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Lealdade em Operadoras de Telefonia Móvel: um estudo no Centro-Oeste Mineiro Autoria: Leonardo Lemos da Silveira Santos, Ramon Silva Leite, Ricardo Cesar Alves Resumo
O mercado de telefonia móvel no país vem passando por rápidas mudanças. A entrada de novos concorrentes e a constante evolução das tecnologias utilizadas tem tornado o ambiente ainda mais complexo. Nesse sentido, não só a conquista, mas principalmente a manutenção de clientes, emerge como fator determinante da competitividade das empresas do setor. Assim, este estudo procura analisar os fatores que mais influenciam a Lealdade. Através de pesquisa empírica, baseada em amostra de 728 clientes, buscou-se investigar os determinantes-chave da Lealdade, tendo como antecedentes a Imagem, o Valor Percebido, a Qualidade dos Serviços e a Satisfação. Para tanto, utilizou-se a regressão linear simples e múltipla para entender as relações existentes entre os construtos e a análise discriminante para determinar os indicadores que diferenciam os grupos de clientes com alta-média-baixa lealdade. Por um lado, os resultados apontam que é preciso empreender ações que permitam construir uma imagem de empresa estável, inovadora e preocupada com a sociedade. Por outro lado, no que diz respeito à qualidade dos serviços, que as empresas devem entregar o serviço conforme prometido e demonstrar a capacidade de resolver os problemas dos clientes.
Introdução
O ambiente organizacional é hoje caracterizado por transformações muito rápidas. Essa realidade tem contribuído para que se torne, cada vez mais, difícil e “caro” obter novos compradores, fazendo com que a manutenção de antigos clientes ganhe a condição de alternativa mais atraente. Segundo Kotler (2000), é por isso que a filosofia do marketing tem sofrido modificações e a “palavra de ordem” atualmente é priorizar e valorizar os relacionamentos e não somente as transações com os clientes; se esforçar para conquistá-los, mas principalmente conhecê-los e retê-los nas empresas. O desenvolvimento de relacionamentos fortes e duradouros entre consumidores e fornecedores tem apresentado inúmeros benefícios. De maneira geral, clientes leais podem levar ao crescimento dos rendimentos de uma empresa, são mais inclinados a realizar compras adicionais de produtos e serviços e geram novos negócios para a empresa através do boca a boca (ZEITHAML, BERRY e PARASURAMAN, 1996). Esse ponto de vista é compartilhado por Reichheld (2002), quando ressalta que clientes leais costumam recomendar seus fornecedores a outros clientes potenciais, gerando uma fonte adicional de receitas para esses fornecedores. Anderson, Fornell & Lehmann (1994) apontaram ainda outros benefícios com relação a clientes leais: redução da sensibilidade ao preço, imunização dos clientes em relação aos esforços da concorrência, custos de transações mais baixos, redução dos custos decorrentes de falhas, custos mais baixos para atrair novos clientes e melhor reputação da empresa.
A lealdade do cliente, portanto, se tornou uma espécie de Santo Graal das empresas que, nessa cruzada, têm empreendido esforços para identificar os fatores que levam os consumidores a continuarem comprando de uma mesma organização por períodos prolongados de tempo. Diversos estudos (FORNELL, 1992; ANDERSON, FORNELL e LEHMANN, 1994; MARTENSEN, GRONHOLDT e KRISTENSEN, 2000) verificaram uma relação positiva entre a satisfação e a propensão do cliente à lealdade. Outros estudos demonstraram ainda as relações entre satisfação, lealdade e desempenho econômico, medido de diversas formas, como, por exemplo, retorno sobre investimento, preço das ações, valor agregado etc. (ANDERSON et al.,1994; FORNELL, 1992).
Nesse contexto, surgiram os índices nacionais de satisfação, cuja intenção fundamental é avaliar – por meio de uma metodologia baseada em indicadores múltiplos - a satisfação dos
2 clientes e a propensão destes à lealdade. O primeiro desses índices surgiu em 1989, na Suécia. Posteriormente, Alemanha (1992), Estados Unidos (1994), Israel e Taiwan (1995) e Nova Zelândia (1996) também desenvolveram seus índices. Em 1996, a Comissão Européia encomendou um estudo de viabilidade, no sentido de desenvolver um Índice Europeu de Satisfação do Cliente, tomando como base as experiências desenvolvidas em outros países (VILARES e COELHO, 1999). Desde então, os índices Americano ACSI (American
Consumer Satisfaction Index) e Europeu ECSI (European Consumer Satisfaction Index) têm
orientado diversas pesquisas de cunho acadêmico que procuram testar a validade e/ou adaptar – em diferentes setores e contextos - os pressupostos que orientaram a construção teórica desses modelos de análise. Em geral, tais modelos consideram a Satisfação como o construto central que tem como antecedentes as expectativas, a qualidade, a imagem e o valor percebidos pelos clientes e, como conseqüentes, o índice de reclamações e de lealdade. No Brasil, os primeiros testes empíricos do modelo ACSI podem ser encontrados nos trabalhos de Urdan e Rodrigues (1998), Marchetti e Prado (2001) e Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003). Já o modelo ECSI foi utilizado por Leite, Elias e Sundermann (2005).
O presente trabalho utiliza um modelo teórico simplificado, construído a partir da apropriação e da adaptação de construtos que originalmente compõem os modelos de satisfação ACSI e ECSI. A intenção é investigar a percepção dos consumidores com relação à imagem e à qualidade dos serviços prestados pelas operadoras de telefonia móvel no Brasil - especificamente no centro-oeste de Minas Gerais - com a preocupação de avaliar o impacto dessas variáveis no grau de satisfação dos clientes e na sua propensão à lealdade.
