Resumo

Este artigo apresenta um estudo com o uso de tecnologias destinadas a análise multiderivada de dados, mais precisamente com o uso do software RStudio, caracterizado como um recurso livre que interage com a linguagem R. Tal linguagem permite e facilita a programação de gráficos e cálculos estatísticos para diversas finalidades, inclusive na modelagem de equações estruturais, as quais foram utilizadas para demostrar o desejo de compra de um produto e/ou serviço.

Considerando uma situação hipotética onde foram entrevistados inicialmente 200 clientes de uma rede varejista, apresenta-se o seguinte problema de pesquisa: é possível explicar o desejo de compra a partir da publicidade e da opinião formada pelo comprador? Com isto, o objetivo deste trabalho consiste em formular um modelo de equação estrutural suscetível para explicar o fenômeno a partir da publicidade e da opinião formada do comprador, onde as ações que as antecedem, tornam-se necessárias para verificar as variáveis identificadas no estudo.

De acordo com Hair (2009), a Teoria Estrutural é uma representação conceitual das relações entre construtos e pode ser expressa por um modelo estrutural, geralmente descrita com um diagrama visual. Tendo sido cada vez mais empregada no desenvolvimento de pesquisas devido algumas vantagens que esta técnica apresenta, como a capacidade de avaliar modelos teóricos estabelecidos à priori, podendo considerar alta complexidade, incorporar múltiplas variáveis latentes e/ou manifestadas, computar o erro de medida e as relações entre as variáveis independentes (Bonafé, et al. 2015).

A metodologia consistiu-se fundamentalmente em levantamentos bibliográficos, definição e cumprimento do protocolo de análises definido, onde com base nos dados, foi possível determinar uma equação estrutural indicando o peso das variáveis publicidade e opinião, explicando deste modo o desejo de compra por meio de um modelo considerado eficiente.

Seguindo o protocolo de analises, desenvolveu-se computacionalmente uma série de analises motivados pela publicidade e opinião do comprador, o qual relaciona também a aquisição por impulso, necessidade e prazer. Com base no quadro 3, pode-se afirmar que os coeficientes das variáveis são significativos, pois apresentam p-valor<0.000. Além disso percebe-se que na formação dos fatores, “internet” (?= 1.054) é a variável que mais satura em “publicidade”, já “especialistas” (?=1.719) é a variável mais dominante em “opinião”, enquanto a “necessidade” (?=1.023) apresenta maior poder de saturação.

Considerando o problema, afirmar-se que é admissível respondê-lo baseando-se nas variáveis Publicidade e Opinião, as quais foram capazes de explicar o desejo de Compra, conforme equação apresentada, cuja eficiência é de 71,1%. Como limitações, foram identificadas restrições que resultaram na exclusão de duas outliers, e mesmo a utilização de dados hipotéticos, o que não impediu de apresentar as potencialidades das Equações Estruturais e do usos de softwares, para fins de verificação e determinação de estratégias de marketing, inclusive, destacando as potencialidades de otimização de recursos.

BONAFÉ, F. S. S. et al. (2015) Modelagem de Equações estruturais na área da saúde Structural equation modeling in health research. Araraquara. FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P. P. (2017). Manual de Análise de Dados. Rio de Janeiro: Elsevier. FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P. P.; SILVA, F. L.; CHAN, B. L. (2009) Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier. HAIR, J. F.; ANDERSON, R. L.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. (2005) Análise multivariada de dados. Trad. SANT`ANNA, A. S. e CHAVES NETO, A. 5ª ed. Porto Alegre: Bookman.