o processo de tomada de decisÃo sob a Ótica da...
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O PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO SOB A ÓTICA DA
ECONOMIA COMPORTAMENTAL
Felipe Cortat Btechs
Raphael Pinto Soeiro
Projeto de Graduacao apresentado ao Curso de
Engenharia de Producao da Escola Politecnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como
parte dos requisitos necessarios a obtencao do
titulo de Engenheiro.
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho, D.Sc.
Rio de Janeiro
Setembro de 2016
O PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO SOB A ÓTICA DA ECONOMIA
COMPORTAMENTAL
Felipe Cortat Btechs
Raphael Pinto Soeiro
PROJETO DE GRADUACAO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA DE PRODUCAO DA ESCOLA POLITECNICA DA UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS
NECESSARIOS PARA A OBTENCAO DO GRAU DE ENGENHEIRO DE
PRODUCAO.
Examinado por:
________________________________________________
Prof. Roberto Ivo da Rocha Lima Filho, D.Sc.
________________________________________________
Prof. Thereza Cristina Nogueira de Aquino, D.Sc.
________________________________________________
Prof. Maria Alice Ferruccio Rainho, D.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
SETEMBRO de 2016
Btechs, Felipe Cortat.
Soeiro, Raphael Pinto.
O processo de tomada de decisão sob a ótica
da economia comportamental. – Rio de Janeiro: UFRJ/
Escola Politécnica, 2016.
XIII, 122 p.: il.; 29,7cm
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Monografia – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso
de Engenharia de Produção, 2016.
Referências Bibliográficas: p. 120-122
1.Economia Comportamental. 2.Pesquisa de
Marketing. 3.Comportamento do Consumidor.
I. Lima Filho, Roberto Ivo da Rocha II.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola
Politécnica, Curso de Engenharia de Produção. III. O
processo de tomada de decisão sob a ótica da
economia comportamental.
AGRADECIMENTOS
Agradecemos, primeiramente, às nossas famílias, pelo apoio incondicional
dado durante todos nossos anos de vida. Sem o carinho e incentivo, não
haveríamos chegado até aqui.
Agradecemos também ao professor Roberto Ivo, orientador desta pesquisa,
que sempre se mostrou solícito e disposto a nos ajudar, com bom humor e
empolgação contagiantes. Muito obrigado pela paciência e compreensão.
Agradecemos ainda às professoras do departamento de Engenharia de
Produção da UFRJ e participantes da banca examinadora deste trabalho, Maria
Alice Ferruccio e Thereza Aquino. Mais do que apenas professoras, vocês se
mostraram referências de profissionais íntegros, dedicados e comprometidos às
suas tarefas.
Agradecemos aos nossos amigos de faculdade (e de vida), que nos
acompanharam durante toda a nossa trajetória até aqui. Seja em momentos de
alegria ou de desespero, vocês certamente tornaram esta caminhada menos árdua.
Por fim, agradecemos a todos os voluntários que tornaram possível a
realização da pesquisa de campo. A participação e contribuição de cada um foi
essencial para a construção deste trabalho.
“O aumento do conhecimento é como uma esfera dilatando-se no espaço: quanto maior a nossa compreensão, maior o nosso contato com o desconhecido.”
Blaise Pascal
Resumo do Projeto de Graduação apresentado a Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos
requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.
O processo de tomada de decisão sob a ótica da Economia Comportamental
Felipe Cortat Btechs
Raphael Pinto Soeiro
Setembro/2016
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Curso: Engenharia de Produção
O presente estudo aborda um tema pouco explorado nos cursos de Engenharia de
Produção das universidades brasileiras: o processo de tomada de decisão e a economia
comportamental. A partir de uma extensa revisão bibliográfica sobre as teorias clássicas do
comportamento do consumidor e do modelo de racionalidade dos agentes econômicos, são
apresentadas as origens da Teoria do Prospecto e as principais críticas à Teoria da
Utilidade Esperada. Em seguida, uma pesquisa exploratória baseada em testes cegos e
não-cegos é apresentada, na qual voluntários foram submetidos a três amostras de suco de
caixa de diferentes marcas para avaliação dos atributos do produto, tanto individual quanto
comparativamente. No teste cego, os respondentes não possuíam visibilidade das marcas
testadas, ao contrário do que ocorria no teste não-cego. O resultado mostrou que existem
diferenças significativas nos resultados dos testes cegos e não-cegos, ratificando a
influência da marca e do perfil dos respondentes na tomada de decisão dos indivíduos.
Palavras-chave: Economia Comportamental, Pesquisa de Marketing, Comportamento do
Consumidor.
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Industrial Engineer.
The decision-making process from the perspective of behavioral economics
Felipe Cortat Btechs
Raphael Pinto Soeiro
September/2016
Advisor: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Course: Industrial Engineering
This study addresses a relatively unexplored subject in Production Engineering courses in
Brazilian universities: the decision-making and behavioral economics. From an extensive
literature review on the classical theories of consumer behavior and the model of rationality
of economic agents, it is showed the origins of the Prospect Theory and the main criticisms
regarding the theory of expected utility. Then, an exploratory research based on blind and
non-blind tests was performed, in which respondents were subjected to three samples of
juice of different brands to assess product attributes, both individually and comparatively.
In the blind test, the respondents did not have visibility of the brands tested, unlike what
occurred in the non-blind test. The result showed that there are significant differences in
the results of the blind and non-blind test, confirming the influence of the brand and the
respondent’s profile in the decision-making.
Keywords: Behavioral Economics, Marketing Research, Consumer Behavior.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 17
1.1 OBJETIVO ................................................................................................ 17
1.2 QUESTÕES PROBLEMA .............................................................................. 18
1.3 PREMISSAS .............................................................................................. 18
1.4 CONTRIBUIÇÃO CIENTÍFICA ........................................................................ 18
1.5 LIMITAÇÕES ............................................................................................. 18
1.6 METODOLOGIA DA PESQUISA ..................................................................... 19
1.7 ESTRUTURA DO PROJETO .......................................................................... 20
2 ECONOMIA COMPORTAMENTAL ....................................................................... 22
2.1 PREFERÊNCIA DO CONSUMIDOR ................................................................. 22
2.1.1 Bens substitutos e complementares .............................................. 25
2.1.2 Taxa marginal de substituição ....................................................... 26
2.2 TEORIA DA UTILIDADE ................................................................................ 26
2.2.1 Propriedades da função utilidade .................................................. 28
2.2.2 Utilidade esperada ........................................................................ 30
2.3 RACIONALIDADE ....................................................................................... 33
2.3.1 Racionalidade limitada .................................................................. 34
2.4 TEORIA DO PROSPECTO ............................................................................ 37
2.4.1 Formulação da teoria .................................................................... 40
2.5 VIESES COMPORTAMENTAIS ....................................................................... 46
2.5.1 Efeito certeza ................................................................................ 46
2.5.2 Efeito reflexão ou aversão às perdas ............................................ 47
2.5.3 Efeito isolamento ........................................................................... 48
2.5.4 Heurísticas .................................................................................... 50
2.5.5 Aversão à perda (loss aversion) .................................................... 52
2.6 DOIS SISTEMAS COGNITIVOS: A TEORIA DE PROCESSAMENTO DUAL ............... 53
3 MARKETING E COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR ................................... 57
3.1 TEORIA GERAL .......................................................................................... 57
3.2 O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR COMO PROCESSO ............................. 62
3.3 CICLO DE VIDA, CONSUMO E POUPANÇA ...................................................... 63
3.4 MENSURAÇÃO DO COMPORTAMENTO .......................................................... 66
3.4.1 Metodologia Empírica: o caso dos taste testings .......................... 71
3.5 ESTUDOS SOBRE O TEMA .......................................................................... 71
4 METODOLOGIA DE ANÁLISE .............................................................................. 75
4.1 A ANÁLISE PCA ......................................................................................... 75
4.1.1 Propriedades dos componentes principais .................................... 77
4.2 TESTES CEGO E NÃO-CEGO ....................................................................... 79
5 DESIGN DO EXPERIMENTO ................................................................................ 80
6 ANÁLISE DOS DADOS ......................................................................................... 85
6.1 TRATAMENTO PRÉVIO DOS DADOS .............................................................. 85
6.2 ANÁLISE GERAL ........................................................................................ 86
6.2.1 Sem distinção na amostragem ...................................................... 86
6.2.2 Amostragem por gênero ................................................................ 92
6.2.3 Amostragem por idade .................................................................. 95
6.2.4 Amostragem por classe social....................................................... 97
6.2.5 Amostragem por marca citada .................................................... 100
6.3 ANÁLISE PCA .......................................................................................... 104
6.3.1 Estatística descritiva .................................................................... 104
6.3.2 Matriz de correlação .................................................................... 106
6.3.3 Autovalores, autovetores e gráficos biplot ................................... 109
7 CONCLUSÃO ...................................................................................................... 117
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 120
APÊNDICE .............................................................................................................. 123
APÊNDICE A – QUESTIONÁRIO DO TESTE NÃO-CEGO ........................... 124
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DO TESTE CEGO ................................. 131
APÊNDICE C – TABELAS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE ......... 138
APÊNDICE D – GRÁFICOS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE ....... 139
APÊNDICE E – TABELAS DE AUTOVETORES ........................................ 142
APÊNDICE F – GRÁFICOS BIPLOT .......................................................... 144
APÊNDICE G – RESPOSTAS AO QUESTIONÁRIO DO TESTE NÃO-CEGO
............................................................................................................................. 147
APÊNDICE H – RESPOSTAS AO QUESTIONÁRIO DO TESTE CEGO .... 156
ÍNDICE DE TABELAS
TABELA 1 - DIFERENÇAS ENTRE O SISTEMA 01 E O SISTEMA 02. ....................................... 55
TABELA 2 - DIFERENÇAS ENTRE AS PESQUISAS EXPLORATÓRIAS E CONCLUSIVAS. ............. 69
TABELA 3 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS. (DEL VALLE – C) ............................................. 105
TABELA 4 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS (QUALITÁ - C) .................................................. 105
TABELA 5 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS (SU FRESH - C) ............................................... 105
TABELA 6 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS. (DEL VALLE - NC) ........................................... 106
TABELA 7 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS (QUALITÁ - NC) ............................................... 106
TABELA 8 - ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS (SU FRESH - NC) ............................................. 106
TABELA 9 – MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (DEL VALLE – C) ................................................ 107
TABELA 10 - MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (QUALITÁ– C) ................................................... 107
TABELA 11 - MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (SU FRESH – C) ............................................... 107
TABELA 12 - MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (DEL VALLE – NC) ............................................ 108
TABELA 13 - MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (QUALITÁ – NC) ............................................... 108
TABELA 14 - MATRIZ DE CORRELAÇÃO. (SU FRESH – NC) ............................................. 109
TABELA 15 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – C) .................................... 110
TABELA 16 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – NC) ................................. 110
TABELA 17 – AUTOVETORES. (DEL VALLE – C) ............................................................ 112
TABELA 18 – AUTOVETORES. (DEL VALLE – NC) .......................................................... 112
TABELA 19 – AUTOVETORES. (SU FRESH – C) ............................................................. 114
TABELA 20 – AUTOVETORES. (SU FRESH – NC) ........................................................... 114
TABELA 21 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – C) .................................... 138
TABELA 22 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – NC) ................................. 138
TABELA 23 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (QUALITÁ – C). ...................................... 138
TABELA 24 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (QUALITÁ – NC) .................................... 138
TABELA 25 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (SU FRESH – C)..................................... 138
TABELA 26 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (SU FRESH – NC) .................................. 138
TABELA 27 – AUTOVETORES. (DEL VALLE – C) ............................................................ 142
TABELA 28 – AUTOVETORES. (DEL VALLE – NC) .......................................................... 142
TABELA 29 – AUTOVETORES. (QUALITÁ – C) ................................................................ 142
TABELA 30 – AUTOVETORES. (QUALITÁ – NC) ............................................................. 142
TABELA 31 – AUTOVETORES. (SU FRESH – C) ............................................................. 143
TABELA 32 – AUTOVETORES. (SU FRESH – NC) ........................................................... 143
ÍNDICE DE FIGURAS
FIGURA 1 - REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DAS CURVAS DE INDIFERENÇA .............................. 24
FIGURA 2 - REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DAS CURVAS DE INDIFERENÇA PARA BENS (A)
SUBSTITUTOS PERFEITOS E (B) COMPLEMENTARES PERFEITOS. ...................... 26
FIGURA 3 - REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DAS FUNÇÕES DE UTILIDADE EM CASOS DE (A)
AVERSÃO AO RISCO E (B) PROPENSÃO AO RISCO ........................................... 33
FIGURA 4 - FUNÇÃO DE VALOR HIPOTÉTICA .................................................................... 44
FIGURA 5 - FUNÇÃO PESO DE DECISÃO HIPOTÉTICA......................................................... 45
FIGURA 6 - PRINCIPAIS FATORES DE INFLUÊNCIA NOS 4P'S DO MARKETING ....................... 59
FIGURA 7 - REPRESENTAÇÃO ILUSTRATIVA DA HIERARQUIA DE NECESSIDADES DE MASLOW
................................................................................................................ 60
FIGURA 8 - O PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO .......................................................... 62
FIGURA 9 - MODELO SIMPLIFICADO DO CICLO DE VIDA DE MODIGLIANI ............................. 64
FIGURA 10 - COMPORTAMENTO DA RENDA INDIVIDUAL AO LONGO DO CICLO DE VIDA .......... 65
FIGURA 11 - O PAPEL DA PESQUISA DE MERCADO DENTRO DO SISTEMA DE MARKETING ...... 67
FIGURA 12 - O PROCESSO DE PESQUISA DE MARKETING .................................................. 68
FIGURA 13 – FOTO ILUSTRATIVA DO TESTE CEGO ........................................................... 82
FIGURA 14 – FOTO ILUSTRATIVA DO TESTE CEGO ........................................................... 82
FIGURA 15 – FOTO ILUSTRATIVA DO TESTE CEGO ........................................................... 83
FIGURA 16 – FOTO ILUSTRATIVA DO TESTE NÃO-CEGO .................................................... 83
FIGURA 17 – FOTO ILUSTRATIVA DO TESTE NÃO-CEGO .................................................... 84
ÍNDICE DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1 - MÉDIAS DAS VARIÁVEIS POR TESTE (DEL VALLE) ......................................... 87
GRÁFICO 2 - MÉDIAS DAS VARIÁVEIS POR TESTE (SU FRESH) .......................................... 88
GRÁFICO 3 - MÉDIAS DAS VARIÁVEIS POR TESTE (QUALITÁ) ............................................. 88
GRÁFICO 4 – MÉDIAS DAS VARIÁVEIS POR MARCA (TESTE C) ........................................... 89
GRÁFICO 5 – MÉDIAS DAS VARIÁVEIS POR MARCA (TESTE NC)......................................... 90
GRÁFICO 6 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC ................ 91
GRÁFICO 7 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE ................................................................ 92
GRÁFICO 8 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC.
(MASCULINO) ............................................................................................. 93
GRÁFICO 9 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (FEMININO)
................................................................................................................ 93
GRÁFICO 10 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (MASCULINO) ........................................ 94
GRÁFICO 11 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (FEMININO) ........................................... 94
GRÁFICO 12 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (ATÉ 25
ANOS) ....................................................................................................... 95
GRÁFICO 13 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (MAIS QUE
25 ANOS)................................................................................................... 96
GRÁFICO 14 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (ATÉ 25 ANOS) ...................................... 96
GRÁFICO 15 - OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (MAIS QUE 25 ANOS) ............................... 97
GRÁFICO 16 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (CLASSES
A E B). ...................................................................................................... 98
GRÁFICO 17 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (CLASSES
C, D E E)................................................................................................... 98
GRÁFICO 18 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (CLASSES A E B) ................................... 99
GRÁFICO 19 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (CLASSES C, D E E) ............................... 99
GRÁFICO 20 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (CITAÇÃO
DA DEL VALLE) ........................................................................................ 100
GRÁFICO 21 – ALTERAÇÕES PERCENTUAIS DAS MÉDIAS DO TESTE C PARA O NC. (CITAÇÃO
DE OUTRAS) ............................................................................................ 101
GRÁFICO 22 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (CITAÇÃO DA DEL VALLE) ..................... 101
GRÁFICO 23 – OPÇÃO DE COMPRA, POR TESTE. (CITAÇÃO DE OUTRAS) ......................... 102
GRÁFICO 24 – RESPOSTAS DA PERGUNTA 7 E ABERTURA DA OPÇÃO DE COMPRA. (TESTE C)
.............................................................................................................. 103
GRÁFICO 25 – RESPOSTAS DA PERGUNTA 7 E ABERTURA DA OPÇÃO DE COMPRA. (TESTE
NC) ........................................................................................................ 103
GRÁFICO 26 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – C) ................................. 111
GRÁFICO 27 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – NC) ............................... 111
GRÁFICO 28 – BIPLOT PARA F1 E F2 (DEL VALLE – C) ................................................. 113
GRÁFICO 29 – BIPLOT PARA F1 E F2 (DEL VALLE – NC) ............................................... 113
GRÁFICO 30 – BIPLOT PARA F1 E F2 (SU FRESH – C) .................................................. 115
GRÁFICO 31 – BIPLOT PARA F1 E F2 (SU FRESH – NC) ................................................ 116
GRÁFICO 32 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – C) ................................. 139
GRÁFICO 33 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (DEL VALLE – NC) ............................... 139
GRÁFICO 34 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (QUALITÁ – C) ..................................... 140
GRÁFICO 35 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (QUALITÁ – NC) .................................. 140
GRÁFICO 36 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (SU FRESH – C) .................................. 141
GRÁFICO 37 – AUTOVALORES E VARIABILIDADE. (SU FRESH – NC) ................................ 141
GRÁFICO 38 – BIPLOT PARA F1 E F2 (DEL VALLE – C) ................................................. 144
GRÁFICO 39 – BIPLOT PARA F1 E F2 (DEL VALLE – NC) ............................................... 144
GRÁFICO 40 – BIPLOT PARA F1 E F2 (QUALITÁ – C) ..................................................... 145
GRÁFICO 41 – BIPLOT PARA F1 E F2 (QUALITÁ – NC) .................................................. 145
GRÁFICO 42 – BIPLOT PARA F1 E F2 (SU FRESH – C) .................................................. 146
GRÁFICO 43 – BIPLOT PARA F1 E F2 (SU FRESH – NC) ................................................ 146
17
1 INTRODUÇÃO
O processo de tomada de decisão dos consumidores tem sido objeto de
estudo de diversos profissionais dos ramos de marketing, psicologia de economia há
algumas décadas. A complexidade da mente humana associada aos diferentes
estímulos externos ao qual um agente está submetido fazem com que a ciência da
Economia Comportamental ainda possua significantes oportunidades no meio
científico. Pela relevância do tema e pelos resultados que pesquisas podem ter, é
sobre estas novas abordagens, com foco nos aspectos comportamentais e
psicológicos, que o presente projeto se baseia.
1.1 OBJETIVO
O objetivo do presente estudo é entender como ocorre o processo de tomada
de decisão entre indivíduos para bens de consumo normais. A fim de tornar o
escopo viável e adequado para o contexto universitário - e considerando os limites
de tempo e conhecimento que envolvem um projeto de conclusão de curso -, a
pesquisa será focada em um único produto: sucos de caixa, sabor laranja e volume
de 1 litro.
