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O Uso da Técnica de Análise Conjunta na Pesquisa em Marketing: Uma Avaliação das Publicações Brasileiras

Autoria: Jorge Luiz Henrique, Rosana Vieira de Souza

Resumo: A Análise Conjunta é uma técnica multivariada usada para avaliar como os consumidores desenvolvem preferências por produtos ou serviços. A contribuição da Análise Conjunta para a solução de problemas é relevante para as empresas e para a área de Marketing, pois tem a vantagem de permitir um alto grau de realismo junto aos entrevistadso. Questiona-se, no entanto, qual a importância é conferida à técnica pelos acadêmicos da área no Brasil. Afinal, qual o nível de utilização da Análise Conjunta na literatura de marketing brasileira? Os artigos que contém a técnica, quando publicados nos periódicos da área, seguem as etapas sugeridas na literatura? O presente artigo tem como objetivo analisar o uso da Análise Conjunta nos trabalhos publicados na área de Marketing dos principais encontros acadêmicos brasileiros – Encontro Nacional da Associação de Pós-Graduação em Administração (ENANPAD) e Encontro de Marketing (EMA), e nas três principais publicações em Administração – RAC, RAE e RAUSP, entre os anos 1994 e 2004. Para tanto, procedeu-se à apresentação geral da Análise Conjunta com ênfase nos estágios sugeridos por Hair et al. (2005) para, na seqüência, avaliar a aplicação da técnica nos artigos analisados. 1 – Introdução

A disciplina de marketing, na década de 1970, viu crescer a influência do desenvolvimento das ciências comportamentais, principalmente da psicometria nos métodos de pesquisa (GREEN, KRIEGER e WIND, 2001). Neste contexto, três técnicas foram introduzidas na área de marketing, agregando mais importância na pesquisa de segmentação de mercado, posicionamento e desenvolvimento de novos produtos: a Análise de Cluster (Cluster Analysis), o Escalonamento Multidimensional (Multidimensional Scaling) e a Análise Conjunta (Conjoint Analysis).

A Análise Conjunta, técnica multivariada usada para avaliar como os consumidores desenvolvem preferências por produtos ou serviços, alcançou forte aceitação na indústria e na academia norte-americana, com crescente utilização desde seu surgimento (AAKER, KUMAR e DAY, 2001). De acordo com Moskowitz, Krieger e Rabino (2002, p.366) “ao longo das três últimas décadas, pesquisadores de marketing e do comportamento do consumidor têm gastado grande parte do seu tempo e esforço tentando entender a mente dos consumidores. Um dos resultados mais importantes deste esforço foi um conjunto de procedimentos de pesquisa conhecido como mensuração conjunta [Análise Conjunta]”.

O trabalho de Green e Rao (1971) é considerado o precursor no uso da Análise Conjunta em publicação da área de Marketing. A partir dele, a popularidade da técnica é atestada por meio do grande número de trabalhos que procuraram analisar o seu uso ao longo do tempo, entre os quais, os artigos de Green e Srinivasan (1978; 1990), as surveys conduzidas por Wittink e Cattin (1989) e Wittink, Vriens e Burhenne (1994), e mais recentemente, a avaliação de três décadas de utilização da Análise Conjunta na literatura internacional de marketing, por Green, Krieger e Wind (2001).

Na década de 1980, houve grande preocupação com a seleção de uma metodologia de Análise Conjunta, etapa considerada, por alguns autores (MALHOTRA, 2001; HAIR et al., 2005), como uma das mais importantes para aplicação da técnica. Ao método tradicional,

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agregaram-se os modelos baseados em escolha e os modelos híbridos, incluído, nestes últimos, o modelo de análise adaptativo (GREEN, KRIEGER e WIND, 2001).

Nos anos 90 do século XX, contudo, a Análise Conjunta se disseminou em diversos campos de estudo, em especial, com aplicações no desenvolvimento de novos produtos na área de marketing. Entre seus propósitos estão: auxiliar na seleção de características a serem oferecidas em produtos e serviços novos ou reformulados; estabelecer preços; prever níveis resultantes de vendas ou uso e avaliar a experimentação de um novo conceito de produto (AAKER, KUMAR e DAY, 2001). A Análise Conjunta é também empregada para fazer a previsão de compra ou utilização de um novo produto que ainda esteja em seu estágio conceitual, sendo utilizada em problemas de bens de consumo, análise competitiva, segmentação de mercado, propaganda e distribuição.

Ainda que se observe a contribuição da Análise Conjunta para a solução de problemas relevantes para as empresas e para a área de marketing, será que a mesma importância é conferida à técnica pelos acadêmicos da área no Brasil? Qual o nível de utilização da Análise Conjunta na literatura brasileira de marketing? Os artigos publicados na área seguem as etapas sugeridas na literatura para correta utilização da técnica?

A partir do exposto, o presente artigo tem como objetivo analisar o uso da Análise Conjunta nos trabalhos publicados na área de Marketing dos principais encontros acadêmicos brasileiros – Encontro Nacional da Associação de Pós-Graduação em Administração (EnANPAD) e Encontro de Marketing (EMA), e nas três principais publicações na área da Administração – RAC, RAE e RAUSP, entre 1994 e 2004. Para tanto, procedeu-se à apresentação geral da Análise Conjunta com ênfase nos estágios para a correta utilização da técnica sugeridos por Hair et al. (2005) para, na seqüência, apresentar a aplicação da técnica nos artigos analisados.

2 – Análise Conjunta: Características e Aplicações A técnica de Análise Conjunta se desenvolveu a partir da necessidade de se dispor de

uma medida quantitativa da importância relativa percebida pelo mercado consumidor de um atributo em comparação com outro (AAKER, KUMAR e DAY, 2001). É adequada para compreender as reações de consumidores e avaliações de combinações predeterminadas de atributos que representam produtos ou serviços potenciais (HAIR et al., 2005).

