O Papel da Intenção de Compras Durante o Período da Pandemia

The Role of Shopping Intent During the Pandemic Period

El Papel de la Intención de Compra Durante el Período Pandémico

Amanda Nunes do Nascimento1

Tamyres Tomaz Paiva

Suiane Magalhães Tavares

Débora Cristina Nascimento de Lima

Carlos Eduardo Pimentel

Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Resumo

Introdução: O período da pandemia transformou os hábitos de consumo dos brasileiros, fazendo aumentar as compras pela Internet. Assim, objetivou-se verificar como as atitudes diante das compras on-line e o impulso por comprar estão relacionados a compras efetivadas durante o período da pandemia. Método: Contou-se com 211 participantes com idades entre 18 a 59 anos (M = 29,2; DP = 9,09). Foram realizadas análises de correlação e mediação. Resultados: foi demonstrado que as atitudes e o impulso por compras são mediados pela intenção de comprar. Discussão: observou-se que as atitudes e o impulso não foram suficientes para que os participantes fizessem as compras on-line, o que significa dizer que as compras efetuadas durante o período da pandemia só foram efetivadas por pessoas que já tinham a intenção de comprar on-line. Conclusão: Foi possível verificar antecedentes da intenção de compra on-line a partir de uma perspectiva da psicologia social.

Palavras-chave: compra on-line, intenção, consumo, internet, pandemia

Abstract

Introduction: The pandemic period has transformed the consumer habits of Brazilians by increasing purchases over the Internet. Thus, the objective was to verify how the attitudes towards online shopping and the impulse to buy are related to purchases made during the pandemic period. Method: There were 211 participants aged 18 to 59 years (M = 29.2; SD = 9.09). Correlation and mediation analyses were performed. Results: It was demonstrated that attitudes and the impulse for purchases are mediated by the intention to buy. Discussion: it was observed that the attitudes and the impulse were not sufficient for the participants to make the purchases online, which means that the purchases made during the period of the pandemic were only made by people who already had the intention to buy online. Conclusion: It was possible to verify the background of the intention to purchase online from a social psychology perspective.

Keywords: shopping on-line, intention, consumption, internet, pandemic

Resumen

Introducción: El período pandémico ha transformado los hábitos de consumo de los brasileños al aumentar las compras por Internet. Así pues, el objetivo era verificar cómo las actitudes hacia las compras en línea y el impulso de compra se relacionan con las compras realizadas durante el período de la pandemia. Método: Hubo 211 participantes de 18 a 59 años (M = 29.2; SD = 9.09). Se realizaron análisis de correlación y mediación. Resultados: Se demostró que las actitudes y el impulso de compra están mediados por la intención de comprar. Debate: se observó que las actitudes y el impulso no eran suficientes para que los participantes hicieran las compras en línea, lo que significa que las compras realizadas durante el período de la pandemia sólo fueron hechas por personas que ya tenían la intención de comprar en línea. Conclusión: Se pudo verificar el trasfondo de la intención de compra en línea desde una perspectiva de psicología social.

Palabras clave: compra en línea, intención, consumo, internet, pandemia

Introdução

A pandemia causada pelo vírus da Síndrome Respiratória Aguda Grave de Coronavírus 2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, Sars-CoV-2), que libera a covid-19 (coronavirus disease), uma doença que gera um quadro de infecção viral nas pessoas (World Human Organization, 2020), provocou mudanças abruptas em todo o meio social, desde a convivência familiar, partindo de uma esfera microssocial, até o convívio em sociedade, para uma esfera macrossocial. Essa mudança levou a transformações de hábitos, como sair de casa, ir a shopping centers e visitar amigos, para uma restrição e permanência dentro dos lares.

Além disso, o bloqueio e o distanciamento social também provocaram mudanças nos hábitos de consumo (Sheth, 2020; Song Jin, Gao, & Zhao, 2020). Antes da pandemia, o consumo de forma presencial era mais frequente; atualmente, com a chegada da covid-19, vivemos um período de adaptação, em que o consumo on-line tem se apresentado como melhor alternativa, evitando aglomeração em espaços públicos e contaminação em massa (Song et al., 2020). Tal fato gerou uma mudança significativa na vida das pessoas, até mesmo consumidores idosos estão migrando para compras on-line, descobrindo a segurança e os benefícios de entregas em domicílio, retirada em lojas e pagamento sem dinheiro (Pantano Pizzi, Scarpi, & Dennis, 2020).

Tendo em vista a comodidade de comprar produtos sem ter de sair de casa, cada vez mais consumidores ao redor do mundo têm se interessado por este tipo de compra. Com a utilização generalizada das tecnologias móveis, muitos consumidores recorrem ao comércio on-line. Em países como a Turquia, mais de 70% dos consumidores compram em websites através de dispositivos móveis. No entanto, a China é o país com o maior número de compras on-line, com 74%. E a Índia ocupa o terceiro lugar, com 60% (Kemp, 2020).

