ANTECEDENTES DA RETENÇÃO DE CLIENTES … · Marketing de serviços. 2. ... (LOVELOCK et al., 2011). The severity of the failure, perceived in a highly competitive environment as

FACULDADE BOA VIAGEM – DeVry Brasil

Centro de Pesquisa e Pós-Graduação em Administração – CPPA

Mestrado Profissional em Gestão Empresarial

HUMBERTO CAETANO CARDOSO DA SILVA

ANTECEDENTES DA RETENÇÃO DE CLIENTES PÓS-FALHA E RECUPERAÇÃO DE SERVIÇOS DE TECNOLOGIA DA

INFORMAÇÃO EM AMBIENTES BUSINESS-TO-BUSINESS

Recife, PE

2016

FACULDADE BOA VIAGEM – DeVry Brasil MESTRADO PROFISSIONAL EM GESTÃO EMPRESARIAL

- MPGE -

CLASSIFICAÇÃO DE ACESSO A DISSERTAÇÕES

Considerando a natureza das informações e compromissos assumidos com suas fontes,

o acesso à dissertação do Mestrado Profissional em Gestão Empresarial - MPGE do

Centro de Pesquisa e Pós-Graduação em Administração – CPPA – da Faculdade Boa

Viagem é definido em três graus:

• Grau 1: livre (sem prejuízo das referências ordinárias em citações diretas e

indiretas);

• Grau 2: com vedação a cópias, no todo ou em parte, sendo, em conseqüência,

restrita a consulta em ambientes de bibliotecas com saída controlada;

• Grau 3: apenas com autorização expressa do autor, por escrito, devendo, por

isso, o texto, se confiado a bibliotecas que assegurem a restrição, ser mantido em local

sob chave ou custódia;

A classificação desta dissertação se encontra, abaixo, definida por seu autor.

Solicita-se aos depositários e usuários sua fiel observância, afim de que se preservem as

condições éticas e operacionais da pesquisa científica na área de administração.

Título da Dissertação: Antecedentes da Retenção de Clientes Pós-Falha e Recuperação de Serviços de Tecnologia da Informação em Ambientes Business-to-Business Nome do(a) autor(a): Humberto Caetano Cardoso da Silva

Data da Aprovação: 26 de outubro de 2016

Classificação conforme especificação acima:

Grau 1 ××××

Grau 2 ××××

Grau 3 ××××

Recife, 26 de outubro de 2016

__________________________

Assinatura do(a) Autor(a)

X

HUMBERTO CAETANO CARDOSO DA SILVA

ANTECEDENTES DA RETENÇÃO DE CLIENTES PÓS-FALHA E RECUPERAÇÃO DE SERVIÇOS DE TECNOLOGIA DA

INFORMAÇÃO EM AMBIENTES BUSINESS-TO-BUSINESS

Dissertação apresentada como requisito complementar para obtenção do grau de Mestre em Gestão Empresarial do Centro de Pesquisa e Pós-Graduação em Administração – CPPA da Faculdade Boa Viagem - DeVry Brasil, sob a orientação do Prof. Dr. Marcus Augusto Vasconcelos Araújo.

Recife, PE

2016

Catalogação na fonte -

Biblioteca da Faculdade Boa Viagem | DeVry, Recife/PE

S586a Silva, Humberto Caetano Cardoso da.

Antecedentes da retenção de clientes pós-falha e recuperação de

serviços de tecnologia da informação em ambientes business-to-

business / Humberto Caetano Cardoso da Silva. – Recife: FBV |

DeVry, 2016.

116 f. : il.

Orientador(a): Marcus Augusto Vasconcelos Araújo.

Dissertação (Mestrado) Gestão Empresarial -- Faculdade Boa

Viagem - DeVry.

Inclui apêndice.

