A Cauda Longa: A sua existência no mercado de retalho Online Português

i . Mestrado em Economia e Administração de Empresas A Cauda Longa: A sua existência no mercado de retalho Online Português por Juliana Filipa da Rocha Costa Orientado por: Professor Doutor Pedro Campos Co-Orientado por: Professora Doutora Alexandra Ramos 2015 ii “Da minha aldeia vejo quanto da terra se pode ver no Universo... Por isso a minha aldeia é tão grande como outra terra qualquer Porque eu sou do tamanho do que vejo E não do tamanho da minha altura...” Alberto Caeiro, em "O Guardador de Rebanhos" iii 1 BREVE NOTA BIOGRÁFICA Juliana Filipa da Rocha Costa nasceu a 4 de Junho de 1991, em Fafe. Em 2009 terminou o ensino secundário, na Escola Secundária de Fafe onde teve o seu primeiro contato internacional realizando o Programa Comenius, em Sandviken, Suécia, com o projeto "My Job in the European Space". Nesse mesmo ano, ingressou na Faculdade de Economia do Porto, onde se licenciou em Economia. Durante o seu percurso académico realizou diversas atividades. Pertenceu à associação de estudantes AIESEC Porto FEP onde foi membro durante sete meses da equipa de Projetos Intercâmbio e tornou-se coordenadora desta mesma área. Em 2012 realizou Erasmus na Université du Luxembourg - Faculté de Droit, d'Economie et de Finance, e nesse mesmo ano efetuou um estágio curricular durante 6 meses como Assistente Administrativa e Gestora de Clientes no Deutsche Bank AG - Promotores em Fafe. Em 2013 realizou um estágio de Erasmus na International Society of Food, Agriculture and Environment – ISFAE Ry, em Helsínquia, termina a sua licenciatura e ingressa o Mestrado em Economia e Administração de Empresas. A nível profissional, incorporou em 2013, a Equipa Outlet&TEC e Pet&Plants como estagiária na área operacional da Sonae Modelo Continente. Em 2015 seguiu um novo desafio dentro da empresa e ingressou numa nova equipa da área comercial, tornando-se Analista de Preço da Unidade de Negócio Pet&Plants. iv 2 AGRADECIMENTOS Passaram dois anos de muito trabalho, muitos esforços e muitos desafios… Por diversos motivos de índole pessoal e profissional este projeto nunca teria chegado aqui se não tivesse o apoio e motivação de pessoas muito importantes nos momentos mais difíceis. Assim, não poderia deixar de agradecer a todas as pessoas que fizeram parte deste caminho… À minha Mãe por me ter permitido enfrentar este novo desafio, ter apoiado nos momentos mais difíceis, relativizando as situações e me ter abraçado. Ao Professor Pedro Campos e à Professora Alexandra Ramos, por todo o profissionalismo com que encaram este projeto, por toda a prontidão, disponibilidade, generosidade em ajudar, em criticar e solucionar as adversidades. Foram uma grande âncora neste caminho. Admiro e respeito imenso as vossas competências científicas. O meu muito Obrigada por me terem proporcionado este projeto. Ao Dr. Pedro Pinto, que dentro da azáfama do dia-a-dia de trabalho, no meio dos seus mil e um problemas, teve sempre um “tempinho”, precioso para mim, para me ajudar e conduzir no caminho a seguir. Respeito o seu profissionalismo, a sua capacidade de raciocino crítico, lógico e rápido que foram sem dúvida importantíssimos para levar a cabo este projeto. Muito Obrigada por me ter ajudado na realização deste projeto. Às minhas equipas de trabalho! Um especial obrigado à Dra. Lurdes Vilaça, por todo o apoio, motivação, compreensão e prontidão para ajudar. Foi sem dúvida uma estrelinha que não me deixou vacilar nos momentos em que o excesso de trabalho e estudo colidiram. A toda a Equipa Outlet&TEC, ao Dr. Álvaro Nóbrega e á Dra. Leonor Tato, por em momentos de aperto me terem substituído sem questionar. À minha nova equipa, a todos sem exceção, mas um especial obrigada a Dra. Cristina Soares, por toda a compreensão da importância que este projeto tinha para mim, por me ter motivado e apoiado nesta altura em que o trabalho não escasseia e a faculdade exigia muito de mim. E porque existem pessoas que quando deixamos cair os braços de cansaço, aparecem e os levantam por nós, quero deixar um especial obrigado a todos os meus amigos em particular ao Marcelo e à Sandra, e os meus priminhos “manos”, Carina, Filipe, Duarte e Liliana. v 3 RESUMO O crescimento dos mercados Online nos últimos anos tem sido exponencial. O aparecimento da Internet veio sem dúvida mudar os hábitos dos consumidores. A Internet permitiu o aparecimento do fenómeno da Cauda Longa, que vem pôr em causa a Teoria de Pareto, também conhecida como a Regra dos 80/20. Este estudo tem como objetivo investigar a existência deste fenómeno no mercado de retalho Online Português, a forma como a Cauda se tem vindo a comportar e averiguar sobre o custo de expansão da gama de artigos disponíveis. Utilizando a Base de Dados de uma grande empresa do retalho português e recorrendo a técnicas de modelização estatística, conclui-se que o fenómeno da Cauda Longa no mercado estudado, não tem a mesma expressão como no caso da Amazon. Existe uma tendência para existência de uma Cauda Longa, mas, no entanto, ainda há muitas oportunidades por explorar. Palavras-chave: Cauda Longa, Online, Amazon, Bens Híbridos, Bens Físicos, Bens Digitais, Nicho, TOP, Concentração, Curva de Pareto. vi 4 ABSTRACT The Online markets have been growing exponentially in the last years. The appearance of the Internet has changed the costumer’s behavior. Internet was the driving force for the Long Tail phenomenon, in opposition to the Pareto Principle, also known as the 80/20 rule. This study addresses the existence of a Long Tail in the Portuguese Online retail market, how it has been behaving and investigates the costs of increasing the products range. Using a database from one of the best retail companies in Portugal and employing a statistic model, this study concludes that the Long Tail phenomenon in the Portuguese market is not as clear as the Amazon Long Tail. However there is a propensity for the Long Tail to exist with a lot of opportunities to explore. Keywords: Long Tail, Online, Amazon, Hybrid Retailers, Physical Retailers, Pure Digital Retailers, Niche Products, TOP, Concentration, Pareto Curve. vii 5 ÍNDICE 1 Breve Nota Biográfica ............................................................................................. iii 2 Agradecimentos ....................................................................................................... iv 3 Resumo ..................................................................................................................... v 4 Abstract .................................................................................................................... vi 6 Índice de Tabelas ..................................................................................................... ix 7 Índice de Gráficos ..................................................................................................... x 8 Lista de Siglas ......................................................................................................... xii 1 Introdução ................................................................................................................. 1 2 Revisão de Literatura ................................................................................................ 4 2.1 Forças das Caudas Longas ................................................................................. 6 2.1.1 O eWOM ..................................................................................................... 7 2.1.2 Estudos Empíricos ...................................................................................... 8 2.1.3 Agregadores como Forças de Caudas Longas .......................................... 11 2.2 Problemas das Caudas Longas ......................................................................... 11 2.3 O Mercado Online Português ........................................................................... 14 3 Metodologia e Dados .............................................................................................. 15 3.1 Objetivo ............................................................................................................ 15 3.2 Empresa ............................................................................................................ 16 3.3 Escolha das Lojas ............................................................................................. 17 3.4 Período em Análise .......................................................................................... 17 3.5 Cabaz de Artigos .............................................................................................. 18 3.6 Estrutura de Funcionamento da Loja Online ................................................... 19 4 Resultados e Análise ............................................................................................... 22 4.1 Análise do Catálogo ......................................................................................... 24 4.2 Análise dos Bens Físicos .................................................................................. 35 viii 4.3 Análise dos Bens Perecíveis ............................................................................. 44 4.4 Impato das Alterações Logísticas ..................................................................... 52 4.5 Evolução do Mercado ...................................................................................... 54 5 Conclusão e Desafios para o Futuro ....................................................................... 56 6 Apêndice ................................................................................................................. 61 6.1 Outputs da Análise do Catálogo ....................................................................... 61 6.2 Outputs Análise dos Bens Físicos .................................................................... 67 6.3 Outputs Análise dos Bens Perecíveis ............................................................... 73 7 Bibliografia ............................................................................................................. 81 ix 6 ÍNDICE DE TABELAS TABELA 1 PESO DOS TOP NAS VENDAS, ANÁLISE DO CATÁLOGO .......................................... 