Um estudo com o intuito de explorar o comportamento dos consumidores nos EUA durante a crise da covid-19 revelou que a pandemia teve um impacto sobre comportamentos de compra, uma vez que os indivíduos aumentaram significativamente a sua utilização de compras on-line (Mason, Narcum, & Mason, 2020). Em pesquisa realizada na Alemanha, os resultados reportaram que os participantes que estavam em quarentena tinham restringido consideravelmente as oportunidades recreativas, recorrendo, assim, para as compras on-line. Também apontam que as tendências estabelecidas durante esta crise podem permanecer estáveis no futuro (Koch, Fommeyer, & Schewe, 2020).

Durante a covid-19, o sistema de delivery ativado após as compras tem aumentado e se desenvolvido com o comércio eletrônico; no entanto, a demanda tem sido tamanha, que as empresas de carga não conseguem atingir os níveis desejados de eficiência (Atkins, 2019). Portanto, a entrega em domicílio de tudo, além dos serviços de streaming como Disney, Netflix e Amazon Prime, está quebrando os hábitos de ir fisicamente a lugares comuns (Sheth, 2020).

Antes mesmo da covid-19, os consumidores já estavam comprando on-line, no entanto, essa nova realidade acelerou essa mudança estrutural. As vendas no comércio eletrônico aumentaram cinco vezes mais rápido em comparação ao varejo em loja. Isso ocorreu porque os consumidores se adaptaram à prisão domiciliar por um período prolongado de forma rápida (Kim, 2020). Segundo dados da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABCOMM, 2020), a alta das vendas totais foi de 40% nos primeiros 15 dias de março, já para o mês de abril, a ABCOMM (2020) informou um aumento de 30% nas vendas pela Internet durante as duas primeiras semanas.

Diante disso, percebemos que os dados apresentados apontam para um potencial consumo de compras pela Internet. Dessa forma, entender os fatores que podem influenciar esse processo se torna importante. Para tanto, este estudo foi baseado na premissa de que as pessoas que já têm algum tipo de atitude favorável às compras on-line tendem mais a comprar durante o período da pandemia. Isso porque, quanto mais os participantes tiverem atitudes mais favoráveis às compras on-line, mais aumentarão a intenção de comprar de maneira on-line e mais compras serão efetuadas. Esse processo também ocorre em pessoas que não têm controle do seu comportamento, já que a compra por impulso pode ser um motivador para intencionar a realização da compra, como pode motivar a efetuar a compra, sem nenhum planejamento a priori de forma direta. Esse modelo de consumo é baseado na Teoria do Comportamento Planejado (Ajzen, 1991), que reflete um padrão de fatores influenciadores do comportamento executado.

A Teoria do Comportamento Planejado, em inglês, Theory of Planned Behavior (TPB), foi proposta pelo psicólogo social Icek Ajzen, em 1985. Trata-se de uma teoria influente da Psicologia Social, sendo considerada uma das mais integradas para explicar o comportamento social humano. A TPB tem sido amplamente utilizada em pesquisas sobre comportamentos de consumo (Peattie, 2010; Joshi & Rahman, 2015; Liobikienè & Bernatonienè, 2017) e também em estudos na literatura da Psicologia Social (Taylor & Todd, 1995). Estudos com modelos teóricos da área do comportamento do consumidor apontam que a TPB apresenta o melhor poder preditivo em comparação com outros modelos (Bamberg & Schmidt, 2003).

A TPB é um modelo cognitivo humano, no qual o foco central é a previsão e compreensão da propensão do indivíduo em se engajar em um comportamento. A intenção pode ser apresentada como o indicador mais proximal do comportamento. Ajzen (1991) observa na TPB que a intenção é influenciada por três diferentes fatores: a avaliação positiva ou negativa de um comportamento (atitude); a pressão social para realizar ou não o comportamento (normas subjetiva); e a percepção sobre a capacidade de se executar o comportamento (controle comportamental percebido). Ajzen reitera ainda que, em geral, quanto mais favoráveis forem as atitudes e as normas subjetivas, e quanto maior for a percepção de controle comportamental, mais forte deverá ser a intenção do indivíduo de realizar o comportamento em consideração, sendo que a importância relativa de cada um dos componentes varia de comportamento para comportamento, assim como de população para população.

No entanto, a importância relativa da atitude, da norma subjetiva e do controle percebido da intenção na previsão da intenção deverá variar de acordo com comportamentos e situações. Assim, em algumas aplicações pode-se verificar que apenas as atitudes têm um impacto significativo nas intenções e, em outras, que as atitudes e o controle comportamental percebido são suficientes para explicar as intenções, como também são preditores independentes da intenção, isto é, atuam de maneiras separadas, sem nenhuma relação entre si (Ajzen, 2011).

