Markets Segmentation and Differentiation of Reverse Logistics Offers
Osório Carvalho[1] & Clarice Mara Sousa e Silva[2]
Resumo
Objetivo: apresentar bases para a realização de segmentação de mercado e diferenciação de serviços de logística reversa para e-commerce, considerando as características do modelo B2B2C.
Metodologia/abordagem: pesquisa aplicada, documental e qualitativa. Coletaram-se dados de e-commerces, operadores logísticos e consumidores finais, por meio de informações obtidas nos websites das empresas pesquisadas e no website Reclame aqui. As análises dos dados foram efetuadas primeiro por meio da Análise de Conteúdo e depois por meio da Análise de Agrupamentos.
Principais resultados: os atributos Capilaridade, Prazos Variados, Full Service, Flexibilidade e Informação são considerados bases para executar estratégias de segmentação de mercados e diferenciação de ofertas de logística reversa para e-commerces. Os atributos Informação, Flexibilidade e Full Service apresentaram maior volume de motivações para reclamação entre consumidores finais.
Contribuições teóricas/metodológicas: as bases para a segmentação do mercado de logística reversa, quando fundamentadas em benefícios estabelecidos não apenas nas relações B2B, mas também no consumidor final – B2B2C, sugerem que a abordagem conceitual de segmentação B2B2C encontra evidências no ambiente logístico.
Relevância/originalidade: o estudo apresenta evidências inéditas relativas à abordagem conceitual de segmentação B2B2C no mercado de e-commerce brasileiro, onde tradicionalmente os estudos focam apenas um lado da cadeia (B2B ou B2C), não realizando conexões na cadeia de relacionamento ampliada (B2B2C).
Implicações para a gestão ou sociais: os atributos Capilaridade, Prazos Variados, Full Service, Flexibilidade e Informação colaboram com a ampliação do escopo de estratégias de segmentação de mercados e diferenciação de ofertas do B2B para o B2B2C.
Palavras-Chave: Segmentação; Diferenciação; B2B2C; Logística Reversa; Comércio Eletrônico
Abstract
Purpose: to present bases for market segmentation and differentiation of reverse logistics services for e-commerce, considering the features of the B2B2C model.
Method: applied, documentary and qualitative research. Data were collected from e-commerces, logistics operators and final consumers, through information obtained on the websites of the companies surveyed and on the website Reclame aqui. Data analysis was carried out first through Content Analysis and then through Cluster Analysis.
Results: Capillarity, Varied Deadlines, Full Service, Flexibility and Information attributes are considered bases for executing market segmentation strategies and differentiating reverse logistics offers for e-commerce. The Information, Flexibility and Full Service attributes presented a greater volume of reasons for complaints among final consumers.
Theoretical/Methodological Contributions: the bases for the segmentation of reverse logistics market, when based on benefits established not only in B2B relationships, but also in the final consumer – B2B2C, suggest that the conceptual approach of B2B2C segmentation finds evidence in the logistics environment.
Originality/Relevance: the study presents unprecedented evidence regarding the conceptual approach to B2B2C segmentation in the Brazilian e-commerce market, where traditionally studies have focused on only one side of the chain (B2B or B2C), not making connections in the extended relationship chain (B2B2C).
Social/Management contributions: Capillarity, Varied Deadlines, Full Service, Flexibility and Information attributes collaborate with expanding the scope of market segmentation strategies and differentiating offers from B2B to B2B2C.
Keywords: Segmentation; Differentiation, B2B2C; Reverse Logistics; E-commerce
- Introdução
No amplo panorama que compõe a logística, surge o e-commerce – impulsionando a inovação na prestação de serviços e focando a criação de valor na cadeia de suprimentos para atender anseios de consumidores virtuais cada vez mais exigentes (Chapman, Soosay & Kandampully, 2003; Yu, Wang, Zhong & Huang, 2016).
No Brasil, o crescimento do e-commerce, em conjunto com exigências legais que estabelecem regras para a comercialização digital, como o artigo 49 do Código de Defesa do Consumidor (Lei n° 8.078/1990) e a ‘Lei do Arrependimento’ (Decreto nº 7.962/2013), exigiram ofertas mais adaptadas às necessidades do mercado.
Com a possibilidade de desistência de uma compra no prazo de sete dias desde sua concretização ou do recebimento do produto, cresce a necessidade de um serviço de logística reversa que permita retorno eficiente (Araújo, Matsuoka, Ung, Hilsdorf & Sampaio, 2013).
No que se refere ao retorno de produtos pós-vendas e ainda sem uso, este constitui-se em um desafio de inovação nos negócios e operações (Araújo et al., 2013; Das, Kumar & Rajak, 2020), pois além apresentar alta monta de recursos materiais e financeiros, o desafio de criação de novos fluxos e estruturas de retorno eficiente tange também a temática da economia circular (Sistemiq & United Nations Foundation, 2017; Lacy, Long & Spindler, 2020). O desafio de assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis figura como 12º Objetivo de Desenvolvimento Sustentável estabelecido pelas Nações Unidas até 2030 (Nações Unidas Brasil, 2020).
Assim, o ambiente de consumo de serviços logísticos para o e-commerce, além de caracterizado pelas relações B2B, tem uma influência cada vez maior nas expectativas do e-consumidor e da sociedade, os quais detêm cada vez mais poder de decisão em suas mãos, ampliando o espectro de compreensão das relações do B2B para o B2B2C (Saavedra, 2018; Lomate & Ramachandran, 2019). Ressalte-se que as expectativas deste consumidor aparecem há décadas em estudos da área de logística (Sharma & Lambert, 1994; Chapman et al., 2003).
No entanto, nos últimos anos, as discussões acadêmicas no campo do marketing B2B sugerem um aprofundamento da investigação da fronteira ‘cliente do meu cliente’ (Thomas, 2016; Brotspies & Weinstein, 2017; Hagberg & Kjellberg, 2020; Leclercq, 2020; Mingione & Leoni, 2020). Todavia, ainda há lacunas na compreensão de como o cliente do cliente considera os atributos dos serviços. Por outro lado, empresas encontram dificuldades para diferenciar suas ofertas de serviços de logística reversa, conforme será demonstrado neste artigo.
É no cenário de trocas comerciais do ambiente virtual concretizadas por meio da logística que surge a demanda pelo presente estudo, que visa expor bases de segmentação de mercado e diferenciação de produtos de logística reversa para o mercado de e-commerce.
Segmentar mercados logísticos, em especial os relacionados às pequenas remessas, é um driver de valor importante a ser aperfeiçoado por empresas do ramo, como parte de uma estratégia de sustentabilidade no longo prazo. A diferenciação de ofertas pode funcionar como estratégia de sobrevivência, de competitividade e posicionamento de marketing (Yu et al., 2016, Shrotriya, 2019).
Assim, este trabalho contribui com o campo teórico-empírico de marketing e logística ao identificar bases para a segmentação do mercado de serviços de logística reversa, analisando os resultados encontrados à luz da abordagem conceitual de Brotspies e Weinstein (2017), cooperando com a compreensão da relação entre ofertantes (transportadores e operadores logísticos), demandantes (e-commerces) e consumidores finais, questão que permanece central no marketing (Hunt, 1983).
