IDENTIFICAÇÃO DE FATORES QUE INFLUENCIAM O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR...

IDENTIFICAÇÃO DE FATORES QUE

INFLUENCIAM O COMPORTAMENTO DO

CONSUMIDOR NO COMÉRCIO ELETRÔNICO:

UMA ANÁLISE EXPERIMENTAL COM O

MÉTODO AHP

ana carla de souza gomes dos santos (UENF)

[email protected]

Andre Luis Policani Freitas (UENF)

[email protected]

O ambiente empresarial tem passado por grandes mudanças ao longo das

últimas décadas. O uso da tecnologia da informação permite às organizações

atrelar o vínculo com fornecedores e clientes com a finalidade de obter

vantagens competitivas frente à concorrência. Em virtude deste cenário, o e-

commerce vem conquistando espaço nos negócios que nascem para atender

o cliente que adquire bens e serviços por meio da internet, bem como em

empresas físicas que buscam agregar valor como um diferencial para atrair o

consumidor. Partindo deste princípio, este artigo apresenta um estudo

experimental com o objetivo de identificar os fatores que mais influenciam no

comportamento do consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico (e-

commerce). Para tanto, utilizou-se o método de análise hierárquica (AHP)

como ferramenta de análise. Ao considerar os segmentos de e-commerce

simultaneamente, o item que mais se destacou foi confiabilidade e,

posteriormente, segurança. Ao contemplar todos os critérios, o segmento de

e-commerce que apresenta um melhor desempenho é o de Brinquedos e

Games. A análise dos segmentos de e-commerce à luz de cada item

(subcritério) revelou resultados peculiares sob a perspectiva do cliente,

resultados que podem contribuir com as empresas no sentido de desenvolver

ações para atrair um maior número de compradores.

Palavras-chave: e-commerce, AHP, comportamento do consumidor,

qualidade em serviços

XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção

Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.




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1. Introdução

O ambiente empresarial tem passado por grandes mudanças ao longo das últimas décadas. O

uso da Tecnologia da Informação (TI) permite às organizações atrelar o vínculo com

fornecedores e clientes com a finalidade de obter vantagens competitivas frente à

concorrência. Em virtude deste cenário, o comércio eletrônico (e-commerce) vem

conquistando espaço nos negócios projetados para atender o cliente que adquire bens e

serviços por meio da internet, bem como em empresas físicas que buscam agregar valor como

um diferencial para atrair o consumidor.

A empresa EBIT, fundada em 1999, é pioneira em realizar pesquisas com usuários do meio

online para analisar e entender hábitos e perfil do e-consumidor. Segundo EBIT (2015), o

comércio eletrônico brasileiro faturou R$ 35,8 bilhões em 2014, um crescimento nominal de

24% em relação a 2013. Acrescenta-se, que em 2014 o número de pedidos feitos via internet

foi de 103,4 milhões, quantidade 17% maior que o registrado no ano anterior.

Reichheld e Sasser (1990) afirmam que as empresas precisam priorizar a qualidade de

serviços, ação considerada como custo e, sim, como um investimento, uma vez que

consumidores satisfeitos tendem a pagar por um produto ou serviço de qualidade. Partindo

deste princípio, diversas pesquisas têm sido realizadas no setor de e-commerce (YEN, 2014;

TORRES, LISBOA; YASIN, 2014; MUHTASEB, LAKIOTAK; MATSATSINIS, 2012;

SHIAU; LUO, 2012; ZHANG et al., 2011; GHANDOUR, BENWELL; DEANS, 2010).

Deste modo, este artigo apresenta um estudo experimental com o objetivo de identificar os

fatores que mais influenciam o consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico (e-

commerce). Para tanto, propõe-se um instrumento de avaliação composto por múltiplos

critérios e o emprego do método de análise hierárquica (AHP). O artigo está estruturado da

seguinte forma: a seção 2 apresenta uma breve descrição do AHP, a seção 3 aborda o

comércio eletrônico, a seção 4 apresenta o estudo experimental, a seção 5 apresenta a análise

dos dados, e finalmente, a seção 6 apresenta as considerações finais.

