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A INFLUÊNCIA DE CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS

DO USUÁRIO SOBRE SUA DECISÃO DE ADOÇÃO DO MOBILE BANKING

Área temática: Gestão Estratégica de Riscos

Beatriz Braga

[email protected]

Jose Barbosa

[email protected]

Resumo: Mobile banking is an innovation in banking services that increasingly wins new adopters. This study sought

to examine the relationship between demographic characteristics and the perception of mobile banking users on the five

constructs (relative advantage, complexity, compatibility, possibility of use and visibility) that influence the adoption

and diffusion of innovation. The study was based on the constructs of Diffusion of Innovation Model from Rogers

(1995). The operationalization of this study occurred in two phases, the first phase was made a documentary survey and

the second phase was done a research of perceptions, conducted by survey, where the data collection was carried out

through a structured questionnaire with 25 questions and a sample of 62 members chosen by convenience. Statistical

techniques adopted were mean and standard deviation analysis of demographic characteristics (age, gender, education

and income), dummy variables (binary 0/1) and multiple regressions. The results indicate that gender influences the

perception of the constructs compatibility and complexity; income influences the perception of the construct visibility

and that education influences the construct relative advantage. These results are in accordance with the theoretical

review and reveal the importance of studying how personal variables influence the perception of users in the adoption

and diffusion of innovation.

Palavras-chaves:

ISSN 1984-9354

XI CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 13 e 14 de agosto de 2015

2

1. INTRODUÇÃO

As empresas com desempenho acima da média do setor sempre buscam inovar seus produtos e

serviços com a finalidade de manter ou aumentar sua competitividade. No setor bancário também

acontece da mesma forma. Com o apoio da internet e da tecnologia da informação, os bancos

conseguem inovar os serviços aos usuários.

Por outro lado, com a tendência de as pessoas estarem sempre antenadas, 24 horas por dia,

observa-se que os celulares passaram a ser usados para tudo, deixando de ser só um meio de

comunicação e passando a ser também uma ferramenta de trabalho.

Assim, visando aumentar a acessibilidade dos usuários e otimizar as funções bancárias,

praticamente todos os bancos (Santander, Brasil, Itaú, Bradesco, entre outros) introduziram no

mercado uma inovação em produto/serviço; o aplicativo móvel (mobile banking). Esse aplicativo

móvel é uma inovação de alta tecnologia que traz muitas vantagens para o cliente/usuário. Com acesso

à internet no smartphone, é possível acessar uma conta bancária de qualquer lugar.

Segundo Pavarini, Marchetti e Silva (2010) a busca dos consumidores por ferramentas que

sejam flexíveis e convenientes, junto com o aumento da competitividade entre os bancos e a

necessidade dos mesmos de diminuírem os custos, tornou o ambiente propício para o lançamento dos

aplicativos bancários (mobile banking).

Assim, o cliente passa a ter três opções para utilizar as ferramentas bancárias, a primeira seria ir

a uma agência do seu banco e utilizar o caixa eletrônico; a segunda opção seria utilizar o próprio site

do banco para acessar sua conta e fazer transferências, o que necessitaria ter acesso a um computador;

a terceira e última opção seria baixar o aplicativo móvel em seu celular e utilizá-lo quando quiser e de

onde estiver.

Rogers (1995) identifica cinco características das inovações (vantagem relativa, complexidade,

compatibilidade, possibilidade de experimentação e visibilidade) cuja percepção por parte dos clientes

pode afetar a taxa de adoção e difusão. Por outro lado, a percepção do cliente pode ser afetada por

características demográficas (renda, sexo, escolaridade, idade) do mesmo.

Assim, o presente artigo tem como objetivo avaliar como as características demográficas dos

usuários de aplicativos móveis influenciam sua percepção das cinco características do aplicativo

elencadas por Rogers (1995) como determinantes para adoção de inovações.


3

2. ADOÇÃO DE INOVAÇÕES

2.1 CARACTERÍSTICAS DA INOVAÇÃO QUE PODEM AFETAR NA SUA ADOÇÃO E

DIFUSÃO

Em um estudo feito por Jeong e Yoon (2013), no qual foram examinados os fatores que

determinam a adoção do mobile banking na Cingapura, cinco fatores foram identificados: a percepção

do uso, a credibilidade, a autossuficiência do aplicativo e o custo financeiro. A segurança e a

privacidade são as preocupações mais importantes dos consumidores (JEONG e YOON, 2013).

