Aplicação das Técnicas de Análise Fatorial e Modelagem de Equações Estruturais no Estudo da Operacionalização dos Construtos de Lealdade Comportamental e Atitudinal de Clientes de um Cartão de Crédito Private Label.
Autoria: Eric David Cohen, Felipe Zambaldi, Francisco Aranha
Resumo: Motivado pela importância da lealdade como mecanismo de retenção de clientes, este artigo mostra a aplicação das técnicas estatísticas de Análise Fatorial e de Equações Estruturais para avaliar a operacionalização dos construtos de lealdade comportamental e atitudinal por meio de informações sobre usuários do cartão de crédito private label Carrefour, coletadas em 400 entrevistas por telefone e complementadas por dados de transações. Demonstra-se que somente o construto de lealdade comportamental está correlacionado com a lealdade total, sugerindo o abandono do construto de lealdade atitudinal operacionalizado em estudos subseqüentes baseados na mesma amostra. Interpreta-se, no caso particular em análise, que o construto da lealdade acaba sendo confundido com a falta de opção de crédito experimentada pelo segmento de baixa renda que compõe a maioria dos clientes do cartão Carrefour. A esta hipótese somam-se possíveis limitações do instrumento de pesquisa e da escala utilizada para medir o construto de atitude, o que reafirma a necessidade de realização de análise confirmatória dos modelos de medida antes de partir para modelos mais complexos, visando evitar falha de origem.
1. Introdução
O presente trabalho estuda a presença e importância relativa dos sub-construtos de lealdade atitudinal e lealdade comportamental como formadores do construto de lealdade, no uso do cartão de crédito private label administrado pela organização de distribuição varejista Carrefour, uma cadeia com mais de 200 hipermercados e supermercados no Brasil.
Dentre todos os meios de pagamento à disposição dos clientes dos supermercados e hipermercados Carrefour, o cartão Carrefour tem a maior parcela das vendas e o menor custo para a rede; além disso, facilita as transações de compra e estrutura um importante canal de relacionamento personalizado. Por tais motivos, a empresa administra atentamente sua base de usuários de cartão, procurando evitar-lhe a erosão, caracterizada pela inatividade da conta (deserção, atrito, cancelamento ou churn) e medida pela taxa de cancelamento (proporção de clientes perdidos). O complementar do atrito (attriton) é a retenção, que equivale à manutenção em atividade de uma clientela existente (HUGHES, 1994).
Entre os componentes mais relevantes do pacote de medidas anti-attrition do private label estão a busca e a manutenção da lealdade dos consumidores, prática que recebe prioridade na agenda de profissionais de Marketing (ANDERSON et al, 1994; MÜCKENBERGER, 2001; e REICHHELD, 2002) por ser vista como propulsora de lucratividade e participação de mercado; aumento de receita; redução de custos de manutenção e de aquisição de clientes (JONES e SASSER, 1995) e redução na perda de consumidores para a concorrência (LA LONDE e ZINSZER, 1976 e DAY, 1994). Segundo SHETH, MITTAL e NEWMAN (1999), a lealdade é definida pelo comprometimento do cliente com o fornecedor sustentado por atitude favorável significativa (forma atitudinal) e manifesto por repetições consistentes de compras (forma comportamental); definição baseada em conceitos apresentados por JACOBY e KYNER (1997).
Na fase inicial do presente estudo, através de pesquisa com os consumidores e análise do banco de dados de transações, operacionalizam-se os sub-construtos de atitude, medido por intenções declaradas de recomendação e de uso do produto; e de comportamento, medido por gasto médio, quantidade de compras e freqüência de uso. Estes conceitos foram adaptados de modelos teóricos preexistentes (veja EVRARD, 1994; BLOEMER e KASPER, 1995; JONES e SASSER, 1995; SHETH et al, 1999 e ANDERSON et al, 1994).
Em seguida, através das técnicas estatísticas de Análise Fatorial e de Equações Estruturais, procura-se avaliar o peso dos sub-construtos operacionalizados (lealdade atitudinal e lealdade comportamental) na formação do construto final de lealdade.