2. Método de análise hierárquica (AHP)




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O método AHP (Analytic Hierarchy Process) foi proposto por Saaty no início dos anos 70,

com a finalidade de selecionar alternativas em processos decisórios que considerem múltiplos

critérios. Em complemento, o método permite a hierarquização das alternativas à luz de todos

os critérios e subcritérios (se houver), assim como a hierarquização dos subcritérios segundo

os critérios. Dentre diversos métodos de apoio à decisão, como diagrama de árvore, teoria dos

jogos, programação linear, entre outros, o método AHP tem sido classificado como o mais

conhecido e utilizado (COSTA, 2002; VELASCO; FREITAS, 2014).

De acordo com Saaty (1990), e corroborado por Costa (2002) e Goyal, Rahman e Kazmi

(2015), o emprego do AHP pode ser estruturado de acordo com três princípios:

1º) Construção de hierarquias: Primeiramente, estabelece-se o foco principal, que se trata

do objetivo global que norteará a tomada de decisão para a resolução de um problema.

Posteriormente, define-se o conjunto de alternativas, que representa as possíveis

escolhas/decisões. E por fim, determina-se o conjunto de critérios e subcritérios (se houver),

níveis da hierarquia representam os quesitos que serão levados em consideração na escolha

pela alternativa. A Figura 1 apresenta uma hierarquia genérica.

Figura 1 - Estrutura de hierarquias

Fonte: Adaptado de Saaty (1990)

2º) Definição de prioridades: Etapa onde são identificadas as prioridades dos elementos de

um nível em relação aos elementos do nível superior na hierarquia. Segundo Costa (2002),

esta etapa divide-se em três subetapas:

- Julgamentos paritários: o avaliador compara par a par os elementos de um nível de

hierarquia à luz de cada um dos elementos em conexão na camada superior. A implicação

desta análise resulta em uma matriz de decisão para cada critério ou subcritério e, dos critérios

em relação ao objetivo global. Grandzol (2005) acrescenta que por meio da comparação

paritária, os julgadores desenvolvem pesos relativos, denominados de prioridades. No entanto,

para construir a matriz de decisão, é necessário utilizar a escala de Saaty (Tabela 1).




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Tabela 1 - Escalas de valor para julgamento paritário

Escala verbal Escala numérica

Igual preferência (importância) 1 Preferência (importância) fraca 3 Preferência (importância) moderada 5

Preferência (importância) forte 7

Preferência (importância) absoluta 9 2, 4, 6, 8 são associados a julgamentos intermediários

Fonte: Freitas e Cordeiro (2011)

- Cálculo das Prioridades Médias Locais (PMLs): Obtém-se quadros normalizados somando-

se os elementos de cada coluna das matrizes de julgamentos e, posteriormente, dividindo cada

elemento das matrizes pelo somatório dos valores da respectiva coluna. As PMLs são obtidas

por meio das médias das linhas normalizadas.

- Cálculo das Prioridades médias globais (PMG): Os elementos de Prioridade Global (PG)

armazenam os desempenhos (prioridades) das alternativas em relação ao Foco Principal. O

cálculo de PG ocorre da combinação dos PML's com a PML do Foco Principal.

3º) Consistência lógica: Costa (2002) ressalta que “mesmo quando os julgamentos paritários

estão fundamentados na experiência e conhecimento de profissionais, inconsistências podem

ocorrer principalmente quando existir um grande número de julgamentos”. Desta forma, o

AHP propõe calcular a Razão de Consistência (RC), que diz repeito à avaliação da

inconsistência em função da ordem da matriz de julgamentos. A Razão de Consistência é

calculada pela seguinte fórmula: RC = IC/IR, onde IC é o Índice de Consistência que é dado

por IC = (λmáx –n)/(n-1) e λmáx é o maior autovalor da matriz de julgamentos. O valor de IR,

Índice de Consistência Randômica, é fixo e tem como base o número de critérios que está

sendo avaliado (Tabela 2). A Razão de Consistência será aceita se RC ≤ 0,10 (SAATY, 1990).

Tabela 2 - Índices de consistência randômicos (IR)

Fonte: Costa (2002)

3. E-commerce

O e-commerce (comércio eletrônico) é definido de acordo com Turban e King (2004) como o

processo de compra, venda e troca de produtos, serviços e/ou informações por meio da

internet. Albertin (2010) corrobora ao afirmar que o e-commerce envolve toda a cadeia de

valor dos processos de negócio em um ambiente eletrônico.