Para fins práticos, o objeto de estudo do presente trabalho será apresentado
como “suco de caixa”, em referência aos sucos prontos nao concentrados vendidos
nos tradicionais supermercados brasileiros. No entanto, de forma rigorosa, o objeto
de estudo e o produto “nectar de fruta”, que na pratica e suco da polpa da fruta
diluída em água e acrescida de açúcar (além de conservantes e outros produtos
químicos). Ou seja, suco é apenas um dos componentes que dão origem ao néctar1.
1 Segundo o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, para ser chamada de suco, a bebida
deve ser 100% proveniente da fruta. No caso do néctar, sua composição deve atender um percentual mínimo do
suco ou polpa, o equivalente a 40% para o sabor laranja.
18
1.2 QUESTÕES PROBLEMA
A fim de direcionar nosso objetivo, foram estabelecidas as seguintes
Questões Problema:
a. Como se comportam consumidores em escolhas de bens de consumo?
b. Qual a influência da marca e de costumes individuais na tomada de decisão
dos agentes?
c. Qual a influência de características gerais individuais (gênero; idade; classe
social) na tomada de decisão dos agentes?
d. Quais são os principais vieses comportamentais que impactam na tomada de
decisão dos agentes?
e. Quais são os aspectos de um suco de caixa mais influentes na tomada de
decisão dos agentes?
1.3 PREMISSAS
As premissas adotadas consideram que o conhecimento de marca é o
principal viés comportamental na tomada de decisão.
1.4 CONTRIBUIÇÃO CIENTÍFICA
Objetiva-se com este projeto a contribuição para a literatura mercadológica
por explorar um campo do conhecimento que apresenta espaço e potencial de
crescimento no meio científico, assim como dentre os profissionais da área de
marketing e economia.
1.5 LIMITAÇÕES
Considerando a disponibilidade de recursos (voluntários, tempo e finanças), a
realização da presente pesquisa foi restrita à Universidade Federal do Rio de Janeiro
(UFRJ). Em função de a população universitária ser predominantemente jovem, a
amostra foi composta majoritariamente de voluntários com menos de 26 anos
(89,5%).
19
Este número é bastante compatível quando comparado às proporções de
alunos e professores no campus da UFRJ. Segundo dados disponíveis de 20122, a
universidade possuía em seu quadro 45.290 alunos e 3.735 professores, o que
significa um percentual de 8% de professores em relação ao total de alunos.
Dessa forma, a amostra não será caracterizada por uma completa
aleatoriedade, podendo existir um viés de seleção.
1.6 METODOLOGIA DA PESQUISA
Inicialmente, a pesquisa terá um caráter exploratório, onde será feita uma
revisão bibliográfica sobre os principais assuntos e autores relacionados ao
Marketing e à Economia Comportamental.
Em seguida, será realizada uma pesquisa de campo com voluntários do
campus da UFRJ. A pesquisa de campo consistirá em dois testes principais – um
teste não-cego e um teste cego –, nos quais a principal diferença é que os
voluntários terão conhecimento de marca no primeiro, ao contrário do segundo. Em
cada um dos testes, os voluntários serão submetidos a três amostras de sucos de
diferentes marcas e deverão responder a um questionário, avaliando os produtos de
forma individual e comparativa. Na parte inicial do questionário, a intenção é avaliar
o perfil dos entrevistados e identificar preferências e costumes. Nos testes, serão
utilizadas amostras de suco de caixa de diferentes marcas (Del Valle, Qualitá e Su
Fresh) para avaliar as preferências do consumidor no que tange a qualidade do
produto e a sua reação a diferentes estímulos, como o sabor, a quantidade de
açúcar e a influência da marca.
Por fim, com base nos resultados dos questionários aplicados, será realizada
uma análise estatística com o auxílio do método Principal Component Analysis
(PCA, também referido como Análise de Componentes Principais) que evidencie o
2 As estatísticas da UFRJ de 2012 estão disponíveis em:
https://ufrj.br/docs/lai/UFRJemn%C3%BAmeros2012.pdf. (Acesso em 28/08/2016).
20
comportamento dos entrevistados na tomada de decisão e que demonstre os vieses
comportamentais, caso estes sejam identificados na pesquisa.
1.7 ESTRUTURA DO PROJETO
A primeira parte do projeto é focada na revisão dos principais conceitos
relacionados à Economia Comportamental e Comportamento do Consumidor. Já a
segunda parte é destinada à parte exploratória da pesquisa, com a descrição da
metodologia de pesquisa adotada e dos resultados encontrados.
No capítulo 2, são tratados os tópicos relacionados, predominantemente, à
economia. Inicialmente, é feito um breve resumo acerca das interpretações clássicas
sobre a tomada de decisão, no qual são apresentadas as premissas para definição
das preferências do consumidor no contexto microeconômico, o conceito de
racionalidade e o arcabouço teórico que sustenta a Teoria da Utilidade. Em seguida,
são apresentadas as críticas que deram origem ao desenvolvimento da Teoria do
Prospecto, de Daniel Kahneman e Amos Tversky. Neste ponto, são discutidos os
tópicos relacionados à subjetividade (fatores inconscientes) na tomada de decisão,
as influências de preço, atributo e tradição dos produtos, bem como o impacto das
emoções e experiências passadas no comportamento econômico e na criação de
tendências ou vieses comportamentais nos agentes.
No capítulo 3, são explorados os conceitos relacionados à ciência do
marketing e do comportamento do consumidor. As definicões tradicionais dos 4P’s
do Marketing de Phillip Kotler são recapituladas, com foco especial no processo de
tomada de decisão dos consumidores e os fatores externos e internos que
influenciam tal processo. Além disso, são abordadas as influências do ciclo de vida
no consumo e as principais formas de mensuração do comportamento.
No capítulo 4, as principais metodologias de análise são apresentadas, com
foco especial na técnica PCA, um dos recursos-chave na pesquisa de campo deste
trabalho.
O capítulo 5 é destinado à parte exploratória do presente trabalho. Para
avaliar os vieses comportamentais e o comportamento de consumo dos indivíduos,
21
foi realizado um experimento com 267 voluntários. Este foi baseado em experiências
sensoriais nas quais os voluntários foram submetidos a três amostras de diferentes
sucos de caixa sabor laranja, enquanto respondiam a um questionário que solicitava
a avaliação dos produtos de forma individual e comparativa. No questionário, além
da avaliação dos produtos, os voluntários responderam questões socioeconômicas
(especialmente para fins de caracterização da amostra) e questões sobre a temática
de preço. O capítulo 5 é, portanto, focado no detalhamento da metodologia utilizada
e dos procedimentos realizados para garantir um experimento robusto e resultados
consistentes.
No capítulo 6, são apresentados os resultados obtidos na pesquisa e as
interpretações que puderam ser extraídas depois do tratamento dos dados. Por fim,
espera-se obter uma conclusão estatística para o nível de influência de cada atributo
abordado na pesquisa na tomada de decisão. A técnica PCA serve de pilar para a
validação ou não das premissas estabelecidas anteriormente.
Ao fim do documento, constam a Conclusão, as Referências Bibliográficas, e
a seção de Apêndices, na qual estão contidos os questionários e as respostas
utilizadas para ambos os testes realizados, além de gráficos e tabelas auxiliares às
análises abordadas no estudo.
22
2 ECONOMIA COMPORTAMENTAL
2.1 PREFERÊNCIA DO CONSUMIDOR
Uma das áreas de estudo do campo econômico está relacionada ao processo
de decisão do consumidor em um ambiente em que existem limitações, sejam elas
de tempo, renda, recursos materiais etc. Dessa forma, o simples ato de desejar um
bem não implica necessariamente na realização desse desejo (FELDMANN, 2008).
Na teoria do consumidor, considera-se que as escolhas ocorrem dentro de
uma restrição orçamentária, ou seja, dentro da capacidade de pagamento do
indivíduo (VARIAN, 2006). Isso significa que ele escolhe a melhor alocação de
recursos dada a sua renda, de forma que a relação entre bens e renda pode ser
representada pela seguinte equação:
Y = Pa x Qa + Pb x Qb ( 1 )
Onde: Y = Renda
Pa = Preço do bem A
Qa = Quantidade do bem A
Pb = Preço do bem B
Qb = Quantidade do bem B
Neste ponto, é importante definir o conceito de “cesta de mercado”. Uma
cesta de mercado se refere a um conjunto de bens com quantidades específicas de
cada um deles (PINDYCK e RUBINFELD, 2009). Sendo assim, cada consumidor
pode optar por uma cesta de mercado diferente, dependendo das suas preferências
e da sua renda.
23
De acordo com Pindyck e Rubinfeld (2009), a teoria da preferência do
consumidor se embasa em três pressupostos básicos:
a. Completude ou Comparabilidade: os consumidores conseguem comparar e
ordenar todas as cestas de mercado. Sendo assim, uma cesta A poderá
sempre ser comparada como preferível, não-preferível ou indiferente a uma
cesta B
b. Transitividade: esse pressuposto garante a coerência das escolhas de um
consumidor e determina que, se uma cesta A é preferível a B, e se B é
preferível a C, então A também é preferível a C.
c. Não-Saciedade: a suposição deste ponto é que os bens são desejáveis e os
consumidores preferem sempre uma quantidade maior de um bem do que
uma quantidade menor (“quanto mais, melhor”)
Utilizando como base os pressupostos descritos acima e o conceito de cesta
de mercado, é possível representar as preferências do consumidor de forma gráfica
por meio das chamadas curvas de indiferença. A curva de indiferença representa
todas as combinações de cestas de mercado que geram o mesmo nível de
satisfação para um consumidor (VARIAN, 2006). Dessa forma, para qualquer ponto
ao longo desta curva o consumidor é indiferente em relação às combinações das
cestas de mercado, como pode ser visto no exemplo a seguir.
24
Figura 1 - Representação gráfica das curvas de indiferença
Fonte: Adaptado de Pindyck e Rubinfeld (2009, pg. 81)
Neste gráfico, as cestas B, C e D geram o mesmo nível de satisfação (U1)
para o consumidor. Já a cesta E, que está acima (ou à direita) da curva de
indiferença, oferece maior nível de satisfação (respeitando a terceira premissa de
que, quanto mais de um bem, melhor). Por sua vez, a cestas G e F, situadas abaixo
da curva de indiferença, são menos preferíveis do que as cestas B, C e D.
Observe que a curva de indiferença tem formato descendente, caso contrário,
estaria violando a premissa da não-saciedade: uma cesta com mais alimentos e
mais vestido poderia ter o mesmo nível de satisfação que outra com menor
quantidade. Além disso, quando se representa mais de uma curva de indiferença,
deve-se ter em mente que as curvas não podem se cruzar, senão violariam os
pressupostos básicos da teoria da preferência do consumidor.
Com base nos conceitos descritos até então, convém explorar agora duas
questões fundamentais a respeito dos tipos e quantidades dos bens de consumo,
que impactam no formato das curvas de indiferença: os bens substitutos e
complementares e a taxa marginal de substituição.
25
2.1.1 Bens substitutos e complementares
As curvas de indiferença apresentadas até então referem-se a bens
independentes entre si. No entanto, peculiaridades podem ser adicionadas quando
se trata de bens que possuem algum tipo de relação entre eles, como são os casos
dos bens substitutos e complementares.
Os bens substitutos perfeitos são aqueles que o consumidor aceita substituir
um pelo outro a uma taxa marginal de substituição constante (VARIAN, 2006). A
título de exemplo, suponha uma situação em que existam as opções de escolha
entre uma caixa de suco de laranja e uma caixa de suco de uva. Se um indivíduo
não se importa com o sabor do suco, pode-se dizer que ele estará sempre
indiferente a consumir uma unidade a menos de suco de laranja para consumir uma
a mais de uva. As curvas de indiferença são representadas conforme mostrado na
Figura 3, item (a).
Já os bens complementares perfeitos são aqueles consumidos sempre juntos
e em proporções fixas (VARIAN, 2006). Neste caso, a taxa marginal de substituição
é infinita, o que implica dizer que as curvas de indiferença possuem uma forma de
ângulo reto (PINDYCK e RUBINFELD, 2009). Um exemplo de bens complementares
perfeitos são os sapatos de pé esquerdo e pé direito: ter um pé esquerdo a mais não
aumenta a satisfação de um indivíduo se ele não possui o pé direito. As curvas de
indiferença deste exemplo são representadas conforme mostrado na Figura 3, item
(b).
26
Figura 2 - Representação gráfica das curvas de indiferença para bens (a) substitutos perfeitos
e (b) complementares perfeitos. Fonte: Elaboração Própria
2.1.2 Taxa marginal de substituição
A taxa marginal de substituição consiste na inclinação da curva de indiferença
e mede a taxa à qual o consumidor está disposto a substituir um bem por outro
(VARIAN, 2006). Para Pindyck e Rubinfeld (2009), a taxa marginal de substituição
pode ser interpretada como a quantidade máxima de um bem que um indivíduo está
disposto a abrir mão para obter uma unidade a mais de um outro.
A compreensão sobre o conceito da taxa marginal de substituição é de suma
importância no contexto do comportamento do consumidor, pois ela evidencia o fato
de que, à medida que uma pessoa consome mais de um bem X, menos ela está
disposta a renunciar de um bem Y para obter mais unidades de X. Isso permite
afirmar que os consumidores preferem uma cesta equilibrada: é preferível uma cesta
com 5 unidades de X e 8 unidades de Y do que 12 unidades de X e 1 de Y.
2.2 TEORIA DA UTILIDADE
Durante muito tempo, a teoria do comportamento do consumidor se baseou
nos conceitos sobre as preferências do consumidor (explicadas sucintamente no
tópico anterior) e o indicador do nível de satisfação de um consumidor era chamado
de utilidade (VARIAN, 2006). Dessa forma, a utilidade era tida como um modo de
27
descrever preferências do consumidor, em que o que importava era saber se uma
cesta de mercado gerava um nível de satisfação maior do que outra. No entanto, aos
poucos notou-se que era preciso representar quantitativamente esta relação, fato
que permitiu o desenvolvimento da teoria da utilidade.
A teoria da utilidade pode ser entendida como a representação das
preferências relativas de um indivíduo entre os elementos de um conjunto,
representando-os por meio de números reais (GOMES, 1998). Assim, para Pindyck
e Rubinfeld (2009, pg. 89), a utilidade e definida como a “pontuacao numerica que
representa a satisfação que obtém um consumidor de uma dada cesta de mercado”.
De acordo com estes autores, a função de utilidade será, então, a fórmula que
determinará um nível de utilidade a uma cesta de mercado.
Matematicamente, pode-se dizer que uma cesta A será preferível a uma cesta
B se, e somente se, a função utilidade de A for maior do que a função utilidade de B
(BALDO, 2007):
A > B u(A) > u(B)
( 2 )
Antes de discorrer sobre as propriedades da função utilidade, uma das mais
relevantes das Teorias Clássicas de Decisão (Racional), convém descrever outras
duas percepções de utilidade, a utilidade cardinal e a utilidade ordinal.
A utilidade cardinal consiste na definição da utilidade como medida de
satisfação, o que significa que ela é utilizada como uma forma de quantificar o bem-
estar de um indivíduo. A utilidade pode ser entendida então como a capacidade de
um bem de satisfazer as necessidades de um indivíduo.
As premissas da teoria da utilidade cardinal podem ser sintetizadas da
seguinte maneira:
a. O consumidor é racional e conhece as condições do mercado e suas
preferências. Ele busca sempre maximizar a utilidade tendo em vista um nível
de renda.
28
b. A satisfação ao consumir um bem pode ser expressa por meio de uma função
de utilidade utilizando medidas cardinais. Quanto maior a utilidade, mais o
indivíduo valoriza um bem e mais disposto está a pagar mais por isso. Além
disso, o aumento no consumo de um bem gera aumentos decrescentes na
utilidade total (definida como o somatório das utilidades individuais). Este fato
é base para o princípio da utilidade marginal decrescente, que será verificada
na Teoria do Prospecto, apresentada na próxima seção.
Já a utilidade ordinal surge como uma alternativa à utilidade cardinal, partindo
do ponto que, se os indivíduos preferem alguns bens a outros, logo deve haver uma
ordenação da preferência para qualificar a utilidade. A função de utilidade ordinal é,
então, uma função que gera uma ordenação das cestas de mercado por ordem de
preferência, da maior para a menor, mas não considera o quanto se prefere uma
cesta a outra (PINDYCK e RUBINFELD, 2009). É sobre esta visão que as
propriedades da função utilidade são descritas a seguir.
2.2.1 Propriedades da função utilidade
Varian (2006) descreve a função de utilidade como uma forma de atribuir um
número a cada cesta de consumo de forma que as cestas preferíveis são atribuídas
com números maiores do que aquelas menos preferíveis. Assim, uma cesta (A, B) é
preferível a uma cesta (C, D) se, e somente se, a utilidade de (A, B) é maior do que
a utilidade de (C, D).
A fim de garantir a consistência deste pensamento, a função utilidade se
fundamenta em um conjunto de axiomas, a saber:
i. Axioma do Consequencialismo: o axioma do consequencialismo estabelece
que somente a probabilidade sobre os resultados finais é relevante para o tomador
de decisão (CUSINATO, 2003). Isso significa dizer que a existência de vários
estágios ou de um único estágio é irrelevante para o indivíduo se a probabilidade
sobre o resultado final é equivalente.
29
ii. Axioma da Completude ou Comparabilidade: o axioma da completude
implica que as preferências são completas (BALDO, 2007), ou seja, um indivíduo
consegue sempre comparar as cestas por meio das relações de preferência. Assim:
X > Y ou X < Y ou X ~ Y ( 3 )
iii. Axioma da Transitividade: a transitividade permite a ordenação das
preferências, independente das combinações que estão sendo comparadas
(BERGER e PESSALI, 2010). Além disso, o axioma da transitividade garante que as
escolhas de preferências dos indivíduos sejam consistentes. Então, tem-se a
seguinte relação:
X > Y e Y > Z, logo X > Z ( 4 )
iv. Axioma da Continuidade: o axioma da continuidade estabelece que, se
uma cesta Y é preferível a Z e é dada uma cesta X ainda mais preferível, então por
mais que Y seja preferível a Z, existe uma probabilidade p para X tão próxima de 1
para que a combinação de X e Z seja preferível a Y (CUSINATO, 2003).
Para todo X > Y > Z, existe um p tal que:
pX + (1 – p)Z ~ Y, onde p (0,1) ( 5 )
v. Axioma da Independência ou da Convexidade: Este axioma afirma que, se
um indivíduo considera X preferível a Y, então uma cesta composta que forneça X
com probabilidade p e Z com probabilidade (1 – p) é preferível a uma cesta que
forneça Y com probabilidade p e Z com probabilidade (1 – p).
30
Se X > Y, logo pX + (1 – p)Z > pY + (1 – p)Z,
onde p (0,1) ( 6 )
Todos estes axiomas embasam a teoria racional do comportamento do
consumidor, considerando que as situações de decisão envolvem um ambiente de
certeza. A teoria da utilidade esperada surge, então, para introduzir a questão da
incerteza e a existência de probabilidades para a ocorrência de diferentes estados. A
seção a seguir dedica-se a explorar este tema.
2.2.2 Utilidade esperada
Cotidianamente, muitas decisões ocorrem em um ambiente em que o
consumidor não possui transparência informacional e deve lidar com incertezas, ou
seja, quando existem variadas probabilidades de ocorrência de diferentes estados
(BALDO, 2007). Neste contexto, os indivíduos escolhem aquela opção que oferece o
maior valor esperado, E(X), calculado por:
E(X) = x1p1 + x2p2 + ... + xnpn ( 7 )
Onde xi é um resultado (normalmente monetário) e pi é a probabilidade de
ocorrência do estado.
