Economia comportamental

Economia comportamental: como ela pode ajudar a identificar os efeitos [não] esperados do consumo com o coronavírus

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Vivemos um momento de incertezas, mas alguns efeitos do coronavírus sobre o consumo são, sim, previsíveis. Sabem o que sofá, TVs smarts e vinhos têm em comum? Todos viram a sua procura crescer muito nas últimas semanas. Saiba mais sobre como a economia comportamental pode ajudar sua empresa.

Utilizando economia comportamental e modelagem de dados é possível identificar padrões de alterações de consumo decorrentes do coronavírus. Muito além de olhar os dados passados, ela tem ganhado grande repercussão exatamente por levar em consideração a psicologia da decisão dos consumidores.

Economia comportamental gráfico 1

Como reflexo do isolamento social, movimentos esperados do mercado aconteceram, como a migração de compras para o e-commerce. Outras alterações menos discutidas (mas lógicas) também foram vistas, como a redução das vendas em produtos para cuidados pessoais (produtos para cabelos e lâminas de barbear), uma vez que as pessoas estão fazendo home office. Até o pãozinho foi deixado de lado: houve um aumento de 50% nas vendas de pães de forma devido à menor frequência de ida aos mercados.

 

Agora, quais serão as próximas mudanças esperadas no consumo, e como sua empresa pode de fato lucrar com isso?

 

1. Após o susto, o mercado está buscando se ajustar

Economia comportamental gráfico 2

Os índices de isolamento são bons para acompanharmos o reaquecimento da economia, mas ainda melhor é acompanhar o consumo de internet. Teros utiliza esse indicador por ser uma proxy de comportamento das pessoas, com atualização em tempo real, mais confiável e por ter a curva ligeiramente mais adiantada que o indicador de isolamento.

Economia comportamental gráfico 3

Quanto maior o consumo de internet, mais as pessoas estão em casa (além do home office conta principalmente o entretenimento, como Netflix e games). Vemos claramente que, semana após semana, o movimento é de queda no indicador.

 

2. Marcas seguras e com credibilidade

 

Como citamos em artigo anterior, o consumidor busca no momento segurança e credibilidade. Enquanto ações sociais são bem vistas e fortalecem marcas como Ambev e Magazine Luiza, as pessoas estão preocupadas pela segurança do produto. Será que ele foi higienizado corretamente no processo de produção? Será que posso me contaminar?

 

Isso se torna evidente pelo costume recém-adquirido de lavar as compras logo após o mercado, para não ter risco de contaminação pelo coronavírus. Isso impacta o momento atual, com o consumidor disposto a pagar um “prêmio” de preço por produtos mais seguros, mas altera também o longo prazo. O medo do desconhecido afeta as marcas diretamente. Ele é inerente à sobrevivência da raça humana, e atua de maneiras subconscientes (efeito muito estudado em economia comportamental).

 

A Teros conclui que marcas que aproveitam o momento para passar confiança ao consumidor, em todos aspectos, ganham grande força até mesmo após a crise. Assim, há oportunidade de ajuste de preços relativos no longo prazo.

 

3. Aumento de consumo de entretenimento premium

Economia comportamental gráfico 4

Os consumidores estão comprando bens de entretenimento considerados premium. Vemos uma mudança do padrão de consumo principalmente ligados ao entretenimento.

 

Isso se deve ao aumento de renda disponível da massa de trabalhadores assalariados que não foram demitidos. Explico: com a quarentena houve uma redução dos gastos das famílias – menos gasto com restaurantes, transportes, entretenimento fora de casa. Estamos agora na fase que o consumidor assalariado percebe que sua renda disponível (renda menos gastos) aumentou, e decide “investir” em alguns bens duráveis.

Economia comportamental gráfico 5

Este mesmo aumento de renda disponível em uma parcela da população pode ser percebido também na procura por alguns bens não duráveis, como o vinho, que passou a ser uma forma de “entretenimento” com alto fit com o confinamento.