24 TABELA 2 COMPARATIVO DOS TOP DE VENDAS COM OS ARTIGOS DE NICHO DE MERCADO, ANÁLISE CATÁLOGO ............................................................................................ 25 TABELA 3 PESO DAS VENDAS, BENS NÃO PERECÍVEIS ............................................................... 35 TABELA 4 COMPARATIVO DOS TOP DE VENDAS COM OS ARTIGOS DE NICHO DE MERCADO, ANÁLISE BENS FÍSICOS ........................................................................................ 36 TABELA 5 COEFICIENTE DE GINI ...................................................................................................... 41 TABELA 6 PESO DOS TOP NAS VENDAS, ANÁLISE DE BEN PERECÍVEIS ................................. 44 TABELA 7 COMPARATIVO DOS TOP DE VENDAS COM OS ARTIGOS DE NICHO DE MERCADO, ANÁLISE DE BENS PERECÍVEIS .......................................................................... 45 4 2 REVISÃO DE LITERATURA As empresas Online têm uma estrutura de exposição dos seus artigos muito diferente das lojas tradicionais. Enquanto que as lojas tradicionais se limitam ao seu espaço físico, em que cada artigo tem um espaço específico numa determinada prateleira, as empresas de venda Online têm esse espaço praticamente ilimitado. Segundo Anderson, à medida que as empresas como a Netflix e Amazon aumentam as suas ofertas deparam-se com o acompanhamento da procura. Anderson (2006, p. 25) refere que “Estas empresas com espaço de prateleira infinito aprenderam eficazmente uma lição da nova matemática: um número muito, muito grande (os produtos situados na Cauda) multiplicado por um número relativamente pequeno (as vendas de cada um dos produtos) ainda é igual a um grande, grande número. E, uma vez mais, esse número muito, muito grande está a tornarse cada vez maior.” A grande força impulsionadora do desenvolvimento das Caudas Longas é sem dúvida a Internet. Cada vez mais o acesso à Internet está facilitado, está mais rápido, sem custos ou com uns custos muito reduzidos, permitindo que o acesso à informação seja fácil, existindo cada vez mais formas e mecanismos de direcionar os consumidores para os seus produtos de interesse. De acordo com Anderson (2006), a segunda grande força é a perda de poder dos grandes sucessos. As vendas de êxitos têm vindo a diminuir desde os anos 50, os êxitos de hoje já não têm o mesmo impacto que tinham nos anos 50, 60 e 70 do século XX. O estudo realizado por Brynjolfsson, et al. (2010b) faz a comparação das vendas da Amazon em 2000 e em 2008, e conclui que existe um crescimento das vendas de nicho em detrimento das vendas dos êxitos. Existe também um aumento da “espessura” da Cauda, ou seja, verifica-se uma subida da linha de vendas dos artigos de nicho (ver figura 1, pág. 7). Contudo, para a existência de Caudas Longas é necessária a existências de êxitos. Os êxitos impulsionam os mercados de nicho, tal como por exemplo, a compra de um bestseller, que relata um determinado assunto, pode impulsionar a compra de outros livros relacionados, que não são tão conhecidos pela maioria mas, por uma minoria que compra nesse nicho de mercado. 5 Segundo Clemons & Nunes (2011), o aumento dos mercados de nicho ocorreu em diversas categorias de artigos. Quer seja para combater a competitividade, quer seja para satisfazer um nicho de mercado, foram criados e expandidas as gamas de artigos. Os mercados de nicho não têm que ser muito alargados mas, têm que ter os consumidores necessários para justificar a existência do segmento. É importante que os custos de produção, bem como os custos de distribuição estejam bem controlados e que se mantenham as economias de escala para que a produção para os mercados de nicho seja rentável. Aumentar a venda, vendendo em todas as direções é uma das principais formas de preconizar a Cauda Longa. Clemons & Nunes (2011) apresentam como exemplo a Bosh que vende em simultâneo peças para a Mercedes e para a BMW. As grandes dificuldades da implementação referem-se ao aumento de SKUs 3 . Segundo Clemons & Nunes (2011), o grande aumento do número de SKUs complicam os tempos de fabrico e de produção, quantos mais artigos diferentes se produzem mais complicada se torna a coordenação da produção. Aumentam as dificuldades de inventário e aumentam os custos. A existência de um grande número de artigos dificulta o re-design dos artigos, a inovação, a utilização de novas técnicas de produção e comercialização. Os artigos à venda nas Caudas Longas não são propriamente artigos de luxo, mesmo tendo preços elevados, são antes novos artigos que são melhores para alguns consumidores ou simplesmente diferentes (Clemons & Nunes, 2011). As Caudas Longas remetem-nos para o futuro das empresas. Já Brynjolfsson, et al. (2011) estudaram este tema e perspetivaram sobre o futuro dos negócios. As principais conclusões indicam que existe, e tenderá a permanecer, uma tendência para a redução da concentração das vendas, isto significa que existirá uma mudança no comportamento das vendas, passarão a ser vendidos alguns êxitos e muitos produtos de nicho, produto de difícil identificação para os consumidores. Assim tornar-se inevitável o desenvolvimento de ferramentas de pesquisa e recomendação que vão ao encontro dos gostos dos consumidores. 3 SKU - Stock Keeping Unit. É um código logístico utilizado para identificar cada artigo, normalmente a diferentes artigos atribuem-se diferentes SKUs. Cada empresa tem o seu SKU, podendo o mesmo artigo ter para o fornecedor um SKU, e para o comerciante outro SKU. 6 O estudo realizado por Brynjolfsson, et al. (2010b) que compara o ano de 2000 da Amazon com o ano 2008, afirma que a teoria da Cauda Longa se tem verificado na Amazon e tenderá a ser permanente. Existe um maior peso das vendas de artigos de nicho. 2.1 Forças das Caudas Longas Segundo Anderson (2006), são três as grandes forças das Caudas Longas. A primeira grande força é a democratização das ferramentas de produção. Esta força permitiu o aumento do número de produtores, bem como do número de diferentes produtos concebidos. Como consequência da existência de um maior número de produtos, a Cauda alonga-se (ver figura 1, pág. 7). A segunda grande força é a redução dos custos de consumo através da democratização da distribuição. O facto de os próprios consumidores passarem a poder ser produtores só é benéfico se os restantes consumidores tiverem acesso aos conteúdos gerados e se puderem tirar benefício dos mesmos. A Internet veio garantir a sua distribuição, a custos reduzidos e de fácil acesso. Tal como é afirmado por Brynjolfsson, et al. (2003), os reduzidos custos de transação oferecidos pela Internet têm levado ao aumento da procura e compra de muitos títulos não armazenados nas lojas tradicionais. Esta segunda força permite um maior acesso aos mercados de nicho, aumentando o seu consumo, ou seja, provoca uma subida da linha das vendas de nicho, isto é, engorda a Cauda (ver figura 1, pág. 7). A terceira força apontada é a ligação entre a oferta e a procura. O eWOM 4 , os filtros de pesquisa, as recomendações permitem reduzir os custos de pesquisa e desta forma assiste-se a uma deslocação das vendas dos êxitos para as vendas de nicho. Uma das razões, segundo Brynjolfsson, et al. (2003) para o crescimento da variedade de produtos à venda na Internet deve-se à elevada capacidade dos retalhistas Online em catalogar, recomendar e fornecer um grande número de produtos para venda. Resume-se graficamente de seguida o impacto destas três forças: 4 eWoM: Eletronic word-of-mouth, nome dado ao passa-a-palavra nas ferramentas Online (blogs, redes sociais, etc.). 7 Figura 1 As três Forças das Caudas Longas identificadas por Chris Anderson. Fonte: (Anderson, 2006, pp. 56, 57, 58) 2.1.1 O eWOM O eWOM é uma compilação Online que agrega as opiniões de vários consumidores sobre um produto ou serviço específico (Chevalier, et al., 2004). Os produtos são classificados e os potenciais compradores têm acesso a esta informação antes de tomaram a decisão de compra, (Hennig-Thurau, et al., 2004). É uma ferramenta importante para os negócios Online, pois é considerada uma importante fonte de informação para a avaliação do produto, podendo levar a compra ou demover um potencial comprador de a concretizar, (Lee, et al., 2011). O eWOM pode tornar-se simultaneamente uma força e uma ameaça para a existência de Caudas Longas. De acordo com Lee, et al. (2011), é uma grande força quando introduz produtos pouco populares mas atrativos que de outra forma o consumidor não teria conhecimento da sua existência, levando assim à compra do produto. Em contrapartida, pode tornar-se uma inibição à venda de artigos de nicho, visto que populariza os êxitos de mercado que têm melhores ratings. Ou seja, se os consumidores procuram produtos atrativos, mas que são artigos menos populares, esta é uma forma de incrementar as vendas de produtos de nicho, enquanto que, se os consumidores procuram o melhor produto de mercado o eWOM irá ajudá-los a encontrar o artigo mais popular e desta forma inibe a Cauda Longa (Lee, et al., 2011), porque assiste-se a um incremento das vendas das “cabeças” 5 – Caudas Curtas. Para melhor compreender o impacto do eWOM nas vendas Online, Lee, et al. (2011) realizaram um estudo baseado na categorização dos produtos. Desta forma seria passível 5 “Cabeças” refere-se ao grande valor das vendas dos êxitos levando à concentração do mercado 8 de se concluir em que tipo de produtos é que a eWOM teria um impacto negativo ou positivo para o crescimento da Cauda Longa. Este estudo conclui que a Cauda Longa é aplicável em produtos com subjetivas normas de avaliação, isto é, produtos cujos consumidores têm diferentes preferências sem nenhum critério de avaliação definido. Pelo contrário, as Caudas Curtas surgem para produtos com objetivas normas de avaliação, isto é, produtos cujos consumidores têm preferências vincadas. Lee, et al. (2011) explicam esta caraterização dos produtos da seguinte forma, no caso das USB memory stick, o design é um critério subjetivo de definir para os consumidores. Alguns terão preferência por um design mais arrojado e outros terão preferência pelo simples. Contudo relativamente à capacidade de armazenamento, já estamos perante um critério objetivo, ou seja, todo o consumidor tem preferência por uma capacidade de armazenamento superior. A introdução de motores de pesquisa e de recomendação, à luz da investigação efetuada por Brynjolfsson, et al. (2006), permite reduzir os custos e permite que os consumidores encontrem artigos que de outra forma não conseguiriam. Este facto leva a que haja uma mudança no plano de distribuição das empresas, ver também Brynjolfsson, et al. (2010a). 