Uma das vantagens do uso da Análise Conjunta está na apresentação dos atributos e seus níveis, característica esta que aproxima os consumidores da situação real de compra, na qual a escolha por um produto se dá, entre outros fatores, por aquele que possui a melhor combinação de atributos. Adicionalmente, evita-se a dificuldade inerente do respondente em hierarquizar a importância de múltiplos atributos (CHURCHILL, 1995).

Segundo Hair et al. (2005), a flexibilidade e a unicidade da Análise Conjunta surgem a partir (1) da sua habilidade em acomodar tanto uma variável dependente métrica quanto não-métrica; (2) do uso de variáveis preditoras categóricas e (3) das suposições gerais sobre as relações de variáveis independentes com a variável dependente. O uso da técnica possibilita que qualquer conjunto de objetos (marcas, empresas) ou de conceitos (posicionamento, benefícios, imagens) seja avaliado como uma coleção de atributos. Desta forma, “a flexibilidade da Análise Conjunta viabiliza sua aplicação em praticamente qualquer área na qual as decisões são estudadas” (HAIR et al., 2005, p.327).

Na Análise Conjunta o pesquisador constrói um produto ou serviço, mesmo hipotético, combinando níveis selecionáveis de atributos. Níveis são os valores possíveis para cada fator. Fator é a variável que o pesquisador manipula e que representa um atributo específico. De acordo com Aaker, Kumar e Day (2001), à medida que o número de atributos aumenta, a

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tarefa de julgar os perfis individuais torna-se muito complexa e demandante. Desta forma, com mais de cinco ou seis atributos, existe uma grande possibilidade de sobrecarga de informações, o que pode levar o respondente a ignorar as variações nos fatores menos importantes.

As combinações entre os níveis selecionados de cada atributo são apresentadas aos respondentes que fornecem as avaliações preferidas. Essas manifestações sugerem a importância do atributo. Desta forma, o pesquisador escolhe um conjunto de atributos do produto/serviço de acordo com a preferência do consumidor, analisando a influência de cada atributo e de cada valor dado ao atributo referente ao julgamento de um respondente quanto à utilidade.

A utilidade é um julgamento subjetivo de preferência por um indivíduo que representa o valor do objeto específico. A análise de utilidade é uma medida numérica das preferências individuais para um determinado nível de atributo. Quanto maior o valor, maior a preferência. O pesquisador deve descrever o produto/serviço em termos de seus atributos e todos os valores relevantes para cada atributo específico ou outra característica do produto/serviço na busca do estímulo.

O estímulo é o conjunto específico de fatores e níveis avaliado pelo entrevistado (MALHOTRA, 2001). Um método para definir estímulos é obtido considerando-se todas as combinações de todos os níveis. Por exemplo, dois fatores com três níveis cada (3 x 3) criariam nove estímulos diferentes, como mostrado no Quadro 1. Quadro 1 – Estímulos

Fator / Atributo Níveis de Atributos A B

Marca

C 91,00 95,00

Preço

100,00 Total de Estímulos / Combinações 9

Quando o número de estímulos é muito grande para que o respondente possa avaliar, são criados planos sistemáticos (delineamento fatorial fracional), que emprega um subconjunto dos possíveis estímulos (HAIR et al., 2005). O estímulo representa a descrição do produto/serviço. Ao buscar o estímulo, o pesquisador está buscando entender a estrutura de preferência do respondente. Essa estrutura de preferência explica a importância de cada fator na decisão geral e como os níveis distintos dentro de um fator podem influenciar a formação de uma preferência geral. “O conhecimento da estrutura de preferência para cada indivíduo permite ao pesquisador ter flexibilidade quase ilimitada para examinar reações agregadas e individuais em uma ampla variedade de questões ligadas a produtos ou serviços” (HAIR et al., 2005, p.327).

Segundo ao autor, o pesquisador, após determinadas as preferências na avaliação geral do consumidor, poderá: a) definir o objeto ou conceito com a combinação ótima de características; b) mostrar as contribuições relativas de cada atributo e cada nível para a avaliação geral do objeto; c) usar as estimativas de julgamentos de comprador ou cliente para prever preferências entre objetos com diferentes conjuntos de características; d) isolar grupos de clientes potenciais, segmentos com potenciais altos e baixos; e, e) identificar oportunidades de marketing explorando o potencial de mercado.

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2.1 – Planejamento para Experimento em Análise Conjunta A condução de pesquisa utilizando a técnica de Análise Conjunta deve levar alguns

fatores em consideração. Um desenho de Análise Conjunta deve fornecer tanta informação quanto possível sobre os parâmetros dos dados coletados (SANDOR e WEDEL, 2001). Ao longo da década de 1990, alguns autores se preocuparam em construir desenhos mais eficientes, tentando evitar a utilização de extensos questionários (KUHFELD, TOBIAS e GARRATT, 1994; LAZARI e ANDERSON, 1994; HUBER e ZWERINA, 1996). De acordo com Sandor e Wedel (2001), trata-se de um dilema do pesquisador que tem que lidar com o trade-off entre a crescente quantidade de informações obtidas a custos altos e a decrescente qualidade de informações resultante do efeito do tamanho do questionário sobre o respondente.

Além destes elementos, um planejamento para o experimento em Análise Conjunta é necessário. O uso da Análise Conjunta como uma ferramenta na compreensão das preferências do respondente e do processo de julgamento dos consumidores deve seguir alguns estágios. Malhotra (2001) propõe seis estágios: (1) formulação do problema; (2) construção dos estímulos; (3) descrição sobre a forma dos dados de entrada; (4) escolha de um processo de Análise Conjunta; (5) interpretação dos resultados e (6) avaliação da confiabilidade e da validade.