 

4. Consumo de bens de casa

Economia comportamental gráfico 6

Quanto mais tempo passamos em casa, mais valor damos à quão bem nos sentimos neste ambiente. E de fato, vemos a procura por fogões, sofás e aspiradores de pó verticais alcançarem os maiores patamares dos últimos 90 dias.

 

Nessa quarentena você com certeza começou a reparar muito mais na sua casa – a sujeira, a marca na pintura da parede, os pequenos pormenores que não tinham sua atenção no dia-a-dia.

Comportamento similar ocorre nos países nórdicos, onde as pessoas permanecem em casa por longos períodos no inverno. Após a quarentena esse comportamento tende a se afrouxar, mas vai continuar em patamares maiores que antes do Covid-19, principalmente pela expectativa da maior frequência dos home offices.

 

5. Regionalização

 

No cenário atual, a diferença de demanda entre regiões se pronuncia por diversos fatores:

 

  • Efeito setor: cada setor foi impactado de maneira distinta. Enquanto aviação e hotelaria tiveram uma queda brusca e espera-se uma recuperação lenta, os supermercadistas tiveram um aumento de vendas expressivo.

 

  • Efeito renda: o desemprego e redução de salários ocorre de maneira distinta por região. Por exemplo, em Brasília a maior parcela da população é de servidores públicos, e não sofreu redução de renda.

 

  • Efeito isolamento: quarentena ocorre em períodos e intensidades diferentes por UF e cidades, devido ao isolamento proposto pelo governo das mesmas. Enquanto temos cidades como São Luis – MA, com total lockdown, outras cidades praticamente não tiveram sua rotina alterada.

 

  • Ajuda emergencial: o efeito da ajuda do governo será assimétrico por região, devido tanto ao percentual de trabalhadores elegíveis ao benefício quanto ao poder de compra associado aos valor da ajuda (R$ 600).

 

A Teros está acompanhando, por município, alguns dos setores mais importantes – como a construção civil. A modelagem estatística permite a inferência do aquecimento do setor em cada uma das cidades brasileiras, com defasagem de no máximo 2 meses.

Economia comportamental gráfico 7

Além disso, temos ainda efeitos regionais diferentes em centros em comparação com periferias, e cidades do interior em relação às capitais. Com todo esse cenário faz ainda mais sentido precificar por regionalização. Se quiser acompanhar alguns desses indicadores atualizados, clique aqui.

 

Como antecipar efeitos da crise através da comparação entre países

Nossas análises apontam que a tendência de compra de marcas relevantes no Brasil é bastante semelhante à observada em países como México, Alemanha e Bélgica (sendo que esses dois últimos estão dias à frente do Brasil na curva da Covid-19).

 

Com isso, por exemplo, podemos esperar uma aumento na procura de Iphones no Brasil nos próximos dias, a exemplo da Bélgica e Alemanha:

Economia comportamental gráfico 8

Texto de Juan Ferrés – Fundador Teros

[1] Vide Oliver e Wardle (1999); Ham e Steigwarld (1999) Wallis e Hetherington (2009); Brandstatter and Guth (2000), entre dezenas de outros estudos sobre o tema.
[2] Note que pontualmente no Brasil e de modo mais acentuado nos EUA, esse movimento gerou uma corrida a bancos pela busca de papel moeda (e no caso americano, combustível). Esse tipo de comportamento é um exemplo de aversão aguda à risco em um cenário de forte stress.

[3] Observa-se no painel covid.terospricing.com.br que o pânico inicial deu lugar a um novo patamar de demanda e produção que gradualmente está sendo relaxados.

[4] Note que os “luxos” são relativos e não referem-se necessariamente a bens de luxo.

[5] Note-se que se a análise muda muito se estamos falando de bens populares ou focados em segmentos da sociedade cuja renda foi fortemente impactada pela nova dinâmica social. Esta análise centrou-se no consumo médio do país.

[6] Em breve, a Teros Pricing disponibilizará alguns dados regionais de atividade para ilustrar esse processo.

[7] Note-se que a crise afeta muito mais o modo de vida de cidades grandes do que das cidades menores.

[8] Usamos para tanto marcas de uso global com dados processados baseados por algoritmos da Teros a partir de dados de diferentes fontes.

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