Essas questões têm emergido como fundamentais para as empresas que atuam nessa área, na medida em que a concorrência no setor de telefonia móvel brasileiro vem se acirrando com a entrada de grandes grupos multinacionais “de olho” em um mercado que tem apresentado um crescimento constante. Segundo a ANATEL (2005), o ano de 2004 fechou com um total de 65.605.577 acessos em operação, ou 19.232.311 novos usuários de telefonia móvel. O crescimento no número de assinantes no ano foi de 41,47% sobre os 46.373.266 registrados em dezembro de 2003.
O trabalho encontra-se dividido em cinco partes fundamentais além dessa introdução. Na primeira delas é apresentado o modelo de pesquisa com os construtos inicialmente utilizados na construção do instrumento de coleta de dados. A segunda parte aborda algumas das principais referências teóricas sobre o tema. A terceira parte explicita os procedimentos metodológicos utilizados, bem como a exploração inicial dos dados coletados e dos construtos a serem considerados na análise. A quarta seção se ocupa da análise dos dados descrevendo as análises multivariadas realizadas. Na última parte são feitas as considerações finais.
1. Modelo teórico da pesquisa
Diante da complexidade dos modelos originais optou-se por simplificar as relações hipotetizadas entre os construtos, descritas pelos modelos ACSI e ECSI, e trabalhar, a princípio, com as relações mais comumente investigadas na literatura. Desse modo, a Figura 1 descreve o modelo teórico simplificado utilizado inicialmente na presente pesquisa.
Qualidade dos serviços Imagem Valor Percebido Lealdade Satisfação
3 Figura 1 – Modelo teórico inicial utilizado na pesquisa
De maneira geral, a Imagem (IM) pretende integrar todo o tipo de associações que os clientes fazem, conforme os casos, ao nome da marca ou da empresa. Supõe-se um efeito direto positivo da imagem na Satisfação (SA) do cliente (IM Æ SA). A qualidade percebida se define como o julgamento do cliente sobre a superioridade ou excelência dos bens e/ou serviços disponibilizados pela empresa. Supõe-se também um efeito direto e positivo da Qualidade dos Serviços (QS) na Satisfação dos clientes (QS Æ SA). O Valor percebido (VA) representa a avaliação feita pelos clientes sobre a qualidade dos produtos e serviços, considerando o preço pago por esses produtos e serviços. Trata-se, assim, de uma relação qualidade/preço que teria também impactos positivos na Satisfação dos clientes (VA Æ SA). Quanto aos conseqüentes da Satisfação o modelo supõe que um aumento da satisfação do cliente deva aumentar a sua Lealdade (SA Æ LA).
2. Referencial teórico 2.1 Imagem
A imagem tem um papel importante na relação entre cliente e fornecedor, já que, conforme Deschamps e Nayak (1996, p. 83), “qualquer consumidor inicia seu processo de compra, implícita ou explicitamente, com uma avaliação da imagem”. Webster Jr. (1994, p. 104) argumenta ainda que “a imagem positiva da marca/nome da instituição é uma das mais poderosas formas de diferenciação de um produto/serviço, pois é virtualmente impossível para um concorrente duplicá-la”. Concordando com essa posição, Gomes e Sapiro (1993) consideram a imagem é “um dos ativos mais preciosos que uma organização pode ter”. De acordo com Barich e Kotler (1991), a percepção que o público-alvo tem de determinada empresa é o reflexo do posicionamento escolhido, isto é, a imagem. Da mesma forma, uma imagem condizente com o posicionamento estratégico torna-se um fator importante de reforço estratégico.
2.2 Qualidade
Por ser um tema amplamente abordado por diversos estudiosos, o conceito de qualidade possui diferentes definições. Segundo Horovitz, Sasser, e Hart (1994), qualidade pode ser conceituada como “o nível de excelência que a empresa escolheu alcançar para satisfazer sua clientela-alvo e, ao mesmo tempo, a medida em que ela se conforma a esse nível”. Esse conceito adota a definição da qualidade baseada no usuário, isto é, na sua percepção. Já Zeithaml (1988) define qualidade percebida como “o julgamento do consumidor sobre a excelência geral ou superioridade do produto ou serviço”. Assim, a qualidade percebida pode ser conceitualmente dividida em dois elementos: qualidade do produto, que consiste na qualidade dos atributos do produto físico e na qualidade dos serviços, o qual representa a associação interativa entre o cliente e os elementos de serviço, como por exemplo, o comportamento dos funcionários da empresa.
2.2.1 Qualidade dos serviços
Ao contrário da qualidade de bens, que pode ser medida objetivamente, por meio de indicadores como durabilidade e número de defeitos (GARVIN, 1992), a qualidade de serviço só pode ser medida parcialmente, em termos objetivos, em função da natureza mais abstrata do serviço, resultante de sua intangibilidade e demais singularidades (VEIGA, 2000). A qualidade dos serviços está relacionada à habilidade de se minimizar as discrepâncias entre as expectativas e percepções de clientes e seus fornecedores. Segundo Zeithaml (1988, p. 3), “um serviço é de qualidade somente quando iguala ou supera às expectativas que o cliente tem a respeito do mesmo”. Portanto, a avaliação da qualidade do serviço deve ser feita
4 comparando as expectativas de execução com a percepção a respeito do serviço recebido. Este é o parâmetro que melhor demonstra a satisfação, ou insatisfação, do cliente e, portanto, a qualidade do serviço oferecido. Essa avaliação da satisfação deve ser feita de forma ativa, pelo questionamento e comunicação com os clientes.