2.1.2 Estudos Empíricos Hinz, et al. (2011) realizaram um estudo com o objetivo de percecionar as determinantes das Caudas Longas. Neste estudo analisou-se de que forma o aumento da gama de artigos e os motores de pesquisa e recomendação produzem impacto na existência de Caudas Longas. O estudo foi efetuado numa empresa alemã lider no mercado de venda de DVDs. Na análise efetuada constam 3 alterações dos motores de pesquisa e recomendação, o que permite averiguar o seu impacto no consumidor. Assim, Hinz, et al. (2011) concluíram que o aumento da gama produz um aumento da procura individual. No entanto, este aumento processa-se numa escala decrescente, o que a partir de determinado ponto, aumentos sucessivos da gama, provocam aumentos cada vez menores, verificando-se o efeito de substituição, ou seja, ao invés de os indivíduos consumirem mais, optam por um artigo em função de outro. O crescimento das caudas tem uma forte dependência do aumento de novos consumidores. A mudança de motores de pesquisa não tem grande impacto na procura individual, ao passo que a sazonalidade (período do ano em que o 9 indivíduo adquire o produto) tem maior influência. Os motores de pesquisa e filtros adicionais permitem aumentar o tamanho da cauda, mas os sistemas de recomendação levam ao aumento da compra de êxitos de mercado – Caudas Curtas. Brynjolfsson, et al. (2006) apresentam determinantes de primeira e segunda ordem. As de primeira ordem são os que estão relacionadas com a oferta e a procura, isto é, melhorias das ferramentas de produção do lado da oferta e melhorias das ferramentas de pesquisa do lado da procura. As determinantes de segunda ordem são incentivos simultâneos do lado da oferta e da procura e rementem-nos para o incentivo à criação de novos produtos para a satisfação de diferentes desejos e gostos. Mais tarde, Brynjolfsson, et al. (2010a), as determinantes tecnológicas e não tecnológicas. Dentro dos tecnológicos tem-se os relacionados com os motores de pesquisa, a personalização das tecnologias, as Comunidades Online e os Social Network A personalização das tecnologias remete-nos para como os motores de pesquisa e recomendação vão ao encontro dos nossos gostos pessoais. Assim se temos interesse pelos TOP de vendas, serão esses artigos que nos aparecerão quando corremos o motor de pesquisa. Se temos gostos mais peculiares e pouco populares, ser-nos-ão apresentados artigos de nicho. No primeiro caso verifica-se uma concentração, enquanto que no segundo uma dispersão ao longo da cauda. Outro fator tecnológico apresentado são as comunidades online e as redes sociais, que podem ser uma força ou ameaça para as Caudas Longas, isto porque estão relacionadas com a forma como os consumidores se deixam influenciar pelas modas, pelas recomendações de outros consumidores e pelos êxitos de mercado. A oferta é novamente apresentada como uma determinante tecnológica, aqui no sentido de se ter artigos Online que não estão disponíveis nas lojas tradicionais. Em 2003, Brynjolfsson, et al. (2003) tinham atestado que o aumento da venda de livros obscuros 6 , por via Online tem feito aumentar a venda de livros nas lojas tradicionais. Sendo assim, existe uma sinergia para o mercado tradicional. Brynjolfsson, et al. (2010b) acreditam que estes incentivos existem de igual modo para os bens físicos, pois consideram que com as tecnologias, todos os custos podem ser minimizados. 6 Livros obscuros são os livros considerados de nicho, pouco conhecidos no mercado. 10 Os motores de busca diretos 7 não aumentam a procura de produtos de nicho. Já Brynjolfsson, et al. (2003) declaram que as ferramentas de recomendação oferecidas pelos retalhistas Online permitem que os consumidores localizem produtos que não encontrariam nas lojas tradicionais. O estudo realizado por Brynjolfsson, et al. (2011) demonstra que os consumidores utilizam as ferramentas de recomendação e os motores de busca indireta 8 , e conclui que ambas as ferramentas aumentam as vendas dos produtos de nicho. Brynjolfsson, et al. (2011) analisaram uma empresa de venda de roupa feminina de preços moderados, cujos clientes poderiam comprar estes produtos por via Online ou através de um catálogo de artigos fazendo a encomenda por telefone ou por correrio. A gama de artigos estudada é igual nas duas vias de consumo, bem como o preço correspondente. Este estudo pretende compreender a concentração das vendas e conseguiu-se perceber que usando a Curva de Lorenz e o coeficiente de Gini, existem diferenças entre as vendas Online e por catálogo. O estudo conclui demostrando que as vendas Online têm uma cauda maior do que as vendas por catálogo, o que significa que o mercado por catálogo é mais concentrado. Contudo, o preço de venda ao público (PVP) médio dos 50% dos produtos mais vendidos pelas duas vias tem um valor inferior no Online. Um estudo posteriormente realizado por Peltier & Moreau (2012), no mercado livreiro francês conclui que as vendas são menos concentradas no setor Online, os mecanismos de informação e ferramentas de distribuição provocam alterações nas decisões dos consumidores e o fenómeno das Caudas Longas não é temporário. As vendas Online são uma excelente forma de ir ao encontro das preferências dos consumidores, permitem a redução dos custos com intermediários, e a transferência das responsabilidades. Vendedores Online têm como principal preocupação a satisfação dos clientes, para tal deverão oferecer uma diversidade de produtos diferenciadores. A concorrência pelo preço é muito reduzia, os consumidores estão dispostos a pagar mais 7 Motores de busca diretos, são motores em que é possível escrever uma palavra que identifica aquilo que procuramos. 8 Motores de busca indiretos, são motores de busca que utilizam um conjunto de filtros, que vai excluindo artigos da nossa procura 11 por produtos deferenciadores, o que permite alavancar as suas margens (Clemons & Nunes, 2011). O estudo realizado por Brynjolfsson, et al. (2003) sobre a venda de livros Online conclui que a competição pela expansão da gama é entre 7 a 10 vezes maior à competição pelo preço, em termos de excedente do consumidor, ver também (Chevalier, 2003). Posteriormente Brynjolfsson, et al. (2006), vêm reaprovar esta teoria. O preço médio dos artigos de nicho é superior ao preço médio dos êxitos, adicionalmente, o estudo mostra que o ganho obtido pelo aumento da variedade de livros é superior ao ganho obtido pela redução do preço, ver também Rothschild, (1974) e Hann, et al., (2003). 2.1.3 Agregadores como Forças de Caudas Longas Segundo Anderson, (2006, p. 92) “os agregadores são uma manifestação da segunda força: a democratização da distribuição”. Os agregadores são empresas ou serviços que disponibilizam um conjunto de artigos, eliminando possíveis barreiras existentes entre fornecedores e clientes (Anderson, 2006). Permitem a eliminação das barreiras de entrada de novos produtos no mercado, perpetuando os mercados de nicho. O volume de vendas aumenta à medida que os custos de venda diminuem. Os grandes mercados eletrónicos de distribuição como a Amazon e eBay funcionam como agregadores. Isto é, conciliam a oferta de diversos fornecedores, disponibilizam a venda desses produtos nas suas plataformas de venda Online, indo ao encontro da procura dispersa. Fazendo este encontro entre as partes, o produto é distribuído pelo fornecedor para o cliente final. A grande vantagem dos agregadores é que o inventário perde valor nas prateleiras de terceiros (Anderson, 2006). 2.2 Problemas das Caudas Longas Os problemas relacionados com as Caudas Longas são essencialmente de ordem de comprimento de gama. Para se conseguir penetrar em mercados de nicho é necessário que a nossa gama seja abrangente e para tal o nosso número de SKUs é necessariamente elevado. Segundo Clemons & Nunes (2011), o elevado número de SKUs complica a 12 agenda de fabrico e linha de produção, a gestão de stocks e a distribuição. Para além disso, a constante entrada de novos produtos acarreta custos de gestão de marca, publicidade, promoção, complica os processos de venda e complica o trabalho da equipa de formação no sentido de comunicarem ao cliente qual o produto adequado para si. É necessário repensar artigos e tecnologias de inovação e comunicação de forma a aproveitar oportunidades de negócio, (Clemons & Nunes, 2011). Os custos com o inventário tornam-se irrelevantes quando se fala em artigos estritamente digitais, como é o caso das músicas e dos livros. A armazenagem destes artigos é meramente em bytes e mega bytes. Podem ser armazenados em discos rígidos, tornando os custos de armazenamento destes artigos muito reduzidos ou até mesmo nulos. Nesse sentido, armazenar artigos cujas vendas são na ordem dos milhares ou na ordem das dezenas tem praticamente o mesmo custo. Assim, adicionar mercadoria ao inventário é irrelevante quanto ao custo, mas adiciona potencial de venda (Anderson, 2006). Contudo, isto só acontece para artigos puramente digitais, já que para os artigos físicos a armazenagem é inevitável. Este é o desafio das Caudas Longas, encontrar formas de reduzir estes custos, fazendo com que o artigo chegue a casa do consumidor da mesma forma que os artigos digitais são distribuídos (Anderson, 2006). A venda de bens físicos é, por isso, bem mais complexa do que a venda de bens digitais, essencialmente devido aos custos de armazenagem As lojas tradicionais conseguem comercializar pouco mais do que os êxitos de cada gama de artigos. Ou seja, as lojas especializadas disponibilizam aos seus clientes para além dos êxitos alguns produtos de nicho. Isto acontece devido à sua reduzida capacidade de armazenagem. Já as lojas de venda Online de bens físicos conseguem disponibilizar um maior número de SKUs, mantendo-se também limitada a sua capacidade de armazenamentos. Estas lojas têm a vantagem de possuírem armazéns centralizados. Para processar cada encomenda é necessário ir ao seu espaço de prateleira no armazém e enviar ao consumidor. Normalmente são utilizadas grandes empresas de logística que processam pequenas encomendas. Chama-se a este tipo de empresas, empresas híbridas por possuírem a componente digital de encomendas pela Internet e pelo produto ser um bem físico. Estas empresas conseguem ir além dos mercados tradicionais na conquista das caudas. Contudo não conseguem alcançar toda a longevidade da cauda. Para alcançar esta longevidade é necessário que os bens se tornem em puramente digitais (Anderson, 2006). Abaixo 13 encontram-se esquematizados os pontos de corte na cauda que cada mercado consegue alcançar, gráfico 1. Gráfico 1 Pontos de corte dos modelos económicos. Fonte: (Anderson, 2006, p. 96) O estudo realizado por Goel, et al. (2010) baseado na análise de 5 bases de dados da Yahoo!, Netflix e Nielson revela que, o crescimento da popularidade de um artigo ou serviço, está associado com a satisfação do cliente com o mesmo. O crescimento da popularidade de um artigo é mais do que a proporcionalidade de crescimento da satisfação, ou seja, existe sobreavaliação da popularidade, que não é sustentada pelo aumento da satisfação. O grande perigo da Cauda Longa é que os produtos de nicho geralmente não são conhecidos e não são geralmente apreciados. Estes fatores indicam que existe uma fração bastante elevada de consumidores que têm preferência pelas “cabeças” em relação às caudas. No entanto, este mesmo estudo revela que os consumidores consomem esporadicamente artigos de nicho. De facto, o comportamento dos consumidores em relação à avaliação dos artigos difere consoante o tipo de artigo. Conforme é comprovado no estudo, os consumidores têm preferência por êxitos de mercado quando se fala no mercado dos filmes e preferências por nichos quando se refere ao mercado da música. 