Uma metodologia para a orientação de ações de marketing em um

Uma metodologia para a orientação de ações de marketing em um posto de
combustíveis
Jorge Arantes Pinto de Abreu ( Coppe/UFRJ) [email protected]
César das Neves (Coppe/UFRJ) [email protected]
Resumo:
Este
trabalho
direcionamento
tem
como
objetivo
desenvolver
uma
metodologia
para
o
das ações de marketing em um ambiente de um posto de
combustíveis, visando a elevação da satisfação global dos de seus clientes.
A metodologia apresentada inicia pela identificação de fatores considerados como
relevantes dentro da operação de um posto de distribuição de combustíveis, tem
seqüência na determinação estatística das relações entre a satisfação do cliente
com tais fatores e a percepção que os mesmos têm sobre a avaliação geral do
posto e finaliza com a forma pela qual esta avaliação geral poderá ser gerenciada a
partir de ações tomadas sobre estes fatores relevantes, obedecendo a uma
seqüência ótima.
O modelo decorrente da metodologia apresenta-se como um instrumento bastante
prático para orientar as ações de marketing a serem realizadas sobre os fatores
representativos da operação de um posto de distribuição de combustíveis. Com
este, torna-se possível o gerenciamento da demanda do posto a partir da evolução
da avaliação global do mesmo, tomando-se como base a determinação da
seqüência ótima de intervenções a serem realizadas nesses fatores representativos.
Palavras-chave: Agregação de valor; Composto de marketing; Regressão bayesiana
1.
O composto de marketing
Em 1960, Mc Carthy produziu um conjunto de variáveis decisórias de marketing de
foco tático, com o objetivo de administrar a demanda pelos produtos de uma
empresa, as quais foram grupadas em torno de 4 grandes fatores (Produto, Preço,
Praça, Promoção) definindo o que ficou conhecido no mercado como composto de
marketing ou 4 P´s.
Eles são em última análise, as ferramentas utilizadas por uma empresa para
perseguir seus objetivos de marketing junto a seus mercados-alvo ou, em outras
palavras, os instrumentos que a empresa lançará mão para influenciar a resposta
dos consumidores a seus produtos.
Composto de Marketing
Mercado-alvo
Produto
Variedade de produtos
Qualidade
Design
Características
Nome da marca
Embalagem
Tamanhos
Serviços
garantias
Devoluções
Preço
Preço de lista
Descontos
Concessões
Prazo de pagamento
Condições de pagamento
Qualidade
Promoção
Promoção de vendas
Publicidade
Força de vendas
Relações públicas
Marketing direto
Praça
Canais
Cobertura
Variedades
Locais
Estoque
Transportes
Fonte: P.Kotler- Administração de Marketing
Figura 1-Composto de Marketing
Estas ferramentas podem dar à empresa um enorme leque de opções que poderá
ser obtido através da combinação das alternativas propostas na Figura 1.
Dibb e Simkin (1994), afirmam que, no caso de bens de consumo, os 4 P´s
continuam sendo, a ferramenta tática mais utilizada pelos executivos.
Em função de no contexto dos postos de combustíveis, os serviços, em sua maior
parte, operarem como componentes vinculados à venda ou percepção de valor de
um bem de consumo, e não como produtos independentes (na maioria dos casos),
e pelo fato de os postos de combustíveis operarem no segmento de comercialização
de bens de consumo, o estudo fixou-se nos 4 P´s como composto de marketing a
ser gerenciado.
2. Objetivos do estudo
2.1 Objetivo geral
O trabalho teve como objetivo geral desenvolver uma metodologia que auxiliasse o
gerenciamento da eficácia global de um dos elementos do canal de distribuição e
comercialização de combustíveis, que denominaremos daqui por diante posto, e
demonstrar de que forma devem ser seqüenciadas as intervenções nos diferentes
componentes do produto ofertado pelo posto, visando elevar cada vez mais a
percepção de valor sobre este elemento.
Com base em Pinto de Abreu (2004) de que a repetição de compras por si só não
se mostra suficiente como fator definidor do grau de lealdade de um cliente a um
produto/ marca, mas, considerando a assertiva de Oliver(1999) de que a satisfação
constitui-se no único objetivo factível de ser perseguido pelas empresas e que a
busca da mesma permanece como um objetivo da comunidade do marketing de
consumo, no trabalho optou por fixar-se nas ações sobre a elevação da satisfação
do cliente como um elemento necessário (apesar de não ser suficiente) para a
evolução em direção à almejada lealdade.