O modelo conceitual de medição da qualidade do serviço, desenvolvido por Zeithaml, Parasuraman e Berry (1985), parte do conceito de que a qualidade do serviço se determina pela comparação do serviço esperado com o recebido. A essa diferença os autores chamam "gap 5". Ela é geralmente avaliada com base em cinco dimensões da qualidade do serviço, que são: confiabilidade, capacidade de resposta, segurança, elementos tangíveis e empatia. O instrumento utilizado para avaliação da qualidade do serviço consiste em um questionário específico para o serviço que se pretende medir. Nesse questionário, sã refletidos os atributos para cada dimensão da qualidade do serviço (confiabilidade, garantia etc.). Esses atributos devem ser previamente coletados de diversas fontes, mas, fundamentalmente, dos próprios clientes. O questionário deve medir as expectativas e as percepções de cada atributo. O questionário proporciona informações completas, que permitem analisar os aspectos mais valorados pelos clientes e onde são geradas as maiores deficiências. Essa ferramenta, se utilizada adequadamente, pode ser uma valiosa fonte de ajuda para alavancar as melhorias necessárias, de acordo com o requerido pelo cliente, ao mesmo tempo em que permite verificar se os esforços e recursos em que a empresa está investindo, com a finalidade de executar seus serviços, estão sendo distribuídos conforme as expectativas e valorações dos clientes.
2.3 Valor
Embora o construto de valor percebido tenha sido identificado por Parasuraman (1997) como uma das mais importantes medidas na busca de vantagem competitiva pelas empresas, a literatura a respeito ainda é relativamente restrita (DOMINGUEZ, 2000). Zeithaml (1988, p. 14) conceitua valor percebido como sendo “a avaliação total do consumidor sobre a utilidade de um produto, baseado em percepções do que é recebido (benefícios) e do que é dado (sacrifícios)”. De forma sucinta, Gale (1996, p. 16) conceitua o valor como “a qualidade percebida pelo mercado, ajustada pelo preço relativo de seu produto”. Já Woodruff (1997 enxerga o valor como sendo a percepção do cliente em relação às preferências e às avaliações dos atributos do produto, do desempenho desses atributos e das conseqüências originadas pelo uso. Os clientes enxergam o produto como um conjunto de atributos. Assim, quando compram e usam o produto, desenvolvem preferências e desejos por certos atributos, que lhes proporcionam as conseqüências desejadas nas situações de uso (conceito de valor em uso), atendendo a seus objetivos e gerando satisfação com o valor percebido.
2.4 Satisfação de clientes
O conceito de satisfação do consumidor vem ocupando uma posição importante no pensamento e na prática do marketing. A satisfação é o resultado mais importante da atividade mercadológica e serve para fazer a ligação entre processos que culminaram em compra e consumo com fenômenos de pós-compra, como atitude de troca, repetição da compra e lealdade à marca. Conceitualmente, a satisfação é uma conseqüência da compra e uso, resultante da comparação feita pelos consumidores das recompensas e custos da transação em relação às conseqüências antecipadas (CHURCHILL & SUPRENANT, 1982). Harvey (1998) concorda com essa definição, salientando que “a satisfação mede o quanto os resultados produzidos para o cliente e o processo ao qual ele atravessou para obter esses resultados atendem às suas expectativas”.
5 Por outro lado, Oliver (1980) reconhece o papel das expectativas como padrões de comparação, sem os quais a satisfação, como resposta humana, não pode existir. Mas difere do paradigma básico ao considerar a comparação entre expectativas e desempenho como um dos vários processos de comparação que o consumidor realiza ao avaliar um bem ou serviço. Segundo esse modelo, o consumidor pode realizar dois tipos de processos cognitivos (comparações) e psicológicos. O desempenho, afirma esse autor, pode afetar a satisfação diretamente ou, em outras palavras, sem o auxílio de outras influências ou moderadores da satisfação. Mas também é o ponto de partida dos processos de comparação e dos processos psicológicos realizados pelo consumidor. Oliver (1980) descreve os processos psicológicos que intervêm na formação de julgamentos de satisfação. Esses processos são menos observáveis, mas são essenciais para compreender o processo de satisfação, por estarem baseados em dissonância cognitiva. Essa dissonância consiste em manifestações de medo e ansiedade que o consumidor pode experimentar no momento de fazer a compra, como resultado de previsões de que o produto não terá o desempenho desejado ou esperado. Segundo o autor, esse temor continua depois da compra, antes do uso e, provavelmente, permanecerá durante o uso do produto.
2.5 Lealdade
Anderson, Fornell & Lehmann (1994) verificaram que um dos principais fatores que levam à lealdade dos clientes é a satisfação destes com o produto e / ou serviço de seus fornecedores. Esses autores apontaram ainda outros benefícios com relação a clientes satisfeitos e leais: redução da sensibilidade ao preço, imunização dos clientes em relação aos esforços da concorrência, custos de transações mais baixos, redução dos custos decorrentes de falhas, custos mais baixos para atrair novos clientes e melhor reputação da empresa.
Existem várias definições para o que se chama de fidelização ou "lealdade do cliente". Para Oliver (1997, p. 6), fidelidade é “um compromisso forte em recomprar ou repatrocinar um produto ou serviço preferido consistentemente no futuro, apesar das influências circunstanciais e tentativas de marketing, que podem acarretar um comportamento de troca”. Já Lovelock e Wright (2001) consideram a lealdade como “a vontade de um cliente de continuar prestigiando uma empresa durante um período prolongado de tempo, comprando e utilizando seus bens e serviços em uma base repetida e preferivelmente exclusiva, e recomendando voluntariamente os produtos da empresa".
Oliver (1997), procurando analisar relações entre satisfação e lealdade, verificou que a primeira é um estado temporal pós-uso, decorrente de uma situação de consumo única ou de experiências repetidas, que refletem como um produto ou serviço conseguiu suprir seu propósito. A partir da perspectiva da empresa, a satisfação é entregue ao consumidor. Já a lealdade é um estado de preferência duradouro, obtido por meio de uma postura determinada do cliente para com a empresa. Esse autor conclui afirmando que a satisfação não se transforma em lealdade sem a existência de outros fatores. Dessa forma, um consumidor pode continuar satisfeito, mas não ir além desse estado.
3. Metodologia
Para responder aos objetivos do trabalho, foi desenvolvida uma pesquisa descritiva, utilizando-se de estratégias quantitativas. Pode ser definida como descritiva, uma vez que tem como objetivo principal a descrição de algo e apenas relatar como ocorrem certos fenômenos ou como se comportam certas variáveis em determinada situação, sendo orientada por hipóteses teóricas pré-estabelecidas sobre o fenômeno estudado (Malhotra, 2001).