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As principais vantagens que o consumidor obtém por meio deste segmento são variedades de

produtos, a compra poder ser realizada em qualquer lugar e em qualquer momento do dia,

produtos com preços menores, facilidade de busca e comparação. Por outro lado, as

desvantagens são que os produtos não podem ser tocados e nem testados, riscos na exposição

de informações pessoais e riscos de fraudes devido o contato ser por meio de uma interface

eletrônica (TURBAN; KING, 2004; CONDE, 2013).

Segundo Barner e Vidgen (2002), um dos principais desafios para as empresas de e-commerce

é captar as necessidades dos clientes e desenvolver operações capazes de realizar uma

avaliação da qualidade do serviço prestado. Segundo Wolfinbarger e Gilly (2003) e Cristobal,

Flavián e Guinalíu (2007), a qualidade está relacionada com a satisfação, retenção e

fidelização do cliente. Assim sendo, as empresas alcançarão sucesso e sobrevivência no meio

de um mercado tão competitivo.

Diante da necessidade de identificar os fatores que mais influenciam na satisfação do cliente,

o setor de e-commerce tem atraído diversos pesquisadores. Loiacono (2000) criou o

instrumento Webqual, composto de cinco dimensões (facilidade de uso, utilidade,

entretenimento, relação de complementaridade e atendimento ao cliente), com o objetivo de

avaliar a qualidade dos sites. O autor listou alguns websites e selecionou alunos de graduação

em negócios, e não compradores reais, para avaliá-los. O estudo aparenta ser ineficiente para

avaliar todos os fatores que influenciam em um processo de compras online, pois a amostra é

selecionada pela simples conveniência de executar a pesquisa, em vez de medir a qualidade

do serviço considerando a experiência de compradores.

Yoo e Dontho (2001) desenvolveram o instrumento Sitequal para capturar a qualidade

percebida de qualquer tipo de site de e-varejo. O instrumento estabelece uma escala com

quatro dimensões: facilidade de uso, design estético, velocidade de processamento e

segurança. No entanto, a pesquisa utilizou uma amostra composta apenas por estudantes de

marketing que responderam duas perguntas abertas. Segundo Parasuraman, Zeithaml e

Malhotra (2005), o instrumento não captura todos os aspectos do processo de compra e,

portanto, não constitui uma avaliação detalhada da qualidade de serviço de um site.

Barner e Vidgen (2002) desenvolveram uma escala também intitulada Webqual com o

objetivo de prever o comportamento de reutilização do site e, posteriormente, o instrumento




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foi denominado E-Qual (BARNES; VIDGEN, 2003). A escala se baseia em três dimensões:

usabilidade (abrange usabilidade e design), informação e a interação do serviço com o cliente

(abrange confiança e empatia). Na versão Webqual 4.0, Barner e Vidgen (2002)

desenvolveram e testaram o questionário a partir de estudantes universitários e funcionários

que foram solicitados a visitar um dos três sites de livrarias a fim de coletar informações sobre

um livro de sua escolha, e, em seguida, avaliar a sua experiência. Embora a percepção do

usuário possa ser captada, o respondente avaliava sem concluir o processo de compra. Sendo

assim, o estudo aparenta ser incapaz de avaliar todas as operações do e-commerce.

Wolfinbarger e Gilly (2003) elaboraram a escala EtailQ para mensurar a qualidade do início

ao fim da operação do e-commerce, incluindo a busca de informações, navegação no site,

ordenação de produtos, atendimento ao cliente, entrega e satisfação com o produto ordenado.

O desenvolvimento da escala ocorreu a partir de grupos focais online e offline e uma pesquisa

online com um painel de clientes. Foram definidos 14 itens e 4 dimensões: design de website,

cumprimento/confiabilidade, privacidade/segurança e atendimento ao cliente. Segundo

Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) o instrumento é excelente e abrangente, ressaltando

apenas que as dimensões design de website e atendimento ao cliente precisam ser mais

testadas.

Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) desenvolveram a escala E-S-Qual que mensura a

qualidade do serviço prestado pelos sites, sendo definida de forma ampla para abranger todas

as fases de interações do cliente com um website, desde da busca pelo produto, a compra e a

entrega em domicílio. Após um processo de refinamento interativo, a escala resultante foi

composta por 22 itens em 4 dimensões: eficiência, cumprimento, disponibilidade e

privacidade. O instrumento possui uma limitação por não contemplar o aspecto

entretenimento/diversão (BAUER; FALK; HAMMERSCHMIDT, 2006; KURT; ATREK,

2012).

