A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-Service: O Caso do Self-Checkout no Retalho

A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service: o caso do Selfcheckout no Retalho Por Rui Manuel Moreira Pedroso Tese de Mestrado em Gestão de Serviços Orientação: Professora Doutora Teresa Maria Rocha Fernandes Silva A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho i Nota Biográfica Rui Manuel Moreira Pedroso nasceu em Penafiel em 26 de Maio de 1988. Em 2006, ingressou na Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP), dando inicio à Licenciatura em Gestão, que viria a concluir em 2011 com uma média final de 12 valores. No ano de 2009, integrou no Programa Erasmus, estudando por 1 semestre na Dinamarca na VIA University College. Em 2011, entrou no Curso de Mestrado em Gestão de Serviços, na Faculdade de Economia da Universidade do Porto, concluindo a parte curricular com a média de 15,4 valores. Em Março de 2012, foi recrutado pela Penafiel Verde, E.M., onde continua a exercer funções. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho ii Agradecimentos A realização desta Dissertação de Mestrado só foi possível graças à colaboração e ao contributo, de forma direta ou indireta, de várias pessoas e instituições, às quais gostaria de exprimir algumas palavras de agradecimento e profundo reconhecimento, em particular: Aos meus pais, por todo o apoio, dedicação, confiança e investimento que depositaram em mim durante todos estes anos. Aos meus amigos, Fábia Esteves, Filipa Barbosa, Joana Campos, Ricardo Pedroso, Sara Neves e Tiago Ferreira, um agradecimento especial, por estarem sempre presentes, por toda a ajuda, preocupação e dedicação. Aos meus amigos que estiveram presentes na entrega dos questionários, Andrea Pereira, Bruno Sista, Carla Figueiredo, Guilherme Novais, Fábio André, Priscila Rego e Sara Silva, por todo o tempo disponibilizado e pela paciência. Ao Grupo Auchan, na pessoa do Doutor Engenheiro Henrique Summavielle, Diretor e Responsável do estabelecimento Jumbo de Gaia, pela oportunidade, simpatia, atenção e todo o tempo disponibilizado na recolha dos dados. À Faculdade de Economia da Universidade do Porto, na pessoa da Professora Teresa Fernandes, orientadora da dissertação, agradeço o apoio, a partilha do saber e as valiosas contribuições para a investigação. Acima de tudo, obrigada pela motivação, empenho e confiança depositada em mim e no meu trabalho. Por fim, gostaria de deixar um agradecimento aos meus amigos que estiveram presentes de forma indireta nesta longa jornada da minha vida, pela preocupação e motivação. Sem estas pessoas a concretização desta investigação não seria possível. UM GRANDE OBRIGADO! A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho iii Resumo Durante a última década, a forma como os consumidores desempenham muitas das atividades diárias tem mudado. Esta mudança tem ocorrido principalmente através do desenvolvimento dos formatos das tecnologias self-service (Dabholkar, 1994a), que permitem aos consumidores desempenhar os serviços por eles mesmos de forma rápida e conveniente. Desta forma, as tecnologias self-service têm mudado a forma como os clientes interagem com as empresas na cocriação do serviço. O termo tecnologias self-service foi usado pela primeira vez por P. Dabholkar num artigo publicado em 1994. De acordo com a autora, as tecnologias self-service podem ser quaisquer atividades ou benefícios baseados em tecnologia e realizadas pelos próprios consumidores. O termo reflete a necessidade de compreender as atitudes dos consumidores perante a presença massiva da tecnologia, associado a um elevado nível de autonomia que tem caracterizado o mundo dos serviços. Considerando o nível de investimento envolvido no design, implementação e gestão dos serviços que envolve as tecnologias self-service, é extremamente importante para as empresas compreender em que medida e sob que condições os clientes estão dispostos a utilizar dispositivos tecnológicos. Parasuraman et al. (1996), considera que o aumento da importância das tecnologias selfservice é uma mudança fundamental na natureza dos serviços. No entanto, a pesquisa empírica existente tem-se focado em situações experimentais, utilizando amostras de estudantes ou de análise de incidentes críticos (Meuter et al. 2000) como principais fontes de dados (Dabholkar e Bagozzi 2002). Existe pouca pesquisa empírica que faz uma ligação entre as atitudes perante o uso tecnologias de self-service e os comportamentos num cenário da vida real. O presente estudo pretende investigar as razões que levam os consumidores utilizar as caixas de pagamento automáticas (também designado de self-checkout) num estabelecimento retalhista num cenário real através de um modelo conceptual A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho iv construído com base nos estudos realizados por Dabholkar (1996). Esta tecnologia selfservice permite aos próprios consumidores registar os produtos no leitor do código de barras, empacotar e escolher a forma como pretende pagar os artigos, sem a intervenção do prestador do serviço. A tecnologia possui uma balança incorporada no equipamento que permite aos consumidores pesar o artigo caso seja necessário. O estudo pretende também avaliar a influência que os atributos destes serviços têm na satisfação e na intenção de voltar a utilizar este tipo de tecnologia no futuro. Os resultados devem ser úteis para a compreensão da avaliação que o consumidor faz deste serviço e devem servir como complemento à limitada pesquisa existente na área no âmbito do Marketing de Serviços. Palavras-chave: tecnologias self-service; cocriação; serviços; self-checkout. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho v Abstract During the last decade, the way that many consumers perform daily activities has changed. This change has occurred mainly through the development of the formats of self-service technology (Dabholkar, 1994a), which allow consumers to perform services for themselves quickly and conveniently. Thus, the self-service technologies have changed the way customers interact with companies in the co-creation of the service. The term self-service technology was first introduced by P. Dabholkar in an article published in 1994. According to the author, the self-service technologies can be any activities or benefits based on technology and carried out by the consumers themselves. The term reflects the need to understand consumer attitudes towards the massive presence of technology, combined with a high level of autonomy that has characterized the world of services. Considering the level of investment involved in the design, implementation and management of the services involving the self-service technologies, is extremely important for companies to understand to what extent and under what conditions customers are willing to use technological devices. Parasuraman et al. (1996) considers that the increase in the importance of self-service technology is a fundamental change in the nature of services and second Dabholkar (- 2000), these technologies have radically changed the way companies and customers interact. However, the existing empirical research has focused on experimental conditions using student samples or analysis of critical events (Meuter et al. 2000) as primary sources of data (Dabholkar and Bagozzi 2002). There is little empirical research that makes a connection between attitudes towards the use of self-service technologies and behaviors in a real life scenario. The present study aims to investigate the reasons why consumers use automatic cash registers (also called self-checkout) in a retail outlet in a real-world scenario through a conceptual model built based on studies by Dabholkar, 1996. This technology enables A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho vi self-service users themselves register the products in reader barcode, package and choose how you want to pay for the items, without the intervention of the service provider. The technology has a built-in balance in equipment that allows consumers to weigh the item if necessary. The study also aims to evaluate the influence that the attributes of these services have on satisfaction and intent to return to using this type of technology in the future. The results should be useful for understanding the evaluation that the consumer does this service and should serve as a complement to the limited existing research in the area under the Marketing Services. Keywords: self-service technologies; co-creation; services; self-checkout. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho vii Índice I. Introdução ............................................................................................................ 1 1. Introdução .......................................................................................................2 2. Estrutura da Dissertação ..................................................................................4 II. Revisão Bibliográfica ........................................................................................... 5 1. O Self-service e a Cocriação de Valor com o Consumidor ...............................6 1.1. A Lógica Dominante dos Serviços ...............................................................6 1.2. Cocriação de Valor com o Consumidor ........................................................7 1.3. Coprodução do Consumidor ........................................................................9 1.4. O Self-Service ............................................................................................ 10 2. As Tecnologias Self-service ........................................................................... 12 2.1. Classificação das Tecnologias Self-service ................................................. 12 2.2. Antecedentes da Atitude em Relação às Tecnologias Self-service .............. 14 2.2.1. Atitudes em relação ao Uso de Tecnologias Self-service ......................... 14 2.2.2. Antecedentes associados ao Uso de Tecnologias Self-service ................. 16 2.2.2.1. Modelo dos Atributos ......................................................................... 17 2.2.2.2. Modelo de Afetação Global ................................................................ 21 3. A Qualidade e a Satisfação com Tecnologias Self-service .............................. 22 3.1. Qualidade Percebida do Serviço ................................................................. 22 3.1.1. Qualidade com as Tecnologias Self-service ............................................ 24 3.2. Satisfação .................................................................................................. 27 3.2.1. Satisfação com as Tecnologias Self-service ............................................ 