Gestão de Capacidade em Serviços: a Adoção do Yield Management por uma Grande Companhia Área Brasileira

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1 Gestão de Capacidade em Serviços: a Adoção do Yield Management por uma Grande Companhia Área Brasileira Autoria: Kleber Fossati Figueiredo, Alexandre Machado Silva e Paulo Cesar Pereira Pinto Junior RESUMO A gestão da capacidade em um sistema prestador de serviços é um dos principais desafios gerenciais. Diversos autores recomendam que as duas estratégias alternativas para gerenciar a capacidade em serviços devem ser complementadas com mecanismos de ajustes para enfrentar as inevitáveis flutuações da demanda. Tais mecanismos procuram influenciar o comportamento da demanda ou trabalhar nos recursos de capacidade, com o objetivo de ajusta-la às oscilações da demanda. Um dos mecanismos que procura trabalhar a demanda é o Yield Management, que se baseia em praticar preços diferenciados dependendo do estoque remanescente de lugares disponíveis considerando a proximidade do momento da realização do serviço. O sucesso de sua implantação depende de uma série de condições. Este trabalho apresenta o estudo de um caso de adoção do Yield Management por uma grande empresa aérea brasileira. Percebido pelos gerentes como uma forma de pensar e não como uma simples ferramenta de ajuste entre oferta e demanda, o sistema tem proporcionado bons resultados mas pode render mais se outras áreas funcionais da empresa estiverem alinhadas com seu propósito. INTRODUÇÃO A busca do equilíbrio entre oferta e demanda é reconhecida como um dos principais desafios enfrentados por um gerente de operações de serviços (Sasser, 1976; Murdick et al, 1990; Bitran e Monschein, 1997). Determinadas características dos serviços como a perecibilidade, que impossibilita armazenar a capacidade não utilizada, a heterogeneidade, que dificulta estimar a duração e a quantidade de recursos consumidos durante a prestação de um serviço, e a simultaneidade entre produção e consumo, que inviabiliza produzir antecipadamente ou estocar excedentes, fazem com que o ajuste perfeito entre oferta e demanda quase nunca seja alcançado, levando os gerentes de serviços a lidarem com situações de excesso ou de falta de capacidade (Haksever et al, 2000). Diversos autores reconhecem que as duas estratégias recomendadas como básicas para gerenciar a capacidade em serviços [acompanhamento da demanda (chase demand) e capacidade fixa (level capacity)] devem ser complementadas com mecanismos de ajustes para enfrentar as inevitáveis flutuações da demanda. Tais mecanismos podem ser no sentido de influenciar o comportamento da demanda ou no sentido de trabalhar nos recursos de capacidade, procurando ajusta-la às oscilações da demanda. (Sasser et al, 1978; Fitzsimmons e Fitzsimmons, 1997; Ng et al, 1999). Um dos mecanismos que procura trabalhar a demanda e que tem merecido crescente atenção na literatura é o Yield Management. (Davis, 1994; Harris e Peacock, 1995; Slyke e Young, 2000). De acordo com Kimes (1989), o Yield Management é uma prática de negócios que busca maximizar as receitas e os lucros, a partir da venda do serviço certo, para a pessoa certa, ao preço certo, no momento certo. Em termos operacionais o Yield Management é um 1

2 conjunto de ferramentas de previsão, estatísticas e de controle que uma empresa pode utilizar para rastrear as reservas feitas pelos clientes e garantir que seus serviços sejam vendidos pelos melhores preços, para diferentes segmentos de mercado. A capacidade é alocada para os diferentes segmentos e dinamicamente revisada para novas alocações. O sistema utiliza, além disso, estratégias de marketing, como descontos, para estimular a demanda e alcançar um aproveitamento máximo da sua capacidade. É baseado em dados históricos de vendas e ajusta as previsões a partir de análises estatísticas, em tempo real, dos dados atualizados, através de um sistema de feedback. Todas as etapas do processo são projetadas em um sistema computacional para que as respostas, análises estatísticas e feedback sejam imediatos. A implantação do Yield Management exige algumas condições que serão descritas no próximo item e que não o fazem aplicável a qualquer serviço. A principal delas é que a capacidade de prestação do serviço é fixa e que a medida em que se aproxima o momento da execução do serviço, o prestador do serviço preocupa-se em vender o estoque de capacidade remanescente de modo a reduzir a eminente ociosidade. Assim sendo, companhias aéreas, redes hoteleiras e empresas locadoras de veículos normalmente aparecem na literatura como exemplos de serviços que têm se beneficiado com seu uso como instrumento de ajuste entre oferta e demanda. O objetivo deste trabalho é descrever e comentar os primeiros passos da adoção do Yield Management pela Varig, a maior companhia aérea brasileira. YIELD MANAGEMENT: ANTECEDENTES E ASPECTOS DE IMPLANTAÇÃO De acordo com Ingold e Barlow (2000), o Yield Management se originou da desregulamentação do setor norte-americano de companhias aéreas