Como desenho mais apropriado para a presente pesquisa, optou-se por um survey
interseccional, em que os dados são coletados em um único momento de uma amostra
6 (Babbie, 1999). O instrumento utilizado para coleta de dados foi um questionário composto por 35 (trinta e cinco) questões distribuídas da seguinte maneira: (1) caracterização do relacionamento do respondente com a operadora de telefonia móvel (T1 a T4); (2) escalas referentes aos construtos imagem, valor, qualidade de serviço, satisfação e lealdade dos clientes (Q1 a Q27); e (3) caracterização do respondente (P1 a P3).
A amostra utilizada foi do tipo não probabilística. Os respondentes foram abordados aleatoriamente “na rua” em diferentes cidades do centro-oeste do estado de Minas Gerais (Arcos, Formiga, Lagoa da Prata, Bambuí, Luz, Pains, Bom Despacho, Santo Antônio do Monte) por diferentes grupos de alunos do 3º. período do curso de Administração da PUC Minas em Arcos, que foram devidamente treinados para essa tarefa. Coletou-se 758 questionários, sendo que destes, 728 foram efetivamente utilizados nas análises finais. Foram excluídos todos os 30 (trinta) casos em que havia respostas em branco ou problemas de preenchimento.
Os dados coletados foram tabulados e submetidos a análises uni e mutlivariadas com o auxílio do SPSS (Statistical Package for the Social Science). Utilizou-se a regressão linear simples e múltipla para entender as relações existentes entre os construtos em estudo e a análise discriminante para determinar quais indicadores são mais significativos para determinar grupos de clientes com alta-média-baixa lealdade.
3.1 Operacionalização das variáveis
O detalhamento dos itens utilizados para operacionalizar os construtos é apresentado abaixo no Quadro1. Foram utilizadas escalas do tipo Likert de 7 pontos com diferentes âncoras.
Quadro 1 – Operacionalização dos construtos
Construto Fonte Questões utilizadas
Imagem
Questionário original do Índice Europeu de
Satisfação de Clientes.
Q.1) Eu vejo a minha operadora de telefonia celular como uma empresa inovadora e voltada para o futuro.
Q.2) Eu vejo a minha operadora de telefonia celular como uma empresa em que se pode confiar.
Q.3) Eu vejo a minha operadora de telefonia celular como uma empresa estável e bem posicionada no mercado.
Q.4) Eu vejo a minha operadora de telefonia celular como uma empresa que se preocupa com seus clientes.
Q.5) Eu vejo a minha operadora de telefonia celular como uma empresa que presta uma importante contribuição para a sociedade.
Qualidade dos serviços
Zeithaml, Berry e Parasuraman (1996).
Q.6) A minha operadora de telefonia celular mantém seu foco nos interesses principais dos clientes.
Q.7) Os funcionários da minha operadora de telefonia celular demonstram boa vontade ao atender aos clientes.
Q.8) A minha operadora de telefonia celular fornece os serviços como prometido.
Q.9) A minha operadora de telefonia celular é justa e transparente nos preços praticados e nas cobranças realizadas.
Q.10) O atendimento nas lojas próprias e agentes credenciados é feito com rapidez, cortesia e educação e meus problemas são sempre resolvidos. Q.11) Os modelos de aparelho celular disponibilizados pela minha operadora são compatíveis com as minhas exigências de design, funções e tecnologia.
Q.12) A minha operadora de telefonia celular têm facilidade para resolver os problemas dos clientes.
Q.13) A minha operadora de telefonia celular possui cobertura suficiente para atender as minhas necessidades, ou seja, tenho a possibilidade de usar
7 os serviços em um grande número de cidades e estradas.
Q.14) Eu consigo fazer e receber ligações, pela minha operadora, com som claro e sem interrupções até o final da conversa.
Valor
Fornell et. al. (1996) e questionário original do Índice
Europeu de Satisfação de
Clientes.
Q.15) Qual é a sua avaliação da qualidade dos serviços de telefonia frente ao preço pago?
Q.16) O telefone celular tem um valor para mim?
Q.17) Os benefícios proporcionados pelo telefone celular são inferiores aos custos totais com o mesmo.
Q.18) A qualidade do atendimento telefônico e do atendimento das lojas próprias e agentes credenciados da minha operadora é compatível com o preço que pago.
Satisfação Oliver (1997).
Q.19) O serviço de telefonia celular da minha operadora é exatamente o que necessito.
Q.20) Estou satisfeito com a decisão de utilizar os serviços da minha operadora de telefonia celular.
Q.21) Minha decisão em escolher a minha operadora de telefonia celular foi a mais sensata.
Q.22) Se eu pudesse voltar atrás, usaria os serviços de outra empresa. Q.23) Estou seguro de ter feito a coisa certa ao escolher a minha operadora de telefonia celular.
Lealdade
Fornell et. al. (1996), Zeithaml, Berry e Parasuraman (1996) e questionário original do Índice Europeu de Satisfação de Clientes.
Q.24) Qual a sua propensão a continuar cliente da sua operadora de telefonia celular?
Q.25) Em que medida é provável que você fale coisas positivas sobre a sua operadora de telefonia celular?
Q.26) Se eu pudesse manter o meu número de celular, eu trocaria de operadora.
Q.27) Em que medida é provável que você escolha os serviços de outra operadora de telefonia celular numa próxima oportunidade?