É válido mencionar que o resultado do valor esperado é fruto da teoria da
probabilidade e o princípio da expectância de Pascal e Fermat, estudos que datam
dos anos 1650. Apesar da praticidade, logo percebeu-se que o valor esperado não
era adequado para explicar as decisões econômicas, uma vez que os indivíduos
atribuem valores diferentes para uma mesma quantia monetária (para uma mesma
quantia, o valor dado por um pobre é diferente do valor dado por um rico) (BALDO,
2007). Neste contexto, Daniel Bernoulli torna-se um dos principais críticos à ideia,
argumentando que o valor monetário não deveria ser utilizado como parâmetro de
31
uma riqueza, mas sim o valor moral ou a utilidade (CUSINATO, 2003). Segundo o
mesmo autor, em 1738 Bernoulli publicou, no ensaio Commentarii Academiae
Scientiarium Imperialis Petropolitanae, os fundamentos iniciais da teoria da utilidade
esperada e que, mais tarde, resultou no modelo a seguir:
EU(X) = u(x1)p1 + u(x2)p2 + ... u(xn)pn ( 8 )
Onde EU(X) representa a utilidade esperada e u(xi) representa a utilidade de
obter xi
Bernoulli trouxe à discussão ainda o fato de que, à medida que a riqueza
aumenta, a utilidade adicional devido ao aumento da riqueza decresce. Ou seja,
uma pessoa rica, ao ficar R$100 mais rica, tem um aumento de utilidade menor do
que um pobre que fica R$100 mais rico. Isto ficou conhecida como a Lei da Utilidade
Marginal Decrescente e implica no fato de que a utilidade em função da riqueza é
uma função côncava.
Os trabalhos de Bernoulli introduziram de forma definitiva a subjetividade à
teoria de decisão (ANDRADE, 2012). No entanto, as principais críticas a eles se
encontravam na dificuldade de atribuir uma medida à subjetividade e, somente após
os estudos de Von Neumann e Morgenstern na década de 1940, é que a Teoria da
Utilidade Esperada passa a ser aceita como uma explicação coerente sobre a
tomada de decisão dos agentes econômicos (CUSINATO, 2003).
Segundo o mesmo autor, Von Neumann e Morgenstern contribuíram na
discussão ao elaborar as bases axiomáticas para a teoria da utilidade esperada e ao
incluir a questão da racionalidade na tomada de decisão individual sob o risco, onde
a racionalidade é definida como a capacidade de processar informações disponíveis
de forma objetiva sem influência de fatores emocionais (BALDO, 2007).
Primeiramente, convém definir as diferentes atitudes que os indivíduos podem
ter frente ao risco. Tais atitudes podem ser caracterizadas por aversão ao risco,
propensão ao risco ou neutralidade ao risco. Um indivíduo é dito avesso ao risco
32
quando existe preferência pela opção que possui menor risco e existe maior
sensibilidade a perdas do que a lucros. Já um indivíduo propenso ao risco é aquele
em que o oposto ocorre, ou seja, os lucros são mais valorizados positivamente do
que as perdas negativamente. Quando nenhum dos dois casos é verdade, o
indivíduo é dito neutro ao risco.
Estes conceitos implicam no fato de que, quando um indivíduo é avesso ao
risco, a função utilidade esperada é côncava em relação à origem; já quando o
indivíduo é propenso ao risco, a função de utilidade esperada torna-se convexa
(VARIAN, 2010 apud PAIVA, 2013). No caso do tomador de decisão neutro ao risco,
a função utilidade é linear.
Esta associação entre a função côncava e o perfil de aversão ao risco pode
ser justificada pela desigualdade de Jensen, desenvolvida em 1906 pelo
dinamarquês Johan Ludwig Jensen.
A desigualdade de Jensen estabelece que, se u é uma função côncava e X é
uma variável aleatória, então:
E[u(x)] ≤ u[E(x)] ( 9 )
Portanto, se a desigualdade de Jensen é satisfeita, a função utilidade de
Bernoulli é côncava. Em outras palavras, esta desigualdade mostra que, se X é o
retorno de um investimento, então um indivíduo com função utilidade côncava
prefere um valor certo E(X) a um retorno aleatório com esta média (SOUZA, 2009).
É o caso de um indivíduo avesso ao risco.
A figura 3, a seguir, apresenta uma função utilidade côncava em (a),
ilustrando o caso de um indivíduo avesso ao risco. Em (b), é ilustrado o caso de um
indivíduo propenso ao risco, onde a função utilidade é convexa.
33
Figura 3 - Representação gráfica das funções de utilidade em casos de (a) aversão ao risco e
(b) propensão ao risco. Fonte: Adaptado de Pindyck e Rubinfeld (2009, pg. 185)
Por fim, é importante frisar que a análise da tomada de decisão através da
teoria da utilidade esperada não leva em consideração elementos comportamentais
nem que os indivíduos possuem preferências individuais – para esta teoria, todos os
agentes econômicos possuem acesso à mesma informação e se comportam da
mesma maneira. Pelo contrário, a teoria da utilidade esperada é calcada,
principalmente, no pilar da racionalidade, conceito que será discutido no tópico a
seguir.
2.3 RACIONALIDADE
Durante muito tempo, as teorias relacionadas ao processo de tomada de
decisão se baseavam no fato de que o homem é um ser puramente racional e na
premissa de que a racionalidade é o fator preponderante na análise do
comportamento do consumidor (CARVALHO, 2009 apud PAIVA, 2013). É neste
contexto que surge a figura do homoeconomicus e onde é importante destacar a
visão dos economistas com relação à racionalidade.
Baldo (2007) define a racionalidade como a capacidade de processar
informações disponíveis de forma objetiva sem a influência de fatores emocionais.
34
Para Blaug (1994) apud Paiva (2013), a racionalidade significa realizar uma escolha
com base em uma ordenação de preferência, completa e transitiva, sujeita à
informação perfeita e adquirida com o menor custo. De acordo com a linha de
raciocínio do modelo racional para o processo de tomada de decisão, o consumidor
escolhe uma opção, analisa as probabilidades associadas a cada resultado possível,
avalia a utilidade obtida e toma a sua decisão final com base na opção que oferecer
a combinação ótima (GILOVICH e GRIFFIN, 2002), ou seja, aquela que fornece o
melhor retorno ou lucro no final.
A visão da racionalidade dos indivíduos preponderou nas teorias econômicas
até o final da década de 1950. No entanto, a partir de percepções de violações dos
axiomas anteriormente descritos, iniciou-se a discussão de que os indivíduos não
conseguem agir de forma completamente racional, já que existem limitações
cognitivas e informacionais. Herbert Simon foi pioneiro nesta discussão, afirmando
que estas limitações implicavam em uma racionalidade limitada dos agentes
econômicos. É sobre este conceito que o subitem a seguir se aprofunda.
2.3.1 Racionalidade limitada
A decisão racional é um processo pelo qual um indivíduo busca maximizar
sua função utilidade. No entanto, para Herbert Simon, uma escolha racional
dificilmente pode ser realizada, já que o indivíduo não possui informações completas
sobre uma determinada situação, além de existir um custo associado à busca por
informações (SIMON apud SILVA e BRITO, 2013). De acordo com os mesmos
autores, este é um dos principais pontos de partida da discussão envolvendo os
aspectos comportamentais nas teorias organizacionais e econômicas, sendo Herbert
Simon é um dos nomes de maior destaque nesta discussão, especialmente por
conta de seus trabalhos sobre a tomada de decisão associada à estrutura e
funcionamento das organizações (Teoria das Organizações).
O principal trabalho de Simon foi publicado em 1955, sob o título de “A
behavioral model of rational choice” (em traducao livre, “Um modelo de
comportamento de escolha racional”). Neste artigo, Simon criticava a ideia da
racionalidade substantiva (entendida como a onisciência do indivíduo) e propunha
35
que a previsão do comportamento humano só era possível mediante a observação
do comportamento das pessoas e da microeconomia, ou seja, do ambiente inserido
(SBICCA e FERNANDES, 2005). Além disso, o autor sugeria que os julgamentos de
valor das decisões não seriam baseados em um ordenamento de preferências, mas
em um nível de aspiração que ordenaria os resultados mais simplificadamente, em
satisfatórios e não satisfatórios (SIMON, 1955).
Dessa forma, a proposta da Teoria da Racionalidade Limitada surgiu como
forma de explicar o fato de que a mente humana apresenta capacidade limitada de
processar informação, utilizando heurísticas para buscar e selecionar informações
(SILVA e BRITO, 2013).
Em comportamento administrativo, a racionalidade limitada é caracterizada
como uma categoria residual – a racionalidade é limitada quando lhe falta
onisciência. E a falta de onisciência é fruto, principalmente, de falhas no
conhecimento das alternativas, incerteza a respeito de eventos exógenos
relevantes e inabilidade no cálculo de suas consequências. (Tradução livre
de Simon, 1979, pg. 502).
Simon (1979) aponta ainda que existem dois conceitos fundamentais para
esta caracterização de racionalidade limitada: a busca e a satisfação. A busca
refere-se ao fato de, caso alternativas de escolha não sejam fornecidas, o indivíduo
deve procurá-las, como é o caso, por exemplo, da busca por um automóvel
seminovo. Mostra-se então que, atrelada à teoria da racionalidade limitada, deve
haver uma teoria de busca. Além disso, deve-se considerar o fato de que, para cada
indivíduo, existem diferentes níveis de aspiração que tendem a aumentar ou diminuir
de acordo com as variações nas expectativas e experiências. Sendo assim, cada
indivíduo forma uma expectativa de quão boa uma alternativa deve ser e faz sua
busca por uma que atenda a isto. Ao invés de analisar alternativas em busca da
maximização da sua utilidade, o indivíduo toma sua decisão quando se depara com
uma alternativa satisfatória. Este é o conceito da teoria da satisfação associado à
teoria da racionalidade limitada.
36
Gigerenzer e Goldstein (1996) afirmam que qualquer pessoa faz inferências
sobre o ambiente, sendo que tais inferências estão sujeitas a limitações de tempo e
conhecimento. Além disso, tais inferências podem ser oriundas de experiências
passadas e conhecimento explícito (memória) ou de dados apresentados por fontes
externas.
Para modelar inferências da memória, Gigerenzer e Goldstein (1996)
propõem ainda algoritmos cognitivos derivados de Modelos Mentais Probabilísticos
(MMP’s). O MMP consiste um mecanismo indutivo que se utiliza de um
conhecimento limitado para realizar inferências rápidas, permitindo que sejam
fornecidos palpites inteligentes sobre características desconhecidas do ambiente,
baseados em indicadores ainda incertos (GIGERENZER e GOLDSTEIN, 1996).
Então, por exemplo, para responder à pergunta “Qual cidade e mais populosa,
Boston ou Washington?”, um indivíduo poderia buscar na memória o conhecimento
referente a “cidades nos EUA”. Se não soubesse a resposta, poderia pensar em
“cidades dos EUA que possuem times de futebol”, por exemplo, para justificar uma
escolha (a existência de um time de futebol pode levar o indivíduo a supor que tal
cidade possui uma população maior do que outra que não possua um time de
futebol). De acordo com Gigerenzer e Goldstein (1996), o algoritmo mais simplificado
de MMP pode ser sintetizado nos passos a seguir:
a. Reconhecer a variável alvo do objeto (no exemplo, população é a variável
alvo e a cidade é o objeto);
b. Buscar uma referência (ou característica específica) do objeto (por exemplo,
times de futebol);
c. Decidir se a referência consegue discriminar os objetos, buscando outra em
caso negativo. Pode-se dizer que a referência discrimina um objeto se for
possível atribuir um valor diferente para cada objeto: por exemplo, se duas
cidades possuem time de futebol, esta não é uma referência que discrimine o
objeto. Por outro lado, se uma cidade tem um time de futebol e a outra não, é
possível discriminá-las;
d. Escolher o objeto que possui a melhor referência.
37
Os autores ressaltam ainda algumas características do algoritmo acima,
como: (i) a busca se estende apenas por uma parte do conhecimento total em
memória e se encerra quando a primeira referência discriminatória é observada; (ii) o
algoritmo não tem o objetivo de agregar informações, mas sim de substituir
informações não relevantes; (iii) as informações processadas variam de acordo com
o objeto e com os indivíduos, que possuem diferentes níveis de conhecimento.
Neste ponto cabe mencionar o paralelo que pode ser feito com a ideia de satisfação
discutida por Simon: enquanto o algoritmo de MMP se estende até o momento que
uma referência discriminatória é encontrada, Simon afirma que a busca por uma
alternativa se encerra quando é encontrada uma opção que atenda aos níveis de
expectativa desejados (GIGERENZER e GOLDSTEIN, 1996). Outros algoritmos
também são discutidos pelos mesmos autores, porém estes não serão discutidos no
presente trabalho, ficando a cargo do leitor, caso haja interesse, a leitura
complementar dos artigos referenciados nesta seção.
2.4 TEORIA DO PROSPECTO
No início da década de 1950, diversos estudos fomentaram o início da
discussão acerca das limitações das teorias clássicas de decisão, destacando-se os
trabalhos de Maurice Allais sobre a teoria da escolha sob incerteza com base em
fatores psicológicos e de Herbert Simon sobre a noção de racionalidade limitada
(BERGER e PESSALI, 2010).
O conceito de racionalidade limitado já foi explorado no subtópico 2.3.1.
Convém, então, aprofundar o trabalho desenvolvido pelo economista francês
Maurice Allais em 1953, cuja relevância e aplicação no contexto da economia
comportamental são inquestionáveis.
O Paradoxo de Allais consistiu, basicamente, em uma crítica ao livro de John
von Neumann e Oskar Morgenstern, Theory of Games and Economic Behaviour (em
traducao livre, “Teoria dos Jogos e Comportamento Econômico”, de 1944), ao
apontar que existia violação do axioma da independência quando as tomadas de
decisão envolviam alternativas certas e grandes quantias de dinheiro estavam em
jogo (CUSINATO, 2003).
38
No trabalho conduzido pelo economista, dois problemas de escolha foram
propostos para os respondentes, onde eles deveriam escolher a loteria preferível em
cada um deles:
i. Problema 01:
- Loteria 01: oferece $100 milhões de franco com certeza;
- Loteria 02: oferece $500 milhões com probabilidade de 10%, $100
milhões com probabilidade de 89% e $0 com probabilidade de 1%.
ii. Problema 02:
- Loteria 03: oferece $500 milhões de franco com 10% de
probabilidade, e $0 com 90% de probabilidade;
- Loteria 04: oferece $100 milhões com probabilidade de 11% e $0
milhões com probabilidade de 89%.
Os resultados do experimento mostraram que a maioria dos respondentes
preferiram a loteria 1 à loteria 2 no primeiro problema, enquanto que no segundo,
houve preferência pela loteria 3 à loteria 4.
No entanto, este fato vai de encontro à teoria da utilidade esperada, pois se
Loteria 01 > Loteria 02, então pela teoria da utilidade esperada:
U(Loteria 01) > U(Loteria 02)
u(100mi) > 0,10u(500mi)+ 0,89u(100mi) + 0,01u(0)
Para satisfazer ao axioma da independência, a relação de preferências do
consumidor deverá ser tal que, adicionando 0,89u(0) – 0,89u(100mi) em ambos
lados, nas loterias 03 e 04 deve-se ter que:
39
u(100mi) + 0,89u(0) – 0,89u(100mi) > 0,10u(500mi) + 0,89u(100mi) + 0,01u(0)
+ 0,89u(0) – 0,89u(100mi)
Isto implica que:
0,11u(100mi) + 0,89u(0) > 0,10u(500mi) + 0,90u(0)
U(Loteria 04) > U(Loteria 03)
Ou seja, pelo axioma da independência, a loteria 04 deveria ser preferida
pelos respondentes, ao invés da loteria 03. Este resultado mostra, então, uma
violação da teoria de Von Neumann e Morgenstern.
Maurice Allais (1953) foi além e explorou pela primeira vez o conceito de
efeito certeza (certainty effect): de acordo com o paradoxo, as preferências pelas
loterias dependiam tanto da utilidade atribuída aos resultados em si, quanto do nível
de certeza dos prováveis resultados. Sendo assim, a escolha de loterias poderia
violar o princípio de que os indivíduos ponderariam as utilidades a partir das
probabilidades de ocorrência de cada um dos possíveis resultados, devido ao efeito
certeza (KIMURA, BASSO e KRAUTER, 2006). Para fins de aprofundamento, este
efeito será mais explorado no item 2.5.1.
Todos estes movimentos científicos acabaram por impulsionar as pesquisas
em psicologia cognitiva, lideradas por Daniel Kahneman e Amos Tversky
principalmente na década de 1970.
O primeiro trabalho destes pesquisadores amplamente reconhecido na
comunidade científica foi divulgado na revista Science em 1974 sob o título
“Judgment under Uncertainty: Heuristic and Biases” (BERGER e PESSALI, 2010).
Neste artigo, os autores abordam a questão dos vieses cognitivos associados a
eventos incertos, ou seja, as avaliações subjetivas que cada pessoa faz para avaliar
a probabilidade de ocorrência de uma dada situação de incerteza (KAHNEMAN e
TVERSKY, 1974). Os resultados deste artigo mostram que as pessoas utilizam
40
heurísticas para reduzir a complexidade de determinar algumas probabilidades e
prever resultados durante a tomada de decisão (BERGER e PESSALI, 2010). Neste
contexto, a racionalidade proposta pela teoria clássica da decisão passa a perder
força e a teoria do prospecto é formulada no final da década de 1970.
2.4.1 Formulação da teoria
A Teoria do Prospecto foi desenvolvida por Daniel Kahneman e Amos Tversky
no final da década de 1970. Para os autores, a Teoria da Utilidade Esperada não
descrevia precisamente a forma com que os indivíduos avaliam alternativas sujeitas
ao risco nem considerava a questão da limitação da racionalidade (PAIVA, 2013).
Através de diversos problemas hipotéticos, Kahneman e Tversky
apresentaram em 1979, no artigo “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under
Risk” (em traducao livre, “Teoria do Prospecto: uma analise da decisao sujeita ao
risco”), uma série de violações aos axiomas da Teoria da Utilidade Esperada. A
principal crítica de Kahneman e Tversky quanto à teoria clássica reside no fato de
que tal teoria não é aceita como um modelo descritivo adequado da tomada de
decisão dos agentes frente a uma situação de risco (KAHNEMAN e TVERSKY,
1979). Isto é explicado pelo fato de que as teorias racionais de decisão sujeitas à
incerteza (como a Teoria dos Jogos ou a Teoria da Utilidade Esperada, por exemplo)
foram elaboradas com base em um agente cujo comportamento é definido a priori,
nas especificações (BERGER e PESSALI, 2010). Neste contexto, tais teorias podem
ser entendidas como normativas, já que um sistema lógico é elaborado para
estabelecer como um agente toma uma decisão certeira, tendo em vista os possíveis
resultados e riscos (BERGER e PESSALI, 2010). No entanto, quando estas teorias
são aplicadas na previsão do comportamento humano, elas se tornam equivocadas
e por isso não podem ser consideradas descritivas.