20 Na segunda forma a Loja Online utiliza um armazém específico para satisfazer as encomendas dos seus clientes. Neste caso, existe um espaço no entreposto geral das lojas, onde se aprovisionam fisicamente os artigos que são vendidos no mercado Online. Por norma, estes artigos têm todos um Lead Time 12 associado de 3 a 15 dias de forma a garantir que existe unidades suficientes do artigo no espaço de armazém do Online. No caso do artigo ainda não estar neste espaço, tem que ser encomendado ao grande armazém, ou até mesmo ao fornecedor. A imposição deste Lead Time vai reduzir o número de roturas 13 de stock e o Cliente será informado que o artigo precisa no máximo daqueles dias para que este o possa receber. Esta forma de processar as encomendas permite que não seja necessário que todos os artigos estejam disponíveis no espaço de armazém da Loja Online, reduzindo os custos de armazenamento e permitindo que todos os clientes, independente da zona do país onde fazem a encomenda, tenham acesso à mesma gama de artigos (a mais vasta gama). A terceira forma é quando a compra efetuada Online despoleta uma encomenda direta ao fornecedor que procederá ao envio para o Cliente. Neste caso, a Loja Online funciona como um Agregador, ou seja, disponibiliza aos seus Clientes, na sua plataforma artigos que não adquiriu. A grande vantagem é que o inventário perde valor nas prateleiras de terceiros. A Loja Online recebe um valor 14 sobre essa venda em troca de disponibilizar a sua visibilidade na sua plataforma. Ou seja, existe um aumento da venda acompanhada de uma redução dos custos de venda. Resumindo os processos, quando um cliente faz uma encomenda na Loja Online, o processo pode ser esquematizado conforme se pode ver na figura 2: 12 Lead Time é o tempo de aprovisionamento, ou seja, é o tempo necessário que a loja necessita para ter o artigo disponível para o consumidor. 13 Rotura acontece quando o stock existente não é suficiente para satisfazer os pedidos de clientes. 14 A Loja recebe uma quantia, podendo ser, por exemplo uma comissão, uma fee, pela disponibilização do espaço ao fornecedor, ou um desconto comercial na compra do artigo para posterior venda, ou uma margem de venda superior. 21 Figura 2 Esquema do Processamento das Compras Online Quando existem roturas de stock de artigos que foram comprados Online, existe um sistema de recomendação que automaticamente substitui o artigo em rotura por um similar, este sistema só funciona se o cliente tiver registado no seu perfil que pretende receber artigos substitutos em caso de roturas. Cliente Compra Online Loja Cliente Entreposto Disponível no Espaço da Loja Online Cliente Não Disponível no Espaço da Loja Online Encomenda Fornecedor Espaço Loja Online Cliente Entreposto Espaço Loja Online Cliente Fornecedor Cliente Processo de Compra de Artigos Físicos Processo de Compra de Artigos Físicos quando a Loja Online funciona como um Agregador Processo Habitual de Compra Online de Artigos Perecíveis 22 4 RESULTADOS E ANÁLISE Serão efetuadas as mesmas análises para cada base de dados. Iniciar-se-á uma análise gráfica sobre a possibilidade da base de dados seguir a tendência de uma Power Law, fazendo para tal o Diagrama de Pareto. De seguida será averiguada sobre a concentração das vendas nas diferentes tipologias de Loja, utilizando o Coeficiente de Gini e a Curva de Lorenz. Por último, será testada a hipótese de existirem diferenças estatisticamente significativas entre as Lojas. Para realizar esse teste será usada a Curva de Pareto devidamente adaptada ao caso em estudo. De acordo com Brabazon & MacCarthy (2012), para que a teoria da Cauda Longa se verifique é necessário que o gráfico da função 𝑝(𝑥)= 𝐶𝑥−𝛼 em escala logarítmica contra a sua distribuição empírica apresente, aproximadamente, uma linha reta. Verificando-se, então a variável segue uma Power Law 15 , 𝑝(𝑥)= 𝐶𝑥−𝛼, (1) onde 𝑝(𝑥) é a função (densidade) de probabilidade da variavel 𝑋. Neste caso, também a função cumulativa 𝑃(𝑋)= 𝑃(𝑋 ≥ 𝑥) será uma Power Law, ver Newman (2005). A distribuição cumulativa de uma variável é uma Power Law, se tem a expressão acima representada, o que neste caso significa, que à medida que se aumenta o número de artigos disponíveis, as vendas acumuladas em escala logarítmica aumentam em linha reta. A Power Law é frequentemente usada para modelar uma base de dados cuja frequência de um evento varia segundo a potência de outro evento. O α é uma constante, chamado o expoente da Power Law. O C é uma constante fixa que é determinada de forma que a distribuição de p(x) tenha soma 1. Para averiguar sobre a existência da Power Law será 15 Quando a probabilidade de medir um valor varia inversamente com o valor da quantidade, diz-se que a quantidade segue uma Power law, também conhecida como a lei de Zipf, (Zipf, 1949) ou a distribuição de Pareto, Newman (2005). 23 efetuada uma análise gráfica,fazendo o Diagrama de pareto, que por definição é uma Power Law, , (Zipf, 1949). Para uma análise mais aprofundada sobre a existência de diferenças entre a concentração das vendas e o respetivo crescimento das Caudas nas Lojas será estimada e testada a Curva de Pareto devidamente adaptada ao caso em estudo, conforme já foi anteriormente usado por Brynjolfsson, et al., (2011). Assim, para que se possa proceder a análise e considerando a Equação 2: ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖)= 𝛽0+ 𝛽1ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖)+ 𝜀𝑖 (2) em que 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖 representa as vendas do artigo i, e 𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖 é o ranking de vendas para cada artigo vendido, numerado de 1 a n. 𝛽1 mede a rapidez com que as vendas do artigo i decrescem com o aumento do ranking. 𝜀𝑖 representa o erro aleatório par o artigo i. Estudos anteriores demonstram que a relação entre as vendas e o ranking de vendas são um bom ajustamento para a distribuição das vendas, ver Brynjolfsson, et al. (2003). De acordo com Brynjolfsson, et al. (2011) para que uma Loja tenha uma Cauda Longa superior a outra Loja necessita que o 𝛽1 apresente o valor menos negativo (menor, em valor absoluto). O facto do 𝛽1 ser menor em valor absoluto, indica que os valores superiores do rankvendas retêm um grande volume de vendas. O aumento da gama de artigos disponíveis na Loja Online implica custos adicionais, quer para efetuar a logística da operação, quer para armazenagem dos mesmos. Conforme foi exposto na Secção 3.6, que mostra as diferentes formas de operação da loja Online, será importante avaliar o impacto do aumento de artigos disponíveis, face à estrutura logística, ou seja fazer uma análise de benefícios versus custos adicionais. A logística utilizada para a comercialização de artigos perecíveis terá que ser bastante diferente da de artigos não perecíveis, impactando a possibilidade de crescimento de gama disponível. Desta forma, foram isolados os dois tipos de produtos. Assim, serão efetuadas duas grandes e distintas análises. Para artigos perecíveis, o objetivo da análise será averiguar sobre a concentração das vendas da Loja Online e Lojas Físicas assim como verificar se existe uma tendência para a existência de uma Cauda Longa, quer na Loja Online, quer na Loja Física. No caso dos artigos não perecíveis para 24 além de se averiguar a concentração das vendas e do comprimento da cauda, serão analisados também os custos versus benefícios de alargamento da gama disponível, utilizando para tal uma categoria de artigos que a empresa já iniciou em período experimentalmente. De salientar que, no caso de se pretender aumentar a gama de artigos na Loja Online tal implicará uma alteração na logística utilizada, acarretando custos. A empresa encontra-se a testar esta alteração de logística com uma gama específica de artigos, e como tal será analisada esta gama pretende-se inferir sobre a possibilidade de se replicar para os restantes artigos não perecíveis. 