ANÁLISE ESTATISTICA DE UMA ESCALA PARA AVALIAÇÃO DA FOCALIZAÇÃO DE CLIENTES EM MICRO E PEQUENAS EMPRESAS DE UBERLÂNDIA

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1 ANÁLISE ESTATISTICA DE UMA ESCALA PARA AVALIAÇÃO DA FOCALIZAÇÃO DE CLIENTES EM MICRO E PEQUENAS EMPRESAS DE UBERLÂNDIA MARIA LUIZA MAES Acadêmica do Curso de Matemática FAMAT/UFU Bolsista PIBIC/UFU/Cnpq (agosto a julho/08) Av. João Naves de Ávila, 2160, Bairro Santa Mônica, Uberlândia MG, CEP: mary_ufu@yahoo.com.br MARCELO TAVARES Profº. Orientador FAMAT/UFU Av. João Naves de Ávila, 2160, Bairro Santa Mônica, Uberlândia MG, CEP: mtavares@ufu.br Resumo: Este trabalho teve por objetivo avaliar uma escala para focalização no cliente em micro e pequenas empresas, por meio de técnicas estatísticas. Para isto utilizou-se de técnicas estatísticas univariadas e multivariadas, tais como intervalos de confiança, teste da binomial para diferença de proporções, correlações, análise de cluster, analise fatorial e alpha de Cronbach. Nas condições experimentais, verifica-se que foi identificado na escala avaliada dois construtos. Uma sugestão é de que a escala possa ser redimensionada para estudo da focalização de clientes e para a análise de uma escala, deve-se trabalhar com diversas técnicas estatísticas. Palavras-chave: focalização, micro, pequena, multivariadas.. 1. INTRODUÇÃO Clientes são consumidores de bens ou serviços e representam forças particularmente potentes, mas também podem representar uma ameaça, pois são eles que ajudam a organização a se firmar no mercado ou ao contrário, a determinar seu insucesso. A satisfação do cliente é a resposta de realização, que julga as características de um serviço ou produto, proporcionando prazer de realização ao consumo. A maioria das empresas dedica mais atenção para a participação no mercado do que à satisfação do cliente, não tendo a percepção de que, ao cair o nível da satisfação conseqüentemente iniciará o desgaste da participação no mercado. A satisfação é função do desempenho percebido e das expectativas do cliente. Portanto, nível de 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. (KOTLER, 1998, p. 53). Focalização de clientes A necessidade humana de Maslow (1943), a necessidade social ou participação na sociedade, equivale à necessidade do cliente de contar com uma relação aberta, acessível, interpessoal, humana e bilateral. Aqui se vai mais além dos produtos e serviços e se entra na dimensão humana. Os empregados dos provedores têm que escutar os empregados do cliente e comunicar-se com eles para compreender suas expectativas únicas ou para solucionar seus problemas. 1

2 Segundo Albrecht (1993), o serviço atual usa uma filosofia clara e forte, de fora para dentro e tem características especiais, tais como: o cliente é considerado a referência para os padrões e medidas de qualidade; o foco no valor do cliente é empregado interna e externamente; a importância dada à qualidade é percebida subjetivamente; a experiência do cliente é ouvida para decidir o que mudar ou aperfeiçoar; os processos de planejamento e de serviço de qualidade total não são separados. Espera-se que com os resultados obtidos na avaliação da escala de focalização no cliente, será possível identificar como as micro e pequenas empresas de Uberlândia, estão vislumbrando a focalização nos seus clientes. Estes resultados irão propiciar uma gama de informação que auxiliarão as micro e pequenas empresas a gerenciar de uma melhor forma a sua relação com os clientes. Micro e Pequenas Empresas MPEs Há algumas limitações básicas para que uma empresa seja considerada uma micro ou pequena empresa (MPEs) no Brasil. Atualmente, há pelo menos três definições utilizadas para limitar o que seria uma pequena ou micro empresa. A definição, mais comum e mais utilizada, é a que está na Lei Geral para Micro e Pequenas Empresas. De acordo com essa lei, que foi promulgada em dezembro de 2006, as micro empresas são as que possuem um faturamento anual de, no máximo, R$ 240 mil por ano. As pequenas devem faturar entre R$ ,01 e R$ 2,4 milhões anualmente para ser enquadradas. Outra