao questionário conforme o ato de compra. Pelo método utilizado não ter considerado a aplicação do questionário in-loco, logo após o check-out, o respondente pode ter respondido o questionário não necessariamente conforme sua orientação do momento de compra.

Sugere-se que pesquisas futuras tratem não apenas das variáveis envolvidas neste estudo, mas também de outras, como, por exemplo, aspectos do ambiente de compra (gatilhos que impulsionam o desejo de compra), estado de fluxo (percepção de risco, distorção de tempo, foco e atenção concentrada), emoções (positivas e negativas) e nível de conhecimento do produto. Além disso, sugere-se utilizar outros desenhos metodológicos, como experimentos, em que a manipulação de variáveis possa verificar a reação causal dos construtos com maior validade interna.

6. REFERÊNCIAS AMATO, S.; VINZI, V. E.; TENENHAUS, M. A global Goodness–of–Fit index for PLS structural equation modeling. France: HEC School of Management, 2004. BABIN, B. J.; DARDEN, W. R.; GRIFFIN, M. Work and/or fun: measuring hedonic and utilitarian shopping value. Journal of Consumer Research, Vol. 20, p. 644-656. March. 1994. BAUMEISTER, Roy. Yielding to Temptation: Self-Control Failure, Impulsive Purchasing, and Consumer Behavior. Journal of Consumer Research. Vol. 28, p. 670-676, March, 2002. BEARDEN, William O.; NETEMEYER, Richard G.; TEEL, Jesse E. Measurement of Consumer Susceptibility to Interpersonal Influence. Journal of Consumer Research, Vol. 15, No. 4, p. 473-79. March. 1989 BEATTY, Sharon E.; FERREL, Elizabeth. Impulse Buying: Modeling Its Precursors. Journal of Retailing, Vol. 74 (2), p. 169-171. 1998 BELK, Russel. Materialism: Trait Aspects of Living in the Material World. Journal of Consumer Research. Vol. 12, p. 265-280, December, 1985. BURROUGHS, James; RINDFLEISCH, Aric. Materialism and Weil-Being: A Conflicting Values Perspective. Journal of Consumer Research. Vol. 2, p. 348-370, December, 2002. CHIN, W. W.; NEWSTED, P. R. Structural equation modeling analysis with small Sample using partial least squares. In: HOYLE, R. H. (Ed.). Statistical strategies for small sample research. Thousand Oaks: Sage Publications, 1999. p. 307-341. D’ASTOUS, Alain; MAITAIS, Julie; ROBERGE, Caroline. Compulsive Buying Tendencies of Adolescent Consumers. Advances in Consumer Research: Association for Consumer Research. Vol. 17, p. 306-312, 1990. DHOLAKIA, Utpal M. Temptation and resistance: An integrated model of consumption impulse formation and enactment. Psychology and Marketing, Vol. 17 (11), p. 955-982. 2000. DITTMAR, Helga; BEATTIE, Jane; FRIESE, Susanne. Gender identity and material symbols: Objects and decision considerations in impulse purchases. Journal of Economic Psychology. Vol. 16. p. 491-511. 1995 FLIGHT, Richard; ROUNTREE, Melissa; BEATTY, Sharon. Feeling the Urge: Affect in Impulsive and Compulsive Buying. Journal of Marketing Theory and Practice. V. 20, 2012. HAIR, Joseph; ANDERSON, Rolph; TATHAM, Ronald; BLACK, William. Análise multivariada de dados. 6a Ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

 

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