28 A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho viii 3.3. Intenções Comportamentais ....................................................................... 30 III. Metodologia ........................................................................................................ 31 1. Definição do Problema em Análise ................................................................ 32 2. Metodologia de Investigação ......................................................................... 35 2.1. Tipo de Investigação .................................................................................. 35 2.2. Pré-Teste ................................................................................................... 35 2.3. Amostra ..................................................................................................... 36 2.4. Construção do Questionário ....................................................................... 37 2.5. Análise dos Dados ..................................................................................... 40 2.5.1. Análise Fatorial ...................................................................................... 40 2.5.2. Análise de Regressão ............................................................................. 42 IV. Resultados e Conclusões ..................................................................................... 45 1. Resultados ..................................................................................................... 46 1.1. Caracterização da Amostra ........................................................................ 46 1.2. Análise das Variáveis dos Atributos das Tecnologias Self-service. ............. 50 1.3. Análise da Variáveis Qualidade, Satisfação e Intenção em Utilizar. ........... 52 2. Análise Fatorial ............................................................................................. 53 3. Análise das Hipóteses .................................................................................... 56 4. Discussão dos Resultados .............................................................................. 64 5. Conclusões .................................................................................................... 68 6. Limitações e Direções para Pesquisas Futuras ............................................... 70 V. Referências Bibliográficas.................................................................................. 71 VI. Anexos ................................................................................................................. 91 A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 4 2. Estrutura da Dissertação Como forma de sistematização, o presente estudo centra-se em 4 pontos essenciais. O estudo começa por expor uma breve introdução (Capítulo I), onde são identificadas e desenvolvidas questões que são essenciais para a compreensão dos assuntos que serão abordados com mais profundidade posteriormente. Após a breve introdução, o estudo começa por apresentar no Capítulo II, a revisão da literatura que dá enfase aos autores e respetivos estudos que enaltecem as questões que queremos versar. A partir da revisão da literatura foi sugerido um modelo conceptual e um conjunto de hipóteses, que são analisadas e validadas através de um estudo empírico. O primeiro ponto da revisão da literatura compreende a lógica dominante dos serviços, a cocriação de valor com o cliente, a coprodução do consumidor e o self-service. O segundo ponto trata das questões relacionadas com as tecnologias self-service. Neste ponto, definimos o que são tecnologias self-service e estudamos os antecedentes da atitude em relação às mesmas. A qualidade, a satisfação e a intenção em utilizar também foram temas estudados neste ponto em relação aos serviços em geral, bem como em relação às tecnologias self-service em particular. No capítulo III, apresentamos a definição do problema em análise e a metodologia de investigação. Esta integra o tipo de investigação, o pré-teste, a amostra, a construção do questionário e a análise dos dados. Conseguintes, no capítulo IV são apresentados os resultados da Análise Descritiva, da Análise Fatorial às variáveis integrantes dos atributos apresentadas no modelo conceptual e da análise das três hipóteses em estudo. Por fim, expomos a discussão dos resultados obtidos, as conclusões do estudo e as suas limitações. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 5 II. Revisão Bibliográfica A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 6 1. O Self-service e a Cocriação de Valor com o Consumidor 1.1. A Lógica Dominante dos Serviços Inicialmente, o marketing baseou-se nas trocas que consideravam o produto o centro das relações das teorias económicas. Estas teorias económicas entendiam os produtos como resultado padronizado da produção das empresas (commodities) e a riqueza da sociedade criada a partir do consumo de bens (Vargo e Lusch, 2004a). O objetivo do Marketing passa a ser a gestão dos esforços que adicionam valor às commodities e a criação de ofertas que satisfazem desejos e necessidades (Vargo e Lusch, 2004a). As últimas décadas apontam para uma nova interpretação das relações de mercado (Vargo e Lusch, 2004a) como uma nova lógica baseada em serviços, que tem como pressuposto a relação da empresa e dos consumidores como entidades interligadas, que juntas, aplicam competências na resolução de necessidades (Lusch, Vargo e O’Brien, 2007). Esta nova lógica dominante de serviços foi proposta pela primeira vez num artigo realizado por Vargo e Lusch em 2004 e resume uma tendência de mercado voltada para os serviços. A estrutura da indústria e o marketing segundo os autores deslocaram a sua lógica de bens tangíveis para uma troca de valores intangíveis (habilidades, conhecimento, processos). Na lógica dominante dos serviços, o serviço é definido como “a aplicação de competências especializadas (habilidades e conhecimento) nas ações e processos para o benefício de outras ou da própria empresa” (, p. 2). Os autores propõem um conjunto de premissas que resumem o movimento de mercado para a interação. A tabela 1 apresenta as dez premissas dessa nova lógica. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 7 Premissa Fundamental Assunto FP1 O serviço é a base fundamental das trocas. FP2 As trocas indiretas ocultam a base fundamental da troca. FP3 Os produtos são mecanismos de distribuição para a provisão de serviços. FP4 Os recursos operacionais são a principal fonte de vantagem competitiva. FP5 Todas as economias são economias de serviços. FP6 O consumidor é sempre coprodutor. FP7 A empresa só pode fazer proposições de valor. FP8 A visão centrada nos serviços é inerentemente relacional e orientada para o consumidor. FP9 Todos os atores sociais e económicos são recursos de integração. FP10 O valor é sempre unicamente e fenomenologicamente determinado pelo beneficiário. Tabela 1 - Conjunto de premissas apresentadas por Vargo e Lusch (2004a). De acordo com esta nova lógica, existe uma interação empresa/consumidor na nova lógica e a criação de valor é resultado da experiência do consumidor com a empresa, em função de que a prestação de serviços é inerentemente bilateral. A empresa apresenta ao mercado uma proposição de valor que é “aceite/comprada” ou mesmo cocriada no momento de encontro com o consumidor. Uma visão centrada no serviço deve ser inerentemente relacional e orientada para o consumidor. 1.2. Cocriação de Valor com o Consumidor As últimas duas décadas destacam a integração com os outros agentes do mercado (parceiros, fornecedores, etc.) e a experiência do consumidor como centro da lógica dominante de serviços. O valor criado depende da complexa rede de fornecimento do produto ou serviço para o consumidor. Cada agente de mercado, produtor, retalhista é um recurso integrador da proposta de valor para o consumidor. O valor cocriado pela interação do consumidor com a empresa será sempre reflexo de uma experiência única e determinada segundo cada consumidor (Vargo e Lusch, 2004a). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 8 A retenção do consumidor nas trocas inicia na proposição de valor da empresa e o seu envolvimento vai desde o self-service (onde o consumidor passa a ser o coprodutor e assume parte do processo) até participar no planeamento, desenho e produção dos serviços. Para se competir num mercado dominado pelos serviços é necessário percebêlo e saber quais as condições que criam valor (Prahalad, 2004). Deste modo, a cocriação converte o mercado, ou seja, o diálogo entre a empresa e o consumidor é a base da interação, e o mercado passa a ser visto como um espaço potencial para partilhar experiências nas quais as restrições e escolhas dos consumidores definem a sua disposição para pagar por esta experiência (Prahalad e Ramaswamy, 2004a, p.12). Figura 1 - Interação entre a empresa e o consumidor. Fonte: Prahalad e Ramaswamy (2004a). O consumidor é visto como um recurso do processo, capaz de agir e interagir com os outros recursos, como um parceiro colaborador que cocria valor com a empresa (Lusch, Vargo e O’Brien, 2007). Durante o encontro de serviços, a forma com que o consumidor se envolve no processo de entrega do serviço tem um impacto na sua perceção (Schembri, 2006). As oportunidades de criação de valor por meio da interação salientam para as empresas o conceito de cocriação de experiências personalizadas como um único recurso de valor (Prahalad e Ramaswamy, 2004a). Desta forma, a interação entre o consumidor e a empresa é crítica para o bom desempenho. No processo, ambos são colaboradores e A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 9 competidores: colaboradores na criação de valor e competidores pela extração de valor económico na transação (Prahalad e Ramaswany, 2004a). A ilustração 1 demonstra essa interação no mercado. Segundo Prahalad e Ramaswamy (2004a, 2004b), as interações de qualidade elevada que permitem ao cliente individual cocriar experiências originais com as empresas, são a solução para promover novas fontes de vantagem competitiva. Assim, os fatores que determinam modificações importantes originadas da interação devem ser ligados aos modelos existentes de marketing (Rust, 2004). 1.3. Coprodução do Consumidor O papel do consumidor como “coprodutor” tem uma longa história na gestão de operações de serviços. Fuchs (1968) nota que os clientes estão sempre passivamente ou ativamente envolvidos no processo de produção do serviço. Alguns autores reconhecem a interação entre o consumidor e a empresa (Chase, 1981) e a importância da integração do papel de produção do consumidor nos sistemas de design de entrega do serviço (Globerson e Maggard 1991). Com os clientes como coprodutores, é importante compreender e gerir as escolhas e o seu desempenho na produção de atividades de serviço. A coprodução do consumidor foi discutida pela primeira vez por Lovelock e Young em 1979, sendo os consumidores contribuintes importantes para a produtividade de uma empresa. A definição da natureza do papel do consumidor requer uma ‘análise de trabalho’ das responsabilidades dos consumidores, que são tradicionalmente realizadas pelos colaboradores de uma empresa (Schneider e Bowen 1995). Pesquisas anteriores reconhecem que o design destes sistemas de entrega self-service podem ter implicações competitivas significativas (Karmarkar e Pitbladdo 1995, Heskett et al. 1997). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 10 A utilização das tecnologias self-service implica a coprodução do serviço, que frequentemente requer aos consumidores a aquisição de novos comportamentos. Por exemplo, na indústria retalhista (supermercados), os consumidores têm à sua disposição opções que lhes permitem digitalizar os seus itens, realizar o seu pagamento e a sua empacotagem sem a ajuda do assistente do serviço. Esta opção tem revolucionado a ligação entre o consumidor e o prestador do serviço como também os comportamentos exigidos aos consumidores no sector retalhista (Xue et al., 2007). Para Meuter et al. (2005), o sucesso da coprodução das tecnologias self-service depende da consciencialização dos consumidores saberem o que é esperado deles, da motivação para se envolverem em comportamentos desejados e do conhecimento e habilidades (capacidade) necessários para cumprirem as suas responsabilidades (Dellande, Gilly, e Graham 2004; Schneider e Bowen 1995). 1.4. O Self-Service A participação do cliente sempre foi uma parte indispensável de qualquer processo de prestação de serviços (Chase 1981, Lovelock e Young 1979, Karmarkar e Pitbladdo 1995). Em muitos processos, o trabalho dos clientes e dos colaboradores da empresa são, em alguma medida, substituíveis. Apesar de o self-service ser uma alternativa para o serviço completo executado por trabalhadores de diversos sectores, o desenvolvimento de novas tecnologias de informação e inovação em design do produto, levaram a um aumento sem precedentes da utilização do self-service. Em todo o mundo, milhões de consumidores utilizam a Internet para fazer compras, gerir as contas bancárias, ações comerciais, reservas de voos, compra de bilhetes de cinema, entre outros. O profundo impacto desta proliferação do self-service é evidente em quase todos os principais setores de serviços (Xue et al., 2007). Na onda da chamada "revolução self-service", um sistema de prestação de serviços multicanal que combina um conjunto de canais de colaboradores e de self-service em A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 11 ambientes físicos e virtuais tornou-se o modelo dominante, substituindo os sistemas que dependem sobretudo dos prestadores de serviço em canais físicos (Xue et al., 2007). A popularidade do self-service é o resultado de décadas de inovação na prestação de serviços com o objetivo de alcançar menores custos e maior qualidade alimentados pelo avanço da tecnologia, principalmente tecnologia da informação. Além disso, os sistemas de prestação de serviços podem ter um efeito significativo sobre a estratégia de operações das empresas, tais como na gestão da capacidade (Roth and Menor 2003, Ellram et al. 2004), bem como sobre o desempenho operacional de outros processos de negócio que interagem diretamente com o cliente, como as vendas e o marketing. A transferência de tarefas para os clientes permite-lhes alcançar as suas próprias necessidades e as empresas muitas vezes podem fornecer serviços personalizados em níveis de custo de produção em massa. Além disso, muitas das tecnologias subjacentes ao self-service aproveitam economias de escala significativas, proporcionando maior acesso, flexibilidade e conveniência (Xue et al., 2007). Num mundo em que um número significativo de clientes obtém os seus serviços a partir de vários canais de self-service, a conceção e gestão de um sistema deste tipo requer a compreensão de como os clientes decidem utilizar estes canais e como essas escolhas afetam tanto os sistemas de prestação de serviços bem como a relação de processos de negócios. A gestão do desempenho dos canais de self-service apresenta um problema incomum, já que o desempenho do sistema de serviço é afetado pelas ações dos clientes com recursos incertos, incentivos e metas. Assim, as próprias ações dos clientes e habilidades cognitivas podem ter um maior impacto sobre a qualidade dos serviços nos canais de self-service do que nos canais tradicionais em que o serviço é desempenhado pelo prestador do serviço (Davis 1993, Ellram et al., 2004). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 12 2. As Tecnologias Self-service As tecnologias self-service foram definidas como “as interfaces tecnológicas que permitem aos clientes produzirem um serviço independentemente do envolvimento direto do prestador do serviço” (Meuter, 2000). Vários estudos reconhecem a importância destas tecnologias na entrega do serviço (Bitner, Brown, e Meuter 2000; Dabholkar 1994, 1996; Parasuraman, 1996; Quinn, 1996). 2.1. Classificação das Tecnologias Self-service Hoje em dia, existe uma ampla gama de tecnologias self-service à disposição do consumidor. Os avanços tecnológicos favorecem desenvolvimentos nesta área, permitindo cada vez mais que consumidores utilizem este tipo de tecnologia no processo de criação de serviços. A crescente investigação em tecnologias self-service trouxe a necessidade para o desenvolvimento de um sistema de classificação. Meuter et al. (2000) desenvolveram uma classificação das tecnologias self-service com base numa revisão de exemplos existentes na literatura de forma a facilitar a sua pesquisa. A sua classificação divide as tecnologias self-service com base em duas dimensões: modo de interface (telefone/resposta de voz interativa, online/internet, quiosques interativos, vídeo/CD) e finalidade de utilização (atendimento ao cliente, transações de autoajuda). A necessidade de uma classificação das tecnologias self-service pela interface e pela finalidade foi confirmada através de um estudo realizado por Curran e Meuter (2005) e Walker e Johnson (2006). Os autores testaram modelos de fatores de adoção em diferentes tecnologias self-service e concluíram que a influência dos fatores de adoção testados varia de acordo com o tipo de tecnologia self-service. Uma classificação alternativa é fornecida por Forbes (2008), as tecnologias self-service são divididas em dois grupos – tecnologias self-service fornecidas ou não pela Internet, A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 13 sugerindo que os dois tipos têm inúmeras diferenças que precisam ser entendidas pelos marketers. Tabela 2 - Classificação baseada nos Consumidores de Tecnologias Self-service. Personalizado Padronizado Separável do produto/serviço Reservas de bilhetes de avião; Compra de carros online; Leilões online; Educação à distância; Online banking. Moderadamente separável Pagamento automático nas bombas de gasolina; Selfscanning retalhista; Pesquisa na Internet; Software fiscal; Caixas eletrónicas (ATM). Inseparável do produto/serviço Online brokerage. Telefone interativo. Fonte: Adaptação de Cunningham, L., Young, C. and Gerlach, J.(2008), “Consumer Views of Self-Service Technologies”, The Service Industries Journal, Vol. 28, Nº 6, pp. 719-32. Cunningham et al. (2008) oferecem uma perspetiva diferente ao analisarem a forma como os consumidores veem as tecnologias self-service. Os autores testaram 11 dimensões de classificação, incluindo: 1) componente física do produto, 2) contato cliente-empregado; 3) produção de serviço é separável/inseparável do consumo; 4) nível de risco; 5) mudança de barreiras; 6) o serviço é executado em pessoa/objeto; 7) relação entre o prestador do serviço e o cliente (formal/informal); 8) processo de prestação de serviço é contínuo/transações discretas; 9) personalização do serviço; 10) o julgamento A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 20 Segundo Langeard et al., (1981) algumas pessoas gostam de utilizar as tecnologias selfservice pois permitem fazer o que elas pretendem. Holbrook et al., (1984) e Hirschman (1982) sugerem que a novidade encoraja os consumidores a utilizarem novas tecnologias. 5. Controlo Percebido O controlo percebido sobre uma situação de prestação de serviço tem sido apontado como um dos fatores determinantes para o uso de sistemas self-service (Dabholkar, 1996). Resultados semelhantes são discutidos nos trabalhos de Bateson (2000), Langeard et al., (1981) e Guiry (1992). Num contexto de encontro do serviço, o controlo é descrito pela quantidade de controlo que o consumidor espera obter no processo ou no resultado (Bateson e Hui, 1987; Langeard et al., 1981). A base para o enfoque sobre o controlo percebido nos encontros de serviços vem da premissa de que “quanto maior for o controlo percebido, maior será a sua satisfação com o serviço” (Bateson, 1995). Para Bateson (1985) e Bowen (1986), as pessoas escolhem as opções self-service não por razões monetárias mas porque sentem controlo no momento em que as usam. O controlo é um fator que as pessoas consideram difícil de articular. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 21 2.2.2.2. Modelo de Afetação Global O modelo de afetação global é baseado numa abordagem afetiva do processo de decisão, onde os consumidores têm predisposições gerais (Johnson, 1984 e Dabholkar, 1994b) na formação de expectativas da qualidade do serviço para uma determinada tecnologia self-service. Processo de avaliação afetivo baseado na disposição para usar Tecnologias Self-service: Figura 3 - Modelo de Afetação Global de Dabholkar (1996). Este modelo apresenta duas disposições importantes para potenciais consumidores de tecnologias self-service: as atitudes perante o uso de produtos tecnológicos e a necessidade de interação com o prestador do serviço (figura 2). Este modelo é mais propenso para consumidores que têm uma elevada predisposição para usar uma tecnologia ou um self-service (Bettman e Park, 1980), em que o objetivo é minimizar o esforço envolvido na formação de avaliações (Johnson, 1984), ou mesmo na tomada de decisões baseadas na vertente afetiva em deterioramento da vertente cognitiva. Intenção em utilizar Tecnologias SelfService Qualidade Esperada das Tecnologias SelfService Atitudes perante o uso de Produtos Tecnológicos Necessidade de Interação com o Prestador do Serviço A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 22 3. A Qualidade e a Satisfação com Tecnologias Self-service A qualidade do serviço e satisfação do consumidor são conceitos muito importantes que as empresas devem compreender, a fim de manter a competitividade no mundo dos negócios e, consequentemente, crescer. É muito importante que as empresas saibam como medir essas construções a partir da perspetiva dos consumidores, a fim de melhor compreender as suas necessidades e, consequentemente, satisfazê-los. A qualidade do serviço é considerada muito importante, pois leva a uma maior satisfação do cliente, rentabilidade, redução de custos, fidelização e retenção. 