Parasuraman, Zeithaml e Malhotra (2005) desenvolveram a escala E-RECS-Qual, composta

por 11 itens agrupados em 3 dimensões (capacidade de resposta, compensação e contato),

para mensurar a qualidade do serviço de recuperação previsto pelos sites. Esta escala surgiu

na fase de desenvolvimento da escala E-S-QUAL, onde um grande número de entrevistados

não forneceu classificações de um subconjunto do conjunto inicial de itens. Um exame dos




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itens revelou que todos eles pertenciam a encontros de serviço de recuperação ou não

rotineiros. Diante deste cenário, eles construíram uma escala contendo os itens que se

concentravam nos problemas de serviços de assistência e consultas, sendo relevante apenas

para os clientes que tiveram encontros não rotineiros com os sites.

Bauer, Falk e Hammerschmidt (2006) propõem um modelo com uma estrutura conceitual

sólida e holística para analisar a qualidade do serviço de forma global. O modelo, denominado

eTransQual, integra elementos utilitários e elementos hedônicos em uma única escala.

Inicialmente, o desenvolvimento do instrumento foi possibilitado por profissionais de

pesquisa de Marketing treinados em entrevistas qualitativas. Foram realizadas 30 entrevistas

com estudantes usuários de compras online. Como resultado, 53 itens de qualidade foram

gerados para a coleta de mais dados. Posteriormente, um questionário estruturado foi

distribuído por um instituto de pesquisa de mercado alemão selecionando aleatoriamente

membros do seu painel online com objetivo era extrair os dados quantitativos para refinar o

instrumento. Esta etapa resultou em 25 itens de 5 dimensões: Funcionalidade/concepção,

entretenimento/prazer, processo, confiabilidade e capacidade de resposta.

Cristobal, Flavián e Guinalíu (2007) consolidaram a escala PeSQ para medir a qualidade e-

service e estudar a influência da qualidade percebida sobre os níveis de satisfação do

consumidor e o nível de lealdade de website. O instrumento possui 25 itens em 4 dimensões:

webdesgin, serviço ao cliente, garantia e gestão de pedidos. Os itens originaram de uma

revisão de literatura de modelos existentes (BARNES; VIDGEN, 2002; MADU; MADU,

2002; WOLFINBARGER; GILLY, 2003; PARASURAMAN; ZEITHAML; MALHOTRA,

2005) e de entrevistas com pessoas ligadas à qualidade dos serviços e e-commerce.

Ding, Hu e Sheng (2011) elaboraram a escala e-SELFQUAL para analisar as relações entre a

qualidade do serviço de autoatendimento online e a satisfação do cliente, bem como a

lealdade em e-varejo. A construção da escala resultou de um levantamento das dimensões

mais utilizadas em pesquisas acadêmicas e grupos focais com estudantes, membros do corpo

docente de negócios e pesquisadores de empresas que possuem parceria com a universidade.

O estudo gerou 13 itens em 4 dimensões: controle percebido, conveniência de serviço,

atendimento ao cliente, e execução de serviços. O instrumento e-SELFQUAL foi utilizado

apenas por compradores da e-varejo Amazon, portanto, carece de testes e avaliações em




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outros ambientes e-commerce. O Quadro 1 apresenta os instrumentos e as dimensões dos

estudos que foram citados anteriormente.

Quadro 1 - Principais autores, instrumentos e dimensões

Mediantes as limitações apresentadas pelos modelos já existentes, vê-se a necessidade da

criação de um modelo que reúna as principais dimensões e resulte em um instrumento global

com a finalidade de identificar os fatores que mais influenciam na satisfação do consumidor

de e-commerce, desde o momento da busca pelo produto até o serviço de suporte pós-venda.

4. O estudo experimental

A pesquisa experimental foi realizada em uma Instituição de Ensino Superior, nos cursos de

Administração, Engenharias (Produção, Civil e Mecânica) e Ciências Contábeis. A aplicação

do questionário ocorreu em março de 2015, no período noturno, com a participação de 112

respondentes. Foram realizadas as seguintes etapas:

a) definição das dimensões e itens: Foram considerados 34 itens (subcritérios) agrupados em

6 dimensões (critérios) incorporados em estudos científicos (Quadro 2) e descritos a seguir:

- Eficiência (C1) refere-se à facilidade e à velocidade com que os usuários encontram o

que precisam e efetuam a compra, com o menor número de cliques possíveis. Inclui a

possibilidade de customizar a página de acordo com as necessidades de cada

consumidor.