Procurou-se definir eficácia global como um indicador quantitativo do poder de
atratividade do posto em relação ao mercado (avaliação global do posto), calculado
a partir de medições de satisfação realizadas em fatores considerados como
capazes de sensibilizar o cliente a efetuar suas compras no elemento em questão. A
hipótese básica do estudo foi a de que o maior ou menor valor desta eficácia,
traduziria a maior ou menor disposição do cliente em efetivamente realizar suas
compras naquele posto e o objetivo a ser perseguido, como dito anteriormente, o
gerenciamento ótimo desta eficácia global.
Este objetivo será realizado através de uma ferramenta que possibilite o
gerenciamento sob forma sistêmica, da eficácia global do posto, a partir de ações
realizadas em um elenco de fatores que possam ser considerados como
representativos da capacidade do posto em atrair o cliente a consumir os seus
produtos.
Gerenciar o marketing de um posto, significa administrar a demanda pelos produtos
comercializados pelo mesmo. No entanto administrar esta demanda com o objetivo
de alcançar níveis crescentes de atratividade, significa desenvolver a capacidade de
obter dos clientes o crescente reconhecimento da qualidade do produto ofertado,
fruto de uma experiência de consumo cada vez mais marcada pelo encantamento.
2.2 Objetivos específicos
No desenvolvimento da metodologia utilizou-se um modelo hierárquico de 3 níveis
do composto de marketing e pautou-se nos seguintes objetivos específicos:
Identificar n fatores representativos (3º nível) de cada um dos 4 P’s do posto que
fossem estatisticamente consistentes e que tivessem influência concreta sobre a
avaliação global do posto.
Analisar de que forma a satisfação com estes n fatores poderia influenciar a
satisfação com cada um dos 4 P’s (2º nível) .
Analisar de que forma a satisfação com cada um destes 4 P’s poderia influenciar
a avaliação global do posto (1º nível).
Definir eficácia específica como uma medida que representa a satisfação com
cada um dos 4 P’s do posto, e que vem a ser calculada a partir de uma ponderação
feita nas satisfações dos fatores representativos dos mesmos, a partir de
parâmetros que traduzam a importância relativa de cada fator dentro do P
correspondente..
Definir eficácia global como uma medida que representa a avaliação global do
posto como um todo, e que vem a ser calculada a partir de uma ponderação feita
nas eficácias específicas de cada um dos 4 P´s, a partir de parâmetros que
traduzam a importância relativa de cada P dentro do posto específico.
Uma vez determinada a satisfação atual de cada fator a partir da pesquisa, e
conhecendo-se a expressão matemática que relaciona os diferentes fatores
componentes de um mesmo P, poderemos calcular as variações na eficácia
específica do P em questão, e conseqüentemente na eficácia global do posto, a
partir da implementação de um incremento de satisfação em cada um dos fatores
que o compõem. Desta forma, a cada incremento de satisfação aplicada a cada
fator componente de um determinado P, teríamos diferentes valores possíveis para
a variação da eficácia global do posto.
A escolha recairia sobre o fator que provocasse o maior incremento na eficácia
global do posto em questão. A partir da escolha do fator deverão ser analisadas as
causas que fizeram com que a satisfação com o fator selecionado estivesse no
nível atual (desvio), e em seguida seriam determinadas os tipos de ações de
marketing a serem realizadas visando a melhoria da satisfação com o fator
selecionado.
Gerenciar a freqüência de visitas dos clientes a este posto, a partir de intervenções
realizadas nos fatores representativos, dentro de uma seqüência que assegure a
cada momento, o incremento máximo na eficácia global do mesmo.
3. A Pesquisa
A metodologia desenvolvida foi fundamentada tanto na pesquisa bibliográfica
quanto na pesquisa de campo.
Os dados de campo foram obtidos através de pesquisa conduzida nos meses de
dezembro de 2002 e janeiro de 2003, em postos de distribuição de combustíveis
localizados na cidade do Rio de Janeiro com loja de conveniência acoplada.
A razão principal para que a pesquisa tenha sido realizada desta forma foi a de
procurarmos determinar se a aplicação do modelo independeria do posto escolhido
ou se ele dependeria do segmento de clientes atendidos pelo posto em análise.
