Descrição da amostra coletada

Tabela 1 - Distribuição por segmento do setor de serviços Segmento Freqüência % Finanças 27 40,30 Telecom 8 11,94 Seguros 7 10,45 Consultoria 5 7,46 Comunicação 15 22,39 Outros 5 7,46 Total 67 100,00

Fonte: Elaborado pelo autor

O tamanho final da amostra coletada para o estudo foi de 67 profissionais (correspondente a 60 empresas diferentes), distribuídos nos segmentos mostrados na Tabela 1, referente a empresas do setor de serviços que atuam nas cidades de São Paulo e do Rio de Janeiro. Houve uma concentração nos segmentos de finanças, de telecomunicações e de seguros, totalizando quase 63% do total de profissionais. O segmento de comunicação, responsável por mais de 22% do total da amostra foi composto pela junção dos segmentos de TV por assinatura (4 profissionais), editorial (5 profissionais), publicidade e propaganda (3 profissionais) e portal de internet (3 profissionais). A concentração mencionada, de certa forma é explicada por Berry e Linoff (2004), que mencionam que o setor financeiro e de telecomunicações têm um registro mais antigo de armazenamento de dados sobre clientes, de forma que, nestes setores, tem-se observado uma quantidade maior de aplicações das ferramentas de mineração de dados, não somente para relacionamento com clientes, como também para análise de risco de crédito (MADEIRA e OLIVEIRA, 2003; ANTUNES, KATO e CORRAR, 2002) e detecção de fraude (HORMAZI e GILES, 2004).

Vale também comentar que o conteúdo informado pelos 67 questionários representa a percepção dos profissionais que aceitaram participar da pesquisa. Outros 22 profissionais contatados não aceitaram participar da pesquisa (por questões de confidencialidade das informações) ou não responderam o questionário após cinco tentativas de contato por e-mail (cada contato ocorrido ao fim de cada semana).

Tabela 2 - Distribuição por faturamento anual

Faturamento anual Freqüência % % acumulado

Menos de R$ 1 milhão 2 2,99 2,99

Entre R$ 1 milhão e R$ 5 milhões 4 5,97 8,96 Entre R$ 5 milhões e R$ 10 milhões 3 4,48 13,43 Entre R$ 10 milhões e R$ 25 milhões 2 2,99 16,42 Entre R$ 25 milhões e R$ 50 milhões 2 2,99 19,40 Entre R$ 50 milhões e R$ 100 milhões 4 5,97 25,37 Entre R$ 100 milhões e R$ 250 milhões 2 2,99 28,36 Entre R$ 250 milhões e R$ 500 milhões 8 11,94 40,30 Acima de R$ 500 milhões 40 59,70 100,00

Total 67 100,00 -

Fonte: Elaborado pelo autor

Tabela 3 - Distribuição por quantidade de clientes

Quantidade de clientes Freqüência % % acumulado Menos de 1.000 clientes 12 17,91 17,91 Entre 1000 e 10000 clientes 6 8,96 26,87 Entre 10.001 e 25.000 clientes 0 0,00 26,87 Entre 25.001 e 50.000 clientes 2 2,99 29,85 Entre 50.001 e 100.000 clientes 2 2,99 32,84 Entre 100.001 e 250.000 clientes 1 1,49 34,33 Entre 250.001 e 500.000 clientes 5 7,46 41,79 Entre 500.001 e 1.000.000 de clientes 4 5,97 47,76 Mais de 1.000.000 de clientes 35 52,24 100,00 Total 67 100,00 -

Fonte: Elaborado pelo autor

Tabela 4- Distribuição por segmento do setor de serviços (para empresas com quantidade de clientes <=50.000) Segmento Freqüência % Finanças 3 15,00 Telecom 2 10,00 Seguros 1 5,00 Consultoria 5 25,00 Comunicação 8 40,00 Outros 1 5,00 Total 20 100,00

De acordo com as Tabelas 2 e 3, mais de 70% dos profissionais declararam que suas empresas possuem faturamento superior a R$ 250 milhões (referência: 2006) e mais de 65% declararam que suas empresas possuem mais de 250.000 clientes. Considerando estas informações, percebe-se que a maior parte da amostra é composta por profissionais que trabalham em médias e grandes empresas. A Tabela 4 aponta que, das empresas com menos de 50.000 clientes, 65% delas são do segmento de consultoria e comunicação, cujos clientes são outras empresas, muitas delas de grande porte.