em Com os preços liberados, as empresas aéreas começaram uma guerra de preços que corroeu consideravelmente suas margens de lucro. Este cenário provocou uma gradativa evolução das técnicas de gerenciamento da demanda. Antes do Yield Management, as empresas utilizavam estimativas de demanda subjetivas e a análise dos dados era baseada na intuição dos gerentes. Com o Yield Management, as companhias aéreas passaram a usar dados históricos de vendas de passagens para as diferentes rotas e os dados passaram a ser analisados por um processo estatístico dinâmico e por otimização matemática para garantir a melhor alocação de assentos para as diversas classes e os preços que deveriam ser praticados. Com os resultados que as companhias aéreas começaram a reportar (A American Airlines, por exemplo, segundo Smith et al, 1992, teria atribuído ao Yield Management lucros de 1,4 bilhões de dólares em um período de três anos no início dos anos 90), outros sistemas de serviços com características semelhantes ao setor aéreo: capacidade relativamente fixa, possibilidade de segmentação de marcado e venda antecipada, começaram a dar os primeiros passos na adoção daquela prática (Haksever et al, 2000). Ao mesmo tempo, diversos pesquisadores passaram a dedicar atenção aos elementos motivadores e aos fatores de sucesso na implantação do Yield Management em operações de serviços. Harris e Peacock (1995), por exemplo, oferecem uma lista de dez requisitos divididos entre motivadores e habilitadores para a empresa que pensa em adotar o sistema. Os motivadores indicam se a empresa possui os requisitos para a adoção e os habilitadores se a empresa está capacitada para a adoção: 2

3 Motivadores Capacidade fixa As decisões de preço, pelo menos no curto prazo, são tomadas considerando-se as restrições de capacidade. Capacidade perecível a não utilização da capacidade em um determinado momento representa a sua perda, por ser impossível estocá-la para sua utilização posterior. Incerteza da demanda Quando houver incerteza quanto ao comportamento da demanda, é necessária a adoção de sistemas para sua previsão. Custos fixos elevados empresas que possuem custos fixos elevados e custos incrementais pequenos para atender uma unidade a mais levam os administradores a considerarem a possibilidade de oferecer descontos. Habilitadores Mercados segmentáveis - a empresa deve distinguir os segmentos do mercado onde está atuando para que possa selecionar os segmentos de interesse e identificar oportunidades de diferenciação de preço. Facilidade de prevenir arbitragem - ao segmentar o mercado, as empresas devem atentar para possibilidade dos seus produtos de menor qualidade, destinados a segmentos sensíveis a preço, serem adquiridos a preços mais baixos, e a seguir, serem revendidos para os segmentos mais nobres como se fossem produtos de alta qualidade. Necessidade de reservas adiantadas - quando o sistema de pagamento ou reservas adiantadas é uma prática do setor, as empresas possuem uma grande vantagem na hora de realocarem sua capacidade ou reajustarem preços. Bancos de dados de vendas - as empresas que planejarem e desenvolverem os seus bancos de dados de vendas terão uma vantagem competitiva, pois podem verificar o comportamento de seus clientes a variações no preço, dias da semana, estações do ano, etc. Acurácia na previsão de vendas - se as demais características se mantiverem constantes, quem fizer uma previsão mais precisa das vendas obterá vantagem, uma vez que será mais fácil se adequar a alterações na economia, no comportamento dos consumidores ou no comportamento da concorrência. Sofisticação do sistema de informações gerenciais - o sistema de Yield Management requer ajustes rápidos a mudanças inesperadas do mercado. Uma vez satisfeitos estes requisitos, Harris e Peacock (1995) entram nos aspectos operacionais de implantação e listam os passos necessários para colocar em prática o sistema: Definir os segmentos de mercado Dentro de cada segmento especificar as classes de serviço e as condições para participar das classes. Identificar os diferenciadores de cada classe de serviço Ajustar os preços para cada classe de serviço Coletar informações sobre como cada classe está respondendo aos diferenciadores Especificar o tamanho relativo de cada classe de serviço Estabelecer as curvas limite para as dimensões das classes de serviços Estabelecer o período que o sistema irá prever Desenvolver um sistema de monitoramento dos concorrentes Em termos de advertências, é relevante registrar algumas observações de Lieberman (1991), sobre o excesso de expectativas e cobranças por resultados rápidos: Faça com seriedade ou não faça. Não tente fazer mais do que pode e o faça gradualmente. 3