definição vem do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae). A entidade limita as micro às que empregam até nove pessoas no caso do comércio e serviços, ou até 19, no caso dos setores industrial ou de construção. Já as pequenas são definidas como as que empregam de 10 a 49 pessoas, no caso de comércio e serviços, e 20 a 99 pessoas, no caso de indústria e empresas de construção. Já órgãos federais como Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) têm outro parâmetro para a concessão de créditos. Nessa instituição de fomento, uma microempresa deve ter receita bruta anual de até R$ 1,2 milhão; as pequenas empresas, superior a R$ 1,2 milhão e inferior a R$ 10,5 milhões. Além da definição legal das Micro e Pequenas Empresas (MPE), é importante ter em mente qual o perfil desse micro ou pequeno empresário, que é cada vez mais importante na estrutura capitalista atual. Técnicas estatísticas univariadas e multivariadas As técnicas multivariadas operam sobre todas as variáveis avaliadas ou mensuradas de um experimento ou de um levantamento amostral. As técnicas de analise multivariada são úteis para descobrir regularidades no comportamento de duas ou mais variáveis e para testar modelos alternativos de associação entre tais variáveis, incluindo a determinação de quando e como dois ou mais grupos diferem em seu perfil multivariado. Quando analisamos dados associados nós esperamos explicar variações de acordo com um ou mais dos seguintes pontos de vista: Determinação da natureza e do grau de associação entre um conjunto de variáveis dependentes e um conjunto de variáveis independentes. Achar uma função ou fórmula pela qual nós podemos estimar valores de variáveis dependentes a partir das variáveis independentes, o chamado problema de regressão. Estabelecer a significância estatística associada a itens anteriores. A Análise Fatorial trata-se de uma técnica de análise estatística multivariada criada para identificar estruturas em conjuntos de variáveis observadas (HAIR et al., 1998), explicitando a 2

3 inter-relação entre as variáveis com o objetivo de identificar novas variáveis (fatores) e estabelecer dimensões. Os modos mais comuns de análise fatorial são os exames das relações entre itens ou variáveis e das relações entre pessoas ou observações. Existem dois tipos de análise fatorial, que devem ser adequadas aos objetivos de cada estudo em que forem aplicadas (HAIR et al., 1998). São elas: Análise Fatorial Exploratória realizada quando pouco se sabe sobre as relações subjacentes entre os conjuntos de dados; Análise Fatorial Confirmatória procedimento desenvolvido para se testar hipóteses a respeito de estrutura de um conjunto de dados; este tipo de análise é útil para a construção de teorias (STEWART, 1981). 2. MATERIAL E MÉTODOS O estudo é de caráter quantitativo. O método de pesquisa utilizado foi uma survey de natureza exploratória em função dos objetivos propostos. Esse método tem como característica a obtenção de informações pelo questionamento às pessoas, sendo suas respostas os dados a serem analisados. Utilizou-se nesta pesquisa o tipo cross-seccional (corte-transversal), uma vez que os dados foram coletados num dado momento, de Maio/05 a Agosto/05, não havendo a intenção de traçar a evolução ou identificar mudanças ao longo do tempo. Compõe a amostra empresas associadas ao Centro de Dirigentes Lojistas -CDL de Uberlândia, que declararam interesse em participar da pesquisa, sendo, portanto, os sujeitos da pesquisa, gerentes ou empresários associados ao CDL. Esta adesão espontânea garantiu uma taxa de resposta de 100% ao objeto de pesquisa. Quanto ao porte, dos 142 estabelecimentos comerciais varejistas da amostra, 80,99% são micro empresas, enquanto 11,01% são classificadas como pequenas empresas. Nota-se na Tabela 1 que 62,68% das MEPs da amostra estão ativas há mais de 5 anos no mercado e que aproximadamente 40% das empresas atuam no mercado há mais de uma década, demonstrando assim que conseguiram sobreviver no segmento de atuação. A idade média das empresas é de 8,9 anos, fato que demonstra que as mesmas conseguiram