Uma medida global para cada um dos construtos [MedImagem, MedValor, MedQuali, MedSatis, MedLeal] foi calculada a partir da média aritmética simples das respostas dadas às questões que funcionaram como seus respectivos indicadores. Assim, para um respondente genérico (Rn), por exemplo, calculamos:
5 5 4 3 2 1 Imagem Q Q Q Q Q Med = + + + +
A unidimensionalidade de um construto – que não é medida através do alfa de
Cronbach – pode ser verificada através da análise de componentes principais. Conforme
indicado por Hair et al (2005), um construto é tido como unidimensional quando apresentar apenas um componente com autovalor maior do que 1. Cada um dos construtos incluídos no instrumento de coleta de dados foi, então, submetido a essa análise. Os valores de KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) para os construtos Imagem (0,811), Qualidade de Serviço (0,852) e Satisfação (0,845) ficaram dentro do intervalo que Hair et al (2005) considera como “admirável”, ou seja, acima de 0,80. Para o construto Lealdade, o KMO igual a 0,75 representa um valor mediano segundo Hair et al (2005), mas supera o mínimo de 0,66 exigido por Malhotra (2001). O construto Valor, por sua vez, com um KMO igual a 0,624, já apresentava sinais de fragilidade de medida na presente pesquisa. Observa-se que o Teste de Esferecidade de Bartlett mostrou-se significativo para todos os construtos, o que rejeita a hipótese de que não há correlações significativas entre os itens do construto. O construto qualidade do serviço, entretanto, apresentou, originalmente, dois fatores. Um deles composto pelas questões 13 e 14 que foram, então, retiradas da escala.
3.2 Análise de confiabilidade das escalas através do alfa de Cronbach
A confiabilidade mostra até que ponto uma escala produz resultados consistentes quando se fazem medidas repetidas. Quando vários itens são somados para formar um escore total para uma escala, fala-se da validade de consistência interna. Em escalas desse tipo, cada item mede um aspecto do construto medido por toda a escala (Malhotra, 2001). Para Hair et al
8 (2005), uma confiabilidade aceitável pede uma alfa de Cronbach de pelo menos 0,70. No entanto, reconhece que valores menores possam ser aceitos no caso de estudos exploratórios. Malhotra (2001), de forma semelhante, aponta que um valor de 0,60 já indicaria confiabilidade insatisfatória. Os valores do alfa de Cronbach para as escalas utilizadas nesse trabalho são indicados na Tabela 1.
Tabela 1 – Confiabilidade das escalas
Construto Itens da Escala Alfa de Cronbach se o item for excluído Alfa de Cronbach
Q1 0,767 Q2 0,753 Q3 0,764 Q4 0,756 Imagem Q5 0,798 0,807 Q6 0,815 Q7 0,805 Q8 0,803 Q9 0,811 Q10 0,807 Qualidade de Serviço Q12 0,787 0,833 Q15 0,349 Q16 0,408 Q17 0,510 Valor Q18 0,412 0,469 Q19 0,857 Q20 0,804 Q21 0,801 Q22 0,858 Satisfação Q23 0,804 0,861 Q24 0,758 Q25 0,797 Q26 0,794 Lealdade Q27 0,775 0,834
Nessa fase, o construto VALOR foi excluído por não apresentar uma confiabilidade mínima exigida. Além disso, a questão 11, referente ao construto qualidade dos serviços, foi descartada para garantir uma maior confiabilidade para a escala. Dessa forma, o modelo teórico inicial construído para essa pesquisa e apresentado no referencial teórico, foi reduzido conforme ilustra a Figura 2, abaixo:
Figura 2 – Modelo teórico efetivamente utilizado nas análises multivariadas a seguir
3.3 Caracterização da amostra utilizada nas análises
Qualidade dos serviços Imagem Lealdade Satisfação
9 Fundamentalmente, a amostra foi composta por pessoas jovens com idade entre 15 e 30 anos (80,3%), com curso superior incompleto (68,1%) que são clientes de sua respectiva operadora a pelo menos 6 meses, como indica a Tabela 2. Esse tempo mínimo de relacionamento é particularmente importante para uma avaliação mais consciente e acurada – por parte dos respondentes - das variáveis propostas no modelo de análise.
Tabela 2 – Tempo de relacionamento dos clientes entrevistados
Tempo de Relacionamento Freqüência Percentual
Menos de 6 meses 141 19,4
De 6 meses a 1 ano 204 28,0
De 1 a 2 anos 194 26,6
Mais de 2 anos 189 26,0
A distribuição uniforme entre clientes “respondentes” e operadoras, como descreve a Tabela 3, é resultado do critério de amostragem utilizado e contribuiu para uma maior validade das conclusões gerais acerca das relações entre as variáveis do estudo.
Tabela 3 – Distribuição dos clientes respondentes e operadoras
Operadora Freqüência Percentual
A 174 23,9 B 178 24,5 C 193 26,5 D 183 25,1 Desde o início da pesquisa, foi planejada uma coleta equilibrada de questionários
tendo em vista que a concentração em uma ou outra operadora poderia provocar vieses nas análises. Na região em que foi realizada a coleta de dados, apenas quatro das principais operadoras do país tinham atuação expressiva.
4. Discussão dos dados 4.1 Análise de Regressão
De acordo com Hair et al (2005), a análise de regressão múltipla é uma técnica estatística utilizada para analisar a relação entre uma única variável dependente (critério) e várias variáveis independentes (preditoras). O conjunto de variáveis independentes ponderadas forma a variável estatística de regressão (conhecida como equação ou modelo de regressão), uma combinação linear das variáveis independentes que melhor prevê a variável dependente. Os pesos (coeficientes β) denotam a contribuição relativa das variáveis independentes para a previsão ou explicação geral e facilitam a interpretação sobre a influência de cada variável. Pode-se determinar a intensidade da relação estipulada pela equação de regressão múltipla utilizando-se o coeficiente de correlação múltipla R2 também chamado de coeficiente de determinação múltipla e/ou de R2 ajustado. Ajustado para o número de variáveis independentes e para o tamanho da amostra. Esse coeficiente varia entre 0 e 1 e significa a proporção da variação total na variável dependente que é explicada pelo modelo de regressão construído – quanto mais próximo de 1 maior é o ajuste da função de regressão aos dados (Malhotra, 2001).