4 Tenha certeza de que você pode implementar sua estratégia de preços. Não transforme seus sonhos em pesadelos. Comunique-se, comunique-se, comunique-se. Nunca fique satisfeito. Apesar de o Yield Management ser amplamente reconhecido como uma técnica eficiente na maximização dos lucros de empresas de serviços, os conceitos relativos a sua teoria podem causar muita confusão entre aqueles que a utilizam. Visando esclarecer algumas das confusões, Lieberman (1993) apresenta as principais interpretações equivocadas a respeito do sistema: O Yield Management é um programa de computador. Nada mais afastado da realidade. O Yield Management é, na verdade, uma técnica de apoio ao gerenciamento e que deve ser visto como uma forma de pensar compartilhada por toda a empresa. O Yield Management retira o controle dos empregados. Como dito no item anterior, o Yield Management é uma ferramenta nas mãos da administração, auxiliando-a a tomar decisões com riqueza de informações. Sendo assim, os empregados não são cerceados de sua liberdade de tomar decisão. Pode-se acrescentar que a liberdade dos empregados é fundamental para interpretação das recomendações retiradas do sistema e sua melhoria. O Yield Management só funciona quando a demanda excede a capacidade. Este mito se deve ao fato de que as aplicações mais conhecidas deste sistema são o overbooking e o controle de descontos. Contudo, a previsão do comportamento da demanda é de vital importância para o planejamento do serviço e definição de ações, mesmo em períodos de baixa demanda. O Yield Management é desconto de preços. Entre as atribuições do sistema está o controle da forma como os descontos são concedidos e não um sistema de distribuição de descontos. O Yield Management é incompatível com um bom serviço. Uma das preocupações deste sistema é encontrar os diferenciadores, o que cada cliente encara como um diferencial no serviço prestado. Sendo assim, pode-se ver que um bom serviço não só é compatível com o Yield Management, como também é uma de suas preocupações. O Yield Management é muito complexo. O sistema realmente apresenta determinada complexidade para sua implementação. Contudo, como já foi registrado, se ela for feita de forma gradual e de acordo com a velocidade de cada empresa, a complexidade se reduz muitíssimo. Os programas de Yield Management automaticamente aumentam o faturamento. A função do sistema é auxiliar a administração a prever a demanda e a visualizar os impactos de variações na estratégia e na tática adotadas. Desta forma, um sistema bem desenhado, baseado nas características e peculiaridades de uma dada empresa, normalmente leva ao sucesso. Porém se ele não for construído com cuidado ou se as variações na demanda não forem acompanhadas, o resultado pode não ser o esperado. Até aqui descrito como um sistema de apoio à busca do equilíbrio entre oferta e demanda, o Yield Management, para alguns autores, teria uma outra aplicação estratégica: a integração com o CRM (Customer Relationship Management). Segundo Boyd (http://www.prosrm.com), a interação entre o Yield Management e o CRM tem um imenso potencial para as empresas. O CRM tem como objetivo gerenciar a experiência que os clientes têm com o serviço através da construção de uma filosofia de negócios orientada para o clientes. Se as informações sobre gostos e hábitos dos clientes constarem do banco de dados do Yield Management, seus métodos estatísticos podem ser utilizados para viabilizar um uso mais personalizado do CRM. 4

5 ASPECTOS METODOLÓGICOS Considerando os pré-requisitos de implantação, a utilização do Yield Management, mesmo em termos mundiais, é ainda bastante limitada. No site é possível encontrar uma relação de adotantes, destacando-se empresas aéreas e redes hoteleiras. O sistema Varig (Varig, Rio Sul, Pluna e Nordeste) e a Transbrasil são as únicas organizações brasileiras listadas. A Varig concordou em participar da pesquisa e, portanto, o trabalho consiste no estudo do caso de implantação do Yield Management naquela empresa. Para a realização da entrevista foi utilizado um roteiro baseado nos aspectos conceituais apresentados no item anterior. Dados secundários, basicamente reportagens publicadas em revistas de negócios e visitas ao site do fornecedor do sistema utilizado na empresa complementaram os dados levantados. O YIELD MANAGEMENT NA VARIG O modo de pensar Yield Management está presente na Varig desde O primeiro sistema de otimização de receitas implementado pela empresa foi o OPTIMUS. Este sistema foi utilizado pela empresa entre meados de 1992 e o início de 1998, quando foi implementado o sistema PROS, atualmente em uso. O sistema OPTIMUS comportava várias subclasses de preços de passagens e otimizava as receitas de cada vôo, mas possuía menos recursos. O sistema, por exemplo, analisava os legs (pernas) dos vôos separadamente. Assim, vôos que tinham escalas não tinham uma previsão de demanda eficiente, porque o sistema só armazenava dados de demanda de cada trecho e não a demanda pelo trajeto completo. Um vôo Rio São Paulo Porto Alegre, por exemplo, tinha passageiros que saíam do Rio para São Paulo, do Rio para Porto Alegre e passageiros que saíam de São Paulo para Porto Alegre. Além disso, passageiros vindos de outras cidades poderiam tomar este avião em São Paulo com destino a Porto Alegre. O sistema OPTIMUS analisava a demanda Rio São Paulo e a demanda São