Os fatores pesquisados (em número de 25) foram selecionados em conjunto com
alguns especialistas na área de distribuição de combustíveis.
A pesquisa buscou responder a três grandes perguntas:
Que fatores, dentro de um posto genérico, poderiam ser considerados como
representativos de cada um dos 4 P´s ?
Qual a satisfação dos consumidores de um posto genérico com cada um dos fatores
selecionados?
Qual a importância de cada um dos fatores dentro da realidade de um posto genérico?
O questionário de pesquisa foi formatado com 5 fatores para Produto, 8 fatores para
Preço, 7 fatores para Ponto de venda e 5 fatores para Promoção. Além disto foram
solicitadas, a opinião geral dos entrevistados a respeito da satisfação para cada um
dos P’s em questão, bem como a opinião geral dos entrevistados sobre a avaliação
global do posto. É conveniente ser notado que não foram incluídas perguntas sobre
a importância atribuída a cada um dos fatores em função de o estudo ter optado por
definir esta variável através de tratamento estatístico a partir das respostas sobre a
satisfação.
Para se conseguir uma consistência maior da avaliação de cada entrevistado, foi
solicitado que a mesma fosse feita para 2 postos (o da preferência do entrevistado e
um 2º posto sempre que possível). Com isso, partindo-se de uma amostra de 281
pesquisados procurou-se chegar a um número ideal de 562 avaliações. No entanto
o resultado final da pesquisa mostrou 354 postos avaliados, o que foi considerado
um número razoável para os objetivos do estudo.
A pesquisa selecionou uma amostra de postos representativos das classes A, B e C
dentro do mercado consumidor na cidade do Rio de Janeiro e utilizou como
variáveis de segmentação o sexo, a localização geográfica, a classe social e a idade
do respondente, de acordo com a Tabela1.
Especificação
Percentuais da amostra
Masculino
70%
Feminino
30%
Baixada Fluminense
20%
Central/Leopoldina
20%
Zona Oeste
20%
Zona Norte
20%
Zona Sul
20%
A
33%
B
40%
C
27%
18-25 anos
21%
26-45 anos
59%
46-56 anos
19%
Não responderam
1%
Variável de segmentação
Sexo
Localização geográfica
Classe social
Idade
Fonte: Pinto de Abreu, J. A., Coppe,2004
Tabela 1- Composição sócio econômica da amostra
4. A arquitetura do modelo
O modelo associado foi expresso através das equações 1 e 2:
Eglobal(posto) = ∑ bk Eespecífica (Pk)......................1≤ k≤4.............(1)
Onde:
Eglobal(posto) significa a eficácia global do posto, apurado em um momento T.
bk corresponde à importância ou relevância de cada P dentro do posto considerado.
Eespecífica(Pk) corresponde à eficácia específica de cada um dos 4 P’s .
Eespecífica(Pk) = ∑ a i S i..................... 1≤ i ≤ n.............(2)
Onde:
1. S i retrataria em nível de posto específico, os diferentes valores de Satisfação obtidos
na pesquisa de cada um dos n fatores F i , componentes do P em questão, para um
cliente i.
2. ai seria o parâmetro que traduziria a Importância relativa de cada fator pesquisado,
em nível de segmento de postos de distribuição de combustíveis, para um cliente i.
5. O tratamento dos dados
Os dados obtidos na pesquisa foram tratados através de modelos de regressão
múltipla .
5.1 Introdução
A possibilidade de previsão do comportamento de uma determinada variável y
(dependente) e cujos diferentes valores ocorrem em função de variações que
acontecem nos valores de outras variáveis xi (independentes) constitui-se em um
desafio de importância transcendental dentro do contexto das empresas.
Os modelos de regressão múltipla mais utilizados são os modelos lineares de
regressão definidos através da função:
Y= β0 + β1x1 +β2x2 +.......+βnxn + ε
(3)
Para fins de nosso estudo:
Y é a variável dependente (eficácia específica).
x1, x2,.... xn são as variáveis independentes (satisfação com os fatores).
β0 é o intercepto na função de regressão.
β1, β2.... βn são as ponderações (importância) ou coeficientes da função de
regressão que devem ser aplicados às variáveis independentes.
ε é o erro ou variabilidade em Y que não pode ser explicado pela relação linear
entre as variáveis independentes.