1. Marketing de serviços. 2. Falha e recuperação de serviços.

3. Business-to-business. 4. Retenção de clientes. I. Título. DISS 658[16.2]

Ficha catalográfica elaborada pelo setor de processamento técnico da Biblioteca da FBV | DeVry

Dedico Aos meus pais João e Marluce,

À minha esposa Taciana, Aos meus filhos Fillipe e Camilla,

Ao meu neto Matheus, E a toda a minha família.

Este trabalho não seria possível sem vocês!

AGRADECIMENTOS Agradeço à Deus pela saúde e força para encarar mais esse desafio. Aos meus pais, João

e Marluce, pelo eterno incentivo em estudar, em buscar sempre o melhor de mim, e em me

fazer acreditar que tudo é possível e que o esforço vale a recompensa alcançada.

À minha esposa Taciana, por participar ativamente na construção deste trabalho,

comemorando, junto comigo, cada vitória, e presente em cada momento difícil. Já são 25 anos

de parceria, e que venham muitos mais. Aos meus filhos Fillipe e Camilla, meu neto Matheus,

e minha nora Tayana, por me aguentarem nos momentos mais estressantes desses últimos

tempos. E a todos os meus familiares que foram importantes, cada um do seu jeito, na

construção deste trabalho.

Ao Prof. Dr. Marcus Augusto Vasconcelos Araújo, e à toda equipe do Mestrado

Profissional em Gestão Empresarial, pelo excelente trabalho, profissionalismo, e alto nível de

qualidade, proporcionando as ferramentas para que todos os mestrandos possam desenvolver

trabalhos de interesse acadêmico e prático relevantes.

Aos amigos Fernando, Viviane e Patrícia, e todos os amigos da turma 11 do Mestrado

Profissional em Gestão Empresarial, pela parceria e paciência. Todos vocês foram fundamentais

na caminhada.

Finalmente, ao meu amigo e sócio Jonio, a todos os professores e coordenadores da

Uninassau e aos profissionais que participaram, direta ou indiretamente, na realização deste

projeto.

A todos, a minha eterna gratidão!

“Em um lugar escuro nos encontramos, e um

pouco mais de conhecimento ilumina nosso

caminho”

Yoda

RESUMO

A competitividade dos mercados está forçando as empresas a serem, a cada dia, mais eficientes.

A utilização de Tecnologia da Informação e suas ferramentas é um diferencial importante para

que as empresas consigam atingir o sucesso e crescimento sustentável. O ideal seria que as

falhas de serviço não existissem, mas os erros e falhas são inerentes do processo de prestação

de serviços (LOVELOCK et al., 2011). A severidade da falha, percebida em um ambiente de

grande competitividade como é o ambiente Business-to-Business (B2B), pode levar ao fim do

relacionamento cliente-fornecedor. A qualidade da recuperação e os resultados que estas

recuperações geram, podem criar índices de confiança e comprometimento entre o cliente e o

fornecedor que irão reforçar os laços comerciais, gerando relacionamentos duradouros (TAX et

al., 1998). A dependência do cliente em relação ao fornecedor pode ser um dos motivos pelos

quais os clientes se mantém em relações, mesmo em situações de insatisfação com a prestação

do serviço. Outros instrumentos utilizados na intenção de manter o cliente retido são os custos

de mudanças, que são todos os custos, financeiros ou não financeiros, enfrentados pelo cliente

no momento de uma mudança de fornecedor. O propósito deste trabalho é estudar a relação

entre o comprometimento e a confiança obtidos após uma recuperação de falha de serviço,

juntamente com a severidade percebida da falha de serviços, a dependência do fornecedor e os

custos de mudança, na retenção de clientes em ambientes B2B após a ocorrência de uma falha

de serviços. O estudo foi realizado com profissionais de Tecnologia da Informação que ocupam

cargo de chefia e, portanto, podem exercer o poder de encerrar relacionamentos com

fornecedores. A análise dos dados foi realizada a partir da utilização de Regressão Logística,

buscando, dessa maneira, identificar quais variáveis têm maior poder explicativo em relação às

variáveis dependentes identificadas no estudo, especialmente a retenção de clientes. Como

resultado final da regressão, relações significativas foram identificadas entre confiança e as

variáveis dependência do fornecedor e severidade da falha, comprometimento calculativo e as

variáveis dependência do fornecedor e custos de mudança, comprometimento afetivo e as

variáveis confiança e custos de mudança e, finalmente, entre a retenção e as variáveis

comprometimento afetivo e severidade da falha.