Paulo Porto Alegre, mas a demanda Rio Porto Alegre não era armazenada no banco de dados. Isso acontecia para todos os vôos com escalas e todos aqueles onde passageiros vinham de uma cidade e trocavam de avião para se dirigir a outra. Em outras palavras, uma grande quantidade de vôos tinha a demanda mal avaliada devido à falta de previsão de demanda do trecho completo. Já o sistema PROS analisa a demanda do trajeto total, no caso Rio Porto Alegre, fornecendo uma previsão muito mais precisa. Além desta vantagem, o PROS tem vários outros recursos que o sistema anterior não possuía, sendo um sistema muito mais eficiente. Para se ter uma idéia, o custo do sistema PROS foi 20 vezes superior ao custo do sistema OPTIMUS. Segundo o entrevistado, em função do seu porte, este novo sistema causou não só uma enorme mudança na organização do trabalho como também gerou uma nova filosofia para a empresa. Em dezembro de 2000, a Varig conta com um departamento de Yield Management cuja missão é a otimização das receitas da empresa. O departamento, que fica localizado na sede da Varig ao lado do aeroporto Santos Dumont, no Rio de Janeiro, tem aproximadamente 200 empregados trabalhando diretamente com a otimização de receitas ou dando suporte para os analistas. Este departamento faz a análise de todos os vôos da empresa, tanto domésticos quanto internacionais. 5

6 Desde a compra do sistema até que ele fosse colocado em operação se passaram apenas seis meses. Na avaliação do entrevistado, este tempo foi curto se comparado ao verificado em outras companhias aéreas que implementaram o sistema. Esta rapidez teve um lado positivo e um lado negativo. O lado positivo é que quanto mais rápido o sistema for implementado, mais dados históricos serão armazenados e melhores serão as previsões de demanda e as análises estatísticas. O lado negativo é a escassez de tempo para uma análise mais detalhada do sistema, treinamento de pessoal, preparação de planos de contingência e conscientização dos funcionários em relação à filosofia do sistema. Apesar de todos os possíveis inconvenientes de uma implementação prematura, a Varig conseguiu colocar o sistema em funcionamento com sucesso e os detalhes foram ajustados com o mesmo já em operação. A implementação do Yield Management sofreu grande resistência por parte dos funcionários. Foi preciso muito treinamento não só nos aspectos técnicos do sistema como também nos aspectos de mudança de mentalidade. Algumas pessoas tiveram uma resistência tão forte que pediram para ser realocadas para outras áreas. Houve uma reorganização do departamento, novas pessoas foram contratadas e, com o tempo, a resistência diminuiu. O processo passa, basicamente, por três sistemas diferentes. O sistema de reservas, o AMADEUS, é utilizado pelas agências de turismo e pela central de reservas da Varig. Este sistema é a interface utilizada pelo vendedor, onde as reservas são colocadas e as informações de vôos e assentos disponíveis são consultados. O AMADEUS fornece informações de praticamente todas as companhias aéreas do mundo, de modo que não é exclusivo da Varig. Uma agência de viagens, por exemplo, pode consultar o AMADEUS e obter informações de todas as empresas aéreas que fazem determinada rota em determinado dia. Este é o sistema de distribuição e venda das passagens. O segundo sistema, o IRIS, é o banco de dados de todos os vôos da Varig. O IRIS pode ser visto como o sistema de estoque de assentos. Ele está ligado ao AMADEUS e aos outros sistemas de reservas, sendo atualizado automaticamente no momento em que uma reserva é feita ou cancelada ou quando um novo vôo é aberto. O IRIS armazena o número de assentos disponíveis em cada classe e subclasse de preços. Assentos de uma mesma classe podem ser vendidos por preços diferentes (subclasses de preços), de modo a obter a maior receita possível. O sistema, para uma mesma classe (econômica, primeira, executiva), reserva um determinado número de assentos para cada faixa de preços. Por exemplo, se existem 50 lugares na classe executiva de determinado vôo, no sistema IRIS aparecem 20 lugares reservados para a faixa de preço mais alta, 20 lugares para uma faixa de preços intermediária, 5 lugares para uma faixa de preços um pouco mais baixa e outros 5 lugares para uma faixa de preços muito baixa. Conforme os assentos começam a ser reservados, o sistema AMADEUS automaticamente atualiza o IRIS, diminuindo os assentos disponíveis naquela subclasse de preços. Em dezembro de 2000, a Varig utilizava um total de 26 subclasses de preços. Deste modo, em um mesmo vôo, 26 tarifas diferentes poderiam ser encontradas. Algumas empresas aéreas internacionais utilizam mais de 80 subclasses diferentes de preços. A lógica por trás de um número tão elevado de subclasses pode ser observada nos gráficos da figura 1, conforme explicou o entrevistado: 6

