Atratividade em clusters comerciais: um estudo comparativo de dois clusters da cidade de São Paulo
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da USCS |
Texto Completo: | http://repositorio.uscs.edu.br/handle/123456789/685 |
Resumo: | O presente trabalho teve como objetivo a identificação de atributos relacionados à atratividade de clientes em clusters comerciais, na percepção de consumidores. Partindo-se da atratividade de clientes para lojas, desenvolveu-se um construto de avaliação de atratividade de clientes para clusters comerciais. Por meio de estudo descritivo-quantitativo junto a 240 consumidores, em dois reconhecidos clusters comerciais, utilizando-se a técnica de PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling), avaliou-se a relação entre a atratividade de clientes (variável reflexiva) e as dimensões do mix varejista de clusters comerciais (variáveis latentes), a partir do tratamento de indicadores de efeitos observáveis. Como principais resultados, observou-se que: (1) atratividade está associada significativamente às variáveis latentes, sugerindo robustez do modelo; (2) condições de compra e preços são dimensões com maior associação à atratividade de clientes, embora lojas, produtos e atendimento apresentem relevância; e (3) localização apresentou-se como dimensão menos correlacionada à atratividade de clientes para ambos os clusters. |
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O presente trabalho teve como objetivo a identificação de atributos relacionados à atratividade de clientes em clusters comerciais, na percepção de consumidores. Partindo-se da atratividade de clientes para lojas, desenvolveu-se um construto de avaliação de atratividade de clientes para clusters comerciais. Por meio de estudo descritivo-quantitativo junto a 240 consumidores, em dois reconhecidos clusters comerciais, utilizando-se a técnica de PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling), avaliou-se a relação entre a atratividade de clientes (variável reflexiva) e as dimensões do mix varejista de clusters comerciais (variáveis latentes), a partir do tratamento de indicadores de efeitos observáveis. Como principais resultados, observou-se que: (1) atratividade está associada significativamente às variáveis latentes, sugerindo robustez do modelo; (2) condições de compra e preços são dimensões com maior associação à atratividade de clientes, embora lojas, produtos e atendimento apresentem relevância; e (3) localização apresentou-se como dimensão menos correlacionada à atratividade de clientes para ambos os clusters. |
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