No caso desse estudo, com base no modelo teórico adotado, foram utilizados dois modelos de regressão linear (Múltipla, no caso do Modelo 1, e Simples, no caso do Modelo 2) com o objetivo de investigar em que grau Qualidade de Serviço e Imagem impactam a Satisfação dos Clientes (Modelo 1) e, em que medida a Satisfação impacta a Lealdade (Modelo 2). Para ambos os casos, foi realizada uma análise de variância (ANOVA), para
10 verificar se as variáveis independentes influenciam linearmente a variável dependente. O resultado da ANOVA foi bastante significativo (0,000), o que nos permite inferir que há evidências de que os modelos podem se adequar ao estudo proposto.
Tabela 4 - Modelo 1 de regressão - [SA] = βο + β1.[QS] + β2.[IM] + e
Variável
Dependente Independente Variável β padronizado (Coeficientes) Sig.
R2
ajustado (Mod. RegressãoSig. )
Qualidade Serviço 0,317 0,000
Satisfação Imagem 0,385 0,000 0,414 0,414
Apesar de um ajuste apenas moderado (R2ajustado = 0,414) o modelo de regressão e os
coeficientes são significativos, o que nos permite, tendo em vista as peculiaridades da pesquisa em ciências sociais, persistir na análise para extrair conclusões dotadas de relevância prática. A equação revela a magnitude e as direções (positivas) das relações entre as variáveis conforme o que foi hipotetizado no modelo teórico dessa pesquisa. A influência das variáveis Qualidade de Serviço e Imagem sobre a Satisfação praticamente se equivalem (ver coeficientes β padronizado) e são capazes de explicar 41,4% da variância nessa variável. A partir
desses resultados podemos concluir que um aumento na Qualidade do Serviço (QS) prestado e uma “boa” Imagem (IM) perante os usuários estão relacionados com índices mais altos de Satisfação (SA).
Tabela 5 - Modelo 2 de regressão - [LA] = βο + β1.[SA] + e
Variável
Dependente Independente Variável β padronizado (Coeficientes) Sig.
R2
ajustado (Mod. RegressãoSig. )
Lealdade Satisfação 0,803 0,000 0,644 0,000
Além de apresentar um nível de ajuste (R2ajustado = 0,644) superior, o modelo de
regressão e os coeficientes são também significativos, revelando a magnitude e a direção (positiva) da relação entre as variáveis conforme o que foi hipotetizado no modelo teórico da pesquisa. Assim, níveis elevados de Satisfação (SA) estão diretamente relacionados com graus maiores de Lealdade dos clientes (LA).
Estabelecidas as relações, partiu-se para uma segunda etapa de análise dos dados, cujo objetivo fundamental foi identificar quais seriam as variáveis – ou indicadores operacionais – que estão mais fortemente relacionados com graus elevados de lealdade. Para isso, lançou-se mão da análise discriminante.
4.2 Análise Discriminante
Segundo Hair et al (2005), a análise discriminante é uma técnica estatística multivariada utilizada quando se quer estabelecer relações entre uma variável dependente não métrica e variáveis independentes métricas. Por meio da análise discriminante é possível identificar quais variáveis são mais relevantes para explicar as diferenças entre os grupos que sejam heterogêneos num contexto, mas homogêneos entre si. Trata-se da obtenção de uma função, que é a combinação linear de duas ou mais variáveis independentes, e que discrimina melhor entre os grupos definidos a priori.
Dois métodos computacionais são normalmente utilizados na determinação da função discriminante: a estimação simultânea – quando se quer incluir todas as variáveis independentes na análise, e a estimação passo a passo (stepwise) utilizada no presente trabalho – quando a intenção é identificar as variáveis com maior poder de discriminação. Nesse caso, as variáveis independentes são analisadas uma a uma, iniciando com a que
11 melhor discrimina dentre todas as outras (Malhotra, 2001). O primeiro passo para a realização de uma análise discriminante é a definiçao dos grupos que se pretende estudar, isto é, a definiçao da variavel categórica (nào-métrica) a ser utilizada.
O parâmetro utilizado aqui, para a classificação dos grupos, foi o grau de lealdade dos consumidores. Considerando a variável Lealdade [LA] como a média das respostas assinaladas pelos respondentes nas questões Q24, Q25, Q26 e Q27 que variavam em uma escala do tipo Likert de 1 a 7, o grau de lealdade foi definido da seguinte forma:
• Lealdade Baixa → [MedLeal] < 3 • Lealdade Média → 3 <= [MedLeal] < 5 • Lealdade Alta → [MedLeal] >= 5
Em seguida foi preciso escolher as variáveis independentes métricas que irão discriminar a variável dependente. As variáveis independentes utilizadas nesse artigo são descritas na Tabela 6 juntamente com as suas respectivas médias obtidas para cada um dos grupos. Correspondem às questões relativas à Qualidade de Serviço [QS] – Q6, Q7, Q8, Q9, Q10 e Q12, e à Imagem [IM] – Q1, Q2, Q3, Q4, e Q5. A variável Satisfação [SA] não foi utilizada como independente por ser considerada, assim como a lealdade, um construto que é “resultado” de outros. Nossa pressuposição está fundamentada, pelos modelos de regressão descritos na seção anterior – Imagem e Qualidade antecedem Satisfação (Modelo 1) e Satisfação antecede Lealdade (Modelo 2), logo, se quisermos saber como/onde atuar operacionalmente para obter lealdade, precisamos ir ao que consideramos a raiz do problema, ao início da cadeia de construtos, ou seja, à imagem e à qualidade de serviço.