ultrapassar a fase crítica de mortalidade média em até 5 anos de vida. Tabela 1. Tempo de vida ativa das MPEs e suas respectivas porcentagens de participação. Fonte: elaborado pelos autores. Em relação à quantidade de turnos do trabalho (Tabela 2), aproximadamente 2/3 das empresas da amostra atuam em regime único de tempo para atender a sua clientela. Esta informação é coerente com as características de operação de empresas que atuam no segmento do mercado varejista tradicional. As organizações que operam 24 horas (2,08%) são predominantemente lojas de conveniência. Tabela 2. Quantidade de turnos de trabalho nas MPEs e respectivas participações. 3

4 Fonte: elaborado pelos autores. Os dados foram coletados por aplicadores credenciados para entrevistar pessoalmente o(s) proprietário(s) e/ou gerente(s) de cada empresa, após agendamento de visita. Com este método foi possível garantir maior exatidão das respostas ao possibilitar o esclarecimento de eventuais dúvidas de interpretação por parte dos respondentes. Os dados utilizados nesta pesquisa foram, portanto, dados secundários cedidos pelo Sebrae. Utilizou-se uma escala estruturada, composta de 14 itens relacionados aos fatores de concepção e aplicação da focalização do cliente (anexo 1), com escala tipo Likert de cinco pontos (0: não atende o requisito e o desconhece totalmente, 1: atende parcialmente o requisito e conhece parcialmente e não aplica, 2: atende o requisito mas faltam algumas evidências, 3: atende o requisito e há evidências para comprovação além de conhecer e aplicar perfeitamente, 4: atende plenamente o requisito e há evidências práticas pró-ativas, inovadoras e refinadas, e n.a.), conforme apresentado a seguir: O pré-teste foi dispensado, pois a pesquisa já havia sido aplicada a MPEs em outras cidades. Neste trabalho, será avaliado o questionário relativo ao foco no cliente. O teste estatístico utilizado neste trabalho foi o teste de qui-quadrado via simulação de Monte Carlo. Considerou-se uma significância de 0,05. As técnicas estatísticas utilizadas para avaliação da escala foram: Técnicas multivariadas: Análise Fatorial e Análise de Cluster, Alpha de Cronbach. Técnicas univariadas: Intervalos de confiança, Correlação de Pearson, Teste da binomial para a diferença de proporções. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES Visando conhecer o comportamento dos respondentes em relação à escala, obtiveram-se as freqüências das respostas para cada um dos itens. Essas freqüências foram comparadas estatisticamente por meio do teste da binomial para duas proporções a fim de verificar a ocorrência de diferenças significativas entre os níveis de respostas da escala dentro de cada item (Tabela 3). Tabela 3. Porcentuais das respostas da escala para cada item do questionário. Respostas Item n.a. P1 0,2650 c 0,3590 c 0,3350 c 0,0410 b 0,000 a 0,000 a P2 0,5060 e 0,3180 d 0,1470 c 0,0290 b 0,000 a 0,000 a P3 0,2820 c 0,3710 c 0,3120 c 0,0350 b 0,000 a 0,000 a P4 0,4350 d 0,2470 c 0,2820 c 0,0350 b 0,000 a 0,000 a P5 0,1180 d 0,4710 c 0,3650 c 0,0470 b 0,000 a 0,000 a P6 0,0240 a 0,3470 c 0,5000 d 0,1240 b 0,006 a 0,000 a P7 0,1410 c 0,3120 d 0,4820 e 0,0650 b 0,000 a 0,000 a P8 0,2130 c 0,3610 d 0,3080 c d 0,1180 b 0,000 a 0,000 a P9 0,1660 b 0,3200 c 0,3370 c 0,1780 b 0,000 a 0,000 a P10 0,3140 b 0,3550 b 0,3080 b 0,0240 a 0,000 a 0,000 a *Proporções seguidas da mesma letra são estatisticamente iguais pelo teste da binomial para diferenças de proporções, considerando um nível de significância de 0,05. Fonte: Elaborado pelos presentes autores a partir dos dados primários da pesquisa. 4