Vários estudos mostram que as atitudes são boas preditoras da intenção de compra on-line. Por exemplo, os resultados do estudo de Limayem, Khalifa, Frini (2000) mostraram que a atitude em relação às compras on-line teve o efeito mais forte sobre as intenções de fazer compras on-line. Em um estudo realizado por Liang, Lee e Tung, (2014) sobre compra on-line de orgânicos, o fator atitude foi apontado como aquele que mais influencia a intenção de compra. Foi constatado em outro estudo que a atitude em relação ao comércio eletrônico prediz diretamente a intenção de compra on-line (Grandón, Nasco & Mykytyn, 2011). Esses resultados indicaram que as atitudes facilitam o processo de tomada de decisão do consumidor. É nesta direção que hipotetizamos que as atitudes diante de compras on-line e as compras efetivadas serão mediadas pela intenção de comprar de forma on-line. Além disso, examinar a atitude é importante, pois, de acordo com a TPB (Ajzen, 1991), a atitude é um fator-chave na previsão de intenções comportamentais.

Já o controle comportamental percebido influencia tanto as intenções quanto o comportamento. Ao passo que uma pessoa tem as oportunidades e os recursos necessários, e pretende desempenhar o comportamento, deve conseguir fazê-lo (Ajzen, 2011). Entretanto a falta de controle também pode influenciar no comportamento das pessoas, podendo levar a uma tendência de consumo, através de uma ação irrefletida e não planejada, como a compra por impulso. A falta de reflexão que caracteriza a compra por impulso pode ser interpretada como um mecanismo não planejado do comportamento (Aquino, Natividade & Lins, 2020). Hipotetizamos, neste sentido, que a compra por impulso e a compra efetivada durante o período da pandemia serão mediadas pela intenção de comprar. Esse processo, no entanto, ocorreu em indivíduos que compraram de forma não consciente, que podem ter sido influenciados pelas motivações emocionais ou hedônicas e utilitárias (Yu & Bastin, 2010).

O comportamento de compra por impulso ocorre quando o consumidor compra algo de repente e sem controle sobre suas ações, obtém produtos de maneira puramente emocional, desconsiderando as consequências de suas ações (Mariano, Netzlaff, Santos, Anjos & Paldês, 2016). Alguns consumidores realizam a compra impulsiva na busca apenas de um prazer, visto que o bem comprado passa ser um bem secundário. Percebe-se, assim, uma correlação entre as incidências de compra por impulso e satisfação das necessidades de estima e autorrealização a partir da compra, que acaba sendo geradora de contentamento e satisfação (Hausman, 2000).

De acordo com Kim e Eastin (2011), quanto mais os consumidores exploram a Internet, mais eles são expostos a produtos e informações de marketing que farão com que estejam mais vulneráveis a compras por impulso. Em 2016, na América, 49% das vendas foram realizadas porque os compradores buscam informações on-line em seus smartphones antes da compra (Rodríguez-Torrico, Cabezudo, & San-Martín, 2017). Esta é a prova de que informações interessantes na Internet levam os compradores a adquirir produtos de forma impulsiva. Portanto, podemos dizer que o tempo de circulação dentro do estabelecimento ou navegação na loja virtual está relacionado à probabilidade de compra por impulso (Mariano, et al., 2016).

Esses fatores expostos (tanto as atitudes como o impulso por comprar) influenciarão na intenção individual de realizar um determinado comportamento. As intenções são assumidas para captar os fatores motivadores que influenciam um comportamento; são indicações do quanto as pessoas estão dispostas a tentar, de quanto esforço estão a planejar exercer, a fim de executar o comportamento. Admite-se ainda que quanto mais forte for a intenção de se envolver num comportamento, mais provável deverá ser o seu desempenho (Ajzen, 1991). Portanto, quanto mais forte for a intenção de realizar compra pela Internet, maior a probabilidade de realizar esse comportamento. É desta forma que instalamos nosso problema de pesquisa. Como as atitudes diante das compras on-line e o impulso por compras estarão relacionados a compras efetivadas durante o período da pandemia? E como esse processo poderá ser mediado pela intenção de comprar de forma on-line durante a pandemia? Esperamos que esses construtos tenham uma relação indireta por meio da intenção na compra efetivada durante o período da pandemia, haja vista que as compras on-line têm se apresentado como melhor alternativa para se consumir durante esse cenário.

Método

Participantes

Participaram 211 pessoas provenientes da população geral com acesso à internet e redes sociais, de uma amostra não probabilística, com idades variando de 18 a 59 anos (M = 29,2; DP = 9,09). A maioria é do sexo feminino (67,3%), solteira (68,7%), heterossexual (77,3%). Os participantes majoritariamente têm ensino superior completo (30,8%), são trabalhadores (58,3%) e de classe média (41,7%). A ferramenta mais usada para o perfil de consumo é o WhatsApp (46%), seguido do Instagram (33,2%), e 73,9% efetuaram compras por meio de alguma rede social.

