Para verificar os preditores que influenciam na escolha da marca como fator de decisão na compra do caminhão, foi utilizada a regressão logística dentro do método de Stepwise. O método Stepwise é definido como uma mescla dos métodos Backward e Forward. O método Forward nesse estudo foram Regressões Logísticas Univariadas, utilizando um valor-p de 0,25 para a entrada das variáveis no modelo multivariado.
Na próxima tabela, têm-se as Regressões Logísticas Univariadas para a resposta influência da marca na decisão de compra, evidenciando que as seguintes variáveis foram selecionadas para o procedimento Backward:
Tamanho da empresa;
Produto transportado (Carga geral, Cargas unitizadas, Veículos, Combustível e GLP);
Parceria comercial fiel;
Indicadores que utiliza para o estudo econômico (Valor da compra, Valor da depreciação, VFL, PPB, IR, Análise do ponto de equilíbrio e Custo direto e indireto);
Indicadores que utiliza para o estudo do ciclo de vida do produto (Valor da compra, Custo operacional, Custo de manutenção, Consumo de combustível e Valor residual);
Itens relacionados à segurança (FUPS, Freio a disco EBS, Bloqueio diferencial, LKS, Alcolok, Treinamento de motoristas, ESP,Freios ABS e Top brake)
98
Itens de preservação ambiental (Emissão de ruído e Nível de emissão de dióxido de carbono);
Nível de importância dos fatores determinantes (Durabilidade, Valor da compra, Consumo com combustível, Prazo de entrega do ativo, Qualidade no atendimento das concessionárias, Número de disposição regional das concessionárias e Prestação serviço pós- venda das concessionárias);
O nível de tecnologia empregada no caminhão (Computador de bordo, Caixa de cambio eletrônica, ACC, FUPS, Freios EBS e DAS).
De forma univariada, pode-se interpretar com as Regressões Logísticas que:
A chance de empresas pequenas, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,129 (p-valor=0,048) vezes a chance de empresas grandes.
A chance de empresas que transportam veículos, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,26 (p-valor=0,000) vezes a chance de empresas que não transportam veículos.
A chance das empresas que utilizaram os indicadores valor da compra e custo direto e indireto para o estudo econômico, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não utilizam esses indicadores.
A chance das empresas que utilizaram os indicadores custo de manutenção e consumo de combustível para o estudo do ciclo de vida do produto, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não utilizam esses indicadores.
A chance das empresas que consideraram no momento da compra os itens de segurança freio a disco EBS, treinamento de motoristas e freios ABS, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não consideram esses itens.
A chance das empresas que se preocuparam com o nível de emissão de dióxido de carbono, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não se preocupa com esse item.
À medida que aumenta a importância atribuída aos itens número de disposição regional e prestação serviço pós-venda das concessionárias como fatores determinantes na compra do ativo, diminui significativamente a chance das empresas assinalarem a marca como um fator na decisão de compra.
A chance de empresas que consideraram importantes os itens de tecnologia computador de bordo, caixa de cambio eletrônica e freios EBS no momento da compra do ativo, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é maior significativamente que em empresas que não consideram esses itens importantes.
Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para Influência da Marca na Decisão de Compra
(Método Foward).