Segundo uma pesquisa realizada por Junior e Prado (2006) sobre a adoção de inovações em

produtos de alta tecnologia por pessoas mais jovens, ficou claro que a motivação de compra e a

respectiva adoção da inovação varia de pessoa para pessoa, mas foi possível notar que uma grande

parte dos entrevistados tinham mais familiaridade, conhecimento prévio, tendência a inovar, e essas

características acabaram influenciando na adoção da inovação estudada.

Para Rogers (1995), a taxa de adoção de uma inovação está relacionada à velocidade que essa

inovação é adotada por indivíduos dentro de um sistema social, podendo ser mensurado pelo número

de adotantes em um específico período de tempo.

Segundo Rogers (1995), a percepção do usuário quanto a cinco atributos da inovação explica o

nível da taxa de adoção da inovação. Os atributos são: a vantagem relativa, a compatibilidade, a

complexidade, a possibilidade de ser experimentada e a visibilidade.

A vantagem relativa, segundo Rogers (1995), é o grau em que uma inovação é percebida sendo

melhor que a ideia desenvolvida. Fatores financeiros e não financeiros podem ditar tal vantagem. A

natureza da inovação determina quais tipos específicos de vantagem relativa é importante para os

adotantes, essa vantagem pode ser econômica, social, entre outras. (ROGERS, 1995: 212).

Outro atributo importante é a compatibilidade, que segundo Rogers (1995) pode ser definido

como sendo o grau em que uma inovação é percebida como sendo consistente com as experiências

passadas, com os valores existentes e com a necessidade dos adotantes potenciais. Quando uma ideia é

mais compatível com o que o cliente busca, acaba diminuindo a incerteza desse adotante potencial. A

compatibilidade de uma inovação pode estar associada aos valores e crenças, as ideias introduzidas

anteriormente ou com as necessidades dos clientes pela inovação. (ROGERS, 1995). Se a ideia é

compatível com a necessidade do cliente, sua percepção de vantagem daquela inovação aumenta a taxa

de adoção. (ROGERS, 1995).


4

Os resultados de pesquisa de Moore e Bensabat (1991) sugerem que a característica

compatibilidade correlaciona-se positivamente com a vantagem relativa, segundo a percepção dos

consumidores.

Outro atributo que vale ressaltar é a complexidade de uma inovação. Ela pode ser definida

como sendo o grau em que uma inovação é percebida como sendo difícil de entender e de usar.

Qualquer ideia nova pode ser classificada como complexa. (ROGERS, 1995).

Já a possibilidade de ser experimentada pode ser definida como sendo o grau que uma inovação

pode ser experimentada dentro de um limite. Quando uma inovação tem capacidade de ser

experimentada, isso representa menores incertezas para os potenciais adotantes. (ROGERS, 1995).

Inovações são mais difíceis de serem colocadas para teste, porém a possibilidade de ser testada

é importante, pois os futuros usuários podem aprender, fazendo. (ROGERS, 1995).

Por último, vale ressaltar o atributo visibilidade, no qual é definido por Rogers (1995) como

sendo o grau com que os resultados de uma inovação podem ser percebidos e visualizados por usuários

que ainda não as adotaram. Em algumas inovações, os resultados da utilização de uma inovação por

um adotante podem ser mais facilmente visualizados por outros potenciais adotantes. (ROGERS,

1995).

A percepção dos clientes sobre esses cinco atributos das inovações influenciam diretamente na

taxa de adoção da mesma. Quando uma característica é percebida e qualificada como vantajosa pelo

consumidor, ele repassa essa informação adiante, o que expande a possibilidade de adotantes

potenciais. (ROGERS, 1995).

Para Santos, Veiga e Moura (2010) o atributo comodidade é favorável à utilização da inovação

implantada. Por outro lado, a percepção de baixa confiabilidade é o fator que mais causa a resistência

dos adotantes potenciais. Para estes autores, também se faz necessário divulgar as vantagens que a

inovação pode trazer, como a facilidade de uso, capacidade de adaptação, privacidade e segurança.

Os resultados da pesquisa realizada por Abbade e Noro (2012) sugerem a existência de

correlação positiva entre segurança, conhecimento e utilização da inovação em questão. Por outro lado,

Wee (2003) afirma que é impossível desenvolver uma inovação que se encaixará perfeitamente em

todos os atributos. Até porque, algumas dessas características são inversamente proporcionais.