Em nosso estudo poderíamos exercitar as estimativas da variável dependente
através 3 (três) enfoques
1)Um enfoque convencional de análise de regressão que se utilizaria de β´s (betas)
médios para explicitar um parâmetro de importância único para todos os respondentes
dentro de um mesmo fator. Isto introduz uma simplificação ao modelo que pode ser
perigosa já que no caso de problemas como os de marketing, as percepções têm um
forte caráter não homogêneo pois são realizadas em função de avaliações subjetivas
relatadas por diferentes respondentes frente muitas vezes a experiências semelhantes.
2)Um enfoque convencional de regressão que se utilizaria de β´s (betas) individuais
para explicitar um parâmetro de importância para cada respondente reconhecendo a
unicidade de cada um no que se refere ao parâmetro importância. Neste caso os
seguintes comentários far-se-iam necessários:
O respondente deveria ter a oportunidade de avaliar tantos postos quantos
fossem os fatores componentes dos diferentes P´s. Esta condição é de difícil
viabilização pois não só o respondente teria dificuldades em avaliar todos os fatores
em um número elevado de postos, como também ficaria aborrecido com o tamanho
da pesquisa e tenderia a dar qualquer resposta.
As avaliações do respondente sobre os diferentes fatores deveriam guardar um
certo grau de independência entre si de forma que permitisse ao respondente
identificar claramente a diferença entre os fatores pesquisados e por causa disto
pudesse produzir avaliações diferentes. Nem sempre isto é possível devido ao que
se conhece por “efeito de multicolinearidade” que faz com que os respondentes
atribuam respostas semelhantes a 2 fatores diferentes, por entenderem que os 2
têm o mesmo significado para ele.
3)Um enfoque de regressão bayesiana onde trabalhar-se-ia com β´s (betas) individuais
para explicitar um parâmetro de importância para cada respondente e que poderiam
ser deduzidos a partir de um número de observações, inferior à quantidade de fatores
que deveriam ser avaliados por cada respondente.
Os modelos hierárquicos bayesianos oferecem uma grande modularidade e
flexibilidade e são particularmente indicados para endereçar problemas de
marketing.
5.2 O enfoque adotado no modelo
Para efeitos de cálculo dos β’s (betas) sob a ótica Bayesiana o presente estudo
utilizou-se do software HB-Reg cujos detalhes podem ser mais bem analisados
através de publicação da Sawtooth Software (2003).
O resultado da comparação dos erros percentuais obtidos nas estimativas das
satisfações em cada um do P’s e na avaliação global do posto (variáveis
dependentes) através dos enfoques convencional e bayesiano e o que realmente foi
reportado na pesquisa, podem ser vistos na Tabela 2.Nela podemos chegar a uma
primeira conclusão que o enfoque bayesiano mostra-se como aquele a possibilitar
um menor erro percentual, notadamente em função da dramática redução verificada
no percentual de erros das estimativas da variável dependente.
Regressão convencional
Fator
Regressão Bayesiana
(Vários postos)
Erro médio
2
R
Diferença de Erros médios
(Vários postos)
2
σ
Erro médio
R
σ
(ajustado)
Produto
9%
0,583
0,954
6%
0,787
0.675
3%
Preço
13%
0,498
1,103
7%
0,738
0.790
6%
Ponto de venda
6%
0,585
0,902
3%
0,831
0.570
3%
Promoção
16%
0,368
1,620
11%
0,372
Avaliação global
10%
0,532
0,998
6%
0,771
1.600
0.692
5%
4%
Fonte: Pinto de Abreu,J. A., Coppe, 2004
Tabela 2- Comparativo entre regressão convencional e Bayesiana
6. A Estratégia das intervenções
Durante o processo das intervenções, o valor da eficácia global do posto
Eglobal(posto) é calculado pela equação 1
Eglobal(posto)= ∑ bk Eespecífica(Pk)......................1≤ k≤4.
Esta eficácia seria calculada em função da seqüência de intervenções como
mostrada na Figura 2. Nesta figura , a eficácia Eglobal (posto) seria "elevada" pelo P3
até o ponto 1; após isto a Eglobal (posto) seria conduzida pelo P1 que teria sua
eficácia "elevada" até o ponto 2; após isto a Eglobal (posto) pelo P4 que teria sua
eficácia "elevada" até o ponto 3, e assim sucessivamente.