β E.P.(β) P-valor Odds
Intercepto 3,892 1,01 0 -
Ta ma nho da Empres a = Médi o -2,001 1,079 0,064 0,135 Ta ma nho da Empres a = Pequeno -2,046 1,034 0,048 0,129
Intercepto 1,844 0,215 0 -
Ca rga Gera l = Si m 0,641 0,426 0,133 1,899
Intercepto 1,979 0,195 0 -
Ca rga s Sól i da s a Gra nel = Si m 0,534 0,631 0,398 1,705
Intercepto 1,936 0,195 0 -
Ca rga s uni ti za da s = Si m 0,794 0,627 0,206 2,212
Intercepto 1,984 0,186 0 -
Outros produtos peri gos os = Si m 15,58 1057,33 0,988 -
Intercepto 2,521 0,26 0 -
Veícul os = Si m -1,347 0,38 0 0,26
Intercepto 1,968 0,189 0 -
Combus tível e GLP = Si m 1,251 1,037 0,228 3,493
Intercepto 1,997 0,186 0 -
Ca rga s fri gori za da ou cl i ma ti za da = Si m 15,57 1192,83 0,99 -
Intercepto 2,025 0,185 0 -
Ca rga s a condi ci ona da s em contêi neres = Si m 14,54 1199,77 0,99 -
Intercepto 2,088 0,194 0 -
Ca rga s Es peci a i s e de Gra nde Porte = Si m -0,701 0,674 0,298 0,496
Intercepto 2,04 0,188 0 -
Ca rga s l íqui da s nã o peri gos a s = Si m 0,04 1,077 0,97 1,041
Intercepto 2,033 0,185 0 -
Tra ns porte de muda nça = Si m 13,53 1029,12 0,99 -
Intercepto 2,352 0,561 0 -
Rel a ci ona mento com o cons ul tor de venda s -0,004 0,007 0,54 0,996
Intercepto 1,482 0,495 0,003 -
Pa rceri a comerci a l fi el com conces s i oná ri a = Si m 0,624 0,534 0,243 1,867
Intercepto 1,427 0,262 0 - Va l or da compra = Si m 1,047 0,376 0,005 2,848 Intercepto 1,728 0,249 0 - Va l or da depreci a çã o = Si m 0,616 0,375 0,1 1,852 Intercepto 1,989 0,198 0 - VPL = Si m 0,338 0,56 0,546 1,402 Intercepto 1,932 0,192 0 - VFL = Si m 1,038 0,75 0,166 2,825 Intercepto 1,894 0,193 0 - PPB = Si m 1,263 0,747 0,091 3,536 Intercepto 1,887 0,196 0 - IR = Si m 1,022 0,624 0,102 2,778 Intercepto 1,936 0,195 0 -
Aná l i s e do ponto de equi l íbri o = Si m 0,772 0,627 0,219 2,163 Es tudo econômi co: Indi ca dores que uti l i za pa ra o cá l cul o (Referênci a = Nã o)
Modelos Univariados
Ta ma nho da Empres a (Referênci a = Gra nde)
Produto Tra ns porta do (Referênci a = Nã o)
Rel a ci ona mento com o cons ul tor (0 - 100)
100
Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para influência da Marca na decisão de compra
(Método Foward). (Continuação)
β E.P.(β) P-valor Odds
Intercepto 1,754 0,208 0 -
Cus to di reto e i ndi reto = Si m 1,029 0,469 0,028 2,798
Intercepto 1,823 0,269 0 -
Va l or da compra = Si m 0,381 0,371 0,305 1,464
Intercepto 1,695 0,256 0 -
Cus to opera ci ona l = Si m 0,634 0,373 0,089 1,886
Intercepto 1,597 0,274 0 -
Cus to de ma nutençã o = Si m 0,735 0,374 0,049 2,085
Intercepto 1,621 0,265 0 -
Cons umo de combus tível = Si m 0,73 0,373 0,05 2,076
Intercepto 2,038 0,191 0 -
VPE = Si m 0,041 0,774 0,958 1,042
Intercepto 1,951 0,206 0 -
Cus tos di retos e i ndi retos = Si m 0,416 0,474 0,38 1,516
Intercepto 1,891 0,19 0 - Va l or res i dua l = Si m 1,847 1,029 0,073 6,34 Intercepto 1,946 0,206 0 - Ai rba g = Si m 0,437 0,474 0,357 1,548 Intercepto 1,928 0,189 0 - FUPS = Si m 1,598 1,032 0,121 4,945 Intercepto 2,079 0,375 0 - Frei o motor = Si m -0,051 0,431 0,905 0,95 Intercepto 2,026 0,307 0 - Frei o VEB = Si m 0,023 0,385 0,952 1,024 Intercepto 2,072 0,25 0 -
Ca bi ne com cél ul a de s obrevi vênci a = Si m -0,071 0,372 0,849 0,931