Hair et al. (2005) sugerem seis estágios principais para a correta aplicação da técnica. Esses estágios, detalhados abaixo, serviram de parâmetros para a avaliação dos artigos em marketing que utilizaram a Análise Conjunta.

O processo de delineamento e execução de uma Análise Conjunta inicia-se, conforme Hair et al. (2005), com a conceitualização da pesquisa e especificação dos objetivos, que são os elementos críticos para seu sucesso. As questões relacionadas ao plano de pesquisa são abordadas em seguida e os pressupostos são avaliados. O processo considera, então, a real estimação dos resultados conjuntos, a interpretação dos resultados e os métodos usados para validar os resultados. Cada estágio do planejamento e aplicação da técnica de Análise Conjunta e suas respectivas fases serão sintetizadas a seguir.

Estágio 1 – Os objetivos da análise conjunta (Problema de Pesquisa) Em uma Análise Conjunta a definição dos objetivos deve passar por questionamentos,

tais como: os atributos conferem utilidade ou valor ao produto/serviço em estudo? Que decisões estão envolvidas no processo de escolha de um consumidor? Dessa forma, no primeiro estágio para a aplicação da técnica de Análise Conjunta, o pesquisador deve: a) selecionar os objetivos; b) definir a utilidade total do objeto e c) especificar os fatores determinantes.

a) Seleção dos objetivos Nessa fase do processo de pesquisa dois aspectos são observados: a) a determinação

das contribuições das variáveis independentes e seus níveis na determinação de preferências e b) o estabelecimento de um modelo válido de julgamento do consumidor. Modelos válidos permitem prever a aceitação do consumidor a qualquer combinação de atributos, mesmo aqueles que não foram originalmente avaliados por eles.

Ao final dessa etapa, o pesquisador deve refletir se os atributos escolhidos são realmente os mesmos utilizados pelos entrevistados em uma tomada de decisão, além de

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verificar se são os mais importantes e, ainda, se estes afetariam as reações emocionais dos consumidores.

b) Definição dos elementos de utilidade total do objeto É o momento da escolha de todos os atributos que potencialmente estimulam a

utilidade geral do produto/serviço. Definir se todos atributos que representam o processo de julgamento do entrevistado devem ser incluídos. Os fatores positivos e negativos devem ser considerados nesse momento.

c) Especificação dos fatores-chave Os fatores a serem incluídos devem ser determinantes, ou seja, fatores que

“diferenciam” melhor as escolhas entre os objetos. O pesquisador deve empenhar-se em descobrir e identificar as variáveis-chave, pois elas são estratégicas na decisão do julgamento.

Estágio 2 – O projeto de uma Análise Conjunta É a fase mais importante da Análise Conjunta, pois um estudo mal planejado pode

levar a respostas equivocadas (HAIR et al., 2005). Nesse estágio de modelagem, deve-se atentar para as seguintes fases: a) seleção de uma metodologia de análise conjunta; b) planejamento de estímulos (seleção e definição de fatores e níveis); c) planejamento de estímulos (especificação da forma do modelo básico) e d) coleta de dados.

O pesquisador deverá definir quais combinações (estímulos) específicas de níveis de atributos devem ser apresentadas ao respondente para a sua avaliação, além de decidir quantos níveis para cada atributo, como medir a preferência e coletar os dados e como o procedimento de estimação deve ser empregado.

a) Seleção de uma metodologia de análise É a definição de qual metodologia conjunta deve ser utilizada: a análise conjunta

tradicional, a análise adaptativa ou a análise baseada em escolha. A opção do pesquisador vai depender do número de atributos, do número de níveis e do modelo aditivo que será utilizado. O método tradicional é recomendado para o modelo aditivo simples com até nove fatores estimados para cada indivíduo, o método adaptativo acomoda mais de trinta fatores e o método baseado em escolha possibilita um grande número de fatores e níveis e, ainda, possibilita interações diretas e estimação no nível agregado.

b) Planejamento de estímulos: seleção e definição de fatores e níveis O delineamento dos estímulos envolve a especificação da variável estatística conjunta

e a seleção de fatores e níveis a serem incluídos na montagem dos estímulos que se relacionam com o caráter de uma ou outra medida. Os delineamentos são importantes, pois afetam a efetividade dos estímulos na tarefa e na precisão e relevância dos resultados.

• Características gerais dos fatores (Comunicáveis e Acionáveis) As medidas definidas para os fatores e níveis devem ser comunicáveis e acionáveis.

Os fatores e níveis devem ser facilmente comunicados para uma avaliação correta da

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realidade, ou seja, escolher a técnica correta de aplicação de acordo com os fatores definidos. Os fatores e níveis devem ter condições de serem colocados em prática, acionáveis de acordo com as percepções dos respondentes, o que significa que os níveis devem ser distintos (com significado e precisão). Deve-se evitar termos imprecisos, tais como baixo, moderado e alto. Fatores e níveis sem significado ou imprecisos podem colocar em risco o sucesso do trabalho de investigação (HAIR et al., 2005).

• Questões de especificação dos fatores Questões de especificações devem ser consideradas na definição dos fatores, tais como

o número de fatores a serem incluídos, a multicolinearidade entre eles e o papel do preço como um fator isolado.

O número de fatores afeta diretamente a eficiência estatística e a confiabilidade dos resultados. Um número maior de parâmetros a ser estimado reduz a confiabilidade de respostas. O número de estímulos deve ser igual ao número total de níveis por todos os fatores menos o número de fatores mais 1. É importante respeitar essa condição em virtude de que cada respondente gera o número exigido de observações suficientes para estimar os coeficientes válidos. Dessa forma, deve-se evitar a multicolinearidade (alta correlação entre os fatores), pois pode-se criar estímulos irreais, como a falta de independência conceitual entre os fatores investigados.