O objetivo da investigação relatada neste artigo é demonstrar como, no contexto específico do cartão de crédito private label Carrefour, apenas o sub-construto de lealdade comportamental pôde ser utilizado na operacionalização do modelo de medida de lealdade. A hipótese subjacente é de que a grande maioria dos clientes enquadrada no segmento de baixa renda opta pelo cartão como meio de pagamento independentemente da atitude que demonstra em relação a ele, por depender desta forma de pagamento como fonte de crédito. Constatou-se, com base em estudos exploratórios preliminares, que o acesso do segmento de baixa renda a instrumentos de crédito é limitado. A proporção de clientes Carrefour pertencente a este segmento é considerada predominante e pode ser interpretada como uma das poucas formas de acesso ao crédito para o segmento.
2. Variáveis Comportamentais e Atitudinais como Determinantes da Lealdade
A teoria econômica postula que consumidores são movidos racionalmente em suas decisões de compra pela maximização de satisfação em relação a preço e renda. Esta simplificação é criticada pela escola do comportamento do consumidor (BENNETT e KASSARJIAN, 1975; ROBERTSON, 1970), que procura explicar o comportamento de compra através de estímulos ambientais, valendo-se de conceitos de psicologia, sociologia e antropologia (SHETH et al, 1988 e HUNT, 1991). Em outra direção, a teoria cognitivista defende a não obrigatoriedade de relação causal entre estímulo e resposta (ROBERTSON, 1970; CHAUVEL, 2001), considerando a satisfação como resultado de um processo de congruência (SPRENG et al, 1996) e confronto entre expectativas e experiências efetivas de consumo (HOWARD e SHETH, 1967); este processo permite a diferenciação entre a satisfação final e a inicial (ENGEL et al, 1995 e ANDREASEN, 1977).
Enquanto as expectativas são referências de avaliação das experiências do consumidor e representam sua esperança de que determinado evento ocorra (OLIVER, 1980; SPRENG et al, 1996 e ENGEL et al, 1995), a satisfação é o resultado do conjunto de avaliações destas experiências (OLIVER, 1980; MITTAL, 1989; FORNELL, 1992 e GARBARINO e JOHNSON, 1999). As referências comparativas possuem diferentes formas e grande complexidade (OLIVER, 1997; EVRARD, 1993 e SIMINTIRAS et al, 1997); destacam-se a eqüidade, comparação entre o esforço realizado (investimento e custos) e os resultados obtidos (ADAM, 1965), e a atribuição, responsabilidade atribuída ao fornecedor pelo desempenho na prestação do serviço (EVRARD e AURIER, 1995; OLIVER, 1997 e RICHINS, 1983). Relevantes ainda são as referências de qualidade - percepção de benefícios do produto e do encontro de serviços (GRÖNROOS, 1984; FORNELL et al, 1996 a e 1996b e DICK e BASU, 1994); de confiança - crença dos parceiros de que os benefícios mútuos decorrem do relacionamento (MORGAN e HUNT, 1994; ANDERSON e NARUS, 1995 e GANESAN, 1984); e de dependência - avaliação de que os benefícios do relacionamento
suplantam as ofertas dos concorrentes e os custos de mudança (ANDERSON e NARUS, 1995 e GANESAN, 1984). A estas referências somam-se emoções como alívio, excitação, prazer e arrependimento (OLIVER, 1997), chegando-se aos modelos de desconfirmação, positiva ou negativa, de expectativas (HUNT, 1977; WESTBROOK e OLIVER, 1993a e 1993b; HOWARD e SHETH, 1969; OLIVER, 1997; FORNELL et al, 1996a e 1996b; BITNER, 1995; GARBARINO e JOHNSON, 1999; SANTOS, 2001 e VIANA et al, 2001).
Diante da desconfirmação, a teoria da dissonância cognitiva introduz a possível alteração de comportamento de indivíduos que procuram reduzir o desconforto psicológico através da consonância (FESTINGER, 1975), indicando a falta de linearidade entre as relações de desconfirmação e insatisfação, causada pela existência de uma zona de aceitação cuja mobilização pode resultar em perda de lealdade (SINGH e PANDYA, 1991). A lealdade pode ser medida conjuntamente pela repetição do comportamento de compra e pela intenção do consumidor em manter no longo prazo um relacionamento comercial com um provedor (SIRDESHMUKH et al, 2000; SHETH et al, 1999 e ANDERSON et al, 1994), demonstrando comprometimento. Com esta operacionalização, variáveis atitudinais ganham relevância, pois a lealdade deixa de ser medida apenas pelo registro de transações repetidas e incorpora sub-construtos latentes resultantes das experiências destas transações (SHETH et al, 1999; PARASURAMAN et al, 1994a e 1994b; FORNELL et al, 1996a e 1996b; ANDERSON et al, 1994; URDAN e RODRIGUES, 1998 e TEAS, 1993). Segundo HOWARD e SHETH (1969), a atitude como determinante da lealdade deve ser definida de forma menos abrangente do que tem sido pelas ciências humanas, restringindo-se à intenção de compra e ao posicionamento em relação à marca.
