UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA

PROGRAMA DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

FATORES DA SATISFAÇÃO E FIDELIDADE DE CLIENTES: UM ESTUDO NO SETOR DE TELEFONIA MÓVEL CELULAR

por

MARCIO ANTONIO DIAS PEREIRA ENGENHEIRO ELÉTRICO, UFPB, 1993

ESPECIALISTA EM ENGENHARIA BIOMÉDICA, UFPB, 1995 ESPECIALISTA EM ENGENHARIA DE TELECOMUNICAÇÕES, PUC-RIO, 2001

TESE SUBMETIDA AO PROGRAMA DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE COMO PARTE DOS

REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE

MESTRE EM CIÊNCIAS EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

DEZEMBRO, 2006

© 2006 MARCIO ANTONIO DIAS PEREIRA.TODOS OS DIREITOS RESERVADOS.

O autor, aqui designado, concede ao Programa de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Rio Grande do Norte permissão para reproduzir, distribuir, comunicar ao público, em papel ou meio eletrônico, esta obra, no todo ou em parte, nos termos da Lei.

Assinatura do Autor: ______________________________________________

APROVADO POR:

______________________________________________________________Prof. Rubens Eugênio Barreto Ramos, D.Sc. – Orientador, Presidente

______________________________________________________________Profa. Anatália Saraiva Martins Ramos, D.Sc. – Membro Examinador

______________________________________________________________Profa. Tereza de Souza, Dr. – Membro Examinador Externo

ii

Divisão de Serviços Técnicos Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / Biblioteca Central Zila Mamede

Pereira, Marcio Antonio Dias. Fatores da satisfação e fidelidade de clientes: um estudo no setor de telefonia móvel celular / Márcio Antonio Dias Pereira . – Natal,RN, 2006. XV, 75 p.

Orientador: Rubens Eugênio Barreto Ramos Tese (Mestrado). Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Tecnologia. Programa de Engenharia de Produção.

1. Satisfação do Cliente. 2. Fidelidade do Cliente. 3. Qualidade. 4. Telecomunicações. I Ramos, Rubens Eugênio Barreto. II Título.

RN/UF/BCZM CDU 658.

iii

SOBRE O AUTOR

MÁRCIO ANTÔNIO DIAS PEREIRA é Engenheiro Eletricista (UFPB/1993), Especialista em Engenharia Biomédica (UFPB/1995) e Especialista em Engenharia de Telecomunicações (PUC-RJ/2002). Atuou como Engenheiro de Tráfego Telefônico, Comutação Telefônica, Manutenção, Implantação e Projetos (TELPA-TELEMAR/1996 a 2001). Atualmente é professor do quadro efetivo do Centro Federal de Educação Tecnológica do Piauí (CEFET/PI) em Teresina/PI, onde ministra as disciplinas de Eletrônica Analógica, Eletrônica Digital, Telefonia, Sistemas de Comunicação, Sistemas de Transmissão, Microprocessadores, Teoria da Informação e Automação Industrial, para os cursos de Redes de Comunicação e Técnico em Eletrônica., Gerente de Ensino de Nível Tecnológico (2004/2006), e Gerente de Administração da UNED de Piscos ( 2006)

iv

Ao meu pai, Airton Pereira da Silva e

irmã Mairta , in memoriam, minha mãe

Elza Dias Pereira, ao meu segundo pai

Jorge Francesco Adolhfo Cardynelly e a

amiga Tanyze Maria Sales pelo apoio e

incentivo ao meu desenvolvimento humano,

intelectual, profissional e ético.

v

AGRADECIMENTOS

À Universidade Federal do Rio Grande do Norte e ao Programa de Engenharia de

Produção (PEP) pela oportunidade de realização desse importante passo na minha vida

acadêmica e profissional.

Ao Prof. Dr. Rubens Eugênio Barreto Ramos, orientador, pela presteza e atenção com

que me orientou, sempre sugerindo cada passo para que pudesse alcançar os objetivos e

metas propostas.

Aos demais Professores do Programa de Engenharia de Produção, pela capacidade de ensinamento com que contribuíram durante o curso.

À Secretária do Programa de Engenharia de Produção, que com muito profissionalismo e presteza sempre foi solícita em todas as oportunidades no decorrer do curso.

A Deus, por me proporcionar à felicidade e a satisfação de mais uma conquista.

Aos colegas do CEFET-PI, especialmente as bibliotecárias da Biblioteca Francisco

Montojo – CEFET-PI

A meus familiares e amigos.

A todos os entrevistados que se dispuseram a participar da pesquisa.

vi

Resumo da Tese apresentada a UFRN/PEP como parte dos requisitos necessários para a

obtenção do grau de Mestre em Ciências em Engenharia de Produção.

FATORES DA SATISFAÇÃO E FIDELIDADE DE CLIENTES: UM ESTUDO NO SETOR DE TELEFONIA MÓVEL CELULAR

MÁRCIO ANTÔNIO DIAS PEREIRA

Dezembro2006

Orientador: Prof. Rubens Eugênio Barreto Ramos, D.Sc.

Curso: Mestrado em Ciências em Engenharia de Produção

Este estudo investiga os fatores que afetam a satisfação e fidelidade dos consumidores no

setor de telefonia móvel celular. Esta pesquisa parte do modelo proposto por Johnson et. al

(2001) no qual estabelece os fatores antecedentes da qualidade e fidelidade. Aplica-se uma

pesquisa tipo survey com uma amostra de 385 consumidores que utilizam o serviço móvel

celular na cidade de Teresina, uma capital da Região do Nordeste do Brasil, com análise de

estatística descritiva e análise de regressão múltipla. Os principais resultados apontam para

qualidade e preço como os principais fatores afetando a satisfação tanto para todos os

clientes quanto para os que reclamaram de algum problema. Para fidelidade além da

satisfação, também a imagem, o compromisso afetivo e compromisso calculado. De um

modo geral, o modelo adotado ajusta-se bem a explicação de fatores de satisfação e

fidelidade.

vii

Abstract of Master Thesis presented to UFRN/PEP as fulfillment of requirements to the

degree of Master of Science in Production Engineering

FACTORS AFFECTING CUSTOMER SATISFACTION AND LOYALTY: A STUDY ON MOBILE PHONE SECTOR

MÁRCIO ANTÔNIO DIAS PEREIRA

December /2006

Thesis Supervisor: Professor Rubens Eugênio Barreto Ramos

Program: Master of Science in Production Engineering

This thesis deals with the factors affecting customer satisfaction and loyalty in the mobile

phone telecom sector. It is adapted a model proposed by Johnson et al. (2001) of quality

and loyalty antecedent factors. It is conducted a survey with a sample of 385 customers of

mobile phone telecom sector in Teresina city, a capital of a Northeastern State of Brazil,

and descriptives and multiple regression statistical analysis. The main findings related to

satisfaction are that quality and service price are the significant factors affecting it.

Regarding loyalty, satisfaction, image, affective commitment, and calculate commitment

are the significant factors to explain it. The overall model used fairly explain the

satisfaction and loyalty outcomes.

viii

SUMÁRIO

CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO .............................................................................................................. 1

1.1 CARACTERIZAÇÃO DO MERCADO BRASILEIRO DE TELEFONIA MÓVEL CELULAR.................................... 1

1.1.1 O mercado de Telefonia Móvel Celular no Brasil........................................................................... 1

1.1.2 O papel da Agência Reguladora do Setor (ANATEL) .................................................................... 3

1.2 A CONTEXTUALIZAÇÃO DA SATISFAÇÃO E DA FIDELIDADE DO CONSUMIDOR........................................... 4

1.3 OBJETIVO................................................................................................................................................. 5

1.4 RELEVÂNCIA............................................................................................................................................ 5

1.5 ESTRUTURA GERAL DA DISSERTAÇÃO..................................................................................................... 5

CAPÍTULO 2 SATISFAÇÃO E FIDELIDADE DE CLIENTE ......................................................... 7

2.1 A SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR ............................................................................................................ 7

2.2 VALOR E SATISFAÇÃO .............................................................................................................................. 8

2.2.1 Valor para o cliente......................................................................................................................... 9

2.3 QUALIDADE PERCEBIDA E SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR ...................................................................... 10

2.4 A FIDELIDADE DO CONSUMIDOR............................................................................................................. 12

2.6 MODELOS DE ÍNDICES NACIONAIS DE SATISFAÇÃO ................................................................................ 14

2.6.1 Índice nacional Sueco ................................................................................................................... 14

2.6.2 Índice nacional Americano ........................................................................................................... 15

2.6.3 Índice nacional Europeu ............................................................................................................... 16

2.6.4 Modelo Proposto por Johnson et al. (2001).................................................................................. 17

2.7 ESTUDOS NACIONAIS SOBRE SATISFAÇÃO E FIDELIDADE COM MODELO DE JOHNSON ET AL. (2001)...... 19

2.8 A PESQUISA DE SATISFAÇÃO DO CLIENTE DA ANATEL........................................................................ 21

2.9 MODELO DA PESQUISA........................................................................................................................... 23

CAPÍTULO 3 METODOLOGIA DA PESQUISA............................................................................. 24

3.1 TIPOLOGIA DA PESQUISA ....................................................................................................................... 24

3.2 POPULAÇÃO ........................................................................................................................................... 25

3.3 PLANO AMOSTRAL................................................................................................................................. 25

3.4 Instrumento de Coleta de Dados ...................................................................................................... 26

3.5 COLETA DE DADOS ................................................................................................................................ 28

3.6 TÉCNICAS DE ANÁLISES......................................................................................................................... 29

3.6.1 Análise descritiva e exploratória................................................................................................... 29

3.6.2 Análise de regressão linear múltipla............................................................................................. 30

CAPÍTULO 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO.................................................................................. 32

4.1 VALIDAÇÃO DA PESQUISA ..................................................................................................................... 32

4.1.1 A AMOSTRA........................................................................................................................................ 32

4.1.2 VALIDAÇÃO DO QUESTIONÁRIO.......................................................................................................... 38

4.2. ANÁLISE DESCRITIVA ........................................................................................................................... 39

ix

4.2.1 QUALIDADE DAS INSTALAÇÕES FÍSICAS ............................................................................................. 39

4.2.2 Sobre Qualidade do Pessoal das Operadoras............................................................................... 42

4.2.3 Sobre a Qualidade no Atendimento............................................................................................... 45

4.2.4 Quanto a Avaliação Sobre Preços ................................................................................................ 46

4.2.5 Quanto a Gestão de Reclamações................................................................................................. 47

4.2.6 Quanto a Satisfação ...................................................................................................................... 48

4.2.7 Quanto a Imagem.......................................................................................................................... 50

4.2.8 Compromisso Afetivo e Calculado ................................................................................................ 51

4.2.9 Fidelidade ..................................................................................................................................... 53

4.3. ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA SATISFAÇÃO......................................................................................... 56

4.3.1 Fatores da Satisfação – todos pesquisados................................................................................... 56

4.3.2 Fatores da Satisfação - Reclamantes ............................................................................................ 58

4.3.3 FATORES DA SATISFAÇÃO – SÍNTESE .................................................................................................. 59

4.4. Análise de Regressão para Fidelidade............................................................................................ 60

4.4.1 Fatores da Fidelidade Pessoal – Todos ........................................................................................ 60

4.4.2 Fatores da Fidelidade Pessoal – Reclamantes.............................................................................. 61

4.4.3 Fidelidade para Recomendar – Todos .......................................................................................... 62

4.4.4 Fidelidade para Recomendar – Reclamante ................................................................................. 63

4.4.5 Fidelidade – Síntese ...................................................................................................................... 63

4.5 CONCLUSÃO DA ANÁLISE ESTATÍSTICA ................................................................................................. 64

CAPÍTULO 5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES................................................................... 67

5.1 PRINCIPAIS RESULTADOS DA PESQUISA ................................................................................................. 67

5.2 ANÁLISE CRÍTICA DOS OBJETIVOS ......................................................................................................... 69

5.3 IMPLICAÇÕES TEÓRICAS ........................................................................................................................ 69

5.4 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS ..................................................................................................................... 69

5.5 LIMITAÇÕES DA PESQUISA ..................................................................................................................... 70

5.6 DIREÇÕES DA PESQUISA......................................................................................................................... 70

5.7 RECOMENDAÇÕES.................................................................................................................................. 71

5.8 CONCLUSÃO........................................................................................................................................... 72

REFERÊNCIAS............................................................................................................................................. 73

ANEXOS......................................................................................................................................................... 77

ANEXO 1 – QUESTIONÁRIO DA PESQUISA......................................................................................... 78

ANEXO 2 – ANÁLISE DE RESPOSTAS EM BRANCOS........................................................................ 79

ANEXO 3 – ESTATÍSTICA DESCRITIVA, HISTOGRAMAS ............................................................... 81

ANEXO 4 – REGRESSÃO MÚLTIPLA: SATISFAÇÃO ....................................................................... 109

x

ANEXO 5 – REGRESSÃO MÚLTIPLA: FIDELIDADE........................................................................ 121

ANEXO 6 - MULTICOLINEARIDADE................................................................................................... 126

xi

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1 Fatores que afetam a satisfação e fidelidade, estudos nacionais........................20

Tabela 2.2 Estudos sobre satisfação e fidelidade.................................................................21

Tabela 2.3 Pesquisa ANATEL, Satisfação com os fatores Pesquisados em % (FIA-USP e

FAURGS, 2003) ..........................................................................................................21

Tabela 2.4 Índice de Satisfação com a TIM no Piauí (FIA-USP e FAURGS, 2003).........22

Tabela 2.5 Índice de Satisfação com a CLARO no Piauí (FIA-USP e FAURGS, 2003)....22

Tabela 3.1 Variáveis da Pesquisa ........................................................................................27

Tabela 3.2 Correlação dos impactos dos métodos de análise estatísticos. ..........................31

Tabela 4.1 Teste de Confiabilidade de Itens/Escala ............................................................38

Tabela 4.2 Regressão para Satisfação, método backward stepwise ....................................56

Tabela 4.3 Regressão para Satisfação, método forward stepwise .......................................57

Tabela 4.4 Síntese dos resultados dos métodos na Regressão para Satisfação – Todos......58

Tabela 4.5 Regressão para Satisfação (backward stepwise = forward stepwise)...............59

Tabela 4.6 Síntese da Regressão para Satisfação – Todos e Reclamantes ..........................60

Tabela 4.7 Regressão para Fidelidade Pessoal ....................................................................61

Tabela 4.8 Regressão para Fidelidade - Reclamantes..........................................................61

Tabela 4.9 Regressão para Fidelidade - Recomendar..........................................................62

Tabela 4.10 Regressão para Fidelidade para Recomendar - Reclamantes ..........................63

Tabela 4.11 Síntese da Regressão para Fidelidade e Recomendação – Todos e Reclamantes

.....................................................................................................................................64

xii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 Acessos móveis - telefonia celular (ANATEL, 2005) ........................................2

Figura 1.2 Telefones fixos instalados e em uso (ANATEL, 2005) ......................................2

Figura 1.3 Evolução Celular Pré-Pago e Pós-Pago (ANATEL,2005)..................................3

Figura 2.1 Valor total para o cliente (Kotler, 1999) .............................................................9

Figura 2.2 Critérios de um bom serviço de qualidade (Grönoos, 1983).............................11

Figura 2.3 Estrutura do Modelo de Dick e Basu (1994).....................................................14

Figura 2.4 Modelo sueco SCSB (Fornell, 1992; Johnson et al., 2001) ..............................15

Figura 2.5 Modelo Americano ACSI (Fornell(1996) .........................................................16

Figura 2.6 Modelo Europeu ECSI (Eklof, 2000)................................................................17

Figura 2.7 Modelo proposto por Johnson et al., 2001. .......................................................18

Figura 2.8 Modelo da Pesquisa...........................................................................................23

Figura 3.1 Distribuição de dados esperado para pesquisas de qualidade, satisfação e

fidelidade do cliente (Johnson & Gustafsson, 2000, p.81) ..........................................30

Figura 4.1 Distribuição de Clientes por Operadora ............................................................33

Figura 4.2 Tipo de Plano.....................................................................................................33

Figura 4.3 Experiência de Consumo...................................................................................34

Figura 4.4 Finalidade do Uso..............................................................................................35

Figura 4.5 Renda Mensal ....................................................................................................35

Figura 4.6 Consumo Mensal...............................................................................................36

Figura 4.7 Distribuição da população por sexo (Pesquisa e IBGE, 2006)..........................37

Figura 4.8 Distribuição da amostra por ano de nascimento (IBGE, 2006).........................37

Figura 4.9 Número de Lojas de Atendimento....................................................................39

Figura 4.10 Tamanho das Lojas de Atendimento ...............................................................39

Figura 4.11 Barulho/Som nas Lojas de Atendimento.........................................................40

xiii

Figura 4.12 Temperatura nas Lojas de Atendimento..........................................................40

Figura 4.13 Limpeza ...........................................................................................................41

Figura 4.14 Localização das Lojas .....................................................................................41

Figura 4.15 Estacionamento ...............................................................................................42

Figura 4.16 Acesso a portadores de deficiência física........................................................42

Figura 4.17 Simpatia dos Funcionários ..............................................................................43

Figura 4.18 Qualidade do Serviço dos Funcionários..........................................................43

Figura 4.19 Conhecimento Técnico dos Funcionários .......................................................44

Figura 4.20 Simpatia dos Superiores ..................................................................................44

Figura 4.21 Interesse dos Superiores em Ajudar ................................................................45

Figura 4.22 Avaliação da Qualidade do Atendimento via Internet ....................................45

Figura 4.23 Avaliação da Qualidade do Atendimento via Telefone...................................46

Figura 4.24 Avaliação do Preço dos Aparelhos..................................................................46

Figura 4.25 Avaliação da Tarifa .........................................................................................47

Figura 4.26 Avaliação da Tarifa Comparada......................................................................47

Figura 4.27 Avaliação da Forma de Tratamento das Reclamações....................................48

Figura 4.28 Avaliação da Satisfação com os Funcionários ................................................49

Figura 4.29 Avaliação da Satisfação com o Serviço de Telefonia Celular.........................49

Figura 4.30 Avaliação da Satisfação com o Plano..............................................................50

Figura 4.31 Avaliação da Satisfação com a Operadora Celular .........................................50

Figura 4.32 Avaliação da Imagem da Operadora ...............................................................51

Figura 4.33 Avaliação da Imagem do Plano.......................................................................51

Figura 4.34 Compromisso Afetivo com a Operadora.........................................................52

Figura 4.35 Compromisso Calculado com Plano (prejuízo se mudar de plano) ................52

Figura 4.36 Compromisso Calculado com Operadora (prejuízo se mudar de operadora). 53

Figura 4.37 Fidelidade ao Plano .........................................................................................54

xiv

Figura 4.38 Fidelidade à Operadora ...................................................................................54

Figura 4.39 Fidelidade – Recomendar o Plano...................................................................55

Figura 4.40 Fidelidade – Recomendar a Operadora ...........................................................55

Figura 4.41 Regressão para Satisfação – Todos .................................................................58

Figura 4.42 Regressão para Satisfação – Reclamantes.......................................................59

Figura 4.43 Fidelidade - Todos...........................................................................................60

Figura 4.44 Fidelidade - Reclamantes ................................................................................61

Figura 4.45 Fidelidade para Recomendar - Todos..............................................................62

Figura 4.46 Fidelidade para Recomendar - Reclamantes ...................................................63

Figura 4.47 Fatores da Satisfação e Fidelidade (Todos).....................................................65

Figura 4.48 Fatores da Satisfação e Fidelidade (Reclamantes) ..........................................66

xv

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 3-1 Cálculo do tamanho da amostra (Toledo, 1985).............................................26

Equação 3-2 Cálculo efetivo da amostra .............................................................................26

Equação 3-3 Fórmula da Regressão (Montgomery e Peck,1992) .......................................30

xvi

LISTA DE SIGLAS, NOMES E ACRÔNIMOS

ANATEL – Agência Nacional de Telecomunicações

ACSI – Índice Americano de Satisfação do Consumidor

CEFET-PI – Centro Federal de Educação Tecnológica do Piauí

CEMI – Centro de Estações Móveis Impedidas

ECSI – Índice Europeu de Satisfação do Consumidor

FAURGS – Fundação de Apoio da Universidade Federal do Rio Grande do Sul

FIA-USP – Fundação Instituto de Administração - Universidade de São Paulo

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

PEP – Programa de Engenharia de Produção

SERVQUAL – Serviço de Qualidade

SCSB – Barômetro Sueco da Satisfação do Consumidor

SMC – Serviço Móvel Celular

STFC – Sistema Telefônico Fixo Comutado

UFRN – Universidade Federal do Rio Grande do Norte

UFPB – Universidade Federal da Paraíba

PUC-RIO – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

.