Tabela 6 - Média das variáveis independentes associada aos grupos de lealdade
Lealdade Variáveis Independentes
Baixa Média Alta
Q1 - Empresa inovadora e voltada para o futuro 4,30 4,71 5,68
Q2 - Empresa em que se pode confiar 3,88 4,73 5,48
Q3 - Empresa estável e bem posicionada no mercado 4,38 5,09 5,98
Q4 - Empresa que se preocupa com seus clientes 3,95 4,52 5,20
Q5 - Empresa que presta uma importante contribuição para a sociedade 3,43 4,19 4,47
Q6 – Foco nos interesses principais dos clientes 3,88 4,33 4,99
Q7 - Funcionários demonstram boa vontade ao atender aos clientes 4,28 4,74 5,60
Q8 - Fornece os serviços como prometido 4,33 4,67 5,69
Q9 - É justa e transparente nos preços praticados e nas cobranças
realizadas 3,76 4,31 4,85
Q10 - O atendimento nas lojas próprias e agentes credenciados é feito
com rapidez, cortesia e educação e meus problemas são sempre resolvidos
3,85 4,46 5,12
Q12 – Tem facilidade para resolver os problemas dos clientes 3,62 4,50 5,32 Os resultados da análise de discriminante mostram que 5 (cinco) variáveis independentes (Q3, Q12, Q8, Q1 e Q5) discriminam a variável dependente (Lealdade - baixa, média ou alta). A Tabela 7 apresenta a estatística Wilk’s Lambda e o nível de significância de cada variável selecionada.
12 Tabela 7: Resultados da análise discriminante stepwise
Step Entrada da Variável Lambda Wilk’s Sig.
1 Q3 - Empresa estável e bem posicionada no mercado 0,856 0,000
2 Q12 - Tem facilidade para resolver os problemas dos clientes 0,797 0,000
3 Q8 - Fornece os serviços como prometido 0,777 0,000
4 Q1 - Empresa inovadora e voltada para o futuro 0,765 0,000
5 Q5 - Empresa que presta uma importante contribuição para a sociedade 0,756 0,000 A análise discriminante processou duas funções discriminantes formadas a partir das variáveis estudadas cujas principais características estão descritas na Tabela 8. A função 1 se apresenta como a principal delas porque é responsável por 91,9% da variância total explicada, mas a função 2 também contribui significativamente para a diferença dos grupos.
Tabela 8 - Teste Wilk’s Lambda
Teste da
função Valor Auto % Variância explicada Lambda Wilk´s Chi-square Df Sig. Coef. Correl. Canônica
1 0,290 91,9 0,756 202,168 10 0,000 0,474
2 0,025 8,1 0,975 18,170 4 0,001 0,158
Os coeficientes de correlação canônica encontrados, incluindo as 5 (cinco) variáveis selecionadas pelo procedimento stepwise indicam que as funções discriminantes possuem alto grau de significância, mas que o poder de ajuste aos dados é apenas mediano. No entanto, considerando que o trabalho é uma pesquisa em ciências sociais, e que certamente existe uma série de outras variáveis não previstas no modelo que poderiam interferir nos resultados, os dados coletados e as funções discriminantes obtidas são importantes elementos no entendimento da questão de pesquisa levantada e contribuirá para futuros estudos.
A Tabela 9 exibe os coeficientes das funções discriminantes canônicas padronizadas. Essa tabela mostra que as variáveis Q3 – empresa estável e bem posicionada no mercado e Q12 – facilidade para resolver os problemas dos clientes são as que têm uma contribuição maior na função discriminante 1 (0,478 e 0, 426 respectivamente). Na seqüência, emergem as variáveis Q1 – empresa inovadora e voltada para o futuro, e Q8 – fornecer os serviços
conforme prometido (0,285 e 0,276). Prognosticadores com coeficientes padronizados
relativamente grandes contribuem mais para o poder discriminatório da função (Malhotra, 2001).
Tabela 9: Coeficientes da função discriminante canônica padronizada.
Coeficientes padronizados da
função Variáveis Independentes
1 2
Q3 - Empresa estável e bem posicionada no mercado 0,478 0,269
Q12 - Tem facilidade para resolver os problemas dos clientes 0,426 0,524
Q1 - Empresa inovadora e voltada para o futuro 0,285 -0,486
Q8 - Fornece os serviços como prometido 0,276 -0,698
13 A partir das funções discriminantes são calculados os scores discriminantes para cada observação feita, permitindo assim, classificar se um valor observado nas variáveis independentes é proveniente de um consumidor com um grau de Lealdade [LA] alto, médio ou baixo. Para tanto, utiliza-se a fórmula geral da função discriminante cujos coeficientes estão descritos na Tabela 10.
Tabela 10: Função discriminante linear de Fisher.
Grau de Lealdade Variáveis
Baixo Médio Alto
Q1 - Empresa inovadora e voltada para o futuro 0,866 0,825 1,073
Q3 - Empresa estável e bem posicionada no mercado 1,300 1,590 1,856
Q5 - Empresa que presta uma importante contribuição para a sociedade 0,297 0,447 0,293
Q8 - Fornece os serviços como prometido 0,902 0,795 1,056
Q12 - Tem facilidade para resolver os problemas dos clientes 0,560 0,882 1,058
Constante -10,187 -11,543 -15,973
A Tabela 11, abaixo, apresenta os resultados de classificação obtidos a partir da função discriminante. Pode-se verificar que o percentual de elementos do grupo com Baixo grau de
lealdade corretamente classificados após a aplicação da análise discriminante é de 13,3%,
enquanto o percentual de acerto para o grupo com Médio grau de lealdade é de 66,5%, e para o grupo com Alto grau de lealdade é de 67,9%. Portanto, em média, 59,9% dos elementos foram corretamente classificados após a aplicação da análise discriminante.
Tabela 11: Matriz de classificação.
Grau de lealdade Grupo
Original
Número de
Casos Baixo Médio Alto
Baixo 98 13 (13,3%) 65 (66,3%) 20 (20,4%)
Médio 334 10 (3,0%) 222 (66,5%) 102 (30,5%)
Alto 296 4 (1,4%) 91 (30,7%) 201 (67,9%)
Segundo Hair et al (2005), é possível verificar se esse percentual de classificação correto é satisfatório, pode-se aplicar um teste estatístico adicional visando verificar o poder discriminatório da matriz de classificação quando comparada a um modelo aleatório, a estatística Press’s Q, que é dada pela fórmula:
Press’s Q = [N-(n*K)]2/N*(K-1), onde: N = Número total da amostra; n = Número de
observações corretamente classificadas e K = Número de grupos.