2.2 CARACTERÍSTICAS DOS USUÁRIOS QUE PODEM AFETAR NA ADOÇÃO E

DIFUSÃO DA INOVAÇÃO


5

Rogers (2003: 11) afirma que a primeira percepção de um indivíduo sobre uma ideia nova vai

determinar qual será sua reação sobre a mesma. Esse autor também explica que uma mesma inovação

pode ser desejada por um indivíduo em determinada situação e pode não ser desejada por outro

indivíduo em outra situação. Isso demonstra que cada pessoa tem necessidades específicas que serão

satisfeitas de modo distinto.

Os resultados de um estudo realizado por Saeed, Zameer, Awan, Ullah (2014) sobre as

motivações dos consumidores para adotarem uma inovação, indicam que os consumidores possuem

diferentes motivos para serem adotantes potenciais de uma inovação.

Garcia (2007), ao pesquisar sobre o comportamento dos consumidores virtuais, sugere que as

características pessoais possuem impacto significativo na atitude do consumidor, influenciando

positivamente ou negativamente sua tomada de decisão. Os resultados da pesquisa de Porto (2012)

também indicam que as variáveis econômicas e demográficas são importantes para entender as

diferenças de comportamento dos consumidores.

Para Kauffmann e Marchetti (2008) as variáveis demográficas de idade, classe social e gênero

poderiam ter influência na adoção e difusão de um produto/serviço novo. Abbade e Noro (2012),

também mencionam a idade, sexo, escolaridade e renda dos entrevistados, como sendo características

dos usuários que possam influenciar na adoção e difusão da inovação. Por outro lado, os resultados da

pesquisa de Ramos, Pimenta, Rodrigues (2010) sugerem que não há diferença estatística entre os

gêneros na adoção da inovação.

As razões para explicar a motivação dos consumidores na hora de adotar uma inovação podem

ser divididas em grupo: as motivações funcionais; as motivações hedonistas e as motivações sociais.

As motivações funcionais, ligadas a qualidade, conforto, preço, segurança, eficiência, estão no topo

das que mais influenciam na adoção de uma inovação, seguida da motivação hedonista, que é a

satisfação do prazer, do entretenimento, da excitação, do experimento. A motivação menos importante

seria a motivação social. Isso significa que os consumidores são menos motivados pelo prestígio

social, visibilidade e status. (SAEED, ZAMEER, AWAN, ULLAH, 2014).

Segundo Medeiros, Cruz e Antoni (2013), quatro fatores internos e externos que atuam sobre o

consumidor: os fatores culturais; fatores sociais; fatores pessoais e fatores psicológicos. Os fatores

culturais, segundo Medeiros, Cruz e Antoni (2013), são os que mais influenciam os consumidores.

Esses fatores estariam subdivididos em cultura, classe social, entre outros. Os fatores sociais seriam

subdivididos em grupos de referência, família, posições sociais, entre outros, no qual influenciam nos

pensamentos, sentimentos e comportamentos dos consumidores. Os fatores pessoais estão ligados às


6

características particulares de cada indivíduo, ou seja, as experiências vividas, os momentos pelo qual

cada pessoa passa, interferem na sua percepção e decisão de compra.

Os fatores pessoais podem se subdividir em idade, clico de vida, condições econômicas,

personalidade, ocupação, entre outros. (KOTLER e KELLER, 2006, apud MEDEIROS, CRUZ e

ANTONI, 2013). Os fatores psicológicos são divididos em motivação, percepção, crenças, atitudes,

entre outros. E tudo isso determina qual será a escolha do consumidor, ou seja, afeta sua percepção

sobre as características dos produtos/serviços que pretende adotar. (MEDEIROS, CRUZ e ANTONI,

2013).

3. METODOLOGIA

A pesquisa pode ser classificada como uma pesquisa do tipo survey, de abordagem quantitativa

e finalidade descritiva. Descritiva porque pretende-se descrever as características (MALHOTRA,

2001) dos clientes que podem influenciar na adoção da inovação.

A pesquisa realizada foi disponibilizada na internet pelo período de 15 dias, podendo ser

respondida por qualquer pessoa que possuísse conta em algum banco, e que também fosse usuária de

qualquer aplicativo bancário. Não foi feita nenhuma distinção dos bancos ou tipos de aplicativos

móveis.

A população para as variáveis em questão é formada por todos os clientes dos bancos que

também são usuários de mobile banking. A amostra por conveniência foi constituída por 62 usuários

de Mobile Banking.

A pesquisa foi operacionalizada por meio de um levantamento único, através de um

questionário estruturado com 25 questões. O questionário foi disponibilizado com perguntas chaves e

de fácil entendimento, publicado em um site exclusivo na internet (Google Docs – Formulários).