1

Capítulo 1

Introdução

Este trabalho apresenta uma pesquisa cujo objetivo é a identificação de possíveis

fatores que podem contribuir para a satisfação e a fidelidade dos clientes na Telefonia

Móvel Celular, tendo como ferramenta de estudo e análise o mais novo modelo norueguês

de análise dos índices de satisfação do cliente. A pesquisa foi desenvolvida e aplicada

entre os habitantes da cidade de Teresina /PI.

Este capítulo está estruturado de forma a apresentar uma contextualização na qual a

satisfação e a fidelidade do consumidor estão inseridas, buscando identificar as principais

características observáveis do ponto de vista dos clientes no setor de telefonia móvel

celular, explanar os objetivos que se pretende alcançar com a pesquisa, bem como sua

relevância, e a apresentação da estrutura geral do presente trabalho.

1.1 Caracterização do Mercado Brasileiro de Telefonia Móvel Celular

1.1.1 O mercado de Telefonia Móvel Celular no Brasil

O mercado de telefonia móvel celular ao contrário do mercado de telefonia fixa

teve crescimento em ritmo acelerado em todo o mundo, inclusive no Brasil, desde quando

este serviço foi implantado em 1990. A evolução da telefonia móvel e fixa, onde em 2005

alcançou-se mais de 86 milhões de telefones celulares e cerca de 21,5 milhões de telefones

fixos. A telefonia celular ultrapassou a telefonia fixa em uma década de instalação (2000).

As Figuras 1.1 e 1.2 mostram esta evolução (ANATEL, 2005).

2

Figura 1.1 Acessos móveis - telefonia celular (ANATEL, 2005)

Figura 1.2 Telefones fixos instalados e em uso (ANATEL, 2005)

Outra característica do mercado de celular no Brasil tem sido a preferência do

consumidor, a qual tem se mostrado claramente por planos de serviço celular pré-pagos,

chegando a 80,8% contra 19,2% do pós-pago (ANATEL, 2005). A Figura 1.3 apresenta

esta evolução.

3

Figura 1.3 Evolução Celular Pré-Pago e Pós-Pago (ANATEL,2005)

Os principais fatores que favoreceram um rápido crescimento no mercado da

telefonia móvel, além do baixo custo dos aparelhos, foram (Teleco.com, 2006):

a) Atratividade tecnológica que está sendo oferecida aos usuários, por se tratar de

um mercado dinâmico que oferece novos produtos e serviços.

b) Aceitação por parte dos clientes que utilizam e gostam de tecnologia moderna e

interativa. Com isso, a grande concorrência neste mercado e as mudanças ocorridas

no setor fazem com que as operadoras de telefonia móvel busquem se adaptar

constantemente a esta realidade tecnológica, acompanhando a evolução

internacional, oferecendo os mesmos recursos para o mercado brasileiro.

1.1.2 O papel da Agência Reguladora do Setor (ANATEL)

Uma das decorrências do processo de privatização dos serviços de

telecomunicações no Brasil relaciona-se com a imposição de um conjunto de metas e

balizadores para a prestação do serviço telefônico fixo comutado (STFC) e do serviço

móvel celular (SMC) a ser cumprido pelas empresas Prestadoras.

Neste contexto, a Agência Nacional de Telecomunicações - ANATEL, cuja missão

institucional, definida em Lei (BRASIL, 1997), é "adotar as medidas necessárias para o

atendimento do interesse público" e caracteriza-se, portanto, como guardiã da sociedade e

tem pautado suas ações direcionadas a dois grandes vetores:

4

(1) estimular a competição entre os atores do sistema, face às oportunidades

existentes no mercado brasileiro;

(2) universalização dos serviços, dada por acessos coletivos em áreas carentes,

densas e remotas e pela disponibilização dos produtos e serviços com qualidade e a preços

justos.

Com essa visão, a ANATEL, cujas ações fundam-se no respeito ao consumidor

final, tem mostrado postura firme em exigir o mesmo compromisso das empresas

Prestadoras dos serviços de STFC e SMC.

A ANATEL disponibiliza um conjunto de informações em seu site na Internet,

http://www.anatel.gov.br onde se pode acompanhar alguns dados sobre as operadoras,

planos, número de terminais em serviço e desempenho do SMC em todo o país.

1.2 A contextualização da satisfação e da fidelidade do consumidor

É reconhecido que as mais recentes estratégias de mercado se baseiam nas

necessidades do consumidor e que o gestor do negócio deve satisfazê-las, de forma a

buscar a satisfação e fidelidade dos clientes, pois a satisfação do cliente é considerada

importante para o bom funcionamento da empresa, uma questão de sobrevivência (Dias e

Mello, 2001).

A qualidade é um fator importante quando discutimos satisfação e fidelidade de

consumidores. Conforme citado por Johnson et al. (2001), em um estudo realizado sobre os

índices de satisfação de consumidores, a qualidade participa de todos os modelos como

uma variável que influencia diretamente na satisfação. “A qualidade percebida de serviços

e a satisfação do consumidor são construtos separados, mas que compartilham uma estreita

relação” (Parasuraman,1988).

O tema satisfação de clientes pode, ainda, ser também contextualizado dentro do

tema mais amplo que é o comportamento do consumidor. Esta é uma área do

conhecimento hoje vinculada à Psicologia, à Sociologia, à Antropologia, à Economia e ao

Marketing (Engel, Blackwell e Miniard, 2000).

Com o objetivo de explicar os fatores determinantes da satisfação e fidelidade, vêm

sendo desenvolvidos ao longo da última década vários índices nacionais de satisfação do

consumidor, evidenciando uma forte tendência do mercado em utilizar tais índices como

5

parâmetros para avaliação dos serviços prestados pelas organizações (Fornell, 1992, 1996;

Johnson et al., 2001).

Já Fornell (1992) aponta que clientes fiéis não são necessariamente clientes

satisfeitos, mas os clientes satisfeitos tendem a ser fiéis. Todavia, outros estudos têm

mostrado que cliente satisfeito não é necessariamente cliente fiel (Lira, Ramos e Ramos,

2005; Espírito Santo Filha, 2006). Além de satisfação, haveria outros fatores para a

retenção de cliente.

A temática da satisfação do cliente tem sido considerada importante também pela

ANATEL, a agência reguladora de telecomunicações realiza pesquisa de satisfação de

clientes como parte de suas atividades, com pesquisas realizadas nacionalmente (FIA-USP

e FAURGS, 2003), tendo definido inclusive em Resolução o processo de aferição do grau

de satisfação da sociedade com a telefonia (ANATEL, 2006).

1.3 Objetivo

Este trabalho tem como principal objetivo investigar os fatores que influenciam a

satisfação e fidelidade do cliente, tendo como enfoque o setor de Telefonia Móvel Celular,

através da aplicação de um modelo de avaliação de satisfação e fidelidade de cliente

adaptado para o setor estudado.

1.4 Relevância

Esta pesquisa sugere uma contribuição acadêmica aos estudos sobre satisfação e

fidelidade de clientes usuários da Telefonia Móvel Celular no Brasil, ao passo em que

oferece subsídios para tomadas de decisões estratégicas nas Empresas operadoras.

As informações que são disponibilizadas neste estudo chamam atenção dos

interessados sobre a importância no gerenciamento da qualidade e satisfação, objetivando a

fidelidade do cliente como ferramenta de lucratividade para qualquer empresa que almeja

uma vantagem competitiva perante seus concorrentes.

1.5 Estrutura Geral da Dissertação

O presente trabalho está dividido em cinco capítulos definidos além desta

Introdução como segue.

6

O segundo capítulo é reservado a uma revisão da literatura abordando os conceitos

e fundamentações a respeito da satisfação e fidelidade; além da explanação de alguns dos

modelos de mensuração de índice de satisfação atualmente existentes no mundo e que

podem ser aplicados e analisados considerando-se diferentes setores da economia.

O terceiro capítulo consiste na apresentação da metodologia empregada nesta

pesquisa, abordando algumas características do setor estudado, tais como: Análise da

população de usuários do serviço de telefonia móvel celular na cidade de Teresina-PI ,

plano amostral, concepção do instrumento de coleta de dados (questionário da pesquisa) e

as técnicas utilizadas para análise e interpretação dos dados coletados.

O quarto capítulo consiste na análise dos resultados da pesquisa, onde se buscou

caracterizar algumas variáveis que interferem na satisfação e fidelizaçao de clientes da

telefonia móvel celular.

Já no quinto e último capítulo foram apresentadas às conclusões acerca do trabalho

realizado bem como algumas recomendações, ambas condicionadas às delimitações da

pesquisa, e as possibilidades de abordagens futuras.

7

Capítulo 2

Satisfação e Fidelidade de Cliente

A estrutura deste capítulo é apresentada de forma que se possa entender a

satisfação; a fidelidade; a concepção de valor para o cliente; o sistema de oferta de valor;

qualidade percebida e satisfação do consumidor; a manutenção de clientes; características e

atitudes peculiares ao estudo da fidelidade de consumidores; os principais modelos

nacionais de índices de satisfação e o novo índice norueguês proposto, o qual é utilizado

como ferramenta de análise do estudo empírico a que se propõe esta pesquisa.

2.1 A Satisfação do Consumidor

A satisfação pode ser definida como resultado obtido pelo cliente mediante ao

consumo de um produto ou serviço como definido por Kotler: “Satisfação consiste na

sensação de prazer ou desapontamento resultante da comparação do desempenho ou

resultado percebido de um produto em relação às expectativas do comprador” (Kotler,

2000.) Para Engel, Blackwell e Miniard, a satisfação é definida como “a avaliação pós-

consumo de que uma alternativa escolhida pelo menos atende ou excede as expectativas”

(Engel, Blackwell e Miniard. 2000).

Os consumidores concluem suas expectativas de satisfação com base em

experiências anteriores, baseados em informações de amigos, em propagandas e também

entre os concorrentes, o que demonstra intensa relação na intenção de recompra, e se o

consumidor falará bem ou não do produto e em relação à sua lealdade a marca.

8

As informações pós-compra que o consumidor terá como resultado implicarão

diretamente nas expectativas anteriores e no desempenho que está sendo observado pelo

mesmo, isto implicará no resultado dos sentimentos de satisfação ou insatisfação.

Portanto, os consumidores tomam suas decisões de compras sendo influenciados

pelos valores oferecidos pelas empresas em seus produtos ou serviços. Como uma compra

sempre depende de experiências anteriores, as empresas investem agressivamente em

marketing a fim de criar expectativas para que ocorra a primeira compra e posteriormente a

recompra.

Segundo Kotler (1998) “satisfação é o sentimento de prazer ou de desapontamento

resultante da comparação do desempenho esperado pelo produto (ou resultado) em relação

às expectativas da pessoa”. “Se o desempenho faz jus às expectativas, o comprador fica

satisfeito. Se excedem as expectativas, ele fica encantado” (Kotler e Armstrong,, 1999).

Mirshawka (1994) define satisfação do cliente como “um estado no qual as

necessidades do mesmo, os desejos e as expectativas são atendidos ou excedidos,

resultando na sua volta para comprar ou usar os serviços oferecidos e na manutenção da

sua lealdade”.

Para Oliver (1997), “satisfação é a resposta de preenchimento do consumidor. É o

julgamento de que um aspecto de um produto ou serviço, ou o próprio produto ou serviço,

oferece (ou está oferecendo) um nível prazeroso de preenchimento relacionado ao

consumo, incluindo níveis de preenchimento baixos e altos”. Johnson et al. (2001) define

satisfação como uma experiência do cliente no encontro com o produto ou serviço

oferecido e é sinônimo do conceito de utilidade de consumo.

2.2 Valor e satisfação

Atualmente, os clientes dispõem de uma grande variedade de produtos, serviços,

preços e fornecedores. Consumidores decidem sua compra em função de seu

conhecimento, mobilidade e renda. Estabelecem expectativas de valores e agem em função

delas, em seguida comparam o valor real que recebem ao consumir um produto ao valor

pago, e com isso se alcançam à satisfação ou insatisfação, este resultado implicará

diretamente na recompra do produto ou serviço adquirido.

9

2.2.1 Valor para o cliente

Os clientes irão adquirir o produto ou serviço da empresa que lhe oferecer maior

valor de consumo, que é a diferença entre o “valor total para o cliente e o consumo total

para o cliente“ conforme ensinamentos de Kotler que se reproduz na figura a seguir:

Figura 2.1 Valor total para o cliente (Kotler, 1999)

O valor total para o cliente é o conjunto de benefícios que os clientes esperam de

um determinado serviço ou produto. O custo total para o cliente é o conjunto de custos em

que os consumidores esperam que ocorra para avaliar, obter, utilizar, e descartar um

serviço ou produto. Para se analisar o valor total para o cliente, o consumidor deverá

avaliar duas ofertas concorrentes e verificar qual lhe trará maior benefício, para tanto

deverá analisar quatro fontes distintas: produto, serviço, pessoal e imagem, considerando a

que oferece maior confiabilidade, durabilidade e desempenho apresentando melhores

serviços de entrega, manutenção acompanhamento e informações técnicas, isso atribuirá

maior valor à imagem da empresa. Além de examinar o valor total, o consumidor,

necessariamente terá que examinar o custo total para o cliente quando da compra do

produto. Primeiro irá comparar o custo que pagará pelo produto entre os concorrentes, se,

por exemplo, em um dos fornecedores o valor for mais alto que no do outro, este poderá

neutralizar o valor total para o cliente. Como demonstrado na figura, o cliente terá que

avaliar mais que o custo para alcançar um produto que lhe ofereça valor total, ou seja, que

lhe traga lucro ou satisfação; hipoteticamente esta é a chave para gerar um alto nível de

fidelidade com o cliente.

Valor total para o cliente (valores do produto, serviço, pessoal e imagem)

Menos: ( - )

Custo total para o cliente (custos físicos, monetários em energia e em tempo)

Igual a: ( = )

Valor oferecido ao cliente (“lucro” para o cliente )

10

2.3 Qualidade percebida e satisfação do consumidor

“Medir a qualidade de bens tangíveis se torna elementar, pois a existência de

características e fatores bem definidos como durabilidade, número de defeitos e

desempenho auxiliam no processo de classificação” (Crosby, 1979; Garvin, 1983).

“Mas Qualidade de serviço é um construto abstrato e de difícil compreensão

devido às três características singulares aos serviços: intangibilidade, heterogeneidade e

inseparabilidade da produção e consumo” (Parasuraman, Zeithaml e Berry, 1985).

Analisando os estudos já realizados nesta área, identificamos a existência do

consenso de que a qualidade percebida de serviços e a satisfação do consumidor são

construtos separados, mas que compartilham uma estreita relação (Parasuraman et al.,

1988).

Essa idéia de construtos separados pode ser confirmada pelas pesquisas

exploratórias que antecederam a elaboração do SERVQUAL. Parasuraman et al. (1985)

obtiveram resultados de consumidores que estavam satisfeitos com um serviço em

particular, mas, ao mesmo tempo, eles não percebiam o serviço da empresa como sendo de

qualidade superior. Como indicado na literatura específica, a satisfação influencia a

avaliação da qualidade do serviço (Bolton e Drew, 1991b), assim como as intenções de

compra (Cronin e Taylor, 1992).

Pode-se constatar que a principal diferença entre esses dois construtos é que a

satisfação é o resultado da avaliação que um consumidor faz de uma transação específica,

enquanto que a qualidade percebida é mais geralmente vista como uma atitude; ou seja, a

avaliação global que o consumidor efetua da oferta de um serviço (Parasuraman et al.,

1988).

“Basicamente, a qualidade de um serviço conforme percebida pelos clientes tem

duas dimensões, a saber: uma dimensão ou resultado técnico e uma dimensão funcional ou

relacionada ao processo” (Parasuraman et al., 1985).

Como ilustrado na figura abaixo, temos duas dimensões básicas da qualidade, o

que o cliente recebe e como o cliente recebe: o resultado técnico do processo (qualidade

técnica) e a dimensão funcional do processo (qualidade funcional). No entanto, a qualidade

total percebida não é determinada pelo nível das dimensões da qualidade técnica e

11

funcional apenas, mas sim pela diferença (gap) entre a qualidade esperada e a qualidade

experimentada (Grönoos, 1983).

Figura 2.2 Critérios de um bom serviço de qualidade (Grönoos, 1983)

A literatura acadêmica, por muitas vezes, tratou de forma ambígua os conceitos de

“qualidade de serviços” e “satisfação do consumidor”. Apesar disso, uma revisão mais

recente na literatura específica sobre “satisfação do consumidor” indica existir um

consenso sobre estas definições. Qualidade de serviço é definida como uma atitude de

longo prazo, enquanto que satisfação do consumidor é um julgamento transitório formado

a partir de um encontro específico na realização de um serviço. A percepção da qualidade

de serviço reflete a avaliação de percepções de serviços realizados em pontos específicos

do tempo enquanto que a satisfação é um julgamento de qualidade ao longo do tempo.

Oliver (1993) estende o conceito de satisfação afirmando que o julgamento vai

além da avaliação do serviço, utilizando o consumidor também elementos emocionais e

cognitivos. A conotação afetiva da satisfação é pontual no momento pós-consumo. Com o

distanciamento temporal, o momento da experiência vivida no passado permanece apenas

como uma lembrança no aspecto cognitivo. Para que o sentimento de satisfação com

presença de afetividade seja novamente vivenciado, uma nova experiência deve ocorrer.

O conceito de satisfação começa a ser mais bem entendido quando se tenta

conceituar o termo não como uma definição de dicionário, mas, sim, como um processo

onde conceitos chaves são definidos com suas respectivas formas de interação. A literatura

mais recente de marketing apresenta a idéia de satisfação não mais a partir de resultados

observados, mas sim como o estado final de um processo psicológico que ocorre em um

momento de pós-consumo de um produto ou serviço pelo consumidor. Neste sentido,

12

pode-se definir satisfação como o preenchimento de uma necessidade ou a realização de

um desejo.

A avaliação da satisfação realizada pelo consumidor passa por diversos aspectos

sentimentais e emocionais que são freqüentemente confundidos com o próprio sentimento

de satisfação. A distinção destes sentimentos é importante para que o conceito central de

satisfação seja bem compreendido.