Instrumentos

Variáveis independentes: Escala de atitudes diante de compras on-line. Desenvolvida por Limayem et al. (2000), traduzida e validada pelo presente estudo, composta por 4 itens: 1. Compras on-line são uma boa ideia; 2. Eu gosto de fazer compras pela web; 3. Comprar através da web é agradável; 4. Compras on-line são emocionantes. A presente escala foi analisada por meio da Análise Fatorial Exploratória, em um modelo unifatorial, ao qual demonstrou um KMO = 0,77; teste de esfericidade Bartlett = 407, 918; p < 0,001. As cargas fatoriais variaram de 0,38 (Item 4) a 0,68 (Item 3). Com valor próprio de 2,42, explicando 60,49% da variância. A escala também demonstrou a existência de bons índices de ajuste ao modelo, usando o estimador Maximum Likelihood (X2 = 4,34; CFI = 0,98; TLI = 0,95; RMSEA = 0,12 (IC95% 0,04; 0,21)). As cargas fatoriais variaram entre 0,55 (item 1) e 1,00 (item 3). O coeficiente de precisão foi satisfatório (α = 0,83). Os participantes respondiam conforme sua concordância com o item, em uma escala Likert de 1 discordo totalmente a 5 concordo totalmente. Escala de impulso por compras. Desenvolvida por Rook e Fisher (1995) e validada para o Brasil por Aquino et al. (2019). A escala é composta por 9 itens, distribuídos em uma estrutura unifatorial, por exemplo: Eu frequentemente compro coisas espontaneamente. O coeficiente de precisão para a presente pesquisa foi satisfatório (α = 0,78). Os participantes responderam o quanto concordam com cada item, em uma escala variando de 1 = discordo totalmente a 7 = concordo totalmente.

Variável mediadora: Escala de intenção por comprar. Desenvolvida por Limayem et al. (2020), traduzida e validada pelo presente estudo, composta por 3 itens: 1. Pretendo comprar através da web num futuro próximo (ou seja, nos próximos três meses, durante a pandemia); 2. É provável que eu vá comprar ainda durante o período da pandemia, através da Web; 3. Espero comprar através da Web num futuro próximo (ainda durante a pandemia). A presente escala foi analisada por meio da Análise Fatorial Exploratória, em um modelo unifatorial, ao qual demonstrou um KMO = 0,75; teste de esfericidade Bartlett = 416, 632; p < 0,001. As cargas fatoriais variaram de 0,64 (Item 1) a 0,70 (Item 2). Com valor próprio de 2,30, explicando 76,73% da variância. O coeficiente de precisão foi satisfatório (α = 0,90). O modelo também apresentou bons índices de ajuste ao modelo, usando o estimador Maximum Likelihood (X2 = 0,00; CFI = 1,00; TLI = 1,00; RMSEA = 0,00 (IC95% 0,00; 0,00)). O modelo se apresentou como perfeito por conter apenas 3 itens fortemente correlacionados entre si, com correlação > 0,73. Os participantes respondiam conforme sua concordância com o item, em uma escala Likert de 1 discordo totalmente a 5 concordo totalmente.

Variável dependente: Questão se comprou durante o período da pandemia. Esta foi respondida de maneira dicotômica, num padrão de resposta de 1 = sim e 0 = não.

Questionário sociodemográfico. Algumas questões para caracterizar a amostra, tais como: idade, sexo, orientação sexual, estado civil, escolaridade, ocupação, classe social e a rede social mais usada para comprar.

Procedimento

O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e está inscrito sob o protocolo de pesquisa com parecer (nº 3.624.046; CAEE: 20338719.0.0000.5188). Os dados foram coletados de maneira on-line por meio da plataforma Google Forms em diversas redes sociais (p. ex., Facebook, Instagram, e-mails). Os participantes que aceitaram participar do estudo concordaram com o Termo Livre e Esclarecido (TCLE), que garante o anonimato das respostas e sigilo da identidade dos participantes, recomendados pela Resolução 510/16 do Conselho Nacional de Saúde. O formulário explicitava o objetivo do presente estudo, que era responder aos problemas de pesquisa instaurados (p. ex.: como as atitudes diante de compras on-line e o impulso por compras estarão relacionados a compras efetivadas durante o período da pandemia? E como esse processo poderá ser mediado pela intenção de comprar de forma on-line durante a pandemia?). Os instrumentos apresentados obedeceram a uma ordem temporal: primeiro, apresentaram-se as variáveis independentes; em seguida, o mediador e a variável dependente.