Este artigo contribui também no campo empresarial, possibilitando aos gestores a aplicação das bases apresentadas em processos empresariais de segmentação de mercados e diferenciação de produtos, favorecendo a identificação de melhorias na cadeia produtiva das empresas e proporcionando elementos para incremento da eficácia na gestão das atividades de marketing e logística (Lambert & Enz, 2017).
Quanto aos aspectos metodológicos e os resultados da pesquisa, os dados primários relacionados aos demandantes (e-commerces), ofertantes (transportadores) e consumidores finais foram extraídos da internet – sites das empresas e o site Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/) – ambiente virtual no qual as trocas deste mercado são iniciadas. Os dados foram analisados com as técnicas de Análise de Conteúdo (Bardin, 2011) e de Agrupamentos (Hair Jr., Black, Babin & Tatham, 2009).
A Seção 2 do artigo apresentará os conceitos de marketing, logística reversa, segmentação e diferenciação de mercado. A Seção 3 tratará dos aspectos metodológicos, enquanto as Seções 4 e 5 apresentarão e discutirão os resultados. Finalmente, a Seção 6 apresentará as conclusões do artigo.
- Marketing e Logística Reversa
Há décadas a disciplina do marketing estuda as vantagens da segmentação de mercados e diferenciação de produtos (Smith, 1956; Haley, 1968; Dickson & Ginter, 1987). No entanto, acadêmicos e empresários ainda apresentam dúvidas quanto à real eficácia da segmentação, ou mesmo a profundidade adequada de sua aplicação, em especial no ambiente B2B (Wind & Cardozo, 1974; Abratt, 1993; Thomas, 2012; 2016).
- Segmentação de mercados
Segmento de mercado é um grupo atual ou potencial de clientes com alguma característica relevante para explicar (e prever) sua resposta aos estímulos de marketing de um fornecedor (Wind & Cardozo, 1974). Thomas (2012) revisou os processos de segmentação de mercados B2B desde meados do século XX, sugerindo diversas variáveis que podem ser utilizadas na segmentação de mercados industriais: necessidades, valor, atitudes, interesses e crenças, processos de compras, dentre outros.
Recentes pesquisas na área têm buscado compreender a segmentação com bases psicográficas (Jadczaková, 2013; 2015), em multiestágios (Thomas, 2016), ou uma nova tipologia de estratégias e processos de segmentação baseada no uso do produto pelo consumidor final (Brotspies & Weinstein, 2017).
No Brasil, os estudos na temática apresentam-se, de forma geral, desconectados uns dos outros, não trazendo implicações gerenciais confiáveis para uso empresarial (Souza & Freitas, 2016). Pesquisas ligadas à segmentação de mercados organizacionais no país são escassas, identificando-se o estudo de Figueiredo, Goldsmid, Arkader e Hijar (2007) e o de Moraes e Mattar (2014).
A ideia de segmentar considerando como base os benefícios entregues aos consumidores finais surgiu das proposições de Haley (1968). Este autor sugeriu que segmentações realizadas apenas com fatores descritivos, em detrimento de fatores causais não são boas preditoras de futuro comportamento de compra. Os estudos de segmentação de mercados B2B de Thomas (2016) e Brotspies e Weinstein (2017) ampliaram a perspectiva dos consumidores finais como uma possibilidade de segmentar de forma mais efetiva, possibilitando maior vantagem competitiva.
Brotspies e Weinstein (2017) defendem que existem diversas situações no ambiente B2B em que o comprador não é o usuário final do produto, sugerindo uma ampliação do escopo da cadeia. A tipologia para a segmentação B2B indicada pelos autores afirma que segmentar os mercados B2B2B e B2B2C não significa apenas olhar para os clientes ou potenciais clientes de uma empresa, mas requer novos insights de segmentação estratégica, conforme serão apresentados pelos resultados deste artigo.
- Diferenciação da Oferta
Diferenciação pode ser definida como o grau em que os clientes percebem que a oferta de uma dada empresa é diferente da de seus concorrentes (Boulding, Lee & Staelin, 1994). Para Levitt (1980) ela é todo atributo que distingue a oferta de uma empresa da de seus concorrentes.
A diferenciação como uma estratégia para obter vantagem competitiva encontra amparo em Porter (1980), que propõe três possibilidades de estratégia: foco (ou nicho), diferenciação ou liderança em custos. A temática da diferenciação pode ser também encontrada em diversas outras abordagens, tais como a Teoria de Vantagem de Recursos, defendida por Hunt e Arnett (2004), considerando a diferenciação como uma estratégia sequencial à segmentação do mercado, com o objetivo de provocar no demandante uma percepção diferenciada da oferta e obter vantagem competitiva.
- Logística Reversa
Logística reversa é o processo de planejar, implementar e controlar o fluxo eficiente e econômico de matérias-primas, estoque em processo, produtos acabados e informações relacionadas, desde o ponto de consumo até o ponto de origem, com o objetivo de recapturar ou criar valor ou disposição (Rogers & Tibben-Lembke, 1999).
Estudos acadêmicos que investiguem a diferenciação de ofertas de serviços logísticos são parcos no Brasil e no exterior (Mentzer, Myers & Cheung, 2004; Figueiredo et al., 2007; Marquardt, Golicic & Davis, 2011). No entanto, a lacuna teórica encontrada na revisão bibliográfica para esta pesquisa e as necessidades expressas nas reclamações dos clientes mostram a relevância acadêmica e prática de se discutir o assunto (Vivaldini, Souza & Pires, 2008). Christopher (2011) afirma que o desafio da logística é buscar estratégias que levem os negócios logísticos do mercado de commodity (sem diferenciação) para uma posição mais segura, baseada na diferenciação dos serviços e vantagem de custos (eficiência logística).
No que se refere à logística reversa, há mais pesquisas acadêmicas recentes, dada a sua importância e necessidade de criação de soluções inovadoras (Lambert & Enz, 2017; Zijm & Klumpp, 2017, Yu, Sun, Solvang & Zhaol, 2020; Penã-Montoya, Bouzon, Torres-Louzada & Vidal-Holguin, 2020). Tais pesquisas tocam diversos tópicos, desde os gerais e descritivos (Brito, 2003; Leite & Brito, 2005; Leite, 2012) até sua operação no comércio eletrônico (Araújo et al., 2013).
No entanto, a pesquisa bibliográfica realizada nas bases online Periódicos CAPES, Google Scholar, SciELO e Web of Science não identificou estudos relacionados à segmentação de mercados e diferenciação de ofertas relacionadas à logística reversa para o e-commerce.
Assim, no intuito de sugerir bases para a segmentação de mercado e diferenciação da oferta de logística reversa, utilizou-se como princípio norteador o framework proposto por Brito (2003), com cinco dimensões básicas da logística reversa, conforme detalha o Quadro 1.