O preço como fator único deve ser considerado em virtude dessa variável ser um componente distinto para muitos produtos e serviços, além de possuir um alto grau de correlação com outros fatores. Um aumento na quantidade de um atributo pode significar um aumento no preço. Se o preço for colocado junto com outros atributos relevantes na escolha (ex. qualidade e confiabilidade), o preço pode ser excluído.

• Questões de especificação referentes a níveis Os níveis são as medidas corretas para a formação de estímulos, logo, a definição

correta desses é fundamental para o sucesso da pesquisa. Assim, o número de níveis e o equilíbrio entre eles, juntamente com seus fatores, têm efeitos relevantes nas avaliações dos respondentes. A diluição dos níveis nos fatores equilibra a importância relativa dada pelos respondentes. O intervalo entre os níveis deve ser observado, pois um distanciamento pequeno ou grande pode prejudicar a análise. Níveis extremos podem causar problemas nas análise futuras e devem ser eliminados. Não deve usar níveis que não possam ser oferecidos ao consumidor. Os níveis devem ter aplicabilidade e relevância prática. Sobre esta questão, Malhotra (2001) comenta que o pesquisador deve levar em conta, para além dos objetivos do estudo, os níveis de atributos que prevalecem no mercado, sob pena de incorrer em perda de credibilidade do trabalho de avaliação.

c) Especificação da forma do modelo básico O delineamento dos estímulos deve ser decidido pelo pesquisador quanto à análise de

avaliações dos entrevistados.

• Regra de composição – seleção de um modelo aditivo versus interativo Essa regra descreve como o respondente combina as utilidades parciais dos fatores

para obter utilidade geral. Essa combinação pode ser aditiva ou interativa. No modelo aditivo o respondente soma os valores para cada atributo – utilidades parciais, para obter o valor total para uma combinação de atributos. A regra interativa é parecida, o respondente soma as

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utilidades parciais para obter um total geral no conjunto de atributos. A forma aditiva exige menos avaliações do respondente e é mais fácil obter estimativas para as utilidades parciais. O modelo aditivo representa, mais precisamente, como os entrevistados atribuem valor para um produto/serviço. O modelo interativo possibilita a análise no nível agregado e não no individual.

• Regra da utilidade parcial – seleção linear, quadrática ou parciais separadas É a decisão de como os fatores se relacionam uns com os outros no processo de

decisão do entrevistado. É a definição sobre as relações entre os níveis de um fator. Os tipos de relações de utilidades parciais variam da relação linear – mais restrita, a que estima somente uma utilidade parcial, até a menos restrita – utilidades parciais separadas, a qual é multiplicada pelo valor do nível, permitindo estimativas separadas para cada um. Já no modelo quadrático o pressuposto de linearidade entre os níveis não é considerado.

d) Coleta de dados Depois de especificados os fatores, os níveis e o modelo, o pesquisador deve decidir

sobre o tipo de apresentação dos estímulos, o tipo de variável de resposta e o método de coleta de dados.

• Escolha de um método de apresentação A escolha depende da capacidade de processamento do cliente que estará disposto a

executar a tarefa durante a Análise Conjunta. Podem ocorrer três métodos diferentes: a técnica de troca, a técnica de perfil completo e a comparação dos pares. A técnica de troca, que apresenta de uma só vez todas as comparações, apresenta diversas limitações que vão desde usar dois fatores somente por vez até a fadiga dos respondentes pelo número excessivo de trocas. A técnica de perfil completo é a mais popular, pois são apresentados cartões aos respondentes que devem classificá-los de acordo com suas preferências. Já o método de apresentação de combinação aos pares é a combinação das duas técnicas anteriores. A combinação aos pares é uma comparação entre dois perfis em que o respondente geralmente usa uma escala de avaliação para indicar o nível de preferência por um perfil ao invés do outro.

• Criação dos estímulos Depois de selecionado o método de apresentação, o pesquisador criará os estímulos a

serem investigados. Deve-se lembrar que cada método envolve um número de respostas. Por exemplo, na técnica de troca, a utilização de seis fatores resultaria em quinze matrizes de troca (número de matrizes = n(n-1)/2, onde n = 6 fatores).

Se cada fator tivesse três níveis, por exemplo, (3 x 3 = 9), então o respondente teria que avaliar (15 x 9 = 135) estímulos. Desta forma, dependendo do método escolhido, o pesquisador deverá utilizar o delineamento fatorial fracionário, pois esse permite a diminuição do número de estímulos.

• Seleção de uma medida de preferência do cliente O pesquisador deve definir a escala a ser utilizada junto ao entrevistado, ou seja, deve

selecionar a ordenação ou a avaliação. De acordo com o método determinado, a escala pode ser não-métrica (a ordenação de “mais preferido” a “menos preferido”) ou métrica (binária ou uma avaliação que varia de 1 a 10). A medida a ser utilizada também depende da técnica de entrevista a ser aplicada.

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• Forma da administração da pesquisa As entrevistas podem ser pessoais, pelo correio ou por telefone. As entrevistas

pessoais permitem ao pesquisador explicar as tarefas mais difíceis de associação. Nas entrevistas pelo correio os questionários, que serão respondidos por escrito, poderão ter baixo retorno de resposta. As entrevistas por telefone podem ser mais confiáveis, pois evitam alguns vieses, como a presença do entrevistador ou como a resposta não ser fornecida pela pessoa certa.