Somente usuários de Mobile banking responderam ao questionário.

Foram utilizados os trabalhos de Moura, Cunha e Moura, (2010), Pavarini, Marchetti e Silva,

(2010), Cristino, (2012) e de Puschel (2009) para elaborar, para o usuário de aplicativos móveis, as

questões relacionadas aos cinco construtos (vantagem relativa, complexidade, compatibilidade,

possibilidade de uso e visibilidade) que Rogers (1995) entende como determinantes da taxa de adoção

de inovações.

Para mensurar a percepção dos usuários sobre os construtos, foi utilizada uma escala do tipo

likert, com valores variando de 0 a 10, sendo 0 (discordo totalmente), 5 (indiferente) e 10 (concordo

totalmente).


7

No que se refere às características demográficas (sexo, idade, escolaridade e renda), como elas

são variáveis categóricas, foi necessário transformá-las em variáveis binárias dummy. Segundo Missio

e Jacobi (2007), a introdução de variáveis qualitativas (dummy) torna o modelo de regressão uma

ferramenta flexível, sendo capaz de lidar com variáveis categóricas.

“As variáveis dicotômicas dummy são introduzidas no modelo para representar adequadamente

os efeitos diferenciais produzidos pelo comportamento de agentes (econômicos) devido,

principalmente, a diferentes causas, dentre as quais se destacam as de tipo temporal

(estacionárias, etc), de caráter espacial (estado, país, etc), de caráter puramente qualitativo

(sexo, etc)” (MISSIO, JACOBI, 2007: 112).

As 10 variáveis dummies utilizadas foram:

Tabela 1 Variáveis Dummies

Feminino 18/25 26/35 36/45 ESI ESC PGI 1--5 6--10 11--15

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

1 0 0 1 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

0 0 0 1 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 1 0 0 1

1 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

1 0 1 0 0 1 0 0 1 0

0 0 1 0 0 1 0 1 0 0

1 1 0 0 1 0 0 1 0 0

0 0 1 0 1 0 0 0 0 0

0 1 0 0 1 0 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 1 0 0 1 0 0 1 0 0

... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

Fonte 1: Elaborado pela autora (dados da pesquisa).

As variáveis:

- Feminino significa pertencer ou não ao gênero Feminino, ou seja, (1) significa que pertence

ao gênero feminino e (0) significa que não pertence ao gênero feminino;

- 18/25, significa pertencer ou não a faixa etária de 18 a 25 anos; a variável 26/35, significa

pertencer ou não a faixa etária de 26 a 35 anos; a variável 36/45, significa pertencer ou não a faixa

etária de 36 a 45 anos. Caso todas as variáveis de faixa etária apresentarem (0), significa que o

indivíduo pertence a outra faixa etária (de 46 a 60 anos), não havendo a necessidade de representá-la

nas variáveis dummies. Como não houve nenhum respondente acima de 61 anos, não houve a

necessidade de representar essa faixa etária também.


8

- ESI, significa possuir ou não Ensino Superior Incompleto; a variável ESC, significa possuir

ou não Ensino Superior Completo; a variável PGI, significa possuir ou não Pós-Graduação Incompleta.

Como todos respondentes possuíam no mínimo Ensino Superior Incompleto, não houve a necessidade

de representar os Ensinos Fundamentais e Médios pela variável dummy. Caso todas as variáveis de

escolaridade apresentarem (0), significa que o indivíduo possui outro nível de escolaridade (Pós-

Graduação Completa), não havendo a necessidade de representá-la nas variáveis dummies.

- 1-5, significa pertencer ou não a faixa de renda de 1 a 5 salários mínimos; 6-10 significa

pertencer ou não a faixa de renda de 6 a 10 salários mínimos; 11-15 significa pertencer ou não a faixa

de renda de 11 a 15 salários mínimos. Caso todas as variáveis de renda apresentarem (0), significa que

o indivíduo pertence a outra faixa de renda (Acima de 16 salários mínimos), não havendo a

necessidade de representá-la nas variáveis dummies.

Para verificar a influência dos fatores demográficos (variáveis independentes) sobre a

percepção dos usuários dos constructos que influenciam na adoção de uma inovação (variáveis

dependentes), utilizou-se a ferramenta da análise de regressão múltipla. Foram feitas cinco regressões

múltiplas; uma para cada construto da inovação.