Quadro 1
Dimensões Básicas da Logística Reversa
| (1) Por que recebo? | Forças que conduzem organizações em direção à logística reversa. |
| (2) Por que retorna? | As razões pelas quais os produtos retornam. |
| (3) O que está retornando? | Características e tipos de produtos que retornam. |
| (4) Como os produtos são recuperados? | Processos e opções de recuperação. |
| (5) Quem está fazendo a recuperação? | Os atores e seus papéis na logística reversa. |
Nota: Adaptado de Brito, M. P. de. (2003). Managing Reverse Logistics or Reversing Logistics Management? ERIM PhD Series. Rotterdam, Netherlands.
A tipologia das cinco dimensões da logística reversa apresenta aderência com outras literaturas da área, como as de Rogers e Tibben-Lembke (2001), Leite e Brito (2005) e Leite (2012), resultando na escolha das dimensões apresentadas no Quadro 1 para atuarem como ponto de partida da investigação sobre as bases para a segmentação do mercado de logística reversa para e-commerce, as quais serão propostas como um dos resultados desta pesquisa.
Assim, conclui-se esta seção, tendo em vista que o cenário de (1) crescimento do e-commerce; (2) novas exigências legais no direito do consumidor; (3) maior empoderamento do consumidor gerado pelo maior acesso a informações; (4) relativa defasagem no conhecimento teórico e práticas de segmentação de mercado no e-commerce; (5) escassez de estudos e práticas sobre diferenciação de ofertas logísticas; e (6) escassez estudos relacionados à segmentação de mercados e diferenciação de ofertas relacionadas à logística reversa para o e-commerce apresenta pertinência teórica e prática da pesquisa relatada neste artigo.
- Aspectos metodológicos
A presente pesquisa caracteriza-se como documental (Fonseca, 2002), aplicada, empírica e descritiva (Lakatos & Marconi, 2000). Para o alcance do objetivo proposto, e dada a abordagem teórica definida, os procedimentos técnicos escolhidos foram a Análise de Conteúdo (Bardin, 2011) e a Análise de Agrupamentos (ou de Clusters) sugerida por Hair Jr. et al. (2009), pois o problema de pesquisa proposto necessita identificar, classificar e agrupar objetos semelhantes entre si. A técnica de Análise de Agrupamentos é indicada para a realização de segmentação de mercados (Hair Jr. et al., 2009; Thomas, 2012).
Para se alcançar o objetivo proposto, inicialmente, na Fase #1 da execução dos procedimentos metodológicos, realizou-se aplicação das cinco dimensões da logística reversa (Brito, 2003) à realidade do e-commerce, caracterizando cada dimensão no contexto da logística reversa neste setor. O resultado desta caracterização permitiu que os pesquisadores estabelecessem uma associação com potenciais atributos desejáveis que poderiam constar em ofertas de serviços de logística reversa para o e-commerce. Com os atributos identificados, foi possível propor uma definição operacional para cada um. Estes atributos foram considerados como bases para a segmentação de mercados e diferenciação de ofertas no contexto do e-commerce. O detalhamento deste processo pode ser verificado no Quadro 3.
A seguir, ainda na Fase #1, fez-se necessário ponderar o grau de importância das bases, quando comparadas entre si. As oito bases e suas definições operacionais foram apresentadas em formulário eletrônico para sete juízes (profissionais com experiência em pesquisas acadêmicas nas temáticas de marketing e logística), que julgaram conforme a seguinte codificação: 3 – Muito Importante; 2 – Importante; 1 – Pouco Importante; 0 – Irrelevante. A análise de juízes foi baseada no julgamento realizado por um grupo de juízes experientes na área, aos quais coube analisar se o conteúdo está correto e adequado ao que se propôs, conforme Moura, Bezerra, Oliveira e Damasceno (2008). O resultado da ponderação dos atributos pode ser verificado na Tabela 2.
Ressalte-se que a Validade de Conteúdo, técnica de apoio aos métodos nesta pesquisa, inicia-se com o processo de associação entre conceitos abstratos e indicadores mensuráveis (critérios de importância) e representa a extensão em que cada item de medida comprova o fenômeno de interesse e a dimensão de cada item dentro daquilo que se propõe investigar. Ela apresenta duas etapas: (1) o desenvolvimento do instrumento (as bases de segmentação) e (2) a análise e julgamento dos especialistas (Rubio, Berg-Weger, Tebb, Lee & Rauch, 2003).
Na Fase #2, procedeu-se com a formação do corpus dos ofertantes de serviços de logística reversa para e-commerce. Foram considerados como ofertantes de logística transportadores e empresas de e-fulfillment. O corpus foi construído com as ofertas de serviços de logística reversa para e-commerces em site de busca (Google), parceiros do E-commerce Brasil (www.ecommercebrasil.com.br) e rlec.com, entre 02 e 16/01/2019. As palavras-chave utilizadas para a busca foram: ‘transportadora’, ‘transportador’, ‘logística reversa’, ‘devolução’, ‘devolução de remessas’, ‘fulfillment’, ‘e-fulfillment’. A aplicação dos critérios de busca e seleção de ofertas resultou em 27 ofertantes de logística para e-commerces, dos quais 11 ofertantes (40%) apresentaram oferta de logística reversa.
Na Fase #3, a aplicação da técnica de Análise de Conteúdo no corpus das ofertas de serviços de logística reversa utilizando as bases para segmentação definidas no Quadro 3 (Preço, Capilaridade, Prazos Variados, Flexibilidade, Seguro, Full Service, Informação, Divulgação Direcionada) resultou caracterização das ofertas apresentadas na Tabela 1. Para obter o escore de cada atributo/ofertante, os pesquisadores codificaram os atributos das ofertas da seguinte forma: 1 – Atende de forma insuficiente; 2 – Atende de forma mediana; 3 – Atende de forma satisfatória. Atributos sem informação foram classificados como 1 – Atende de forma insuficiente.
Exemplificando o processo de categorização das ofertas: para o atributo Capilaridade, identificou-se que um ofertante (UPS) apresentou abrangência internacional, outros ofertantes apresentaram abrangência nacional (exemplo: Correios), e outros ofertantes omitiram informação que pudesse identificar a capilaridade da oferta (exemplo: Solutions). Neste caso, à UPS foi atribuído o escore 3 – Atende de forma satisfatória, aos Correios o escore 2 – Atende de forma mediana, e à Solutions o escore 1 – Atende de forma insuficiente.
Estes escores foram ponderados pelos pesquisadores conforme escores dos atributos estabelecidos pelos juízes (Tabela 2). No caso do atributo Capilaridade, o escore ponderado pelos juízes é de 2,71. Desta forma, o escore final do atributo para a UPS é 2,71 (3 = 2,71, maior escore ponderado), para os Correios é de 1,81 ( ), e para a Solutions é de 0,90 ( ). A Tabela 1 apresenta os resultados dos escores ponderados dos atributos de cada oferta. Na Tabela 2, além dos escores ponderados dos atributos estabelecidos pelos juízes, o resultado dos escores médios de cada atributo das ofertas foram comparados aos escores dos juízes.