Segundo Berry e Linoff (2004), em países desenvolvidos, o uso de técnicas de mineração de dados tende a ser mais comum em empresas com grandes volumes de dados, o que justificaria a concentração observada na amostra coletada. Contudo, como a amostra coletada foi não-probabilística, não é possível afirmar que, para o cenário brasileiro, empresas pequenas não utilizam modelagem de dados para o desenvolvimento de estratégias de relacionamento com clientes.

Tabela 5 - Distribuição por nacionalidade da empresa

Nacionalidade da empresa Freqüência %

Brasileira 34 50,75 Americana 19 28,36 Inglesa 2 2,99 Espanhola 5 7,46 Holandesa 3 4,48 Outras 4 5,97 Total 67 100,00

Fonte: Elaborado pelo autor

Tabela 6 - Distribuição por software utilizado (questão com respostas múltiplas)

Software utilizado para análise Sim Não % sim

SPSS 45 22 67,20

SAS 42 25 62,70

Statistica 1 66 1,50

Minitab 2 65 3,00

SPSS Clementine 15 52 22,40

SAS Enterprise Miner 25 42 37,30

Statistica Dataminer 0 67 0,00

IBM Intelligence Miner 1 66 1,50

Outros 14 53 20,90

Tabela 7 – Utilização de softwares de Estatística

Nacionalidade da empresa Freqüência %

SPSS ou SAS 64 95,52

Outros 19 4,48

Fonte: Elaborado pelo autor

Tabela 8 – Utilização de softwares específicos de mineração de dados Nacionalidade da empresa Freqüência %

Clementine e Enterprise Miner 34 50,75

Outros 0 0,00

Não utilizam este tipo de ferramenta 33 49,25 Fonte: Elaborado pelo autor

A Tabela 5 mostra que quase 80% da amostra é composta por profissionais que trabalham em empresas brasileiras ou americanas. A partir da Tabela 6, percebe-se que as ferramentas utilizadas para o desenvolvimento de modelos e análises que subsidiam a construção de estratégias de relacionamento com clientes são provenientes de dois grandes fornecedores de software: SAS Institute e SPSS Inc., duas empresas americanas que comercializam soluções analíticas para estatística e mineração de dados. Considerando softwares específicos de estatística, os softwares SPSS e SAS foram os mais mencionados pelos 67 profissionais que responderam à pesquisa, com respectivamente 67,20% e 62,70% de respostas positivas quanto à sua utilização. Um número importante registrado na Tabela 7 é que aproximadamente 96% dos respondentes declararam utilizar SPSS ou SAS, o que comprova a grande penetração destas duas marcas na amostra pesquisada.

Quanto a softwares específicos de mineração de dados, a Tabela 6 mostra que mais de 37% declararam utilizar SAS Enterprise Miner e aproximadamente 22% declararam utilizar SPSS Clementine. Segundo informa a Tabela 8, pouco mais da metade dos respondentes declararam utilizar pelo menos uma ferramenta de mineração de dados, sendo que destes, 100% declararam utilizar Clementine ou Enterprise Miner. Uma explicação para estes percentuais serem inferiores aos da utilização de SPSS e SAS pode estar no preço e na difusão da cultura de mineração de dados nas empresas. Primeiro, o preço de um software de mineração de dados como SPSS Clementine e SAS Enterprise Miner é substancialmente maior que o de softwares como SPSS e SAS. Segundo, as empresas que atuam no Brasil têm passado por uma fase de adaptação à cultura analítica e de modelagem de dados, de forma que estes indicadores tendem a se elevar em alguns anos, até mesmo em função da redução de

custo de ferramentas analíticas de mineração de dados e o aumento de investimento nos setores de inteligência analítica das empresas.