4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DE RESULTADOS

4.1 PERFIL DOS PESQUISADOS

Na primeira parte da análise dos resultados são apresentadas as características pessoais

(variáveis categóricas idade, renda, escolaridade e sexo), analisando o perfil dos 62 respondentes

válidos.

Ao analisar o perfil dos pesquisados, verificou-se que: 58,06% dos entrevistados são do sexo

masculino contra 41,94% do sexo feminino. Em relação ao gênero, é possível notar a adoção

relativamente maior de representantes do sexo masculino.


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Tabela 2 Gênero dos Respondentes

Total 62 Porcentagem

(2) Feminio 26 41,94%

(1) Masculino 36 58,06%

100,00%

Sexo


Quanto à faixa etária da amostra, ela se concentrou em um público relativamente jovem,

obtendo um percentual de 66% dos respondentes de idade entre 18 e 35 anos.

Tabela 3 Faixa Etária dos Respondentes


(1) Entre 18 - 25 22 35%

(2) Entre 26 - 35 19 31%

(3) Entre 36 - 45 8 13%

(4) Entre 46 - 60 13 21%

(5) Acima de 61 0 0%

100%

Idade


Quanto à escolaridade, verificou-se que nenhum respondente possuía escolaridade abaixo de

nível superior incompleto ou em curso (35%); 37% possuíam ensino superior completo; 5% possuíam

pós-graduação incompleta ou em curso e 23% possuíam pós-graduação completa. O nível de

escolaridade mínimo apresentado foi de ensino superior incompleto ou em curso.

O alto índice de escolaridade pode ter sido influenciado pelo fato de ter sido utilizado um

questionário pela internet, mais facilmente acessível por pessoas de maior escolaridade.

Tabela 4 Escolaridade dos Respondentes


(1) Ensino Fundamental Incompleto 0 0%

(2) Ensino Fundamental Completo 0 0%

(3) Ensino Médio Incompleto 0 0%

(4) Ensino Médio Completo 0 0%

(5) Ensino Superior Incompleto ou em curso 22 35%

(6) Ensino Superior Completo 23 37%

(7) Pós Graduação Incompleto ou em curso 3 5%

(8) Pós Graduação Completo 14 23%

100%

Escolaridade



10

A faixa de renda da amostra foi relativamente baixa, tendo a maior concentração entre 1 a 5 salários

mínimos. O salário mínimo mensal utilizado foi de R$ 724,00. (DECRETO Nº 8.166 DE 23.12.2013)

Essa representatividade pode ter sido influenciada pela faixa etária dos respondentes, no qual a maioria

eram jovens (até 25 anos) e muitos universitários.

Tabela 5 Nível de Renda dos Respondentes


(1) Entre 1 a 5 salários mínimos 26 42%



(4) Acima de 16 salários mínimos 10 16%

100%

Renda


Em resumo, a maioria dos usuários da pesquisa é, portanto, do gênero masculino; possuem de

18 a 25 anos; possuem ensino superior completo e o nível de renda é de 1 a 5 salários mínimos. Ou

seja, esse perfil demonstra que os jovens são os que mais utilizam o mobile banking, por terem mais

facilidade na utilização de tecnologias da informação e comunicação (TIC), conforme também

sugerem Pavarini, Marchetti e Silva (2010) e Junior e Prado (2006).

4.2 MÉDIA E DESVIO-PADRÃO DAS PERCEPÇÕES SOBRE OS CONSTRUTOS

Depois da Análise do perfil dos respondentes, foi feita uma análise das médias e desvio-padrão

de cada um dos cinco aspectos do mobile banking: vantagem relativa, complexidade, compatibilidade,

possibilidade de experimentação e visibilidade, em relação ao internet banking e caixa eletrônico.

Torna-se importante salientar que os valores mais altos representavam, de acordo com a maneira

como foram formuladas as perguntas, maior vantagem relativa, menor complexidade, maior

compatibilidade, maior possibilidade de experimentação e maior visibilidade.

Verificou-se que a média mais alta foi do construto Complexidade. Este resultado sugere que

os respondentes percebem o aplicativo móvel como menos complexo do que o Internet Banking ou

caixa automático.

Foi possível verificar que a menor média foi do construto Possibilidade de experimentação, o

que pode indicar que ainda há espaço para iniciativas gerenciais (dos bancos) para aumentar a

possibilidade de experimentação por parte dos clientes. Por exemplo, por meio de treinamento e


11

informação dos clientes no uso deste aplicativo. O menor desvio padrão deste construto reforça o

argumento anterior.