Face às dificuldades de captura de aspectos dinâmicos do comportamento de compra, como indisponibilidade e diversidade de produtos, abstração, recursos e multiplicidade de contextos (BLOEMER e KASPER, 1995 e HOWARD e SHETH, 1969), e às dificuldades de mensuração da atitude, prejudicada pela complexidade dos significados das variáveis psicológicas (ANDREASEN e LINDESTAD, 1998), torna-se pertinente identificar a influência de variáveis não-observáveis (latentes) no construto da lealdade (PERIN et al, 1997). Tais variáveis intervenientes devem ser construídas com base em regras de correspondência aplicadas a dados observáveis (HOWARD e SHETH, 1969).
3. Metodologia: Técnicas de Análise Fatorial e de Modelagem de Equações Estruturais
3.1. Análise Fatorial
Alguns conceitos das ciências humanas são controversos, sendo freqüentemente chamados de variáveis latentes porque não podem ser observados de forma direta. Embora as variáveis latentes não sejam observadas diretamente, seus efeitos podem aparecer em variáveis manifestas. A Análise Fatorial é um método utilizado para investigar a dependência de um conjunto de variáveis manifestas em relação a um número menor de variáveis latentes.
Trata-se de uma técnica de análise estatística multivariada criada para identificar estruturas em conjuntos de variáveis observadas (HAIR et al., 1998), explicitando a inter-relação entre as variáveis com o objetivo de identificar novas variáveis (fatores) e estabelecer dimensões. Os modos mais comuns de análise fatorial são os exames das relações entre itens ou variáveis e das relações entre pessoas ou observações.
Existem dois tipos de análise fatorial, que devem ser adequadas aos objetivos de cada estudo em que forem aplicadas (HAIR et al, 1998). São elas: 1) Análise Fatorial Exploratória – realizada quando pouco se sabe sobre as relações subjacentes entre os conjuntos de dados; e 2) Análise Fatorial Confirmatória – procedimento desenvolvido para se testar hipóteses a respeito da estrutura de um conjunto de dados; este tipo de análise é útil para a construção de teorias (STEWART, 1981).
3.2. Modelagem de Equações Estruturais
A Modelagem de Equações Estruturais (SEM) permite testar a ordem causal entre um conjunto de construtos categorizados em variáveis exógenas e endógenas (FARIAS e SANTOS, 1999). Trata-se de uma técnica estatística utilizada quando há interdependência entre variáveis.
O processo de aplicação de SEM começa pela fundamentação teórica que justifica as escolhas de relações causais entre os diferentes construtos. HAIR et al (1998) apontam que o principal problema na construção de modelos fundamentados na teoria é o erro de especificação, ou seja, a omissão de variáveis independentes. A técnica pressupõe que as ligações do modelo sejam feitas na direção correta, de forma a testar sua consistência em relação aos dados observados. Sendo consistentes as relações e os dados, o modelo é dito plausível (não sendo possível, entretanto, afirmar que seja correto).