4.1 Análise do Catálogo Para iniciar a análise, vamos começar por uma gama de artigos que esteve disponível num catálogo, num determinado período do ano. A gama de artigos é igual em todas as Lojas, com exceção da Loja Física de Pequena dimensão. Esta Loja tem um espaço de prateleira e de armazenamento menor do que as restantes lojas e por esse motivo apenas tem disponível parte dos artigos do catálogo. No primeiro período o catálogo disponibilizou para venda 615 artigos diferentes, sendo que a Loja Física de Pequena dimensão disponibilizava somente 318. No segundo período o número de artigos disponíveis aumentou para 767, no entanto na Loja Física de Pequena dimensão somente 272 artigos estiveram disponíveis. Começando por analisar o comportamento das vendas, podemos verificar pela tabela 1 que o Peso dos artigos de nicho amentaram do período 1 para o período 2, na Loja Online. O comportamento das Lojas Físicas não é uniforme, enquanto que na Loja Física de Média e Pequena dimensão há um aumento de 6 e 7 pontos percentuais, respetivamente, do peso dos artigos de nicho nas vendas, na Loja Física de Grande Dimensão há uma redução colossal do peso, em 24 pontos percentuais. Período Peso Lojas Online Grande Média Pequena 1 TOP 20% 60% 38% 52% 39% Bottom 80% 40% 62% 48% 61% 2 TOP 20% 46% 61% 46% 32% Bottom 80% 54% 39% 54% 68% Tabela 1 Peso dos TOP nas Vendas, Análise do Catálogo 25 A tabela 2 apresenta os valores médios das quantidades vendidas por cada Loja, bem como os respetivos preços médios. O preço médio dos artigos de nicho é superior ao dos TOP de vendas, sendo esta uma das forças apontadas nas Caudas Longas, ver Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006). Podemos verificar que o preço médio dos artigos de nicho aumentou em todas as Lojas do período 1 para o período 2, sendo a Loja Online a Loja que que teve um maior crescimento do preço médio. No período 1 verifica-se que o PVP médio da Loja Online é de € 20.60 para os TOP de vendas e de €20.16 para os artigos de nicho. Um teste t-student para a diferença das médias (entre o TOP e o bottom) no período 1 apresenta um valor de 0.31984 para a estatística de teste, e um p-value de 0.7494. Já no período 2, apresenta um valor de - 2.5783 para a estatística de teste e um p-value de 0.01038. No período 1, para níveis de significância usualmente considerados ≤ 10% não se rejeita, a hipótese dos preços médio dos artigos de nicho ser igual ao preço médio dos TOP de vendas. Já no período 2, considera-se que existe evidência estatística para concluir que os preços médio dos artigos de nicho difere do dos TOP de vendas, (ver apêndice, 6.1). Do período 1 para o período 2, as vendas reduziram-se em todas as Lojas. Ou seja, as vendas do período 2 foram inferiores às do período 1. Esta redução repercute-se nas quantidades médias vendidas, quer dos TOP, quer dos artigos de nicho. Período 1 - Catálogo Período 2 - Catálogo Online Grande Média Pequena Online Grande Média Pequena SKU 615 615 615 318 767 767 767 272 Skus TOP 20% 123 123 123 64 153 153 153 54 Skus Bottom 80% 492 492 492 254 614 614 614 218 Nº Skus sem vendas 25 3 6 13 33 6 11 0 Qtd Média Venda 30 588 19 731 2 531 30 588 19 731 2 531 TOP 20% 56 135 105 20 30 118 78 19 Bottom 80% 13 40 25 6 9 32 20 7 PVP Médio TOP 20% 20,60 € 14,18 € 17,11 € 14,05 € 20,56 € 14,83 € 15,86 € 13,00 € Bottom 80% 20,16 € 21,96 € 21,13 € 19,07 € 24,82 € 24,14 € 25,28 € 20,04 € Tabela 2 Comparativo dos TOP de vendas com os artigos de nicho de mercado, Análise Catálogo Analisando graficamente a teoria da Power Law, e de acordo com Brabazon & MacCarthy (2012) e Newman (2005), à medida que se aumenta o número de artigos disponíveis as vendas acumuladas aumentam. Do período 1 para o período 2 o catálogo aumentou em 152 o número de artigos disponíveis. Este aumento não se verificou na Loja de Pequena 26 dimensão, pois foram reduzidos 46 artigos disponíveis na Loja. Nos gráficos 3 a 6 estão representados os Diagramas de Pareto para o período 1. Gráfico 3 Diagrama de Pareto - Período 1, artigos de catálogo - Loja Média dimensão Gráfico 4 Diagrama de Pareto - Período 1, artigos de catálogo - Loja Grande dimensão Gráfico 5 Diagrama de Pareto - Período 1, artigos de catálogo - Loja Pequena dimensão 27 Pela análise gráfica, no período 1, identifica-se a Loja Online e a Loja de Pequena dimensão como as Lojas que obtêm 80% das vendas acumuladas com menor número de artigos. Estas são também as lojas que apresentam uma Cauda mais “espessa”. No caso da Loja Online, verifica-se que após 90% das vendas a Cauda fica muito estreita. As Lojas de Média e Grande dimensão são as que apresentam uma cauda mais comprida, sendo que a Loja de Grande dimensão a que apresenta uma Cauda mais “espessa” onde os TOP de vendas têm um menor peso. Nos gráficos 7 a 10 estão representados os Diagramas de Pareto para o período 1. Gráfico 6 Diagrama de Pareto - Período 1, artigos de catálogo - Loja Online Gráfico 7 Diagrama de Pareto - Período 2, artigos de catálogo - Loja Pequena dimensão 28 Gráfico 8 Diagrama de Pareto - Período 2, artigos de catálogo - Loja Média dimensão Gráfico 9 Diagrama de Pareto - Período 2, artigos de catálogo - Loja Grande dimensão Gráfico 10 Diagrama de Pareto - Período 2, artigos de catálogo - Loja Online 29 Analisando graficamente, o comportamento das Caudas do período 1 são muito semelhantes às do período 2. Identifica-se a Loja de Grande Dimensão como a Loja com a Cauda mais Longa, a Loja com a Cauda mais Curta é a Loja de Pequena dimensão. Neste segundo período, a análise gráfica identifica que a Loja Online se distancia da Loja de Pequena dimensão em termos de comprimento de Cauda. Enquanto que no eixo dos yy onde está representado o peso das vendas de cada artigo nas vendas totais, no caso da Loja Online varia de 0 a 0.8%, no caso da Loja de Pequena dimensão varia entre 0 e 2.5%, significando que os artigos TOP de vendas têm um maior peso nas vendas totais. A Loja de Média e a de Grande dimensão estão mais semelhantes, quer a nível de alongamento da cauda, quer do aumento das vendas dos artigos de nicho, relativamente ao período 1. Para averiguar sobre a concentração das vendas fez-se a Curva de Lorenz e o coeficiente de Gini para as 4 Lojas. Na figura 3 estão representadas as Curvas de Lorenz, para os artigos à venda no catálogo do período 1. A curva preta é a curva da Loja Online e é a curva que apresenta uma maior concentração das vendas, apresentado um coeficiente de Gini de 0.50. A Loja de Média dimensão é a curva representada a verde e é a Loja em segundo lugar com maior grau de concentração de vendas, com um coeficiente de Gini de 0.47. Seguidamente aparece a Loja de Pequena dimensão, com um coeficiente de Gini de 0.44. Por último, ou seja, a Loja cujo grau de concentração das vendas é menor, isto é, a Loja que apresenta menores desigualdades na venda de artigos dos TOP de vendas e dos artigos de nicho, é a Loja Física de Grande dimensão exibindo um coeficiente de Gini de 0.41. 36 facto de não se verificar um aumento das quantidades médias vendidas pode estar camuflado no aumento dos artigos disponíveis, isto porque existe uma gama muito maior de artigos no momento 2, ou seja, os consumidores podem ter aumentado o consumo de artigos de nicho, mas não de forma proporcional ao aumento da gama. Período 1 - Bens Físicos Período 2 – Bens Físicos Online Grande Média Pequena Online Grande Média Pequena SKU 424 723 725 465 650 854 900 509 Skus TOP 20% 85 145 145 93 130 171 180 102 Skus Bottom 80% 339 578 580 372 520 684 720 407 Nº Skus sem vendas 2 8 2 8 7 9 1 Qtd Média Venda , TOP 20% Qtd 25 185 106 37 24 154 83 39 Bottom 80% Qtd 4 17 13 6 4 17 11 6 PVP Médio TOP 20% Qtd 20,53€ 6,82€ 9,64€ 8,79€ 28,22 € 38,06€ 6,82 € 9,20€ Bottom 80% Qtd 29,75€ 27,06€ 28,23€ 19,51€ 28,61 € 15,53€ 27,06 € 20,87€ Tabela 4 Comparativo dos TOP de vendas com os artigos de nicho de mercado, Análise Bens Físicos De acordo com Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006) o preço médio dos artigos de nicho é superior ao do TOP de vendas, sendo este um dos motivos pelo qual a venda de poucas quantidades, mas de muitos artigos, compensa a venda dos TOP de Vendas. No período 1, o preço médio dos artigos de nicho da Loja Online é superior ao PVP dos TOP, o mesmo acontece nas restantes Lojas Físicas. Nesta Loja a diferença entre o PVP dos TOP e dos artigos de nicho apresenta uma estatística do teste t-student -1,8647 e um p-value de 0.06297, o que significa que só para valores acima de 6.3% de significância se considera que a diferença de PVPs é estatisticamente significativa, ver apêndice 6.2. No período 2 a diferença do preço médio dos artigos de nicho e dos TOP reduz-se, na Loja Online. Neste segundo período a Loja Online apresenta um t-statistic -0.056973 e um p-value de 0.9546, ou seja, para níveis de significância usuais e face a informação estatística disponível, a diferença de PVP entre os artigos de nicho e o TOP de vendas não é estatisticamente significativa, ver apêndice 6.2. Analisando graficamente a teoria da Power Law, e de acordo com Brabazon & MacCarthy (2012) e Newman (2005), à medida que se aumenta o número de artigos disponíveis as vendas acumuladas aumentam. Nos gráficos 11 a 14 estão representados os Diagramas de Pareto para o período 1. 37 Gráfico 11 Diagrama de Pareto - Período 1, Análise Bens Físicos - Loja Pequena dimensão Gráfico 12 Diagrama de Pareto - Período 1, Análise Bens Físicos - Loja Média dimensão Gráfico 13 Diagrama de Pareto - Período 1, Análise Bens Físicos - Loja Grande dimensão 38 Gráfico 14 Diagrama de Pareto - Período 1, Análise Bens Físicos - Loja Online Analisando graficamente, no período 1, espera-se que a Loja que completa 80% das suas vendas, utilizando mais artigos é a Loja Física de Grande dimensão. As restantes lojas indicam ter um comprimento de cauda muito semelhante. No entanto é de salientar que a Loja Online e a Loja de Pequena dimensão são as Lojas que apresentam uma cauda mais “grossa”. De seguida são apresentados os Diagramas de Pareto para o período 2. Gráfico 15 Diagrama de Pareto - Período 2, Análise Bens Físicos - Loja Pequena dimensão 39 Gráfico 16 Diagrama de Pareto - Período 2, Análise Bens Físicos - Loja Média dimensão Gráfico 17 Diagrama de Pareto - Período 2, Análise Bens Físicos - Loja Grande dimensão Gráfico 18 Diagrama de Pareto - Período 2, Análise Bens Físicos - Loja Online 40 Neste segundo período, pela análise gráfica é de se esperar que a Loja de Grande dimensão tenha perdido comprimento de Cauda face as restantes Lojas. Note-se que a Loja Online neste segundo obtém 80% das vendas com um menor número de artigos, enquanto que as restantes lojas não variam muito o seu comportamento. É percetível que a Loja Online, quer no período 1, quer no período 2 é a que tem a cauda mais “grossa”, no entanto não é percetível se existem diferenças do período 1 para o período 2. Pela análise gráfica não é fácil a identificação da Loja que tem uma maior cauda, parecem todas muito similares. Passemos agora à análise da concentração das vendas utilizando a Curva de Lorenz e o coeficiente de Gini para as 4 Lojas. Na figura 6 estão representadas as Curvas de Lorenz para o período 1 e 2. Na tabela 5 são dados os resultados do Coeficiente de Gini para cada Loja. A curva a verde que representa a Loja de Média dimensão é a que apresenta uma maior concentração de vendas no período 1, apresentando um coeficiente de Gini de 0.64, no momento 2, é a curva vermelha que apresenta uma maior concentração de vendas, com um coeficiente de Gini de 0.68, sendo esta a curva da Loja de Grande dimensão. A Loja Online é a curva representada a preto e é a única curva que apresenta uma descida do coeficiente de Gini entre os períodos, o que significa que existe uma menor desigualdade entre a compra de artigos do TOP e da cauda. 