3.1. Qualidade Percebida do Serviço De acordo com Hardie e Walsh, (1994); Sower e Fair (2005); Wicks e Roethlein, (2009), a qualidade tem uma variedade de definições e não há uma definição universalmente aceite. Parasuraman et al., (1985) define a qualidade do serviço como "A discrepância entre as perceções dos consumidores dos serviços oferecidos por uma determinada empresa e as suas expectativas sobre as empresas que oferecem tais serviços". Deming (1998) define qualidade como sendo "um grau previsível de uniformidade e dependência, a baixo custo, adequada ao mercado". Em outras palavras, qualidade é qualquer coisa que o cliente necessita ou deseja e satisfaz a sua necessidade. Na visão de Reeves e Bednar (1994), qualidade é definida como "conformidade com os requisitos". Para o autor, ou há conformidade (qualidade) ou há não-conformidade (não qualidade). O interesse pela qualidade, no setor dos serviços, tem vindo a aumentar desde os anos 80, justificado pelas características peculiares do setor. Na literatura de marketing, a qualidade do serviço é geralmente definida como a avaliação global de um serviço por parte dos clientes ou o grau em que um serviço responde às necessidades e expectativas do cliente (Johns, 1998). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 23 A qualidade do serviço é um aspeto crucial tanto para os consumidores como para os prestadores do serviço. Se por um lado, os consumidores pretendem e procuram uma elevada qualidade dos serviços (Sherden, 1988; The Wall Street Journal, 1990a), os prestadores do serviço esperam que a qualidade do serviço melhore a sua imagem, as suas vendas e a sua rentabilidade (Buzzell e Gale, 1987; Berry et al., 1989; Gummesson, 1993). Neste sector, as perceções entre os diferentes clientes podem variar devido ao fato de os serviços serem intangíveis. A própria tendência de variabilidade dos serviços pode fazer com que um mesmo cliente tenha perceções distintas do mesmo serviço em diferentes situações. Gronroos (1995), afirma que os consumidores escolhem os prestadores de serviços comparando as perceções que têm do serviço recebido com o serviço esperado. A medida mais conhecida da qualidade do serviço é a escala SERVQUAL, desenvolvida por Parasuraman et al. (1988). O SERVQUAL consiste em 22 itens com o objetivo de medir 5 dimensões: segurança, capacidade de resposta, confiança, empatia e tangibilidade. A perceção da qualidade do serviço é um julgamento geral de um serviço que contribui para a satisfação do cliente, para as intenções de compra e para desempenho da empresa (Cronin e Taylor, 1992; Oliver, 1993; Zeithaml et al., 1996). A qualidade de serviço, no que se refere ao uso de tecnologias self-service, tem de ser avaliada no contexto de interação tecnológica e como resultado a perceção e comportamento do consumidor pode afetar o sucesso empresa (Lin e Hsieh, 2006). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 24 3.1.1. Qualidade com as Tecnologias Self-service Com a crescente integração de múltiplas tecnologias self-service na prestação de serviços (NCR, 2009), a medição adequada da qualidade do serviço destas tecnologias permanece subdesenvolvida. Embora o SERVQUAL (Parasuraman et al., 1988) seja um modelo global para a medição da qualidade do serviço na interação consumidorcolaborador, investigações indicam que a avaliação do consumidor no processo de integração de novas tecnologias difere significativamente das interações tradicionais consumidor-colaborador (Parasuraman et al., 2005). Diante desse novo contexto, as medidas convencionais da qualidade do serviço precisam de ser reconstruídas num contexto de interação consumidor-tecnologia (Wolfinbarger e Gilly, 2003). Atualmente, nenhum instrumento consegue avaliar adequadamente a qualidade do serviço de tecnologias self-service. Vários estudos desenvolveram empiricamente escalas para medir a qualidade da Internet/Website, no entanto, estas medidas são específicas, o que é insuficiente e inadequado para a atual tendência da integração de tecnologias self-service (Yoo e Donthu, 2001; Parasuraman et al., 2005) O âmbito de aplicação limitado (website e compras online) e o contexto-especificidade resultante reduz significativamente a utilidade e generalização dessas escalas para contextos de tecnologias self-service. Consequentemente, existe uma necessidade de desenvolver escalas que meçam de forma sistemática a qualidade destas tecnologias, servindo como uma base de medição para o design de serviço de interação consumidortecnologia, como o SERVQUAL faz para interação humana. A SSTQUAL desenvolvida por in ( 2011) é uma escala destinada à avaliação global da qualidade do serviço baseada em tecnologias self-service, em diferentes contextos. Esta escala é composta por sete dimensões (funcionalidade, prazer, privacidade, segurança, design, conveniência, customização) e por 20 itens (variáveis). Vários estudos têm tentado identificar os critérios que os consumidores têm na A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 25 avaliação de serviços de base tecnológica. Na base de uma síntese da literatura existente, esses critérios são examinados de seguida. Os consumidores estão predispostos a utilizar tecnologias percebidas como sem problemas (Davis, 1989) e de baixa complexidade (Stevenson et al., 2000). Eles sentem-se confortáveis com a tecnologia que é fácil de utilizar (Kim e Stoel, 2004) e esperam que estas forneçam os serviços de forma instantânea e respondam prontamente às suas perguntas, reduzindo o tempo de serviço (Yang e Jun, 2002). Assim, a resposta é uma questão crítica para consumidores que utilizam os serviços baseados em tecnologia (Parasuraman et al., 2005). Uma prestação de serviços rápida e uma resposta imediata aumenta a perceção de qualidade de serviço dos clientes perante as tecnologias self-service (Dabholkar 1996). Por outro lado, os novos serviços tecnológicos muitas vezes apresentam falhas (Davis, 1989). Assim, a confiabilidade, impulsionada pelo correto funcionamento das tecnologias self-service e pela precisão da prestação de serviços, tem sido citado como importante para a qualidade do serviço (Wolfinbarger e Gilly, 2003). Quando o desempenho das tecnologias self-service é confiável, a avaliação da qualidade do serviço melhora (Zeithaml et al., 2002). A motivação intrínseca desempenha um papel essencial no uso de tecnologia (MontoyaWeiss et al., 2003) , indicando que o prazer é uma característica crucial da qualidade dos serviços baseados em tecnologias self-service (Chen, Clifford, e Wells, 2002). Essa motivação aumenta as perceções da qualidade de serviço por parte do consumidor (Dabholkar, 1996), por meio do entretenimento/lazer, bem como através do controlo percebido e da experiência de coprodução (Auh et al., 2007; Bendapudi e Leone, 2003). Da mesma forma, o state-of-the-art da tecnologia e o design ajudam a executar e a cumprir a promessa de uma empresa aos seus clientes (Licata et al., 1998). A criação de valores estéticos e ergonómicos melhoram as perceções da qualidade (Creusen e Schoormans, 2005; Mathwick et al., 2010; Schmidt et al., 2009; Windharto et al., 2008). Deste modo, um design e um layout atraentes refletem os aspetos tangíveis deste tipo de A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 26 tecnologia (Zeithaml et al., 2002). A segurança e a privacidade são considerados críticos na avaliação dos serviços de base tecnológica (Parasuraman et al., 2005), servindo como um inibidor ao uso das tecnologias self-service (Lee e Turban, 2001). As perceções de risco e incerteza afetam negativamente as atitudes e as avaliações dos consumidores das tecnologias self-service (Pan e Zinkhan, 2006b; Wolfinbarger e Gilly 2003). Da mesma forma, a personalização é considerada um dos principais benefícios das tecnologias self-service (Zeithaml et al., 2002) devido à sua capacidade de reconhecer as necessidades dos consumidores e de adaptação às opções de serviços que se realizam através da coprodução (Auh et al., 2007;. Ganesh et al. 2010; Mathwick et al., 2010; Srinivasan et al., 2002). A personalização dos serviços através das tecnologias self-service leva a uma melhor adequação do atendimento ao consumidor, sinalizando uma maior qualidade de serviço (Ostrom e Iacobucci, 1995). Por fim, os clientes procuram o local/hora de comodidade para utilizar as tecnologias self-service (Ganesh et al., 2010;. Kwon e Lennon, 2009; Murphy, 2008). A acessibilidade das tecnologias self-service, de todos os tipos de instalações e equipamentos, em horários e locais convenientes, é enfatizada como um indicador-chave da qualidade do serviço das tecnologias self-service (Childers et al., 2001;. NCR, 2008; Yang et al., 2003). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 27 3.2. Satisfação A satisfação dos clientes, devido à competitividade atual existente no mercado, passou a ser um dos principais fatores para que as empresas procurem cada vez mais um enfoque no interesse e nos desejos dos seus clientes. A satisfação do cliente é o sentimento de prazer ou de desilusão resultante da comparação do desempenho esperado pelo produto (ou resultado) em relação às expectativas da pessoa. Segundo Juran (1992) “a satisfação do cliente é um resultado alcançado quando as características do produto correspondem às necessidades do cliente”. Observa-se entre os autores um consenso no que se refere à necessidade de se manter uma relação próxima com o cliente. A satisfação das expectativas do cliente e o conhecimento das suas perceções em relação à qualidade dos serviços que a organização fornece devem ser controlados a fim de favorecer o alcance da excelência no setor de serviço. O crescimento da empresa dependerá da empresa oferecer um serviço diferenciado que atenta à satisfação dos seus clientes. Um cliente satisfeito é aquele cujas expectativas foram alcançadas e para preenchê-las é necessário conhecer quais são as expectativas, onde, porque e como elas mudam ao longo do tempo. De acordo com Paladini (1997) “a satisfação do consumidor, pode ser encarada pela empresa, como um processo de melhoria contínua de processo, visando o constante aperfeiçoamento do produto. Satisfazer o consumidor é uma ação que vai ao alcance do objetivo básico da empresa”. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 28 3.2.1. Satisfação com as Tecnologias Self-service São vários os autores que se têm dedicado ao estudo da satisfação e ao seu impacto no comportamento do consumidor, especialmente, quando este é influenciado por tecnologias e entre elas pelas tecnologias self-service (Meuter et al, 2000; Bitner et al, 2002, entre outros). Com base na ideia de que a adoção de diferentes tecnologias poderia melhorar os níveis de satisfação resultantes da prestação de serviços, valorizando a experiência do cliente como um todo, Bitner et al., (2000) propuseram a matriz de infusão de tecnologia. O modelo relaciona quem utiliza a tecnologia (funcionários ou clientes) com possíveis fatores determinantes da satisfação resultantes da aplicação de novas tecnologias nos processos (customização e flexibilidade, recuperação de falhas e prazer da experiência). Segundo os autores, a tecnologia pode ser aplicada para utilização dos colaboradores ou disponibilizada diretamente para os consumidores, neste caso, tecnologias self-service. De acordo com as pesquisas, quando utilizada pelos prestadores de serviço, a tecnologia pode trazer maior eficiência. Uma infinidade de informações pode ser armazenada e disponibilizada aos colaboradores, muitas vezes facilitando o atendimento e valorizando as interações com os clientes. Uma vez utilizadas pelos clientes, as ferramentas tecnológicas podem aumentar os níveis de satisfação. Neste contexto, a tecnologia permite que o cliente obtenha o serviço desejado por ele mesmo, sem o envolvimento de colaboradores no processo. Utilizando tecnologias self-service é oferecida a possibilidade de os clientes terem acesso aos serviços quando e onde for conveniente, não enfrentando as complicações da prestação de serviços convencional, o que é visto por muitos clientes como um diferencial. São três os fatores determinantes da satisfação no processo de prestação de serviço destacados pelos autores. O primeiro fator, customização e flexibilidade está relacionado com a capacidade de responder e se adaptar rapidamente a alguma solicitação não esperada do cliente. Os autores afirmam que os clientes não gostam de regras rígidas e procuram serviços que satisfaçam as suas necessidades particulares. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 29 Bitner et al. (2000) reconhecem o papel da tecnologia na flexibilidade das empresas, afirmando que a habilidade de customizar a prestação de serviços é um dos principais benefícios que uma empresa pode obter da implantação de tecnologia. A tendência à “customização em massa” (utilização de processos e estruturas organizacionais flexíveis para produzir produtos e serviços variados e frequentemente customizados com os custos reduzidos da produção padronizada), segundo os autores, é alimentada pela aplicação de tecnologia, permitindo que as empresas personalizem os seus serviços. O segundo fator para a satisfação é a possibilidade de, através do uso da tecnologia, proporcionar aos clientes momentos agradáveis, oferecendo experiências interessantes e prazerosas durante a prestação de serviço. Os autores acreditam que a tecnologia pode ajudar a surpreender positivamente o cliente. O terceiro fator, a recuperação de falhas é um dos fatores determinantes da satisfação do cliente. De acordo com Bitner et al., (2000), apesar de as empresas procurarem melhorar as suas ofertas de serviços, nem todas as interações com os clientes são bem-sucedidas e os clientes esperam uma atitude de recuperação quando falhas ocorrem. Inúmeras pesquisas comprovam que a oportunidade de recuperar um cliente não deve ser desperdiçada quando algo de errado acontece e a tecnologia aparece como uma boa alternativa para encorajar os clientes a reclamar. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 36 a estabelecer a validade do conteúdo e a realizar alterações necessárias. Bell (2005) sugere que o pré-teste deve ser utilizado para descobrir:  o tempo que o questionário demora a ser respondido;  a clareza das instruções;  quais, se houver, perguntas não claras ou ambíguas;  quais, se houver, perguntas em que o inquirido se sinta desconfortável a responder;  se, existem omissões de tópicos;  se, o layout é claro e atraente;  quaisquer outros comentários. 2.3. Amostra Após definidos os objetivos e a metodologia é necessário definir como vão ser selecionados os sujeitos ou objetos que constituem a amostra, ou seja, que tipo de amostragem vai ser realizada, se os sujeitos ou objetos vão ser selecionados ao acaso, onde e como proceder à seleção. O tipo de amostragem que consideramos foi a amostragem probabilística ou aleatória simples. Neste tipo de amostragem todos os elementos da amostra são escolhidos completamente ao acaso. É um tipo de amostragem simples e de uma forma geral representativo da população teórica (Marôco, 2011). A nossa amostra é constituída pelos utilizadores da tecnologia self-checkout implementada pelo grupo Auchan no Jumbo do Arrábida Shopping em Gaia. Além disso, deve-se dar cuidado especial ao tamanho da amostra. Como regra geral, o mínimo é ter pelo menos cinco vezes mais observações do que o número de variáveis a serem analisadas, e a proporção mais aceitável é de dez para um (Hair et al., 2005). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 37 Esta pesquisa é constituída por 21 variáveis e por 294 questionários validados. Seguindo a regra geral, resulta num valor superior a 210 (dez vezes o número de variáveis), concluindo que a amostra obtida tem uma proporção aceitável. 2.4. Construção do Questionário Os dados foram recolhidos através de um questionário realizado aos utilizadores das caixas de pagamento automáticas (self-checkout) de um estabelecimento retalhista. O estabelecimento retalhista em questão, o Jumbo do Arrábida Shopping foi o local escolhido, como já referido anteriormente. Desta forma, o questionário foi aplicado à saída das caixas de pagamento automáticas no mesmo estabelecimento. O questionário aplicado é composto por 21 questões e está dividido em 4 grupos. O primeiro grupo possui questões relativas às características sociodemográficas dos inquiridos (sexo, habilitações literárias, idade e situação profissional). No segundo grupo do questionário as questões incidiam sobre os hábitos dos consumidores na utilização das caixas de pagamento automáticas (frequência de utilização e altura da semana em que é mais frequente utilizarem as caixas de pagamento automáticas). O questionário é de autopreenchimento e constituído por perguntas fechadas (com exceção da pergunta relativa à Idade, que posteriormente foi recodificada em classes etárias). O terceiro grupo é relativo às opiniões dos utilizadores quanto à tecnologia self-service em estudo. Este grupo é baseado na investigação realizada por Dabholkar (1996), onde foram identificados 5 dimensões (atributos) na análise das intenções comportamentais dos consumidores: rapidez percebida, controlo percebido, confiança percebida, facilidade de uso percebida e prazer percebido. Deste modo, foram definidos 10 itens de acordo com as dimensões mencionadas, sendo A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 38 utilizada uma escala de Likert de 7 pontos que variava de 1 (discordo totalmente) a 7 (concordo totalmente). O quarto grupo diz respeito à Preferência, às Atitudes e aos Sentimentos dos utilizadores do self-checkout. Este grupo integra assim as Variáveis Preferência, Qualidade, Satisfação e Intenção em Utilizar. A variável Preferência foi analisada tendo em conta 2 itens (Dabholkar, 1996), sendo utilizada a escala de Likert 7 pontos que variava de 1 (discordo totalmente) a 7 (concordo totalmente). A Dimensão Qualidade foi definida por 1 item e foi utilizada uma escala de Likert de 7 pontos variando de 1 (má) a 7 (excelente). No caso da Dimensão Satisfação foi utilizada uma escala de Likert de 7 pontos que variava de 1 (insatisfação) a 7 (Satisfação). Esta dimensão também foi definida por um único item. Por fim, a Variável Intenção em Utilizar foi definida por um item e foi utilizada uma escala de Likert de 7 pontos que variava de 1 (raramente) a 7 (sempre). A tabela 1 demonstra detalhadamente as variáveis consideradas em estudo. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 39 Tabela 3 – Variáveis do Questionário. Dimensão Questão Variável Tipo de Variável Tipo de Resposta Item Características do consumidor (variáveis sociodemográficas) 1. Sexo Qualitativa Nominal Escolha simples 2. Habilitações Literárias Qualitativa Nominal Escolha simples 3. Idade Quantitativa Numérica 4. Situação Profissional Qualitativa Nominal Escolha simples Hábitos na Utilização das Caixas de Pagamentos Automáticas 5. Frequência de Utilização Qualitativa Ordinal Escolha simples 6. Altura da semana em que é mais frequente utilizar Qualitativa Ordinal Escolha simples Opiniões quanto às Caixas de Pagamento Automáticas 7. Rapidez Percebida Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas permitem-me economizar tempo. 8. Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas permitem-me realizar o checkout rapidamente. 9. Controlo Percebido Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas dão-me controlo sobre as operações. 10. Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas permitem-me estar no comando. 11. Confiança Percebida Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas são precisas. 12. Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas são de confiança. 13. Facilidade de Uso Percebida Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas são fáceis de usar. 14. Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas não exigem muito esforço. 15. Prazer Percebido Qualitativa Ordinal Escala de Likert Eu gosto de usar as caixas de pagamento automáticas. 16. Qualitativa Ordinal Escala de Likert É divertido digitalizar os itens por mim mesmo. Comportamento do consumidor 17. Preferência Qualitativa Ordinal Escala de Likert As caixas de pagamento automáticas são melhores que o método tradicional. 18. Qualitativa Ordinal Escala de Likert Prefiro utilizar as caixas de pagamento automáticas em vez de utilizar o método tradicional. 19. Qualidade Qualitativa Ordinal Escala de Likert 20. Satisfação Qualitativa Ordinal Escala de Likert 21. Intenção em Utilizar Qualitativa Ordinal Escala de Likert A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 40 2.5. Análise dos Dados Os questionários foram todos recolhidos no Jumbo do Arrábida Shopping, por uma equipa de 8 colaboradores. O questionário foi aplicado à saída das caixas de pagamento automáticas no estabelecimento em questão e num só dia. Foi-nos possível recolher 294 respostas válidas. Os dados recolhidos foram tratados e analisados com recurso ao software IBM – Statistical Package for the Social Science (SPSS 19.0) e ao Microsoft Office 2010 – Microsoft Excel 2010. A análise de dados começa com uma análise descritiva, seguindo-se de uma Análise Fatorial às dimensões (atributos) das tecnologias self-service. Por conseguinte, foi realizada uma Análise de Regressão Linear Múltipla entre as dimensões das tecnologias self-service e a qualidade, e posteriormente uma Análise de Regressão Linear Simples entre a qualidade e satisfação. Foi também realizada uma análise do Alfa de Cronbach que nos permitiu verificar a validade das escalas e indicar o grau de fiabilidade das mesmas. Por fim, processamos uma Correlação de Pearson entre a variável satisfação e a variável intenção em utilizar. 