7 Preço Preço alto Preço Preço médio Preço baixo Assentos vendidos (a) Um único preço Assentos vendidos (b) Várias subclasses de preços Figura 1: A lógica da prática de preços diferenciados Os gráficos mostram o número de assentos vendidos para cada preço diferente. Supondo que a demanda tem um comportamento linear com relação aos preços, a linha reta mostra, para cada preço, o número de assentos que serão demandados. Assim, como pode ser observado pelas linhas tracejadas no gráfico (a), para um preço muito alto, poucos assentos serão vendidos. Por outro lado, para um preço baixo, mais assentos serão vendidos. A receita total será o preço de um assento multiplicado pelo número de assentos vendidos. No gráfico, a receita total é representada pela área do retângulo que tem um vértice na origem e o vértice oposto sobre a reta de demanda. Podemos observar que se só houvesse uma faixa de preço, a receita total seria a representada pelo retângulo em cinza. Percebemos, ainda, que há uma grande área sob a reta que não é aproveitada, área esta que representa receitas perdidas Observando o gráfico (b), percebemos que com um número elevado de subclasses de preços a soma das áreas de todos os retângulos preenche quase que totalmente a área sob a reta de demanda, obtendo uma receita muito maior. Essa lógica é o que explica o número elevado de subclasses de preços e isso garante a maximização da receita. É com base nisto que o IRIS mantém um estoque para cada classe de preços. Se o sistema não reservasse assentos para classes de preços mais altas, provavelmente todos os assentos poderiam ser vendidos para classes de preços mais baixas, o que não iria maximizar a receita da empresa. Ainda segundo a empresa, em alguns casos, não vender o assento pode ser mais lucrativo que vendê-lo com antecedência e depois não ter lugar para passageiros de última hora que estão dispostos a comprar as passagens pelo seu preço integral, sem descontos. Nesta linha de raciocínio, o sistema permite que um assento alocado para uma subclasse de preço mais baixo seja vendido por um preço mais alto, realocando automaticamente este assento para a subclasse de preço mais alta. Entretanto, um assento de uma classe de preço mais alto não é realocado automaticamente para uma classe de preço mais baixo. A lógica é: assentos que seriam vendidos por preços menores podem ser vendidos automaticamente por preços mais altos e assentos que seriam vendidos por preços maiores não podem ser vendidos automaticamente por preços mais baixos. Tudo isso é automático e não precisa de intervenção do operador do sistema. Assim, se um vôo tiver três subclasses de preços diferentes, se os assentos alocados inicialmente para a subclasse mais alta estiverem todos reservados e se ainda houverem assentos disponíveis alocados para a subclasse de preços mais baixa, uma agência pode reservar estes assentos pelos preços da subclasse mais alta e o IRIS automaticamente realoca estes assentos para esta. Por outro lado, se os assentos alocados para a subclasse mais alta estiverem disponíveis e os assentos para a subclasse mais baixa estiverem lotados, uma agência não conseguirá vender o assento por um preço mais baixo, e o passageiro entrará na lista de espera. Se o analista perceber que os assentos não serão 7

8 vendidos até o dia do vôo pelo maior preço, então ele pode realocar os assentos inicialmente reservados para a classe mais alta e disponibilizá-los para a classe mais baixa de preços. O terceiro sistema, o PROS, é o sistema de Yield Management propriamente dito. Este sistema otimiza as informações que estão no IRIS, modificando a quantidade de assentos disponíveis para cada subclasse de preços de modo a obter a maior receita possível com a venda das passagens. O sistema tem um banco de dados de demandas históricas para todos os vôos da empresa. Com base neste banco de dados, o sistema faz uma previsão da demanda por cada subclasse de preços para cada vôo. O sistema utiliza oito formas de cálculo de previsão de demanda e indica a mais adequada. A Varig faz a primeira previsão e começa a acompanhar a demanda 330 dias antes da data do vôo. O PROS é rodado uma vez por dia, otimizando os dados que estão no IRIS. O sistema fica em operação durante a noite, de modo que todos os vôos do dia seguinte até 330 dias depois são analisados e otimizados. O sistema basicamente faz uma previsão de demanda utilizando dados históricos. Com base nestes dados, o sistema sabe como a demanda se comporta para cada subclasse de preços de cada vôo em relação ao tempo. Assim, 330 dias antes da data do vôo, o sistema pelos dados históricos entende que ainda não deve haver demanda. Com a aproximação da data do vôo, as reservas são feitas e a demanda deve acompanhar um padrão histórico para cada subclasse de preços. O sistema, quando roda durante a noite, lê os dados que estão no IRIS, que mostra quantas reservas foram feitas em cada subclasse de preços e quantos assentos ainda estão disponíveis. Ele, então, compara os dados de demanda real com a demanda histórica. Existe uma margem de erro calculada pelo próprio sistema e se esta margem for ultrapassada, o sistema realoca os assentos entre as classes de modo a otimizar a receita. Assim, se a demanda por classes de preços