Eglobal(Posto)
E(P4)
b4P4
E(P1)
E(P3)
Ponto 3
b1P1
b2P2
b3P3
Ponto 2
Ponto 1
P3
P1
Fonte: Pinto de Abreu,J. A ., Coppe-2004
Figura-2- Seqüência de Intervenções
P4
7. A Metodologia
A Figura 3 nos mostra a estrutura lógica da metodologia proposta:
Sim
Eficácia
global
atingiu
o objetivo
final?
Pare
Não
Escolha
o posto
Sim
Definir ações
de marketing
no fator em pauta
Não
Necessidade
de
mudar fator?
Pesquisa
inicial?
Incrementar
satisfação
do fator em pauta
Pesquisar
a Eficácia
Global
Sim
Consultar
modelo
Selecionar o
fator a sofrer
intervenção
Não
Determinar os
βmédios para cada um
dos fatores
dentro da amostra
Fazer
pesquisa
completa
Aplicar
modelo
Definir
estratégia
de
intervenções
Fonte: Pinto de Abreu,J. A., Coppe,2004
Figura 3-Fluxograma da operação do modelo
8. Validação do estudo
Para a validação do estudo realizamos uma pesquisa no posto Preditiva da
Petrobrás-Br, com 229 respondentes no período de duas semanas em
Outubro/2003, cujos resultados acham-se registrados no anexo F.
A aplicação da metodologia no caso específico do posto em questão mostrou
resultados ainda mais satisfatórios do que os obtidos através da amostragem com
diferentes postos.
A regressão convencional e a bayesiana , foram aplicadas à amostra e os
resultados obtidos acham-se apresentados na tabela 3
Diferença de Erros
Fator
Regressão convencional
Regressão Convencional
(vários postos)
(Posto Preditiva)
R2
Erro médio
σ
R2
Erro médio
(ajustado)
médios
σ
(ajustado)
Produto
9%
0,583
0,954
2,51%
0,868
0,472
6,49%
Preço
13%
0,498
1,103
6,65%
0,660
0,729
6,35%
Ponto de venda
6%
0,585
0,902
2,75%
0,800
0,373
3,25%
Promoção
16%
0,368
1,620
8,15%
0,531
0,823
7,85%
Avaliação global
10%
0,532
0,998
3,85%
0,819
0,419
6,15%
Tabela 3- Comparativo entre as regressões convencionais (dois tipos de pesquisa)
Da mesma forma que fizemos para o caso da regressão convencional (tabela3),
apresentamos para o caso da regressão Bayesiana (tabela 4), o comparativo de
resultados considerando a pesquisa de um conjunto de postos e a pesquisa em um
único posto (Posto Preditiva).
Diferença de Erros médios
Fator
Regressão Bayesiana
Regressão Bayesiana
(vários postos)
(Posto Preditiva)
Erro médio
2
2
σ
R
σ
Erro médio
R
0.675
2,1%
0,896
0,322
3,9%
0.790
3,9%
0,816
0,428
3,1%
Produto
6%
0,787
Preço
7%
0,738
Ponto de venda
3%
0,831
0.570
2,1%
0,855
0,380
0,9%
Promoção
11%
0,372
1.600
5,1%
0,749
0,500
5,9%
Avaliação global
6%
0,771
0.692
2,8%
0,898
0,318
3,2%
Tabela 4- Comparativo entre as regressões Bayesianas (dois tipos de pesquisa)
De forma semelhante ao que foi mostrado na pesquisa original (vários postos), a
tabela 5 apresenta que a regressão Bayesiana continua, no caso do posto Preditiva,
mostrando-se mais adequada para ajustar as variáveis do presente estudo do que a
regressão convencional,
No caso da pesquisa realizada no posto Preditiva, o grau de melhoria possibilitado
pelo enfoque Bayesiano sobre o enfoque convencional avanços entre 0,41% e
3,05% pontos percentuais na estimativa das variáveis dependentes.