Estágio 3 – Pressupostos da Análise Conjunta Na Análise Conjunta, diferentemente de outras técnicas multivariadas, tais como as

Equações Estruturais, não é necessária a preocupação com pressupostos estatísticos como normalidade, homoscedasticidade e independência. Contudo, pressupostos conceituais estão fortemente presentes nessa técnica. Assim, o pesquisador deve especificar a forma geral do modelo, os efeitos principais e verificar o modelo interativo. Os atributos importantes de um produto podem ser identificados e as escolhas dos consumidores são feitas a partir deles, compensando seus valores. Aaker, Kumar e Day (2001) comentam que, no contexto prático, muitos analistas utilizam a análise de regressão para obter os pesos das utilidades dos atributos, porque ela oferece resultados parecidos e é mais fácil e barata do que um procedimento interativo.

Estágio 4 – Estimação do modelo conjunto e avaliação do ajuste geral O pesquisador deve selecionar o método de estimação (métodos métricos ou não-

métricos) e avaliar a qualidade de ajuste do modelo. As respostas dos entrevistados são avaliadas tanto no nível agregado quanto no individual. O objetivo nesse estágio é verificar a consistência do modelo ao prever o conjunto de avaliações de preferências de cada respondente. O pesquisador deve preparar um grupo de estímulos (cartões), chamados estímulos de validação, que são avaliados juntamente com os estímulos reais, a fim de verificar a confiabilidade do modelo. Ou seja, a amostra de validação dará oportunidade, ao pesquisador, de avaliar, diretamente, os estímulos de interesse.

Estágio 5 – Interpretação dos resultados O pesquisador deverá fazer a opção pela análise agregada ou desagregada, sendo essa

última a mais comum, quando cada respondente é modelado separadamente e os resultados são examinados. No entanto, não deve utilizar um único método na análise, pois a população pode exibir um comportamento homogêneo em relação aos fatores, exigindo uma análise agregada. A análise deve considerar a importância relativa de cada fator, sendo o mais importante o fator que apresentar maior amplitude de utilidade – do nível baixo ao nível alto.

Estágio 6 – Validação dos resultados conjuntos Os trabalhos de Análise Conjunta devem passar por validade interna e/ou externa. A

validade interna se refere à regra de composição selecionada – aditiva versus interativa. O pesquisador deve empregar o método que não foi aplicado. Se o pesquisador utilizou o método tradicional, deve procurar aplicar o adaptativo junto a uma pequena amostra, como forma de certificação da validade dos resultados encontrados. Já a validade externa envolve a habilidade da análise para prever escolhas reais. Assim, o pesquisador deverá garantir que a amostragem seja representativa da população em estudo.

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O Quadro 2 resume os seis estágios propostos por Hair et al. (2005) e suas respectivas fases. Quadro 2 – Estágios do Planejamento e Aplicação de uma Análise Conjunta

Determinar a contribuição de variáveis independentes Selecionar objetivo(s) Estabelecer o modelo de julgamentos do consumidor

Definir os elementos de utilidade total do objeto

Est

ágio

1

Problema de Pesquisa

Identificar os critérios de decisão-chave

Seleção de uma metodologia de análise

- Tradicional - Adaptativa - Baseada em escolha.

Características gerais dos fatores Questões de especificação de fatores

Seleção e definição de fatores e níveis

Questões de especificações de níveis

Regra de composição

Planejamento de estímulos

Especificação da forma do modelo básico Regra de utilidade parcial

Escolha do método de apresentação

Que tipo de estímulos será usado

Criação de estímulos Desenvolver matriz de troca Seleção da medida de preferência Métrica ou não-métrica

Est

ágio

2

Metodologia

Coleta de dados

Forma da administração da pesquisa

- Entrevistas pessoais - Pesquisa pelo correio - Pesquisa por telefone

Adequação da forma do modelo

Est

ágio

3

Pressupostos Representatividade da amostra

Método métrico para avaliações Seleção de uma técnica de estimação Método não-métrico para avaliações

Avaliação agregada versus individual Avaliação da confiabilidade E

stág

io 4

Avaliação do ajuste do modelo Avaliação da precisão preditiva

Resultados agregados versus desagregados

Est

ágio

5

Interpretação dos resultados

Importância relativa de atributos

Validade interna

Est

ágio

6

Validação dos resultados

Validade externa

Fonte: Adaptado de Hair et al., 2005, p. 330-343. No item a seguir são apresentados os resultados do levantamento bibliográfico, bem

como as análises acerca da apresentação dos estágios de planejamento da Análise Conjunta nos artigos de marketing que utilizaram a técnica.

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3 – O Uso de Análise Conjunta em Marketing no Brasil: Avaliação dos Artigos Considerando o objetivo proposto, procedeu-se ao levantamento bibliográfico nos

principais encontros (EnANPAD, EMA) e periódicos (RAC, RAE e RAUSP) da área de Administração/Marketing no Brasil, entre anos de 1994 e 2004.

Foi escolhido, como fonte de dados para as análises dos artigos, os anais do EnANPAD por julgar que, ao longo dos 28 anos de existência, esse seja o principal fórum acadêmico de administração do Brasil. Acredita-se que o crescente número de trabalhos submetidos (entre 1997 e 2004 o número de submissões praticamente quadruplicou), bem como a promoção de diversos eventos temáticos/setoriais, como o Encontro de Marketing (EMA) refletem grande parte da produção acadêmica em nível de pós-graduação do país. O EMA, por sua vez, é um evento temático realizado bienalmente e constitui, para a disciplina de Marketing, o espaço necessário para construção de conhecimento na área. Quanto aos periódicos nacionais, foram escolhidos a Revista de Administração de Empresas (RAE), Revista de Administração Contemporânea (RAC) e Revista de Administração (RAUSP), editada pela USP, por serem considerados veículos representativos da produção acadêmico-científicas na área de Administração.