3.3 Adequação das Técnicas Propostas ao Caso Estudado.
Até a década de 1960, costumava-se medir a lealdade a um produto pela probabilidade de que fosse escolhido ao longo do tempo. Este indicador, calculado em um processo de Markov, seria determinado pelas transações de compra ao longo do tempo (veja DRAPER e NOLIN, 1964). HOWARD (1963) critica esta forma de cálculo em função de pressupor agregação (o método é impróprio para atribuir um índice para cada cliente em relação à marca); de ignorar o contexto de compra (as vendas não incorporam aspectos dinâmicos como conveniência e restrições e não são estáveis ao longo do tempo); e de apresentar dificuldades de estimação das probabilidades futuras de escolha da marca. Como o modelo pressupõe uma considerável independência das compras em relação a compras anteriores, HOWARD e SHETH (1969) criticam ainda a ausência do construto da atitude no modelo. Assim, propõe um modelo de cálculo utilizando a técnica de Análise Fatorial, adequada por incluir diversas dimensões na análise (inclusive atitudinais); por ser própria para atribuir um índice de lealdade a cada cliente; por sumarizar padrões de comportamento de compra através do tempo e por permitir a identificação de variáveis e dimensões a serem utilizadas em estudos posteriores (BENNETT e THIELE, 2002 e CHURCHIL 1979). Por apresentar propriedades semelhantes, a aplicação da técnica de Modelagem de Equações Estruturais para o estudo da lealdade também se justifica (URDAN e RODRIGUES, 1998; FARIAS e SANTOS, 1999).
4. Operacionalizações dos Sub-Construtos
Para a realização deste estudo foi coletada uma amostra sistemática de 400 clientes no banco de dados de usuários do cartão de crédito Carrefour, formado por mais de quatro milhões de registros, tendo sido desconsiderados clientes inadimplentes (por não representarem clientes que entraram voluntariamente em inatividade) ou com informações inválidas. Duas situações exigiram a substituição do cliente inicialmente sorteado para as entrevistas: (a) o contato telefônico não foi possível, por mudança de número, ausência,
recusa, entre outros motivos; e (b) o cliente declarou não comprar em supermercados. Nas duas situações, substituiu-se o entrevistado pelo registro subseqüente no banco de dados, respeitada a característica de atividade da entrevista perdida. Foram necessários 4.573 contatos para conseguir as 400 entrevistas completas, com taxa de resposta de 8,7%.
O modelo considerado baseia-se em conceitos teóricos (veja EVRARD, 1994; BLOEMER e KASPER, 1995; JONES e SASSER, 1995; SHETH et al, 1999 e ANDERSON et al, 1994), sendo composto por dois sub-construtos latentes: lealdade atitudinal e lealdade comportamental.
O primeiro construto é operacionalizado por meio de duas variáveis ordinais coletadas através de um questionário aplicado aos 400 clientes do cartão Carrefour entrevistados: intenção de recomendar (P31) e intenção de uso do cartão (P33), O formato das perguntas no questionário pode ser visualizado pelos quadros abaixo.
P31 Qual das frases a seguir melhor reflete a sua intenção de recomendar o Cartão Carrefour para outras pessoas ? (RU)
Pouco provável ...1
Provável >>> P33 ...2
Muito provável >>> P 33...3
Não sabe/não quer responder >>> P 33...4
Quadro 1: Formato da Pergunta P31 (intenção de recomendar) no Questionário Aplicado. (Fonte: Os Autores, 2004) P33 Qual das frases a seguir melhor reflete a sua intenção de uso do Cartão Carrefour? (RU) Vou comprar menos no Cartão Carrefour ... 1
Não vou comprar nem mais nem menos no Cartão Carrefour >>> Encerre 2 Vou comprar mais no Cartão Carrefour > Encerre... 3
Não Sabe (Espontâneo) >>> Encerre ... 4
Quadro 2: Formato da Pergunta P33 (intenção de uso) no Questionário Aplicado. (Fonte: Os Autores, 2004)
O sub-construto da lealdade comportamental é operacionalizado por meio de informações provenientes do banco de dados da empresa. As variáveis de gasto médio (SPD); quantidade de compras (QTY); e freqüência de uso (FRQ) são definidas, respectivamente, como o valor monetário gasto pelo cliente, seu número de transações efetuadas, e a média de dias entre compras.
Um problema das variáveis que capturam a lealdade comportamental é a ocorrência de distribuição não-normal, com longa cauda à direita, o que representa um problema tanto para análise fatorial quanto para a análise de equações estruturais. Por este motivo, transformamos estas variáveis utilizando logaritmo nos casos do gasto médio e quantidade; e a função inversa (1/x) no caso da freqüência.
5. Análise dos Resultados
Como se observa pela matriz de correlações na tabela abaixo, as correlações entre as variáveis comportamentais são moderadas, assim como é moderada a correlação entre as variáveis atitudinais, ao passo que as correlações entre variáveis atitudinais e comportamentais é baixa, indicando que a análise fatorial fornecerá cargas fortes para os dois construtos.