Diferença de
Fator
Regressão convencional
2
Erro médio
Regressão Bayesiana
σ
R
Erro médio
2
R
Erros médios
σ
(ajustado)
Produto
2,51%
0,868
0,472
2,1%
0,896
0,322
0,41%
Preço
6,65%
0,660
0,729
3,9%
0,816
0,428
2,75%
Ponto de venda
2,75%
0,800
0,373
2,1%
0,855
0,380
0,65%
Promoção
8,15%
0,531
0,823
5,1%
0,749
0,500
3,05%
Avaliação global
3,85%
0,819
0,419
2,8%
0,898
0,318
1,05%
Tabela 5- Comparativo entre regressão convencional e Bayesiana –Posto Preditiva
9. Conclusões
9.1 Resultados da pesquisa
a)
A pesquisa original foi conduzida com 281 respondentes que avaliaram 354
postos.
b)
A pesquisa mostrou que existem fatores capazes de explicar, sob o ponto de
vista estatístico, as variações experimentadas pela avaliação global de um
consumidor a respeito do posto de sua preferência.
c)
Os resultados da pesquisa corroboraram conclusões de estudos anteriores a
respeito da importância da satisfação do consumidor como objetivo a ser perseguido
pelas empresas, mostrando que existe uma forte associação entre a fidelidade de
um cliente ao ponto de venda e o seu grau de satisfação com este mesmo ponto de
venda.
d)
Pelo fato de a desregulamentação do segmento de distribuição de
combustíveis ser um fato mais ou menos recente (década de 90) dentro da
realidade brasileira, foi verificado, através da pesquisa, que as ações de marketing
ainda estão sendo tomadas de uma forma bastante empírica, fundamentalmente
balizada pela sensibilidade dos proprietários / gerentes que, algumas vezes,
assessoram-se
de
pesquisas
próprias ou
daquelas disponibilizadas pelas
distribuidoras, aos postos de suas bandeiras.
e)
Durante a pesquisa , não foram identificadas ferramentas de gestão de
marketing
utilizadas
em
nosso
mercado,
significando
com
isso,
que
o
gerenciamento da demanda pelos produtos do posto a partir de metodologias e
ferramentas ainda se constitui em novidade.
f)
Qualidade de combustível e localização ainda são percebidos como os
fatores mais importantes para a fidelização dos clientes ao posto.
g)
Uma interessante constatação da pesquisa mostrou que a “Loja de
Conveniência” ainda não é percebida como um fator que possua uma significativa
relevância na definição do perfil de satisfação do consumidor em relação ao posto.
9.2 Conclusões do estudo
a)
O estudo demonstrou que a capacidade de um posto em atrair clientes pode
ser gerenciada a partir de ações de marketing efetuadas sobre fatores
representativos dos 4 P’s e que existe uma seqüência mais adequada de fatores
objeto das intervenções, capaz de conduzir a evolução da capacidade de atração de
um posto dentro de um caminho ótimo.
b)
O estudo demonstrou ser a regressão bayesiana mais adequada do que a
regressão convencional, para explicar a variabilidade da percepção global do cliente
a respeito da atratividade do posto
c)
O estudo demonstrou ser a regressão bayesiana mais adequada do que a
regressão convencional, para explicar a variabilidade da percepção global do cliente
a respeito da atratividade do posto.
d)
A metodologia objeto do estudo propõe que uma vez realizada a 1a. pesquisa
em que se procura identificar os graus de satisfação com os diferentes fatores
representativos da operação de um determinado posto, e uma vez definida a
seqüência ótima das intervenções a serem realizadas nestes fatores, a
administração das intervenções dali por diante passará a ser realizada através da
observação exclusiva da variável “eficácia global”, e que portanto as medições
desta deverão ser realizadas através de pesquisas efetuadas sobre a avaliação
média global do posto por parte de seus clientes. Isto sem dúvida simplifica o
processo de administração da eficácia global do posto e torna o processo mais
simples e menos custoso do que se tivéssemos que executar medições em cada um
dos fatores representativos da operação do posto.
e)
A validação do estudo foi realizada através de pesquisa conduzida junto ao
posto Preditiva da rede Petrobrás-Br, localizado no início da serra de Petrópolis.
Foram entrevistadas 229 pessoas e os resultados alcançados foram, na prática,
bastante consistentes.
9.3 Limitações do estudo
a)
Apesar de o estudo ter usado a mediana como critério possível para o
tratamento dos “missings” encontrados na pesquisa original, outros critérios
poderiam ser utilizados para a inclusão de respondentes originalmente descartados
do estudo por não haverem respondido a todas as perguntas de um determinado P.
b)
A validação da metodologia/ modelo somente poderá , neste momento, ser
feita a nível qualitativo, na medida em que os proprietários/ gerentes de postos
considerarem que a utilização da mesma significará para eles, um valor agregado à
forma atualmente adotada para o gerenciamento de suas ações de marketing.