Em geral, as percepções sobre os construtos estiveram mais para a concordância com as

afirmações do questionário o que pode explicar a alta taxa de adoção do aplicativo móvel.

Tabela 6 Média e Desvio-padrão das Percepções sobre os Construtos

Médias Desvio-padrão

Vantagem Relativa 6,35 2,37

Compatibilidade 6,88 2,61

Complexidade 7,68 2,60

Possibilidade de

uso 5,46 2,09

Visibilidade 5,71 2,18


4.3 REGRESSÕES MÚLTIPLAS

Para verificar a influência dos fatores demográficos (variáveis independentes) sobre a

percepção dos usuários sobre os constructos que influenciam na adoção de uma inovação (variáveis

dependentes), utilizou-se a ferramenta da análise de regressão múltipla. Foram feitas cinco regressões

múltiplas; uma para cada construto da inovação.

O coeficiente de determinação R² (R-quadrado ajustado), um valor entre 0 e 1, mede o

ajustamento de um modelo estatístico padrão. O valor do R-quadrado ajustado vai indicar o quanto a

variável dependente consegue ser explicada pelas variáveis independentes presentes no modelo.

Quanto maior for o R-quadrado ajustado, mais explicativo é o modelo, o que significa que o modelo se

ajusta à amostra.

4.3.1 Vantagem Relativa

Através da regressão múltipla das variáveis dummies, foi possível constatar que a percepção do

construto “vantagem relativa” não pode ser explicada somente pelas características demográficas

devido ao R- quadrado ajustado ser bem baixo (0,03). A única variável que chegou perto de influenciar

foi “possuir ou não Pós-Graduação Incompleta”, p-valor= 0,15, considerando um grau de significância

de 90% ( = 0,10). No que se refere á categoria escolaridade verificou-se que quanto maior a

escolaridade, menos se percebia a vantagem relativa do aplicativo móvel em relação aos outros 2

canais de atendimento.


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Tabela 7 Regressão - Vantagem Relativa

RESUMO DOS RESULTADOS

Estatística de regressão

R múltiplo 0,372839939

R-Quadrado 0,13900962

R-quadrado ajustado 0,03-

Erro padrão 2,425626308

Observações 62

ANOVA

gl SQ F

Regressão 10 48,44673602 0,82341

Resíduo 51 300,0668124

Total 61 348,5135484

Coeficientes Erro padrão valor-P

Interseção 7,259033955 0,911992415 0,00

Feminino -0,863398123 0,754838997 0,26

18/25 -0,361341692 1,669153457 0,83

26/35 -0,374725764 1,176809272 0,75

36/45 -1,612583982 1,382754071 0,25

ESI -0,080767404 1,288632608 0,95

ESC 0,509969844 0,978356402 0,60

PGI -2,471201319 1,68980935 0,15

1--5 -0,472784033 1,542226492 0,76

6--10 -0,444642552 1,311977634 0,74

11--15 0,98012983 1,427056783 0,50


4.3.2 Compatibilidade

Similarmente ao que ocorreu com o construto "vantagem relativa", foi possível constatar que a

percepção do construto “compatibilidade” não pode ser explicada somente pelas características

demográficas devido ao R- quadrado ajustado ser bem baixo (0,02).

A única variável que influencia na percepção do construto “compatibilidade” é ser do sexo

feminino ou não (p-valor= 0,07), ou seja, o p-valor é menor que o grau de significância ( = 0,10).

Então é possível afirmar que a característica sexo influencia na percepção do construto

compatibilidade, ou seja, a variável gênero consegue explicar significativamente a percepção do

construto compatibilidade. Verificou-se que as mulheres percebem o aplicativo como menos

compatível.

A variável idade (ter entre 36 e 45 anos) chegou perto de ser significante, com p-valor= 0,14,

considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10).


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Tabela 8 Regressão - Compatibilidade



R múltiplo 0,3851

R-Quadrado 0,1483



Observações 62

ANOVA

gl SQ F

Regressão 10 62,87544 0,88804

Resíduo 51 361,09331

Total 61 423,96875

CoeficientesErro padrão valor-P

Interseção 7,65113 1,0004421 0,00

Feminino -1,5507 0,8280472 0,07

18/25 0,25184 1,8310365 0,89

26/35 -0,4388 1,2909423 0,74

36/45 -2,2603 1,5168606 0,14

ESI -1,1508 1,4136108 0,42

ESC -0,2457 1,0732424 0,82

PGI -1,726 1,8536957 0,36

1--5 0,4643 1,6917995 0,78

6--10 0,76154 1,4392199 0,60

11--15 2,33908 1,5654601 0,14


4.3.3 Complexidade

Similarmente ao que ocorreu com os construtos anteriores, a percepção do construto

“complexidade” não pode ser explicada somente pelas características demográficas devido ao R-

quadrado ajustado ser bem baixo (0,00).