41 Figura 6 Curva de Lorenz, Bens Físicos Período Lojas Online Grande Média Pequena 1 0,6 0,4 0,64 0,57 2 0,58 0,68 0,63 0,58 Tabela 5 Coeficiente de Gini Aprofundando a análise, averiguando sobre comportamento das vendas nas diferentes tipologias de lojas, vamos proceder à estimação da Curva de Pareto, equação 2, conforme foi efetuado para a análise de catálogo. ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖)= 𝛽0+ 𝛽1ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖)+ 𝜀𝑖 (2) Em que 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖são as vendas do artigo i, e 𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖 é o ranking para a venda de cada artigo. Estimando a equação 2 através do comando lm do software R para a Loja de Pequena dimensão, no período 1, ver apêndice 6.2, obtém-se a seguinte estimação: o ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑃 𝑖)= 7.11264 − 1.01895 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑃 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 460; 𝑅2= 0.829; 𝐹 = 2231 42 Em que vendasPi representa as vendas da Loja Pequena dimensão para o artigo i, e rankvendasPi o ranking de vendas da Loja Pequena dimensão do artigo i. o Loja de Média dimensão ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑀𝑒𝑑 𝑖)= 8.81540 − 1.10514 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑀𝑒𝑑 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 711; 𝑅2= 0.7868; 𝐹 = 2623 Em que vendasMedi representa as vendas da Loja Média dimensão para o artigo i, e rankvendasMedi o ranking de vendas da Loja Média dimensão do artigo i o Loja de Grande dimensão ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝐺𝑟𝑎 𝑖)= 4.169548 − 0.522463 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝐺𝑟𝑎 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 711; 𝑅2= 0.7984; 𝐹 = 2816 Em que vendasGrai representa as vendas da Loja Grande dimensão para o artigo i, e rankvendasGrai o ranking de vendas da Loja Grande dimensão do artigo i o Loja Online ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑂𝑁 𝑖)= 6.73735 − 1.05411 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑂𝑁 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 418; 𝑅2= 0.7021; 𝐹 = 3611 Em que vendasONi representa as vendas da Loja Online dimensão para o artigo i, e rankvendasONi o ranking de vendas da Loja Online dimensão do artigo i Para níveis de significância usuais e face à informação disponível, podemos concluir pela significância global de todas as regressões e pela significância individual de cada variável. O valor elevado do 𝑅2, em todas as lojas, sugere que o modelo está bem ajustado. Neste primeiro período, a Loja que apresenta valor menos negativo, menor, em valor absoluto, para 𝛽1 é a Loja de Grande dimensão, seguido da Loja Física de Pequena dimensão. Procedendo de igual forma para o período 2, ver apêndice 6.2, obtém-se as seguintes estimações: o ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑃 𝑖)= 7.36739 − 1.04719 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑃 𝑖)+ 𝜀𝑖 43 𝑛 = 506; 𝑅2= 0.8355; 𝐹 = 2569 o ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑀𝑒𝑑 𝑖)= 8.79142 − 1.09494 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑀𝑒𝑑 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 889; 𝑅2= 0.7957; 𝐹 = 3462 o ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝐺𝑟𝑎 𝑖)= 9.45353 − 1.15165 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝐺𝑟𝑎 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 845; 𝑅2= 0.5958 ; 𝐹 = 3058 o ln(𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑂𝑁 𝑖)= 1.614𝑒−16 − 1.000 ln(𝑟𝑎𝑛𝑘𝑣𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑂𝑁 𝑖)+ 𝜀𝑖 𝑛 = 640; 𝑅2= 1; 𝐹 = 3611 Na estimação do modelo para a Loja Online, no período 2, no output do R-commander obtém-se 𝑅2= 1, significando que o ajustamento é perfeito. Apesar deste valores poderem não ser muito fiáveis, os sucessivos valores elevados de 𝑅2 sugere-nos o bom ajuste do modelo. Este facto é também confirmado por Brynjolfsson, et al., (2003) e Brynjolfsson, et al., (2011) onde mostraram que a relação entre vendas e ranking de vendas é ajustável á distribuição. Face à informação disponível, por exemplo, para um nível de significância de 5%, podemos concluir pela significância global de todas as regressões e pela significância individual de cada variável. Neste período, a Loja que apresenta o menor valor negativo, em valor absoluto, para 𝛽1 é a Loja Online, seguido da Loja Física de Pequena dimensão. Podemos verificar pelos dados expostos que, em valor absoluto, o valor de 𝛽1 subiu do período 1 para o período 2 na Loja de Pequena e Grande dimensão. A Loja Online e a Loja de Média dimensão apresentaram uma redução desse valor. Assim, pode-se concluir que do período 1 para o período 2, quer a Loja Online, quer a Loja de Média dimensão apresentaram um crescimento da Cauda. Estes resultados são compatíveis com os resultados obtidos pelo coeficiente de Gini e Curva de Lorenz. 44 4.3 Análise dos Bens Perecíveis Os artigos que constituem esta BD são muito similares de período para período. Este cabaz de artigos difere de Loja para Loja, sendo que em ambos os períodos a Loja com maior número de artigos disponíveis é a Loja Física de Grande Dimensão. Analisando o peso dos 20% dos artigos mais vendidos nas vendas totais, conforme se encontra ilustrado na tabela 6, conclui-se que a Loja Online apresenta os mesmos resultados em ambos os períodos, sendo que as restantes Lojas Físicas apresentam decréscimos nos pesos dos TOP, em detrimento dos artigos de nicho. Note-se que, enquanto as Lojas Físicas apresentam uma redução de vendas do período 1 para o período 2, a Loja Online apresenta um aumento. Período Peso Lojas Online Grande Média Pequena 1 TOP 20% 79% 71% 80% 84% Bottom 80% 21% 29% 20% 16% 2 TOP 20% 79% 68% 79% 78% Bottom 80% 21% 32% 21% 22% Tabela 6 Peso dos TOP nas Vendas, Análise de Ben Perecíveis Na tabela 7 encontra-se a análise às vendas das 4 lojas. Ao contrário das análises anteriores, todas as lojas apresentam uma redução do número de artigos disponíveis, do período 1 para o 2. Com exceção da Loja Online, que apresentou uma subida do PVP médio dos artigos TOP de vendas, a redução do número de artigos foi acompanhada por uma redução dos preços médios (TOP e nichos). A loja que apresentou maiores variações de preço foi a Loja Física de Média Dimensão, com uma variação de -15% para os TOP e -23% para os Bottom. Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006), afirmam que o preço médio dos artigos de nicho é superior aos dos TOP, de facto, com exceção da Loja Online, que no período 2 apresenta um PVP dos TOP 6 cêntimos superior aos nicho, perante o período 1 e o período 2 esta afirmação torna-se verdadeira. Averiguando sobre a significância estatística das diferenças de PVP entre os artigos de nicho e os TOP, para níveis de significância usuais, em todas as Lojas, com exceção da Loja Online, em ambos os períodos, as variáveis apresentam diferenças estatisticamente significativas, ver apêndice 6.3. 45 De acordo com Anderson (2006), à medida que adicionarmos artigos à nossa Loja Online, existe uma tendência para o crescimento da sua Cauda, significando um deslocação dos clientes das Cabeças para as Caudas. Neste caso em concreto, apesar de existir uma redução do número de artigos disponíveis, existe um aumento das quantidades médias vendidas, quer dos 20% mais vendidos, quer dos restantes 80%. Existe um maior crescimento das quantidades médias vendidas nos artigos de nicho, senda a Loja Física de Pequena Dimensão a que apresentou um maior crescimento. A Loja Online foi a terceira loja que mais cresceu. Este cenário é compatível com as teorias económicas, que perante uma redução de preço, ceteris paribus, se verifica um aumento da procura. Período 1 - Bens Perecíveis Período 2 - Bens Perecíveis Online Grande Média Pequena Online Grande Média Pequena SKU 23 677 30 253 26 381 26 362 23 263 28 625 26 166 19 843 Skus TOP 20% 4 735 6 051 5 276 5 272 4 653 5 725 5 233 3 969 Skus Bottom 80% 18 942 24 202 21 105 21 090 18 610 22 900 20 933 15 874 Nº Skus sem vendas 52 744 856 6 823 68 132 62 10 Qtd Média Venda , TOP 20% Qtd 3202 5096 3953 1177 3500 5294 4056 1464 Bottom 80% Qtd 92 237 92 24 107 271 115 49 PVP Médio TOP 20% Qtd 2,18 € 2,17 € 2,31 € 2,13 € 3,97 € 1,98 € 1,97 € 1,89 € Bottom 80% Qtd 4,44 € 4,73 € 5,38 € 4,03 € 3,91 € 4,50 € 4,16 € 3,78 € Tabela 7 Comparativo dos TOP de vendas com os artigos de nicho de mercado, Análise de Bens Perecíveis Procedendo à análise gráfica da Power Law, conforme efetuado nas análises anteriores, utilizando o Diagrama de Pareto, obtemos para o período 1 os gráficos de 19 a 22. Gráfico 19 Diagrama de Pareto - Período 1, artigos perecíveis - Loja Pequena dimensão 52 4.4 Impato das Alterações Logísticas Conforme já foi descrito, existem diferentes formas de abastecer a Loja Online. Das três formas acima descritas, existe uma que se destaca, pois possibilita que a Loja Online disponibilize ao consumidor uma maior gama de artigos. Este é um projeto piloto que a empresa esta a implementar e avaliar a sua replicação para outras categorias de produtos. A implementação deste sistema logístico potenciará as vendas Online, pois permitirá ao cliente ter acesso a uma maior gama de artigos, uma maior variedade, satisfazer mais e diferentes consumidores. Com este sistema logístico será possível passar de uma gama 𝑔1 para uma gama 𝑔2 do gráfico 2 - secção 3.1, esta gama 𝑔2é chamada uma gama de bens híbridos, isto é, através de uma plataforma Online é possível vender bens físicos. Até ao início deste projeto a Loja Online apenas disponibilizava aos seus clientes as gamas disponíveis nas Lojas de Físicas, que abasteciam a área de residência do cliente Online, desta forma a Loja Online operava como uma Loja Física, no