2.5.1. Análise Fatorial Foi utilizada a Análise Fatorial Exploratória para determinar as relações entre os fatores, sem determinar em que medida os resultados se ajustam ao modelo (Pestana e Gageiro, 2005). A escolha da Análise Fatorial está relacionada, principalmente, ao problema de pesquisa e também porque se pretendeu na investigação resumir a informação contida em diversas variáveis originais num conjunto menor de novas dimensões (Hair et al., 2005). A Análise Fatorial pode identificar a estrutura de relações entre variáveis, analisando as correlações entre as mesmas (Hair et al., 2005). Desta forma, foi necessário reduzir as variáveis dos atributos das tecnologias Self-service, de modo a agrupá-las em fatores e reduzir a sua dimensionalidade através de uma Análise Fatorial A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 41 Exploratória (AFE) pelo método da Análise das componentes Principais (ACP). Um dos critérios de adequação para a realização da Análise em Componentes Principais foi dado pelo Teste de Esfericidade de Bartlett, que permite saber se o conjunto das correlações na matriz são diferentes de zero (Pestana e Gageiro, 2005). O Teste de Bartlett tem associado um nível de significância inferior a p-value < 0.05, o que leva à rejeição da hipótese da matriz das correlações na população ser a matriz identidade (com determinante igual a 1), mostrando que existem correlações entre as variáveis. Outro teste realizado foi o Teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que compara correlações simples com correlações parciais observadas nas variáveis. Um KMO próximo de 1 indica coeficientes parciais pequenos, enquanto valores próximos de zero indicam que a análise fatorial pode não ser aceitável, dado que a correlação entre variáveis é baixa (Pestana e Gageiro, 2005). A Análise dos Componentes Principais foi seguida de Rotação Varimax, um método usado quando se pretende obter uma estrutura simples, uma vez que se trata de uma técnica que maximiza as saturações mais elevadas e reduz a saturações mais baixas. Ao minimizar o número de variáveis que apresentam saturações num fator, esta técnica vai facilitar a sua interpretação. A análise da fiabilidade foi obtida pelo recurso à avaliação da consistência interna, com base na determinação do Alpha de Cronbach. Na opinião de Pestana e Gageiro (2005), o Alpha de Cronbach é considerado uma das medidas mais utilizadas para a verificação da consistência interna de um grupo de variáveis, possibilitando a definição entre a correlação que se espera obter entre a escala utilizada e outras escalas hipotéticas do mesmo universo, que avaliem a mesma característica. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 42 2.5.2. Análise de Regressão Foi utilizado como ferramenta empírica para o teste das duas primeiras hipóteses apresentadas o modelo estatístico da regressão, tanto a regressão linear simples como a regressão linear múltipla. Segundo Pestana e Gageiro (2005), a regressão é um modelo estatístico utilizado para prever o comportamento de uma variável quantitativa (variável y ou dependente) a partir de uma ou mais variáveis relevantes (variáveis x’s ou independentes), informando sobre a margem de erro dessas previsões. Desta forma, é medido por meio deste teste a correlação e o grau de associação entre as variáveis dependentes e independentes. Portanto quando “y” varia com “x” e não existem alterações durante o período de previsão que afetem o modelo, então quanto maior for a correlação entre “x” e “y” melhor será a previsão. Os modelos de regressão podem ser classificados segundo o número de variáveis independentes. Quando existe apenas uma variável independente denomina-se “Modelo de Regressão Linear Simples”; quando se tem mais de uma variável independente denomina-se “Modelo de Regressão Linear Múltipla”. Antes de prosseguir com a Regressão Linear foi necessário recorrer à validação dos pressupostos respeitantes aos erros ou resíduos e à (quasi)ortogonalidade entre as variáveis independentes. Tomamos em atenção o facto de que a análise de relações bivariadas duas a duas num problema de regressão linear múltipla pode não ser de todo válida, pois neste tipo de relação o coeficiente de regressão para uma determinada variável independente é obtido depois de considerar o efeito das outras variáveis independentes sobre a variável dependente (Marôco, 2011). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 43 1. Análise dos Resíduos Na realização desta análise foram tomados em consideração os pressupostos da Análise de Regressão. Estes pressupostos são a linearidade, a normalidade e a homocedasticidade dos resíduos. A teoria da regressão assenta nas seguintes suposições sobre os erros: 1. A sua média é zero e a variância desconhecida. 2. São não correlacionados, ou seja, o valor de um erro não depende de qualquer outro erro. 3. Os erros têm distribuição normal. As verificações das suposições supracitadas são feitas através da análise dos resíduos que, segundo Marôco (2011), consiste em avaliar os pressupostos de:  Homogeneidade dos resíduos: estabelece que os resíduos ou erros são realizações de uma variável aleatória independente e normalmente distribuída, com média zero e variância constante (ϭ²ₑ).  Distribuição normal dos erros: pode ser averiguado pelo teste de KolmogorovSmirnov e também graficamente através de um gráfico de probabilidade normal (Normal Probability Plot). Se os erros possuírem distribuição normal, os valores representados no gráfico devem distribuir-se mais ou menos na diagonal principal (Marôco, 2011).  Independência dos resíduos: a magnitude de um resíduo não influencia a magnitude do resíduo seguinte. Pode-se testar se existe ou não correlação em série entre resíduos consecutivos (Marôco, 2011). Para verificar a independência dos resíduos da regressão é realizado o teste Durbin-Watson que, segundo Pestana e Gageiro (2005), deve atender ao pressuposto da covariância nula. 2. Colinearidade: Segundo Hair et al.(2005), a colinearidade é a associação, medida como a correlação, entre duas variáveis independentes. A multicolinearidade referese à correlação entre três ou mais variáveis independentes. Quando o método de análise de regressão é usado para explicação, como na presente investigação, é A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 44 necessário ter um cuidado especial com os efeitos da multicolinearidade, porque os pesos relativos dos coeficientes acabam por não representar bem a intensidade com que uma variável independente é capaz de explicar a variável dependente. A multicolinaridade foi identificada nesta investigação através da VIF (Variance Inflation Factor). Valores altos de VIF indicam um elevado grau de multicolinearidade. Deste modo, recorremos à Análise de Regressão Linear Simples para a Hipótese 2 e à Análise de Regressão Linear Múltipla para a Hipótese 1. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 45 IV. Resultados e Conclusões A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 52 1.3. Análise da Variáveis Qualidade, Satisfação e Intenção em Utilizar. Relativamente às variáveis Qualidade, Satisfação e Intenção em Utilizar, é realizada de seguida a mesma análise feita no ponto anterior. Questões N Mínimo Máximo Média DesvioPadrão 19. Em geral, a qualidade das caixas de pagamento automáticas é: 294 1 7 6.00 1.340 20. Satisfação relativamente ao uso das caixas de pagamento automáticas 294 1 7 5.61 1.414 21. Intenção em voltar a utilizar. 294 1 7 5.32 1.558 Tabela 10 - Análise das Variáveis Qualidade, Satisfação e Intenção em Utilizar. Fonte: SPSS. No que respeita à Qualidade, a variável foi classificada com valor igual a 6 (numa escala máxima de 7 pontos) e com um desvio-padrão de 1.34. Quanto à Satisfação, esta variável tem uma classificação com valor igual a 5.61 e um desvio-padrão de 1.414. Por fim, a variável Intenção em voltar a utilizar possui uma classificação, mais baixa, com valor igual a 5,32 e um desvio-padrão de 1.558. Em suma, os utilizadores consideram que, no geral, as caixas de pagamento automáticas têm qualidade e sentem-se satisfeitos com as mesmas. No futuro tencionam utilizar este tipo de tecnologia self-service. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 53 2. Análise Fatorial Um dos principais objetivos deste estudo é compreender a influência dos atributos nos utilizadores das tecnologias self-service, mais propriamente do self-checkout (caixas de pagamento automáticas) num estabelecimento retalhista. Estas dimensões basearam-se na literatura, advindo de um estudo publicado por Dabholkar (1996) referente às avaliações dos consumidores acerca das opções das novas tecnologias self-service. Deste modo, sentiu-se necessidade de proceder à Análise Fatorial com o objetivo de analisar a estrutura das variáveis quantitativas interrelacionadas de forma a construir uma escala de medida para os fatores intrínsecos que controlam as variáveis originais (Marôco, 2011). É conveniente fazer uma análise exploratória de cada variável antes de iniciar uma análise fatorial. Com um valor de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) igual a 0,821, podemos ver que a análise fatorial é boa, pois o valor encontra-se entre 0,8 e 0,9 (Marôco, 2011). O valor de significância do teste de Esfericidade de Barlett é menor que 0,001 (p-value < 0,001), o que permite rejeitar a hipótese nula e confirmar mais uma vez a possibilidade e adequação do método de análise fatorial para o tratamento dos dados. Em seguida, foram retidos 2 componentes com um número de valores próprios (eigenvalues) superiores a 1, com uma variância total explicada de 60,034%. Através da Matriz dos Componentes, confirmámos a conclusão realizada através da análise das correlações. Deste modo, podemos dizer que o ControloOperações e o Comando estão associados ao fator 2 enquanto que as restantes variáveis estão associadas ao fator 1. O modelo inicial apresentava 5 dimensões (Rapidez, Controlo, Confiança, Facilidade de Uso e Prazer) que não foram comprovadas, pois foram retidos apenas 2 fatores. Desta forma, houve necessidade de “rebatizar” as dimensões de forma a tornar o modelo conceptual percetível. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 54 Fator 1 – Controlo Loading Média Média Fator As caixas de pagamento automáticas dão-me controlo sobre as operações. ,902 5,70 5,72 (2º) As caixas de pagamento automáticas permitemme estar no comando. ,894 5,73 Eigenvalue = 4,832; Variância Explicada = 39,231% Alfa de Cronbach = 0,857; Nº de Variáveis: 2 Fator 2 – Restantes Atributos Loading Média Média Fator As caixas de pagamento automáticas permitemme economizar tempo. ,753 5,73 5,82 (1º) As caixas de pagamento automáticas permitemme realizar o checkout rapidamente. ,771 5,70 Eu gosto de usar as caixas de pagamento automáticas. ,749 5.91 As caixas de pagamento automáticas não exigem muito esforço. ,718 6,22 As caixas de pagamento automáticas são precisas. ,707 5,76 As caixas de pagamento automáticas são de confiança. ,685 6,10 As caixas de pagamento automáticas são fáceis de usar. ,627 6,05 É divertido digitalizar os itens por mim mesmo. ,483 5,07 Eigenvalue = 1,172; Variância Explicada = 20,803% Alfa de Cronbach = 0.861; Nº de Variáveis: 8 Tabela 11 - Fatores Extraídos dos Atributos das Tecnologias Self-Service. Fonte: SPSS. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 55 Se analisarmos o gráfico Scree-Plot podemos verificar a mesma solução, ou seja, que devemos reter apenas 2 componentes: Figura 6 - Scree Plot. Fonte: SPSS. Modelo em estudo (Após realização da Análise Fatorial) Figura 7 - Adaptação do Modelo dos Atributos de Dabholkar (1996) Intenção em Utilizar Satisfação Qualidade Controlo Restantes Atributos A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 56 3. Análise das Hipóteses Hipótese 1 – Relação entre os Atributos das Tecnologias Self-service e a Qualidade A Hipótese 1 pretende ver em que medida a qualidade (variável dependente) é explicada pelas variáveis que pertencem aos Atributos das Tecnologias Self-service, o Controlo e os Restantes atributos (variáveis independentes). Desta forma, foi necessário procedermos à Análise Fatorial Linear Múltipla. A Análise Fatorial Linear Múltipla define um conjunto de técnicas estatísticas usadas para modelar relações entre as variáveis e predizer o valor de uma variável dependente a partir de um conjunto de variáveis independentes. Tabela 12 - Estatística Descritiva dos Erros. Fonte: SPSS. Mínimo Máximo Média Desvio Padrão N Valor Previsto 1,83 6,30 5,32 0,899 294 Erro -5,004 3,078 0,000 0,993 294 Valor Previsto Padrão -3,877 1,092 0,000 1,000 294 Erro Previsto -5,020 3,088 0,000 0,997 294 a. Variável Dependente: Qualidade Os erros ou resíduos do modelo servem quer para estimar os coeficientes de regressão quer para validar os pressupostos de aplicação do modelo de regressão linear (Marôco, 2011). A inferência estatística do modelo só é válida quando os erros possuem distribuição normal de média nula e variância constante (pressupostos da homocedasticidade). Desta forma, a tabela acima apresenta médias iguais a 0 e desvios padrão próximos de 1, validando os pressupostos mencionados. Relativamente ao pressuposto da distribuição normal dos erros, sendo o valor do pvalue (exato) = 0,038 não rejeitamos a hipótese de que a variável segue distribuição A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 57 normal. O teste de Komogorov-Smirnov apresentou um valor de p-value (exato) <0,05 não se rejeitando a hipótese de que os erros seguem a distribuição normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 294 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .99339474 Most Extreme Differences Absolute .082 Positive .072 Negative -.082 Kolmogorov-Smirnov Z 1.400 Asymp. Sig. (2-tailed) .040 Exact Sig. (2-tailed) .038 Point Probability .000 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Tabela 13 - Teste Kolmogorov-Smirnov. Fonte: SPSS. O pressuposto da distribuição normal dos erros pode ser também averiguado graficamente através de um gráfico de probabilidade normal (Normal Probability Plot). Como podemos verificar através do gráfico abaixo, os valores representados distribuemse em torno da diagonal principal, validando o pressuposto de que os erros possuem distribuição normal. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 58 Figura 8 - Gráfico de Probabilidade Normal. Fonte: SPSS. O teste de Durbin-Watson é utilizado para detetar a presença de autocorrelação (dependência) nos resíduos de uma análise de regressão. Este teste é baseado na suposição de que os erros no modelo de regressão são gerados por um processo autorregressivo de primeira ordem. Como regra empírica, os valores de Durbin-Watson variam entre os valores 0 e 4. Para valores próximos de 2 os resíduos não estão correlacionados entre si. Valores inferiores a 2 indicam que os resíduos estão positivamente relacionados entre si, pelo contrário, valor superiores a 2 indicam uma correlação negativa. O teste de Durbin-Watson no nosso caso, apresenta um valor próximo de 2 (DW=1,981) revelando que os resíduos não estão correlacionados entre si não é rejeitada a hipótese de independência. Podemos pois admitir que os erros são independentes, ou seja, que se verifica o pressuposto da independência. Quando as variáveis independentes estão fortemente correlacionadas entre si (condição designada por multicolinearidade), a análise do modelo de regressão ajustado pode ser A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 59 extremamente confusa e desprovida de significado, fazendo desta condição (que as variáveis independentes o sejam de facto) um dos principais pressupostos a validar durante a regressão linear (Marôco, 2011). Esta multicolinearidade pode ser diagnosticada através do “Fator de inflação da variância” (Variance Inflation Factor – VIF). Em relação ao nosso caso em estudo, o valor de VIF é igual a 1,371 para as 2 dimensões dos atributos das tecnologias self-service, ou seja, para as cinco variáveis independentes, validando assim o pressuposto da ausência de multicolinearidade entre as variáveis explicativas. Deste modo, com todos os pressupostos validados anteriormente, realizamos a Análise de Regressão Linear Múltipla entre as variáveis dos atributos das tecnologias Selfservice e a qualidade. Tabela 14 - Análise de Regressão entre Atributos das Tecnologias Self-service e Qualidade. Fonte: SPSS. R R² R² Ajustado DurbinWatson 0,671 0,450 0,446 1,981 Análise Variância SQ gl QM F Sig. Regressão 236,803 2 118,402 119,163 0,000 Erros 289,142 291 0,994 Total 525,946 293 Coeficientes B Erro padrão Beta T Sig. Constante 0,566 0,323 1,754 0,081 Restantes Atributos 0,793 0,062 0,656 12,894 0,000 Controlo 0,026 0,048 0,028 0,544 0,587 a. Preditores: (Constante), Controlo, Restantes Atributos. b. Variável Dependente: Qualidade. Na tabela é apresentado um sumário do modelo onde são dados o coeficiente de correlação múltipla (“R”), o coeficiente de determinação (R²) e o coeficiente de A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 60 determinação ajustado (R² Ajustado). Sendo o coeficiente de determinação igual a 0,446 (R² ajustado = 0,446) podemos afirmar que 45% da variância total na Qualidade é explicada pelas variáveis independentes [Controlo e Restantes Atributos] presentes no modelo de regressão linear ajustado. A análise de correlação simples (R) permite afirmar que existe uma correlação positiva elevada (R> 0,6) entre as variáveis, visto R=0,671. Desta forma, um aumento das variáveis independentes dos atributos das tecnologias self-service leva a um aumento da variável dependente da qualidade. Na tabela ANOVA, conhecida também como Análise da Variância, obtemos um valor de F=119,163 com 2gl. Esta estatística de teste tem associado um p-value < 0,001 (Sig = 0,000), levando a que se rejeite a hipótese nula de que as variáveis são independentes e dependentes não correlacionadas. Podemos concluir que o modelo é altamente significativo, ou seja, que a qualidade está correlacionada com as dimensões dos atributos das tecnologias self-service. A análise do Coeficiente Beta Padrão (Beta) permite-nos concluir que a variável Restantes Atributos apresenta a maior contribuição relativa para explicar o comportamento da qualidade (Beta = 0,656), ou seja, é o fator que melhor explica a variância. Em seguida e por último, o controlo é que tem menor contribuição relativa para explicar o comportamento da qualidade (Beta = 0,028). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 61 Hipótese 2 – Relação entre a Qualidade e a Satisfação Neste caso, iremos realizar uma Análise de Regressão Linear Simples, com exceção do pressuposto da normalidade dos resíduos. Como se pode verificar a partir da tabela abaixo, os erros possuem média igual a 0 e o desvio padrão próximos de 1. Tabela 15 - Análise Descritiva dos Erros. Fonte: SPSS. Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2.42 6.85 5.61 .988 294 Std. Predicted Value -3.224 1.254 .000 1.000 294 Standard Error of Predicted Value .061 .200 .080 .026 294 Adjusted Predicted Value 2.24 6.90 5.61 .987 294 Residual -5.848 4.576 .000 1.012 294 Std. Residual -5.768 4.514 .000 .998 294 Stud. Residual -5.793 4.604 .000 1.003 294 Deleted Residual -5.899 4.761 .000 1.023 294 Stud. Deleted Residual -6.148 4.773 -.002 1.022 294 Mahal. Distance .057 10.395 .997 1.666 294 Cook's Distance .000 .429 .005 .028 294 Centered Leverage Value .000 .035 .003 .006 294 a. Variável Dependente: Satisfação relativamente ao uso das caixas de pagamento automáticas. O teste de Durbin-Watson apresenta um valor próximo de 2 (DW = 1,827) mostrando que os resíduos não estão correlacionados entre si (Tabela 12). Pela análise do Coeficiente de correlação R de Pearson (R = 0,698) podemos concluir que existe uma correlação positiva elevada (R> 0,6) entre as variáveis, ou seja, um aumento da variável independente Qualidade provoca um aumento da variável dependente Satisfação. A análise do coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado = A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 68 5. Conclusões Após apresentadas as discussões relativamente à análise dos dados recolhidos, são apresentadas as conclusões da investigação. O trabalho de investigação estudou a propensão dos consumidores para a adoção de tecnologias self-service. A tecnologia no qual incidiu o estudo foram as caixas de pagamento automáticas (self-checkout), utilizadas no retalho, mais propriamente nos supermercados. Desta forma, o objetivo desta investigação foi fornecer as respostas necessárias relativas às razões pelas quais os consumidores utilizam as caixas de pagamento automáticas (self-checkout) nos supermercados. Assentou em analisar a influência dos atributos associados às tecnologias self-service na qualidade percebida dos utilizadores das mesmas e na avaliação da influência que os atributos têm na satisfação e na intenção em utilizar este tipo de tecnologia futuramente. Com isto, foi realizado um questionário com base no modelo conceptual desenvolvido por Dabholkar (1996), com o objetivo de recolher a informação necessária por parte dos utilizadores do self-checkout. Permitiu conhecer o perfil sociodemográfico dos utilizadores das caixas de pagamento automáticas da amostra em questão. Dos utilizadores, 54,1% são dos sexo feminino e 45,9% são do sexo masculino e possuem em média aproximadamente 40 anos. Da Análise Fatorial, comprovamos a existência de duas dimensões, o Controlo e os Restantes Atributos (Rapidez Percebida, Confiança Percebida, Facilidade de Uso Percebida, Prazer Percebido). A dimensão Restantes Atributos é aquela que tem um maior contributo na