5 Observa-se que as proporções apresentaram diferenças significativas para a maioria dos requisitos. Também as alternativas 0 (não atende o requisito e o desconhece totalmente) e n.a. (não atende) apresentaram-se estatisticamente iguais para todas as perguntas, fato este ocorrido devido às freqüências apresentadas serem muito baixas. Além disso, a resposta 3 (atende o requisito e há evidências para comprovação, além de conhecer e aplicar perfeitamente) apresentou estatisticamente iguais para todas as perguntas exceto para a pergunta P10. Também, os maiores níveis de proporção das respostas estava associados aos pontos da escala de 0 a 3, indicando um perfil a ser considerado. Numa amostra com a dimensão como a desta pesquisa, o pesquisador é motivado a conhecer a estrutura subjacente de características das respostas e identificar similaridades dentro do grupo de respondentes. Dentre as técnicas estatísticas de análise multivariada, a análise de clusters revela o comportamento dos dados obtidos, pois gera informações sobre o comportamento das similaridades e heterogeneidades presentes na amostra, conforme se observa no dendograma abaixo: 1.21 Distância PFOCLIEN1 PFOCLIEN3 PFOCLIEN4 PFOCLIEN2 PFOCLIEN10 PFOCLIEN5 Itens da Escala PFOCLIEN6 PFOCLIEN7 PFOCLIEN8 PFOCLIEN9 Figura 1. Dendograma dos itens obtido por meio do método Ward. Fonte: Elaborado pelos presentes autores a partir dos dados primários da pesquisa. Considerando-se um corte imaginário, aproximadamente no ponto 0,80 do eixo das distâncias (Figura 1), verifica-se a formação de quatro grupos 1, 2, 3 e 4. O grupo 1 é formado por quatro itens (P1, P3, P4). Já o grupo 2, formado por dois itens (P2, P10), apresenta médias inferiores às médias dos grupos 3 e 4, e em sua maioria próximas às do grupo 1. O terceiro grupo, formado por dois itens (P5, P6, P7) possui média maior que os grupos 1 e 2, e, ainda possui a maior média (1,7440). Já o quarto, e último grupo, é constituído por dois itens (P8, P9). Uma forma de ter noção em relação à confiabilidade é calcular o grau de homogeneidade do conjunto de itens por meio do alfa de Cronbach (α), uma vez que ele fornece valores de consistência interna, possibilitando avaliar a escala usada em conjunto de itens. (Hair et al., 2005), conforme apresentado na Tabela 4. Como critério de decisão, Malhotra (2001) sugeriu que o alfa de Cronbach é aceitável acima de 0,6 e, quanto mais próximo de 1, maior a confiabilidade. Como pode ser observado na Tabela 4, o valor do alfa de Cronbach calculado para a escala completa atende as condições recomendadas. Tabela 4. Escala completa com seu alfa de Cronbach. 5

6 4. CONCLUSÃO Nas condições experimentais, verifica-se que foi identificado na escala avaliadas dois construtos. Uma sugestão é de que a escala possa ser redimensionada para estudo da focalização de clientes. Para a analise de uma escala, deve-se trabalhar com diversas técnicas estatísticas. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALBRECHT, Karl A Única Coisa que Importa: Trazendo o Poder do Cliente para dentro da sua Empresa. Livraria Pioneira Editora, São Paulo, ALBRECHT, Karl e BRADFORD, Lawrence J. Serviços com Qualidade: A Vantagem Competitiva. Makron Books, São Paulo, 1992, 215p. HAIR, Jr., Joseph F., Anderson, Rolph E., Tatham, Ronald L. & Black, William C. (2005). Análise Multivariada de Dados. (5ª ed.). Porto Alegre: Bookman. HAIR, Jr., Joseph F., Babin, B., Money, A.H. & Samouel, P. (2005). Fundamentos de Métodos de Pesquisa em Administração. Porto Alegre: Bookman. INDRIUNAS, Luís. Como funcionam as micro e pequenas empresas. Disponível em: Acessado em 25/06/2008 as 15h03min. MASLOW, A. A Theory of human motivation. Psychological Review, jul TRIOLA, Mario F. Introdução à Estatística (9ª ed.). Rio de Janeiro. LTC Editora, ABSTRACT STATISTICAL ANALYSIS OF A SCALE FOR EVALUATION OF THE FOCALIZATION OF CUSTOMERS IN THE SMALL COMPANIES OF UBERLÂNDIA The aim of this work was evaluate a scale for focalization in the customer in small companies, through techniques statistical. It was used univariate an multivariate statistical techniques such confidence intervals, test of the binomial for difference of proportions, correlations, cluster analysis, factor analysis and alpha of Cronbach. In the conditions of this work was realized, it is verified that was identified in the scale two constructs. A suggestion is that the scale can be reduced for study of the customers focalization and for the analysis of a scale, it should be worked with several statistical techniques. Key words: scale, customers, focalization, statistical, multivariate 6