entanto em vez de ter disponível para o cliente prateleiras com artigos tinha o seu site. Este projeto permitiu um aumento de 46% de artigos que apresentaram vendas na plataforma Online. Permitiu disponibilizar ao cliente mais 63% de artigos, o que representou um aumento de vendas em 114%, sendo este o primeiro impacto do período 1 para o período 2, num terceiro período, este sistema logístico centralizado permitiu o crescimento de 5% das vendas. Contudo a implementação deste sistema logístico teve um impacto a nível de custos. Os custos mais importantes e que vamos considerar nesta análise são custos referentes aos custos de transporte, da mercadoria até ao cliente, custo de preparação, custos referentes à preparação dos artigos para entrega, no caso em que a logística é realizada utilizando a Loja Física, este custo é referente ao custo suportado por dispensar um funcionário para ir buscar o artigo, quer seja ao espaço de prateleira, quer seja ao armazém, posteriormente guardar o artigo, ou acondiciona-la para que a encomenda seja satisfeita. Este sistema de abastecimento da Loja Online, possui um menor custo de preparação unitário que a preparação efetuada pela Loja Física, cerca de 36% inferior. O custo de transporte utilizando o sistema centralizado é cerda de 38% mais baixo que a utilização da Loja Física. Este custo de transporte, torna-se relativamente mais baixo que o custo 53 efetivo da Loja Física, porque se considerou a utilização de um sistema externo a empresa, como por exemplo os CTT Express para realizar o transporte, permitindo uma redução deste custo. Em suma, estima-se que este projeto tenha permitido uma redução de 9% os custos de transporte e de preparação no primeiro período (este valor foi somente de 9%, porque a taxa de transporte que normalmente paga pelo cliente pela entrega da mercadoria na sua morada, foi assumida pela empresa na grande maioria das vendas efetuadas neste período). No segundo período, estima-se que os custos tenham reduzido em cerca de 75%, isto porque, a taxa de transporte que a empresa pagava pelo envio da mercadoria foi transferida para o cliente, bem como existe a eliminação do custo de transporte da mercadoria do entreposto central para a Loja Física. Analisando somente estes custos poder-se-ia rapidamente concluir que a alteração do sistema logístico é em tudo benéfico para a empresa, pois permite um aumento das vendas, bem como uma redução dos custos logísticos. Contudo, existem outros custos difíceis de estimar como, será que o custo de ter a mercadoria no armazém de uma Loja Física é igual ao de o ter num entreposto? De facto, de acordo com Anderson (2006), os custos de um serviço centralizado são inferiores, e o aumento das vendas à medida que adicionamos artigos à nossa BD, mais que compensa o custo. Considerando que o aumento da gama de artigos, estamos a disponibilizar aos nossos clientes artigos de nicho e conforme é afirmado por Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006), o PVP dos artigos de nicho é superior ao dos TOP de vendas, e possuem uma margem superior. Pela análise estatística efetuada na secção 4, conclui-se que existe uma tendência para que haja uma evidência estatística para a diferença de PVP entre os artigos TOP e os artigos de nicho. Vejamos a análise de catálogo, enquanto que no período 1 a diferença de PVPs não era estiticamente significativa no período 2, para um nível de significância de 1%, por exemplo, é estatisticamente significativo. Face aos custos expostos, poderemos afirmar que a passagem para o serviço centralizado, permitindo o aumento da gama de 𝑔1 para uma gama 𝑔2, gráfico 2 - secção 3.1, será compensador para a empresa, permitindo uma continuidade do aumento das vendas, conforme aumentaram nos períodos em análise. 54 4.5 Evolução do Mercado A Loja Online em análise é uma loja relativamente recente, com menos 7 anos que a famosa Amazon, e encontrando-se a laborar num mercado bastante menos robusto. O fato deste mercado ainda não apresentar uma grande robusteza, significa que existem muitas potencialidades por explorar. Abaixo, no gráfico 27, é apresentada a evolução do número de clientes, no mercado Online. A informação é referente a períodos consecutivos, sem cortes. Pode-se verificar que ainda está muito aquém da Loja Física de Grande Dimensão, mas cada vez se aproxima mais da Loja de Pequena Dimensão. Gráfico 27 A Evolução do Consumo nas Lojas Analisando somente a Loja Online, conforme gráfico 28, pode-se verificar mais nítidamente a evolução do número de clientes. Existe um pico, que se salienta no gráfico, este pico de clientes também é notável nas Lojas Físicas, a grande diferença entre a Loja Online e a Loja Física, é que este pico na Loja Online é antecipado, isto acontece devido a um desfazamento promocional entre as Lojas Físicas e a Loja Online. 55 Gráfico 28 A Evolução do Consumo na Loja Online Enquanto que nas Lojas Físicas, a evolução do número de clientes se tem mantido ao longo do tempo, a Loja Online apresenta um crescimento de 4% ao mês, o que se reflete num crescimento de 30% desde o primeiro valor do gráfico para o último. 56 5 CONCLUSÃO E DESAFIOS PARA O FUTURO Com o objetivo de analisar a existência de Caudas Longas no mercado de retalho Online Português, foi escolhida uma empresa líder deste sector, obtendo a informação sobre 3 Lojas Físicas e a Loja Online em dois períodos. A escolha de 3 Lojas Físicas prendeu-se com o objetivo de comparar a tendência do comprimento da Cauda da Loja Online com estas Lojas. Foram também considerados dois períodos, de forma a ser fosse possível averiguar sobre a evolução da Cauda, isto é, verifica-se que do período 1 para o período 2 existe ou não um aumento do seu comprimento. Foram escolhidos 3 cabazes de artigos com a intenção de perceber quais os artigos que fazem sentido expandir a gama na Loja Online. A análise efetuado ao catálogo (BD1) são artigos que neste momento fazem parte do projeto piloto da empresa. Este projeto permitiu a expansão de gama de artigos disponíveis. Para que tal fosse possível foi necessário utilizar uma forma diferente de abastecer da Loja Online. A BD2 é constituída por um cabaz de artigos de bens físicos com características muito similares às do catálogo. O objetivo seria compreender a tendência da Cauda deste cabaz de artigos, por forma a inferir sobre o impacto positivo ou negativo deste cabaz ingressar o mesmo sistema logístico. A BD3, constituída por um cabaz de artigos perecíveis, é um cabaz de artigos que tem algumas particularidades, isto é, são artigos que exigem cuidados quer ao nível da validade, do manuseamento, das temperaturas, etc. A inclusão deste cabaz de artigos na análise prendeu-se com o objetivo de verificar o comprimento da Cauda destes artigos nas diferentes Lojas e comparar com a Loja Online. Foi feita uma análise cuidada ao comportamento e evolução das Caudas nas três análises. Na análise do catálogo (BD1) é possível verificar pela curva de Lorenz e pelo coeficiente de Gini, que a Loja Online diminuiu as suas desigualdades de vendas entre TOP e artigos de nicho do período 1 para o período 2, aproximando-se da Loja de grande dimensão. Nesta análise podemos, efetivamente, comparar os resultados da Loja Online com a Loja de Grande dimensão, pois ambas possuem o mesmo número de artigos e são exatamente os mesmo. Verifica-se que do período 1 para o período 2, a Loja Online reduz o peso das vendas dos TOP. Os resultados da estimação da curva de Pareto permitem concluir que a 57 Loja Online aumenta o comprimento da sua Cauda do período 1 para o período 2. No período 2 a Loja Online apresenta um 𝛽1 menos negativo que no período 1 (Brynjolfsson, et al., 2011). Verificou-se que o 𝛽1 da Loja de Grande dimensão é menos negativo que o 𝛽1 da Loja Online, no entanto não se testou se esta diferença é estatisticamente significativa. Numa análise futura, será relevante averiguar sobre esta diferença ser estatisticamente significativa, visto que pelo coeficiente de Gini e pela Curva de Lorenz se verificou uma maior desigualdade na Loja Online que a Loja de Grande dimensão. Podemos também verificar que o comprimento da Cauda da Loja de Pequena dimensão também aumento, no entanto a Loja de Média dimensão reduz-se. Relativamente aos PVPs dos artigos de nicho serem inferiores aos PVPs dos TOP de vendas, nas Lojas Online, pode-se dizer que existe essa tendência, isto porque, em ambos os períodos o PVP médio dos artigos de nicho é superior ao PVP médio dos TOP de vendas, no entanto, a diferença só é estatisticamente significativa no período 2, ver Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006). Na análise de BD2, cabaz de bens físicos, do período 1 para o período 2, a Loja Online aumentou cerca de 53% o número de artigos disponíveis. O peso dos TOP de vendas também aumentou, este aumento não é surpreendente, pois o aumento do peso dos TOP pode ser por dois motivos, os artigos adicionados para além de conter artigos de nicho também são considerados TOP de vendas ou porque existe um aumento da procura de TOP em detrimento dos artigos de nicho, sendo esta segunda hipótese negada pelos testes efetuados. Esta análise apresenta resultados muito análogos aos da BD1 (análise de catálogo), ou seja, do período 1 para o período 2 existe uma redução do coeficiente de Gini e pela curva de Lorenz verifica-se uma redução da concentração das vendas entre TOP e nichos, isto na Loja Online. Nas Lojas Físicas os coeficientes de Gini aumentam nas Lojas de Grande e Pequena dimensão, reduzindo-se na Loja de Média dimensão. A Loja Online apresenta uma evolução positiva, do período 1 para o período 2, em termos de comprimento de Cauda. No período 2 a Loja apresenta uma Cauda estatisticamente mais Longa do que no período 1. Já as Lojas Físicas estão de acordo com os resultados obtidos para o coeficiente de Gini, ou seja, do período 1 para o 2 a Loja de Pequena e Grande dimensão apresentam uma redução comprimento, já a Loja de Média dimensão apresenta um ligeiro aumento. Quanto á diferença dos PVPs médios entre os TOP de vendas e os artigos de nicho, os resultados obtidos são inconclusivos, isto porque, no caso 58 da Loja Online no período 2 os PVPs dos artigos de nicho não são superiores aos TOP, no entanto neste período a diferença de PVPs não é estatisticamente significativa. Na última análise, efetuada aos bens perecíveis, BD3, verifica-se