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- Conteúdo/Informação (C2) abrange todas as informações necessárias para o

consumidor navegar no site, encontrar o que precisa e efetuar a compra.

- Layout (C3) reporta-se à interatividade entre o cliente e a empresa por meio da

aparência do website, de imagens e textos apelativos, organização da página e o uso de

recursos inovadores.

- Confiabilidade (C4) compreende a competência que a empresa possui de cumprir

com o que foi prometido ao cliente, entregando o que foi solicitado no prazo

determinado.

- Segurança/Confiança (C5) representa a capacidade que as empresas possuem em

transmitir para o cliente que tudo será feito conforme o que foi combinado, que o

resultado será positivo para ambos.

- Atendimento ao cliente (C6) contempla as estratégias e os meios de suporte que a

empresa oferece ao consumidor. Estes meios podem ser utilizados na pré-compra, na

transição da compra e no pós-compra.




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Quadro 2: Definição dos critérios e subcritérios




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b) Definição das alternativas: As alternativas utilizadas para segmentar o setor de e-

commerce são: Eletrodoméstico (A1), Cosmético e Perfumaria (A2), Eletrônicos (A3),

Brinquedos e Games (A4), Telefonia (A5), Esporte e Lazer (A6), Livros, CDS e DVDS (A7),

Moda e Acessórios (A8) e Informártica (A9) (EBIT, 2015). A Figura 2 apresenta a hierarquia

resultante.

Figura 2: Hierarquia do problema

c) Coleta de dados: Por meio de um questionário, os itens (subcritérios) foram analisados

pelos respondentes, que eram solicitados a informar a categoria de e-commerce que mais

utilizam. Para mensuração do grau de importância dos subcritérios, emprega-se uma escala

ordinal de cinco pontos: Nada Importante (1), Pouco Importante (2), Regular (3), Importante

(4) e Muito Importante (5). Emprega-se uma escala semelhante para mensurar o desempenho

da categoria do e-commerce à luz dos subcritérios: Muito Ruim (1), Ruim (2), Regular (3),

Bom (4) e Muito Bom (5). Caso não seja possível avaliar determinado item, a opção NA (Não

avaliado) é disponibilizada.




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5. Análise dos dados

5.1 Grau de importância e Grau de desempenho

A Figura 3 apresenta os graus de importância e de desempenho obtidos a partir dos julgamentos

dos respondentes das categorias de e-commerce e utilizados como dados para o emprego do AHP.

Figura 3: Grau de importância e desempenho

5.2 Julgamentos paritários e cálculo das prioridades médias locais




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O julgamento paritário dos critérios em relação ao foco principal e dos subcritérios em relação

aos critérios foram possíveis por meio dos valores médios da importância segundo a

percepção dos respondentes. Segundo a Tabela 3, o critério de maior destaque é Segurança,

sendo Layout do site o critério de menor importância. Esta tabela também revela os

subcritérios prioritários à luz de cada critério.




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Tabela 3 - Matriz de julgamentos paritários

Análise similar foi realizada com as alternativas em relação a cada subcritério. Porém, em vez

da importância, consideraram-se os valores médios de desempenho à luz de cada respondente.




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A Tabela 4 apresenta o valor da „prioridade real‟ de cada subcritério para cada categoria do e-

commerce. Segundo Freitas e Suett (2008), dado um subcritério Ci.j, a „prioridade real‟ de Ci.j

(PREAL(Ci.j) é obtida pelo produto entre a prioridade média local do critério à qual pertence em

relação ao foco principal (PML(Ci)) e a prioridade média local do mesmo em relação ao

critério ao qual pertence (PML(Ci.j)). Por exemplo, considerando o subcritério C1.3 na

categoria A1: PREAL(C1..3) = 0,018; PML(C1) = 0,112; e, PML(C1.3) = 0,161.

Tabela 4 – Prioridade real de cada subcritério para cada categoria do e-commerce




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Segundo os usuários de todas as categorias de e-commerce, os subcritérios prioritários estão

relacionados à confiabilidade (entrega do pedido correto e no prazo) e à segurança (dados

pessoais e bancários protegidos e a reputação do site). Além destes, os subcritérios mais

relevantes para cada categoria são: facilidade de uso (Esporte e Lazer), facilidade de concluir

as transações (Esporte e Lazer; Informática), carregamento da página (Esporte e Lazer),

informações da disponibilidade do produto (Livros, CDs e DVDs; Brinquedos e Games),

informações da forma de pagamento (Cosméticos e Perfumaria), informações das formas de

envio do produto (Brinquedos e Games); organização da página (Eletrônicos; Telefonia;

Moda e Acessórios) e canais alternativos de comunicação (Eletrodomésticos). Por outro lado,

customização do site, imagens ou títulos apelativos e entretenimento estão entre os

subcritérios menos importantes pelos usuários da maioria das categorias de e-commerce.