A partir do exposto, o processo de coleta e análise dos dados se deu em função das seguintes variáveis: a) ano de publicação do artigo; b) número de artigos na área de Marketing; c) número de artigos que utilizaram a técnica de Análise Conjunta e, nos artigos que utilizaram a técnica, d) explicitação dos estágios e procedimentos propostos por Hair et al. (2005).

De um total de 561 artigos de marketing publicados ao longo de uma década, somente 5 (cinco) fizeram uso da técnica de Análise Conjunta: 3 apresentados no EnANPAD, 1 no EMA e 1 publicado na RAUSP. Isto representa apenas 0,9% dos artigos de marketing publicados no período. O Quadro 3, a seguir, traz o número de artigos publicados na área de Marketing, de 1994 a 2004, e o número de artigos que utilizaram a técnica de Análise Conjunta. Quadro 3 – Resumo do Uso de Análise Conjunta nas Publicações de Marketing

EnANPAD EMA* RAC RAE RAUSP

Anos No. artigos MKTG

No. artigos

A. Conj.

No. artigos MKTG

No. artigos A. Conj

No. artigos MKTG

No. artigos A. Conj

No. artigos MKTG

No. artigos A. Conj

No. artigos MKTG

No. artigos A. Conj

1994 21 - - - 5 - - - 1995 21 - ** - 4 - 1 - 1996 28 - - - 5 - 2 - 1997 27 1 2 - 5 - 2 - 1998 29 1 1 - 6 - 1 - 1999 30 - 2 - 4 - - - 2000 43 1 4 - 5 - 3 - 2001 41 - 4 - 6 - 4 - 2002 61 - 1 - 5 - - - 2003 51 - 4 - 2 - 1 - 2004 60 - 60 1 5 - 3 - 2 1 Total 412 3 60 1 23 0 50 0 16 1

Fonte: Pesquisa Bibliográfica, Anais do ENANPAD, EMA, RAC, RAE, RAUSP (1994-2004). *I EMA ocorreu em 2004. **RAC e Anais do EnANPAD.

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Observa-se que, no que se refere ao EnANPAD, embora seja visível o espaço alcançado pela área de Marketing ao longo dos anos (21 artigos submetidos em 1994 contra 60 artigos submetidos em 2004), a Análise Conjunta não constitui uma técnica amplamente utilizada nos trabalhos aceitos, em especial no últimos 4 anos. Tal resultado é mais veemente quando se parte para a revisão dos principais periódicos na área de Administração.

Na RAE, entre os anos de 1996 e 2000, os artigos de marketing foram publicados sob a seção Administração Mercadológica e, a partir de 2001, sob o título Mercadologia. Ao longo de 10 anos, o periódico contou com 50 artigos de marketing, porém, nenhum deles utilizando a técnica de Análise Conjunta.

De forma similar, do total de artigos de marketing publicados na RAC e na RAUSP (23 e 16 artigos, respectivamente), apenas 1 trabalho utilizou a Análise Conjunta (RAUSP – 2004). Observa-se que, com relação a este último periódico, a partir do terceiro número de 1996, houve uma divisão por áreas temáticas.

Com o intuito de avaliar a qualidade dos trabalhos que utilizaram efetivamente a técnica de Análise Conjunta, foram analisados todos os procedimentos descritos nos referidos trabalhos, observando-se, exclusivamente, os procedimentos metodológicos propostos por Hair et al. (2005).

O Quadro 4 traz a análise dos estágios de planejamento e aplicação da Análise

Conjunta nos 5 artigos encontrados, chamados aqui de A, B, C, D e E. Quadro 4 - Análise dos estágios de Planejamento e Aplicação da Análise Conjunta nos artigos

Artigos Estágio 1 – Os objetivos da análise conjunta (Problema de Pesquisa)

A

Os autores apresentaram as fases: seleção do objetivo, definição dos elementos e identificação dos critérios de decisão envolvidos no processo de escolha. Apresentaram o processo de levantamento das variáveis relevantes, a contribuição das variáveis independentes e seus níveis de determinação de preferência. Explicaram a eliminação de alguns níveis que não refletiam a configuração do projeto.

B

Os autores apresentaram as fases: seleção do objetivo, definição dos elementos e identificação dos critérios de decisão envolvidos no processo de escolha. Apresentaram os fatores e os níveis, mas não comentaram o método de seleção do objetivo nem a forma de levantamento das variáveis.

C

Os autores apresentaram as fases: seleção do objetivo, definição dos elementos e identificação dos critérios de decisão envolvidos no processo de escolha. Apresentaram os resultados da pesquisa exploratória que identificou os principais atributos e níveis mais determinantes e valorizados pelos consumidores.

D

Os autores apresentaram as fases: seleção do objetivo, definição dos elementos e identificação dos critérios de decisão envolvidos no processo de escolha. Utilizaram a técnica de entrevista com experts para definir os fatores e os níveis. Posteriormente, os autores validaram esses fatores e níveis em grupos focais.

E

Os autores apresentaram as fases: seleção do objetivo, definição dos elementos e identificação dos critérios de decisão envolvidos no processo de escolha. Explicaram, detalhadamente, os objetivos e a escolha de cada fator e nível.

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Artigos Estágio 2 – O projeto de uma Análise Conjunta Seleção de uma metodologia Foi utilizado o método baseado em escolha.

Características dos fatores e níveis

Os pesquisadores fizeram escolhas por variáveis de fácil compreensão pelos entrevistados, utilizando indicadores que fazem parte do serviço analisado.

Especificação dos fatores

Foi utilizada a técnica de arranjo ortogonal, quando o próprio aplicativo se encarrega de definir um conjunto de combinações, o que permite a estimação de índices de utilidade para o todo (parcimônia). Assim, o número de fatores definidos permite a eficiência e a confiabilidade dos resultados. Foram definidos seis fatores, sendo quatro independentes e dois dependentes entre eles. O preço aparece como fator isolado.