Na Fase #4, após a categorização e pontuação das ofertas apresentadas nos sites dos ofertantes, utilizou-se a média dos atributos para aplicar-se a técnica de Análise de Agrupamentos. A partir da pontuação média ponderada que cada ofertante recebeu (Tabela 1), procedeu-se à aplicação da técnica de agrupamento hierárquico aglomerativo (Hair Jr et al., 2009), o que resultou em cinco agrupamentos, conforme apresentado na Tabela 3.
A formação de agrupamentos utilizou a distância euclidiana em cada par de observações com procedimento hierárquico aglomerativo (Hair Jr. et al, 2009), e a amostra de ofertantes é não probabilística por conveniência. Destaca-se que a Análise de Agrupamentos foi aplicada apenas para evidenciar diferenças entre as ofertas, e não para propor clusters de ofertantes que potencialmente poderiam realizar ofertas semelhantes e obter resultados de mercado semelhantes também. Para tal intento, seria necessário prover a pesquisa de dados e análises representativos do mercado, item considerado como não-escopo da presente pesquisa.
Na Fase #5 procedeu-se com a formação do corpus dos demandantes de logística reversa (e-commerces), nos sites das dez maiores empresas de e-commerce do Brasil, baseando-se nos dados da Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo – SBVC (2018). No site de cada um dos dez e-commerces, os pesquisadores consideraram como corpus a seção de ‘Política de Trocas e Devoluções’.
Para analisar o corpus dos demandantes, os pesquisadores aplicaram a técnica Análise de Conteúdo (Bardin, 2011), buscando identificar a pertinência dos oito atributos estabelecidos na Fase #1 traduzidos em políticas de trocas e devoluções. A formação do corpus dos demandantes foi realizada em 12/03/2019, e a Tabela 4 apresenta o recorte realizado pelos pesquisadores relativo às informações tangentes aos oito atributos.
Por fim, na Fase #6, os pesquisadores formaram o corpus dos consumidores finais (“cliente do cliente”) a partir de documentos virtuais disponíveis no site Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/). Antes da formação do corpus dos consumidores finais, os pesquisadores procederam com uma compreensão preliminar a pertinência da temática logística nas reclamações dos consumidores finais.
Assim, em 12/03/2019, os pesquisadores coletaram no Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/) a quantidade reclamações relativas aos 10 maiores motivos atribuídas a cada demandante (e-commerce), bem como o total de reclamações pelo motivo “Troca-Devolução do Produto”, proporcionalizando reclamações relacionadas a motivações logísticas em relação ao total de reclamações. Na ocasião, verificou-se também o ranking do motivo “Troca-Devolução do Produto” em relação total de reclamações. A Tabela 4 apresenta o resultado do panorama da temática logística nas reclamações dos clientes finais.
Após o estudo preliminar, os pesquisadores procederam com coleta de documentos virtuais no site Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/), selecionando para o corpus dos consumidores finais 122 reclamações dentre os dez maiores e-commerces, pelo motivo de ‘Troca-Devolução de Produto’, entre os dias 24 e 25/04/2019. O critério de inclusão de uma reclamação no corpus foi: apenas reclamações que envolviam algum aspecto logístico relacionado aos oito atributos estabelecidos na Fase #1 no último ano. As reclamações foram selecionadas em ordem decrescente de data, e coletadas até que o quantitativo definido fosse alcançado.
Para analisar o corpus dos consumidores finais, inicialmente os pesquisadores realizaram uma análise do posicionamento geográfico dos consumidores finais reclamantes e o segmento de mercado da compra reclamada. A Figura 1 apresenta o resultado desta análise.
Depois, os pesquisadores aplicaram técnica Análise de Conteúdo (Bardin, 2011) no corpus dos consumidores finais, utilizando o software MaxQDA, buscando identificar nos textos evidências da necessidade dos oito atributos na oferta de logística reversa. Cada identificação de motivação de reclamação relacionada a um determinado atributo recebeu codificação igual a 1. Caso a reclamação do consumidor final contivesse motivações diversas (relacionadas a mais de um atributo), cada atributo recebeu codificação igual a 1, mesmo que houvesse mais de um atributo em uma reclamação. A Tabela 5 apresenta o resultado da categorização das reclamações registradas no Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/).
O Quadro 2 sumariza os procedimentos metodológicos realizados durante a pesquisa, e a Seção 4 apresentará os resultados da pesquisa.
Quadro 2
Resumo dos procedimentos metodológicos da pesquisa
| # | O que foi realizado | Procedimento |
| 1 | Definição das unidades de registro do agrupamento (bases para segmentação) | Aplicação da tipologia de Brito (2003) para definir bases de segmentação do mercado de logística reversa para e-commerces (B2B2C). |
| 2 | Coleta e tabulação de dados dos ofertantes de logística reversa para e-commerces | Formação do corpus de ofertas de serviços de logística reversa |
| 3 | Categorização das ofertas | Análise de Conteúdo das ofertas, com imputação de escores aos atributos de cada oferta/ofertante. |
| 4 | Clusterização dos ofertantes | Aplicação da Análise de Agrupamentos considerando as médias totais dos escores obtidos pelos ofertantes. |
| 5 | Coleta e tabulação de dados dos demandantes | Formação e Análise de Conteúdo do corpus dos demandantes de logística reversa (e-commerces). |
| 6 | Coleta e tabulação dos dados dos consumidores finais | Formação e Análise de Conteúdo do corpus dos clientes finais (“cliente do cliente”). |
Fonte: elaborado pelos autores
- Resultados
Nesta seção apresentam-se os resultados alcançados pela pesquisa, relacionados às bases para segmentação do mercado de logística reversa para e-commerces, no que tange aos ofertantes (transportadores e operadores logísticos), demandantes (e-commerces) e consumidores finais.