Inicialmente, Kahneman e Tversky (1979) apontam que a tomada de decisão
sujeita ao risco pode ser vista como uma escolha entre prospectos. Na definição dos
autores:
41
Um prospecto (x1, p1; xn, pn) é um contrato que fornece um resultado xi com probabilidade pi, onde p1 + p2 + ... + pn = 1. Para simplificar a noção, omitimos resultados nulos e utilizamos a notação (x, p) para referir ao prospecto (x, p; 0, 1 – p) que fornece x com probabilidade p e zero probabilidade (1 – p). O prospecto de menor risco e que fornece x com certeza é denotado por (x). (Tradução livre de Kahneman e Tversky, 1979, pg. 263)
A definição acima implica que, em uma situação em que há a probabilidade
de 20% de ganhar 50 reais ou 80% de ganhar 20 reais, o prospecto é representado
por (50, 20%; 20, 80%). Por outro lado, se existe uma probabilidade de 90% de
ganhar 100 e 10% de não ganhar nada, este prospecto é representado por (100,
90%).
Além disso, a Teoria do Prospecto modela o processo de decisão em duas
fases: uma fase inicial de edição e uma fase posterior de avaliação.
A fase de edição consiste na análise preliminar dos prospectos, utilizando-se
de algumas heurísticas para tornar o processo de avaliação e escolha mais
simplificado. Cusinato (2003) aponta que as principais heurísticas se referem à
interpretação dos resultados como perdas e ganhos em função de algum ponto de
referência (como por exemplo, o nível de riqueza corrente). As principais operações
nesta primeira fase podem ser listadas conforme apontado em Paiva (2013):
i. Codificação: significa identificar as perdas e ganhos a partir de um ponto
de referência determinado pelo indivíduo;
ii. Combinação: consiste em simplificar os prospectos pela combinação das
probabilidades associadas com resultados idênticos. Por exemplo: o
prospecto (200, 25%; 200, 25%) pode ser reduzido para (200, 50%);
iii. Segregação: refere-se à separação dos componentes com risco e sem
risco dos prospectos. Por exemplo, um prospecto (300, 80%; 200; 20%)
pode ser decomposto em um ganho certo de 200 e um prospecto de risco
de (100; 80%);
iv. Cancelamento: consiste no processo de descartar componentes que são
compartilhados entre prospectos. Por exemplo, a escolha entre os
prospectos (200, 20%; 100, 50%; -50, 30%) e (200, 20%; 150, 50%; -100,
42
30%) pode ser reduzida, por cancelamento, para uma escolha entre (100,
50%; -50, 30%) e (150, 50%; -50, 30%);
v. Simplificação: significa a utilização de arredondamentos para
probabilidades e resultados e também a eliminação de probabilidades
extremamente improváveis. Por exemplo, o prospecto (101, 49%) tende a
ser associado a um prospecto (100, 50%);
vi. Detecção de Dominância: consiste na análise dos prospectos para
detectar alternativas dominadas, que são rejeitadas sem maiores
avaliações.
Uma vez que as operações acima facilitam o processo de tomada de decisão,
é assumido que que elas são realizadas sempre que possível. No entanto, a ordem
com que as operações são realizadas pode variar, o que pode levar a diferentes
prospectos editados no final, especialmente dependendo da forma com que os
prospectos são apresentados (KAHNEMAN e TVERSKY, 1979).
De acordo com os mesmos autores, na segunda fase os prospectos editados
são avaliados e o prospecto com maior retorno é escolhido, onde o valor geral de um
prospecto editado, V, é expresso em termos de uma funcao peso de decisao (π) e
uma função de valor (v).
A função peso de decisão (ou função ponderação) π associa cada
probabilidade p com uma ponderacao π(p), que reflete o impacto de p na avaliacao
geral do prospecto (KAHNEMAN e TVERSKY, 1979). Em outras palavras, os pesos
de decisão medem o impacto dos eventos na desejabilidade dos prospectos, e não
somente na probabilidade explícita destes eventos. É válido ressaltar, no entanto,
que π nao e uma medida de probabilidade.
A função de valor v atribui a cada resultado x um número v(x) que reflete o
valor subjetivo daquele resultado. Em outras palavras, v mede o valor do desvio a
partir do ponto de referência (ganhos ou perdas). A função de valor reflete
principalmente o fato de que, para a Teoria do Prospecto, é mais importante a
variação no nível de riqueza em relação a um ponto de referência do que o estado
final (riqueza obtida).
43
Dessa forma, as equações básicas da teoria que descrevem a maneira como
π e v sao combinados para determinar o valor geral de prospectos sao apresentados
pelos seus idealizadores da seguinte forma:
a. Se (x, p; y, q) é um prospecto regular, onde p + q < 1 ou x 0 y ou x
0 y, então:
V(x, p; y, q) = π(p)v(x) + π(q)v(y) ( 10 )
b. Se (x, p; y, q) é um prospecto estritamente positivo ou estritamente
negativo, onde x > y > 0 ou x < y < 0, então:
V(x, p; y, q) = v(y) + π(p)[v(x) – v(y)] ( 11)
Pela equação mostrada em (b), a principal característica que pode ser
percebida é que o peso de decisão é aplicado somente à diferença entre v(x) e v(y),
que representam os componentes de risco do prospecto, e não ao componente livre
de risco v(y).
Uma vez explicitados os fundamentos da teoria, pode-se ressaltar algumas
diferenças essenciais entre a Teoria do Prospecto e a Teoria da Utilidade Esperada,
ressaltadas em Paiva (2013).
O primeiro ponto é com relação ao estado de riqueza. Para esta teoria, os
tomadores de decisão não possuem interesse exclusivo no estado final de riqueza,
mas sim na alteração de riqueza relativa a um ponto de referência. Sendo assim, os
ganhos e as perdas normalmente estão diretamente associados ao status quo do
indivíduo.
O segundo ponto se refere à função de valor que, além de ser relacionado às
mudancas do estado de riqueza (ganhos ou perdas), tem o formato de “S” – a
44
função é côncava para ganhos e convexa para perdas, conforme mostrado na figura
a seguir.
Figura 4 - Função de valor hipotética.
Fonte: Paiva (2013, pg. 32)
A função de valor mostra que o indivíduo é sensível tanto para perdas quanto
para ganhos, mas em intensidades diferentes – a derivada da função de valor é
maior para pequenas perdas do que para pequenos ganhos.
Além disso, percebe-se que a função de valor é decrescente conforme os
ganhos aumentam. Isso significa dizer que, se um ganho de X unidades proporciona
Y unidades de satisfação subjetiva, um ganho de 2X unidades não proporciona 2Y
unidades de satisfação. Este é o princípio da utilidade marginal decrescente
(AFONSO, 2010 apud PAIVA, 2013).
45
Outra diferença entre a Teoria do Prospecto e a Teoria da Utilidade Esperada
reside no fato de que a função peso de decisão não é linear. No modelo clássico, os
indivíduos baseiam suas escolhas em probabilidades conhecidas e diretamente
proporcionais ao seu peso na tomada de decisão. Já para a Teoria do Prospecto, os
pesos de decisão são interpretados como medidas de crenças (subjetivos) e os
indivíduos tendem a dar maior peso para probabilidades pequenas (KAHNEMAN e
TVERSKY, 1979), implicando que π(p) > p para estes casos. Apesar disso, os
autores também afirmam que há evidências para sugerir que, para 0 < p < 1, π(p) +
π(p + 1) < 1. Esta é definida como a propriedade da subcerteza e capta um
elemento essencial do comportamento dos indivíduos diante de uma situação de
incerteza: o somatório dos pesos associados com eventos complementares é
normalmente menor do que o peso associado com eventos certos.
Além disso, considerando que os indivíduos são limitados na diferenciação e
avaliação de probabilidades extremas, os eventos altamente improváveis são
ignorados ou exagerados, fazendo com que a função peso de decisão seja
descontínua nas extremidades (0 e 1).
Figura 5 - Função peso de decisão hipotética.
Fonte: Paiva (2013, pg. 33)
46
2.5 VIESES COMPORTAMENTAIS
No artigo mesmo artigo citado anteriormente, “Prospect Theory: An Analysis
of Decision Under Risk” (1979), Daniel Kahneman e Amos Tversky expõem uma
série de situações em que os axiomas da teoria clássica são violados.
Utilizando alguns destes exemplos como base, neste tópico serão discutidos
alguns efeitos e tendências de comportamento que influenciam a tomada de decisão
de um indivíduo. Estes fatores mostram que os indivíduos estão sujeitos a diversos
estímulos que impactam no julgamento das alternativas e que podem ocasionar
escolhas por opções que não sejam ótimas.
2.5.1 Efeito certeza
Um dos princípios da Teoria da Utilidade Esperada é que a utilidade de
determinado resultado é medida com base na sua probabilidade de ocorrência. No
entanto, Kahneman e Tversky (1979) perceberam que as pessoas tendem a pesar
mais os resultados que sao considerados como “certos” em comparacao com
aqueles que sao “meramente provaveis”. Este fenômeno foi denominado “Certainty
Effect” (ou Efeito Certeza, em traducao livre) e pode ser melhor entendido com o
exemplo apresentado pelos autores no artigo em questão:
Problema 01:
Situação 01: $2.500 com probabilidade de 33% de ganhar
$2.400 com probabilidade de 66% de ganhar
$0 com probabilidade de 1%
Situação 02: $2.400 com certeza
Pela Teoria da Utilidade Esperada:
U(x1, p1; ...; xn, pn) = p1u(x1) + ... + pnu(xn)
U(Situação 01) > U(Situação 02)
47
No entanto, os experimentos de Kahneman e Tversky
apontaram que, de um universo de 72 pessoas, apenas 18% optaram
pela primeira opção, enquanto que 82% optaram pela segunda,
violando, assim, a teoria clássica.
O exemplo anterior representa apenas um exemplo dos diversos
experimentos de Kahneman e Tversky que mostram que os agentes tendem a optar
pelos prospectos que oferecem resultados certos ao invés daqueles sujeitos a
variações, por mais que estes ofereçam retornos iguais ou maiores. Já quando os
ganhos não são certos e ambos prospectos apresentam riscos e incertezas, nota-se
que as preferências são por aqueles prospectos que oferecem maiores ganhos
(KAHNEMAN e TVERSKY, 1979).
2.5.2 Efeito reflexão ou aversão às perdas
Outro efeito demonstrado pelos experimentos de Kahneman e Tversky refere-
se à aversão às perdas (reflexão). De forma sucinta, este efeito explicita o fato de os
agentes serem conservadores perante aos ganhos (avesso ao risco) e arriscados
perante aos riscos (propenso ao risco).
Problema 02:
Situação: Uma seguradora oferece um plano contra danos
(roubo ou incêndio, por exemplo) onde o segurado deve pagar metade
do valor do prêmio regular. No caso de dano, existem as seguintes
probabilidades:
50% de chance de o segurado pagar os outros 50% do prêmio e
a seguradora cobrir todos os prejuízos;
50% de chance de o segurado receber de volta os 50% pagos e
ter de arcar com todos os prejuízos.
48
Sobre essas considerações, de um total de 95 voluntários, 20%
afirmaram que comprariam o plano proposto, enquanto que 80%
responderam que não comprariam. Então, aparentemente, reduzir a
probabilidade da perda de p para p/2 é menos atrativo do que reduzir a
probabilidade de perda de p/2 para 0. Este fato vai contrariamente ao
proposto pela teoria da utilidade esperada, que diz que se um indivíduo
está disposto a pagar um prêmio Y para se precaver de uma
probabilidade p de perder X, então ele também estaria disposto a pagar
um prêmio menor rY para reduzir a probabilidade de perder X de p para
(1 – r)p, com 0 < r < 1.
As questões de propensão e aversão ao risco descritas anteriormente
fornecem evidências concretas para justificar a concavidade da função utilidade,
conforme mostrado na Figura 4 da seção anterior.
De acordo com esta imagem, pode-se perceber que o comportamento do
agente resulta em uma função côncava para os ganhos (avesso ao risco) e convexa
para as perdas (amante ao risco). Além disso, também pode-se perceber que a
função é mais inclinada para perdas do que para ganhos, o que indica que as
perdas são mais valorizadas do que os ganhos. Em outras palavras, isso significa
que, à medida que determinado indivíduo ganha mais, ele se torna mais avesso ao
risco. Já quando ele está perdendo, a tendência é ele procurar por risco (LIMA
FILHO, 2013).
2.5.3 Efeito isolamento
Uma outra violação da teoria da utilidade esperada é demonstrada através do
efeito isolamento. Este efeito demonstra que, dependendo da forma com que uma
alternativa (ou prospecto) é apresentada, os indivíduos podem ser levados a
diferentes preferências, conforme mostrado a seguir.
49
Problema 03:
Situação 01: $4.000 com probabilidade de 20% de ganhar
Situação 02: $3.000 com probabilidade de 25% de ganhar
Dos respondentes, 65% optaram pela situação 01.
Problema 04:
Considerando um jogo de dois estágios, você tem inicialmente
uma probabilidade de 75% de terminar o jogo sem ganhar nada e 25%
de probabilidade de avançar no jogo para a segunda fase. Na segunda
fase, você tem a opção de a opção de escolha entre:
Situação 01: $4.000 com probabilidade de 80% de ganhar
Situação 02: $3.000 com certeza
Neste caso, do total de respondentes, 78% optaram pela
situação 02. No entanto, note que o problema 04 é idêntico ao
problema 03: considerando a primeira situação, um indivíduo tem a
escolha entre 25% x 80% = 20% de chance de ganhar $4.000,
enquanto que na segunda existe 25% x 100% = 25% de ganhar
$3.000. Como pode ser observado, os respondentes ignoraram a
primeira fase do jogo (que era compartilhada entre os prospectos) e
consideraram apenas a escolha entre (4.000; 80%) e (3.000; 100%).
Como pode ser observado, a simples mudança na sequência de formulação
dos problemas levou os respondentes a mudarem suas preferências, fato que é
claramente inconsistente com a proposta teoria da utilidade esperada. Esta
inconsistência pode ser atribuída ao fato de os respondentes não terem sido
estritamente racionais e de não terem realizados os cálculos antes de determinar a
sua preferência.
50
2.5.4 Heurísticas
No cotidiano, os indivíduos estão sujeitos a diversas situações nas quais é
preciso tomar uma decisão envolvendo riscos e incertezas quanto aos resultados
futuros: realizar um seguro versus a probabilidade de ser roubado; optar um
investimento versus a cotação do câmbio futuro e assim por diante.
Levando em consideração a complexidade dos ambientes, a falta de
confiabilidade e transparência das informações e a limitação da mente humana, uma
das formas de facilitar a tomada de decisão por meio de aproximações é utilizar as
heurísticas (TONETTO et al., 2006). As heurísticas podem ser definidas como
mecanismos cognitivos que permitem os indivíduos simplificar os esforços de
julgamento e reduzir o tempo destinado à análise das alternativas. No entanto,
apesar da sua utilidade, o autor sugere que as heurísticas podem levar a estimativas
imprecisas e escolhas que não sejam ótimas.
As pesquisas sobre a utilização das heurísticas em tomada de decisão
começaram a ganhar impulso a partir da década de 1970 com os trabalhos de
Kahneman. Hoje, a literatura aponta três heurísticas principais utilizadas pelos
indivíduos em julgamento sob incerteza: ancoragem e ajustamento; disponibilidade
e; representatividade.
a. Heurística da Ancoragem e Ajustamento
A heurística da ancoragem refere-se a situações em que os indivíduos
realizam estimativas com base em algum valor inicial, que serve de âncora para a
resposta final, segundo Tonetto. Em outras palavras, os indivíduos focam a atenção
sobre uma determinada informação recebida e a utilizam como ponto de referência
para tomar uma decisão. Por exemplo, suponha que se deseja estimar a quantidade
de alunos de uma sala para o próximo período letivo. Se a informação recebida é de
que a última turma teve 10 alunos, provavelmente um indivíduo irá estimar um valor
em torno de 10. Já se for informado que a última turma teve 50 alunos,
provavelmente a estimativa será em torno deste valor. O problema da heurística da
51
ancoragem é que a âncora fornecida pode ser, por vezes, irrelevante e levar a
decisões enviesadas.
b. Heurística da Disponibilidade
Esta heurística está associada à facilidade com que determinado fato é
lembrado pelos indivíduos, podendo levar à uma sobre ou subestimação da
probabilidade de um evento ocorrer (KAHNEMAN e TVERSKY, 1974). A heurística
da disponibilidade evidencia, então, a influência das experiências passadas, da
memória e da imaginação dos indivíduos na tomada de decisão. Exemplificando, a
estimativa do grau de segurança de uma cidade provavelmente será maior para os
indivíduos que já passaram por situações de violência na cidade do que para os
indivíduos que nunca passaram por uma experiência negativa (TONETTO et al.,
2006).
c. Heurística da Representatividade
Ainda segundo o autor, a heurística da representatividade explora a tendência
em utilizar estereótipos para realizar julgamentos. De acordo com este conceito, é
conferida uma alta probabilidade de ocorrência de um evento quando este é típico
ou representativo de um tipo de situação. Kahneman e Tversky (1974) exemplificam
este tipo de heurística utilizando o exemplo de Steve, um indivíduo tímido,
introvertido, meigo e meticuloso. Apesar de não conseguir determinar seguramente a
ocupação de Steve, os tomadores de decisão tenderão a estimar a ocupação com
base no grau com que Steve é representativo ou similar ao estereótipo de algumas
profissões. Logo, pode-se supor que Steve é um bibliotecário, por exemplo, ao invés
de um profissional de marketing.
É indiscutível que, apesar de levar à erros e vieses, a utilização das
heurísticas é necessária na tomada de decisão, já que seria impossível avaliar todas
as possibilidades de todas as decisões a que um indivíduo está. Mais que isso, as
heurísticas são intrínsecas à vida humana e ratificam as limitações cognitivas dos
indivíduos (TONETTO et al, 2006). O problema principal reside na utilização
52
recorrente de tais heurísticas, sendo benéfica tentativas de atenuar os seus efeitos
como forma de evitar os vieses comportamentais.
2.5.5 Aversão à perda (loss aversion)
A aversão a perda é um dos princípios da Economia Comportamental que vai
de encontro ao modelo clássico de tomada de decisão baseado na racionalidade.
Este conceito introduz o fato de que os indivíduos dão foco tanto aos ganhos e
perdas, porém os valores psicológicos atribuídos a eles são diferentes (ROCHA
FILHO, 2013). Isso significa dizer que o “medo de perder” e superior ao “prazer de
ganhar”, o que pode levar a escolhas irracionais.
Para Kahneman et al. (1991), a aversão à perda é manifestada pela tendência
do Status Quo e pelo Efeito Doação.
a. Viés do Status Quo
A explicação do Viés do Status Quo está relacionada ao fato de que os
indivíduos possuem uma forte tendência de permanecer no estado atual (status quo)
porque as desvantagens de mudar são aparentemente maiores do que as vantagens
(KAHNEMAN et al., 1991). O exemplo a seguir ilustra este conceito:
Exemplo (apresentado em Kahneman et al., 1991)
Diversos voluntários foram submetidos a diferentes situações hipotéticas
onde havia o recebimento de uma herança e diversas possibilidades de investimento
(em empresas de alto risco, empresas de médio risco, títulos do governo etc.). Em
algumas situações, os voluntários eram informados de uma opção de “status quo”, ou
seja, onde uma opção onde a herança já era aplicada.