que todas a Lojas do período 1 para o período 2 reduziram o número de artigos disponíveis. Apesar desta redução de artigos a Loja Online apresenta o mesmo peso dos TOP nas vendas. Através do coeficiente de Gini e da curva de Lorenz, conclui-se por uma redução da concentração das vendas, do período 1 para o 2, a análise do modelo, através da estimação da curva de Pareto concluiu que esta redução da concentração não é estatisticamente significativa, apresentando resultados opostos, como uma redução do comprimento da Cauda do período 1 para o período 2. Relativamente as Lojas Físicas, todas apresentam uma redução do coeficiente de Gini, no entanto pela análise do modelo verifica-se que do período 1 para o período 2, somente a Loja de Pequena e Grande dimensão aumentaram a sua Cauda, as 2 restantes reduzirão. Quanto aos preços médios dos artigos de nicho, ao contrário da Loja Online, todas as Lojas Físicas apresentam PVPs superiores, em ambos os períodos para os artigos de nicho, no entanto, no período em que os PVPs dos TOP na Loja Online é superior ao dos nichos, a diferença não é estatisticamente significativa. Em suma, podemos que concluir que considerando somente a BD1 e BD2 (cabazes de artigos constituídos por bens físicos) se verifica que a Loja Online tem uma tendência de crescimento do comprimento da Cauda. Nas Lojas Físicas esta tendência não é linear, depende da Loja e depende da análise. Relativamente aos PVPs, apesar da análise não ser tão objetiva também podemos concluir pela tendência para que os PVPs de nicho sejam superiores aos dos TOP. Não é possível afirmar, que tal como é verificado por Anderson (2006), que as Lojas Online possuem uma Cauda Longa, como é o caso do enorme comprimento da Cauda da Amazon. No entanto, verifica-se uma tendência para o crescimento da Cauda da Loja Online. As alterações logísticas efetuadas pela empresa em estudo, para além de reduzirem os custos de abastecimento da Loja Online estão a permitir um aumento da gama disponível na Loja Online. Esta gama de artigos esta disponível na Loja Online por um período de tempo maior do que o período de tempo disponível nas Lojas Físicas. Por exemplo, os artigos sazonais, como piscinas e barbecues apenas estão disponíveis nas Lojas de Físicas durante o verão, enquanto que na Loja Online este período para além de ser prolongado 59 também é antecipado. Ou seja, a Loja Online disponibiliza os artigos sazonais aos seus clientes, antes da época alta de venda e após essa época. Isto acontece porque o espaço ocupado por estes artigos na Loja Online não passa de um armazenamento em bytes, enquanto que na Loja Física ocupa espaços de prateleira, que poderia ser substituída por outros artigos da época. De acordo com Anderson (2006), os custos de um serviço centralizado são inferiores, e o aumento das vendas à medida que adicionamos artigos à nossa base de dados, mais que compensa o custo, isto é verificado neste projeto piloto. Relativamente ao que é afirmado por Clemons & Nunes (2011), Brynjolfsson, et al. (2003) e Brynjolfsson, et al. (2006) que o PVP médio dos artigos de nicho é superior ao dos TOP de vendas, na análise efetuada nos 3 cabazes de artigos os resultados obtidos para o teste de t-student não são lineares, não nos permitindo concluir pelos preços superior nos artigos de ninho, não existe evidência estatística. Como podemos verificar na segunda análise, BD2, do período 1 para o 2 a Loja Online apresentou um crescimento da Cauda, portanto, pode-se dizer que face ao exposto anteriormente faria sentido incluir este artigos no novo serviço de abastecimento da Loja Online. O mercado Online em análise tem vindo a acompanhar o mercado Online Português, apresentado um crescimento médio mensal de 4%, enquanto que o mercado Português desde de 2008 tem apresentado um crescimento médio anual de 19%. Apesar deste elevado crescimento do Mercado Online Português, ainda existem muitas oportunidades por explorar. O cliente português tem uma elevada preferência pelas Lojas Físicas, o que se pode verificar pelo elevado número de clientes a frequentar estas Lojas. No entanto é de salientar que as Lojas Físicas têm vindo a perder força, enquanto que a Loja Online tem vindo a aumentar ao longo o tempo o número de clientes. Pode-se verificar que o trafego de clientes na Loja Online já se aproxima da Loja de Pequena dimensão. A Loja Online em análise é relativamente mais recente que a Amazon, estando inserida num mercado e continente completamente diferente. Podemos concluir que existe uma tendência para a existência de uma Caudas Longa nesta Loja, especialmente se considerarmos os resultados obtidos com a análise de Catálogo e com a análise de Bens Físicos. Contudo esta Loja tem ainda um enorme potencial de crescimento. 60 Numa análise futura seria relevante ter acesso a um conjunto de artigos, com os seus respetivos custos unitários, quer de transporte quer de armazenagem e averiguar sobre a melhor forma de abastecer a Loja Online. Adicionalmente seria relevante testar a existência de diferenças significativas entre as Caudas das Lojas Físicas e a Loja Online, isto é, verificar se estatisticamente o 𝛽1das Lojas Físicas são efetivamente menos negativos. 61 6 APÊNDICE Para a análise das Bases de Dados foi utilizado o softwere R (package R commander), ver Venables, et al. (2015), para estimar e testar o modelo. Serão apresentadas nesta secção os output e algumas conclusões aos testes efetuados, ver Olivera, et al. (2011).. 6.1 Outputs da Análise do Catálogo 1. Teste t-student para a diferença entre o PVP dos artigos de nicho e dos TOP de Vendas. Com este teste pretende-se testar se existe diferenças significativas entre o PVP dos TOP de vendas e o PVP dos artigos de nicho. o No período 1, a Loja Online obteve-se o output da figura 8, como se pode verificar para um nível de significância de 5%, a diferença não é estatisticamente significativo. o No período 2, para a Loja Online, obteve-se o output da figura 9, como se pode verificar apresenta um t-statistic de -2.5783 e um p-value de 0.01038, ou seja, para um nível de significância de 5%, rejeita-se a hipótese dos PVPs serem iguais, sendo a diferença estatisticamente significativa. Figura 8 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Online Figura 9 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Online 68 o Loja Física de Pequena dimensão apresentou um p-value de 3.155e-06, no período 1, ver figura 24. No período 2, (figura 25) obteve um p-value de 3.278e -11. Em ambos os períodos a diferença é estatisticamente significativa. Figura 24 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Online Figura 25 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Pequena dimensão Figura 26 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Pequena dimensão 69 o Loja Física de Média dimensão, conforme se pode analisar pelo output, as diferenças de PVP entre o TOP e os artigos de nicho são estatisticamente significativas, ver figura 26 e 27. o Loja Física de Grande dimensão, conforme se pode analisar pelo output, as diferenças de PVP entre o TOP e os artigos de nicho são estatisticamente significativas, ver figura 28 e 29. Figura 29 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Grande dimensão Figura 27 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Média dimensão Figura 28 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Média dimensão 70 2. Estimação do Modelo o Período 1 – Loja de Pequena dimensão o Período 1 – Loja de Média dimensão Figura 32 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Média dimensão, período 1 Figura 31 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Pequena dimensão, período 1 Figura 30 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Grande dimensão 71 o Período 1 – Loja de Grande dimensão Figura 33 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Grande dimensão, período 1 o Período 1 – Loja Online Figura 34 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Online, período 1 72 o Período 2 – Loja Pequena dimensão Figura 35 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Pequena dimensão, período 2 o Período 2 – Loja Média dimensão Figura 36 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Média dimensão, período 2 73 o Período 2 – Loja Grande dimensão Figura 37 Estimação do modelo, Bens Físicos, Loja Grande dimensão, período 2 o Período 2 – Loja Online Figura 38 Estimação do modelo, Loja Online, período 2 6.3 Outputs Análise dos Bens Perecíveis  Teste t-student para a diferença entre o PVP dos artigos de nicho e dos TOP de Vendas. Com este teste pretende-se testar se existe diferenças significativas entre o PVP dos artigos de nicho e o PVP dos TOP de vendas. 74 o Nas figuras 38 e 39 encontra-se o output do software R para o teste de t-student para a diferença das médias da Loja Online, no período 1 e 2. No período 1 o p-value é de 2.2e-16, por exemplo, para um nível de significância de 5%, as diferenças são estatisticamente significativas, ver figura 38. No período 2, figura 39, o p-value é de 0.4394, o que significa que a diferença não é estatisticamente significativa. Figura 40 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Online o Nas figuras 41 e 42 encontra-se o output do programa RCommander para o teste de t-student para a diferença das médias da Loja Pequena, Média e Grande dimensão, no período 1 e 2. No período 1 e 2 o p-value é de 2.2e-16, sendo que para um níveis de significância típicos, as diferenças são estatisticamente significativas. Figura 39 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Online 75 Figura 41 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Pequena dimensão Figura 42 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Pequena dimensão Figure 43 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Média dimensão 76 Figura 44 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Média dimensão Figura 45 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 1 – Loja Grande dimensão Figura 46 Output teste t-student diferença de PVP entre TOP e nicho, período 2 – Loja Grande dimensão 77  Estimação do Modelo o Período 1 – Loja Pequena dimensão Figura 47 Estimação do modelo, Análise de Bens Perecíveis, Loja de Pequena dimensão, período 1 o Período 1 – Loja Média dimensão Figura 48 Estimação do modelo, Análise de Bens Perecíveis, Loja de Média dimensão, período 1