Análise dos dados

Os dados foram analisados por meio do Software Jamovi, versão 1.1 (The Jamovi Project, 2019). Foram realizadas estatísticas descritivas para identificar o perfil amostral do estudo. Em seguida, realizamos a correlação de Pearson, bicaudal, para verificar o relacionamento das variáveis. Testamos um modelo de mediação com duas variáveis independentes (atitudes diante de compras on-line e as compras por impulso), um mediador (intenção de comprar durante o período da pandemia) e uma variável dependente, esta última foi transformada em dummy (0 = não comprou e 1 = comprou). Usamos os procedimentos sugeridos por Muller, Judd e Yzeebyt (2005) para a estimação de mediações. No primeiro passo, regredimos o ato de comprar on-line nas atitudes diante de compras on-line e no impulso por comprar. No segundo passo, regredimos a intenção por comprar nestes mesmos preditores (atitudes e impulso). No terceiro passo, adicionamos a intenção de comprar ao modelo estimado no passo 1.

Resultados

Primeiramente, foi testado se as variáveis atitudes diante de compras on-line durante o período da quarentena e a compra por impulso tinham relação com a intenção de comprar e o comportamento de compra on-line durante o mesmo período. Observamos que todas as variáveis são correlacionadas (ver Tabela 1), variando de intensidade consideradas fracas entre comprar durante a pandemia e a compra por impulso (r = 0,17; p < 0,05) a fortes entre atitude diante de compras on-line e a intenção de comprar (r = 0,54; p < 0,001).

Tabela 1

Correlações Entre as Variáveis

Comprar

Atitude

Impulso

Média

(DP)

Atitude

0,26

***

—

3,72

(0,92)

Impulso

0,17

**

0,20

**

—

2,22

(0,77)

Intenção

0,40

***

0,54

***

0,32

***

3,83

(1,08)

Note: ** p < 0,01; *** p < 0,001.

Para uma análise mais aprofundada, testamos, de acordo com o modelo teórico de Ajzen (1991), se as atitudes diante de compras on-line (dado como fator pessoal) e a compra por impulso (dado como fator de falta de controle comportamental percebido) são mediadas pela intenção de comprar na relação da compra efetuada durante o período da pandemia.

A Tabela 2 mostra os parâmetros estimados em cada passo na análise de mediação para o comportamento de compras on-line. No passo 1, verificamos que o efeito principal das atitudes nas compras on-line na efetividade de comprar on-line foi significativo. Neste passo, verificamos que o impulso por comprar também foi significativo na efetividade de comprar on-line. No passo 2, observamos que foi significativo o efeito principal das atitudes frente a compras on-line, assim como a compra por impulso na predição da intenção de comprar de forma on-line. No passo 3, observamos o efeito principal apenas da intenção na efetividade de comprar on-line. Tanto as atitudes diante de compras on-line quanto o impulso perderam substancialmente seus efeitos em relação ao passo 1 e 2, quando a intenção não tinha sido controlada.

Isso significa que o modelo de mediação simples com duas variáveis independentes (ver Figura 1), isto é, as atitudes diante de compras on-line (Efeito Mediado = 0,08; SE = 0,02; IC95% 0,04; 0,12) e o impulso por comprar (Efeito Mediado = 0,01; SE= 0,01; IC95% 0,01; 0,05) influenciam no ato de comprar mediado pela intenção de comprar. Isto é, neste passo, ainda não neutralizamos os efeitos do mediador, i.e., da intenção de compras, e com isso observamos que as atitudes e a compra por impulso exercem efeito sobre o comportamento de compras on-line. Mas, quando a intenção entra na equação de regressão, os efeitos que antes eram significativos passam a ser neutralizados pela força do mediador, ou seja, existe uma mediação total, em que as pessoas só vão consumir se tiverem a intenção de consumir de forma on-line, e não apenas por impulso ou por ter atitudes favoráveis. Esses efeitos são mostrados na Figura 1, dado que os efeitos totais das atitudes diante de compras on-line e impulso por comprar, que se encontra dentro dos parênteses, foram maiores que os efeitos diretos (Ver Figura 1).

Figura 1. Modelo da Mediação do Processo de Compras Efetivas Durante o Período da Pandemia. * p < 0,05; *** p < 0,001

Tabela 2

Regressão dos Mínimos Quadrados Ordinários para Modelo de Mediação

Preditor

Equação 1

Critério: Comprar

Equação 2

Critério: Intenção

Equação 3

Critério: Comprar

B

t

B

t

B

t

1. Constante

0,19

1,49

1,09

4,11***

0,03

0,23

2. Atitude

0,11

3,97***

0,58

8,72***

0,02

0,72

3. Impulso

0,05

1,94**

0,23

3,94***

0,02

0,74

4. Intenção

–

–

–

–

0,14

4,60***

R2 = 0,08;

F= 9,68***

R2 = 0,34;

F= 55,2***

R2 = 0,41;

F= 14,2***

Nota: B = coeficientes não padronizados da regressão.