ABSTRACT

The market competitiveness is forcing companies to be more efficient every day. The use of

Information Technology and its tools are a key differentiator for companies achieve success and

sustainable growth. The Ideal would be that service failures do not exist, but mistakes and

failures are inherent in the process of providing services (LOVELOCK et al., 2011). The

severity of the failure, perceived in a highly competitive environment as is the Business-to-

Business (B2B) environment, can lead to the end of the customer-supplier relationship. The

quality of recovery and the results that these recoveries can generate, can create confidence

indices and commitment between the customer and supplier that will enhance trade ties,

creating lasting relationships (TAX et al., 1998). The customer's dependence on the supplier

may be one of the reasons why customers remain in relationships, even in situations of

dissatisfaction with the service provided. Another instrument used to retain the customer are

the switching costs barrier, which are all financial costs or non-financial, faced by the clients

during a supplier change moment. The purpose of this work is to study the relationship between

commitment and confidence obtained after a service failure recovery, along with the perceived

severity of the failure of services, the supplier dependency and switching costs, in customer

retention in B2B environments upon occurrence of a service failure. The study was conducted

with professionals from Information Technology that occupy management positions and

therefore can exercise the power to terminate relationships with suppliers. Data analysis was

carried out using logistic regression, seeking, in this way, to identify which variables have the

greatest explanatory power in relation to the dependent variables identified in the study,

especially customer retention. As result of the regression, significant relations were found

among the trust and supplier dependency and severity of the failure, the calculative commitment

and supplier dependency and switching costs, affective commitment and trust and switching

costs and, finally, among retention and affective commitment and severity of the failure.

SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................... 13

LISTA DE TABELAS .................................................................................................... 14

1. INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 16

1.1 Objetivos da Pesquisa ............................................................................................. 19

1.1.1 Objetivo Geral ....................................................................................................... 19

1.1.2 Objetivos Específicos ............................................................................................ 20

1.2 Justificativa Teórica ............................................................................................... 20

1.3 Justificativa Prática ............................................................................................... 21

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .............................................................................. 24

2.1 O Serviço de Tecnologia da Informação e o Ambiente B2B ............................... 24

2.2 Serviço e Falha de Serviço ..................................................................................... 27

2.2.1 Falha de Serviço no Ambiente B2B ...................................................................... 30

2.2.2 Severidade da Falha ............................................................................................... 32

2.3 Comprometimento ................................................................................................. 34

2.3.1 Comprometimento em Ambiente B2B .................................................................. 36

2.4 Confiança ................................................................................................................ 37

2.4.1 Confiança em Ambiente B2B ................................................................................ 39

2.5 Dependência do Fornecedor .................................................................................. 41

2.5.1 Dependência do Fornecedor em Ambiente B2B ................................................... 43

2.6 Custos de Mudança ................................................................................................ 44

2.6.1 Custos de Mudança em Ambiente B2B ................................................................. 46

2.7 Retenção .................................................................................................................. 47

2.8 Hipóteses e Modelo Teórico Proposto ................................................................... 53

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ............................................................... 55

3.1 Caracterização da Pesquisa ................................................................................... 55

3.1.1 Variáveis Pesquisadas ............................................................................................ 55

3.1.2 População-Alvo e Amostra .................................................................................... 57

3.1.3 Validação do Instrumento de Coleta de Dados ...................................................... 58

3.1.4 Pré-teste do Instrumento de Coleta de Dados ........................................................ 59

3.1.5 Coleta e Processamento dos Dados ....................................................................... 60

3.2 Procedimento para Análise dos Dados .................................................................. 60

3.2.1 Dados Perdidos ...................................................................................................... 60