O consumidor inicialmente avalia aspectos cognitivos de um novo produto ou

serviço que deseja adquirir. Informações presentes em publicidade, artigos de jornais,

revistas especializadas e comentários de outros usuários criam uma expectativa sobre o

desempenho individual de cada produto ou serviço. Essas informações são a base para a

escolha da marca conforme as necessidades específicas do consumidor que devem ser

preenchidas. O processo de escolha é potencialmente complexo diante de múltiplas

possibilidades de marcas existentes que devem ser avaliadas, na maioria das vezes, de

forma mutuamente exclusiva.

Ao longo do uso do produto, seu desempenho torna-se evidente de forma que a

discrepância expectativa-desempenho pode ser devidamente avaliada. A discrepância pode

ser positiva (acima das expectativas), nula (atendendo às expectativas) ou negativa (abaixo

delas). Com isso o consumidor pode estabelecer julgamento sobre a qualidade (relação

com padrões de excelência) e o valor (qualidade recebida pelo preço pago) do produto.

Finalmente, pode-se entender a satisfação como sendo o resultado líquido de todas

estas possíveis respostas no pós-compra, ou seja, o nível que o produto atendeu no

preenchimento da necessidade ou desejo do consumidor. Com isso, o entendimento de

satisfação como um processo torna-se mais consistente, estando presentes na avaliação

tanto componentes cognitivos quanto emocionais.

2.4 A fidelidade do consumidor

Em língua inglesa utiliza-se usualmente o termo loyalty (lealdade) para o que no

Brasil nas empresas adota-se como fidelidade. Vários estudos acadêmicos recentes no

Brasil têm adotado o termo lealdade em vez de fidelidade. Para o Dicionário Houaiss, são

sinônimos. Neste trabalho adota-se o termo mais usado nas empresas, fidelidade.

O conceito de fidelidade possui definições distintas nos campos das ciências

comportamentais e da psicologia. Antes da década de 1970, o conceito de fidelidade era

13

entendido apenas como um padrão de compras repetido, retratando uma abordagem

puramente comportamental. Bass (1974) considerava que os ciclos de repetição de compra

eram estocásticos, isto é, continham partes randômicas, assim não podiam ser analisados.

Uma abordagem com aspectos psicológicos foi introduzida por Jacoby (1971) ao

apresentar o conceito de fidelidade de múltiplas marcas. Sua abordagem considerava que

dentro de um grupo limitado de marcas, estas podiam ser substituídas entre si, desde que

possuíssem alguns requisitos básicos de qualidade equivalentes. A fidelidade a uma única

marca só era possível caso não houvesse a disponibilidade de nenhuma outra concorrente.

Em termos teóricos, a fidelidade do cliente é distinta do comportamento de apenas

intenção de recompra na medida em que esta pode conter uma fidelidade não verdadeira

devido à conveniência ou compra inconsistente (Jacoby e Chestnut, 1978). Oliver (1999)

propõe uma estrutura categórica para fidelidade, na qual a fidelidade possuiria quatro

categorias ou fases distintas: fidelidade cognitiva, fidelidade afetiva, fidelidade impulsiva e

fidelidade de ação, onde nesta última a ação de recompra é acompanhada por uma

disposição em superar obstáculos para alcançá-la.

Dick e Basu (1994) têm outra abordagem e correlacionam atitude relativa e

repetição de compra de forma a identificar quatro comportamentos distintos do

consumidor: fidelidade verdadeira, fidelidade oculta, fidelidade falsa e fidelidade nula. A

Fidelidade Verdadeira é aquela em que o consumidor apresenta uma alta atitude relativa

em relação à determinada marca e um alto comportamento de recompra. A Fidelidade

Oculta é definida como sendo aquele onde o consumidor possui uma forte preferência ou

atitude em relação à marca, porém apresenta um baixo comportamento de repetição de

compra devido a circunstâncias ambientais ou situacionais. A Fidelidade Falsa ocorre

quando o consumidor freqüentemente adquire uma mesma marca, porém não considera a

marca com atributos significativamente diferentes das demais. A recompra periódica pode

ocorrer em situações onde não há alternativas de escolha ou a escolha é realizada com base

em hábitos passados. A Fidelidade Nula ou Ausência de Fidelidade ocorre quando os

consumidores não diferenciam as marcas e apresentam baixo comportamento de recompra.

A Figura 2.3 apresenta esta formulação.

14

FidelidadeNula

FidelidadeFalsa

Comportamento

Baixo

FidelidadeOculta

FidelidadeVerdadeira

Alto

Baixo

Alto

Atitude

Figura 2.3 Estrutura do Modelo de Dick e Basu (1994)

Todavia, como reconhece Oliver (1999), o conceito de fidelidade é muito falado

mas pouco compreendido e a expectativa é que este conhecimento alcance o nível do

estabelecido para satisfação.

2.6 Modelos de Índices nacionais de satisfação

Segundo Johnson (2001), os modelos de índice de satisfação definem de uma

maneira geral a satisfação do consumidor como um todo ou a evolução acumulativa da

experiência de compra, podendo ser utilizados tanto em empresas de serviços, órgãos

públicos e indústrias.

A medição da satisfação do consumidor teve início significativo com o

desenvolvimento do índice de medição sueco (Fornell, 1992), nos Estados Unidos (Fornell,

Johnson, Anderson, Cha e Bryant, 1996) e Noruega (Andreassen & Lindestad, 1998a).

Outros índices também têm sido testados na Nova Zelândia, Áustria, Korea e União

Européia.

2.6.1 Índice nacional Sueco

Segundo Fornell (1992), criado em 1989, o Barômetro Sueco da Satisfação do

Consumidor (SCSB) foi o primeiro índice verdadeiramente nacional de medição da

satisfação do consumidor para análise das compras e consumo de produtos e serviços. Ele

historicamente incluiu 130 companhias de 32 grandes indústrias suecas.

Conforme o mesmo autor, o modelo sueco contempla dois fatores antecedentes à

satisfação: a performance percebida pelo cliente com o produto ou serviço, e a expectativa

em relação à performance. Estas expectativas afetam a satisfação porque elas servem como

15

âncoras na evolução do processo (Jonhson apud Oliver, 2001). Enquanto a performance

percebida captura as mais recentes experiências do consumidor, a expectativa é gerada

antes da experiência de consumo. A previsão das expectativas dos consumidores é com a

habilidade de a empresa prover futura performance, já que ela tem um efeito positivo na

satisfação no modelo sueco SCSB.

O modelo sueco inclui um relacionamento, conseqüente à satisfação, entre os

construtos de comportamento e de fidelidade. Quando esse relacionamento é positivo, a

empresa está tendo sucesso e tornando seus clientes fiéis, quando negativo, os clientes

estarão dispostos a deixar de consumir os produtos ou serviços oferecidos pela empresa.

Figura 2.4 Modelo sueco SCSB (Fornell, 1992; Johnson et al., 2001)

2.6.2 Índice nacional Americano

O modelo ACSI (American Customer Satisfaction Index) foi desenvolvido em 1994

pela University of Michigan Business School and ASQ, sendo utilizadas as especificações

do modelo sueco como base para a sua criação. Historicamente, incluiu 200 companhias de

35 indústrias americanas. Recentemente se expandiu para incluir agências governamentais

e companhias de e-commerce. Para medição dos seis construtos existentes no modelo

(expectativa do consumidor, qualidade percebida, valor percebido, satisfação, índice de

reclamações e fidelidade), foi realizada uma pesquisa aplicando um questionário de 15

perguntas com aproximadamente 250 consumidores de cada empresa, em que se utilizou

uma escala de 10 pontos com exceção dos construtos preço e reclamações, para os quais

foi estabelecida uma escala de resposta dicotômica.

Segundo Johnson et al. (2001), as principais diferenças entre o modelo sueco e o

americano são as adições da qualidade percebida, como construto diferente do valor

percebido, e a implementação das medições das expectativas do consumidor. Em 1996, o

16

modelo foi expandido para medir dois fatores da qualidade percebida: os produtos (parte

física) e a qualidade do serviço. Foram utilizados também outros fatores para medir a

qualidade percebida (personalização, confiabilidade e qualidade em geral).

Figura 2.5 Modelo Americano ACSI (Fornell(1996)

Existem duas medições para fidelidade no modelo americano. A primeira é uma

classificação da probabilidade de recompra pelos consumidores. A segunda medição foi

desenvolvida para duas classificações: o grau para que a empresa poderia aumentar seu

preço até onde o cliente estaria disposto a continuar a comprar, e o grau de desconto que a

empresa deveria oferecer para que o consumidor continuasse comprando.

2.6.3 Índice nacional Europeu

O modelo ECSI (European Customer Satisfaction Index), desenvolvido em 2000,

representa outra variação do ACSI. Estudos pilotos, em 1999, foram planejados em 10

países europeus. Os construtos expectativa do consumidor, qualidade percebida, valor

percebido, satisfação e fidelidade do consumidor são modelados da mesma forma que o

modelo ACSI, como também a distinção entre serviço de qualidade e produto de

qualidade. Já a medição da fidelidade é um pouco diferente. No modelo europeu, a

fidelidade é medida incluindo a probabilidade de retenção, recomendação da empresa ou

marca, e a probabilidade de aumentar a quantia de compras dos consumidores (Johnson et

al., 2001).

17

Figura 2.6 Modelo Europeu ECSI (Eklof, 2000)

Existem duas fundamentais diferenças entre o modelo americano e o europeu.

Primeiro, o modelo europeu não inclui o construto de reclamações dos consumidores como

uma conseqüência da satisfação. Segundo, é incorporado o construto imagem da empresa

como variável latente, em que ela é especificada para efeito direto nas expectativas do

consumidor, satisfação e fidelidade.

2.6.4 Modelo Proposto por Johnson et al. (2001)

Baseado na discussão e revisão dos modelos existentes, Johnson et al. (2001)

propuseram um novo modelo, originalmente destinado a ser um “novo” modelo norueguês,

que busca atuar em certas limitações, executando algumas modificações e adições em

relação aos modelos já utilizados como referência. Tais alterações podem ser assim

enumeradas:

1) Substituição do construto de valor por um do preço puro.

2) Substituição das expectativas do consumidor por imagem da empresa como uma

conseqüência da satisfação.

3) Inclusão de dois aspectos de relacionamento de confiança como também a imagem

da empresa como fator de fidelidade.

4) Incorporação do potencial dos efeitos do preço na fidelidade.

5) Inclusão do construto gerenciamento de reclamações como um fator impactante a

18

ambos: satisfação e da fidelidade.

Figura 2.7 Modelo proposto por Johnson et al., 2001.

A primeira alteração é retirar o construto expectativa do cliente e inserir a

imagem da empresa. Esta imagem tem sido afetada pela satisfação dos consumidores,

advinda das suas experiências de compra mais recentes.

A segunda alteração é retirar o construto comportamento de reclamações para

inserir gerenciamento de reclamações. O gerenciamento tem efeito direto na satisfação e na

fidelidade.

A terceira mudança recomendada é para eliminar a duplicidade que existe entre

os construtos de qualidade percebida e valor percebido. Já que a qualidade faz parte do

valor, esta relação fica um pouco confusa. Foram analisados e testados esses construtos

com os consumidores. O resultado obtido mostra que os consumidores tomam como

referência o preço pago pelo produto ou serviço.

A quarta recomendação é para melhor visualizar o entendimento e prognóstico da

fidelidade do cliente como uma chave para performance do sistema.

Foi proposta a utilização de dois construtos de compromisso para ajudar a

explicar mais a fidelidade. Nós distinguimos entre a afetividade e o compromisso

calculado. O componente afetivo está ligado aos aspectos emocionais e o calculado é

baseado na racionalidade e nos aspectos econômicos, como por exemplo à redução de

19

custos para o consumidor.

Finalmente, o mesmo autor recomenda a relação dos efeitos diretos do preço na

fidelidade a ser considerada.

O novo modelo foi testado com consumidores noruegueses que compraram ou

consumiram algum serviço específico de cinco diferentes indústrias de serviços

norueguesas estudadas: companhias aéreas, bancos, transportes de ônibus, serviços

públicos e transportes de trem.

2.7 Estudos nacionais sobre Satisfação e Fidelidade com modelo de Johnson et al.

(2001)

Alguns estudos têm sido feitos usando o modelo adotado nesta pesquisa. Dentre

eles, revisou-se alguns na área de serviços enfocando serviços de saúde (Barbosa, 2004),

educação (Freire, 2005) e hotelaria (Carlos, 2004; Ferreira, 2004; González, 2005).

Barbosa (2004) estudou o setor de serviço de saúde em consultório de hospital e

encontrou que são as variáveis direcionadoras da qualidade que determinam a avaliação da

satisfação dos pacientes: acesso aos serviços de saúde, atendimento médico, apoio do

hospital e o resultado dos exames. Também ficou evidenciado, neste estudo, que o preço

pago pelos serviços de saúde não era significativo na avaliação da satisfação.

Freire (2005) estudando a satisfação e fidelidade de alunos de educação superior

privada no Brasil, concluiu que a quantidade de alunos por sala, a simpatia dos

funcionários, a didática do melhor professor e a atualidade das disciplinas são

preponderantes no impacto da satisfação do aluno em relação à Faculdade e o conjunto

desses fatores leva à fidelidade do aluno em relação à Faculdade, item que, ainda, recebe o

reforço da imagem da Faculdade e do compromisso do aluno com a Faculdade.

Analisando ainda o grupo de Alunos Reclamantes da Faculdade, concluiu-se que os

fatores valor da mensalidade, barulho/som da sala de aula e pontualidade dos professores,

que não aparecem nos Fatores de Satisfação e Fidelidade do grupo de Alunos da

Faculdade, agora impactam no nível de satisfação com a Faculdade. Em relação à

fidelidade do aluno enquanto relação à Faculdade, a satisfação com o professor e a

satisfação com a coordenação, esses itens passam a ocorrer para o grupo de alunos

reclamantes da faculdade.

20

No setor de hotelaria, González (2005) investigou a satisfação e fidelidade de

turistas internacionais, onde encontrou que as variáveis direcionadoras da qualidade, o

preço pago levando em consideração a qualidade juntamente com o gerenciamento de

reclamações explicam a satisfação. Por outro lado, a satisfação com o hotel, à imagem

geral do hotel e o compromisso afetivo juntos explicam a fidelidade.

Já Carlos (2004) pesquisou turistas que se hospedaram nos hotéis da grande Natal e

encontrou que as variáveis mais explicativas da satisfação foram: higienização, área de

lazer, presteza dos funcionários e o preço pago ao hotel. Em relação aos construtos que

foram relevantes à fidelidade destacaram-se: satisfação e compromisso afetivo.

Ferreira (2004) pesquisou o turismo regional na cidade de Natal e conclui que a

Satisfação global do Turista com o Hotel é influenciada pelas variáveis: Qualidade da

Limpeza e Higienização do Apartamento, Conservação da Piscina, Bar e Restaurante,

Serviço de Telefonia, Serviço de Passeio e Qualidade Geral do Hotel.

Já a Fidelidade do Turista ao Hotel é afetada pela Satisfação Global do Turista, pela

solução dada às Reclamações e pelo Compromisso Afetivo. As Tabelas 2.1 e 2.2

apresentam uma síntese destes trabalhos.

Tabela 2.1 Fatores que afetam a satisfação e fidelidade, estudos nacionais

Estudo Setor de Serviços

Fatores da Satisfação Fatores da Fidelidade

Q Preço Rec Sat Preço Img CA CC

Barbosa (2004) Saúde Sim Freire (2005) Educação Sim Sim Sim Sim González (2005) Hotelaria Sim Sim Sim Sim Sim Sim Carlos (2004) Hotelaria Sim Sim Sim Sim Ferreira (2004) Hotelaria Sim Sim Sim

21

Tabela 2.2 Estudos sobre satisfação e fidelidade

Estudo Setor de Serviços

Fatores da Satisfação Fatores da Fidelidade

Barbosa (2004) Saúde Qualidade: Acesso aos serviços de saúde, Atendimento médico, Apoio do hospital e o resultado dos exames.

Não avaliados.

Freire (2005) Educação Qualidade: Quantidade de alunos por sala, Simpatia dos funcionários, Didática do melhor professor e a Atualidade das disciplinas.

Satisfação

Imagem da Faculdade

Compromisso Afetivo.

González (2005) Hotelaria Qualidade

Preço

Gerenciamento de reclamações.

Satisfação

Imagem

Compromisso afetivo.

Carlos (2004) Hotelaria Qualidade: Higienização, Área de lazer, Presteza dos funcionários

Preço

Satisfação

Compromisso afetivo.

Ferreira (2004) Hotelaria Qualidade: Limpeza , Higienização do Apartamento, Conservação da Piscina, Bar e Restaurante, Serviço de Telefonia, Serviço de Passeio e Qualidade Geral do Hotel

Satisfação

Solução dada às Reclamações

Compromisso Afetivo.

2.8 A Pesquisa de Satisfação do Cliente da ANATEL

Em consonância com sua missão, a ANATEL contratou o Consórcio

FIAUSP/FAURGS (2003) para desenvolver, testar e implementar um processo de aferição

do grau de satisfação dos consumidores do SMC em suas modalidades pré e pós-pago. A

Tabela 2.3 apresenta uma parte destes resultados para os fatores pesquisados.

Tabela 2.3 Pesquisa ANATEL, Satisfação com os fatores Pesquisados em % (FIA-

USP e FAURGS, 2003)

22

Especificamente para as empresas que atuam no Piauí, foco da pesquisa de campo

deste trabalho, os resultados da pesquisa ANATEL apontam alguns dos problemas

relacionados ao serviço. As Tabelas apresentam uma comparação com o índice de

satisfação da pesquisa (metodologia FIA-USP e FAURGS) para as duas empresas que

operavam no estado na ocasião de sua realização.

Tabela 2.4 Índice de Satisfação com a TIM no Piauí (FIA-USP e FAURGS, 2003)

Tabela 2.5 Índice de Satisfação com a CLARO no Piauí (FIA-USP e FAURGS, 2003)

23

2.9 Modelo da Pesquisa

Como síntese da revisão teórica, a Figura 2.8 apresenta o modelo empregado na

pesquisa, no qual encontram-se os construtos da satisfação e fidelidade que foram

analisados na pesquisa. Este modelo é baseado no modelo proposto por Johnson et al.

(2001).

Figura 2.8 Modelo da Pesquisa

Satisfação

Qualidade:

Instalações

Qualidade:

Pessoal

Qualidade:

Serviço

Preço:Tarifa/Plano

comparado

Gestão de

Reclamação

Fidelidade

Imagem

Compromisso

Afetivo

Compromisso

Calculado

24

Capítulo 3

Metodologia da Pesquisa

O propósito deste capítulo é apresentar os dados e a metodologia utilizada para o

tratamento dos mesmos.

Este capítulo é composto pela tipologia da pesquisa, a base de dados, os modelos

utilizados, ferramenta computacional e as análises suplementares.

Este capítulo apresenta uma descrição e justificativa da metodologia utilizada na

pesquisa de campo aplicada, descrevendo a população, plano amostral, elaboração do

instrumento de pesquisa, descrição do processo de coleta e as técnicas utilizadas para

analisar os dados. Está estruturado para que se possa entender de forma abrangente a

metodologia utilizada na pesquisa, como: população, plano amostral, instrumento de coleta

de dados, coleta de dados e técnicas de análises.