c)
O modelo foi desenvolvido com base em uma amostra de postos do mercado
da cidade do Rio de Janeiro. A sua aplicabilidade pois, para outras regiões,
precisaria ser submetida a pesquisas semelhantes, apesar de, sob a ótica empírica,
nenhuma restrição tenha sido observada para que se pudesse restringir a
extrapolação de suas conclusões para outros mercados.
d)
O modelo poderia ter sido mais bem apurado na medida em que um maior
número de fatores fosse sucessivamente testado, objetivando-se alcançar um
elenco cada vez mais representativo da variável dependente.(a avaliação global do
posto).
e)
Como uma pesquisa de campo com amostras de 281 respondentes
apresenta um custo significativo, é válida a conclusão de que a limitação de
recursos financeiros disponíveis constituiu-se em uma dificuldade adicional para a
elaboração do estudo.
9.4 Limitações da metodologia
a)
A precisão da metodologia está limitada ã disciplina operacional do posto em
realizar pesquisas freqüentes de satisfação global, sem o que, as mudanças
no fator a sofrer as ações de marketing não poderão ser captadas.
b)
A metodologia baseou-se em ações sobre a satisfação de cada fator, não se
levando em consideração os diferenciais de custo existentes para a implementação
de um mesmo incremento de satisfação em cada um dos fatores.
c)
A metodologia está baseada em um conjunto de fatores que devem operar
como variáveis independentes dentro de uma regressão múltipla. Na prática esta
independência é retratada através do baixo índice de correlação entre os fatores
utilizados no modelo, o que, nem sempre poderá ser conseguido dentro de um
ambiente de orçamento limitado para a pesquisa.
10.REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AAKER, D. A., Marcas - Brand Equity - gerenciando o valor da marca, S. Paulo,
Negócio Editora, 1998.
ALBRECHT, K., ZEMKE, R., Serviço ao cliente, Rio de Janeiro, Ed. Campus, 2000.
ANDERSON, D., SWEENEY, D., WILLIAMS T., Estatística aplicada à
administração e economia, S .Paulo, Pioneira - Thomson Learning, 2000.
BACHELET, D., “Measuring Satisfaction; or the Chain, the Tree and the Nest”,
ESOMAR Monograph Series - Customer Satisfaction Research, Vol 2., pp.77-108,
1995.
BLANCHARD, K., BOWLES, S., Raving Fans, N. York,William Morrow and
Company,Inc, 1993.
BERRY, L., PARASURAMAN, A., Serviços de marketing, S. Paulo, Ed. Maltese,
1992.
CHETOCHINE, G., Marketing estratégico da distribuição, S. Paulo, Makron
Books, 2000.
DAVIDSON, W.R., SWEENEY, D.J., STAMPEL, R.W., Retailing Management, N.
York, John Wiley & Sons, 1988.
DIBB, S., SIMKIN, L., The Marketing Casebook: Cases and Concepts, Routledge,
International Thomson Business Press, 1994.
DIBB, S., SIMKIN, L., "Marketing and Market Planning: still Barriers to Overcome".
In: Warwick EMAC Conference Proceedings, 2000.
ENGEL, J.F., BLACKWELL, R.D., MINIARD, P.W., Consumer Behavior, Forth
Worth, Dryden Press, 1986.
GRONROOS, C., “A Service Orientated Approach to Marketing of Services”,
European Journal of Marketing - no.12, 1978.
HESKETT, J., SASSER, W., SCHLENSINGER, L., The Service Profit Chain, N.
York, Free Press, 1997.
HERZBERG, F., Work and the Nature of Man, N. York, The World Publishing
Company, 1966.
HOMBURG, C., HOYER, W., FASSNACHT, M., “Service Orientation of Retailers
Business Strategy: Dimensions, Antecedents, and Performance Outcomes”, Journal
of Marketing, v. 66 (October), pp. 86-101, 2002.
JACOBY, J, CHESTNUT, R. Brand Loyalty, N. York, John Wiley & Sons, 1978.
JOHNSON, R., Understanding HB (Hierarquical Bayes Analysis): An Intuitive
Approach, www.sawtoothsoftware.com, March2000.
KOTLER, P., ARMSTRONG, G., Princípios de marketing, 5ªed, Rio de Janeiro,
Prentice Hall do Brasil, 1993.
KOTLER, P., Marketing Management: Analysis, Planning, Implementation and
Control, Englewood Cliffs, Prentice Hall, 1991.