3.2.2 Observações Atípicas ............................................................................................. 61

3.2.3 Estatísticas Descritivas .......................................................................................... 62

3.2.4 Análise Fatorial Exploratória ................................................................................ 62

3.2.5 Análise Fatorial Confirmatória .............................................................................. 63

3.2.6 Regressão Logística ............................................................................................... 63

4. ANÁLISE DOS DADOS E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ............................. 65

4.1 Caracterização da Amostra ................................................................................... 65

4.2 Estatísticas Descritivas das Variáveis ................................................................... 68

4.3 Confiabilidade do Instrumento ............................................................................. 71

4.4 Análise Fatorial Exploratória ................................................................................ 74

4.5 Análise Fatorial Confirmatória ............................................................................. 79

4.6 Regressão Logística ................................................................................................ 79

4.6.1 Regressão Logística: Variável Confiança .............................................................. 80

4.6.2 Regressão Logística: Variável Comprometimento Calculativo ............................. 81

4.6.3 Regressão Logística: Variável Comprometimento Afetivo ................................... 84

4.6.4 Regressão Logística: Variável Retenção ................................................................ 86

4.7 Avaliação das Hipóteses do Estudo ....................................................................... 88

5. CONCLUSÃO ............................................................................................................ 91

5.1 Implicações Gerenciais e Acadêmicas ................................................................... 95

5.2 Limitações ............................................................................................................... 96

5.3 Sugestões de Pesquisas Futuras ............................................................................. 97

REFERÊNCIAS ............................................................................................................ 98

APÊNDICE A – QUESTIONÁRIO DE PESQUISA ..................................................... 114

13

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Representação da “Flor de Serviços” do serviço de correio eletrônico ......... 27

Figura 2 – Modelo de um Framework para Examinar as Relações da Gestão de ...........

Reclamações

29

Figura 3 – Modelo de retenção de clientes insatisfeitos em ambientes B2B ................. 30

Figura 4 – Modelo Severidade da Falha e Lealdade ...................................................... 33

Figura 5 – Modelo conceitual da retenção de clientes baseado na Qualidade do ..........

Relacionamento

34

Figura 6 – Impacto da Confiança e Demais Antecedentes na Lealdade ........................ 37

Figura 7 – Modelo de Retenção de Clientes .................................................................. 38

Figura 8 – Modelo das Fases da Relação Entre Empresas ............................................... 39

Figura 9 – Modelo do Marketing de Relacionamento ........................................................ 40

Figura 10 – Modelo multidimensional dos Custos de Mudança .................................... 44

Figura 11 – Modelo Teórico Proposto .............................................................................. 53

Figura 12 – Modelo das Hipóteses Suportadas no Estudo .............................................. 89

14

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Entendendo a Natureza da Ação do Serviço ..................................................... 25

Tabela 2 – Tipologia da Oferta de Serviços ....................................................................... 26

Tabela 3 – Resumo de Hipóteses Testadas no Estudo ......................................................... 52

Tabela 4 – Escalas Utilizadas por Construto ....................................................................... 55

Tabela 5 – Características de Sexo da amostra pesquisada ................................................. 64

Tabela 6 – Faixa etária da amostra pesquisada ................................................................... 65

Tabela 7 – Número de Funcionários da amostra pesquisada .............................................. 65

Tabela 8 – Tempo de relacionamento com o fornecedor da amostra pesquisada ................ 65

Tabela 9 – Setor de atuação da amostra pesquisada ............................................................ 66

Tabela 10 – Estado de endereço da amostra pesquisada ..................................................... 66

Tabela 11 – Tipos de Serviços de TI ................................................................................... 67

Tabela 12 – Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de .....