Intercepto 1,847 0,19 0 - Frei o a di s co EBS = Si m 2,084 1,027 0,042 8,039 Intercepto 1,857 0,207 0 - Bl oquei o di ferenci a l = Si m 0,745 0,471 0,114 2,107 Intercepto 2,181 0,399 0 - Di reçã o Hi drá ul i ca = Si m -0,182 0,45 0,686 0,834 Intercepto 1,992 0,275 0 -
Ci nto de s egura nça 3 ponta s = Si m 0,073 0,372 0,844 1,076
Intercepto 1,932 0,189 0 -
LKS = Si m 1,564 1,033 0,13 4,778
Intercepto 1,932 0,189 0 -
Al col ok = Si m 1,564 1,033 0,13 4,778
Intercepto 1,479 0,261 0 -
Trei na mento de motori s ta s = Si m 0,978 0,375 0,009 2,658
Intercepto 1,946 0,195 0 - ESP = Si m 0,74 0,628 0,239 2,095 Intercepto 1,603 0,194 0 - Frei os ABS = Si m 2,951 1,024 0,004 19,119 Intercepto 2,074 0,212 0 - Reta rder = Si m -0,147 0,434 0,736 0,864 Intercepto 2,168 0,22 0 - Top Bra ke = Si m -0,5 0,409 0,221 0,606
Es tudo econômi co: Indi ca dores que uti l i za pa ra o cá l cul o (Referênci a = Nã o)
Continuação
Modelos Univariados
Itens rel a ci ona dos à s egura nça que s ã o cons i dera dos pel a empres a na deci s ã o de compra do ca mi nhã o (Referênci a = Nã o)
Es tudo do ci cl o de vi da do produto: Indi ca dores que uti l i za pa ra o ca l cul o. (Referênci a = Nã o)
Tabela nº. 22 - Regressões Logísticas Univariadas para influência da Marca na decisão de compra
(Método Foward). (Continuação)
β E.P.(β) P-valor Odds
Intercepto 1,985 0,189 0 -
LDW = Si m 1,059 1,041 0,309 2,884
Intercepto 1,967 0,186 0 -
Si s tema de ori enta çã o de fa i xa de rol a gem = Si m 15,6 932,48 0,987 -
Intercepto 1,969 0,192 0 -
Arti cul a çã o mecâ ni ca = Si m 0,804 0,754 0,286 2,234
Intercepto 1,933 0,186 0 -
Tra vões el etrôni cos = Si m 16,63 1279,2 0,99 -
Intercepto 1,634 0,273 0 -
Emi s s ã o de ruído = Si m 0,68 0,373 0,068 1,974
Intercepto 2,048 0,266 0 -
Ar condi ci ona do = Si m -0,013 0,37 0,971 0,987
Intercepto 1,609 0,245 0 -
Nível de emi s s ã o de di óxi do de ca rbono = Si m 0,863 0,379 0,023 2,369
Intercepto 1,987 0,192 0 -
Vei cul o híbri do = Si m 0,616 0,757 0,416 1,852
Intercepto 1,984 0,209 0 -
Componentes reci cl á vei s = Si m 0,229 0,45 0,61 1,258
Intercepto 2,745 0,937 0,003 - Conforto pa ra o motori s ta -0,008 0,01 0,427 0,992 Intercepto 2,63 0,655 0 - Apa rênci a do a ti vo -0,009 0,008 0,299 0,992 Intercepto 4,433 1,653 0,007 - Dura bi l i da de -0,026 0,017 0,138 0,975 Intercepto 2,172 0,697 0,002 -
Nível de emi s s ã o de pol uentes -0,002 0,009 0,826 0,998
Intercepto 2,378 0,779 0,002 -
Ergonometri a -0,005 0,009 0,58 0,995
Intercepto 3,589 1,293 0,006 -
Va l or da compra -0,017 0,014 0,216 0,983
Intercepto 3,523 1,587 0,026 -
Cus to opera ci ona l -0,016 0,017 0,336 0,984
Intercepto 4,765 2,236 0,033 -
Cons umo com combus tível -0,028 0,023 0,215 0,972
Intercepto 2,922 0,786 0 -
Pra zo de entrega do a ti vo -0,012 0,009 0,224 0,989
Intercepto 4,455 1,558 0,004 -
Qua l i da de no a tendi mento da s conces s i oná ri a s -0,026 0,016 0,109 0,974
Intercepto 6,203 1,737 0 -
Número de di s pos i çã o regi ona l conces s i oná ri a s -0,045 0,018 0,012 0,956
Intercepto 6,909 2,285 0,002 -
Pres ta çã o s ervi ço pós -venda da s conces s i oná ri a s -0,051 0,023 0,028 0,95
Intercepto 2,028 0,238 0 -
Rel a çã o entre es col ha do ca mi nhã o e o perfi l .= Si m 0,085 0,398 0,831 1,089
Modelos Univariados
Itens rel a ci ona dos à s egura nça que s ã o cons i dera dos pel a empres a na deci s ã o de compra do ca mi nhã o (Referênci a = Nã o) Continuação