O resultado do experimento mostrou que, nas situações em que foi
apresentada a opção de “status quo”, os voluntários normalmente optaram por manter
o estado atual, não alterando os investimentos recebidos.
53
b. Efeito Doação (Endowment Effect)
O Efeito Doação evidencia o fato de que existe uma discrepância entre o valor
que os indivíduos estão dispostos a pagar por um objeto e o valor que eles estão
dispostos a receber para se desfazer do mesmo objeto. Normalmente, o primeiro é
menor do que o último, especialmente decorrente dos hábitos de barganha
(KAHNEMAN et al., 1991).
Exemplo (apresentado em Kahneman et al., 1991)
Um experimento foi realizado na Universidade de Simon Fraser, onde 77
estudantes foram divididos em três posições distintas: vendedores, compradores ou
optadores.
Para os vendedores, foram distribuídas canecas de café e a eles foi
perguntado qual o valor que eles desejariam receber por cada caneca, dentro na faixa
de preço entre $0,25 e $9,25. Para os compradores, foi perguntado qual o valor que
eles estariam dispostos a pagar pela caneca, considerando a mesma faixa de preço
determinada para os vendedores. Já para os optadores, foi perguntado qual seria a
opção preferida para cada preço: receber a caneca ou o dinheiro.
O resultado mostrou que a média de valores para os vendedores foi de $7,12,
enquanto que para os compradores e optadores, os valores foram de $2,87 e $3,12,
respectivamente.
2.6 DOIS SISTEMAS COGNITIVOS: A TEORIA DE PROCESSAMENTO DUAL
Nos últimos anos, pesquisadores do campo de Psicologia Cognitiva vem
tentando explicar a forma pela qual o ser humano toma decisões através da divisão
da função cognitiva em dois sistemas: um relacionado à intuição e outro relacionado
à razão. Esta é a chamada teoria de processamento dual, cujos fundamentos
originam nos trabalhos de Willian James na década de 1980 (ROCHA FILHO, 2013).
Para James, os pensamentos poderiam ser classificados em associativos e em
raciocínio verdadeiro. Os pensamentos associativos estariam relacionados a
experiências passadas enquanto que os pensamentos baseados em raciocínio
estariam vinculados a situações novas.
54
Daniel Kahneman (2003) denomina estes sistemas de “Sistema 01” e
“Sistema 02”.
O sistema 01 é aquele que opera de forma rápida e automática, com pouco
esforço. Podem ser consideradas atividades automáticas atribuídas ao sistema 01:
detectar que um objeto está mais distante que outro; responder a 2+2; detectar
hostilidade em uma voz etc. Todos estes eventos exigem pouco ou nenhum esforço,
fazendo a mente agir de forma praticamente involuntária.
Já o sistema 02 é mais lento, requer esforço e concentração e possui
capacidade de atividade mental limitada. Podem ser consideradas atividades que
exigem atenção atribuídas a este sistema: concentrar-se na voz de determinada
pessoa em um ambiente barulhento; manter um ritmo de corrida maior do que o
habitual; manter-se no local para um tiro de largada em uma corrida etc. Em todas
estas situações, é preciso concentrar e focar a atenção para executar as atividades
de forma satisfatória.
De forma geral, os dois tipos de processamento podem ser caracterizados à
luz de quatro categorias principais apontadas por Martins (2013): consciência;
evolução; características funcionais e; diferenças individuais.
55
Tabela 1 - Diferenças entre o sistema 01 e o sistema 02.
Fonte: Martins (2013)
CATEGORIAS SISTEMA 01 SISTEMA 02
CONSCIÊNCIA
Inconsciente, implícito,
automático, pouco esforço
exigido, rápida execução, alta
capacidade
Explícito, controlado, elevado
esforço exigido, lenta
execução, capacidade limitada
e analítico
EVOLUÇÃO Sistema mais antigo, partilhado
com outros animais
Sistema mais desenvolvido na
espécie humana
CARACTERÍSTICAS
FUNCIONAIS
Pensamento concreto,
contextualizado e de domínio
específico, baseado na
experiência, associativo,
enviesado pelas crenças
Sequencial, baseado em
regras, processo mental
esforçado, associado à
concentração, sujeito a
julgamentos e suposições
mentais
DIFERENÇAS INDIVIDUAIS
Independe de capacidade
intelectual, não exige
capacidade de memória de
trabalho
Depende de capacidade
intelectual, exige capacidade
de memória de trabalho
Diversas evidências para o processamento dual do raciocínio vêm sendo
obtidas no campo da neuropsicologia, onde se destacam os trabalhos de Goel
utilizando ressonância magnética (ROCHA FILHO, 2013). De acordo com o mesmo
autor, nestes estudos foram descobertas áreas do cérebro anatomicamente
diferentes para os dois tipos de raciocínio: o lado esquerdo seria responsável pelo
raciocínio baseado em conteúdo (com foco no analítico, racional e lógico), enquanto
que o lado direito seria responsável pelo raciocínio abstrato (com foco na intuição,
criatividade, imaginação e emoção).
Outros métodos podem ser utilizados para induzir os dois tipos de raciocínio.
Martins (2013) cita:
i. Instruções diretas: consiste em pedir diretamente aos indivíduos para
tomar uma decisão de forma intuitiva ou através da deliberação.
56
ii. Limitações temporais: consiste em limitar o tempo disponível para decisão.
Quando os indivíduos são obrigados responder de forma rápida, o
processo analítico é inibido. Além disso, uma parte dos recursos cognitivos
é reservada para controlar o tempo disponível.
iii. Tarefas para distrair: A capacidade de concentração é limitada pelo nível
com que a realização de uma atividade pode interferir com outra diferente.
iv. Manipulação de humor: o estado de humor dos indivíduos influencia o a
utilização dos sistemas 01 ou 02. Quando os indivíduos estão infelizes,
eles tendem a ser menos intuitivos, afetando o sistema 1. Quando os
indivíduos estão alegres, o sistema 02 é enfraquecido, já que os indivíduos
se tornam menos vigilantes e mais criativos.
v. Reforço da relevância da tarefa: as decisões que são mais importantes
exigem um maior nível de esforço. Logo, ao focar na relevância da
decisão, pode-se aumentar o recurso ao sistema 2. Já o excesso de
confiança pode levar um indivíduo a acreditar de forma mais acentuada
nas intuições, evitando o esforço de cognição.
57
3 MARKETING E COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR
3.1 TEORIA GERAL
A discussão econômica sobre a tomada de decisão considerando os aspectos
comportamentais não é completa se não forem analisadas as ciências do marketing
e do comportamento do consumidor, especialmente quando se trata dos bens de
consumo, ou seja, daqueles bens que são consumidos diretamente pelos indivíduos
e famílias.
O marketing é um conceito que envolve, de forma geral, o relacionamento
entre os desejos e necessidades de um mercado com o fornecimento de produtos e
serviços. Dessa forma, as atividades de marketing envolvem desde o estímulo à
demanda até atender tal demanda, envolvendo um sistema no qual a empresa
desenvolve um produto, torna-o disponível, faz sua distribuição através de canais
competentes, promove-o e fixa seu preço (CUNDIFF, 1977). Este sistema é
composto pelo mix de marketing.
Segundo Kotler (2003), o mix de marketing é definido como o conjunto de
ferramentas que influenciam a forma como os consumidores respondem ao
mercado, em outras palavras, as vendas. Na visão de McDaniel e Gates (2004), o
mix de marketing é entendido como a combinação das estratégias de produto, preço,
promoção, oferta e distribuição formuladas para atender às necessidades de um
grupo especifico de consumidores”.
O mix de marketing é usualmente referenciado como os “4P’s do Marketing”,
por conta da relação direta com os conceitos de produto, preço, promoção e praça.
Dessa forma, a definição precisa de cada um dos 4P’s torna-se fundamental para
definir a estratégia de marketing de uma empresa e atingir os seus objetivos
estratégicos. A seguir, são detalhadas as ideias por detrás de cada um dos P’s.
i. Produto: o produto deve ser aquele bem ou serviço desejado pelo cliente,
de forma a atender suas expectativas e necessidades. As decisões de
produto envolvem decisões acerca do desenvolvimento de novos
58
produtos, do planejamento do ciclo de vida, da embalagem, composição
da marca etc.
ii. Preço: o preço do produto deve ser adequado às expectativas do cliente,
de forma a considerá-lo justo. Isso significa dizer que o preço de um
produto não deve ser tão barato a ponto de ser desconfiável por parte de
seu público-alvo nem tão caro que ele não considere sua compra. Além
disso, as decisões de preço devem ser adequadas à estrutura de custos
da empresa e do produto, alinhadas às metas financeiras da empresa e ao
contexto de mercado ao qual estão inseridos;
iii. Promoção: trata da divulgação do produto no mercado, envolvendo a
publicidade e propaganda a fim de despertar o interesse do mercado
consumidor;
iv. Praça (Ponto de Venda): o produto ofertado deve estar à disposição do
cliente no local e na hora certos.
É importante salientar que o mix de marketing deve ser planejado
especificamente para cada produto e mercado consumidor que se deseja atingir,
auxiliando no desenvolvimento de uma estratégia de posicionamento perante os
concorrentes para cada um deles.
Além disso, as decisões de marketing e de consumo também são
influenciadas por uma série de fatores externos e internos, como pode ser
observado no diagrama a seguir:
59
Figura 6 - Principais fatores de influência nos 4P's do marketing.
Fonte: Kotler (2003)
Os fatores culturais constituem grandes influenciadores do comportamento do
consumidor, já que o conjunto de valores, percepções e preferências ao qual um
indivíduo cresce impacta diretamente na sua forma de pensar e agir (KOTLER,
2003). Além disso, a estratificação social também é uma questão que afeta
diretamente as preferências de consumo por determinados produtos e marcas – um
indivíduo que pertence a uma classe mais alta da sociedade certamente tem como
parâmetros marcas diferentes daquelas consideradas por um indivíduo de classe
social mais baixa.
Os fatores pessoais que afetam a tomada de decisão envolvem aspectos
como idade, maturidade, ocupação, estilo de vida etc. O entendimento de qual
estágio o público-alvo se encontra é de suma importância para a definição de uma
estratégia de marketing eficaz e aderente à realidade. Mais à frente, será explorada
melhor a relação existente entre ciclo de vida, consumo e poupança.
No que tange aos aspectos psicológicos, podem ser apontados quatro fatores
principais: percepção, aprendizado, crenças/atitudes e motivação. Já a percepção
pode ser entendida como a visão particular e individual de determinada
4P's do Marketing
Fatores Culturais
Fatores Pessoais
Fatores Psicológicos
Fatores Sociais
60
circunstância. O aprendizado, decorrente de experiências passadas, também
impactam na decisão final de um indivíduo. Por fim, as crenças e atitudes são
baseados no conhecimento, opinião, emoção ou até mesmo na fé, que variam de
indivíduo para indivíduo. A motivação, amplamente estudada no campo da
psicologia, funciona como um catalisador de decisão, pressionando o indivíduo a
agir em determinada direção (KOTLER, 2003). Uma das mais relevantes teorias
acerca dos aspectos motivacionais foi proposta por Abraham Maslow na década de
1940, apresentada na famosa Hierarquia de Necessidades de Maslow. O modelo de
Maslow propõe a ideia de que a necessidade é a privação de certas satisfações e
que a necessidade é o que impulsiona as motivações existentes nos indivíduos
(FERREIRA et al., 2010). Para Maslow, os fatores de satisfação do ser humano
dividem-se em cinco níveis dispostos em forma de pirâmide, conforme imagem a
seguir.
Figura 7 - Representação ilustrativa da Hierarquia de Necessidades de Maslow.
Fonte: Maslow (1954) apud Ferreira (2010)
A pirâmide é organizada de forma que as necessidades mais fortes e
essenciais estão na base e, à medida que elas são satisfeitas, a necessidade é
substituída pela seguinte mais forte na hierarquia (HESKETH e COSTA, 1980).
Auto-realização
Estima
Sociais
Segurança
Fisiológicas
61
Robbins (2002) apud Ferreira et al. (2010) define cada um dos níveis de
necessidade da seguinte maneira:
a. Autorrealização: crescimento, alcance do próprio potencial, etc.;
b. Estima: reconhecimento, atenção, respeito próprio etc.;
c. Social: afeição, aceitação, amizade etc.;
d. Segurança: proteção física e emocional;
e. Fisiológica: fome, sede, abrigo etc.
De acordo com Ferreira et al. (2010), as necessidades de nível mais baixo
são satisfeitas a partir de fatores extrínsecos, como remuneração e local de trabalho,
enquanto que as necessidades de nível mais alto, são satisfeitas a partir de fatores
intrínsecos e representam a busca pela individualização do ser humano.
Outra forma de classificar os fatores psicológicos é fornecida por Moderno
(2000) apud Biato (2013). Segundo o autor, os fatores psicológicos podem ser
agrupados em fatores racionais, emotivos e inconscientes. Os fatores racionais
estão ligados ao comportamento lógico do consumidor, enquanto que o emotivo está
associado à sensações e emoções. Já os inconscientes são referentes a instintos e
sugestões.
Quanto aos fatores sociais, pode-se destacar a acentuada influência dos
grupos de referência, ou seja, daqueles grupos que influenciam, direta ou
indiretamente, as atitudes de determinado indivíduo (KOTLER, 2003), sendo a
família o grupo de referência que mais tem impacto no comportamento de um
consumidor. A influência dos grupos de referência normalmente pode ser percebida
através da exposição dos indivíduos a novas ideias e da pressão exercida sobre
determinado indivíduo para se adaptar ou entrar em conformidade com o restante do
grupo. Outro fator social bastante relevante nos dias atuais é o status e as
preferências de consumo, que são, muitas vezes, utilizadas como forma de mostrar
aos demais uma posição de superioridade social.
62
3.2 O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR COMO PROCESSO
É conveniente esclarecer que os conceitos de marketing e de comportamento
do consumidor, embora possuam estreita relação, não são equivalentes. Enquanto o
objetivo do marketing é satisfazer os desejos e necessidades de um público-alvo, o
comportamento do consumidor estuda como os indivíduos selecionam, compram,
usam e descartam produtos para satisfazer suas necessidades e desejos (KOTLER,
2003).
Os economistas iniciaram seus estudos sobre o comportamento na tomada
de decisão adotando a premissa de que os consumidores seriam homogêneos e
com atitude previsível (CUNDIFF, 1977), como foi abordado anteriormente sobre as
teorias clássicas de decisão. Um ponto fundamental do comportamento do
consumidor é justamente o contrário: a premissa é de que os mercados são
heterogêneos e existem segmentações de mercado.
De acordo com Cundiff (1977), o comportamento do consumidor pode ser
entendido como o processo sistemático pelo qual o indivíduo se relaciona com o
ambiente na tomada de decisão com relação aos produtos ofertados no mercado. O
processo decisório envolve, então, as seguintes etapas:
Figura 8 - O processo de tomada de decisão.
Fonte: Elaboração Própria
Na primeira etapa, o consumidor reconhece um problema ou necessidade, ou
seja, nota-se a existência de um gap entre a situação real e a situação pretendida.
Em seguida, o consumidor inicia a busca por soluções para as suas necessidades,
coletando informações internas (pelo conhecimento próprio) ou externas (por
familiares, amigos, internet etc.). Uma vez identificadas as alternativas possíveis de
satisfazer a necessidade, o consumidor avalia e compara tais alternativas segundo
Identificação do problema
Coleta de informações
Avaliação das informações
Tomada de Decisão
Avaliação do resultado
63
um ou mais critérios que julgue relevante. Feita a avaliação, o consumidor tem
condições de tomar sua decisão final. A quinta e última etapa deste processo
envolve o nível de satisfação ou insatisfação obtido após experimentar o produto.
3.3 CICLO DE VIDA, CONSUMO E POUPANÇA
A teoria do ciclo de vida foi desenvolvida na década de 1950 por Modigliani,
Brumberg e Ando, como uma forma de aprimoramento da função de consumo
keynesiana (MORAES, FAMÁ e KAYO, 1998). Enquanto Keynes (1936) estabelece
que o consumo é dependente da renda disponível do indivíduo, a teoria do ciclo de
vida propõe que o indivíduo estabelece um comportamento ao longo tempo em
termos de consumo e poupança, alocando o consumo da melhor forma durante toda
a sua vida. Dessa forma, o ato de poupar para a aposentadoria é visto como o
desejo individual de manter um padrão estável de consumo ao longo do ciclo da vida
(NERI, CARVALHO e NASCIMENTO, 1999).
A teoria do ciclo de vida se baseia em cinco hipóteses iniciais (MORAES,
FAMÁ e KAYO, 1998):
a. Os indivíduos são racionais;
b. A renda é constante ao longo do período de trabalho até a aposentadoria;
c. Não há juros sobre a poupança;
d. É melhor ter o consumo constante ao longo da vida do que ter períodos de
grande consumo e outros de privações;
e. Pode haver ou não riqueza inicial;
f. Toda a riqueza acumulada durante a vida ativa é consumida durante a
aposentadoria.
De forma simplificada, o modelo do ciclo de vida pode ser representado de
acordo com o gráfico apresentado a seguir:
64
Figura 9 - Modelo Simplificado do Ciclo de Vida de Modigliani.
Fonte: Moraes, Famá e Kayo (1998, pg. 02)
Como pode ser observado, ao longo da vida ativa do indivíduo (no exemplo,
suponha 40 anos), o consumo representa 80% da renda constante e a acumulação
de ativos cresce linearmente durante o período. No período de inatividade, a renda
reduz a zero e há o consumo de todos os ativos acumulados até então.
É válido ressaltar que alguns fatores alteram esta lógica de acúmulo de ativos,
como é o caso das restrições por liquidez e a indivisibilidade de bens: quando o
desejo de consumo é maior do que a disponibilidade, faz-se necessário acumular
ativos para adquirir bens de alto valor unitário, como é o caso dos imóveis.
Outro ponto que afeta o comportamento da poupança são as incertezas
quanto ao futuro. Em uma situação de incerteza, os agentes tendem a poupar,
adiando o consumo para um momento de maior certeza. Dessa forma, a poupança
dependeria da natureza e da extensão da incerteza.
A questão da herança também é um ponto de influência acerca poupança, já
que podem haver preocupações com as próximas gerações dada a incerteza do
falecimento.
65
O ciclo de vida descrito até então é usualmente apresentado como motivação
para demandar ativos financeiro no longo prazo. No entanto, análises empíricas da
renda familiar mostram que, concomitantemente à redução na renda do trabalho,
ocorre o aumento da renda oriunda de outras fontes, como aluguel, pensão etc.
Figura 10 - Comportamento da renda individual ao longo do ciclo de vida.
Fonte: Moraes, Famá e Kayo (1998, pg. 05)
Neri, Carvalho e Nascimento (1999) mostram que a trajetória mostrada no
gráfico acima é evidenciada até mesmo quando segregadas as análises por grupos
de escolaridade.
No estudo realizado pelos autores, foi utilizada como base a Pesquisa de
Comportamento Financeiro da Associação Brasileira das Entidades de Crédito
Imobiliário e Poupança (Abecip).
De acordo com a Abecip, o principal objetivo da poupança para os brasileiros
é servir de reserva para o caso de uma emergência, motivação esta que é mais forte
66
para poupadores com mais de 50 anos. Um outro motivo para os poupadores é
economizar para o futuro. Neste ponto, os mais jovens e os mais velhos apresentam
a mesma proporção.