- Os ofertantes
A aplicação das cinco dimensões da logística reversa ao contexto do e-commerce foi utilizada como ponto de partida para a identificação e definição de oito atributos observáveis (unidades de registro) de uma oferta de serviço de logística reversa para o e-commerce. Os atributos foram definidos seguindo-se o seguinte fluxo exemplificativo: (1) Dimensão da logística reversa: “O que retorna? ”. (2) Caracterização no contexto do e-commerce: majoritariamente produtos novos e heterogêneos; (3) O que uma oferta de serviço de logística reversa precisa conter para corresponder à esta característica? (4) Resposta: Flexibilidade para trazer de volta uma ampla gama de produtos, e Seguro, porque são produtos novos e têm ampla gama de preços. (5) Portanto: Flexibilidade e Seguro são atributos desejáveis em uma oferta de logística reversa para o e-commerce. O Quadro 3 apresenta o detalhamento dos atributos desejáveis em uma oferta de logística reversa:
Quadro 3
Atributos Desejáveis de Logística Reversa
| Dimensões da logística reversa | Caracterização da tipologia de logística reversa para e-commerces | Atributos desejáveis na oferta | Definição Operacional |
| Por que recebo? | Driver econômico: potencial de recuperação de perdas com a revenda de produtos sujeitos à logística reversa.Driver legal: Lei do arrependimento (Decreto nº 7.962/ 2013) | Preço do frete | Valor cobrado do e-commerce pelo frete da remessa em devolução. |
| Capilaridade | Capacidade de buscar uma remessa em qualquer ponto geográfico – abrangência nacional e internacional | ||
| Por que retorna? | Retorno do consumidor: troca de produto, devolução por arrependimento, defeito no produto, avaria no produto, desistência da compra; | Prazos variados | Tempo contado entre a coleta da remessa em devolução e a entrega ao e-commerce. Sugere-se que um transportador tenha prazos diversos – rápidos ou econômicos – para adaptar-se às necessidades diversas dos e-commerces. |
| O que está retornando? | Características do produto: majoritariamente novos, heterogêneos (diversos pesos e dimensões), sem uso, entregues em todo o território nacional;Tipo de produto: Majoritariamente bens de consumo (vestuário, cosméticos, brinquedos, assessórios, etc.) | Flexibilidade | Competência para oferecer opções variadas de transporte por peso e dimensões, dada a heterogeneidade das remessas de logística reversa pós-venda. |
| Seguro | Capacidade para oferecer opções variadas de seguro das remessas, dado o risco logístico brasileiro e o alto sortimento de produtos comercializados pela internet. | ||
| Como os produtos são recuperados? | Processos-chave para adequada recuperação: coleta, inspeção e classificaçãoRecuperação direta para revenda | Full Service | Competência para oferecer serviços de transporte incluindo também: Coleta, Inspeção e Classificação de produtos coletados na operação de logística reversa, quando demandados pelo e-commerce. |
| Quem está fazendo a recuperação? | Atores: varejistas (e-commerces)Papel desempenhado: nível de execução da cadeia reversa, como processadores da logística reversa. | Informação | Rastreamento das remessas, gestão do processo como um todo, incluindo informações ao consumidor final. |
| Divulgação direcionada | Competência para divulgar a oferta de logística reversa diretamente ao e-commerce, com informações detalhadas e relacionadas à realidade do e-commerce. |
Fonte: elaborado pelos autores
Após a identificação dos atributos desejáveis, foram pesquisadas as ofertas de 27 empresas de logística para e-commerce (ofertantes). Foi possível levantar documentação sobre ofertas de 11 dessas empresas (Correios, Wertlog, Solutions, E-Reversa, Mandaê, OnTime, NTM Log Express, Luft solutions, Nexpress Cargo, DHL e UPS): 40% do total.
As 16 outras empresas (Fedex/Rapidão Cometa, TNT, Patrus, Total Express, Jadlog, Direct, Braspress, Latam Cargo, Azul Cargo, Gollog, Transfolha, Tatix, Pier 8, Realbrás, Infracommerce, Jamef) não informaram a oferta de serviços de logística reversa em seus sites.
Vale ressaltar que esta pesquisa não teve por objetivo ser exaustiva no mapeamento de empresas, mas sim identificar padrões de comportamento de ofertas de logística reversa para e-commerces que pudessem ser convertidos em unidades de registro.
Para estruturar o panorama de ofertantes de logística reversa, realizou-se uma classificação baseada na descrição da oferta/operacionalização, sem realizar julgamentos de veracidade do conteúdo apresentado nos sites, sendo isto uma possível limitação do estudo. O procedimento de categorização está descrito na Seção 2 – aspectos Metodológicos.
Relate-se que, durante a análise das ofertas verificou-se a ausência de informações acerca dos preços, inviabilizando a análise deste atributo. O resultado da classificação das 11 ofertas e a ponderação com base nos pesos atribuídos pelos juízes encontra-se na Tabela 1.
Tabela 1
Escores médios dos atributos das ofertas de logística reversa
| Atributos da Oferta | |||||||||
| Ofertante | Capilaridade | Prazos Variados | Flexibilidade | Seguro | Full Service | Divulgação Direcionada | Informação | Soma | Média |
| UPS | 2,71 | 2,00 | 1,53 | 1,86 | 2,14 | 1,57 | 2,71 | 14,52 | 2,07 |
| Mandaê | 1,81 | 2,00 | 2,29 | 1,86 | 0,71 | 1,57 | 2,71 | 12,95 | 1,85 |
| Nexpress | 1,81 | 2,00 | 2,29 | 1,86 | 1,43 | 0,52 | 2,71 | 12,62 | 1,80 |
| E-Reversa | 1,81 | 0,67 | 2,29 | 0,62 | 2,14 | 1,57 | 2,71 | 11,80 | 1,69 |
| Solutions | 0,90 | 0,67 | 2,29 | 1,86 | 2,14 | 0,52 | 2,71 | 11,09 | 1,58 |
| Correios | 1,81 | 2,00 | 1,53 | 1,86 | 1,43 | 0,52 | 1,81 | 10,95 | 1,56 |
| Wertlog | 0,90 | 0,67 | 2,29 | 1,86 | 1,43 | 1,05 | 2,71 | 10,90 | 1,56 |
| OnTime | 1,81 | 2,00 | 1,53 | 0,62 | 0,71 | 0,52 | 0,90 | 8,09 | 1,16 |
| DHL | 0,90 | 0,67 | 2,29 | 0,62 | 2,14 | 0,52 | 0,90 | 8,05 | 1,15 |
| Luft | 1,81 | 0,67 | 1,53 | 0,62 | 1,43 | 0,52 | 0,90 | 7,47 | 1,07 |
| NTM | 0,90 | 0,67 | 0,76 | 0,62 | 0,71 | 0,52 | 0,90 | 5,09 | 0,73 |
| Média | 1,56 | 1,27 | 1,87 | 1,30 | 1,49 | 0,86 | 1,97 | 10,32 | 1,47 |
Fonte: elaborado pelos autores
A comparação entre os pesos atribuídos pelos juízes e os escores recebidos pelos atributos das ofertas, conforme informado nos sites das empresas, pode ser verificada na Tabela 2:
Tabela 2
Escores dos juízes e dos atributos das ofertas
| Atributo | Escores dos Juízes* | Escores das Ofertas** | %*** |
| Preço | 2,86 | Sem informação | – |
| Capilaridade | 2,71 | 1,56 | 57% |
| Prazos Variados | 2,00 | 1,27 | 64% |
| Flexibilidade | 2,29 | 1,87 | 82% |
| Seguro | 1,86 | 1,30 | 70% |
| Full Service | 2,14 | 1,49 | 70% |
| Divulgação Direcionada | 1,57 | 0,86 | 54% |
| Informação | 2,71 | 1,97 | 73% |
Nota. *Escores dos Juízes: Resultado da ponderação de importância entre os atributos estabelecido pelos juízes (3 - Muito Importante; 2 – Importante; 1 - Pouco Importante; 0 – Irrelevante)
**Escores das ofertas: Resultado da média de escores obtidos nas ofertas de cada ofertante em todos os atributos, conforme Tabela 1.