3.1 Tipologia da Pesquisa

De acordo com Gil (1999, p. 42), “uma pesquisa é definida como o processo formal

e sistemático de desenvolvimento do método científico”. A partir desta colocação, pode-se

afirmar que a metodologia da pesquisa é a utilização de uma metodologia científica para

alcançar os objetivos traçados na pesquisa.

Para um diagnóstico focado no problema principal, o estudo requer a busca

bibliográfica da literatura a respeito.

De acordo com o objetivo proposto neste trabalho, buscou-se fazer a pesquisa em

livros acadêmicos, periódicos, revistas, outras teses sobre o assunto, sites na Internet, entre

outros, inclusive à instituição ligada ao setor: ANATEL (Agência Nacional de

Telecomunicações).

25

A pesquisa de campo é considerada do tipo quantitativa, quando é realizada através

da aplicação de questionários com uma estrutura predeterminada, objetivando detalhar

estatisticamente seus resultados.

De acordo com o objetivo e com as definições e classificações acima apresentados,

a metodologia seguida nesta pesquisa foi do tipo descritiva, de natureza aplicada e com

abordagem quantitativa.

3.2 População

Segundo Toledo e Ovalle (1985), “o conjunto da totalidade dos indivíduos sobre o

qual se faz uma inferência recebe o nome de população ou universo”. Em linguagem mais

formal, o autor corrobora que “a população é o conjunto constituído por todos os

indivíduos que apresentem pelo menos uma característica comum, cujo comportamento

interessa analisar (inferir)”. Para Anderson, Sweeney e Williams (2002), “uma população

é um conjunto de todos os elementos de interesse em um determinado estudo”.

Richardson (1996) afirma que, população ou universo “é o conjunto de elementos

que possuem determinadas características. Comumente, fala-se de população ao referir-se a

todos os habitantes de determinado lugar”.

De acordo com o objetivo da pesquisa, foi estabelecida uma população com as

seguintes características: habitantes da cidade de Teresina que utilizam o serviço de

telefonia móvel celular das operadoras Tim, Claro e Oi que atuam nesta cidade. A

população foi estabelecida tomando como base os dados publicados pelo IBGE em

01/07/2005, que estima uma população de 788.773 habitantes para este município. De

acordo com dados da ANATEL , o Piauí apresenta um total de 790.076 acessos celulares

com uma densidade (numero de acessos celulares para cada 100 habitantes) de 26,04 até

julho de 2006.

3.3 Plano Amostral

"Nas pesquisas científicas em que se querem conhecer algumas características de

uma população, também é muito comum se observar apenas uma amostra de seus

elementos e, a partir dos resultados dessa amostra, obter valores aproximados, ou

estimativas, para as características populacionais de interesse" (Barbetta, 1999).

Para determinação do tamanho da amostra, foi considerado o número aproximado

de habitantes da cidade de Teresina.

26

A população, por critérios estatísticos, foi considerada infinita e para o cálculo do

tamanho da amostra considerou-se a seguinte expressão:

Equação 3-1 Cálculo do tamanho da amostra (Toledo, 1985)

qpe

n2

96,1

Para analisar os atributos relacionados com a satisfação do consumidor, foi

utilizada uma escala de 1 a 10 pontos descrita conforme abaixo:

Muito

insatisfeito Insatisfeito

Nem insatisfeito

nem satisfeito Satisfeito

Muito

Satisfeito

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Agrupou-se os itens da escala como segue:

Proporção p = (x 7) como sendo a proporção de usuários satisfeitos.

Proporção q = (x < 7) como sendo a proporção de usuários insatisfeitos. Como não se

tinha idéia destas proporções, considerou-se p = 0,50 e q = 0,50.

O cálculo do tamanho da amostra foi realizado utilizando-se a técnica de

amostragem aleatória simples. Para um erro “e” de 5% (e=0,05), com nível de confiança de

95% (dois desvios), conforme a equação abaixo:

Equação 3-2 Cálculo efetivo da amostra

38516,3845,05,005,0

96,12

n

Desta forma,obteve-se n = 385 entrevistados.

3.4 Instrumento de Coleta de Dados

A pesquisa utilizou, como instrumento de coleta de dados, um formulário

estruturado (Anexo 1), fundamentado em atributos propostos pelo modelo de Johnson de

27

índice de satisfação. O formulário foi pré-testado em uma pesquisa piloto realizada com 40

indivíduos. Depois foram efetuadas algumas modificações com o intuito de tornar as

questões mais claras e objetivas aos entrevistados. O formulário final foi dividido em duas

partes. A primeira seção avalia os fatores de qualidade que influenciam a satisfação do

turista e os construtos que podem impactar tanto na satisfação como diretamente na

fidelidade. Os construtos analisados são: preço, gerenciamento de reclamações, imagem,

compromisso afetivo e calculado. O objetivo da segunda seção é classificar e identificar o

perfil socioeconômico dos entrevistados a partir das seguintes variáveis: sexo, faixa etária,

tipologia do uso, consumo mensal médio e renda familiar. As variáveis mensuradas são

apresentadas na Tabela 3.1.

Tabela 3.1 Variáveis da Pesquisa

Categoria de Variável Variáveis

Qualidade – Ambiente Físico Aspectos da Loja

Qualidade – Atendimento Atendimento do call center, Internet, loja

Qualidade – Serviços Cobertura, Tecnologia

Qualidade – Pessoal Funcionários, Superiores

Preço Tarifa, Tarifa Comparada aos Outros

Gestão de Reclamações Forma do tratamento da reclamação

Satisfação Funcionários, Operadora, Plano

Imagem Operadora, Plano

Compromisso Afetivo Operadora, Plano

Compromisso Calculado Operadora, Plano

Fidelidade Pessoal Operadora, Plano

Fidelidade Recomendar Operadora, Plano

O questionário foi elaborado com perguntas fechadas, medidas em escalas de

diferencial semântico e natureza intervalar de 1 a 10 pontos de acordo com o objetivo a ser

atingido. Esta escala é a que é tipicamente usada no modelo do ECSI e sugerida por

Johnson & Gustafsson (2000).

As escalas utilizadas na análise dos resultados foram as seguintes:

a) Escala de desempenho de qualidade percebida:

Muitoruim

Ruim Razoável Bom MuitoBom

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

28

b) Escala de satisfação:

Muitoinsatisfeito

Insatisfeito Nem insatisfeito,

nem satisfeito Satisfeito

Muitosatisfeito

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

c) Escala de preço percebido:

Muito caro Caro Justo Barato Muitobarato

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

d) Escala de comparação de preços:

Muito mais cara

Maiscara

SimilarMais

Barata

Muitomais

barata

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

e) Escala de avaliação quanto a imagem:

Muitonegativa

Negativa Nem negativa, nem positiva

Positiva Muito

positiva

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

f) Escala de intenção:

Certamente

não

Provavelmente

não

Talvez sim, talvez não

Provavelmente

sim

Certamente sim

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

g) Escala de avaliação de grandeza:

Muitopequeno

Pequeno Razoável Grande Muito

grande

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

3.5 Coleta de Dados

O instrumento de pesquisa utilizado foi um formulário estruturado (em anexo),

fundamentado no novo modelo Norueguês de análise do Índice de satisfação de clientes.

Os dados foram coletados em vários pontos da cidade de Teresina (Tabela 3.1.1).

29

Tabela 3.1.1 Locais de Aplicação do questionário da Pesquisa.

Locais Quant. Pesquisada Descriçao % dos Questionários

Escola 1 CEFET-PI 10

Shoping Centers

Bairros

Lojas de Atendimento

2

5

3

Teresina e Riverside

Acarape, Mocambinho, Poty Velho, Dirceu e Centro

TIM, OI e CLARO

10

50

30

TOTAL 100

A equipe que trabalhou nessa fase da pesquisa foi composta de 06 membros. A

pesquisa foi realizada no período de 15/07/06 a 31/08/06, durante todos os dias nos turnos

matutino, vespertino e noturno.

3.6 Técnicas de Análises

As técnicas estatísticas utilizadas neste trabalho para análise dos dados coletados

foram à descritiva, objetivando analisar o perfil dos entrevistados, e a regressão múltipla.

Para as análises foi utilizada a ferramenta computacional STATSOFT

®STATISTICA 6.0.

3.6.1 Análise descritiva e exploratória

A estatística descritiva e exploratória consiste na produção de tabelas, figuras e

medidas que possibilitem uma melhor compreensão dos dados.

Neste trabalho a estatística descritiva e exploratória foi utilizada para descrever a

segunda parte do formulário que contém o perfil dos entrevistados.

De acordo com Johnson & Gustafsson (2000), nas pesquisas de qualidade,

satisfação e fidelidade do cliente, a forma típica esperada da distribuição dos dados

mantém uma tendência diferente da curva normal, apresentado uma concentração acima da

média. A Figura 3.1. apresenta esta característica, onde de uma escala de 1 a 10 pontos, o

esperado da concentração das repostas dos clientes deveriam ser entre 6, 7 e 8.

30

satisfação

Fre

qüência

de r

esposta

s

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Figura 3.1 Distribuição de dados esperado para pesquisas de qualidade, satisfação e

fidelidade do cliente (Johnson & Gustafsson, 2000, p.81)

3.6.2 Análise de regressão linear múltipla

A análise de regressão é utilizada para: a) determinar se as variáveis independentes

explicam uma variação significativa na variável dependente (se existe uma relação linear);

b) determinar quanto da variação na variável dependente pode ser explicada pelas variáveis

independentes (intensidade da relação) e c) determinar a estrutura ou forma da relação

(equação matemática que relaciona as variáveis independente e a dependente). Segundo

Montgomery e Peck (1992), uma equação de regressão múltipla expressa o relacionamento

linear entre uma variável dependente “y” e duas ou mais variáveis independentes (x1, x2,

...,xn). A Fórmula geral tem o seguinte modelo:

Equação 3-3 Fórmula da Regressão (Montgomery e Peck,1992)

exxy nno ...11

A análise de regressão múltipla foi utilizada para verificar e classificar qual relação

existente entre as variáveis dependentes e independentes citadas no modelo. No primeiro

momento, foi realizada a regressão objetivando visualizar a relação existente entre a

satisfação geral do consumidor com os fatores de qualidade (serviços, pessoal da operadora

e instalações físicas), o preço e a reclamação.

31

Utilizando o mesmo processo, foi analisada a relação existente entre a variável grau

de fidelidade do consumidor com as variáveis antecedentes: satisfação geral , preço

comparado, imagem da operadora, reclamações, compromisso afetivo e compromisso

calculado.

Foi aplicado o método stepwise backward, mas inicialmente foi também aplicado o

método stepwise forward, a fim de se fazer comparações entre os respectivos resultados

destas análises.

A técnica para a análise dos dados, Regressão Linear Múltipla, foi escolhida devido

a que fornece simplicidade comparada com as técnicas de Mínimos Quadrados Parciais

(PLS) ou Equações Estruturais (SEM – Structural Equation Model). De acordo com

Jonhson & Gustafsson (2000, p.196), a técnica de Regressão Múltipla tem a confiabilidade

nos resultados em 75% relativa à técnica de Mínimos Quadrados Parciais (Tabela 3.2),

porém a simplicidade de seu uso tanto na parte de coleta de dados (menor número de

variáveis), assim como o requerimento de software, faz com que a técnica de Regressão

Múltipla seja aceitável e prática para a aplicação deste estudo. Adicionalmente, aquilo que

aparece como explicativo na regressão múltipla também o será com o PLS ou SEM.

Tabela 3.2 Correlação dos impactos dos métodos de análise estatísticos.

PLS, SEM Regressão Múltipla Correlação

PLS, SEM 1.00 0.75 0.68

Regressão Múltipla 0.75 1.00 0.62

Correlação 0.68 0.62 1.00

Fonte: Jonhson & Gustafsson (2000, p.196).

32

Capítulo 4

Resultados e Discussão

Este capítulo apresenta os resultados obtidos na pesquisa de campo. Os dados do

estudo foram agrupados e analisados de forma exploratória e descritiva, que consiste na

organização de tabelas, figuras e medidas que facilitam a compreensão das informações,

em seguida, estão descritos os resultados dos relacionamentos entre a satisfação do

consumidor com a Telefonia Móvel Celular e a fidelidade do consumidor com a Telefonia

Móvel Celular.

Este capítulo está organizado nos seguintes tópicos: 1) a validação da pesquisa; 2)

análise descritiva para verificar o relacionamento entre satisfação do consumidor e a

Telefonia Móvel Celular; 3) análise da regressão múltipla para a satisfação quanto a

Telefonia Móvel Celular; 4) análise da regressão múltipla das variáveis indicadoras da

fidelidade e 5) conclusão.

4.1 Validação da Pesquisa

4.1.1 A Amostra

A população–alvo para a pesquisa foi de clientes de todas operadoras de Telefonia

Móvel Celular existentes em Teresina-PI, TIM, Oi e Claro. Durante o período de coleta

que ocorreu de 15/07/2006 a 31/08/2006 foram entrevistados 385 clientes dessas

operadoras.

A coleta de dados gerou 385 formulários, os quais, embora tenha sido o tamanho da

amostra inicial, não foi possível seu total aproveitamento nas análises, pois algumas

variáveis não foram respondidas, o que ocasionou uma redução da amostra real para

análise. O perfil da amostra foi composto pelas variáveis: operadora, sexo, ano de

nascimento, consumo mensal em R$, renda pessoal mensal.

33

Operadora. De acordo com a figura 4.1, é observado um maior percentual de

consumidores (48%) para a operadora Oi, o que sugere uma adesão maior por parte dos

consumidores em relação a esta operadora Celular, na cidade de Teresina-PI. A proporção

de TIM e Claro corresponde ao da distribuição nacional destas empresas. Na ausência de

dados de distribuição para o Piauí, a amostra pode apresentar algum viés no sentido de

maior proporção de clientes Oi que a distribuição real.

Operadora

29%

48%

23%

TIM Oi Claro

Q1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

No

of o

bs

Figura 4.1 Distribuição de Clientes por Operadora

Tipo de Plano. Como mostra a figura 4.2, a distribuição das modalidades de planos

(pré-pago e pós-pago) é similar ao da distribuição nacional (ver Figura 1.3).

Plano

75%

20%

5%

Pré-Pago Pós-Pago Outros

Q2

0

50

100

150

200

250

300

No

of o

bs

Figura 4.2 Tipo de Plano

34

Experiência de Consumo. Quanto à experiência de consumo, na figura 4.3

observou-se que a porcentagem de consumidores que permanecem numa mesma operadora

por até 11 meses (31%) é aproximadamente o mesmo daqueles que permanecem numa

mesma operadora entre 11 e 21 meses (31%), o que sugere a indicação de que a maioria

dos clientes entrevistados (62%) tendem a permanecer com sua operadora por um período

médio de cerca de um ano. De uma forma geral, os dados da figura 4.3 também

demonstram que a maioria absoluta dos consumidores (97%) têm mais de 2 meses na

atual operadora, fato este que sugeriu uma certa experiência de consumo por parte dos

consumidores e que, ao mesmo tempo, os credenciam como elementos válidos da amostra,

contribuindo para sua validação.

Tempo com a atual operadora (meses)

31% 31%

17%

10%

7%

1%0%

1%0% 1% 0%

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101

Q3

0

20

40

60

80

100

120

140

No

of o

bs

Figura 4.3 Experiência de Consumo

Finalidade do Uso. Com relação à finalidade do uso do celular, a figura 4.4

mostrou que poucos consumidores utilizavam seu celular exclusivamente a trabalho (8%),

enquanto que os dados apontam uma pequena diferença entre o uso do celular para fins

particulares (44%) e para ambas as situações (fins particulares e a trabalho) que

corresponde a 48% do total de entrevistados. Os dados sugerem, portanto, que o

consumidor na maioria das vezes optava por usar seu celular ou para fins particulares ou

para ambas as finalidades (fins particulares e a trabalho).

35

Finalidade do Uso

44%

8%

48%

Particular Trabalho Ambos

M_Uso

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

No

of o

bs

Figura 4.4 Finalidade do Uso

Renda e Padrão de Consumo Mensal. Com relação à Renda Mensal, a figura 4.5

mostrou que os consumidores em sua maioria (54%) pertencem à classe que ganha até R$

500, o que reflete a situação econômica da população pesquisada (sua maioria tem baixa

renda), em que se sugere um reflexo imediato e esperado no seu perfil de consumo, o que

poderia ser justificado pela escolha de um plano economicamente mais viável para o

consumidor (como mostrado na figura 4.2).

Renda Pessoal Mensal (em R$)

54%

26%

13%

4%2%

1%

<=500501 a 1000

1001 a 20002001 a 3000

3001 a 4000> 4000

M_Renda

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

No

of

ob

s

Figura 4.5 Renda Mensal

36

Com relação ao consumo mensal, na figura 4.6 observou-se que a maioria dos

entrevistados (66%) têm uma média de consumo mensal de até R$ 50 , o que se sugeriu

como sendo uma conseqüência imediata e esperada do poder aquisitivo real da maioria da

população; fato este percebido na análise feita anteriormente (figura 4.5).

Consumo Mensal (em R$)

66%

25%

8%

1% 1%

<= 5051 a 100

101 a 200201 a 400

> 400

M_Consumo

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

No

of

ob

s

Figura 4.6 Consumo Mensal

Sexo. De acordo com a Figura 4.7, a distribuição por sexo observada possui uma

maior participação de pessoas do sexo masculino (54%). Este valor é um pouco diferente

da distribuição da população (IBGE 2006) para o Piauí, onde seriam esperados 49% de

homens para o perfil etário da amostra, o que pode sugerir uma ligeira maior participação

dos consumidores do sexo masculino no mercado de telefonia celular.

Este resultado também sugere como uma das possíveis causas do maior número de

consumidores pesquisados ser do sexo masculino, ao fato dos homens serem geralmente

melhor remunerados que as mulheres; a exemplo daqueles residentes na cidade de

Teresina-PI, cujo resultado obtido nesta pesquisa não foge aos padrões tradicionais.

37

Sexo, Pesquisa e PNAD 2005,PI

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

PNAD 2005, PI Pesquisa

% d

o tota

l

Masculino

Feminino

Figura 4.7 Distribuição da população por sexo (Pesquisa e IBGE, 2006)

Idade. Em relação à idade, a figura 4.8 sugere uma predominância maior de

consumidores jovens entre 15 e 29 anos, o que pode ser justificado pela capacidade e

necessidade de se comunicarem, por buscarem o conhecimento das novidades tecnológicas

que lhes são oferecidas, por gostarem de tudo que é novo e, por último, por buscarem sua

própria identidade.

Pessoas por Faixa Etária: Pesquisa e PNAD 2005

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

15 a19

anos

20 a24

anos

25 a29

anos

30 a34

anos

35 a39

anos

40 a44

anos

45 a49

anos

50 a54

anos

55 a59

anos

60 a64

anos

65 a69

anos

70anosou

mais

%

PNAD 2005, PI

Pesquisa

Figura 4.8 Distribuição da amostra por ano de nascimento (IBGE, 2006)

38

Quanto à experiência de consumo continuada de telefonia celular, o que está

relacionado à capacidade de responder às perguntas sobre qualidade, satisfação e

fidelidade, 97% tem mais de 2 meses com a atual operadora e assim nesse aspecto mostra

também é satisfatória.