A variável que chegou perto de influenciar foi ser ou não do sexo Feminino, com p-valor=

0,15, considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10). Essa variável não chega a ser

significante, mas é a que chega mais perto do = 0,10. Verificou-se que as mulheres percebem o

aplicativo como mais complexo.

A variável possuir renda de 11 a 15 salários mínimos também chegou perto de ser significante,

com p-valor= 0,14, considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10).


14

Tabela 9 Regressão - Complexidade







Observações 62

ANOVA

gl SQ F

Regressão 10 62,073903 0,98247

Resíduo 51 322,22448

Total 61 384,29839

CoeficientesErro padrão valor-P

Interseção 8,161607 0,9450646 0,00

Feminino -1,15739 0,7822123 0,15

18/25 -0,699525 1,7296831 0,69

26/35 -0,935018 1,2194847 0,45

36/45 -1,097246 1,4328979 0,45

ESI -0,468097 1,3353632 0,73

ESC 0,1805161 1,0138352 0,86

PGI 1,0584533 1,7510881 0,55

1--5 0,7409253 1,5981533 0,64

6--10 0,0756149 1,3595548 0,96

11--15 2,2343651 1,4788071 0,14


4.3.4 Possibilidade de ser Experimentado

Similarmente ao que ocorreu com os construtos anteriores, a percepção do construto

“possibilidade de ser experimentado” não pode ser explicada somente pelas características

demográficas devido ao R- quadrado ajustado ser bem baixo (0,05).

A variável que chegou perto de influenciar foi ser ou não do sexo Feminino, com p-valor=

0,17, considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10). Essa variável não chega a ser

significante, mas é a que chega mais perto do = 0,10.

A variável possuir renda de 11 a 15 salários mínimos também chegou perto de ser significante,

com p-valor= 0,14, considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10).


15

Tabela 10 Regressão - Possibilidade de Uso



R múltiplo 0,35402

R-Quadrado 0,12533



Observações 62

ANOVA

gl SQ F

Regressão 10 34,0666 0,73077

Resíduo 51 237,749

Total 61 271,816

CoeficientesErro padrãovalor-P

Interseção 4,999016 0,81179 0,00

Feminino -0,94376 0,6719 0,17

18/25 -0,43512 1,48575 0,77

26/35 -0,68283 1,04751 0,52

36/45 -0,65984 1,23082 0,59

ESI 0,405291 1,14704 0,73

ESC 0,930054 0,87086 0,29

PGI -1,14778 1,50414 0,45

1--5 0,802198 1,37277 0,56

6--10 0,792466 1,16782 0,50

11--15 1,915054 1,27026 0,14


4.3.5 Visibilidade

Finalmente, a percepção do construto “visibilidade” também não pode ser explicada somente

pelas características demográficas, devido ao R- quadrado ajustado ser bem baixo (0,01).

A única variável que influencia na percepção do construto “visibilidade” é possuir renda de 11

a 15 salários mínimos (p-valor= 0,08), ou seja, o p-valor é menor que o grau de significância ( =

0,10). Então é possível afirmar que a característica renda influencia na percepção do construto

visibilidade, ou seja, a característica renda consegue explicar significativamente a percepção do

construto visibilidade. Verificou-se que os respondentes de maior renda tendem a perceber maior

visibilidade no aplicativo.

Outra variável que chegou perto de influenciar foi possuir ou não Ensino Superior Completo,

com p-valor= 0,17, considerando um grau de significância de 90% ( = 0,10). Essa variável não chega

a ser significante, mas chega perto do = 0,10.