Substituindo os valores na fórmula (N=728, n=436, K=3), chega-se a um valor para a estatística Q igual a 58,56. Como este valor excede, e muito, ao valor crítico (6,63 a um nível
de significância de 1%), pode-se concluir que a discriminação dos clientes nos três grupos foi
significativamente melhor do que uma distribuição aleatória. Muito embora o percentual de elementos corretamente classificados após a aplicação da técnica (59,9%) possa parecer baixo, na aplicação em casos práticos da técnica de análise discriminante em ciências sociais é comum encontrar valores dessa ordem (Andreassi e Sbragia, 2001).
Segundo Hair et al (2005), a análise discriminante pode ser (e é) utilizada para determinar quais das variáveis independentes explicam o máximo de diferenças nos perfis de escore médio dos dois ou mais grupos. Martensen, Gronholdt e Kristensen (2000) salientam ainda que um profundo conhecimento sobre os fatores que levam à satisfação e à lealdade pode auxiliar as empresas na alocação de recursos escassos, buscando a otimização de sua performance. Nesse sentido, vale ressaltar como contribuição maior da análise discriminante, nesse trabalho, a indicação das variáveis Q3 – [Empresa estável e bem posicionada no
14
inovadora e voltada para o futuro], Q8 [Fornecer os serviços como prometido] e Q5 – [Empresa que presta uma importante contribuição para a sociedade], respectivamente, como
os principais indicadores de um maior (ou menor) grau de lealdade (baixo, médio, alto) dos clientes de operadoras de telefonia celular no centro oeste de Minas Gerais, e que devem, primordialmente, ser alvo da ação gerencial.
5. Considerações Finais
A análise dos modelos de regressão estimados com base nos dados coletados leva-nos a observar que a percepção de Qualidade do Serviço e da Imagem tem impacto direto e positivo sobre a Satisfação dos clientes (Modelo 1). De maneira semelhante, a Lealdade é influenciada direta e positivamente pela Satisfação (Modelo 2). Essas constatações estão em conformidade com os resultados obtidos por Fornell et al. (1996), Gonçalves Filho (2001) e Veiga (2000). Confirmam também, pelo menos em parte, os pressupostos teóricos dos índices europeu e americano de satisfação dos clientes.
A utilização dos modelos de regressão – tendo em mente o modelo teórico proposto para a pesquisa – faz transparecer, e até certo ponto, com os resultados obtidos, subsidia, a linha de raciocínio utilizada no presente trabalho. Imaginamos uma relação linear que cumpriria uma seqüência lógica partindo de construtos “início” (operacionais) – Imagem e Qualidade de Serviço -, passando por um primeiro construto “meio” – Satisfação -, para só então chegar ao construto “fim”, que mais nos interessa – Lealdade. Nesse sentido, tradicionalmente, poderíamos encerrar o artigo dizendo que as empresas do setor de telefonia móvel deveriam investir seus esforços em imagem e qualidade de serviço para obterem a satisfação de seus clientes, aumentando assim a propensão dos mesmos à lealdade. No entanto, a análise discriminante permitiu que aprofundássemos nossas análises para poder dizer em que tipo de imagem e em quais aspectos específicos da qualidade de serviço os gerentes deveriam investir seus recursos cada vez mais escassos.
Conseguimos, com isso, verificar que é preciso, primordialmente, empreender ações que permitam construir uma imagem de empresa estável, inovadora e preocupada com a sociedade. Por um lado, o cliente parece precisar de um “refúgio” propiciado pela estabilidade da operadora que, de certa maneira, poderia garantir a redução dos custos de mudança (mudança de plano – sem as antigas regalias, perda de “pontos acumulados” em promoções, alteração do número etc). Por outro lado, em meio a tantas variações/adaptações/mudanças tecnológicas relativas não só aos aparelhos disponíveis, mas também ao próprio serviço de telecomunicação (GSM, TDMA, CDMA etc) os clientes, em sua maioria “perdidos”, por não entender muito bem essa “sopa de letrinhas”, parecem deixar, a cargo da sua operadora, a tarefa de garantir que estão devidamente atualizados, desfrutando do que há de mais “avançado”.
No que diz respeito à qualidade dos serviços, é a capacidade de entregar o serviço conforme prometido e de resolver qualquer problema que eventualmente possa surgir. Esses dois indicadores estão intimamente relacionados e parecem demonstrar que o acirramento da concorrência e a conseqüente necessidade de ocupar, o mais rápido possível, os espaços no mercado, para ganhar escala e barrar o avanço de novos entrantes, fez com que as operadoras prometessem mais do que poderiam cumprir. A infra-estrutura necessária para suportar um número crescente de usuários ainda está sendo construída e parece não ter, ainda, condições de atender a contento a demanda que foi gerada. Desenha-se, portanto, a necessidade de empreender ações tanto sob uma perspectiva tecnológica para suportar as promessas “de venda”, quanto de marketing, especificamente, consciente das limitações operacionais, para gerenciar as expectativas dos clientes. Atenção especial deve ser dada aos serviços de atendimento aos clientes (SAC), bem como aos agentes credenciados, no sentido de dotá-los
15 de efetiva capacidade/autonomia para tratar as reclamações dos clientes e para resolver eventuais problemas.
Tal situação pode, de certa forma, ser explicada pelo fato de que se trata de um setor que despontou relativamente a pouco tempo no Brasil e que está, ainda, em processo de consolidação. O padrão de concorrência na indústria ainda está sendo definido, as regras de funcionamento não se estabilizaram e os clientes são permanentemente “bombardeados” com novos entrantes, diferentes ofertas, promessas e tecnologias que acabam causando grande confusão e incerteza.
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