Pelo exposto, a amostra é adequada aos propósitos da pesquisa, com a ressalva de

que na ausência de dados sobre a distribuição do mercado entre operadoras, a amostra pode

ter uma proporção maior de clientes Oi que a distribuição real do mercado. Todavia, para

os fins da pesquisa acadêmica, este aspecto é menos importante.

4.1.2 Validação do Questionário

A escala e itens utilizados mostraram-se satisfatórios. O teste de confiabilidade de

Chronbach (Tabela 4.1) mostra que todos conjuntos de variáveis e a escala são confiáveis

(alfa > 0,70).

Em termos de questões, quatro questões apresentaram problemas de excesso de

respostas em branco (maior que 10%), o que reduziu em muito a amostra quando das

análises de regressão múltipla: Qualidade do Estacionamento, Qualidade quanto a Acesso

para Deficientes, Simpatia dos Superiores, Interesse dos Superiores, Qualidade do Serviço

dos Superiores, Pontualidade dos Funcionários. Em uma primeira análise de regressão

incluindo estas variáveis a amostra foi substancialmente reduzida. Dado que as mesmas

não foram significativas no modelo final, foram retiradas quando da análise de regressão

apresentada adiante.

Tabela 4.1 Teste de Confiabilidade de Itens/Escala

Grupo de itens Alfa de Chronbach Avaliação

Qualidade: Instalações Físicas 0,91 Ok

Qualidade: Pessoal 0,88 Ok

Qualidade: Atendimento e Serviço 0,84 Ok

Satisfação 0,79 Ok

Imagem, Compromisso 0,73 Ok

Em síntese, as variáveis e as escalas adotadas são satisfatórias para o presente

estudo.

39

4.2. Análise Descritiva

4.2.1 Qualidade das Instalações Físicas

Na avaliação da qualidade das instalações físicas, a maioria dos itens teve

desempenho satisfatório, ou seja, média em torno de 7 (ver figuras 4.9,10,11), outras

variáveis apresentaram desempenho superior (ver figuras 4.12,13,14), enquanto algumas

variáveis tiveram desempenho inferior (ver figuras 4.15,16).

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojasNum = 377*1*normal(x; 6,6711; 1,974)

2% 2%

5% 4%

13%

14%

23%22%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojasNum

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Figura 4.9 Número de Lojas de Atendimento

Em relação ao número de lojas de atendimento (figura 4.9), o histograma mostra

um resultado satisfatório.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-Loja Tam = 372*1*normal(x; 6,7043; 1,8249)

1% 1%

4% 4%

15%

18%

22%

20%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Loja Tam

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of

ob

s

Figura 4.10 Tamanho das Lojas de Atendimento

Escala:1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

40

Em relação ao tamanho das lojas de atendimento (figura 4.10), o histograma mostra

um resultado satisfatório.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaSom = 369*1*normal(x; 6,8266; 2,0383)

1%

2%

4%5%

11%

17%

18%

20%

14%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaSom

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Figura 4.11 Barulho/Som nas Lojas de Atendimento

Em relação ao barulho/som nas lojas de atendimento (figura 4.11), o histograma

mostra um resultado satisfatório.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaTmp = 372*1*normal(x; 7,422; 1,8796)

1%1%

2%

4%

9%

12%

17%

24%

18%

13%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaTmp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Figura 4.12 Temperatura nas Lojas de Atendimento

Em relação à temperatura no interior das lojas de atendimento (figura 4.12), o

histograma mostra um desempenho superior, ou seja, um resultado acima do esperado.

Escala:1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Escala:1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

41

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaLimp = 366*1*normal(x; 8,0683; 1,6793)

1%0% 0%

2%

6%6%

17%

24%

20%

23%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaLimp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Figura 4.13 Limpeza

Em relação à limpeza (figura 4.13), o histograma mostra um resultado acima do

esperado.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaLoc = 376*1*normal(x; 7,508; 2,0396)

2%

1%

2% 3%

7%

9%

21%20%

19%

16%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaLoc

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Figura 4.14 Localização das Lojas

Em relação à localização das lojas (figura 4.14), o histograma mostra um resultado

satisfatório.

Escala:1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

42

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-Estac = 331*1*normal(x; 5,426; 2,3439)

10%

3%

9%10%

14%

16%

18%

13%

5%

2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Estac

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Figura 4.15 Estacionamento

Em relação ao estacionamento (figura 4.15), o histograma mostra um resultado

ruim, ou seja, para a maioria dos consumidores o estacionamento não agrada.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

12%

6%

12%

17%

12%

17%

11%

8%

3%

2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Loja Pdef

0

10

20

30

40

50

60

No

of o

bs

Figura 4.16 Acesso a portadores de deficiência física

Em relação ao acesso a portadores de deficiência física (figura 4.16), o histograma

mostra um desempenho insatisfatório, ou seja, as operadoras apresentam uma certa

deficiência na maneira como oferece o acesso a portadores de deficiência física.

4.2.2 Sobre Qualidade do Pessoal das Operadoras

A distribuição da avaliação da simpatia dos funcionários da operadora (figura

4.17), juntamente com a avaliação da qualidade do serviço dos funcionários da operadora

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

43

(figura 4.18) e também a avaliação do conhecimento técnico dos funcionários da operadora

(figura 4.19), apresentaram um desempenho satisfatório em termos da percepção dos

respondentes.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-SimpFunc = 378*1*normal(x; 7,2063; 2,0105)

3%

1% 1%2%

8%

14%

22% 22%

14%

12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-SimpFunc

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.17 Simpatia dos Funcionários

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_QServFun = 379*1*normal(x; 7,1821; 1,7672)

1%0%

3%

4%6%

15%

22%

29%

11%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_QServFun

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.18 Qualidade do Serviço dos Funcionários

44

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_Conhec = 356*1*normal(x; 7,4888; 1,9084)

1%1% 1%

5% 5%

13%

17%

26%

17%

14%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_Conhec

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.19 Conhecimento Técnico dos Funcionários

De acordo com a avaliação das figuras 4.20 (Avaliação da simpatia dos superiores)

e da 4.21 (Avaliação do interesse dos superiores em ajudar), é possível observar pelos

respectivos histogramas que ambos apresentaram um desempenho apenas razoável, ou

seja, um pouco abaixo do esperado pelos gestores.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-SimpSup = 303*1*normal(x; 6,4851; 2,1666)

5%

1%

2%

9%

10%

19%20%

15%

13%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-SimpSup

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.20 Simpatia dos Superiores

45

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-IntSup = 309*1*normal(x; 6,4595; 2,1142)

4%

1%

3%

8%

11%

21%20%

18%

6%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-IntSup

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.21 Interesse dos Superiores em Ajudar

4.2.3 Sobre a Qualidade no Atendimento

Ao analisar a figura 4.22 (Avaliação da qualidade do atendimento via Internet),

percebe-se pela análise do histograma que este atendimento para a maioria dos

consumidores entrevistados é satisfatório, enquanto que na figura 4.23 (Avaliação da

qualidade do atendimento por telefone), o respectivo histograma mostrou um desempenho

inferior ao esperado, ou seja, este atendimento na visão dos consumidores entrevistados foi

considerado ruim.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_AtendNet = 349*1*normal(x; 7,0115; 2,0412)

1%1%

4%

7%

9%

14%

18%

22%

13%

11%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_AtendNet

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.22 Avaliação da Qualidade do Atendimento via Internet

46

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_AtendFone = 374*1*normal(x; 6,2807; 2,4128)

5%

4%

5%

9%

13%12%

13%

21%

10%

7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_AtendFone

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.23 Avaliação da Qualidade do Atendimento via Telefone

4.2.4 Quanto a Avaliação Sobre Preços

Na avaliação sobre preços em geral, conforme consta na figura 4.24 (Avaliação do

preço dos aparelhos), na figura 4.25 (Avaliação da tarifa), e da figura 4.26 (Avaliação da

tarifa comparada), os histogramas permitiram a conclusão de que para os consumidores

entrevistados os aparelhos são um pouco caros, a tarifa é considerada cara e existe

similaridade na tarifa comparada com as demais operadoras.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_PreçoAp = 378*1*normal(x; 6,1587; 2,3671)

8%

2%3%

6%

11%

19%

17%

20%

7%

5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_PreçoAp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Escala:1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.24 Avaliação do Preço dos Aparelhos

47

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

D_Tarifa = 373*1*normal(x; 4,3619; 2,0413)

12%

6%

15%

21%

15%

19%

5%

4%

1%2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

D_Tarifa

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Escala:1 a 4: caro 5 a 6: justo 7 a 10: barato

Figura 4.25 Avaliação da Tarifa

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

E_TarifaComp = 363*1*normal(x; 5,0331; 1,9621)

8%

4%

7%

15%

21%

23%

12%

6%

2%1%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

E_TarifaComp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Escala:1 a 4: mais cara 5 a 6: similar 7 a 10: mais barata

Figura 4.26 Avaliação da Tarifa Comparada

4.2.5 Quanto a Gestão de Reclamações

Teoricamente, como já mencionado por Johnson et al. (2001), as reclamações eram

uma conseqüência da baixa satisfação, e não uma oportunidade para aumentar a satisfação.

48

Pelo exposto na figura 4.27 (Avaliação da forma de tratamento das reclamações), o

histograma apresentado sugere um ligeiro descontentamento por parte do consumidor

reclamante.

Tal estado de descontentamento do consumidor pode ter sido causado por diversos

fatores que vão desde o próprio estado preconcebido do consumidor de que nada vai bem,

portanto influenciando na sua análise, como também pode ser um reflexo fiel de uma

possível deficiência da operadora no tratamento das reclamações recebidas.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

F_Aval = 236*1*normal(x; 5,3432; 2,3056)

8%

7%

6%

10%

18%18%

17%

11%

2%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

F_Aval

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

No

of o

bs

Escala: 1 a 4: ruim 5 a 6: razoável 7 a 8: bom 9 a 10: muito bom

Figura 4.27 Avaliação da Forma de Tratamento das Reclamações

4.2.6 Quanto a Satisfação

Johnson et al (2001) apresentaram como um dos objetivos dos modelos de índices

satisfação com relação aos clientes, oferecer uma maneira de expressar

satisfação/insatisfação com os produtos e serviços de empresas. Assim, ao analisar o

construto no estudo de caso, conforme as figuras 4.27 a 4.30, verifica-se que tanto os

funcionários quanto a empresa foram avaliados na média.

De uma forma geral, após a análise dos histogramas abaixo, percebeu-se que existia

uma razoável tendência de que os consumidores entrevistados estivessem satisfeitos.

49

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

1% 2%

4%

6%

16%

20%

29%

11%

8%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatFunc

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

Figura 4.28 Avaliação da Satisfação com os Funcionários

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

G_SatServ = 369*1*normal(x; 6,5799; 1,9546)

1%2%

5%

6%

12%

15%

23% 23%

8%

5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatServ

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Figura 4.29 Avaliação da Satisfação com o Serviço de Telefonia Celular

Escala:

1 a 4: insatisfeito

5 a 6: nem satisfeito nem

insatisfeito

7 a 8: satisfeito

9 a 10: muito satisfeito

Escala:

1 a 4: insatisfeito

5 a 6: nem satisfeito nem

insatisfeito

7 a 8: satisfeito

9 a 10: muito satisfeito

50

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

G_SatPlano = 364*1*normal(x; 6,272; 2,2082)

5%

2%

5%

7%

10%

19%

21%

17%

10%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatPlano

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Figura 4.30 Avaliação da Satisfação com o Plano

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

2% 2%

4%

6%

12%

15%

21%22%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatOp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Figura 4.31 Avaliação da Satisfação com a Operadora Celular

4.2.7 Quanto a Imagem

De acordo com a análise feita da figura 4.31 (Avaliação da imagem da operadora) e

da figura 4.32 (Avaliação da imagem do plano), os respectivos histogramas mostram que

as perspectivas quanto às imagens da operadora e do plano têm caminhado

satisfatoriamente.

Escala:

1 a 4: insatisfeito

5 a 6: nem satisfeito nem

insatisfeito

7 a 8: satisfeito

9 a 10: muito satisfeito

Escala:

1 a 4: insatisfeito

5 a 6: nem satisfeito nem

insatisfeito

7 a 8: satisfeito

9 a 10: muito satisfeito

51

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

H_ImgOp = 368*1*normal(x; 7,1087; 1,6734)

1%0% 1%

3%

10%

15%

29%

23%

10%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

H_ImgOp

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

Figura 4.32 Avaliação da Imagem da Operadora

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

H_ImgPln = 353*1*normal(x; 6,8839; 1,6291)

1% 1% 1%3%

10%

22%

31%

19%

6%7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

H_ImgPln

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

Figura 4.33 Avaliação da Imagem do Plano

4.2.8 Compromisso Afetivo e Calculado

Pelo exposto na figura 4.33 (Avaliação do compromisso afetivo com a operadora),

verificou-se uma indecisão dos consumidores em se identificar com a operadora.

Escala:

1 a 4: negativa

5 a 6: nem negativa nem

positiva

7 a 8: positiva

9 a 10: muito positiva

Escala:

1 a 4: negativa

5 a 6: nem negativa nem

positiva

7 a 8: positiva

9 a 10: muito positiva

52

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

I_AfetOp = 363*1*normal(x; 5,3802; 3,0382)

19%

7%

6% 5%

7%

16%

14%

10%

3%

13%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

I_AfetOp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Figura 4.34 Compromisso Afetivo com a Operadora

Ao analisar o compromisso calculado com o plano (prejuízo se mudar de plano),

conforme demonstrado na Figura 4.34, evidencia-se que não seria vantajoso para o

consumidor mudar de plano, ou seja, é preferível que o mesmo permaneça com o plano

atual.

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

J_CalcPln = 340*1*normal(x; 4,9559; 2,2723)

11%

7%7%

13%

15%

28%

7%

5%4%

3%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

J_CalcPln

0

20

40

60

80

100

No

of o

bs

Figura 4.35 Compromisso Calculado com Plano (prejuízo se mudar de plano)

Ao analisar o compromisso calculado com a operadora (prejuízo se mudar de

operadora), conforme demonstrado na Figura 4.35, evidencia-se a exemplo do que ocorreu

no caso anterior relativo ao plano, que também não seria vantajoso para o consumidor

mudar de operadora, ou seja, é preferível que o mesmo permaneça com a operadora atual.

Escala:

1 a 4: não

5 a 6: talvez sim, talvez

não

7 a 8: provavelmente sim

9 a 10: certamente sim

Escala:

1 a 4: pequeno

5 a 6: razoável

7 a 8: grande

9 a 10: muito grande

53

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

J_CalcOp = 337*1*normal(x; 5,3027; 2,643)

12%

6%6%

14%

11%

20%

7%

10%

6%

7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

J_CalcOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Figura 4.36 Compromisso Calculado com Operadora (prejuízo se mudar de

operadora).

4.2.9 Fidelidade

A análise de fidelidade é realizada em dois tipos: a fidelidade pessoal e a fidelidade

na perspectiva da recomendação.

Na fidelidade pessoal, conforme análise das figuras 4.36 (Avaliação da fidelidade

ao plano) e da figura 4.37 (Avaliação da fidelidade à operadora), verifica-se que os

consumidores são indecisos quanto à mudança de plano, mas com relação à mudança de

operadora estes apresentam um comportamento conservador, ou seja, tendem a

permanecerem com a operadora atual.

Escala:

1 a 4: pequeno

5 a 6: razoável

7 a 8: grande

9 a 10: muito grande

54

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

K_FidPln = 368*1*normal(x; 4,9321; 2,2904)

10%

8% 8%

15%14%

21%

10%

9%

2%3%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

K_FidPln

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Figura 4.37 Fidelidade ao Plano

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

K_FidOp = 363*1*normal(x; 6,7493; 2,3879)

4%

1%

3%

9%

11%

18%

12%

15%

9%

17%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

K_FidOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Figura 4.38 Fidelidade à Operadora

Na análise da fidelidade como recomendação, vê-se pela análise das figuras 4.38

(Recomendar o plano) e da figura 4.39 (Recomendar a operadora), que os consumidores

não manifestam claramente o interesse em recomendarem tanto o plano como a operadora

para pessoas mais próximas de sua convivência.

Escala:

1 a 4: não

5 a 6: talvez sim, talvez

não

7 a 8: provavelmente sim

9 a 10: certamente sim

Escala:

1 a 4: não

5 a 6: talvez sim, talvez

não

7 a 8: provavelmente sim

9 a 10: certamente sim

55

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

L_RecPln = 356*1*normal(x; 6,5028; 2,5559)

7%

4%

2%

7%

10%

15%16%

13%

15%

11%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

L_RecPln

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Figura 4.39 Fidelidade – Recomendar o Plano

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

L_RecOp = 361*1*normal(x; 6,5568; 2,5238)

6%

5%

3% 3%

12%

15%

18%

12%

14%

12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

L_RecOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Figura 4.40 Fidelidade – Recomendar a Operadora

Uma síntese dos itens avaliados na análise descritiva pode ser vista na tabela 4.1.1,

onde foram identificados os fatores críticos em relação a cada variável analisada através

dos seus respectivos histogramas.

Escala:

1 a 4: não

5 a 6: talvez sim, talvez

não

7 a 8: provavelmente sim

9 a 10: certamente sim

Escala:

1 a 4: não

5 a 6: talvez sim, talvez

não

7 a 8: provavelmente sim

9 a 10: certamente sim

56

Tabela 4.1.1 Síntese dos Itens Avaliados na Análise Descritiva

Categoria de Variável Variáveis Fatores Críticos

Qualidade – Ambiente Físico Aspectos da Loja Estacionamento, Acesso para portadores de deficiência, Número de Cadeiras nas Lojas.

Qualidade – Atendimento Atendimento do call center, Internet, loja Atendimento por Telefone, Prontidão para resolução de problemas.

Qualidade – Serviços Cobertura, Tecnologia Nenhum.

Qualidade – Pessoal Funcionários, Superiores Simpatia dos superiores, Interesse dos superiores em ajudar.

Preço Tarifa, Tarifa Comparada aos Outros Tarifa Cara e similar às de outras Operadoras.

Gestão de Reclamações Forma do tratamento da reclamação Razoável apenas.

Satisfação Funcionários, Operadora, Plano Plano de pagamento.

Imagem Operadora, Plano Nenhum.

Compromisso Afetivo Operadora, Plano Existe incerteza em relação a ambos.

Compromisso Calculado Operadora, Plano Nenhum.

Fidelidade Pessoal Operadora, Plano Plano de pagamento.

Fidelidade Recomendar Operadora, Plano Existe incerteza em relação a ambos.

4.3. Análise de Regressão para Satisfação

4.3.1 Fatores da Satisfação – todos pesquisados

De acordo com a análise de regressão pelo método backward stepwise mostrada na

tabela 4.2, cujo método de análise se baseia em exclusões sucessivas daquelas variáveis

cujo peso contribui com pouca significância para a definição da satisfação e foi feita com

todos os itens pesquisados, resultando na indicação das seguintes variáveis com peso

relevante: Cobertura, Tarifa, Variedade de serviços, Segurança das lojas e Tecnologia.

Tais resultados sugerem que para os consumidores elas representam os fatores que

mais contribuem para a satisfação.