Preocupa çã o com a pres erva çã o a mbi enta l : i tens de gra nde i mportâ nci a (Referênci a = Nã o)
Nível de i mportâ nci a dos fa tores determi na ntes na es col ha da ma rca do a ti vo. (0 - 100)
Es col ha ca mi nhã o/perfi l (Referênci a =Nã o)
β E.P.(β) P-valor Odds
Intercepto 1,347 0,311 0 - Computador de Bordo = Si m 0,97 0,39 0,013 2,639 Intercepto 1,318 0,258 0 - Ca i xa de ca mbi o el etrôni ca = Si m 1,241 0,379 0,001 3,46 Intercepto 1,913 0,192 0 - ACC = Si m 1,155 0,748 0,123 3,174 Intercepto 1,984 0,209 0 - ESP = Si m 0,245 0,449 0,586 1,277 Intercepto 1,874 0,199 0 - FUPS = Si m 0,914 0,552 0,098 2,493 Intercepto 1,946 0,245 0 -
El etrôni ca Emba rca da = Si m 0,211 0,374 0,573 1,235
Intercepto 1,804 0,204 0 - Frei os EBS = Si m 1,018 0,503 0,043 2,767 Intercepto 1,92 0,186 0 - LKS = Si m 16,65 1232,66 0,989 - Intercepto 1,937 0,192 0 - DAS = Si m 1,034 0,75 0,168 2,812 Intercepto 1,992 0,195 0 - Articul a çã o mecâ ni ca = Si m 0,435 0,633 0,492 1,545 Intercepto 2 0,191 0 - LDW = Si m 0,443 0,762 0,561 1,557 Intercepto 1,981 0,189 0 -
Si s tema de ori entaçã o fa i xa de rol a gem = Si m 1,11 1,04 0,286 3,034
Modelos Univariados
O nível de tecnol ogi a emprega da no ca mi nhã o: i tens ma i s i mportantes . (Referênci a = Nã o)
102
Após aplicar o método Backward ao nível de 5% de significância, nas variáveis selecionadas pelo critério Foward, pode-se verificar abaixo a Regressão Logística
Stepwise. Dessa forma mantendo as demais variáveis constantes, pode-se verificar
que:
A chance das empresas que utilizaram o indicador valor de compra nos estudos econômicos, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 2,67 (1,19 – 6,0) vezes a chance das empresas não utilizaram esses indicadores para o estudo econômico.
A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança treinamento de motoristas, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 2,73 (1,21 – 6,15) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.
A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança freio ABS, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 17,51 (2,31– 133) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.
A chance das empresas que consideraram no momento da compra o item de segurança top brake, assinalarem a marca como um fator na decisão de compra, é 0,38 (0,15 – 0,97) vezes a chance das empresas que não consideraram esse item.
À medida que aumenta a importância atribuída ao item prestação de serviço no pós-venda das concessionárias como fator determinante na compra do ativo, diminui significativamente a chance das empresas assinalarem a marca como um fator na decisão de compra.
Tabela nº. 23: Regressão Logística Stepwise para a Influência da Marca na Decisão de Compra.
Modelo Multivariado β E.P.(β) P-valor Odds L.I. L.S.
Intercepto 6,088 2,207 0,006 - - -
Es tudo Econômi co: Val or da compra = Si m 0,984 0,412 0,017 2,67 1,19 6 Itens rel aci onados à s egurança: Trei namento de motori s tas = Si m 1,005 0,414 0,015 2,73 1,21 6,15 Itens rel aci onados à s egurança: Frei os ABS = Si m 2,863 1,035 0,006 17,51 2,31 133,02 Itens rel aci onados à s egurança: Top Brake = Si m -0,95 0,469 0,043 0,38 0,15 0,97 Nível de i mportânci a F.D.C: Pres tação de s ervi ço no pós -venda -0,057 0,022 0,011 0,94 0,9 0,99
4.2.2. Preditores na Escolha do Preço como Fator de Decisão na Compra