5.3 Prioridades médias globais (PG’s)

Segundo Costa (2002), o cálculo das prioridades médias globais (PG‟s) requer a combinação

das prioridades médias locais (PML‟s). A equação 1 é utilizada para calcular as PG‟s

Conforme a Tabela 5, ao considerar as PG´s, a alternativa que apresenta melhor desempenho é a

categoria A4 (Brinquedos e Games).

Tabela 5 - Hierarquia das alternativas à luz de todos os critérios

5.4 Consistência lógica

De acordo com a Tabela 6, todas as matrizes de julgamentos possuem consistência (RC ≤ 0,10).




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Tabela 6 - Consistência lógica dos critérios e subcritérios

6. Considerações finais

Atualmente, cada vez mais o e-commerce vem conquistando espaço nos negócios

desenvolvidos para atender o cliente que adquire bens e serviços através da internet, bem

como em empresas físicas que buscam agregar valor como um diferencial para atrair o

consumidor. Neste contexto, torna-se relevante mensurar quais são os aspectos (critérios e

subcritérios) considerados mais relevantes por usuários do e-commerce e, em particular,

segundo a percepção dos usuários de cada setor/categoria de e-commerce.

Desejando contribuir para análise desta problemática, no presente artigo foi realizado um

estudo experimental com o objetivo de identificar os fatores que mais influenciam o

consumidor de bens e serviços de comércio eletrônico (e-commerce). Foram consideradas

variáveis (critérios/subcritérios) difundidas na literatura científica e o método de análise

hierárquica (AHP) foi utilizado como ferramenta de análise. Como resultados, foi possível

identificar os subcritérios mais relevantes e menos relevantes segundo os usuários de cada

categoria de e-commerce. Todas as matrizes de julgamentos foram consideradas consistentes.

A verificação da confiabilidade do instrumento, segundo o alfa de Cronbach, e o uso de

estatísticas multivariadas são possíveis direcionamentos para a continuidade do estudo.

REFERÊNCIAS

ALBERTIN, Alberto Luiz. Comércio Eletrônico: Modelo, Aspectos e Contribuições de sua Aplicação. 6. ed.

v. 1. 318 p. São Paulo: Editora Atlas, 2010.

BARNES, Stuart J.; VIDGEN, Richard T. An Integrative Approach to the Assessment of E-Commerce Quality.

Journal of Electronic Commerce Research, v. 3, n. 3. p. 114-127, 2002.




19

BARNES, Stuart J.; VIDGEN, Richard T. Interactive E-Government: Evaluating the Web Site of the UK Inland

Revenue. Journal of Electronic Commerce in Organizations, 2(1), 22 pp, 2003.

BAUER, Hans S.; FALK, Tomas; HAMMERSCHMIDT, Maik. eTransQual: A transaction process-based

approach for capturing service quality in online shopping. Journal of Business Research 59, p. 866–875, 2006.

COSTA, Helder Gomes. Introdução ao Método de Análise Hierárquica – Análise Multicritério no Auxílio à

Decisão. Niterói, Biblioteca da Escola de Engenharia e Instituto de Computação da UFF, 2002.

CONDE, Ana Cristina Pinzkoski. Estímulos no ambiente de compra online: Impacto na intenção de

recompra do consumidor. Dissertação (Mestrado em Ciências). Universidade de São Paulo. São Paulo, 2013.

CRISTOBAL, Eduard; FLAVIÁN, Carlos; GUINALÍU, Miguel. Perceived e-service quality (PeSQ):

Measurement validation and effects on consumer satisfaction and web site loyalty. Managing

Service Quality: An International Journal, v.17, n. 3, p. 317-340, 2007.

DING, David Xin; HU, Paul Jen-Hwa; SHENG, Olivia R. Liu. e-SELFQUAL: A scale for measuring online

self-service quality. Journal of Business Research 64, p. 508–515, 2011.