Tabela 4.2 Regressão para Satisfação, método backward stepwise

R= ,64750313 R²= ,41926030 Adjusted R²= ,40587920 F(5,217)=31,332 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5361

Beta Std.Err. B Std.Err. t(217) p-level

Intercept 0,465982 0,523120 0,890775 0,374037

Cobertura 0,252495 0,057754 0,210282 0,048099 4,371864 0,000019

Tarifa 0,223883 0,055019 0,219796 0,054015 4,069197 0,000066

VarSrv 0,198144 0,069815 0,206209 0,072657 2,838110 0,004969

LojaSeg 0,151511 0,057373 0,136685 0,051758 2,640826 0,008872

Tecnologia 0,140928 0,072617 0,161370 0,083150 1,940713 0,053588

57

Uma outra análise de regressão foi realizada utilizando o método forward stepwise

mostrada na tabela 4.3, cujo método de análise se baseia na seleção sucessiva daquelas

variáveis cujo peso contribui com maior significância para a definição da satisfação e foi

feita com todos os itens pesquisados, resultando na indicação das seguintes variáveis com

peso relevante: Tecnologia, Tarifa, Cobertura, Prontidão na resolução de problemas e

Segurança das lojas. Tais resultados sugerem que para os consumidores elas representam

os fatores que mais contribuem para a satisfação.

Tabela 4.3 Regressão para Satisfação, método forward stepwise

R= ,64073807 R²= ,41054528 Adjusted R²= ,39696337 F(5,217)=30,227 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5476

Beta Std.Err. B Std.Err. t(217) p-level

Intercept 0,691902 0,517267 1,337611 0,182423

Tecnologia 0,227404 0,061499 0,260390 0,070420 3,697695 0,000276

Tarifa 0,220646 0,056067 0,216618 0,055043 3,935404 0,000112

Cobert 0,218341 0,063203 0,181838 0,052636 3,454616 0,000663

ProntResolProb 0,145200 0,066781 0,135929 0,062517 2,174272 0,030766

LojaSeg 0,131085 0,058053 0,118257 0,052372 2,258033 0,024938

Uma análise comparativa entre os dois métodos utilizados na tabela 4.4 mostrou a

obtenção de resultados semelhantes na regressão por ambos os métodos, onde a diferença

entre ambos se deu por indicação das variáveis Variedade de serviços e Prontidão na

resolução de problemas, respectivamente, para as análises backward e forward. Os

resultados validam a pesquisa, mostrando a coerência das variáveis com o modelo

proposto para esta pesquisa.

58

Tabela 4.4 Síntese dos resultados dos métodos na Regressão para Satisfação – Todos

Método

Backward Backward Forward

Amostra (variáveis usadas)... Todas < 10% de brancos < 10% de brancos

n 168 223 223

p < 0,05 < 0,06 < 0,05

R 0,6274 0,6475 0,6407

R2 ajustado 0,3826 0,4059 0,3969

Variáveis no modelo beta p beta p beta p

Cobertura 0,332 0,252 *** 0,218 **

Tecnologia 0,308 0,140 0,054 0,227 **

Tarifa 0,226 0,223 *** 0,220 **

Segurança da Loja 0,151 * 0,131 0,02

Variedade de Serviço 0,198 *

Prontidão p/ resolver problemas 0,030 0,03 * < 0,01 ** < 0,001 *** < 0,0001

Considerando a análise de regressão pelo método backward stepwise, obteve-se o

modelo para a satisfação definido conforme a figura 4.40 mostrada a seguir.

Satisfação

Segurançada Loja

Variedadedo Serviço

Tecnologia

Tarifa

Cobertura

=0,252

=0,198

=0,151=0,223

=0,140

n = 223R = 0,6475R2

ajustado = 0,4059

Figura 4.41 Regressão para Satisfação – Todos

4.3.2 Fatores da Satisfação - Reclamantes

Ambas as análises de regressão descritas anteriormente também foram

59

realizadas, agora considerando apenas os consumidores reclamantes, cujos resultados

são mostradas na tabela 4.5 abaixo:

Tabela 4.5 Regressão para Satisfação (backward stepwise = forward stepwise)

R= ,65258992 R²= ,42587361 Adjusted R²= ,40860665 F(4,133)=24,664 p<,00000 Std.Error of estimate: 1,6330

Beta Std.Err. B Std.Err. t(133) p-level

Intercept 0,162299 0,669319 0,242483 0,808779

A-LojaAtd 0,196828 0,070324 0,197693 0,070633 2,798886 0,005891

C_Cobert 0,274414 0,071877 0,237375 0,062176 3,817819 0,000206

C_Tecnol 0,237850 0,075124 0,266712 0,084240 3,166107 0,001916

D_Tarifa 0,257332 0,070845 0,250413 0,068940 3,632342 0,000400

Considerando a análise de regressão aplicada apenas para os consumidores

reclamantes, obteve-se o modelo para a satisfação definido conforme a figura 4.41

mostrada a seguir.

Satisfação

Atendimentoda Loja

Tecnologia

Tarifa

Cobertura

=0,274

=0,197=0,257

=0,238

n = 223R = 0,6475R2

ajustado = 0,4059

Figura 4.42 Regressão para Satisfação – Reclamantes

4.3.3 Fatores da Satisfação – Síntese

Uma análise dos resultados da satisfação considerando todos e reclamantes, pode

ser visto que a variável Atendimento na loja, como era o esperado, passou a ser mais uma

variável de peso, visto que o consumidor reclamante e insatisfeito passa a ver o

atendimento na loja como uma forma de buscar a solução do(s) seu(s) problema(s); como

pode ser visto na tabela 4.6 abaixo:

60

Tabela 4.6 Síntese da Regressão para Satisfação – Todos e Reclamantes

Amostra

Todos – Bacward Todos – Forward Reclamantes

Amostra (variáveis usadas)... < 10% de brancos < 10% de brancos < 10% de brancos

n 223 223 138

p < 0,06 < 0,05 < 0,06

R 0,6475 0,6407 0,6526

R2 ajustado 0,4059 0,3969 0,4086

Variáveis no modelo beta p beta p beta p

Cobertura 0,252 *** 0,218 ** 0,274 **

Tecnologia 0,140 0,054 0,227 ** 0,238 *

Tarifa 0,223 *** 0,220 ** 0,257 **

Segurança da Loja 0,151 * 0,131 0,02

Variedade de Serviço 0,198 *

Prontidão p/ resolver problemas 0,030 0,03

Atendimento na Loja 0,196 *

4.4. Análise de Regressão para Fidelidade

Primeiro, a variável dependente foi definida como sendo o grau de fidelidade do

cliente em relação à operadora.

4.4.1 Fatores da Fidelidade Pessoal – Todos

Este tópico tenta capturar dos consumidores não reclamantes os fatores que os

tornam 100% fiéis. As variáveis que aparecem na figura 4.42 seriam aquelas que

contribuem para a fidelidade 100%.

SatisfaçãoServiço

Fidelidade

ImagemOperadora

n = 271R = 0,4138R2

ajustado = 0,1651

Figura 4.43 Fidelidade - Todos

61

A análise de regressão pode ser vista na tabela 4.7 abaixo:

Tabela 4.7 Regressão para Fidelidade Pessoal

n = 271 R= ,41385607 Adjusted R²= ,16509235 F(2,268)=27,695 p<,00000 Std.Error of estimate: 2,1356

Beta Std.Err. B Std.Err. t(268) p-level

Intercept 2,464669 0,588212 4,190102 0,000038

G_SatServ 0,164410 0,062537 0,193100 0,073449 2,629024 0,009058

H_ImgOp 0,311956 0,062537 0,429876 0,086176 4,988364 0,000001

4.4.2 Fatores da Fidelidade Pessoal – Reclamantes

Este tópico tenta capturar apenas dos consumidores reclamantes os fatores que os

tornam 100% fiéis. As variáveis que aparecem na figura 4.43 seriam aquelas que

contribuem para a fidelidade 100%.

SatisfaçãoOperadora

Fidelidade

ImagemPlano

n = 173R = 0,3933R2

ajustado = 0,1397

Gestão deReclamação

Figura 4.44 Fidelidade - Reclamantes

A análise de regressão pode ser vista na tabela 4.8 abaixo:

Tabela 4.8 Regressão para Fidelidade - Reclamantes

n = 173 R= ,39334963 Adjusted R²= ,13971903 F(3,169)=10,312 p<,00000 Std.Error of estimate: 2,1927

Beta Std.Err. B Std.Err. t(169) p-level

Intercept 2,748357 0,760910 3,611933 0,000400

F_Aval 0,197096 0,075134 0,207082 0,078941 2,623246 0,009506

G_SatOp 0,181355 0,079201 0,197610 0,086300 2,289792 0,023270

H_ImgPln 0,175281 0,074950 0,240845 0,102985 2,338634 0,020525

62

4.4.3 Fidelidade para Recomendar – Todos

Este tópico tenta capturar dos consumidores não reclamantes os fatores que os

levam a recomendar os serviços da operadora. As variáveis que aparecem na figura 4.44

seriam aquelas que contribuem para a fidelidade em recomendar.

SatisfaçãoOperadora

Fidelidade

ImagemOperadora

n = 271R = 0,6649R2

ajustado = 0,4338

Compr.Afetivo

Operadora

Compr.Calculado

Plano

=0,323

=0,286

=0,111

=0,164

Figura 4.45 Fidelidade para Recomendar - Todos

A análise de regressão pode ser vista na tabela 4.9 abaixo:

Tabela 4.9 Regressão para Fidelidade - Recomendar

n = 271 R= ,66493946 Adjusted R²= ,43375568 F(4,266)=52,706 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,9057

Beta Std.Err. B Std.Err. t(266) p-level

Intercept -0,587637 0,534891 -1,09861 0,272931

H_ImgOp 0,322511 0,058646 0,495610 0,090123 5,49927 0,000000

G_SatOp 0,286005 0,057038 0,355743 0,070946 5,01426 0,000001

I_AfetOp 0,163801 0,051212 0,136808 0,042773 3,19851 0,001549

J_CalcPln 0,111419 0,047767 0,123646 0,053009 2,33254 0,020419

63

4.4.4 Fidelidade para Recomendar – Reclamante

Este tópico tenta capturar dos consumidores reclamantes os fatores que os levam a

recomendar os serviços da operadora. As variáveis que aparecem na figura 4.45 seriam

aquelas que contribuem para a fidelidade em recomendar.

SatisfaçãoOperadora

Fidelidade

ImagemOperadora

n = 173R = 0,6830R2

ajustado = 0,4539

Compr.AfetivoPlano

=0,289

=0,315

=0,122

TratamentoReclamação

=0,179

Figura 4.46 Fidelidade para Recomendar - Reclamantes

A análise de regressão pode ser vista na tabela 4.10 abaixo:

Tabela 4.10 Regressão para Fidelidade para Recomendar - Reclamantes

n = 173 R= ,68299515 Adjusted R²= ,45392901 F(4,170)=37,160 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,9505

Beta Std.Err. B Std.Err. t(170) p-level

Intercept -0,890329 0,648533 -1,37284 0,171612

G_SatOp 0,315207 0,069399 0,386371 0,085067 4,54196 0,000011

H_ImgOp 0,288918 0,068252 0,462175 0,109181 4,23310 0,000038

faval 0,179621 0,060908 0,212663 0,072113 2,94904 0,003637

I_AfetPln 0,122514 0,063034 0,113937 0,058621 1,94363 0,053591

4.4.5 Fidelidade – Síntese

A tabela 4.11 abaixo mostra um resumo das análises de regressão para a fidelidade

e recomendação em relação à operadora. Um destaque para o fato de ter sido considerada a

variável compromisso afetivo em relação ao plano como relevante para se recomendar à

operadora (esta variável tem p=0,053 na tabela), como um valor considerado crítico para o

cluster da regressão.

64

Tabela 4.11 Síntese da Regressão para Fidelidade e Recomendação – Todos e

Reclamantes

Tipo Fidelidade à Operadora Recomendar a Operadora

Amostra Todos Reclamantes Todos Reclamantes

Estatística

n 271 173 271 175

R 0,4135 0,3933 0,6649 0,6830

R2 0,1651 0,1397 0,4337 0,4539

Variáveis beta p beta p beta p beta p

Imagem da Operadora 0,312 *** 0,323 *** 0,289 ***

Satisfação com Serviço 0,164 *

Aval da Forma da Reclam. 0,197 * 0,179 *

Satisfação com Operadora 0,181 0,02 0,286 *** 0,315 ***

Imagem do Plano 0,175 0,02

Afetivo com Operadora 0,163 *

Calculado com Plano 0,111 0,02

Afetivo com Plano 0,122 0,053 * < 0,01 ** < 0,001 *** < 0,0001

4.5 Conclusão da Análise Estatística

A amplitude da amostra utilizada na pesquisa foi inferior ao tamanho proposto

devido ao numero de itens que não foram respondidos, sendo necessário fazer alguns

ajustes para possibilitar uma melhor interpretação dos resultados da análise descritiva dos

dados. As principais variáveis sócio-econômicas comparadas foram: sexo, ano de

nascimento, consumo mensal em R$ e renda pessoal mensal.

Na análise descritiva e comparativa realizada dentro das categorias dos

Direcionadores de Qualidade das Operadoras Celulares, as variáveis com distribuição

abaixo do esperado foram:

Qualidade das Instalações Físicas (estacionamento, acesso a portadores de

deficiência física e número de cadeiras);

Qualidade do Atendimento (reclamações, simpatia dos superiores, interesse

dos superiores em ajudar, atendimento por telefone e prontidão para

resolução de problemas);

Qualidade da oferta de Produtos e serviços (preço dos aparelhos, tarifa).

65

Pode-se concluir que, de acordo com os consumidores da telefonia celular na

cidade de Teresina-PI, há necessidade de melhorar a eficiência dos funcionários no

atendimento, melhorar a estrutura física das lojas pessoal e reduzir os valores pelas tarifas

e aparelhos.

Os resultados obtidos mostram que a fidelidade do consumidor de telefonia celular,

a exemplo dos consumidores de outros serviços, não é unicamente explicada pela

satisfação do mesmo, existem outros fatores como: Imagem da operadora, compromisso

afetivo com a operadora e o compromisso calculado do plano. Os resultados obtidos estão

coerentes com os resultados obtidos por: Fornell et al (1992); Reichheld (1996); Johnson et

al (2001); Gonçalves et al (2003); Pinheiro (2003) e estudos apresentados anteriormente.

A exemplo do que ocorreu em estudos anteriores realizados (Francisco de Assis e

Ferreira, 2004), esta pesquisa também apresentou o compromisso afetivo como construto

antecedente da fidelidade. A exemplo do que resultou num outro modelo pesquisa

realizado (Rodrigues, 2004), a imagem da operadora também foi confirmada como um

construto na presente pesquisa.

Pelo exposto, recomenda-se o modelo mostrado na figura 4.46 abaixo como um

modelo válido aos propósitos da pesquisa em questão.

SatisfaçãoOperadora

Segurançada Loja

Variedadedo Serviço

Tecnologia

Tarifa

Cobertura

=0,252

=0,198

=0,151=0,223

=0,140

n = 223R = 0,6475R2

ajustado = 0,4059

Fidelidade

ImagemOperadora

n = 271R = 0,6649R2

ajustado = 0,4338

Compr.Afetivo

Operadora

Compr.Calculado

Plano

=0,323

=0,286

=0,111

=0,164

Figura 4.47 Fatores da Satisfação e Fidelidade (Todos)

66

SatisfaçãoOperadora

Atendimentoda Loja

Tecnologia

Tarifa

Cobertura

=0,274

=0,197=0,257

=0,238

n = 223R = 0,6475R2

ajustado = 0,4059

Fidelidade

ImagemOperadora

n = 173R = 0,6830R2

ajustado = 0,4539

Compr.AfetivoPlano

=0,289

=0,315

=0,122

TratamentoReclamação

=0,179

Figura 4.48 Fatores da Satisfação e Fidelidade (Reclamantes)

67

Capítulo 5

Conclusões e Recomendações

Este capítulo apresenta uma análise crítica da tese assim como as principais

implicações teóricas e práticas do estudo, além das conclusões.

O capítulo está estruturado em oito partes: principais resultados da pesquisa, análise

crítica dos objetivos, implicações teóricas, implicações gerenciais, limitações da pesquisa,

direções de pesquisa, recomendações e conclusões.

5.1 Principais Resultados da Pesquisa

Um dos objetivos definidos era identificar o perfil dos consumidores da Telefonia

Móvel Celular da cidade de Teresina-PI. O perfil sócio-econômico dos entrevistados foi

composto pelas variáveis: sexo, ano de nascimento, consumo mensal e renda pessoal

mensal.

De acordo com o perfil sócio-econômico levantado e, considerando a maioria,

registrou-se que 46% dos entrevistados pertencem ao sexo feminino e 54% são do sexo

masculino (Figura 4.7), sendo que 81% dos entrevistados têm até 34 anos (Figura 4.8);

54% do total de respondentes percebem mensalmente entre 0 e R$ 500 , seguido de 26%

dos consumidores pesquisados respondentes percebem mensalmente entre R$ 501 e R$

1000 , enquanto que outros 13% dos consumidores pesquisados respondentes percebem

mensalmente entre R$ 1001 e R$ 2.000 (Figura 4.5). Quanto ao consumo mensal pessoal,

66% dos consumidores pesquisados consomem mensalmente até R$ 50 com celular,

enquanto que outros 25% dos consumidores pesquisados respondentes consomem

mensalmente entre R$ 51 e R$ 100 com celular, outros 8% dos consumidores pesquisados

consomem mensalmente entre R$ 101 e R$ 200 com celular (Figura 4.6).

Quanto a identificar experiência de consumo com telefone celular, visando a avaliar

a sua qualidade pela ótica do consumidor, tal objetivo foi alcançado, observou-se que 97 %

dos clientes pesquisados têm mais de dois meses com a atual operadora (Figura 4.3).

68

Quanto à finalidade do uso do celular, mostrou que poucos consumidores

utilizavam seu celular exclusivamente a trabalho (8%), enquanto que os dados apontam

uma pequena diferença entre o uso do celular para fins particulares (44%) e para ambas as

situações (fins particulares e a trabalho),que corresponde a 48% do total de entrevistados

(Figura 4.4).

Estes dados sugerem, portanto, que o consumidor na maioria das vezes optava por

usar seu celular ou para fins particulares ou para ambas as finalidades (fins particulares e a

trabalho).

Na avaliação da qualidade das instalações físicas, a maioria dos itens teve

desempenho satisfatório, ou seja, média em torno de 7 e distribuição similar à esperada

(ver as Figuras 4.9 até Figura 4.16). Sendo a variável limpeza nesta categoria, de acordo

com o modelo proposto, a que apresentou média mais alta pela análise descritiva.

Quanto à qualidade do pessoal da operadora, a simpatia dos funcionários (Figura

4.17) e o conhecimento técnico dos funcionários (Figura 4.19), obtiveram um desempenho

acima do esperado pela análise das respectivas médias.

Quanto a variável preço (Figuras 4.24 e 4.25), verifica-se um resultado alcançado

que sugere uma insatisfação por parte dos clientes analisados. O que contradiz com a

posição das operadoras no que tange a visão de futuro de alcançar a preferência do

consumidor também via preços.

Ao avaliar a gestão da reclamação, a maioria dos entrevistados registrou a

insatisfação com a forma de tratamento das reclamações que é dispensado pela operadora

(Figura 4.26). É bom ressaltar que os consumidores que reclamam não compõem a

totalidade dos clientes insatisfeitos com a operadora. Como já observado anteriormente, a

reclamação dos consumidores é importante, pois faz parte do processo para a recuperação

do cliente, para posterior busca da fidelidade através de produtos e serviços exemplares.