Utilizou-se a técnica de análise fatorial com o método de Principal Fator, que se baseia na análise da variância comum (JOHNSON e WICHERN, 1992), utilizando o software SPSS v. 8. Analisando inicialmente a lealdade atitudinal, observamos que 66% da variância dos dois indicadores correspondentes é capturada pelo construto, o que é considerado adequado (HAIR et al, 1998). A carga (loadings) é dividida entre os indicadores P31 e P33. Analogamente, capturamos 70% da variância dos outros três indicadores através do construto lealdade comportamental, o que é considerado relevante (HAIR et al, 1998). Os indicadores SPD, QTY e FRQ apresentam cargas de 0,6, 0,96 e 0,68, respectivamente.
Por fim, procedemos à análise fatorial pelo método da Máxima Verossimilhança, retirando os dois fatores desejados; resulta que conjuntamente explicam 69% da variância total. As cargas foram distribuídas conforme mostra a tabela abaixo:
Os fatores foram submetidos a uma rotação utilizando a técnica Direct Oblimin, cuja característica é não forçar a ortogonalidade entre os fatores. O gráfico abaixo mostra que
0,00 P31 Intenção de recomendar P33 Intenção de uso SPD Gasto Médio QTY Quant Transações FRQ Freqüência Correlação 1,00 Significância Correlação 0,34 1,00 Significância Correlação 0,03 (0,03) 1,00 Significância 0,63 0,60 Correlação 0,04 0,07 0,59 1,00 Significância 0,54 0,21 0,00 Correlação (0,02) 0,02 0,41 0,66 1,00 Significância 0,76 0,69 0,00 0,00 FRQ Freqüência P31 Intencao de recomendar P33 intencao de uso SPD Gasto Médio QTY Quant Transações
Tabela 1: Matriz de Correlação das Variáveis. (Fonte: os autores, 2004.)
Tabela 2: Cargas dos Fatores Extraídos. (Fonte: os autores, 2004.) ,338 5,482E-03 1,000 -1,566E-02 -4,301E-02 5,504E-02 ,965 ,681 P31 Intencao de recomendar P33 intencao de uso SPD Gasto Médio QTY Quant Transações
1 2
Fact
Extraction Method: Maximum Likelihood ,610
Rotation converged in 3 iterations
Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization 9,952E-03
mesmo relaxando esta exigência de ortogonalidade, as variáveis indicadoras conformam-se a eixos ortogonais.
5.2 Análise de Equações Estruturais
Utilizamos o software LisRel v. 8 e analisamos previamente os dados com o software PreLis, de forma a acomodar os possíveis efeitos de combinação das variáveis ordinais e contínuas, bem como para reduzir problemas relacionados a distribuições não-normais. O PreLis calcula correlações de Pearson (entre variáveis contínuas) e Poliseriais (entre uma variável contínua e outra ordinal), assim como correlações assintóticas, que são utilizadas no LisRel.
Consideramos inicialmente um modelo onde todos os indicadores P31, P33, SPD, QTY e FRQ estão ligados a um único construto de lealdade. Na primeira rodada obtivemos χ2=8.96 com 5 graus de liberdade e significância 11%. Ao se permitir existir correlação entre os indicadores P31 e P33, como mostra o gráfico abaixo, chega-se ao resultado de χ2=1.35 com 4 graus de liberdade e significância 85%. Esta correlação entre os indicadores da lealdade atitudinal pode ser justificada por conta do instrumento comum de pesquisa; foram feitas entrevistas por telefone com perguntas encadeadas. Outra explicação possível para esta correlação é a preocupação do respondente em agradar o entrevistador.
Factor Plot in Rotated Factor Space
Factor 1 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 Factor 2 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 freqüência gasto médio intencao de uso intencao de recomend
Figura 1: Espaço dos Fatores Rotacionados. (Fonte: os autores, 2004.) quantidade P31 1.00 P33 1.00 SPD 0.72 QTY 0.56 FRQ 0.14 lealdade 1.00 -0.01 0.03 0.66 0.93 0.43
Figura 2: Primeira Rodada de Equações Estruturais. (Fonte: os autores, 2004.) 0.52
Procedendo a um modelo onde os indicadores estão ligados a seus respectivos fatores e permitindo existir correlação entre os sub-construtos, obtivemos os resultados mostrados pela figura abaixo. Mesmo assim a correlação é baixa, indicando que os sub-construtos são praticamente ortogonais.