Severidade da Falha

67


Dependência e Fornecedor

68


Comprometimento

68


Confiança

69


Custos de Mudança

69

Tabela 17 – Confiabilidades calculadas do bloco Severidade da Falha .............................. 71

Tabela 18 – Confiabilidades calculadas do bloco Dependência do Fornecedor ................. 71

Tabela 19 – Confiabilidades calculadas do bloco Comprometimento ................................ 71

Tabela 20 – Confiabilidades calculadas do bloco Confiança .............................................. 72

Tabela 21 – Confiabilidades calculadas do bloco Custos de Mudança ............................... 72

Tabela 22 – Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Severidade da Falha ....................... 74

Tabela 23 – Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Dependência do Fornecedor .......... 74

Tabela 24 – Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Comprometimento ......................... 75

Tabela 25 – Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Confiança ....................................... 76

15

Tabela 26 – Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Comprometimento ......................... 77

Tabela 27 – Ajuste do Modelo da AFC do bloco Comprometimento ................................. 78

Tabela 28 – Coeficientes do Modelo de Regressão da Confiança ...................................... 80

Tabela 29 – Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Confiança ....... 80

Tabela 30 – Coeficientes do Modelo de Regressão do Comprometimento Calculativo ..... 82

Tabela 31 – Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável ........................

Comprometimento Calculativo

83

Tabela 32 – Coeficientes do Modelo de Regressão do Comprometimento Afetivo ........... 84

Tabela 33 – Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável ........................

Comprometimento Afetivo

85

Tabela 34 – Coeficientes do Modelo de Regressão da Retenção ........................................ 86

Tabela 35 – Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Retenção ........ 87

Tabela 36 – Resumo de Hipóteses Suportadas e Não Suportadas no Estudo ..................... 87

16

CAPÍTULO I

INTRODUÇÃO

O setor de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil é o 7º mercado mundial de TI. Em

2012, segundo levantamento da Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da

Informação (Brasscom), 5,2% do PIB Brasileiro foi gerado por empresas do setor de TI. Esse

valor correspondeu a um total US$ 123 bilhões (BRASSCOM, 2015), sendo o setor de

serviços responsável por 30% desse valor (IDC, 2015). O contexto do mercado de Tecnologia

da Informação tem características próprias como a alta velocidade de inovações e competição

acirrada (WEBER; KLEIN, 2013).

Essa participação do TI no PIB Brasileiro foi impulsionada pela terceirização, que gerou

novas oportunidades de empreender em ambientes Business-to-Business. Esta terceirização

surge da necessidade da redução de custos e pessoal objetivando que as organizações consigam

atingir seus objetivos, com a qualidade e o desempenho necessários do TI. A primeira utilização

de terceirização de TI ocorreu em 1989, quando a Kodak contratou a IBM para gerir seu parque

tecnológico. No Brasil o primeiro anúncio de terceirização da TI ocorreu em 1992, quando a

Shell contratou a Origin Brasil Participações por US$ 100 milhões, para prestar serviços de TI

por oito anos (BERNSTORFF; CUNHA, 2000).

Em um cenário de competitividade, a retenção de clientes passa a ter papel

fundamental. Ranaweera e Prabhu (2003) definem retenção como uma propensão do cliente

a continuar com o provedor de serviços em um futuro próximo. Dawkins e Reichheld (1990)

identificaram uma relação na qual um aumento de 5 por cento na retenção de clientes, geraria

um aumento entre 25 a 95 por cento na receita da empresa. Após este trabalho vário outros

autores demonstraram interesse no assunto retenção, assim como gerentes e consultores de

negócios.

Existe um reconhecimento geral de que os clientes, assim como os produtos, têm um

ciclo de vida que os acompanha durante a sua relação com as empresas. Inicialmente os

clientes são prospectos, em seguida clientes novatos, clientes costumeiros e, finalmente,

defensores da marca (ANG; BUTTLE, 2006). Uma característica importante da retenção de

cliente é que ela é caracterizada pela repetição de compras no decorrer do tempo. Não existe

a exclusividade em relação a um provedor de serviços, nem a identificação do cliente com a

marca (REICHHELD, 1993; VAVRA; PRUDEN, 1995; PALMATIER et al., 2006). Jones et al.