EBIT. Disponível em < http://www.ebitempresa.com.br/>. Acesso em março de 2015.

FREITAS, André Luis Policani; CORDEIRO, Aline Gomes. Priorização de requisitos para o desenvolvimento

de software: uma abordagem multicritério utilizando o método AHP. Produto & Produção, 12(2), 87-107,

2011.

FREITAS, André Luis Policani; SUETT, Waidson Bitão. Uma metodologia para avaliação e classificação de

organizações quanto aos riscos em ambientes de trabalho. Petro & Química, v. 1/309, p. 74-83, 2008.

GHANDOUR, Ahmad; BENWELL, George; DEANS, Kenneth. Measuring the Performance of Ecommerce

Websites. PACIS 2010 Proceedings. Paper 59. 2010

GOYAL, Praveen; RAHMAN, Zillur; KAZMI, Absar Ahmad. Identification and prioritization of corporate

sustainability practices using analytical hierarchy process. Journal of Modelling in Management, 10(1), 23-49,

2015.

GRANDZOL, John R. Improving the Faculty Selection Process in Higher Education: case for the analytic

hierarchy process. IR Applications, v. 6, ago. 2005.

KURT, Sumeyra Duman; ATREK, Banu. The classification and importance of E-S-Qual quality attributes: an

evaluation of online shoppers. Managing Service Quality: An International Journal, 22 (6), 622-637, 2012.

LOIACONO, Eleanor. WebQual™: A Measure of Web Site Quality. Tese de Doutorado. University of

Georgia, 2000.

MADU, Christian N.; MADU, Assumpta A. Dimensions of e-quality. International Journal of Quality &

Reliability Management, vol. 1, n. 3, pp. 246-58, 2002.

MUHTASEB, Rami; LAKIOTAKI, Kleanthi; MATSATSINIS, Nikolaos. Applying a Multicriteria Satisfaction

Analysis Approach Based on User Preferences to Rank Usability Attributes in E-tourism Websites. Journal of

Theoretical and Applied Eletronic Commerce Research. Eletronic Version. v. 7, n. 3, p. 28-48, dez. 2012.

PARASURAMAN, A; ZEITHAML, Valarie A; MALHOTRA, Arvind. E-S-Qual: a multiple-item scale for

assessing eletronic service quality. Journal of Service Reseach, v. 7, n. 3, p. 213-233, fev. 2005.

REICHHELD, Frederick F.; SASSER, W. Earl. Zero defections: quality comes to services. Harvard Business

Review, 68(5):105-111, set./out. 1990.

http://lattes.cnpq.br/2359862948287892




20

SAATY, Thomas Lorie. How to make a decision: the Analytic Hierarchy Process. European Journal of

Operations Research 48, p.9-26, 1990.

SHIAU, Wen-Lung; LUO, Margaret Meiling. Factors affecting online group buying intention and satisfaction: A

social exchange theory perspective. Computers in Human Behavior 28, p. 2431–2444. 2012.

TORRES, Pedro Marcelo; LISBOA, João Veríssimo; YASIN, Mahmoud M. E-commerce strategies and

corporate performance: an empirical investigation. Competitiveness Review, v. 24, n. 5, p. 463 – 481. 2014.

TURBAN, Efraim; KING, David. Comércio Eletrônico: Estratégia e Gestão. São Paulo: Prentice Hall, 2004.

VELASCO, Mileine Henriques Elias; FREITAS, André Luís Policani. Emprego de métodos de apoio

multicritério à decisão para seleção de uma escola de idiomas. Revista Produção Online, Florianópolis, SC,

v.14, n. 4, p. 1433-1451, out./dez. 2014.

WOLFINBARGER, Mary; GILLY, Mary C. eTailQ: Dimensionalizing, Measuring, and Predicting etail Quality.

Journal of Retailing 79, p. 183-198, fev. 2003.

YEN, Yung-Shen. A comparison of quality satisfaction between transactional and relational customers in e-

commerce. The TQM Journal, v. 26, n. 6, p. 577 – 593. 2014.

YOO, Boonghee; DONTHU, Naveen. Developing a Scale to Measure the Perceived Quality of an Internet

Shopping Site (Sitequal). Quarterly Journal of Electronic Commerce, 2 (1), 31-47. 2001.

ZHANG et al. Repurchase intention in B2C e-commerce - A relationship quality perspective. Information &

Management 48, p. 192–200. 2011.

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