Especificação dos níveis

Os níveis foram excludentes. O número de níveis variou entre quatro e dezesseis, porém o distanciamento métrico foi pequeno dentro dos níveis.

Especificação do modelo e regra da utilidade parcial

No artigo não foi especificado o modelo utilizado.

A

Coleta dos dados

Os autores optaram por apresentar dezesseis cartões aos respondentes, utilizando escala métrica. Cada cartão possuía um estímulo. Os entrevistados ordenavam de acordo com suas preferências. As entrevistas foram pessoais.

Seleção de uma metodologia Foi utilizada a abordagem baseada em escolha.


Observou-se que um dos fatores escolhidos, com seus respectivos níveis, pode ter sido de difícil entendimento e compreensão por parte dos entrevistados.


Os pesquisadores utilizaram a técnica de arranjo ortogonal e definiram cinco fatores, incluindo o fator preço.


Cada fator possuía entre dois e três níveis. A distância métrica dentro do nível foi pequena, o que pode ter auxiliado na análise final dos resultados.


Consta no artigo a utilização do modelo aditivo.

B

Coleta dos dados Os pesquisadores pediram aos respondentes que agrupassem os cartões em ordem crescente de preferência do produto, utilizando fotos como reforço de pesquisa. Não foi informada a forma de abordagem dos entrevistados.



Os atributos selecionados são relevantes à prática e à aplicabilidade do estudo, fazendo parte das características do produto analisado. Todos os fatores e níveis escolhidos foram de fácil compreensão.


Os pesquisadores utilizaram a técnica de arranjo ortogonal, utilizando dois grupos de fatores em momentos diferentes da pesquisa. No primeiro momento foram três fatores e no segundo momento foram cinco fatores. O fator preço apareceu isolado.


Os níveis estavam equilibrados quanto à relevância do atributo, apesar do “grande” número de fatores. O intervalo métrico dentro dos níveis foi pequeno, o que permitiu um aumento na correlação entre os atributos.


Não foi apresentada no artigo a especificação adotada.

C

Coleta dos dados Os pesquisadores solicitaram aos respondentes que ordenassem e avaliassem um conjunto de cartões de acordo com suas preferências. As entrevistas foram pessoais.

(continua)

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Artigos Estágio 2 – O projeto de uma Análise Conjunta Seleção de uma metodologia Foi utilizada a abordagem baseada em escolha.

Características dos fatores e níveis Todos os atributos escolhidos estavam de acordo como produto estudado.


Os pesquisadores utilizaram a técnica de arranjo ortogonal, definindo quatro fatores, ficando o fator preço isolado.

Especificação dos níveis Foram definidos três níveis para cada fator.



D

Coleta dos dados Os autores solicitaram aos respondentes que ordenassem os cartões de acordo com suas preferências. Não apresentaram a forma de abordagem dos entrevistados.


Características dos fatores e níveis Um dos fatores escolhidos foi de difícil compreensão.


Os pesquisadores utilizaram a técnica de arranjo ortogonal, definindo cinco fatores, ficando o fator preço separado.


Foram definidos treze níveis, com distanciamento métrico pequeno dentro entre eles.



E

Coleta dos dados Os autores apresentaram cartões para os consumidores, com fotos e informações sobre o produto. As entrevistas foram pessoais.

Artigos Estágios 3 – Pressupostos da Análise Conjunta

A B C D E

A Análise Conjunta exige menos pressupostos estatísticos, tais como, homoscedasticidade, independência e normalidade dos dados, do que as demais técnicas multivariadas, logo, os pressupostos conceituais da técnica são relevantes, como a forma geral do modelo, os efeitos principais e o modelo interativo. No entanto, nenhum dos artigos analisados deu ênfase à orientação teórica.

Artigos Estágio 4 – Estimação do modelo conjunto e avaliação do ajuste geral

Seleção da técnica de estimação

Os pesquisadores utilizaram como variável dependente a média das ordens atribuídas pelos entrevistados a cada fator e como variáveis independentes os níveis dos fatores. As análises foram realizadas de forma agregada e unitária. A

Avaliação da qualidade do ajuste do modelo

Os autores utilizaram dezessete entrevistas como estímulos de validação interna.

Seleção da técnica de estimação Os três artigos utilizaram o modelo de regressão múltipla

B C E Avaliação da qualidade

do ajuste do modelo Os pesquisadores não utilizaram estímulos para verificação da confiabilidade.

Seleção da técnica de estimação

D Avaliação da qualidade do ajuste do modelo

No artigo não fica clara a seleção da técnica de estimação de avaliação do ajuste do modelo nem a forma de avaliação da qualidade do ajuste.

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Artigos Estágio 5 – Interpretação dos resultados

A Os autores apresentaram as análises de utilidade dos níveis, bem como da importância relativa dos fatores.

B E

Nos artigos são apresentados os resultados das unidades totais e parciais de cada fator, de cada nível, da amostra total e de cada indivíduo.

C Os pesquisadores apresentam resultados das unidades totais e parciais de cada fator, de cada nível e a capacidade preditiva da amostra.

D

Quanto aos resultados agregados ou desagregados e a avaliação da importância relativa dos atributos

Os autores apresentam os resultados das unidades totais e parciais de cada fator.

Artigos Estágio 6 – Validação dos resultados conjuntos

A B C D E

Os artigos não apresentaram a validação interna e externa dos resultados.

4 – Discussão dos Resultados e Considerações Finais

Dada a grande concorrência nos mercados, não é permitido às empresas falharem no desenvolvimento de novos produtos, pois estes são vulneráveis às mudanças dos desejos do consumidor, às novas tecnologias, aos seus próprios ciclos de vida e ao aumento da concorrência de uma forma geral (KOTLER, 1998). Neste contexto, a concepção do produto deve estar firmemente baseada em investigação junto ao cliente, a fim de verificar a aceitação e a atratividade. A pesquisa de marketing, a partir da aplicação da técnica adequada para avaliação de elementos essenciais, tais como o grau de importância dos atributos do produto, dá condições às empresas de se tornarem orientadas para o mercado.