explicação da variância do modelo, embora a Dimensão Controlo tenha também um contributo significativo. É de salientar que as tecnologias self-service se tornaram em novas oportunidades de contato entre o retalho (supermercado) e os seus clientes. Devido à competitividade existente, os estabelecimentos retalhistas necessitam de reduzir custos, diferenciando-se A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 69 da concorrência, oferecendo serviços de qualidade para uma maior satisfação e lealdade dos clientes. Comprovámos neste estudo que a qualidade percebida influencia a satisfação, e que esta infuencia a intenção de utilizar esta tecnologia futuramente. A qualidade do serviço relaciona-se com as intenções comportamentais do consumidor. Se o serviço for percebido como de qualidade superior as intenções comportamentais dos consumidores são positivas, ou seja, o consumidor fica mais satisfeito, revela maior intenção de recompra, menor sensibilidade ao preço, maior fidelização, um positivo word-of-mouth e uma maior propensão para reclamar (Zeithaml et al., 1996). A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 70 6. Limitações e Direções para Pesquisas Futuras Embora este estudo tenha fornecido um conhecimento mais profundo relativo ao processo de interação dos consumidores com as tecnologias self-service, uma série de limitações ainda permanece. Juntamente com os resultados discutidos acima, essas limitações podem indicar direções para pesquisas futuras. A primeira limitação a apontar é a falta de estudos sobre o tema no contexto português. Estudou-se o impacto da utilização das tecnologias self-service em apenas algumas dimensões do comportamento do consumidor, outras dimensões poderiam ter sido analisadas (por exemplo, com base noutro modelo). É recomendável a realização de um estudo comparativo tendo em conta diferentes gerações, especialmente aquelas com faixas etárias mais elevadas que mantêm contato com o método tradicional e são adversas à tecnologia. A investigação foi realizada num único estabelecimento retalhista, investigações futuras devem tentar expandir-se a outros estabelecimentos e mesmo a outros serviços, a fim de determinar se as relações aqui encontradas se mantêm. Esta investigação só incidiu sobre uma única tecnologia self-service (self-checkout) sendo essencial no futuro replicar o estudo tendo em conta outro tipo(s) de tecnologia(s) self-service, tais como o dispositivo self-scanning. Ao nível da amostra, esta investigação prende-se no fato de ser constituída apenas por utilizadores efetivos da tecnologia self-checkout. Seria interessante fazer uma análise tendo em conta os não utilizadores deste tipo de tecnologia. Foi testada a relação entre satisfação e as intenções comportamentais, mas não entre a satisfação e o comportamento real do consumidor. Pesquisas futuras deverão testar esta ligação. A tecnologia continuará a desempenhar um papel crescente no retalho e nos serviços de marketing, proporcionando, assim, uma área fértil para investigações futuras. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 71 V. Referências Bibliográficas A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 72 Adams, D. A., Nelson, R. R., e Todd, P. A. (1992), “Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology - a Replication”, Mis Quarterly, Vol. 16, Nº 2, pp. 227-247. Ajzen, I. (1991), Theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, Vol. 50, pp. 179-211. Ajzen, I., e Fishbein, M. (1980), Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Anderson, R.E. e Srinivasan, S.S. (2003), “E-satisfaction and e-loyalty: a contingency framework”, Psychology & Marketing, Vol. 20, Nº 2, pp. 123-38. 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A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 91 VI. Anexos A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 92 Anexo 1 – Questionário Grupo I - Dados Pessoais 1. Sexo 4. Situação Profissional Masculino Estudante a tempo inteiro Feminino Estudante-Trabalhador Trabalhador por conta de outrém a tempo inteiro 2. Habilitações literárias Trabalhador por conta de outrém a tempo parcial Ensino Primário ou inferior Trabalhador por conta própria Ensino Básico Desempregado Ensino Secundário Reformado Bacharelato / Licenciatura Outro Mestrado / Doutoramento 3. Idade Questionário Data: 10/08/2013 Questionário nº: ________ Este questionário servirá de apoio à realização de uma Tese de Mestrado em Gestão de Serviços, na Faculdade de Economia do Porto. O principal intuito é estudar a propensão para o uso de tecnologias self-service num estabelecimento retalhista (supermercado). A tecnologia self-service em questão é as caixas de pagamento automáticas (self-checkout). O questionário é anónimo e será utilizado unicamente para tratamento estatístico. Possui uma duração máxima de 3 minutos. Obrigado pela sua participação! A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 93 Grupo II - Hábitos na Utilização de Caixas de Pagamento Automáticas 4. Com que frequência utiliza as caixas de pagamento automáticas? Sempre Frequentemente Ocasionalmente Raramente N/a 5. Em que altura da semana é mais frequente utilizar as caixas de pagamento automáticas? Fim-se-semana Dias úteis Sempre que vai às compras N/a Grupo III - Opiniões quanto às Caixas de Pagamento Automáticas Indique por favor a sua opinião quanto aos atributos das Caixas de Pagamento Automáticas. Considerando que "1" se refere a Discordo Totalmente e o "7" Concordo Totalmente. Caso alguma questão não lhe seja aplicável, por favor faça um círculo sobre "N/a". (-) (+) 6. As caixas de pagamento automáticas permitem-me economizar tempo. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 7. As caixas de pagamento automáticas permitem-me realizar o checkout rapidamente. 1 2 3 4 5 6 7 N/a (-) (+) 8. As caixas de pagamento automáticas dão-me controlo sobre as operações. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 9. As caixas de pagamento automáticas permitem-me estar no comando. 1 2 3 4 5 6 7 N/a (-) (+) 10. As caixas de pagamento automáticas são precisas. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 11. As caixas de pagamento automáticas são de confiança. 1 2 3 4 5 6 7 N/a (-) (+) 12. As caixas de pagamento automáticas são fáceis de usar. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 13. As caixas de pagamento automáticas não exigem muito esforço. 1 2 3 4 5 6 7 N/a (-) (+) 14. Eu gosto de usar as caixas de pagamento automáticas. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 15. É divertido digitalizar os itens por mim mesmo. 1 2 3 4 5 6 7 N/a Grupo IV - Avaliação das Caixas de Pagamento Automáticas (-) (+) 16. As caixas de pagamento automáticas são melhores que o método tradicional. 1 2 3 4 5 6 7 N/a 17. Prefiro utilizar as caixas de pagamento automáticas em vez de utilizar o método 1 2 3 4 5 6 7 N/a A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 100 Anexo 5 – Scree Plot A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 101 Anexo 6 – Hipótese 1 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics DurbinWatson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .671a .450 .446 .997 .450 119.163 2 291 .000 1.981 a. Predictors: (Constant), Controlo, Restantes Atributos b. Dependent Variable: Em geral, a qualidade das caixas de pagamento automáticas é: ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 236.803 2 118.402 119.163 .000a Residual 289.142 291 .994 Total 525.946 293 a. Predictors: (Constant), Controlo, Restantes Atributos b. Dependent Variable: Em geral, a qualidade das caixas de pagamento automáticas é: Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .566 .323 1.754 .081 Restantes Atributos .793 .062 .656 12.894 .000 .729 1.371 Controlo .026 .048 .028 .544 .587 .729 1.371 a. Dependent Variable: Em geral, a qualidade das caixas de pagamento automáticas é: A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 102 Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 1.83 6.30 5.32 .899 294 Std. Predicted Value -3.877 1.092 .000 1.000 294 Standard Error of Predicted Value .059 .247 .094 .036 294 Adjusted Predicted Value 1.82 6.33 5.32 .899 294 Residual -5.004 3.078 .000 .993 294 Std. Residual -5.020 3.088 .000 .997 294 Stud. Residual -5.037 3.131 .000 1.003 294 Deleted Residual -5.038 3.165 .000 1.005 294 Stud. Deleted Residual -5.263 3.180 -.002 1.010 294 Mahal. Distance .014 16.990 1.993 2.796 294 Cook's Distance .000 .135 .004 .012 294 Centered Leverage Value .000 .058 .007 .010 294 a. Dependent Variable: Em geral, a qualidade das caixas de pagamento automáticas é: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 294 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .99339474 Most Extreme Differences Absolute .082 Positive .072 Negative -.082 Kolmogorov-Smirnov Z 1.400 Asymp. Sig. (2-tailed) .040 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 103 Anexo 7 – Hipótese 2 Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2.42 6.85 5.61 .988 294 Std. Predicted Value -3.224 1.254 .000 1.000 294 Standard Error of Predicted Value .061 .200 .080 .026 294 Adjusted Predicted Value 2.24 6.90 5.61 .987 294 Residual -5.848 4.576 .000 1.012 294 Std. Residual -5.768 4.514 .000 .998 294 Stud. Residual -5.793 4.604 .000 1.003 294 Deleted Residual -5.899 4.761 .000 1.023 294 Stud. Deleted Residual -6.148 4.773 -.002 1.022 294 Mahal. Distance .057 10.395 .997 1.666 294 Cook's Distance .000 .429 .005 .028 294 Centered Leverage Value .000 .035 .003 .006 294 a. Dependent Variable: Satisfação One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 294 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.01208268 Most Extreme Differences Absolute .162 Positive .161 Negative -.162 Kolmogorov-Smirnov Z 2.783 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 Exact Sig. (2-tailed) .000 Point Probability .000 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 104 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .698a .488 .486 1.014 1.827 a. Predictors: (Constant), Qualidade b. Dependent Variable: Satisfação ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 285.894 1 285.894 278.156 .000a Residual 300.123 292 1.028 Total 586.017 293 a. Predictors: (Constant), Qualidade b. Dependent Variable: Satisfação Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.687 .242 6.956 .000 Qualidade .737 .044 .698 16.678 .000 a. Dependent Variable: Satisfação A Propensão dos Consumidores para a Adoção de Tecnologias Self-service O caso do Self-checkout no Retalho 105 Anexo 8 – Hipótese 3 Correlations Satisfação relativamente ao uso das caixas de pagamento automáticas. Intenção em voltar a utilizar. Satisfação Pearson Correlation 1 .622** Sig. (2-tailed) .000 N 294 294 Intenção em voltar a utilizar Pearson Correlation .622** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 294 294 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).