***%: Resultado da proporção entre os escores obtidos nas ofertas e os escores ponderados estabelecidos pelos juízes.
Fonte: elaborado pelos autores
A partir da pontuação média ponderada que cada ofertante recebeu (Tabela 1), procedeu-se à aplicação da técnica de agrupamento hierárquico aglomerativo (Hair Jr et al., 2009), o que resultou em cinco agrupamentos, conforme apresentado na Tabela 3:
Tabela 3
Agrupamento hierárquico aglomerativo dos ofertantes de logística reversa
| Processo de Aglomeração | Solução de Agrupamento | |||||
| Distância | Pares ou Grupos de observações | Pertinência do Agrupamento | Nº de Agrupamentos | Similaridade geral | ||
| Passo | Solução inicial | (UPS) (Mandaê) (Nexpress) (E-Reversa) (Solutions) (Correios) (Wertlog) (OnTime) (DHL) (Luft) (NTM) | 11 | 0 | ||
| 1 | 0,01 | (Correios – Wertlog) (OnTime – DHL) | (UPS) (Mandaê) (Nexpress) (E-Reversa) (Solutions) (Correios – Wertlog) (OnTime – DHL) (Luft) (NTM) | 9 | 0,01 | |
| 2 | 0,02 | (Correios – Wertlog – Solutions) ( OnTime – DHL) | (UPS) (Mandaê) (Nexpress) (E-Reversa) (Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL) (Luft) (NTM) | 8 | 0,01 | |
| 3 | 0,05 | (Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime – DHL) (Nexpress – Mandaê) | (UPS) (Mandaê – Nexpress) (E-Reversa) (Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL) (Luft) (NTM) | 7 | 0,02 | |
| 4 | 0,08 | (Correios – Wertlog – Solutions) ( OnTime – DHL – Luft) (Nexpress – Mandaê) | (UPS) (Mandaê – Nexpress) (E-Reversa) (Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL – Luft) (NTM) | 6 | 0,03 | |
| 5 | 0,10 | (E-reversa – Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime – DHL – Luft) (Nexpress – Mandaê) | (UPS) (Mandaê – Nexpress) (E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL – Luft) (NTM) | 5 | 0,04 | |
| 6 | 0,12 | (E-reversa – Correios – Wertlog – Solutions – Nexpress – Mandaê) (OnTime – DHL – Luft) | (UPS) (Mandaê – Nexpress – E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL – Luft) (NTM) | 4 | 0,09 | |
| 7 | 0,22 | (UPS – E-reversa – Correios – Wertlog – Solutions – Nexpress – Mandaê) (OnTime – DHL – Luft) | (UPS – Mandaê – Nexpress – E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL – Luft) (NTM) | 3 | 0,13 | |
| 8 | 0,34 | (UPS – E-reversa – Correios – Wertlog – Solutions – Nexpress – Mandaê) (OnTime – DHL – Luft – NTM) | (UPS – Mandaê – Nexpress – E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions) (OnTime -DHL – Luft – NTM) | 2 | 0,22 | |
| 9 | 0,46 | (UPS-Mandaê -Nexpress – E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions – OnTime – DHL – Luft – NTM) | (UPS-Mandaê -Nexpress – E-Reversa – Correios – Wertlog – Solutions – OnTime – DHL – Luft – NTM) | 1 | 0,46 | |
Nota: Similaridade Geral èdistância média dentro do agrupamento; Distância è distância mínima entre observações não agrupadas
Fonte: elaborado pelos autores
A Tabela 3 apresenta a medida de similaridade geral nula no primeiro passo, aumenta de forma constante e leve até o passo cinco, e aumenta de forma mais intensa a partir do passo seis. Tal constatação indica que a solução do passo cinco, com cinco clusters, poderá ser a solução mais adequada para o problema: 1 – (UPS); 2 – (Mandaê – Nexpress); 3 – (E-Reversa - Correios - Wertlog – Solutions); 4 – (OnTime - DHL – Luft); e 5 – (NTM).
4.2. Demandantes
Para compreensão os demandantes, procedeu-se à análise dos sites das dez maiores empresas de e-commerce do Brasil, conforme exposto pela Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo — SBVC (2018). Na seção de ‘Política de Trocas e Devoluções’ das empresas escolhidas, verificou-se que todas apresentam regras conforme determinado pelo artigo 49 do CDC.
Para complementar o panorama, analisou-se os dados de reclamações destes e-commerces no Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/), site brasileiro de reclamações de internautas. A coluna de ‘Quantidade de Reclamações’ refere-se à soma dos dez maiores motivos de reclamações do referido e-commerce. Não foi possível determinar o período a que as reclamações se referiam, pois, o site não ofereceu tal informação. A Tabela 4 resume o panorama dos demandantes de logística reversa.
Tabela 4
Ranking dos dez maiores e-commerces no Brasil, opções logísticas para troca e devolução, reclamações sobre Trocas e Devoluções no Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/).
| Ranking | Empresa/site pesquisado | Opções logísticas para devolução | (1) | (2) | (3) | (4) |
| 1 | B2W Digital americanas.com | Pelos Correios ou coleta no local da entrega | 609.765 | 5.514 | 0,90% | 3º |
| 2 | Via Varejo PontoFrio.com | Não detalha processo logístico da devolução. Possibilidade de coleta no local de entrega | 75.795 | 7.450 | 9,83% | 3º |
| 3 | Magazine Luiza Magazineluiza.com.br | Não detalha o processo logístico da devolução. Possibilidade de troca em lojas físicas, conforme regras específicas do e-commerce | 61.372 | 5.111 | 8,33% | 3º |
| 4 | Walmart Brasil walmart.com.br | Coleta em domicílio ou código de postagem da mercadoria | 22.641 | 1.893 | 8,36% | 3º |
| 5 | Grupo Netshoes Netshoes.com.br | Código de postagem. O cliente pode acompanhar o processo de retorno, incluindo inspeção da mercadoria | 90.469 | 10.674 | 11,80% | 3º |
| 6 | Máquina de Vendas Ricardoeletro.com.br | Pelos Correios (até 30kg) e também por transportadoras (acima de 30 kg). Postagem em agência ou coleta em domicílio | 28.281 | 2.507 | 8,86% | 3º |
| 7 | Carrefour carrefour.com | Postagem em agência dos Correios ou coleta no local de entrega | 11.274 | 745 | 6,61% | 7º |
| 8 | GFG LatAm – Dafiti Dafiti.com.br | Devolução em agência dos Correios | 29.800 | 6.032 | 20,24% | 1º |
| 9 | Saraiva Saraiva.com.br | Devolução em agência dos Correios, ou troca em loja física | 52.063 | 1.625 | 3,12% | 8º |
| 10 | Privalia Privalia.com.br | Devolução em agência dos Correios | 14.532 | 2.045 | 14,07% | 2º |
| Média | 9,21% | 3,6 | ||||
Nota: Legenda:
- Soma dos 10 maiores motivos de reclamações do e-commerce
- Total de reclamações pelo motivo “Troca-Devolução do Produto”
- Percentual que o motivo “Troca-Devolução do Produto” representa na soma dos 10 maiores motivos de reclamações do e-commerce
- Ranking do problema “Troca-Devolução do Produto”
Fonte: elaborado pelos autores
4.3. Os consumidores finais
Para ampliar a compreensão da cadeia B2B2C do mercado de logística reversa para e-commerces, analisou-se as reclamações dos consumidores finais. A Figura 1 apresenta o perfil das reclamações por dispersão geográfica e segmento de mercado do produto comprado pelo consumidor final.