mais elevados for maior que a esperada, o sistema realoca assentos que estavam disponíveis para classes de preços mais baixas para atender à classe mais alta, de modo a aumentar a receita. Por outro lado, se a demanda por classes de preços mais altas for menor que a esperada, o sistema realoca estes assentos para preços mais baixos, de modo a garantir a venda e não decolar com assentos vazios. Um problema enfrentado pelas companhias aéreas de todo o mundo é o importante número de passageiros com reservas e que não aparecem na hora do vôo. O percentual de no-shows varia de empresa para empresa e também com a época do ano. Em dezembro de 1997 chegava a 31% em alguns vôos da Varig. Para enfrentar o no-show, as empresas aéreas adotam a polêmica prática do overbooking, que consiste em aceitar mais reservas do que a capacidade do vôo. O dimensionamento do overbooking é uma decisão bastante complexa e com freqüência traz problemas. Quando o número de overbookings supera o número de no shows, o descontentamento dos clientes é enorme. Se o número de overbookings é menor do que o número de no-shows, o avião parte com assentos vazios. Com o adoção do Yield Management, o número de overbookings passou a ser definido pelo sistema com maior precisão devido ao uso do banco de dados históricos. Quando o número de overbookings supera o de no-shows, a Varig normalmente realoca o passageiro para outro vôo da própria empresa, mas pode também realocar para outra empresa ou dar passagens gratuitas como forma de se desculpar e manter o cliente. Entretanto, o último vôo do dia em cada rota tem um número de overbookings mais conservador, uma vez que o passageiro teria que passar a noite no local e só embarcar no dia seguinte. O sistema PROS, quando é rodado, faz ajustes automaticamente. Entretanto, o trabalho dos analistas é fundamental. Eles estudam todos os vôos e fazem as modificações necessárias para otimizar as receitas. O departamento é dividido em cinco áreas: Brasil Norte, Brasil Sul, 8

9 América do Norte/Ásia, Europa, América do Sul. Cada área é responsável pela análise apenas dos vôos de sua região. Assim, existe um grupo estudando apenas Europa, outro estudando Brasil Sul, etc. Estes analistas alimentam o sistema com suas análises, modificam a alocação de assentos entre as classes de preços, ajustam a quantidade de overbooking e estudam os gráficos de demanda e relatórios criados pelo sistema PROS. O PROS permite que os analistas modifiquem as previsões de demanda devido a diversos fatores como a cotação do dólar, feriados, eventos que irão ocorrer em determinada cidade e outros de natureza macroeconômica. Sempre que o analista achar que a demanda irá se comportar de maneira diferente dos dados passados, ele pode intervir no sistema e realocar os assentos ou modificar a previsão. Na opinião do entrevistado, a capacidade de análise destes funcionários e seu desempenho são determinantes para o sucesso do sistema. Seu trabalho é fundamental; deixar o sistema trabalhando sozinho não iria otimizar as receitas de forma tão eficiente. Para ilustrar esta situação, cabe registrar o depoimento de um analista do sistema em uma reportagem da revista Exame: Se o dia estiver ensolarado e o vôo for para a Itália, eu aumento o número de obverbookings que o sistema recomenda. Minha experiência demonstra que os italianos preferem pagar a multa para remarcar a passagem do que perder um dia de praia. Todos os analistas, uma vez contratados, passam por um treinamento intensivo de duas semanas sobre o sistema. A empresa também mede um índice de desempenho de cada analista, de modo que a empresa pode saber quais analistas estão sendo mais eficientes e quais estão precisando de mais treinamento ou até mesmo serem substituídos. O mais importante no processo de seleção de um analista de Yield Management é sua capacidade analítica, pois é esta capacidade que será utilizada para analisar e entender o que está acontecendo em cada vôo e o que deve ser feito para maximizar as receitas da empresa. Em termos organizacionais, o departamento de Yield Management é um setor quase que independente da companhia, apresentando diferentes níveis de integração com os demais setores. Seu objetivo, a maximização das receitas, acaba sendo compartilhado e compreendido apenas pelos setores mais próximos, como o check-in, que muitas vezes solicita a disponibilização de um assento por uma tarifa mais baixa para resolver problemas específicos de um passageiro que já se encontra pronto para viajar. Já os setores que não têm interface com o de departamento de Yield Management apresentam certa resistência, devido a objetivos bem distintos, ou mesmo conflitantes. Segundo o entrevistado, existem problemas entre as áreas, principalmente entre a área de vendas e o departamento de Yield. Esses problemas, na grande maioria das vezes, são causados por metas conflitantes, uma vez que os vendedores são avaliados pelo total de vendas e o departamento de Yield é avaliado pela maximização das receitas. Nas palavras do entrevistado, se os vendedores