16

Tabela 11 Regressão - Visibilidade





R-quadrado ajustado 0,02


Observações 62

ANOVA

gl SQ F

Regressão 10 52,2428428 1,1012236

Resíduo 51 241,947681

Total 61 294,190524

Coeficientes Erro padrão valor-P

Interseção 5,27933287 0,81892283 4,07E-08

Feminino -0,5852829 0,67780705 0,39

18/25 0,18980472 1,49881495 0,90

26/35 -1,0525644 1,0567149 0,32

36/45 -1,5252831 1,24164286 0,22

ESI -0,0354955 1,15712657 0,98

ESC 1,21182388 0,87851431 0,17

PGI -0,5169532 1,51736289 0,73

1--5 0,17819397 1,38484099 0,90

6--10 0,94197837 1,17808922 0,43

11--15 2,30646289 1,28142444 0,08


5. conclusões

No que concerne ao perfil dos respondentes, o nível de escolaridade mínimo apresentado foi de

ensino superior incompleto ou em curso. Em relação à faixa etária, não houve representantes acima de

61 anos. Com relação ao gênero, percebe-se que os adotantes de mobile banking são de maioria

masculina. O fato de 58,06% das respostas terem sido de homens pode sugerir que talvez o serviço de

mobile banking seja de maior interesse por este gênero.

Com relação aos resultados das cinco regressões múltiplas realizadas, os valores dos R-

quadrados ajustados (coeficiente de determinação) foram baixos para todos os construtos. Ou seja, os

resultados da pesquisa indicam que as características demográficas (sexo, idade, escolaridade e renda)

não são as únicas a afetarem a percepção dos usuários, especificamente para a inovação estudada

(mobile banking). Esses resultados já eram esperados, devido ao fato de outros fatores, como

comportamento psicológico, experiências vividas, entre outros também influenciarem na percepção da

adoção da inovação. Esses resultados são corroborados por estudos realizados por Pavarini, Marchetti

e Silva (2010).

Apesar de o modelo de regressões múltiplas utilizado não poder ser considerado como um bom

preditor, ainda assim a análise do impacto individual de cada um das variáveis demográficas nos


17

construtos, através de seus valores-p, pode auxiliar na interpretação do fenômeno estudado. Neste

sentido, os próximos parágrafos exploram os resultados encontrados.

No que se refere à relação gênero X compatibilidade, os resultados sugerem portanto que nessa

pesquisa, o mobile banking seria mais compatível com o gênero masculino, talvez por ser um serviço

bancário e alto conteúdo tecnológico. Esses resultados também podem sugerir que talvez os homens

possuam um comportamento mais inovador, buscando sempre estarem por dentro das novidades

tecnológicas conforme também sugerem Pavarini, Marchetti e Silva (2010) . Quanto maior a

percepção de compatibilidade de uma inovação, maior será o nível de relevância da adoção dessa

inovação. Os serviços móveis são extremamente pessoais, e por isso, devem estar em conformidade

com o estilo de vida do indivíduo. O uso ou não do aplicativo móvel é de livre escolha do cliente. Os

resultados também sugerem que talvez o aplicativo não seja tão compatível com os valores, as

necessidades e as experiências das mulheres na amostra, até o presente momento. Em certa medida,

esse resultado têm alguma congruência com o perfil dos sujeitos da pesquisa, majoritariamente

masculino.

Com relação à relação renda X visibilidade, os resultados indicam que nessa pesquisa, quanto

maior a renda de uma pessoa, mais oportunidades ela tem em visualizar os resultados da utilização de

mobile banking por outros usuários de mobile banking integrantes de seu grupo de alta renda. Ou seja,

haveria uma maior possibilidade de visualizar operações de mobile banking entre pessoas de alta

renda, pelo fato de que além de os serviços bancários serem utilizados de forma mais acentuada por

pessoas de alta renda, elas também terem maior facilidade para a aquisição de smart phones.

Os resultados encontrados para a relação escolaridade X vantagem relativa sugerem que,

quanto maior for a escolaridade de um indivíduo, mais informado ele estará e com isso, passa a ter

mais conhecimento sobre todos os canais de autoatendimento bancário de forma que não consegue

encontrar uma diferença significativa entres os canais, principalmente entre o mobile banking e o

internet banking. Então para esse indivíduo, a vantagem relativa desse aplicativo é menos percebida

em relação aos outros canais, ou seja, o serviço de mobile banking passa a ser um meio (integrante)

adicional ao internet banking.

Em relação aos resultados encontrados para a relação gênero X complexidade, os mesmos

sugerem que os homens percebem o aplicativo como menos complexo. Isto poderia ser parcialmente

explicado por um maior interesse dos homens por novas tecnologias, em especial as tecnologias da

informação e comunicação (TIC), conforme também sugerem Pavarini, Marchetti e Silva (2010). Em


18

certa medida, esse resultado guarda alguma congruência com o perfil dos sujeitos da pesquisa,

majoritariamente masculino.

Há que se alertar para as limitações dos resultados desta pesquisa pois ela ficou restrita a 62

respondentes integrantes de uma amostra por conveniência.

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