Figura 1- Perfil das Reclamações Analisadas
Fonte: Elaborada pelos autores.
Tomando-se como ponto de partida a Tabela 4, foram analisadas 122 reclamações dos clientes dos dez maiores e-commerces, com a técnica de Análise de Conteúdo (Bardin, 2011), identificando-se nos textos dos consumidores finais evidências da necessidade dos atributos na oferta de logística reversa. A Tabela 5 apresenta o resultado da categorização das reclamações registradas no Reclame Aqui (https://www.reclameaqui.com.br/).
Tabela 5
Escores dos atributos desejáveis na oferta de logística reversa
| E-commerce | Capilaridade | Flexibilidade | Full Service | Informação | Prazos Variados | Total |
| Americanas.com | 13 | 2 | 16 | 2 | 33 | |
| Carrefour | 1 | 6 | 8 | 3 | 18 | |
| Dafiti | 6 | 4 | 10 | |||
| Magazine Luiza | 1 | 6 | 4 | 1 | 12 | |
| Netshoes | 8 | 4 | 12 | |||
| Ponto Frio | 5 | 2 | 6 | 13 | ||
| Privalia | 1 | 3 | 7 | 11 | ||
| Ricardo Eletro | 8 | 4 | 1 | 13 | ||
| Saraiva | 6 | 4 | 2 | 12 | ||
| Walmart | 1 | 3 | 6 | 10 | ||
| Total Geral | 2 | 34 | 28 | 67 | 13 | 144 |
| % | 1% | 24% | 19% | 47% | 9% |
Nota: O atributo Divulgação Direcionada não foi analisado nesta fase, pois se refere ao relacionamento entre demandantes e ofertantes (B2B), não envolvendo, neste momento, o relacionamento com o consumidor final. O Atributo Seguro não foi identificado nos textos das reclamações dos consumidores finais.
- Discussão dos Resultados
Esta pesquisa identificou novas bases para a segmentação de mercados e diferenciação de ofertas de logística reversa. As bases foram estabelecidas tomando-se como ponto de partida o framework de Brito (2003), sendo amparadas pelo conceito de segmentação por benefícios entregues ao cliente (Haley, 1968; Wind & Cardozo, 1974, Thomas, 2012), e também ao ‘cliente do cliente’ (Thomas, 2016, Brotspies & Weinstein, 2017) evidenciaram aderência ao mercado de logística reversa para e-commerces.
No âmbito dos ofertantes, verificou-se a existência de diversos graus de diferenciação de ofertas, desde as genéricas e sem diferenciação, até ofertas com padrão de classe mundial (cluster 1 – UPS), com alto grau de flexibilidade e adaptabilidade, além de apresentar conteúdo da oferta com informações direcionadas e exclusivas ao público do e-commerce.
A variedade de ofertas encontrada indica que os ofertantes estão aplicando em alguma medida técnicas de segmentação: em uma amostra de 27 ofertantes de serviços logísticos que transportam cargas fracionadas secas (perfil de e-commerce), onze (40%) apresentaram uma oferta específica de logística reversa.
Tal constatação reforça que parte dos ofertantes já identifica um segmento de mercado relevante, que responde de forma especial aos estímulos de uma oferta diferenciada (Wind & Cardozo, 1974). O fato de 60% dos ofertantes do mercado de logística para e-commerces não direcionarem ofertas específicas de logística reversa para este público pode indicar ausência da prática da segmentação, ou até mesmo que estes ofertantes não identificaram vantagens financeiras para buscar diferenciar suas ofertas, ratificando que o trabalho de segmentar mercados permanece complexo e às vezes pouco interessante para as empresas (Thomas, 2012).
Pode também apontar que a oferta de logística reversa para o e-commerce não é tarefa fácil, necessitando investimentos e adaptações na operação de um transportador com um empenho que não pode ser realizado por todo o mercado (Kaynak, Koçoglu & Akgün, 2014).
Ressalte-se ainda que, segundo Ravi e Shankar (2005), o custo da logística reversa é cerca de nove vezes maior que o da logística de distribuição, a qual permite a consolidação da carga, reduzindo substancialmente o custo. No caso da logística reversa o processo é de difícil e custosa consolidação, quando possível, além de exigir controles rigorosos (Bloemhof-Ruwaard, Fleischmann &Van Nunen -Ruwaard, 1999).
Quanto aos atributos escolhidos como bases para a segmentação, verificou-se relativa aderência às ofertas pesquisadas: todas, em alguma medida, exibiram atributos observáveis. No entanto, algumas limitações geradas por esta escolha foram aos poucos sendo reveladas na pesquisa: (1) a ausência de informações sobre preço e (2) o uso das informações constantes nos sites para caracterizar as ofertas pode não representar a realidade de forma mais aprofundada.
Mesmo apresentando diferenciações entre si pela aplicação da Análise de Agrupamentos, o resultado dos clusters não conseguiu alcançar peculiaridades dos ofertantes. Hair Jr et al. (2009) alertam que, nesta técnica, a variável estatística considerada como unidade de registro não é estimada empiricamente. Ela é definida pelo pesquisador, pois o foco da técnica é a comparação de objetos com base na unidade de registro.
Por isto, a presente discussão sugere que a Análise de Agrupamentos foi adequada a objetivos relacionados à segmentação de mercados. No entanto, a codificação escolhida (1 – Atende de forma insuficiente; 2 – Atende de forma mediana; 3 – Atende de forma satisfatória) e a ausência da análise do atributo Preço podem ter gerado resultados menos acurados, em nova limitação da pesquisa.
A investigação da dinâmica do mercado de logística reversa para e-commerce necessita ser aprofundada, e poderia ser melhor investigada à luz de abordagens de vantagem competitiva (Porter, 1980) ou Teoria de Vantagem de Recursos (Hunt & Arnett, 2004).
Ainda quanto à ausência de análise no preço, saliente-se que a descrição das ofertas disponíveis na internet não possibilitou comparação entre preços, e este tem como atribuição essencial traduzir os demais benefícios expressos no mix de marketing, influenciando de forma marcante a percepção de valor do demandante (Boulding et al., 2004).
A despeito disto, o mapeamento dos demais atributos foi realizado, permitindo a apresentação de diversos outros achados. Sugere-se que, para investigações futuras, o preço seja investigado também com o amparo de abordagens de competitividade (Porter, 1980; Hunt & Arnett, 2004).
Na parte dos demandantes (e-commerces), observou-se homogeneidade nas características das demandas (Tabela 4). As políticas de trocas e devoluções são semelhantes, baseando-se em regras determinadas pela legislação específica (Lei nº 8.078, 1990; Decreto nº 7.962, 2013), ou ampliando os direitos básicos dos consumidores finais já previstos em lei.
No que se refere aos consumidores finais, os atributos Capilaridade, Prazos Variados, Flexibilidade, Full Service e Informação foram identificados como demandas mais relevantes (Tabela 5). Destaque-se que os atributos Informação, Flexibilidade e Full Service apresentaram o maior volume de motivações para reclamação, apresentando percentuais de 46%, 24% e 19% de frequência de reclamações, respectivamente: 89% das motivações relacionam-se a apenas 3 atributos.