**p <0,01; ***p< 0,001 (2- tailed).

Discussão

A TPB mostra, em seu modelo teórico, que as atitudes influenciam o comportamento executado apenas por meio da intenção. E a percepção do controle percebido exerce influência tanto diretamente como indiretamente no comportamento (Ajzen, 1991). Entretanto, nesta ocasião, utilizamos o construto impulso por comprar em vez do controle percebido, trazido aqui como falta de controle. Assim, no presente estudo, testamos se as atitudes diante de compra on-line e a compra por impulso são mediadas pela intenção de comprar na relação com a compra efetivada. Nossos resultados mostraram que, no caso de pessoas com atitudes mais favoráveis e mais propensas a comprar por impulso, a intenção se mostrou como um importante motivador para que se efetivasse a compra durante o período da pandemia.

Nosso estudo replicou uma estrutura já demonstrada por Limayem et al. (2000), em que as atitudes influenciam no comportamento de compras on-line. Também se demonstrou que a intenção de comprar de forma on-line influenciou no comportamento de compra. A presente pesquisa, apesar de não ter sido longitudinal como a dos autores supracitados, foi corroborada e acrescentou a existência de um elemento invertido no modelo teórico da TPB, a compra por impulso. Especificamente, descobrimos que as atitudes e a compra por impulso têm relação parecidas com as compras efetivadas durante o período da pandemia, pois estes elementos precisam de um elemento justificador para consumirem objetos de forma on-line. E, quanto mais fortes os elementos motivacionais, mais se aumentou a intenção para de fato efetivarem as compras nesse período, corroborando com a TPB (Ajzen, 1991).

Esse fato da intenção de consumir durante ou nos meses subsequentes à pandemia foi acentuado em virtude do isolamento social que proibiu as pessoas de saírem para lugares com aglomeração. A facilidade com que esses produtos se apresentam de forma on-line impulsionam as pessoas a se adaptarem a uma nova realidade (Kim & Eastin, 2011). De fato, as atitudes têm um papel fundamental na intenção, que, por sua vez, age no comportamento. Além disso, o comportamento de consumo on-line alimenta um mercado e uma economia que podem vir a ser uma solução para manter as empresas estáveis durante esse período de pandemia. Os produtos em geral, mais especificamente o gênero alimentício, não pararam, e os outros produtos considerados não essenciais se sobressaíram por meio das compras on-line (e.g., cosméticos, produtos eletrônicos, entre outros) (ABCOMM, 2020).

Pesquisas apontaram que o comportamento planejado (consciente) é influenciado por percepções, atitudes e motivação como influenciadores significativos nos valores dos clientes (Haq & Abbasi, 2016). Por outro lado, a compra por impulso (subconsciente) é motivada pelas emoções ou prazeres hedonistas (Yu & Bastin, 2010), isto é, as pessoas vão consumir sem nenhum planejamento financeiro ou necessidade básica. O que nossa pesquisa demonstrou foi que a compra por impulso foi elemento ativador para consumir produtos apenas em pessoas que tinham a intenção de consumir durante esse cenário atual. Para Ajzen (1991), a percepção de controle comportamental, que, no nosso caso, é a falta de controle (impulso por comprar), exerce influência de forma direta e indireta no comportamento efetivado. No entanto, nosso estudo não corroborou com essa hipótese de forma direta, uma vez que a motivação para realizar a compra por impulso não foi suficiente para ativar a realização da compra.

Apesar de nosso estudo ter cumprido com os objetivos e confirmar as hipóteses propostas, este não está isento de limitações. Uma possível limitação é o fato de o número de participantes não ter sido grande o suficiente, o que pode ser argumentado como uma dificuldade para generalizar os resultados encontrados para a população no geral. A segunda limitação é o fato de ter sido um estudo correlacional, o que não permite inferências sobre o sentido das variáveis e do modelo elaborado. Uma outra limitação foi a equivalência quanto aos sexo dos participantes, em que contamos com uma participação maior de pessoas do sexo feminino. Além disso, o estudo foi limitado a participantes que tinham redes sociais. Uma outra possível limitação se refere aos aspectos psicométricos das medidas utilizadas. É necessário que haja mais estudos para uma confirmação ou refutação da estrutura fatorial dos itens. Da mesma forma, os tamanhos dos efeitos encontrados no modelo condicional foram significativos (p < 0,05), apesar de serem pequenos; logo, também se faz necessário replicar a estrutura do modelo proposta pelo nosso estudo em outro contexto, com ­novos participantes. Contudo, é importante salientar que resultados diferentes podem ser ­encontrados em contextos diferentes dos de crise sanitária, bem como o fato de não ter sido avaliada a variedade de produtos comprados durante a pandemia.