A intenção de investir em poupança diminui conforme caminha-se para grupos
de idade mais velhos. As principais razões para não se depositar na poupança no
futuro são a preferência por outras aplicações (21% entre os jovens e 2% entre os
mais velhos) e o fato de não sobrar dinheiro (93% entre os mais velhos). Além disso,
é mostrado que a intensão retirar dinheiro da poupança aumenta conforme a idade:
7% de intensão por parte dos jovens contra 17% dos mais velhos. Por usa vez, os
mais velhos retiram dinheiro da poupança com muito mais frequência do que os
jovens.
Para os casos brasileiros, a Abecip aponta que o país não possui hábito de
poupança para fins de herança. Com relação aos empréstimos, Neri, Carvalho e
Nascimento (1999) mostram que a proporção de indivíduos que obtiveram
empréstimo é relacionada de forma inversa com relação à idade: quanto mais novos,
mais empréstimos são tomados.
3.4 MENSURAÇÃO DO COMPORTAMENTO
A mensuração do comportamento do consumidor é fundamental para que
uma empresa possa identificar os prós e contras do produto (bem ou serviço)
percebidos pelo seu público-alvo, traçar estratégias de marketing eficazes e alinhar
as ações com o seu planejamento estratégico.
De acordo com o tipo de informação que se deseja obter, diversas
metodologias podem ser postas em prática para que os dados sejam obtidos da
forma mais apropriada possível. No entanto, antes de entrar especificamente nos
métodos de mensuração e análise do comportamento do consumidor, convém
explicitar todo o processo de pesquisa de marketing, a fim de que o leitor possa
compreender o macrocontexto em que se situa esta atividade.
A pesquisa de marketing possui dois papeis principais: avaliar o mix de
marketing (4P’s), identificando se o mesmo está atingindo o objetivo estratégico
67
estabelecido e; auxiliar a explorar novas oportunidades ou condições de mercado.
Dentro do sistema do marketing, a pesquisa de marketing oferece suporte às
decisões da alta gestão por meio do levantamento de informações macro e
microambientais.
Figura 11 - O papel da pesquisa de mercado dentro do sistema de marketing.
Fonte: Elaboração Própria adaptado de Malhotra e Birks (2008, pg 05)
De acordo com Malhotra e Birks (2008), o processo da pesquisa de marketing
pode ser representado conforme a sequência de procedimentos representados a
seguir.
68
Figura 12 - O processo de pesquisa de marketing.
Fonte: Elaboração Própria
Inicialmente, deve-se definir claramente qual o problema geral que está sendo
estudado, bem como os componentes específicos deste problema. Esta definição
precisa permite que os tomadores de decisão de marketing e os pesquisadores de
marketing estejam sintonizados e focados no mesmo objetivo, reduzindo possíveis
falhas de comunicação.
Uma vez definido o problema, deve-se identificar quais frameworks, modelos
analíticos, perguntas-chave e hipóteses são apropriadas para auxiliar na resposta ao
problema definido. Neste ponto, devem ser determinadas as variáveis envolvidas e
as suas inter-relações, o tipo de pesquisa que será conduzida (exploratória,
descritiva etc.), a sequência de técnicas e procedimentos que serão conduzidos,
além de definir qual será o tamanho da amostra necessária e qual será o
procedimento de análise posterior à coleta dos dados.
Malhotra e Birks (2008) apontam alguns métodos aconselhados para cada
tipo de pesquisa, exploratória ou conclusiva. A pesquisa exploratória é caracterizada
por uma abordagem mais flexível, cujo objetivo é gerar insights para entender um
fenômeno de marketing difícil de ser medido. Neste caso, são usualmente utilizadas
técnicas qualitativas, como entrevistas, pesquisas com especialistas e observações
informais, mas também podem ser utilizados métodos multivariados quantitativos. Já
em pesquisas de carácter conclusivo, ou seja, aquelas em que a intenção é
examinar e medir fenômenos específicos, os métodos de questionários, base de
dados e experimentos são alguns dos mais usuais.
Definição do problema
Desenvolvimento da metodologia de
pesquisaColeta de dados
Tratamento e análise de dados
Relatório e apresentação final
69
Tabela 2 - Diferenças entre as pesquisas exploratórias e conclusivas.
Fonte: Malhotra e Birks (2008, pg. 70)
EXPLORATÓRIA CONCLUSIVA
OBJETIVOS O principal objetivo é entender. Isso
significa que deseja-se gerar insights e
compreender sobre a natureza do
fenômeno de marketing
O principal objetivo é medir. Isso
significa que deseja-se testar uma
hipótese específica e examinar as
relações.
CARACTERÍSTICAS a. A informação necessária às vezes
está pouco clara;
b. O processo de pesquisa é flexível,
desestruturado e pode envolver
amostras de tamanho pequeno;
b. A análise de dados pode ser
quantitativa ou qualitativa.
a. A informação necessária está
definida com clareza;
b. O processo de pesquisa é formal e
estruturado e as amostras são grandes
e representativas;
c. A análise de dados é quantitativa.
RESULTADOS Podem levar a pesquisas conclusivas
ou levar a descobertas conclusivas
específicas
Podem levar a pesquisas exploratórias
e a um contexto propício a descobertas
exploratórias
MÉTODOS Pesquisas com especialistas,
entrevistas qualitativas, observações
informais e desestruturadas, métodos
exploratórios multivariados e
quantitativos
Questionários, base de dados, painéis,
experimentos, observações formais e
estruturadas
Em seguida, deve-se proceder com a coleta dos dados. Esta etapa é
fundamental e deve ser conduzida com muito cuidado para que seja coletado um
conjunto de informações robustas e sem vieses. Os métodos a serem utilizados já
devem ter sido previamente definidos na etapa de desenvolvimento da metodologia
de pesquisa, mas podem ser classificados em dois grandes grupos: métodos
qualitativos e métodos quantitativos.
70
i. Métodos qualitativos de coleta de dados: os métodos mais usuais são
entrevistas com perguntas abertas, especialistas, discussões em grupo e
observações informais, em que possam ser identificadas as percepções
dos indivíduos perante determinado fator.
ii. Métodos quantitativos de coleta de dados: Os métodos quantitativos de
pesquisa visam obter uma base de dados que permita realizar cálculos
estatísticos para explicar, matematicamente, algum fenômeno. Os dados
podem ser obtidos de forma primária (quando as informações não estão
disponíveis e precisam ser coletados) ou secundária (quando já existem
dados pré-existentes em alguma fonte confiável, como o IBGE ou IPEA.
Usualmente a coleta de dados se dá por meio de experimentos e
aplicação de questionários e entrevistas. Uma diferença crucial entre a
pesquisa com viés quantitativo para a pesquisa com viés qualitativo é que,
neste caso, deve-se optar por perguntas com respostas delimitadas ou
que forcem o respondente a utilizar algum padrão pré-definido, como é o
caso da escala de Likerts. Nesta escala, utilizam-se dois valores extremos
com significados opostos e valores intermediários pré-definidos, como por
exemplo (muito bom; bom; indiferente; ruim; muito ruim), e o respondente
deve optar por apenas uma resposta.
Após a coleta, deve ser feito o tratamento dos dados, que pode ser realizado
de diversas formas e dependerá do tipo de dado coletado, do tipo de resposta
esperada, do tamanho da amostra, do número de variáveis envolvidas, dentre
diversos outros fatores.
Dentre os métodos estatísticos, além das estatísticas descritivas usuais, como
média, distribuição de frequência e teste de hipóteses, podem ser utilizadas técnicas
de análise de variância (ANOVA) e covariância.
Avançando em um nível de tratamento estatístico, podem ser realizadas ainda
regressões simples e múltiplas, testes de significância e análises de correlação entre
variáveis (MALHOTRA e BIRKS, 2008).
Outro método bastante comum utilizado especialmente em pesquisas
referentes ao comportamento do consumidor é a Análise Fatorial Exploratória (AFE).
71
Este método estatístico multivariado tem o objetivo de sintetizar as informações de
um grande número de variáveis em um número menor de fatores (HAIR et al., 2005
apud JOBIM e LOSEKAN, 2015).
Uma vez realizada a análise dos dados e geração de resultados e insights, a
etapa final da pesquisa consiste em apresentar as descobertas aos gestores de
marketing para que as devidas decisões sejam tomadas.
3.4.1 Metodologia Empírica: o caso dos taste testings
Conforme dissertado nas seções anteriores, os consumidores determinam
suas preferências por produtos e serviços baseados em uma série de fatores, não
somente racionais, mas também psicológicos e emocionais. Para Lowengart (2012),
pode-se dizer que existem características que são compartilhadas (como qualidade)
e outras que são únicas (como a marca). Ainda segundo o autor, diversos estudos
acadêmicos apontam que o fator “sabor” e o mais importante na tomada de decisao
quanto a produtos alimentícios, de forma que é razoável afirmar que os testes
sensoriais são meios importantes para se avaliar um produto deste ramo.
Dessa forma, uma metodologia empírica apropriada – e usualmente utilizada
– para mensurar o comportamento do consumidor quando o foco de estudo são
produtos alimentícios, é a utilização de testes cegos e não-cegos (blind e non-blind
tests) em combinação como forma de determinar tanto as percepções individuais
com relação aos atributos do produto quanto o efeito da marca na tomada de
decisão (LOWENGART, 2012). Se as avaliações de um consumidor mudam ao
realizar o teste cego e não-cego, pode-se assumir que a mudança é oriunda das
informações implícitas acerca da marca do produto. Estes tipos de teste permitem
ainda que os dados sejam tratados matematicamente para a geração de um modelo
estatístico robusto e consistente.
3.5 ESTUDOS SOBRE O TEMA
O primeiro estudo relevante no tema da atual pesquisa e que é válido
mencionar foi realizado por Oded Lowengart (2012). Nesta pesquisa, o autor
72
investiga o efeito da marca sobre o comportamento do consumidor por meio da
aplicação de testes cegos e não-cegos para degustação de vinhos. A escolha do
vinho se deu pelo fato do produto ser tradicionalmente avaliado em termos de suas
características sensoriais, como o cheiro e a viscosidade, e também de experiências
passadas com o produto. As marcas de vinho foram selecionadas considerando as
diferenças no perfil de mercado: uma marca desconhecida; uma marca tradicional e
conhecida; uma marca de reputação considerável; uma marca de uma boutique.
Para realizar o experimento, o autor utilizou uma abordagem descritiva,
aplicando os dois testes (cego e não-cego) para cada voluntário. Ao total, foram
selecionados 135 voluntários em uma universidade de forma aleatória, que
avaliaram aspectos como aroma, sabor, intensidade da cor, harmonia etc. em uma
escala de 0 a 10, onde 0 representava um nível baixo do atributo e 10, um nível alto.
Os voluntários também tiveram que responder sobre a avaliação geral de cada vinho
e apontar qual seria a opção escolhida.
Ao final do experimento, foi utilizado um modelo de escolha probabilística
“Multinomial Logit” (MNL) para analisar os dados e verificar se os testes não-cego e
cego provocaram diferenças nas avaliações dos consumidores. Também foi
realizada a Análise de Variância (ANOVA) para verificar a homogeneidade e
heterogeneidade entre atributos dentro de uma marca. O resultado do estudo
mostrou que a marca afeta a escolha de um vinho por um consumidor. Apesar de
não ter sido possível afirmar diretamente que a avaliação dos atributos se altera com
o conhecimento da marca, mostrou-se que, quanto mais forte é a marca, maior efeito
isto terá na importância relativa dos atributos sensoriais na tomada de decisão
(LOWENGART, 2012).
Um segundo estudo foi realizado por Rafael Cadena em sua tese de mestrado
na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Em sua pesquisa, Cadena
utiliza como objeto de estudo o sorvete, realizando inicialmente um detalhamento
dos ingredientes e da composição nutricional do produto. Em seguida, o autor
realiza uma série de análises (descritiva-quantitativa, de aceitação, de tempo-
intensidade e físico-químicas) voltadas especificamente para os sorvetes sabor
73
creme (tradicionais e lights) comercializados na cidade de Campinas, São Paulo
(CADENA, 2008).
Foram utilizadas amostras de três marcas diferentes para cada tipo
(tradicional e light), selecionadas de acordo com o perfil de mercado ao qual
estavam voltadas: uma tradicional e líder de venda; uma de alta qualidade e; uma
nova no mercado. Estas amostras foram submetidas a análises laboratoriais na
própria UNICAMP e a análises sensoriais. Os candidatos foram submetidos a uma
análise descritiva-quantitativa e uma análise de aceitação, onde deviam avaliar as
amostras em termos de aparência, sabor, textura e impressão geral, além da
intenção de compra.
Os resultados foram avaliados por meio da Análise de Variância (ANOVA),
dos testes de média de Tukey e Análise de Componentes (ACP). Mostrou-se que o
teor de doçura é importante na avaliação do sorvete e que, em geral, os
consumidores preferiram as amostras mais amareladas, aromas mais doces e
gostos de chocolate branco. Por fim, concluiu-se que o consumidor de sorvete
percebe as características sensoriais nas relações dos atributos e não apenas como
um atributo único.
O terceiro estudo relevante de ser mencionado no contexto deste trabalho foi
realizado por Beatriz Yamamoto em sua tese de mestrado na Universidade de São
Paulo (USP). Em sua dissertação, Yamamoto procura caracterizar sensorialmente a
tainha (um tipo de peixe) através da Análise Descritiva Quantitativa e do teste de
aceitabilidade, a fim de determinar os atributos sensoriais que podem ser
considerados na determinação do frescor deste tipo de pescado.
Na Análise Descritiva-Qualitativa, 16 candidatos selecionados e capacitados
discriminaram os três estágios de frescor (deteriorado, médio frescor e fresca),
apesar de os parâmetros sensoriais de olfato terem sido apontados como difíceis de
serem mensurados. No teste de aceitabilidade, 43 voluntários responderam a
questões relacionadas a avaliação dos produtos (atributos como aparência, aroma,
firmeza etc.), hábitos de consumo e aspectos socioeconômicos.
O resultado da pesquisa mostrou que os principais atributos correlacionados
com a avaliação do frescor da tainha na ADQ foram a “pigmentacao caracteristica”,
74
o “delineamento da pupila” e o “odor caracteristico”. Ja para os consumidores, os
atributos “aparência”, “aroma” e “firmeza” foram os mais relevantes na avaliação do
frescor, mostrando que os consumidores apresentaram uma percepção diferente dos
parâmetros de frescor do pescado em relação à equipe treinada (YAMAMOTO,
2011). Além disso, os dados dos testes de aceitabilidade e da ADQ não se
correlacionaram significativamente.
75
4 METODOLOGIA DE ANÁLISE
4.1 A ANÁLISE PCA
A PCA é um procedimento cujo objetivo é reduzir a dimensionalidade dos
dados multivariados levando em consideração a variação no conjunto de dados
original (ANDERSON, 2013). Em outras palavras, Carlos Varella (2008) define a
PCA como uma forma de resumir dados que contém muitas variáveis por um
conjunto menor de variáveis compostas, derivadas do conjunto original. Estas
variáveis compostas são chamadas de componentes principais e consistem em
combinações lineares das variáveis originais, sendo independentes entre si e
determinadas com o objetivo de abranger o máximo da variação dos dados (Varella,
2008). Desta forma geral, pode-se dizer que a PCA busca reduzir dados sem perder
informação.
Considera-se uma situação em que há ‘k’ caracteristicas de ‘n’ individuos de
uma população P. As características observadas são representadas pelas variáveis
X1, X2, X3, ..., XK. Logo, a matriz de dados X e de ordem ‘n x k’, de forma que:
Xn x k = [
x11 ⋯ x1k
⋮ ⋱ ⋮x1n ⋯ xnk
] ( 12 )
A estrutura de interdependência entre as variáveis da matriz de dados é
representada pela matriz de covariância ‘S’ ou pela matriz de correlacao ‘R’. Como
essa estrutura pode ser complicada, a PCA transforma esta estrutura representada
por X1, X2, X3, ..., XK em uma outra representada por Y1, Y2, Y3, ..., YK, não
correlacionadas e com variâncias ordenadas. A partir da matriz X, é possível fazer
uma estimativa da matriz de covariância da população, representada por S. A matriz
S e simetrica e de ordem ‘k x k’, tal que:
76
Sk x k = [
Var (x1)Cov(x2, x1)
Cov(x1, x2)Var (x2)
Cov(x1, x3) ⋯Cov(x2, x3) ⋯
Cov(x1, x𝑘)Cov(x2, x𝑘)
⋮ ⋮ ⋮ ⋮Cov(x𝑘, x1) Cov(x𝑘, x2) Cov(x𝑘, x3) … Var (x𝑘)
] ( 13 )
Como as características são normalmente expressas em unidades diferentes
entre si, convém padronizá-las para que haja uma única base de comparação.
Adota-se, em geral, a padronização feita com média zero e variância 1, tal que:
znk = xnk − xk
s(xk) ( 14 )
onde xk é a estimativa da média e s(xk)é o desvio padrão da característica k.
Tem-se então uma nova matriz de dados Z:
Zn x k = [
z11 ⋯ z1k
⋮ ⋱ ⋮z1n ⋯ znk
] ( 15 )
Para determinar os componentes principais, deve-se resolver a equação
característica da matriz S, ou seja:
det S I 0 ( 16 )
77
Assumindo que que as raízes da equação característica sejam dadas por 1,
2, 3, ..., k, então para cada autovalor k existe um autovetor ak normalizado (ou
seja, a soma do quadrado dos coeficientes é igual a 1 e são ortogonais entre si),
onde:
ak = [
ak1
⋮akk
] ( 17 )
Sendo assim, o k-ésimo componente principal é dado por:
YK = aK1X1 + aK2X2 + aKKXK ( 18 )
4.1.1 Propriedades dos componentes principais
Varella (2008) aponta quatro propriedades dos componentes principais, a
saber:
a. A variância do componente principal Yi é igual ao valor do autovalor i;
Var(Yi) = i ( 19 )
b. A maior variância é a do primeiro componente, seguindo em ordem
decrescente;
Var (Y1) > Var (Y2) > ... > Var (Yk) ( 20 )
78
c. A variância total das variáveis originais é igual à soma dos autovalores,
que por sua vez é igual à variância total dos componentes principais;
∑ Var (Xi) = ∑ λi = ∑ Var (Yi) ( 21 )
d. Os componentes principais não são correlacionados entre si.
Cov (Yi, Yj) = 0 ( 22 )
Levando estas propriedades em consideração, a importância de um
componente principal é dada pela proporção (Ci) da variância total explicada pelo
componente.
Ci = Var (Yi)
∑ Var (Yi) ( 23 )
Segundo Regazzi (2000) apud Varella (2008), para determinar o número de
componentes utilizados, normalmente considera-se a quantidade de componentes
que acumula 70% ou mais de proporção da variância total.
Para avaliar o grau de influência de cada variável Xi sobre o componente Yj,
basta calcular a correlação entre eles. Se o objetivo é comparar a influência de cada
Xi sobre Yj, deve-se calcular o peso de cada variável sobre o componente.
79
4.2 TESTES CEGO E NÃO-CEGO
Conforme dissertado na seção 2.5.1 e apresentado no artigo de Lowergart
(2012), os testes cegos e não-cegos são apropriados para avaliação de percepções
dos atributos de produtos alimentícios e do efeito da marca na tomada de decisão.
Sendo assim, na presente pesquisa serão conduzidos tais tipos de teste para que
sejam obtidos dados primários para o estudo do comportamento do consumidor
frente ao caso específico dos sucos de caixa sabor laranja.