17

(2007) argumentam que a retenção de clientes pode gerar aumento de receita e diminuição de

custos.

A retenção de clientes também está ligada ao desenvolvimento de ralações de longo

prazo, favorecendo a consolidação, crescimento e, finalmente, a sobrevivência da empresa no

mercado (MITHAS; KRISHNAN; FORNELL, 2002; HOMBURG; WIESEKE;

BORNEMANN, 2009; HILLEBRAND; NIJHOLT; NIJSSEN, 2011). Clientes retidos podem

pagar preços mais elevados que clientes novos e estão menos propensos a receber ofertas e

descontos que são oferecidos à clientes novos (ANG; BUTTLE, 2006).

No momento em que são tratadas questões de retenção de clientes nas relações entre

empresas, ambientes de compra e venda business-to-business (B2B), o contexto de

venda/compra não é apenas a realização de um desejo do cliente, mas um evento maior para

construir e manter um relacionamento de longo prazo, visando o crescimento de ambas as partes

(GOUNARIS, 2005). Para que este relacionamento se torne duradouro, é necessário que sejam

criadas barreiras de mudança de fornecedor, fazendo com que o cliente tenha interesse na

manutenção da relação (MORGAN; HUNT, 1994).

Em relacionamentos de longo prazo falhas na prestação de serviços podem ocorrer e

prover “erro zero” deve ser o objetivo de qualquer organização, mas, em se tratando de

serviços, devido à sua natureza variável, entregas e resultados são diferentes ao longo do

tempo (LOVELOCK et al., 2011). Estes “diferentes resultados” podem ser encarados pelos

clientes como falhas e as mesmas tendem a ser ubíquas na indústria de serviços (BERRY;

PARASURAMAN, 1991) e mais perceptíveis em ambientes de alta competitividade como

ambientes B2B. Entretanto uma boa recuperação da falha é um fator de construção de

relações de longo prazo com clientes que, inicialmente, encontravam-se insatisfeitos (TAX

et al., 1998; WEUN; BEATTY; JONES, 2004).

A recuperação de serviços tem um objetivo claro promover a prestação do serviço de

forma correta na segunda tentativa (BROWN; COWLES; TUTEN, 1996), sendo esta

estrategicamente focada em um aspecto relacional com o cliente, de forma que, não só o

serviço seja recuperado, mas que este seja aperfeiçoado e não volte a falhar (DOS SANTOS;

VON DER HEYDE FERNANDES, 2008). Tax et al. (1998) argumentam que uma

recuperação de serviços de alta qualidade pode gerar maior percepção de comprometimento e

confiança do cliente no fornecedor, sendo esses dois construtos, comprometimento e confiança,

os primeiros a serem testados no modelo teórico.

A falha em ambientes altamente competitivos, como o ambiente de relações B2B, pode

18

gerar altos níveis de insatisfação, e quanto maior a severidade dessa falha, maior será a

necessidade de uma recuperação de serviço de qualidade. Em casos extremos, não importa o

quão bem realizada foi a recuperação do serviço, pois o cliente percebe uma falha tão grave que

qualquer compensação que a empresa forneça não será suficiente (McCOLLOUGH, 2009). A

severidade da falha, definida como a magnitude da perda percebida pelo cliente no momento

de falha (YANAMANDRAM; WHITE, 2005), também está relacionada com a confiança e o

compromisso alcançados após uma recuperação de serviços (WEUN et al., 2004).

A partir do momento da falha e da consequente recuperação de serviços, o

compromisso entre as partes, proveniente de uma alta qualidade na recuperação, é a crença

de que um relacionamento vale a pena ser mantido, e que se possam justificar esforços para

que este relacionamento tenha longa duração (MORGAN; HUNT, 1994). Já a confiança é a

aceitação de riscos pelas partes envolvidas em um relacionamento, entendendo que existem

aspectos básicos de honestidade, boa vontade e competência (SHEPPARD; SHERMAN,

1998).