A compreensão destes atributos pode ser ampliada verificando-se a Tabela 2, que mostra o atributo Flexibilidade com maior proporção entre o escore médio que de fato as ofertas alcançaram no atributo e o peso máximo de 82% que poderia ter sido atingido. Em segundo lugar encontra-se o atributo Informação, com 73%, e em terceiro lugar, empatados, os atributos Seguro e Full Service, com 70%.
Tais distâncias entre o que se considera como base para segmentação de mercados e o que de fato está sendo entregue aos consumidores finais indica que há espaço para melhoria dos serviços prestados, utilizando a estratégia de diferenciação como um movimento mercadológico que dará vantagem competitiva aos ofertantes de serviços com atributos de Informação, Flexibilidade e Full Service mais aderentes às exigências dos consumidores finais.
Além disto, estes atributos estão intimamente relacionados aos benefícios entregues ao ‘cliente do cliente’ (Wind & Cardozo, 1974; Moriarty & Reibstein, 1986; Sharma & Lambert, 1994), e podem colaborar com o avanço da segmentação de mercados B2B, considerando-se os benefícios distribuídos na cadeia, ampliando-se o escopo da análise para B2B2C (Brotspies & Weinstein, 2017).
Os atributos Divulgação Direcionada e Seguro não apresentaram evidências marcantes na cadeia B2B2C.
Os atributos Capilaridade e Prazos Variados, devido à menor diferença entre o peso e o escore recebido (Tabela 2), parecem constar na maioria das ofertas de forma relativamente satisfatória: apresentaram proporção menor na comparação entre os pesos e escores das ofertas, e não apresentaram volume relevante nas reclamações analisadas (Tabela 5).
Como possivelmente são oferecidos de forma regular e satisfatória, pode decorrer disto que não sejam encontradas muitas reclamações evidenciando ausência destes atributos. A baixa frequência deles nas reclamações, no entanto, não significa baixa relevância, pois a essência da reclamação é apresentar insatisfações, a falta de algo. Assim, as reclamações mostraram-se mais eficientes em demonstrar que os atributos Full Service, Flexibilidade e Informação são atributos importantes e ainda pouco explorados nas ofertas.
- Conclusão
A comparação entre os resultados dos ofertantes, demandantes e consumidores finais revelou que os atributos Capilaridade, Prazos Variados, Full Service, Flexibilidade e Informação podem ser considerados como bases para executar estratégias de segmentação de mercado e diferenciação de ofertas de serviços de logística reversa para e-commerces de forma mais eficiente. Os atributos de Divulgação Direcionada e Seguro não encontraram evidências marcantes no estudo.
Desta forma, ao propor a exposição de bases para a segmentação de mercados e diferenciação de ofertas de logística reversa para e-commerces, este estudo apresentou ofertantes diferenciados que aplicam em alguma medida técnicas de segmentação e diferenciação, demandantes que se comportam como um mercado com necessidades específicas e com respostas positivas aos estímulos de seus ofertantes, e consumidores finais que influenciam diretamente a definição de tais bases.
Além das limitações já mencionadas anteriormente, o presente trabalho apresentou limitações em função da escassez de pesquisas anteriores para uma comparação analítica, a indisponibilidade de informações como preços e a oferta ou não do serviço de logística reversa nos sites das empresas consultadas, além do tamanho da amostra final para o estudo, considerando que para boa parte das empresas inicialmente selecionadas não foi possível encontrar todas as informações necessárias para a continuidade do estudo.
Sugere-se que futuras investigações a respeito do assunto aprofundem a temática do preço no composto de marketing da oferta, a análise o mercado sob a ótica de uma teoria de competitividade, a compreensão do processo de execução da logística reversa (coleta, transporte manuseio) como um potencial diferencial na oferta, a utilização de amostras maiores com o intuito de aperfeiçoar a descrição dos clusters, e a avaliação de ofertas buscando informações em outras fontes além dos sites, uma das limitações deste estudo, principalmente por meio de um survey realizado junto aos consumidores finais, o que permitirá capturar a percepção destes de forma direta.
No que tange às contribuições teóricas de marketing e logística, a associação das bases de segmentação de Brito (2003) com as demandas da logística reversa introduz bases para a segmentação do mercado de logística reversa fundamentadas em benefícios estabelecidos não apenas nas relações B2B, mas também levando em consideração o consumidor final – B2B2C.
Gera-se aqui uma relevante contribuição ao campo teórico-empírico ao verificar que a abordagem conceitual de segmentação B2B2C proposta por Brotspies e Weinstein (2017) encontra evidências no ambiente logístico e pela introdução de mais um modelo conceitual que pode ser aplicado a quaisquer outros estudos que pretendam entender melhor a questão da segmentação de ofertas de logística reversa, lembrando que a generalização em pesquisas qualitativas é possível, não como significância estatística, mas como compreensão de processos semelhantes que ocorrem com seres e organizações humanas frente aos mesmos desafios (Minayo, 2017).
No âmbito gerencial, esta pesquisa sugeriu atributos observáveis baseados em benefícios que podem ser trabalhados por profissionais de marketing e empresas para formatar ou incrementar o processo de segmentação de mercados e de diferenciação de ofertas logística reversa para o e-commerce, em especial aspectos ligados ao Full Service, Flexibilidade e Informação.
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Os autores declaram que não há conflito de interesses no que se refere a esta pesquisa.
Contribuições da pesquisa:
1º autor
Liderança: Análise Formal, Investigação, Escrita, Softwares, Edição e Revisão do Texto
Suporte: Conceitualização, Metodologia, Supervisão, Validação das Análises,
2º autor
Liderança: Conceitualização, Metodologia, Gestão do projeto, Validação das Análises, Supervisão
Suporte: Edição e Revisão do Texto.
[1] Doutor em Administração de Empresas (UnB); Mestre em Administração de Empresas (UnB); Mestre em Supply Chain Management (MIT-EUA), MBA em Logística (UnB); Pós-Graduado em Economia Internacional (George Washington University – GWU); Pós-Graduado em Comércio Exterior (Universidade Católica de Brasília – UCB); Pós-Graduado em Contabilidade Gerencial (UPIS); Pós-Graduado em Perícia Judicial; Graduado em Administração Postal (Escola Superior de Administração Postal); Graduado em Administração de Empresas (UPIS); Licenciado em Letras Língua Inglesa (FASF); Nevada Logistics Institute Certified Professional (NLIP®); Supply Chain Operations Reference Certified Professional (SCORP® – Certified- APICS); Membro do Council of Supply Chain Management Professional (CSCMP); Blockchain Supply Chain Association Global Advocacy (BSCA); CP3P® – Certified Public-Private Partnership Professional – APMG; Microsoft Data Management & Analytics Certified (MCSE); SCPro CSCMP Certified; Minitab Certified; Power BI Certified; Python Certified.
[2] Mestre em Administração de Empresas (UFU), Graduação em Administração (UFU), MBA em Gestão Comercial (FGV) e Gestão Pública (UFU).