80
5 DESIGN DO EXPERIMENTO
A presente pesquisa teve o objetivo de examinar o efeito das relações entre
avaliações de preferência e percepção por meio de uma abordagem descritiva
baseada em testes cegos e não-cegos realizados por diferentes consumidores.
Inicialmente, foi projetado que o mesmo voluntário participasse de ambos os
testes (o cego seguido do não-cego). Porém, durante a fase de experimentação,
notou-se que os voluntários conseguiam distinguir o sabor e a coloração dos
produtos, adicionando um viés de comportamento no teste não-cego. Por este
motivo, foi definido que cada voluntário realizasse apenas um dos testes.
Foram preparados dois laboratórios isolados para cada um dos testes, de
forma que o voluntário que estivesse realizando o teste cego não teria contato com o
voluntário realizando o teste não-cego. No teste cego, as marcas Del Valle, Qualitá e
Su Fresh foram identificadas pelas letras A, B e C, respectivamente. A cada 30
voluntários, foi feita a rotação dos produtos nas legendas, a fim de evitar qualquer
viés de escolha e possíveis comunicações externas ao laboratório. Apesar disso,
para fins de compilação dos dados, utilizou-se a seguinte padronização:
Amostra A: Del Valle
Amostra B: Qualitá
Amostra C: Su Fresh
Além disso, foram disponibilizados água e biscoito para os voluntários, para
que pudessem eliminar o resíduo de cada amostra após a degustação.
A seleção dos voluntários foi feita de forma aleatória no Centro de Tecnologia
da Escola Politécnica da UFRJ (CT – POLI/UFRJ), com a convocação dos mesmos
se dando por abordagens presenciais, redes sociais (como o facebook) ou através
do e-mail oficial da POLI.
Os questionários a serem respondidos pelos voluntários foram
disponibilizados via papel impresso ou via formulário do recurso Google Forms,
sendo este último através do computador presente no laboratório, de tablets ou até
81
mesmo dos próprios smartphones de voluntários. Cada questionário de ambos os
testes continha 37 perguntas, distribuídas em 4 etapas, sempre na mesma ordem:
Perfil socioeconômico: Questões relacionadas a gênero, idade, renda
familiar e costumes.
Avaliações individuais: Questões que, concomitantemente com as
experimentações das amostras, solicitavam que os voluntários avaliassem cada
marca, segundo diferentes critérios. Nesta etapa, as questões apresentavam uma
escala do tipo Likert de cinco pontos, sendo o ponto 1 o de pior avaliação e o ponto
5 o de melhor.
Avaliações comparativas: Questões que, após realizadas todas as
experimentações, solicitavam que os voluntários estabelecessem preferências,
segundo diferentes critérios.
Avaliações de preço: Questões que, ao final do questionário, solicitavam
que os voluntários respondessem perguntas de sensibilidade ao preço de sucos de
caixa.
Os questionários e respostas utilizados em ambos os testes constam na
seção de Apêndices deste documento.
As datas de coleta foram 13, 14, 16, 17, 20 e 21 de junho de 2016, que
combinadas resultaram em 267 voluntários participantes (133 provenientes do teste
cego e 134 do teste não-cego).
As figuras a seguir ilustram o leiaute e a execução do experimento.
82
Figura 13 – Foto ilustrativa do teste cego
Fonte: Elaboração própria
Figura 14 – Foto ilustrativa do teste cego
Fonte: Elaboração própria
83
Figura 15 – Foto ilustrativa do teste cego.
Fonte: Elaboração própria
Figura 16 – Foto ilustrativa do teste não-cego.
Fonte: Elaboração própria
84
Figura 17 – Foto ilustrativa do teste não-cego.
Fonte: Elaboração própria
85
6 ANÁLISE DOS DADOS
Este capítulo apresenta todos os procedimentos envolvidos nas análises
qualitativa e quantitativa da amostra, bem como os resultados obtidos a partir de
ferramentas estatísticas e as possíveis interpretações e inferências a respeito do
estudo. Cabe destacar que neste capítulo, para fins práticos em títulos e legendas, o
teste cego sera representado por “C” e o teste nao-cego por “NC”.
6.1 TRATAMENTO PRÉVIO DOS DADOS
Ao final do experimento, contabilizou-se ao todo 267 voluntários participantes
(133 provenientes do teste cego e 134 do teste não-cego). A fim de eliminar
possíveis vieses na amostragem e propiciar um material adequado às análises
posteriores, os dados foram manipulados a partir dos seguintes procedimentos:
a. Eliminação de respostas de voluntários com campos não-respondidos (com a
única exceção da pergunta opcional 7, a qual solicitava ao voluntário a citação
de uma marca de suco de caixa). Esta medida objetivou remover da amostra
voluntários que não completaram o questionário adequadamente e que
poderiam comprometer os resultados da análise.
b. Eliminação de respostas de voluntários que declararam não tomar suco de
caixa. Esta medida objetivou retirar da amostra voluntários que não possuem
familiaridade com os atributos do produto e não pertencem ao mercado
consumidor.
c. Igualação das respostas provenientes de voluntários de gênero masculino e
feminino, a partir de eliminações aleatórias. Esta medida objetivou evitar
vieses de gênero na amostra total e permitir comparações entre ambos.
d. Igualação das respostas provenientes do teste cego e não-cego, a partir de
eliminações aleatórias. Esta medida objetivou um equilíbrio entre os dois
testes, de forma a facilitar a visualização e o desenvolvimento dos estudos
posteriores.
e. Correção de nomes de marcas de suco escritos de maneira incorreta na
pergunta 7, de forma a unificar as referências dadas a uma mesma marca.
86
f. Transformação da escala de resposta das perguntas de avaliação (perguntas
8 a 28) de 1 a 5 para 0 a 4, visando tornar mais intuitiva a visualização de
alterações percentuais em análises posteriores.
Ao final do tratamento, foram eliminadas respostas de 47 voluntários,
restando 220 observações (110 do teste cego e 110 do não-cego, ambos igualmente
divididos entre os gêneros masculino e feminino).
6.2 ANÁLISE GERAL
Nesta seção, os resultados do experimento serão expostos através de
gráficos, permitindo uma visualização de vieses comportamentais características da
população estudada.
Primeiramente, serão apresentados resultados de toda a amostra envolvida,
seguidos de resultados com filtros de amostra, realizados através das perguntas
1,2,3 e 7 no questionário, que englobam gênero, idade, classe social e a citação de
uma marca qualquer de suco. Esta abertura por categorias permite a visualização de
variações no comportamento do consumidor em função de determinadas
características em seu perfil.
6.2.1 Sem distinção na amostragem
O Gráfico 1, Gráfico 2 e Gráfico 3 mostrados a seguir apresentam a média
das avaliações dadas a cada quesito (os quais serão chamados de variáveis neste
documento) de cada marca, tanto para o teste cego quanto para o não-cego. Este
tipo de gráfico permite comparar as médias de ambos os testes, tornando facilmente
identificável a influência que a presença da marca exerce sobre o consumidor.
Ou seja, a partir do Gráfico 1, pode-se observar que, para a marca Del Valle,
a media obtida para a variavel “viscosidade” foi de 2,64 no teste cego, enquanto a
média obtida para a mesma variável no teste não-cego foi de 3,05. Os três gráficos
mostram esta comparação para todas as variáveis de todas as marcas.
87
Observa-se através dos Gráfico 1 e Gráfico 2 que a visualização da marca
acarreta em um efeito positivo na avaliação das marcas Del Valle e Su Fresh, uma
vez que as médias obtidas no teste não-cego são superiores às do cego,
propriedade que pode ser observada em todas as variáveis destas duas marcas.
De forma oposta, a marca Qualitá apresenta piora em todas suas variáveis
quando comparados ambos os testes, conforme visualizado no Gráfico 3. Se
observados nesta mesma linha de raciocínio, os gráficos sugerem que as marcas
Del Valle e Su Fresh geram efeitos positivos no julgamento dos consumidores, e que
a marca Qualitá gera justamente o contrário. Possivelmente, este resultado está
associado ao fato de que a marca Qualitá, além de não ser tão conhecida no
mercado como as demais, também transmite a impressão de um produto de baixa
qualidade.
Gráfico 1 - Médias das variáveis por teste (Del Valle). Fonte: Elaboração própria
88
Gráfico 2 - Médias das variáveis por teste (Su Fresh). Fonte: Elaboração própria
Gráfico 3 - Médias das variáveis por teste (Qualitá). Fonte: Elaboração própria
O Gráfico 4 e Gráfico 5 apresentados a seguir apresentam uma visualização
semelhante à anterior, porém, comparando marcas através de um gráfico de teste
cego (Gráfico 4) e outro não-cego (Gráfico 5). Ou seja, o gráfico 4 mostra que, no
teste cego, a média da variável “sabor” obtida para a marca Qualita foi de 2,55,
contra 2,09 da marca Del Valle e 0,97 da marca Su Fresh.
89
Pode-se observar que, em ambos os gráficos, a hierarquia entre as marcas é
bem definida, ou seja, as médias de determinada marca sempre estão na mesma
colocação entre as três marcas.
Nota-se a partir do Gráfico 4 que, no teste cego, o Qualitá é avaliado como
superior em todas as variáveis, seguido de Del Valle e Su Fresh respectivamente.
Interessantemente, quando observado o Gráfico 2, nota-se que as posições entre
Qualitá e Del Valle de todos variáveis se alternam. Ou seja, no teste cego, a marca
Qualitá foi avaliada como superior em todos os quesitos, enquanto no teste não-
cego, ocorre o mesmo para a marca Del Valle. Novamente, fica evidenciada a
influência da marca sobre os voluntários.
Além disso, pode-se observar que a marca Su Fresh é avaliada como sendo
bem inferior às demais, independentemente do tipo de teste realizado.
Gráfico 4 – Médias das variáveis por marca (teste C).
Fonte: Elaboração própria.
90
Gráfico 5 – Médias das variáveis por marca (teste NC).
Fonte: Elaboração própria.
O Gráfico 6 a seguir mostra de forma sintética o que foi observado nos
gráficos anteriores desta análise, expondo quais foram as alterações percentuais
obtidas quando comparados o teste não-cego e o teste cego. Cada cor de barra
representa uma variável diferente, enquanto os valores representam a variação (em
pontos percentuais) de determinada variável quando comparados os resultados
obtidos no teste não-cego com o cego.
Ou seja, pode-se observar no gráfico 6 que a média da variável cor no teste
não-cego é 14% maior que no teste cego para a marca Del Valle. Similarmente, esta
variável sofre um decréscimo de 2% para a marca Qualitá, e um acréscimo de 35%
para a marca Su Fresh.
Além disso, foi criado um fator de influência, observado logo abaixo da
legenda de cada marca. Este indicador foi calculado a partir da média dos módulos
das alterações obtidas para determinada marca, e visa exprimir o quanto a presença
da marca influencia na avaliação dos voluntários, seja positiva ou negativamente. Ou
seja, para a amostra em questão, as marcas Su Fresh e Del Valle, com fatores de
influência 18% e 17%, são supostamente mais influentes na avaliação dos
consumidores quando comparadas à Qualitá, com fator de influência de apenas 4%.
91
Gráfico 6 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC.
Fonte: Elaboração própria
O Gráfico 7 a seguir apresenta a distribuição percentual das respostas da
pergunta 33, na qual o voluntário, após fazer todas as avaliações sensoriais de
todas as marcas, deveria apontar qual seria sua opção de compra. Ou seja, no teste
cego, 70,8% dos voluntários selecionaram a marca Qualitá como sua opção de
compra, enquanto no teste não-cego, este indicador foi de apenas 41,4%.
É possível identificar uma diferença bastante significante entre os dois tipos
de teste. Nota-se que no teste não-cego, o número de voluntários que optaram pela
marca Del Valle é 2,4 vezes maior que no teste cego. Enquanto no teste cego a
grande maioria (70,8%) optou pela marca Qualitá, no teste não-cego este indicador
se reduz a 41,4%, tornando a Del Valle a marca mais selecionada, com 55,2% das
respostas. Este tipo de análise permite visualizar como a influência das marcas e do
marketing influencia na distribuição de Market Share de produtos e serviços.
92
Gráfico 7 – Opção de compra, por teste.
Fonte: Elaboração própria.
Por fim, nota-se que os resultados obtidos nos gráficos apresentados nesta
seção são condizentes e coerentes entre si. Pode-se considerar que a marca Del
Valle é a que mais usufrui de benefícios do marketing de sua marca, o que acaba
por lhe conferir uma maior parte do mercado.
Nas subseções subsequentes a amostra de voluntários será dividida segundo
diferentes critérios, visando identificar características e vieses comportamentais
dependentes de características do consumidor. Para isso, serão utilizados gráficos
equivalentes ao Gráfico 6 e Gráfico 7, por serem mais sintéticos e objetivos.
6.2.2 Amostragem por gênero
A divisão da amostra entre o gênero masculino e feminino foi feita a partir da
pergunta número 1 do questionário. Como a amostra total era igualmente dividida
entre ambos os gêneros, os gráficos a seguir fazem referência a 50% da amostra (o
Gráfico 8 e o Gráfico 10 foram originados a partir de 110 voluntários homens e o
Gráfico 9 e o Gráfico 11 de 110 mulheres).
93
Gráfico 8 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Masculino)
Fonte: Elaboração própria.
Gráfico 9 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Feminino)
Fonte: Elaboração própria.
94
Gráfico 10 – Opção de compra, por teste. (Masculino)
Fonte: Elaboração própria.
Gráfico 11 – Opção de compra, por teste. (Feminino)
Fonte: Elaboração própria.
Pode-se observar através dos 4 gráficos que ambos os gêneros sofrem
influências relevantes da presença da marca no experimento. Porém, nota-se que o
gênero masculino sofre alterações muito maiores para a marca Del Valle (25% de
fator de influência, e um aumento de 2,1 vezes no número de opções de compra),
enquanto o gênero feminino responde com mais significância à marca Su Fresh
(32% de fator de influência, e um aumento de 2,5 vezes no número de opções de
95
compra). Esta diferença pode ser ocasionada por motivos diversos, que englobam
desde diferenças psicológicas/fisiológicas dos gêneros humanos até estratégias de
marketing e branding de ambas as empresas, os quais não serão aprofundados
neste documento.
6.2.3 Amostragem por idade
A divisão da amostra por idades foi feita a partir da pergunta número 2 do
questionário, dividindo a amostra em voluntários com até 25 anos e mais que 25
anos. Como explicitado anteriormente neste documento, devido à amostragem ser
toda proveniente de um campus universitário, o número de pessoas acima de 25
anos foi de apenas 10,5% da amostra (17 do teste cego e 6 do teste não-cego),
sendo o restante com até 25 anos. Os resultados serão apresentados e analisados,
mas vale destacar que uma análise mais precisa e concisa necessitaria de um
número mais elevado de voluntários com mais de 25 anos.
Gráfico 12 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Até 25 anos)
Fonte: Elaboração própria.
96
Gráfico 13 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Mais que 25 anos)
Fonte: Elaboração própria.
Gráfico 14 – Opção de compra, por teste. (Até 25 anos)
Fonte: Elaboração própria.
97
Gráfico 15 - Opção de compra, por teste. (Mais que 25 anos)
Fonte: Elaboração própria.
Observa-se através do Gráfico 13 e do Gráfico 15 que os indivíduos de maior
idade aparentam sofrer muito mais influência da marca no seu processo de
avaliação e tomada de decisão (fatores de influência de 40%, 15% e 87%, e grande
optação pelas marcas mais conhecidas no teste não-cego, Del Valle e Su Fresh).
Apesar do número de voluntários com mais de 26 anos ser insuficiente para uma
análise precisa, os resultados obtidos condizem com os esperados, uma vez que
pessoas de maior idade tendem a apresentar menor flexibilidade a novos produtos e
marcas.
Assim como na divisão por gênero, estão envolvidos neste experimento
aspectos que diferenciam gostos, preferências e percepções de pessoas de idade
diferente, além de distintas políticas de marketing, os quais não serão aprofundados
neste documento.
6.2.4 Amostragem por classe social
A divisão da amostra por classes sociais foi feita a partir da pergunta número
3 do questionário, dividindo a amostra em voluntários com renda familiar superior a
10 salários mínimos de 2016, o equivalente a R$ 8.800 (categorizados como classe
A e B, segundo a classificação do IBGE). Assim como na amostragem por idade, a
amostra obtida no campus da UFRJ não possui a mesma distribuição de classes
98
sociais que a população brasileira como um todo. No experimento, 53,6% (55 do
teste cego e 63 do teste não-cego) foram classificados como classes A e B, e o
restante como classes C, D e E.
Gráfico 16 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Classes A e B) Fonte:
Elaboração própria.
Gráfico 17 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Classes C, D e E)
Fonte: Elaboração própria.
99
Gráfico 18 – Opção de compra, por teste. (Classes A e B)
Fonte: Elaboração própria.
Gráfico 19 – Opção de compra, por teste. (Classes C, D e E)
Fonte: Elaboração própria.
Não se observam diferenças expressivas quando comparadas amostras de
diferentes classes sociais. Todavia, é possível notar uma sútil tendência dos
voluntários de maior poder aquisitivo (classes A e B) de estarem mais suscetíveis à
influência das marcas mais renomadas (Del Valle e Su Fresh), o que pode ser
evidenciado no
100
Gráfico 16 por maiores fatores de influência (22% e 31%, respectivamente) e
no Gráfico 18 por um crescimento nas opções de compra de 2 vezes e 2,6 vezes,
respectivamente.
6.2.5 Amostragem por marca citada
A divisão da amostra por marca citada foi feita a partir da pergunta número 7
do questionário. Esta solicitava ao voluntário que citasse uma marca de suco de
caixa. Em função da alta proporção de voluntários que citaram a marca Dell Valle
(vide Gráfico 24 e Gráfico 25) – o que evidencia o grande reconhecimento da marca
no segmento – a amostra foi dividida em voluntários que citaram a Del Valle e
voluntários que citaram outras marcas ou deixaram esta resposta em branco.
Gráfico 20 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Citação da Del Valle)
Fonte: Elaboração própria.
101
Gráfico 21 – Alterações percentuais das médias do teste C para o NC. (Citação de Outras)
Fonte: Elaboração própria.
Gráfico 22 – Opção de compra, por teste. (Citação da Del Valle)
Fonte: Elaboração própria.
102
Gráfico 23 – Opção de compra, por teste. (Citação de Outras)
Fonte: Elaboração própria.
Os resultados obtidos são bastante coerentes com as teorias e hipóteses
levantadas anteriormente neste documento. O Gráfico 21 mostra que os voluntários
que citaram Del Valle antes do teste não-cego são significantemente mais
influenciados pela marca do que os outros. No caso dos primeiros, houve um
aumento médio dos indicadores de 30% (destaque para a intenção de compra, na
qual o acréscimo foi de 52%), enquanto que para os outros o fator de influência foi
de apenas 6%, incluindo alterações negativas.
Além disso, percebe-se através do Gráfico 22 e do Gráfico 23 que as
diferenças nas opções de compra do Del Valle são muito mais significantes no caso
dos voluntários que citaram a marca no início do experimento (2,4 vezes contra 1,1
vezes maior), confirmando o observado nos gráficos anteriores.
O Gráfico 24 e o Gráfico 25 a seguir mostram uma forma diferente de
visualizar os resultados obtidos na divisão da amostra por marca citada. Além de
apresentarem as proporções de outras marcas citadas em ambos os testes,
mostram de forma intuitiva qual foi a opção de compra daqueles que citaram a
marca Del Valle no início do experimento.