A variável imagem (Figuras 4.31 e 4.32), avaliada mediante as perspectivas quanto

à operadora e quanto ao plano tem caminhado satisfatoriamente. Pelo exposto sobre o

Compromisso Afetivo (Figura 4.33), percebe-se uma vulnerabilidade, o que permite

sugerir investimento em ações que despertem maior envolvimento do público-alvo com a

operadora, fortalecendo a barreira psicológica para a conquista. Ao analisar o

Compromisso Calculado (Figuras 4.34 e 4.35), evidencia-se um comportamento racional

dos consumidores quanto ao plano e a operadora, levada para o aspecto econômico.

69

5.2 Análise Crítica dos Objetivos

O desafio desta pesquisa foi utilizar um modelo para avaliar a satisfação e a

fidelidade na telefonia celular na percepção do consumidor, buscando conhecer como esses

consumidores o avaliam e como são influenciados ou não na determinação da sua escolha

em permanecer ou não na operadora atual.

Dado o modelo formulado, a metodologia da pesquisa e os resultados apresentados,

considera-se que os objetivos foram alcançados satisfatoriamente pois foi possível através

do modelo proposto identificar a tarifa, a segurança da loja, a variedade do serviço,

cobertura e tecnologia como sendo os maiores influenciadores para determinar a satisfação.

Já os fatores que influenciam a fidelidade dos consumidores se baseiam na imagem da

operadora, na satisfação com a operadora, no compromisso afetivo com a operadora e no

compromisso calculado do plano. Este modelo não é definitivo, restando ainda campo

para melhorar a explicabilidade tanto da satisfação quanto da fidelidade (tal como medidas

pelo R2ajustado).

5.3 Implicações Teóricas

As principais implicações teóricas deste estudo referem-se ao modelo adotado,

quanto aos fatores que afetam a satisfação e aos fatores que afetam a fidelidade na

telefonia celular.

Também, este estudo reforça outros realizados nos quais a Satisfação não é o único

ou mesmo principal fator a explicar a fidelidade.

5.4 Implicações Gerenciais

O estudo fornece alguns elementos importantes para a prática gerencial seja em

satisfação ou em fidelidade.

Em satisfação, apresenta os principais fatores que efetivamente, no presente

momento, influenciam a satisfação do cliente, orientando assim onde realizar ações de

melhorias ou monitoramento. Por exemplo, o fator tarifa aparece como fator influenciador

significativo da satisfação e, no presente estudo, mostrou-se com desempenho

insatisfatório aos olhos dos clientes pesquisados. Os outros fatores a influenciar

mostraram desempenho satisfatório, não requerendo assim ação imediata a menos de uma

estratégia específica.

70

Em fidelidade, o estudo mostra que as dimensões do modelo são explicativas

(imagem, satisfação, compromisso afetivo, compromisso calculado).

5.5 Limitações da Pesquisa

As principais limitações do trabalho decorrem de aspectos do momento da pesquisa

e da amostra.

Com relação à idade dos entrevistados, a forma de coleta e o resultado apresentado

sugerem que sejam feitas algumas comparações com outras estatísticas (IBGE e IBOPE).

A pesquisa de campo foi realizada entre os meses de julho e agosto na cidade de

Teresina-PI, durante todos os dias inclusive sábado e domingo. Este período é considerado

normal quanto à presença de atividades turística na cidade de Teresina, portanto a amostra

não inclui necessariamente um considerável número de usuários que vêm de outras

regiões.

A pesquisa foi realizada em apenas uma cidade, portanto a amostra considerada

nesta pesquisa não permite se fazer uma generalização para as demais cidades, apesar do

fato das operadoras do serviço móvel celular em estudo operarem em outras regiões do

país, e com os mesmos padrões de qualidade operacional.

5.6 Direções da Pesquisa

Alguns aspectos e questões não puderam ser tratados nesta pesquisa para que não se

fugisse aos objetivos delineados. Assim, são apresentadas sugestões para estudos que

poderiam aprofundar o conhecimento das implicações dos fatores que influenciam a

satisfação e fidelidade na telefonia celular.

As principais direções de pesquisa apontadas são:

Ampliar para todas as operadoras;

Aplicar esta pesquisa em outras regiões que possuam realidades econômicas

diferentes;

Aplicar pesquisa semelhante em outros setores da economia, visando à comparação

dos resultados entre vários segmentos da indústria, comércio e serviços, e mesmo

em outros locais, para avaliação de diferenças existentes conforme a região.

Efetuar um estudo considerando uma amostra estratificada do setor, destacando o

porte específico das operadoras pelas significativas diferenças advindas da sua

estrutura.

71

Estudar os aspectos mais específicos de acordo com o modelo proposto sobre a

satisfação e fidelidade do consumidor (imagem da operadora, satisfação,

compromisso afetivo e compromisso calculado), sugere-se as seguintes variáveis:

migração do consumidor para outras operadoras, integração com outros serviços e

relacionamento com o consumidor.

5.7 Recomendações

A partir dos resultados obtidos, recomenda-se às operadoras pesquisadas:

Rever o valor cobrado pelas tarifas;

Adequar a estrutura física das lojas às necessidades dos portadores de

necessidades especiais;

Gerenciar as variáveis de influência significativa na satisfação que se

encontram com desempenho insatisfatório;

Adotar mecanismos que permitam avaliar periodicamente o desempenho de

suas atividades e a satisfação dos consumidores;

Gerenciar os aspectos que vão fortalecer a imagem da operadora na mente

dos consumidores;

Investir no capital humano, treinando e preparando, com ênfase na

motivação e na cordialidade;

Aprofundar estudos sobre como potencializar os efeitos benéficos dos

fatores que contribuem para a satisfação e fidelização dos consumidores,

como estratégia de obtenção de um diferencial competitivo.

72

5.8 Conclusão

As conclusões centrais situam-se nas dimensões principais deste trabalho:

satisfação e fidelidade na telefonia celular.

Em relação à teoria da satisfação, este estudo soma-se a outros que confirmam a

qualidade como o fator central na satisfação dos clientes.

Sobre a fidelidade, a principal conclusão é que o cliente satisfeito não é

necessariamente um cliente fiel, não sendo a satisfação o único fator a afetar a fidelidade e

havendo outros fatores a influenciar a fidelidade do consumidor.

73

Referências

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REVISTA EXAME . São Paulo: Abril, 2006

REVISTA TELECOM . 2006

77

Anexos

78

Anexo 1 – Questionário da Pesquisa

79

Anexo 2 – Análise de Respostas em Brancos

Categoria da Questão Questão Respostas em Branco

% das Respostas

Operadora 0 0,0%

Tipo de Plano 0 0,0%

Gerais

Tempo de relacionamento 0 0,0%

Número de Lojas de atendimento 8 2,1%

Estacionamento 54 14,0%

Acesso a portadores de deficiência 53 13,8%

Lojas de atendimento – tamanho 13 3,4%

Lojas de atendimento – temperatura 13 3,4%

Lojas de atendimento – barulho/som 16 4,2%

Lojas de atendimento – cadeiras 12 3,1%

Número de Atendentes nas Lojas 12 3,1%

Segurança 27 7,0%

Limpeza 19 4,9%

Localização das Lojas 9 2,3%

Comunicação Visual nas Lojas 22 5,7%

Qualidade:

INSTALAÇÕES FÍSICAS da Operadora

Acesso por Transporte Público 18 4,7%

Simpatia dos funcionários 7 1,8%

Simpatia dos superiores 82 21,3%

Interesse dos funcionários em ajudar 4 1,0%

Interesse dos superiores em ajudar 76 19,7%

Qualidade do serviço dos funcionários 6 1,6%

Qualidade do serviço dos superiores 66 17,1%

Pontualidade dos funcionários 81 21,0%

Qualidade:

Aspectos do PESSOAL da Operadora

Conhecimento técnico dos funcionários 29 7,5%

Atendimento nas Lojas 6 1,6%

Atendimento via Internet 36 9,4%

Atendimento por Telefone 11 2,9%

Área de cobertura ou Abrangência 10 2,6%

Prontidão para resolução de problemas 8 2,1%

Variedade de aparelhos 1 0,3%

Variedade de serviços oferecidos 3 0,8%

Qualidade:

Atendimento e Serviço da OPERADORA

Tecnologia(s) empregada(s) 14 3,6%

Preço dos aparelhos 7 1,8%

Tarifas, Planos de pagamento 12 3,1%

Preço

....comparada a outras é... 22 5,7%

80

Continuação,

Categoria da Questão Questão Respostas em Branco

% das Respostas

Reclamaram 21 5,5% Reclamações

... como a operadora lidou ... 149 38,7%

Os funcionários 16 4,2%

Os serviços oferecidos 16 4,2%

Sua operadora 15 3,9%

Satisfação

Plano(s) de pagamento 21 5,5%

Fatores adicionais para Fidelidade

Categoria da Questão Questão Respostas em Branco

% das Respostas

Imagem da sua operadora 17 4,4% Imagem

Imagem do seu plano 32 8,3%

Seu plano 22 5,7% Compromisso Afetivo

Sua operadora 22 5,7%

Prejuízo se... Mudasse de plano 45 11,7% Compromisso Calculado Prejuízo se... Mudasse de operadora 48 12,5%

Mudar de plano 17 4,4% Fidelidade Pessoal

Continuar com a sua operadora 22 5,7%

Usar os serviços da operadora 24 6,2% Fidelidade Recomendar Obter um plano igual ao seu 29 7,5%

Sexo 0 0,0%

Ano de Nascimento 0 0,0%

Uso 0 0,0%

R$ Consumo 0 0,0%

Perfil

R$ Renda 3 0,8%

81

Anexo 3 – Estatística Descritiva, Histogramas

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojasNum = 377*1*normal(x; 6,6711; 1,974)

2% 2%

5% 4%

13%

14%

23%22%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojasNum

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-Estac = 331*1*normal(x; 5,426; 2,3439)

10%

3%

9%10%

14%

16%

18%

13%

5%

2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Estac

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

82

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

12%

6%

12%

17%

12%

17%

11%

8%

3%

2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Loja Pdef

0

10

20

30

40

50

60

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-Loja Tam = 372*1*normal(x; 6,7043; 1,8249)

1% 1%

4% 4%

15%

18%

22%

20%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-Loja Tam

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

83

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaTmp = 372*1*normal(x; 7,422; 1,8796)

1%1%

2%

4%

9%

12%

17%

24%

18%

13%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaTmp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaSom = 369*1*normal(x; 6,8266; 2,0383)

1%

2%

4%5%

11%

17%

18%

20%

14%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaSom

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

84

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaCad = 373*1*normal(x; 6,1823; 2,2406)

5%

2%

8%

6%

14%

20%

15%

17%

8%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaCad

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaAtd = 373*1*normal(x; 6,7319; 2,1055)

3%

1%

3%

6%

11%

17%

19%

18%

12%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaAtd

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

85

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaSeg = 358*1*normal(x; 6,5559; 2,3362)

6%

2%3%

4%

11%

16%16%

22%

13%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaSeg

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaLimp = 366*1*normal(x; 8,0683; 1,6793)

1%0% 0%

2%

6%6%

17%

24%

20%

23%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaLimp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

86

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaLoc = 376*1*normal(x; 7,508; 2,0396)

2%

1%

2% 3%

7%

9%

21%20%

19%

16%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaLoc

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaCom = 363*1*normal(x; 7,5482; 1,6916)

0% 1%2%

3%

6%

12%

21%

27%

17%

12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaCom

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

87

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

A-LojaTP = 367*1*normal(x; 7,4223; 2,1113)

3%

1%

3%

2%

6%

14%15%

22%

17% 17%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A-LojaTP

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-SimpFunc = 378*1*normal(x; 7,2063; 2,0105)

3%

1% 1%2%

8%

14%

22% 22%

14%

12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-SimpFunc

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

88

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-SimpSup = 303*1*normal(x; 6,4851; 2,1666)

5%

1%

2%

9%

10%

19%20%

15%

13%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-SimpSup

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-IntFunc = 381*1*normal(x; 6,9606; 2,0701)

4%

1%

3%4%

6%

17%

21%

24%

13%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-IntFunc

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

89

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B-IntSup = 309*1*normal(x; 6,4595; 2,1142)

4%

1%

3%

8%

11%

21%20%

18%

6%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B-IntSup

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_QServFun = 379*1*normal(x; 7,1821; 1,7672)

1%0%

3%

4%6%

15%

22%

29%

11%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_QServFun

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

90

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_QServSup = 319*1*normal(x; 6,7931; 2,0407)

2%1%

4%

6%

10%

17%16%

21%

16%

5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_QServSup

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_Pontual = 304*1*normal(x; 7,1842; 2,0096)

4%

1%1%

4%

7%

12%

19%

30%

13%

9%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_Pontual

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

91

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

B_Conhec = 356*1*normal(x; 7,4888; 1,9084)

1%1% 1%

5% 5%

13%

17%

26%

17%

14%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B_Conhec

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_AtendLj = 379*1*normal(x; 7,0739; 1,732)

1% 1%2%

3%

12%

15%

23%

27%

10%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_AtendLj

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

92

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_AtendNet = 349*1*normal(x; 7,0115; 2,0412)

1%1%

4%

7%

9%

14%

18%

22%

13%

11%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_AtendNet

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_AtendFone = 374*1*normal(x; 6,2807; 2,4128)

5%

4%

5%

9%

13%12%

13%

21%

10%

7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_AtendFone

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

93

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_Cobert = 375*1*normal(x; 6,6107; 2,4392)

5%

2%

5%

8%7%

17%

15%

16%

12% 12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_Cobert

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_Prontd = 377*1*normal(x; 6,2175; 2,311)

6%

2%

8%

5%

11%

18%18%

19%

8%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_Prontd

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

94

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_VarApa = 384*1*normal(x; 7,8047; 1,727)

0% 0%

2%3%

7%

9%

18%

23%

20%

18%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_VarApa

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_VarSrv = 382*1*normal(x; 7,5131; 1,8708)

2%1% 1%

1%

8%

13%

20%21%

20%

14%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_VarSrv

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

95

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_Tecnol = 371*1*normal(x; 7,8598; 1,7154)

0% 1%1%

2%

5%

13%

16%

24%

19% 20%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_Tecnol

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

C_PreçoAp = 378*1*normal(x; 6,1587; 2,3671)

8%

2%3%

6%

11%

19%

17%

20%

7%

5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

C_PreçoAp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

96

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

D_Tarifa = 373*1*normal(x; 4,3619; 2,0413)

12%

6%

15%

21%

15%

19%

5%

4%

1%2%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

D_Tarifa

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

E_TarifaComp = 363*1*normal(x; 5,0331; 1,9621)

8%

4%

7%

15%

21%

23%

12%

6%

2%1%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

E_TarifaComp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

97

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

F_Aval = 236*1*normal(x; 5,3432; 2,3056)

8%

7%

6%

10%

18%18%

17%

11%

2%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

F_Aval

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

1% 2%

4%

6%

16%

20%

29%

11%

8%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatFunc

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

98

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

G_SatServ = 369*1*normal(x; 6,5799; 1,9546)

1%2%

5%

6%

12%

15%

23% 23%

8%

5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatServ

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

2% 2%

4%

6%

12%

15%

21%22%

10%

6%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatOp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

99

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

G_SatPlano = 364*1*normal(x; 6,272; 2,2082)

5%

2%

5%

7%

10%

19%

21%

17%

10%

4%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

G_SatPlano

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

H_ImgOp = 368*1*normal(x; 7,1087; 1,6734)

1%0% 1%

3%

10%

15%

29%

23%

10%

8%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

H_ImgOp

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

100

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

H_ImgPln = 353*1*normal(x; 6,8839; 1,6291)

1% 1% 1%3%

10%

22%

31%

19%

6%7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

H_ImgPln

0

20

40

60

80

100

120

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

I_AfetPln = 363*1*normal(x; 4,854; 2,8909)

20%

9%

7%8%

10%

15%

10%

8%

5%

7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

I_AfetPln

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

101

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

I_AfetOp = 363*1*normal(x; 5,3802; 3,0382)

19%

7%

6% 5%

7%

16%

14%

10%

3%

13%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

I_AfetOp

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

J_CalcPln = 340*1*normal(x; 4,9559; 2,2723)

11%

7%7%

13%

15%

28%

7%

5%4%

3%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

J_CalcPln

0

20

40

60

80

100

No

of o

bs

102

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

J_CalcOp = 337*1*normal(x; 5,3027; 2,643)

12%

6%6%

14%

11%

20%

7%

10%

6%

7%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

J_CalcOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

K_FidPln = 368*1*normal(x; 4,9321; 2,2904)

10%

8% 8%

15%14%

21%

10%

9%

2%3%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

K_FidPln

0

10

20

30

40

50

60

70

80

No

of o

bs

103

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

K_FidOp = 363*1*normal(x; 6,7493; 2,3879)

4%

1%

3%

9%

11%

18%

12%

15%

9%

17%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

K_FidOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

L_RecOp = 361*1*normal(x; 6,5568; 2,5238)

6%

5%

3% 3%

12%

15%

18%

12%

14%

12%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

L_RecOp

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

104

Histogram (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta 57v*385c)

L_RecPln = 356*1*normal(x; 6,5028; 2,5559)

7%

4%

2%

7%

10%

15%16%

13%

15%

11%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

L_RecPln

0

10

20

30

40

50

60

70

No

of o

bs

Perfil dos Respondentes

Operadora

29%

48%

23%

TIM Oi Claro

Q1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

No

of o

bs

105

Plano

75%

20%

5%

Pré-Pago Pós-Pago Outros

Q2

0

50

100

150

200

250

300

No

of o

bs

Tempo com a Operadora Atual (meses)

0%

62,3%

27,0%

8,1%

1,3% 0,5% 0,5% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,3% 0,0

00 020 040 060 080 0100 0120 0140 0160 0180 0200 0220 0240

Q3

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

No

of o

bs

106

Finalidade do Uso

44%

8%

48%

Particular Trabalho Ambos

M_Uso

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

No

of o

bs

Consumo Mensal (R$)

66%

25%

8%

1% 1%

Até R$49R$50 a R$99

R$100 a R$199R$200 a R$399

R$400 e mais

M_Consumo

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

No

of o

bs

107

Sexo

54%

46%

Mas Fem

M_Sexo

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

No

of o

bs

Ano de Nascimento

0% 1% 1%3%

10%

26%

54%

4%

0%

1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

M_AnoNasc

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

No

of o

bs

108

Renda Pessoal Mensal (em R$)

54%

26%

13%

4%2%

1%

<=500501 a 1000

1001 a 20002001 a 3000

3001 a 4000> 4000

M_Renda

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

No

of

ob

s

Consumo Mensal (em R$)