não entenderem que a filosofia do Yield é maximizar a receita da empresa, vamos continuar tendo conflitos. Em algumas ocasiões temos vôos que estão com assentos disponíveis apenas para as classes de preços mais altos, mas os vendedores encontram compradores para classes de preços mais baixos e pedem para que realoquemos estes assentos para as classes mais baratas. Entretanto, sabemos que esses assentos serão vendidos mais tarde pelos preços mais altos, e não atendemos o pedido. Muitas das vezes os vendedores não entendem esta filosofia e acham que nós não queremos vender.... A Varig é membro da Star Alliance, um grupo de empresas aéreas de vários países do mundo. A área de Yield Management constantemente envia funcionários para outras empresas da aliança para treinamentos, de modo que a Varig fica sempre atualizada em relação ao que está 9

10 sendo feito de mais moderno no mundo. Isso é extremamente importante e dá à empresa uma grande vantagem para competir globalmente. A Varig está completamente satisfeita com o sistema e sua utilização é considerada essencial. Os dados de lucratividade antes e depois da implementação do sistema não puderam ser divulgados por motivos estratégicos, mas os resultados são considerados extremamente positivos. O load factor (fator de carga), que mede a ocupação dos vôos, cresceu muito após a implementação do sistema. O recorde de ocupação de vôos da Varig foi quebrado após a utilização do PROS. Segundo a revista Exame (27/01/99), a Varig investiu 30 milhões de dólares nos três últimos anos na modernização do seu sistema e espera obter, em 1999, um aumento de rentabilidade de até 2% das vendas, ou seja 60 milhões de dólares a mais em seu resultado final. Por outro lado, de acordo com o fabricante do sistema, os ganhos com a implementação do PROS variam de 2 a 8 por cento da receita bruta, o que gera um aumento muito significativo nos lucros. Mesmo com todos estes resultados positivos, a Varig está sempre buscando aperfeiçoar o sistema. Segundo as palavras de um dos responsáveis pelo departamento, não podemos relaxar. Seria ótimo se o sistema trabalhasse sozinho, mas o trabalho dos funcionários é essencial. Procuramos sempre formas de melhorar o sistema e aumentar as receitas da empresa. O Yield Management é uma ferramenta muito poderosa, e sabendo usá-la, podemos conseguir resultados muito positivos. ANÁLISE E CONCLUSÕES É possível afirmar inicialmente que a Varig cumpre os dez requisitos apontados por Harris e Peacock (1995) para a implantação do Yield Management. Capacidade fixa, capacidade perecível, demanda incerta e custos fixos elevados são elementos típicos do setor ao qual a empresa pertence e, portanto, os requisitos motivadores são naturais, ou seja, a empresa nada precisou fazer para cumpri-los. Quanto aos requisitos habilitadores, a existência das classes econômica, executiva e primeira caracterizam segmentos distintos, cumprindo, dessa forma, o requisito de ter mercados segmentáveis. Além disso, a empresa divide estas três classes em 26 subclasses permitindo a prática de preços diferenciados. O importante requisito relacionado com a prevenção de arbitragem fica atendido pela existência do sistema IRIS que não permite que as agências de viagens manipulem preços. Necessidade de reservas adiantadas é outra característica marcante do setor e, portanto, é mais um requisito atendido. Os sistemas em utilização também cumprem os requisitos relacionados com a existência de um banco de dados de vendas e com a acurácia na previsão de vendas mediante oito formas de cálculo baseadas em dados históricos. Ao ser rodado todas as noites, o programa incorpora todas as informações relevantes do dia anterior e também permite aos analistas introduzir dados macroeconômicos e outros fatores como variações cambiais, etc. Cumpre, dessa forma o requisito relativo a sofisticação do sistema de informações gerenciais. 10

11 No que se refere aos aspectos operacionais da implantação, alguns dos passos necessários para colocar em prática o sistema, segundo Harris e Peacock (1995), foram identificados no relato enquanto outros não. A definição dos segmentos, das classes de serviço dentro de cada segmento e os preços dentro de cada classe foram etapas mencionadas. Da mesma forma existe um período de tempo com o qual o sistema trabalha em termos de previsão, ou seja, 330 dias. Não foram obtidas informações sobre os diferenciadores de cada classe de serviço nem sobre como cada classe está respondendo aos diferenciadores, nem sobre o tamanho relativo de cada classe. Tampouco parece haver a preocupação de monitorar os dados dos concorrentes. Ao procurar no caso elementos que ilustrem as advertências de Liebermann (1991) sobre o excesso de expectativas e cobranças por resultados, três pontos chamam a atenção. É possível afirmar que a Varig implantou o sistema com muita seriedade, o fez gradualmente e, embora os êxitos conquistados, a empresa não está satisfeita. Apesar da implantação ter sido gradual, houve um momento difícil, basicamente no momento da troca do