Ou seja, através do Gráfico 24, nota-se que 69% dos voluntários no teste
cego citaram a marca Del Valle. Após o teste, dentre estes, apenas 23%
selecionaram a Del Valle como sua opção de compra. Já no teste não-cego, o
103
Gráfico 25 mostra que, dentre os 63% voluntários que citaram a marca Del Valle,
55% a escolheram como opção de compra ao final do experimento. Esta grande
discrepância entre os números evidencia claramente um viés de preferência do
consumidor pela marca de costume, demonstrando grande resistência ao novo e
desconhecido.
Gráfico 24 – Respostas da pergunta 7 e abertura da opção de compra. (Teste C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 25 – Respostas da pergunta 7 e abertura da opção de compra. (Teste NC)
Fonte: Elaboração própria
104
6.3 ANÁLISE PCA
As explicações e demonstrações algébricas que explicitam a base teórica da
análise PCA foram exploradas no item 4.1. Em termos práticos, este método auxiliar
de análise possui como finalidade primordial viabilizar o estudo estatístico a partir da
simplificação dos dados, que se dá através de combinações lineares entre as
variáveis envolvidas. Este processo da origem a variaveis “ficticias”, as quais sao
denominadas fatores ou componentes.
Apesar de o número de fatores criados ser sempre igual ao número de
variáveis originais, estes são completamente descorrelacionados e hierarquizados
segundo um grau de significância, o qual exprime, a grosso modo, o quão bem
aquele determinado fator representa as variáveis originais. Desta forma, é possível
selecionar um número limitado de fatores para prosseguir com a análise
(normalmente adotam-se de 1 a 3), tornando a identificação de padrões mais
intuitiva e possibilitando representações gráficas.
A PCA é, portanto, uma excelente ferramenta de análise para quando o banco
de dados apresenta um número elevado de variáveis, como é o caso deste estudo
(como já mostrado anteriormente, cada teste de cada marca engloba 7 variáveis).
Destarte, a análise englobará um total de seis procedimentos de PCA (uma
para cada teste de cada marca). Serão considerados neste estudo apenas dois
fatores, de forma que os resultados possam ser projetados em gráficos de duas
dimensões. Da mesma forma que no item 6.2, os diferentes tipos de teste serão
comparados por marca, objetivando identificar mudanças de padrão entre ambos.
Cabe destacar que a manipulação algébrica e a elaboração de gráficos e
tabelas para esta secao se deram atraves do software “XLStat Statistical Software
and data analysis”.
6.3.1 Estatística descritiva
Este item tem por objetivo exclusivo oferecer ao leitor uma visão geral dos
dados utilizados para a execução da análise PCA. Nota-se, pelas Tabelas de 1 a 6,
105
que não há diferenças relevantes entre os seis testes, e que o desvio padrão das
variáveis gira em torno de 1 (o equivalente a 25% da escala de pontuação de 0 a 4
definida).
Tabela 3 - Estatísticas descritivas. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 4 - Estatísticas descritivas (Qualitá - C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 5 - Estatísticas descritivas (Su Fresh - C) Fonte: Elaboração própria
106
Tabela 6 - Estatísticas descritivas. (Del Valle - NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 7 - Estatísticas descritivas (Qualitá - NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 8 - Estatísticas descritivas (Su Fresh - NC) Fonte: Elaboração própria
6.3.2 Matriz de correlação
Como já explorado no item 4.1 deste documento, a matriz de correlação é um
intermediário na análise PCA fundamental para o cálculo dos componentes
principais. Desta forma, as tabelas a seguir (9 a 14) apresentam as matrizes de
correlação dos seis testes que originaram os resultados da análise.
Objetivando facilitar a visualização das matrizes e comparação dos índices, foi
utilizada a cor cinza na diagonal principal (na qual o resultado é invariavelmente 1) e
107
uma escala de verde crescente em função do valor nas células restantes. No teste
cego, foram obtidas as seguintes matrizes de correlação.
Tabela 9 – Matriz de correlação. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 10 - Matriz de correlação. (Qualitá– C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 11 - Matriz de correlação. (Su Fresh – C) Fonte: Elaboração própria
108
Cabe notar que não há nenhum fator de correlação negativo, o que era
esperado uma vez que todas as variáveis respeitavam uma escala crescente de
avaliação (quanto melhor a avaliação, maior o valor conferido à variável) e que não
há motivos aparentes para uma variável influenciar negativamente em outra. Este
fato também pode ser percebido nas matrizes de correlação do teste não-cego,
mostradas a seguir.
Tabela 12 - Matriz de correlação. (Del Valle – NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 13 - Matriz de correlação. (Qualitá – NC) Fonte: Elaboração própria
109
Tabela 14 - Matriz de correlação. (Su Fresh – NC) Fonte: Elaboração própria
Também é possível observar que, de maneira geral, duas variáveis em
especial apresentam índices de correlação com a variável intenção de compra bem
inferior às demais: cor e viscosidade. Isto sugere que estes dois atributos são os
menos importantes para o consumidor na tomada de decisão de compra. De
maneira oposta, as variáveis sabor e sabor que fica na boca aparentam ser as que
mais exercem peso na decisão final do consumidor.
Além disso, ainda é possível identificar fortes correlações entre as variáveis
termos gerais e intenção de compra. Fato nada surpreendente, uma vez que,
intuitivamente, ambas são interligadas.
6.3.3 Autovalores, autovetores e gráficos biplot
Neste item, serão explorados os principais indicadores da análise PCA: Os
autovalores e autovetores. O primeiro mostra o quanto da variância (também
chamada de variabilidade) dos dados é representada por cada fator (e, portanto, o
quão bem aquele determinado fator ilustra a distribuição dos dados). Já o segundo
mostra a relação entre as variáveis e os fatores (o quão cada variável influenciou em
cada fator na combinação linear).
Posteriormente, serão representados os gráficos biplot para os 2 principais
fatores. Os gráficos biplot são comumente utilizados na análise PCA de forma a
ilustrar os indicadores envolvidos graficamente, onde os pontos (em azul no gráfico)
representam os resultados dos testes trazidos para o novo plano bidimensional de
110
dois fatores, enquanto os vetores (em vermelho no gráfico) ilustram a relação linear
entre as variáveis originais e os fatores obtidos (autovetores).
Comparando-se os resultados obtidos nos testes cego e não-cego, de
maneira geral, não se identifica diferenças significantes na forma como os dados se
distribuem ou nas relações entre autovalores e autovetores. Ou seja, a forma pela
qual as variáveis se relacionam não aparenta sofrer influência significante da
presença da marca.
Ainda assim, pode-se notar a partir das tabelas e gráficos de autovalores
(disponíveis no APÊNDICE C – TABELAS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE e
APÊNDICE D – GRÁFICOS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE,
respectivamente) que a variabilidade acumulada dos dois primeiros fatores nos
testes cegos das marcas Del Valle, Qualitá e Su Fresh (66,9%; 79,7% e 72,9%) são
maiores que nos testes não-cegos (65,3%; 73,6% e 70,5%, respectivamente), o que
sugere que a ausência da marca cria vínculos mais fortes entre as avaliações
independentes do indivíduo (originando maiores correlações entre as variáveis).
A fim de facilitar a visualização deste fato para o leitor, nas tabelas a seguir
são mostradas as tabelas de autovalores e variabilidade para a marca Del Valle,
tanto para o teste cego quanto para o teste não-cego.
Tabela 15 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 16 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – NC) Fonte: Elaboração própria
111
Como pode ser observado, a variabilidade acumulada da marca Del Valle no
teste cego até o fator 6 (F6) é de 97,1%, enquanto que no teste não-cego este
percentual é de 96,6%. A representação gráfica das tabelas pode ser verificada nos
gráficos a seguir:
Gráfico 26 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 27 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – NC)
Fonte: Elaboração própria
112
Além disso, a partir das tabelas de autovetores disponibilizadas no
APÊNDICE E – TABELAS DE AUTOVETORES, observa-se que para todos os
testes de todas as marcas, os autovetores do fator 1 (F1) são positivos. A título de
exemplo, pode-se observar a seguir os resultados obtidos para a marca Del Valle,
nos quais os valores na primeira coluna em destaque não possuem valores
inferiores a 0,191.
Tabela 17 – Autovetores. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 18 – Autovetores. (Del Valle – NC) Fonte: Elaboração própria
Esta propriedade também pode ser observada nos gráficos biplot (APÊNDICE
F – GRÁFICOS BIPLOT), nos quais todos os vetores possuem projeções positivas
no eixo horizontal. Esta propriedade condiz com o fato observado no item 6.3.2, de
que as correlações entre as variáveis são todas positivas. Em outras palavras, todas
as variáveis contribuem positivamente para o F1.
Novamente, a título de exemplo, são mostrados os gráficos biplot para a
marca Del Valle.
113
Gráfico 28 – Biplot para F1 e F2 (Del Valle – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 29 – Biplot para F1 e F2 (Del Valle – NC)
Fonte: Elaboração própria
114
Também condizente com as matrizes de correlação, observa-se a partir das
tabelas de autovetores e dos gráficos biplot que, em todos os testes, as variáveis
que mais contribuem (possuem maior autovetor) para o F1 são justamente aquelas
que mais tinham correlação entre si: Intenção de compra, termos gerais, sabor e
sabor que fica na boca.
Ainda sobre os autovetores, é possível notar que as variáveis cor e
viscosidade, as que apresentam menos correlação com as demais, destacam-se por
um comportamento distinto, possuindo autovetores comparativamente baixos para
F1 e altos para F2, justamente o contrário do apresentado pelas outras. A seguir,
pode-se ver o caso da marca Su Fresh: viscosidade apresenta autovetores para F1
de 0,321 e 0,257 para os testes cego e não-cego, respectivamente; enquanto cor
apresenta 0,231 e 0,206 para os testes cego e não-cego, respectivamente.
Tabela 19 – Autovetores. (Su Fresh – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 20 – Autovetores. (Su Fresh – NC) Fonte: Elaboração própria
Esta propriedade pode ser observada com facilidade nos gráficos biplot, nos
quais os vetores para estas duas variáveis claramente se distanciam dos demais, o
115
que corrobora a inferência citada no item 6.3.2, de que viscosidade e cor possuem
importância relativamente baixa na decisão e avaliação geral do consumidor.
A seguir, está representado o gráfico biplot também relacionados à marca Su
Fresh.
Gráfico 30 – Biplot para F1 e F2 (Su Fresh – C)
Fonte: Elaboração própria
116
Gráfico 31 – Biplot para F1 e F2 (Su Fresh – NC)
Fonte: Elaboração própria
Comparando-se os testes cego e não-cego, não se nota distinções
significantes na distribuição de resultados (pontos azuis nos gráficos biplot), porém,
ao comparar as três marcas envolvidas, é possível notar diferenças expressivas no
grau de significância (variabilidade explicada) dos fatores. A marca Qualitá é a que
apresenta maiores variabilidades acumuladas para F1 e F2 (79,7% para cego e
73,6% para não-cego), enquanto Del Valle é a que apresenta a menor (66,9% para
cego e 65,3% para não-cego). Desta forma, pode-se afirmar que os resultados
obtidos com a marca Qualitá são os mais próximos de formar uma equação linear, o
que a torna a marca mais bem representada pela análise PCA utilizada neste
estudo. Em outras palavras, isto sugere que a decisão de compra para com esta
marca é mais consistente com seus atributos, quando comparada às demais.
117
7 CONCLUSÃO
O presente trabalho dedicou-se a entender a influência da marca na tomada
de decisão, a identificar os principais vieses comportamentais nas escolhas por bens
de consumo dos indivíduos e a mensurar os principais atributos dos produtos no que
tange a decisão de compra.
Inicialmente, foi realizada uma extensa revisão bibliográfica acerca dos
modelos clássicos de tomada de decisão, na qual destacou-se o papel da
racionalidade no desenvolvimento da teoria da utilidade esperada. Mostrou-se que,
em uma série de situações, os indivíduos violam os axiomas desta teoria, fatos que
motivaram o desenvolvimento da Teoria do Prospecto, a principal teoria econômica
na atualidade que insere a subjetividade no contexto da tomada de decisão dos
agentes econômicos.
Além disso, foi pontuado o papel do marketing e na psicologia no estudo do
comportamento do consumidor. No campo do marketing, foi mostrado que diversos
fatores, internos e externos, assim como o próprio ciclo de vida do indivíduo,
interferem na tomada de decisão. No campo da psicologia, mostrou-se a relevância
do behaviorismo como embasamento científico da teoria racional à época, tendo em
vista sua percepção de que o comportamento humano poderia ser explicado pelas
relações estímulo-resposta.
A revisão bibliográfica expôs ainda as principais metodologias de mensuração
do comportamento do consumidor, tanto quantitativas quanto qualitativas. No que
tange às metodologias quantitativas, foco especial foi atribuído ao método PCA, uma
vez que este permite simplificar uma base de dados a partir de combinações lineares
entre as variáveis, viabilizando análises de problemas com muitas dimensões, como
foi o caso do experimento.
Uma vez estudada a literatura teórica da Economia Comportamental, foi
realizado um experimento objetivando a exploração prática do tema. Através de
testes cego e não-cego com voluntários da UFRJ, o experimento trouxe tangibilidade
à teoria a partir de observações reais de comportamento do consumidor e tomada de
decisão.
118
Ao analisar os resultados obtidos através de distintas formas de análise,
evidenciou-se que, de fato, a marca exerce significante poder de influência na
avaliação e tomada de decisão dos consumidores. Enquanto no teste cego 23,1%
dos respondentes indicaram que a sua opção de compra seria o suco Del Valle, no
teste não-cego este percentual foi de 55,2%. Por outro lado, o suco Qualitá, que no
teste cego obteve 70,8% de intenção de compra, atingiu o percentual de apenas
41,4% no teste não-cego.
Não obstante, os fatores de influência calculados para as marcas Del Valle,
Qualitá e Su Fresh foram de 17%, 4% e 18%, respectivamente. Além disso, também
foi possível notar que características e costumes individuais dos voluntários também
são de grande relevância para os resultados, ratificando o fato de que o viés do
status quo e a influência dos grupos de referência (principalmente a família) são os
principais desvios do princípio da racionalidade na tomada de decisão.
Além disso, notou-se que a questão financeira também reflete nas decisões
de consumo dos indivíduos. Os fatores de influência dos indivíduos de classes A/B
foram de 22% (Del Valle), 4% (Qualitá) e 31% (Su Fresh), enquanto que para os
indivíduos de classes C, D e E, foram de 13%, 6% e 13%. Possivelmente este
resultado esteja associado fato de que os indivíduos com melhores condições
financeiras tendem a dar mais valor para o status e conhecimento da marca do que
os indivíduos pertencentes às classes C, D e E.
A posterior utilização da ferramenta de análise estatística PCA permitiu uma
visualização diferenciada dos dados obtidos, propiciando inferências bastante
pertinentes. É possível afirmar que, dentre os sete aspectos avaliados pelos
voluntários, cor e viscosidade se comportam de forma destacável, sendo estes os
menos importantes para a tomada de decisão relativa a um suco de caixa (fato
evidenciado pelas baixas correlações com os demais aspectos e pelos baixos
autovetores obtidos para os Fatores 1 da PCA).
Os gráficos biplot gerados pela ferramenta não evidenciaram diferenças
significantes entre os tipos de teste no que tange ao padrão de distribuição dos
resultados e vetores no plano bidimensional. Apesar disso, foi possível observar
através dos autovalores que as variabilidades acumuladas dos dois primeiros fatores
119
foram maiores nos testes cegos para todas as marcas. Este fato sugere que a
ausência da marca faz com que as avaliações dos indivíduos sejam mais
consistentes, aderindo-se melhor ao axioma da transitividade.
Ainda a respeito da análise PCA, concluiu-se que as variáveis que possuem
maior correlação e mais contribuem para os Fatores 1 são: intenção de compra,
termos gerais, sabor e sabor que fica na boca. Desta forma, pode-se afirmar que o
sabor e o sabor que fica na boca são os atributos preponderantes na tomada de
decisão relativa a um suco de caixa.
Como sugestão para futuros desenvolvimentos, recomenda-se que seja
explorada o impacto da variavel “preco” na tomada de decisão dos agentes
econômicos. Apesar deste tema não ter sido trazido à discussão neste documento,
ele se mostra de fundamental relevância para o contexto da Economia
Comportamental.
Por fim, espera-se que a pesquisa crie inspiração para o desenvolvimento de
projetos acadêmicos que envolvam o tema e que realizem experimentos práticos,
nos quais podem ser aplicadas outras técnicas estatísticas auxiliares, como a
Análise Fatorial Exploratória e a Regressão Múltipla, de forma a traçar perfis de
comportamento do consumidor sob outras óticas de estudo.
120
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123
APÊNDICE
124
APÊNDICE A – QUESTIONÁRIO DO TESTE NÃO-CEGO
125
126
127
128
129
130
131
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DO TESTE CEGO
132
133
134
135
136
137
138
APÊNDICE C – TABELAS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE
Tabela 21 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 22 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 23 – Autovalores e variabilidade. (Qualitá – C). Fonte: Elaboração própria
Tabela 24 – Autovalores e variabilidade. (Qualitá – NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 25 – Autovalores e variabilidade. (Su Fresh – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 26 – Autovalores e variabilidade. (Su Fresh – NC) Fonte: Elaboração própria
139
APÊNDICE D – GRÁFICOS DE AUTOVALORES E VARIABILIDADE
Gráfico 32 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 33 – Autovalores e variabilidade. (Del Valle – NC)
Fonte: Elaboração própria
140
Gráfico 34 – Autovalores e variabilidade. (Qualitá – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 35 – Autovalores e variabilidade. (Qualitá – NC)
Fonte: Elaboração própria
141
Gráfico 36 – Autovalores e variabilidade. (Su Fresh – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 37 – Autovalores e variabilidade. (Su Fresh – NC)
Fonte: Elaboração própria
142
APÊNDICE E – TABELAS DE AUTOVETORES
Tabela 27 – Autovetores. (Del Valle – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 28 – Autovetores. (Del Valle – NC) Fonte: Elaboração própria
Tabela 29 – Autovetores. (Qualitá – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 30 – Autovetores. (Qualitá – NC) Fonte: Elaboração própria
143
Tabela 31 – Autovetores. (Su Fresh – C) Fonte: Elaboração própria
Tabela 32 – Autovetores. (Su Fresh – NC) Fonte: Elaboração própria
144
APÊNDICE F – GRÁFICOS BIPLOT
Gráfico 38 – Biplot para F1 e F2 (Del Valle – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 39 – Biplot para F1 e F2 (Del Valle – NC)
Fonte: Elaboração própria
145
Gráfico 40 – Biplot para F1 e F2 (Qualitá – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 41 – Biplot para F1 e F2 (Qualitá – NC)
Fonte: Elaboração própria
146
Gráfico 42 – Biplot para F1 e F2 (Su Fresh – C)
Fonte: Elaboração própria
Gráfico 43 – Biplot para F1 e F2 (Su Fresh – NC)
Fonte: Elaboração própria
147
APÊNDICE G – RESPOSTAS AO QUESTIONÁRIO DO TESTE NÃO-CEGO
148
149
150
151
152
153
154
155
156
APÊNDICE H – RESPOSTAS AO QUESTIONÁRIO DO TESTE CEGO
157
158
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160
161
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164