Sob a perspectiva empresarial, por todas as suas potencialidades, a Análise Conjunta se tornou um importante aliado em testes de conceito de novos produtos (BATTESINI e CATEN, 2001). A técnica de Análise Conjunta constitui uma contribuição valiosa para as empresas, em especial, para a área de Marketing, pois o respondente é solicitado a fazer julgamento de trocas compensadas (trade-offs). Essa possibilidade dribla a tendência do consumidor a considerar todos os atributos como importantes.

No campo acadêmico, constitui uma das técnicas mais utilizadas na literatura internacional de marketing para medir preferências dos consumidores (CARROL e GREEN, 1995). Conforme comentam Green, Krieger e Wind (2001, p. 57), “não é difícil perceber por que pesquisadores desenvolveram e aplicaram a Análise Conjunta tão rapidamente (...) A Análise Conjunta lida com uma questão central na Administração: por que clientes escolhem uma marca ou fornecedor em vez de outro?” Tal afirmação, contudo, parece não ultrapassar a fronteira da realidade norte-americana.

O objetivo do presente artigo foi analisar o uso da técnica de Análise Conjunta nos trabalhos publicados na área de Marketing dos principais encontros e periódicos acadêmicos brasileiros. A partir da revisão dos trabalhos submetidos a estes espaços de discussão e construção de conhecimento, pode-se observar que, no Brasil, a Análise Conjunta não constitui uma técnica amplamente utilizada nos meios acadêmicos de Marketing.

Um dos possíveis motivos para a inexpressiva aparição da Análise Conjunta nos meios acadêmicos brasileiros pode ser pelo caráter prático da aplicação da técnica. O uso em

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temáticas marcadamente gerenciais e estratégicas, tais como, segmentação de mercado, teste de novos produtos, definição de estratégia de preços, previsão de volume de vendas, entre outros, corrobora esta possibilidade. De fato, a Análise Conjunta vem sendo utilizada com fins comerciais desde os anos 1970, obtendo grande aceitação no mundo empresarial, com mais de 5.000 aplicações nos últimos anos (AAKER, KUMAR e DAY, 2001).

Outra questão é se houve submissão, tanto para o EnANPAD quanto para os periódicos, de trabalhos que aplicaram a técnica de Análise Conjunta. Apesar dessa técnica possuir a vantagem de passar ao entrevistado um alto grau de realismo do produto/serviço que esta sendo analisado, ela possui alta complexidade de abordagem, exige longo tempo de aplicação, além de ter custos elevados para aplicação. É uma técnica muitas vezes considerada, na visão dos entrevistados, cansativa e confusa, pois possui muitos parâmetros e estímulos.

Para os trabalhos que se aventuraram no uso da Análise Conjunta, algumas considerações podem ser feitas acerca dos estágios propostos por Hair et al. (2005). De forma geral, os pesquisadores seguiram os estágios propostos. Dois estágios chamaram a atenção por razões antagônicas. O estágio 2, pelo fato de todos os pesquisadores terem cumprido as questões envolvidas no delineamento e na execução do experimento de análise, e o estágio 6, pelo fato de nenhum trabalho ter realizado a validação externa.

O estágio 2 é o momento mais importante na análise conjunta (HAIR et al., 2005). Em sendo, essa fase, mal definida, não há como refazer o estudo a posteriori. Em uma técnica de pesquisa aplicada como essa, o entrevistado somente reage ao que o pesquisador fornece em termos de estímulos. Dessa forma, as definições das combinações de atributos devem estar bem estruturadas. Nesse estágio, além de todos os trabalhos terem definido a variável preço como fator único, também utilizaram a técnica de arranjo ortogonal, que é a definição de um conjunto de combinações por um aplicativo, que permite a estimação de índices de utilidade (parcimônia). Deve-se cuidar com o número total de estímulos, pois um alto número de estímulos dificulta as interpretações por parte dos entrevistados e o trabalho pode cair no descrédito. Com um alto número de estímulos as respostas começam a ficar menos confiáveis e menos representativas da estrutura de referência do respondente. Assim, a definição dos parâmetros pode contribuir para reduzir a complexidade da pesquisa, melhorar a precisão dos resultados e reduzir o tempo de entrevista.

No estágio 6, que trata da validação dos resultados, a falta da validação externa parece ser uma constante quando do uso desta técnica. Como destacam Hair et al. (2005, p. 345), “embora a análise conjunta tenha sido empregada em numerosos estudos nos últimos 20 anos, relativamente pouca pesquisa tem se concentrado em sua verdadeira validade externa”. A ausência dessa validação não permite aos pesquisadores afirmar, com segurança, que os resultados encontrados, naquela amostra, podem ser inferidos para a população.

Recomenda-se ao pesquisador que, ao escolher trabalhar com a técnica de Análise Conjunta para aplicação de pesquisas com fins de publicações acadêmicas, observe as orientações constantes na literatura sobre o assunto. A técnica de Análise Conjunta exige do pesquisador bastante realismo sobre o objeto estudado com atributos tangíveis, ou seja, produtos/serviços hipotéticos poderão dificultar avaliações futuras. 5 – Referências Bibliográficas AAKER, D. A.; KUMAR, V.; DAY, G. S. Marketing research. New York: John Wiley & Sons, 2001.

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O Uso da Técnica de Análise Conjunta na Pesquisa em ... · PDF file2 agregaram-se os modelos baseados em escolha e os modelos híbridos, incluído, nestes últimos, o modelo de análise