sistema OPTIMUS pelo PROS, que foi implantado em apenas seis meses, gerando reações, mudanças de pessoal, enfim, em palavras de Liebermann, quase que o sonho se torna um pesadelo. Passando às possíveis interpretações equivocadas apontadas por Liebermann (1993), o relato do caso deixa claro que na Varig o Yield Management não é visto como um simples programa de computador e também não retira o controle dos empregados. Desde sua implantação, mesmo com o arcaico sistema OPTIMUS, era visto como uma forma de pensar. No que se refere ao envolvimento dos técnicos e analistas, há o reconhecimento de que sozinho o sistema não funcionaria. A capacidade de análise das pessoas é fundamental para o sucesso do sistema. Percebemos, entretanto, que a participação das demais áreas não é equilibrada. O contato entre as diversas áreas não é muito grande e, em alguns casos, os objetivos são conflitantes. Se o departamento de vendas, por exemplo, não entender a filosofia de otimização das receitas que existe por trás do Yield Management, ele pode buscar sempre a venda de passagens com descontos, sem se preocupar com a lucratividade da empresa. A avaliação dos vendedores deve ser proporcional ao quanto eles geram de lucros para a organização, evitando assim conflitos entre seus objetivos e o objetivo do Yield Management. É essencial para o sucesso do Yield Management que todas as áreas estejam alinhadas com o objetivo da empresa de gerar lucro. Um outro aspecto que pode ser melhor estudado pela empresa é a integração entre o Yield Management e o CRM (Customer Relationship Management). O CRM é um sistema que utiliza os dados passados de cada cliente de modo a oferecer um atendimento mais personalizado. A Varig não utiliza nenhum sistema de CRM. O que a empresa faz hoje é dar preferência e um atendimento mais especial aos clientes Smiles (o programa de fidelidade da empresa). Entretanto, um sistema de CRM poderia ajudar a empresa a entender melhor as necessidades de cada cliente e oferecer um atendimento mais personalizado. Isso pode trazer uma grande vantagem à empresa e acreditamos que um estudo de viabilidade da integração do Yield Management com o CRM poderia revelar um resultado bastante positivo. A Varig está, sem dúvidas, bastante avançada em relação ao conceito de Yield Management. Utilizando um sistema alinhado com o que há de melhor no mundo, seus resultados futuros devem ser cada vez mais positivos. Sua filosofia de trocar experiências com outras empresas aéreas do mundo é de grande importância competitiva. Além disso, a Varig já utiliza a versão 11

12 mais avançada do sistema há praticamente três anos, de modo que seu banco de dados históricos é uma grande vantagem competitiva sobre as concorrentes. Sem dúvidas, a empresa está no caminho certo. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BITRAN, G., MONDSCHEIN, S. Managing the tug-of-war between supply and demand in the service industries. European Management Journal, v.15, n.5, p , Oct BOYD, A. Revenue Management: Bringing Quantifiable Value to CRM. Disponível em: <http://www.prosrm.com>. Acesso em: out Companies using RM: Disponível em <http://www.abovetheweather.com>. Acesso em: out DAVIS, P. Airline Ties Profitability Yield to Management. SIAM News, v.27, n.5, May-June Disponível em: <http://www.siam.org>. Acesso em out FITZSIMMONS, J.A.; FITZSIMMONS, M. Service Management : operations, strategy and information technology. New York: Irwin Mc Graw Hill, HAKSEVER, C.; RENDER, B.; RUSSEL, R.; MURDICK, R.G. Service Management and Operations. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, HARRIS, F.; PEACOCK, P. Hold my place, please. Marketing Management, v.4, n.2, p.34-46, fall INGOLD, A.; BARLOW, G. Welcome to yield-management. Disponível em <http://www.mailbase.ac.uk/lists/yield-management/files/introduction>. Acesso em: out KIMES, S. E. Yield management: a tool for capacity-constrained service firms. Journal of Operations Management, v. 8, n. 4, p , Oct LIEBERMAN, W. Debunking the myths of yield management. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, v.34, n.1, p.34-41, Fev LIEBERMAN, Warren. Making yield management work for you: ten steps to enhanced revenues. Travel, Tourism, and Hospitality Bulletin, Arthur D. Little, June MURDICK, R.; RENDER, B.; RUSSEL, R.. Service Operations Management. Allyn and Bacon, Boston, NG, I.C.L.; Jochen WIRTZ, J.; LEE, K.S. The Strategic Role of Unused Service Capacity. International Journal of Service Industry Management, v.10, n.2, p , SASSER, W.E., Match supply and demand in services industries. Harvard Business Review p , Nov-Dec,

13 SASSER, W.E.; OLSEN, P.; WYCKOFF, D. Management of service operations: text, cases and readings. Boston: Allyn & Bacon, SLYKE, R.; YOUNG, Y. Finite horizon stochastic knapsacks with applications to yield management. Operations Research, v.48, n.1, p , Jan-Feb SMITH, B.C.; LEIMKUHLER, J.F.; DARROW, R.M. Yield management at american airlines. Interfaces, v. 22, n.1, p. 8 31, Jan-Feb

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