KOTLER, P., Administração de marketing, 10ªed., São Paulo, Ed. Atlas, 2000.
LAVERTY, J., DEMMESTÈRE, R., Les nouvelles règles du controle de gestion
industrielle, Paris, Dunod, 1990
LOVELOCK, C.H., "Why Marketing Management Needs To Be Different for
Services". Chicago, American Marketing Association, Marketing of Services, pp 7276, 1981.
LOVELOCK, C.H., WRIGHT, L.K., Principles of Service Marketing and
Management, London, Prentice Hall Inc, 1999.
LYTHE, R., HORN, P., MOKWA, M., “SERV*OR: A Managerial Measure of Service
Orientation”, Journal of Retailing, No. 74, 1998.
MASON, J.B., MAYER, M., L, EZELL, H.F., Retailing, N .York, Richard Irwin &
Sons,1991.
MCDONALD, M., PAYNE, A., Marketing Planning for Services, Oxford,
Butterworth - Heinemann Ltd, 1996.
OLIVA, A., OLIVER, R L., MACMILLAN, I.C., “ A Catastrophe Model for Developing
Service Satisfaction Strategies”, Journal of Marketing, July, pp 460-469, 1992.
OLIVER, R.L., “Processing of the Satisfaction Response in Consumption: a
Suggested Framework and Research Propositions”, Journal of Consumer
Satisfaction/Dissatisfaction and Complaining Behavior, no.2, pp 1-15, 1989.
OLIVER, R.L, WESTBROOK, R.A., “Profiles of Consumer Emotions and Satisfaction
in Ownership and Usage”, Journal of Consumer Satisfaction/Dissatisfaction and
Complaining Behaviour, v.6, no.2, pp 12-27, 1993.
OLIVER, R.L., Satisfaction: A behavioral Perspective on the Consumer, N. York,
Irwin/ Mc Graw Hill, 1997.
OLIVER, R., "Whence Consumer Loyalty”, Journal of Marketing, no. 63, Special
Isuue, pp 33-44, 1999.
PEPPERS, D., ROGERS, M., CRM Series-Marketing 1 to 1, 1ª ed., SãoPaulo,
Peppers and Rogers do Brasil, 2000.
REICHHELD, F., SASSER, E., “Zero Defections: Quality Comes to Services”,
Harvard Business Review, vol. 68. n° 5, September/October edition, pp 105-111,
1990.
REICHHELD, F., “A lealdade como filosofia”, HSM Management, no.40, pp18-2,
2003.
ROSSI, P., ALLENBY, G., “Bayesian Statistics and Marketing”,
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=320740, SSRN Electronic
Library, 2002.
RUST, R., ZAHORIK, ª, KEININGHAM, T., “Return on Quality (ROQ): Making
Service Quality Financially Accountable”, Journal of Marketing, No. 59. 1995.
SAATY, T.L., Método de análise hierárquica, São Paulo, Makron Books, 1980.
SHOSTACK, G.L., “Breaking Free from Product Marketing”, Journal of Marketing,
April, 1977.
SIRDESHMUKH, D., SINGH, J., SABOL, B., “Consumer Trust, Value, and Loyalty in
Relational Exchanges”, Journal of Marketing, v. 66 (January), pp. 15-37, 2002.
STAPLETON, C., “Basic Concepts in Exploratory Factor Analysis (EFA) as a Tool to
Evaluate Score Validity: A Right-Brained Approach”, Annual meeting of the
Southwest Educational Research Association, Austin, January 1997.
SAWTOOTH SOFTWARE, “HB - Reg V2: Hierarchical Bayes Regression Analysis”,
In: Technical Paper Series, January, 2003.
ULAGA, W., EGGERT, A., “Customer-Perceived Value: A Substitute for Satisfaction
in Business Markets?”, Chicago, American Management Association, Summer
Educators Conference, 5 a 8 de Agosto 2000.
VAN LOOY, B., VAN DIERDNONCK, R., GEMMEL, P., Services Management –
An Integrated Approach, London, Financial Times-Pitman Publishing, 1998.
VARADARAJAN, P., ZEITHAML, V., "Consumer Perceptions of Price, Quality and
Value: Amenas - End Model and Synthesis of Evidence”, Journal of Marketing, no.
52, 1988.
WESTBROOK, P.A., ”Sources of Consumer Satisfaction with Retail Outlets”, Journal
of Retailing, v. 57, n. 3, pp. 68-85, 1981.