Portanto, novos estudos carecem ser realizados para solucionar essas possíveis limitações. Como proposta de estudos futuros, sugere-se replicar o estudo atual em diversas partes do Brasil, para que seja possível fazer possíveis generalizações dos resultados. Uma segunda sugestão pode ser se basear na teoria para entender o sentido das variáveis no modelo, mas carece realizar uma testagem experimental, em que parte dos participantes seria de uma condição experimental (compras) e a outra controle (sem compras). Uma outra sugestão de estudos futuros seria aumentar o número da amostra para o sexo masculino e assim diminuir a diferença entre os participantes, como também abranger a amostra de participantes. Além disso, poderiam ser feitos estudos utilizando as mesmas medidas, a fim de verificar mudanças nos aspectos psicométricos das escalas utilizadas.

Finalmente, outras pesquisas poderiam ser feitas concomitantes às mudanças sugeridas, a fim de verificar se os coeficientes do efeito mediado podem ser alterados. Além disso, para testar se há variação no nível de compras via on-line, um estudo longitudinal seria a alternativa para pesquisas futuras e comparativas. De modo geral, percebemos que é importante para o mercado saber quais produtos estão sendo mais consumidos e que por isso pesquisas futuras deverão investigar que produtos foram esses que se tornaram necessidades básicas para serem comprados.

Em conclusão, nosso estudo possibilitou verificar antecedentes da intenção de compra on-line a partir de uma perspectiva da psicologia social, mostrando a importância de um modelo já consagrado nessa área. O estudo mostrou ainda que o impulso por comprar, visto aqui como falta de controle, apresentou relevância na explicação da compra on-line. Tal fato demonstra a abrangência do modelo TPB por comportar a inclusão de outras variáveis e assinala para conscientização do consumo on-line durante o período da pandemia. Além disso, ressaltamos que ainda há um longo caminho a ser percorrido no que diz respeito aos estudos sobre o comportamento de compra on-line, tendo em vista o crescimento elevado da prática de compras através da internet.

Referências

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. doi:https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

Ajzen, I. (2011). The theory of planned behaviour: Reactions and reflections. Psychology & Health, 26(9), 113-1127. doi: https://doi.org/10.1080/08870446.2011.613995

Aquino, S. D., Natividade, J. C., & Lins, S. L. B. (2020). Validity evidences of the Buying Impulsiveness Scale in the Brazilian Context. Psico-USF, 25(1), 15-25. doi: https://doi.org/10.1590/1413-82712020250102

Associação Brasileira de Comércio Eletrônico [ABCOMM]. (2020). Crise do coronavírus leva consumidores a comprarem pela Internet. ABCOMM, 15 abr. 2020. Recuperado de https://abcomm.org/noticias/crise-do-coronavirus-leva-consumidores-a-comprarem-pela-internet/

Atkins, B. (2019). Logistics In the E-Commerce Era. Forbes, 6 maio 2019. Recuperado de https://www.forbes.com/sites/betsyatkins/2019/05/06/logistics-in-the-e-commerce-era/?sh=35252cb2574d

Bamberg, S., & Schmidt, P. (2003). Incentives, morality, or habit? Predicting students’ car use for university routes with the models of Ajzen, Schwartz, and Triandis. Environment and behavior, 35(2), 264-285. doi: https://doi.org/10.1177/0013916502250134

Grandón, E. E., Nasco, S. A., & Mykytyn, P. P. (2011). Comparing theories to explain e-commerce adoption. Journal of Business Research, 64(3), 292-298. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbusres

Hausman, A. (2000). A multi-method investigation of consumer motivations in impulse buying behavior. Journal of Consumer Marketing, 17(5), 403-426. doi: https://doi.org/10.1108/07363760010341045

Haq, M., & Abbasi, S. (2016). Indirect impact of hedonic consumption and emotions on impulse purchase behavior: A double mediation model. Journal of Management Sciences, 3(2), 108-122. doi: https://doi.org/10.20547/jms.2014.1603202

Joshi, Y., & Rahman, Z. (2015). Factors affecting green purchase behaviour and future research directions. International Strategic management review, 3(1-2), 128-143. doi: https://doi.org/10.1016/j.ism.2015.04.001

Kemp, S.(2020). Digital 2020: 3.8 Billion People Use Social Media. Recuperado de

https://wearesocial.com/blog/2020/01/digital-2020-3-8-billion-people-use-social-media

Kim, I. K. (2020). The Impact of Social Distancing on Box-Office Revenue: Evidence From the COVID-19 Pandemic. Social Science Research Network (SSRN), 3578822. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.3578822

Kim, S., & Eastin, M. S. (2011). Hedonic tendencies and the on-line consumer: An investigation of the on-line shopping process. Journal of Internet Commerce, 10(1), 68-90. doi: https://doi.org/10.1080/15332861.2011.558458

Koch, J; Frommeyer, B., & Schewe G. (2020). Online Shopping Motives during the COVID-19 Pandemic − Lessons from the Crisis. Sustainability, 12(4), 10247. doi: https://doi.org/10.3390/su122410247