66%

25%

8%

1% 1%

<= 5051 a 100

101 a 200201 a 400

> 400

M_Consumo

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

No

of

ob

s

109

Anexo 4 – Regressão Múltipla: Satisfação

REGRESSÃO MÚLTIPLA PARA SATISFAÇÃO COM A OPERADORA

Backward Backward Backward Forward

5 steps

Variáveis > Todas Brancos

< 10%

Brancos

< 10%

Brancos

< 10%

n 168 223 223 223

p < 0,05 < 0,05 < 0,06 < 0,05

R 0,6274 0,6396 0,6475 0,6407

R2 ajustado 0,3826 0,3983 0,4059 0,3969

Variáveis beta p beta p beta p beta p

Cobertura 0,332 0,274 *** 0,252 *** 0,218 **

Tecnologia 0,308 0,140 0,054 0,227 **

Tarifa 0,226 0,218 ** 0,223 *** 0,220 **

LojaSegurança 0,180 * 0,151 * 0,131 0,02

VarServiço 0,277 ** 0,198 *

Prontidão 0,030 0,03

* < 0,01

** < 0,001

*** < 0,0001

110

A – Todos

A.1 Todas variáveis

Multiple Regression Results (Step 28)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,62747606 F = 35,50161

R²= ,39372620 df = 3,164

No. of cases: 168 adjusted R²= ,38263583 p = ,000000

Standard error of estimate: 1,628816136

Intercept: ,863548858 Std.Error: ,5768831 t( 164) = 1,4969 p = ,1363

C_Cobert beta=,332 C_Tecnol beta=,308 D_Tarifa beta=,226

111

A.2 Eliminando variáveis com brancos > 10%

A.2.1 Backward stepwise

Multiple Regression Results (Step 22)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,63967232 F = 37,74478

R²= ,40918068 df = 4,218

No. of cases: 223 adjusted R²= ,39833996 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,545786352

Intercept: ,843012857 Std.Error: ,4887799 t( 218) = 1,7247 p = ,0860

A-LojaSeg beta=,180 C_Cobert beta=,274 C_VarSrv beta=,277

D_Tarifa beta=,218

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,63967232 R²= ,40918068 Adjusted R²= ,39833996

F(4,218)=37,745 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5458

Beta Std.Err. B Std.Err. t(218) p-level

Intercept 0,843013 0,488780 1,724729 0,085994

A-LojaSeg 0,180249 0,055779 0,162611 0,050321 3,231463 0,001422

C_Cobert 0,273947 0,057045 0,228148 0,047508 4,802268 0,000003

C_VarSrv 0,276764 0,057220 0,288028 0,059549 4,836860 0,000002

D_Tarifa 0,218455 0,055295 0,214467 0,054286 3,950686 0,000105

Normal Probability Plot of Residuals

-6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

112

Multiple Regression Results (Step 21)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,64750313 F = 31,33228

R²= ,41926030 df = 5,217

No. of cases: 223 adjusted R²= ,40587920 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,536070897

Intercept: ,465982195 Std.Error: ,5231201 t( 217) = ,89077 p = ,3740

A-LojaSeg beta=,152 C_Cobert beta=,252 C_VarSrv beta=,198

C_Tecnol beta=,141 D_Tarifa beta=,224

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,64750313 R²= ,41926030 Adjusted R²= ,40587920

F(5,217)=31,332 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5361

Beta Std.Err. B Std.Err. t(217) p-level

Intercept 0,465982 0,523120 0,890775 0,374037

A-LojaSeg 0,151511 0,057373 0,136685 0,051758 2,640826 0,008872

C_Cobert 0,252495 0,057754 0,210282 0,048099 4,371864 0,000019

C_VarSrv 0,198144 0,069815 0,206209 0,072657 2,838110 0,004969

C_Tecnol 0,140928 0,072617 0,161370 0,083150 1,940713 0,053588

D_Tarifa 0,223883 0,055019 0,219796 0,054015 4,069197 0,000066

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

113

A.2.2 Forward stepwise (apenas variáveis significativas a p < 0,05)

Multiple Regression Results (Step 5)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,64073807 F = 30,22737

R²= ,41054528 df = 5,217

No. of cases: 223 adjusted R²= ,39696337 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,547553704

Intercept: ,691902194 Std.Error: ,5172670 t( 217) = 1,3376 p = ,1824

C_Prontd beta=,145 C_Tecnol beta=,227 D_Tarifa beta=,221

C_Cobert beta=,218 A-LojaSeg beta=,131

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,64073807 R²= ,41054528 Adjusted R²= ,39696337

F(5,217)=30,227 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5476

Beta Std.Err. B Std.Err. t(217) p-level

Intercept 0,691902 0,517267 1,337611 0,182423

C_Prontd 0,145200 0,066781 0,135929 0,062517 2,174272 0,030766

C_Tecnol 0,227404 0,061499 0,260390 0,070420 3,697695 0,000276

D_Tarifa 0,220646 0,056067 0,216618 0,055043 3,935404 0,000112

C_Cobert 0,218341 0,063203 0,181838 0,052636 3,454616 0,000663

A-LojaSeg 0,131085 0,058053 0,118257 0,052372 2,258033 0,024938

Normal Probability Plot of Residuals

-6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Expecte

d N

orm

al V

alu

e

114

Multiple Regression Results (Step 9)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,66364340 F = 18,62715

R²= ,44042256 df = 9,213

No. of cases: 223 adjusted R²= ,41677844 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,521915945

Intercept: ,131383350 Std.Error: ,5634189 t( 213) = ,23319 p = ,8158

C_Prontd beta=,121 C_Tecnol beta=,145 D_Tarifa beta=,206

C_Cobert beta=,233 A-LojaSeg beta=,132 C_VarSrv beta=,155

C_PreçoAp beta=-,11 E_TarifaComp beta=,079 A-LojaAtd beta=,059

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,66364340 R²= ,44042256 Adjusted R²= ,41677844

F(9,213)=18,627 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,5219

Beta Std.Err. B Std.Err. t(213) p-level

Intercept 0,131383 0,563419 0,23319 0,815838

C_Prontd 0,121399 0,070413 0,113647 0,065917 1,72409 0,086143

C_Tecnol 0,144781 0,072896 0,165783 0,083470 1,98613 0,048301

D_Tarifa 0,206290 0,074416 0,202524 0,073058 2,77211 0,006063

C_Cobert 0,233478 0,063428 0,194445 0,052824 3,68102 0,000294

A-LojaSeg 0,131910 0,058896 0,119002 0,053132 2,23972 0,026142

C_VarSrv 0,155155 0,071892 0,161470 0,074818 2,15818 0,032033

C_PreçoAp -0,110701 0,066693 -0,098110 0,059107 -1,65988 0,098410

E_TarifaComp 0,078533 0,070636 0,080657 0,072546 1,11180 0,267479

A-LojaAtd 0,059351 0,058797 0,058698 0,058151 1,00941 0,313924

115

B – Reclamantes

Backward Backward Forward

Variáveis > Brancos

< 10%

Brancos

< 10%

Brancos

< 10%

n 138 138 138

p < 0,05 < 0,06 < 0,05

R 0,6261 0,6526 0,6725

R2 ajustado 0,3784 0,4086 0,4229

Variáveis beta p beta p beta p

AtendLoja 0,196 * 0,196 *

Cobertura 0,271 ** 0,274 ** 0,274 **

Tecnologia 0,288 ** 0,238 * 0,238 *

Tarifa 0,296 *** 0,257 ** 0,257 **

* < 0,01

** < 0,001

*** < 0,0001

116

B.1 Reclamantes - Backward

Multiple Regression Results (Step 23)

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,65258992 F = 24,66408

R²= ,42587361 df = 4,133

No. of cases: 138 adjusted R²= ,40860665 p = ,000000

Standard error of estimate: 1,633026478

Intercept: ,162298808 Std.Error: ,6693193 t( 133) = ,24248 p = ,8088

A-LojaAtd beta=,197 C_Cobert beta=,274 C_Tecnol beta=,238

D_Tarifa beta=,257

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,65258992 R²= ,42587361 Adjusted R²= ,40860665

F(4,133)=24,664 p<,00000 Std.Error of estimate: 1,6330

Beta Std.Err. B Std.Err. t(133) p-level

Intercept 0,162299 0,669319 0,242483 0,808779

A-LojaAtd 0,196828 0,070324 0,197693 0,070633 2,798886 0,005891

C_Cobert 0,274414 0,071877 0,237375 0,062176 3,817819 0,000206

C_Tecnol 0,237850 0,075124 0,266712 0,084240 3,166107 0,001916

D_Tarifa 0,257332 0,070845 0,250413 0,068940 3,632342 0,000400

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

117

Multiple Regression Results (step 24, final solution)

no other F to remove is less than specified limit

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,62614478 F = 28,80517

R²= ,39205729 df = 3,134

No. of cases: 138 adjusted R²= ,37844663 p = ,000000

Standard error of estimate: 1,674149434

Intercept: ,954391751 Std.Error: ,6218198 t( 134) = 1,5348 p = ,1272

C_Cobert beta=,271 C_Tecnol beta=,288 D_Tarifa beta=,296

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,62614478 R²= ,39205729 Adjusted R²= ,37844663

F(3,134)=28,805 p<,00000 Std.Error of estimate: 1,6741

Beta Std.Err. B Std.Err. t(134) p-level

Intercept 0,954392 0,621820 1,534837 0,127182

C_Cobert 0,270553 0,073673 0,234036 0,063730 3,672323 0,000346

C_Tecnol 0,288105 0,074783 0,323066 0,083858 3,852532 0,000180

D_Tarifa 0,295675 0,071258 0,287726 0,069342 4,149379 0,000059

Normal Probability Plot of Residuals

-6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

118

B.2 Reclamantes – Forward stepwise

Multiple Regression Results (step 7, final solution)

no other F to enter exceeds specified limit

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,67259333 F = 15,34167

R²= ,45238178 df = 7,130

No. of cases: 138 adjusted R²= ,42289465 p = ,000000

Standard error of estimate: 1,613178996

Intercept: ,100195928 Std.Error: ,6786518 t( 130) = ,14764 p = ,8829

C_Tecnol beta=,249 D_Tarifa beta=,343 C_Cobert beta=,319

A-LojaAtd beta=,245 C_AtendLj beta=-,15 A-LojaTP beta=,138

C_PreçoAp beta=-,13

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,67259333 R²= ,45238178 Adjusted R²= ,42289465

F(7,130)=15,342 p<,00000 Std.Error of estimate: 1,6132

Beta Std.Err. B Std.Err. t(130) p-level

Intercept 0,100196 0,678652 0,14764 0,882856

C_Tecnol 0,249203 0,080982 0,279442 0,090809 3,07727 0,002548

D_Tarifa 0,342982 0,082268 0,333761 0,080056 4,16908 0,000055

C_Cobert 0,318854 0,075251 0,275818 0,065094 4,23723 0,000043

A-LojaAtd 0,244501 0,076694 0,245575 0,077031 3,18802 0,001795

C_AtendLj -0,151817 0,091435 -0,166110 0,100043 -1,66039 0,099247

A-LojaTP 0,138116 0,077766 0,125484 0,070654 1,77605 0,078064

C_PreçoAp -0,134826 0,088083 -0,122602 0,080097 -1,53068 0,128279

119

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

120

Multiple Regression Results (step 4, final solution)

reached maximum number of steps

Dependent: G_SatOp Multiple R = ,65258992 F = 24,66408

R²= ,42587361 df = 4,133

No. of cases: 138 adjusted R²= ,40860665 p = ,000000

Standard error of estimate: 1,633026478

Intercept: ,162298808 Std.Error: ,6693193 t( 133) = ,24248 p = ,8088

C_Tecnol beta=,238 D_Tarifa beta=,257 C_Cobert beta=,274

A-LojaAtd beta=,197

Regression Summary for Dependent Variable: G_SatOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,65258992 R²= ,42587361 Adjusted R²= ,40860665

F(4,133)=24,664 p<,00000 Std.Error of estimate: 1,6330

Beta Std.Err. B Std.Err. t(133) p-level

Intercept 0,162299 0,669319 0,242483 0,808779

C_Tecnol 0,237850 0,075124 0,266712 0,084240 3,166107 0,001916

D_Tarifa 0,257332 0,070845 0,250413 0,068940 3,632342 0,000400

C_Cobert 0,274414 0,071877 0,237375 0,062176 3,817819 0,000206

A-LojaAtd 0,196828 0,070324 0,197693 0,070633 2,798886 0,005891

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

121

Anexo 5 – Regressão Múltipla: Fidelidade

FIDELIDADE

Tipo Fidelidade à Operadora Recomendar a Operadora

Amostra Todos Reclamantes Todos Reclamantes

Estatística

n 271 173 271 175

R 0,4135 0,3933 0,6649 0,6830

R2 0,1651 0,1397 0,4337 0,4539

Variáveis beta p beta p beta p beta p

ImgOp 0,312 *** 0,323 *** 0,289 ***

SatServ 0,164 *

AvalFormaRecl 0,197 * 0,179 *

SatOp 0,181 0,02 0,286 *** 0,315 ***

ImgPlan 0,175 0,02

AfetOp 0,163 *

CalcPln 0,111 0,02

AfetPln 0,122 0,053

* < 0,01

** < 0,001

*** < 0,0001

122

Fidelidade à Operadora (Backward = Forward)

Multiple Regression Results

Dependent: K_FidOp Multiple R = ,41385607 F = 27,69453

R²= ,17127685 df = 2,268

No. of cases: 271 adjusted R²= ,16509235 p = ,000000

Standard error of estimate: 2,135572576

Intercept: 2,464669023 Std.Error: ,5882121 t( 268) = 4,1901 p = ,0000

G_SatServ beta=,164 H_ImgOp beta=,312

Regression Summary for Dependent Variable: K_FidOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,41385607 R²= ,17127685 Adjusted R²= ,16509235

F(2,268)=27,695 p<,00000 Std.Error of estimate: 2,1356

Beta Std.Err. B Std.Err. t(268) p-level

Intercept 2,464669 0,588212 4,190102 0,000038

G_SatServ 0,164410 0,062537 0,193100 0,073449 2,629024 0,009058

H_ImgOp 0,311956 0,062537 0,429876 0,086176 4,988364 0,000001

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

123

Fidelidade à Operadora – Reclamantes (Backward = Forward)

Multiple Regression Results

Dependent: K_FidOp Multiple R = ,39334963 F = 10,31156

R²= ,15472393 df = 3,169

No. of cases: 173 adjusted R²= ,13971903 p = ,000003

Standard error of estimate: 2,192698949

Intercept: 2,748356905 Std.Error: ,7609103 t( 169) = 3,6119 p = ,0004

F_Aval beta=,197 G_SatOp beta=,181 H_ImgPln beta=,175

Regression Summary for Dependent Variable: K_FidOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,39334963 R²= ,15472393 Adjusted R²= ,13971903

F(3,169)=10,312 p<,00000 Std.Error of estimate: 2,1927

Beta Std.Err. B Std.Err. t(169) p-level

Intercept 2,748357 0,760910 3,611933 0,000400

F_Aval 0,197096 0,075134 0,207082 0,078941 2,623246 0,009506

G_SatOp 0,181355 0,079201 0,197610 0,086300 2,289792 0,023270

H_ImgPln 0,175281 0,074950 0,240845 0,102985 2,338634 0,020525

Fidelidade à Operadora - Reclamantes

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

124

Fidelidade – Recomendar a Operadora (Backward = Forward)

Multiple Regression Results

Dependent: L_RecOp Multiple R = ,66493946 F = 52,70649

R²= ,44214448 df = 4,266

No. of cases: 271 adjusted R²= ,43375568 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,905674178

Intercept: -,587637318 Std.Error: ,5348914 t( 266) = -1,099 p = ,2729

H_ImgOp beta=,323 G_SatOp beta=,286 I_AfetOp beta=,164 J_CalcPln beta=,111

Regression Summary for Dependent Variable: L_RecOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,66493946 R²= ,44214448 Adjusted R²= ,43375568

F(4,266)=52,706 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,9057

Beta Std.Err. B Std.Err. t(266) p-level

Intercept -0,587637 0,534891 -1,09861 0,272931

H_ImgOp 0,322511 0,058646 0,495610 0,090123 5,49927 0,000000

G_SatOp 0,286005 0,057038 0,355743 0,070946 5,01426 0,000001

I_AfetOp 0,163801 0,051212 0,136808 0,042773 3,19851 0,001549

J_CalcPln 0,111419 0,047767 0,123646 0,053009 2,33254 0,020419

Normal Probability Plot of Residuals

-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

Residuals

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

125

Fidelidade – Recomendar (Backward = Forward), Reclamantes

Multiple Regression Results

Dependent: L_RecOp Multiple R = ,68299515 F = 37,15997

R²= ,46648237 df = 4,170

No. of cases: 175 adjusted R²= ,45392901 p = 0,000000

Standard error of estimate: 1,950547428

Intercept: -,890329033 Std.Error: ,6485329 t( 170) = -1,373 p = ,1716

F_Aval beta=,180 G_SatOp beta=,315 H_ImgOp beta=,289 I_AfetPln beta=,123

Regression Summary for Dependent Variable: L_RecOp (tabulação da pesquisa (TOTAL).sta)

R= ,68299515 R²= ,46648237 Adjusted R²= ,45392901

F(4,170)=37,160 p<0,0000 Std.Error of estimate: 1,9505

Beta Std.Err. B Std.Err. t(170) p-level

Intercept -0,890329 0,648533 -1,37284 0,171612

G_SatOp 0,315207 0,069399 0,386371 0,085067 4,54196 0,000011

H_ImgOp 0,288918 0,068252 0,462175 0,109181 4,23310 0,000038

F_Aval 0,179621 0,060908 0,212663 0,072113 2,94904 0,003637

I_AfetPln 0,122514 0,063034 0,113937 0,058621 1,94363 0,053591

Fideldidade - Recomendar (Reclamantes) - Backward

Normal Probability Plot of Residuals

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

Residuals

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Exp

ecte

d N

orm

al V

alu

e

126

Anexo 6 - Multicolinearidade

Matriz de Correlação: Fidelidade com a Operadora r SatFunc SatServ SatOp SatPlan ImgOp ImgPln AfetPln AfetOp CalcPln CalcOp FidOp

SatFunc 1,0000 0,6299 0,6161 0,2424 0,3749 0,1994 0,1688 0,1905 0,1435 0,2066 0,2213

SatServ 0,6299 1,0000 0,7340 0,4109 0,4575 0,4246 0,2278 0,2498 0,1634 0,2815 0,3071

SatOp 0,6161 0,7340 1,0000 0,4193 0,5925 0,3408 0,3010 0,3624 0,1557 0,3331 0,3470

SatPlan 0,2424 0,4109 0,4193 1,0000 0,2347 0,3677 0,2594 0,1736 0,0868 0,1022 0,1563

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CalcOp 0,2066 0,2815 0,3331 0,1022 0,3501 0,1586 0,2270 0,2832 0,6336 1,0000 0,2039

FidOp 0,2213 0,3071 0,3470 0,1563 0,3872 0,2075 0,1646 0,1986 0,0973 0,2039 1,0000

r > 0,69 SatFunc SatServ SatOp SatPlan ImgOp ImgPln AfetPln AfetOp CalcPln CalcOp FidOp

SatFunc 1,000

SatServ 1,000 0,734

SatOp 0,734 1,000

SatPlan 1,000

ImgOp 1,000

ImgPln 1,000

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CalcOp 1,000

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r > 0,59 SatFunc SatServ SatOp SatPlan ImgOp ImgPln AfetPln AfetOp CalcPln CalcOp FidOp

SatFunc 1,000 0,630 0,616

SatServ 0,630 1,000 0,734

SatOp 0,616 0,734 1,000 0,592

SatPlan 1,000

ImgOp 0,592 1,000

ImgPln 1,000

AfetPln 1,000 0,785

AfetOp 0,785 1,000

CalcPln 1,000 0,634

CalcOp 0,634 1,000

FidOp 1,000