Finalmente, analisamos o modelo teórico de segunda ordem, em que os sub-construtos de lealdade atitudinal e de lealdade comportamental estão ligados ao construto global de lealdade. As estatísticas obtidas são χ2=0.28 com 4 graus de liberdade e significância 99%.
Como se vê na Figura 4 acima, apenas o construto de lealdade comportamental está correlacionado com a lealdade final. Este resultado aparentemente contradiz a teoria, uma vez que se esperavam encontrar os dois fatores de primeiro nível carregando no fator de segundo nível. O sub-construto de lealdade atitudinal, teoricamente central para o problema, não mede o mesmo construto global que o sub-construto de lealdade comportamental no contexto do cartão de crédito de marca própria estudado. Há evidências de que apenas o sub-construto de
P31 0.70 0.38 SPD 0.97 P33 QTY -3.25 FRQ 0.91 atitude 1.00 comport 1.00
Chi-Square=1.09, df=3, P-value=0.77992, RMSEA=0.000 0.55 0.79 0.17 2.06 0.30 0.05 0.44
Figura 3: Segunda Rodada de Equações Estruturais. (Fonte: os autores, 2004.)
Chi-Square=0.28, df=4, P-value=0.99103, RMSEA=0.000 lealdade 1.00 atitude comporta P31 0.69 P33 0.69 LOGSP 0.72 LOGQT 0.56 INVFR 0.14 0.56 0.56 0.41 0.52 0.72 0.03 0.81 0.12
lealdade comportamental possa ser utilizado na operacionalização da lealdade, dada a implementação do questionário realizada.
6. Considerações Finais
A verificação dos efeitos da lealdade do consumidor nos relacionamentos de longo prazo e na lucratividade sustentada, levando à performance empresarial, confere relevância à investigação deste construto.
Neste trabalho, verificou-se através das técnicas de Análise Fatorial e Modelagem de Equações Estruturais que, para um conjunto de dados coletados em relação ao cartão de crédito do Carrefour, somente o construto da lealdade comportamental pode ser utilizado na operacionalização da lealdade final do consumidor, em detrimento do construto atitudinal.
Tal constatação pode ser exclusiva do cartão de crédito private label, indicando a possibilidade de que o construto da lealdade se confunda com a falta de opção de crédito experimentada pelo segmento de baixa renda que compõe a maior parte da base de clientes do cartão estudado. A esta hipótese, como explicação do fenômeno, somam-se possíveis limitações do instrumento de pesquisa utilizado (pesquisa realizada por telefone com perguntas encadeadas) e da escala utilizada para medir o construto de atitude, como o efeito da tentativa do entrevistado de agradar o entrevistador.
As conclusões encontradas recomendam a aplicação de escalas mais robustas do que as implementadas na presente operacionalização, como as complexas escalas para mensuração de construtos mercadológicos propostas por HOWARD e SHETH (1969), por BENNETT e THIELE (2002) e por CHURCHILL (1979). Especificamente, para medir a lealdade atitudinal nas futuras aplicações da pesquisa, sugere-se a abordagem de HOWARD e SHETH (1969), em que as escalas devem ser capazes de incorporar relações de ordem e de distância, ou seja, devem ser racionais, em função da exigência por métricas objetivas. De acordo com esta abordagem sugerida, a mensuração de atitude é multidimensional, o que significa que incorpora diversas dimensões das variáveis construídas através de escalas métricas rigorosas e regras de correspondência.
O resultado desta pesquisa certamente não invalida a teoria; ao contrário, assume-se que o modelo teórico de lealdade com dois sub-construtos (comportamental e atitudinal) é correto; no entanto, visando evitar falha de origem na análise subseqüente, reafirma a necessidade de realização da Análise Fatorial Confirmatória dos modelos de medida antes que se parta para modelos mais complexos, como os modelos de retenção para cujo desenvolvimento a amostra foi coletada. Ou seja, deve-se atentar à inadequação de escalas para mensuração dos construtos propostos e evitar a aplicação de modelos com ligações ainda não confirmadas entre as variáveis de interesse. No caso do modelo preditivo de churning implementado na seqüência deste estudo, com os dados da mesma amostra, o construto de lealdade atitudinal foi abandonado por não apresentar as propriedades de uma medida válida.
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