Liang, A. R. D; Lee, C. L; & Tung, W. (2014). The role of sunk costs in on-line consumer decision-making. Electronic Commerce Research and Applications, 13, 56-68. doi: https://doi.org/10.1016/j.elerap.2013.10.001

Limayem, M., Khalifa, M. & Frini, A. (2000). “What Makes Consumers Buy form Internet? A longitudinal Study of on-line Shopping”. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, 30(4), 421-433. doi: https://doi.org/10.1109/3468.852436

Liobikienè, G.; Bernatonienè J. (2017). Why determinants of green purchase cannot be treated equally? The case of green cosmetics: Literature review. Journal of Cleaner Production, 162, 109-120. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.05.204

Mariano, A. M., Netzlaff, R. C., Santos, M. R., Anjos, F. B., & Paldês, R. Á. (2016). Factores que determinan la compra por impulso en ambientes virtuales: Un estudio a través das ecuaciones estructurales. Universitas: Gestão e TI, 6(1). doi: https://doi.org/10.5102/UN.GTI.V6I1.4113

Mason, A.; Narcum, J., & Mason, K. (2020). Changes in consumer decision-making resulting from the COVID-19 pandemic. Journal of Customer Behavior, 19(4), 229-321. doi: https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181

Muller D., Judd C. M., & Yzeebyt, V. Y. (2005). When moderation is mediated and mediation is moderated. Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 852-863. doi: https://doi.org/10.1037/0022-3514.89.6.852

Peattie, K. (2010). Green consumption: Behavior and norms. Annual Review of Environment and Resources, 35, 195-228. Doi: https://doi.org/10.1146/annurev-environ-032609-094328

Pantano, E., Pizzi, G., Scarpi, D., & Dennis, C. (2020). Competing during a pandemic? Retailers’ ups and downs during the COVID-19 outbreak. Journal of Business Research, 116, 209-213. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.05.036

Rodríguez-Torrico, P., Cabezudo, R. S. J., & San-Martín, S. (2017). Tell me what they are like and I will tell you where they buy. An analysis of omnichannel consumer behavior. Computers in Human Behavior, 68, 465-471. doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.064

Sheth, J. (2020). Impact of Covid-19 on Consumer Behavior: Will the Old Habits Return or Die? Journal of Business Research, 117, 280-283. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.05.059

Song, W., Jin, X., Gao, J., & Zhao, T. (2020). Will Buying Follow Others Ease Their Threat of Death? An Analysis of Consumer Data during the Period of COVID-19 in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(9), 1-15. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph17093215

The Jamovi Project. (2019). Jamovi. (Version 1.1) [Computer Software]. Recuperado de https://www.jamovi.org

Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information Systems Research, 6(2), 144-176. doi: https://doi.org/10.1287/isre.6.2.144

World Human Organization. (2020). Coronavirus disease (COVID -19): Situation dashboard. Recuperado de https://covid19.who.int/

Yu, C., & Bastin, M. (2010). Hedonic shopping value and impulse buying behavior in transitional economies: A symbiosis in the Mainland China marketplace. Journal of Brand Management, 18(2), 105-114. doi: https://doi.org/10.1057/bm.2010.32

Recebido em: 07/07/2020

Última revisão: 19/06/2021

Aceite final: 30/06/2021

Sobre os autores:

Amanda Nunes do Nascimento: Mestre em Psicologia Social pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Bolsista CAPES. E-mail: amanda.nunnes@hotmail.com, Orcid: https://orcid.org/0000-0002-6514-502X

Tamyres Tomaz Paiva: Doutora em Psicologia Social pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Bolsista CAPES. Professora da graduação em Psicologia da Faculdade Nova Esperança (Facene). E-mail: tamyres.tomaz@hotmail.com, Orcid: https://orcid.org/0000-0001-9415-0963

Suiane Magalhães Tavares: Doutoranda em Psicologia Social pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Bolsista CAPES. E-mail: suianetavares1@gmail.com, Orcid: https://orcid.org/0000-0001-9769-3090

Débora Cristina Nascimento de Lima: Doutoranda em Psicologia Social pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Bolsista CAPES. E-mail: cristina.n@hotmail.com, Orcid: https://orcid.org/0000-0001-6917-1797

Carlos Eduardo Pimentel: Doutor em Psicologia Social, do Trabalho e das Organizações pela Universidade de Brasília (UnB). Bolsista de produtividade CNPq. Professor da UFPB. E-mail: carlosepimentel@bol.com.br, Orcid: https://orcid.org/0000-0003-3894-5790

1 Endereço de contato: Jardim Cidade Universitária, Rua Pastor Guaracy Nóbrega, 37, João Pessoa, PB, CEP 58051-835. Telefone: (83) 9901-1773. E-mail: amanda.nunnes@hotmail.com

doi: http://dx.doi.org/10.20435/pssa.v13i4.1420