Gounaris (2005) argumenta que comprometimento e confiança são duas noções

altamente inter-relacionadas, que estimulam um vínculo emocional entre o fornecedor e o

cliente, que facilita o estabelecimento de relações colaborativas, reduz incertezas e aumenta a

eficiência na utilização de recursos. Concomitantemente, Hennig-Thurau e Klee (1997)

desenvolveram um modelo denominado “Qualidade do Relacionamento”, no qual

compromisso e confiança são antecedentes da retenção de clientes e consequentes da qualidade

percebida.

O comprometimento também é citado em outros modelos como o de White e

Yanamandram (2007), assim como a confiança também é citada com antecedente da retenção

em outros modelos como o de Agustin e Singh (2002 apud EBERLE, 2014) e Milan e De Toni

(2012). Identificar os motivos pelos quais os clientes se mantém em uma relação é o alvo de

vários estudos. Alguns dos pontos identificados são a qualidade na recuperação de falhas de

serviços (TAX et al., 1998; SPRENG et al., 1995; HESS; RICART, 2003), as relações

interpessoais (JONES et al., 2000; KIM et al., 2004; PATTERSON, 2004), e os custos de

mudança (LEE; CUNNINGHAM, 2001; BURNHAM et al., 2003; PATTERSON, 2004).

Já a dependência é definida como a ausência de alternativas melhores ou equivalentes

disponíveis no mercado (GAO et al., 2005), sendo um antecedente importante para o

comprometimento na relação (VENETIS; GHAURI, 2004). Segundo Gilliland e Bello (2002),

uma relação de dependência se estabelece quando uma das partes tem mais a perder com o fim

da relação que a outra parte, pois a parte dependente terá dificuldades em obter os níveis de

19

serviço e benefícios existentes na relação atual.

Yanamandram e White (2012) argumentam que um dos antecedentes da retenção de

clientes em relações B2B, além do comprometimento e da dependência, são os custos de

mudança. Sendo estes definidos como todos os custos que o cliente terá a partir do momento

que este mude de fornecedor. Os custos de mudança podem ser financeiros, de

relacionamento, de procedimentos, de riscos econômicos, na avaliação de alternativas ou na

perda de benefícios (LIU, 2006; WANG, 2010; BARROSO; PICÓN, 2012). A dependência,

os custos de reaprender os procedimentos e a perda do relacionamento são aspectos

importantes na retenção de clientes em ambientes B2B (LIU, 2006).

Complementarmente aos estudos de Liu (2006) sobre retenção de clientes em

ambientes B2B, a dependência, definida como a extensão na qual uma empresa precisa de

um fornecedor em particular para alcançar seus objetivos, também foi analisada como

antecedente da retenção de clientes em outros estudos em ambientes B2B como os de

Yanamandram e White (2005, 2006, 2010, 2012). Adicionalmente, Chang et al. (2012)

analisaram a relação da dependência do fornecedor com o comprometimento em

relacionamentos B2B, verificando que a dependência tem relação positiva com o

comprometimento calculativo e negativa com o comprometimento afetivo.

A presente pesquisa foi desenvolvida com a intenção de testar um modelo teórico, no

sentido de investigar a relação entre os antecedentes da retenção de clientes em ambientes B2B

no setor de Tecnologia da Informação em situações pós-falha e aplicação de ação de

recuperação de serviços, de forma a verificar seu poder explicativo, estimulando a retenção de

clientes no contexto estudado.

Neste cenário, apresenta-se a questão de pesquisa que norteou este trabalho: Qual a

relação entre a retenção de clientes com custos de mudança, severidade da falha,

confiança, comprometimento e dependência do fornecedor após a ocorrência de falhas

de serviços de TI em contextos B2B?

Para responder a esta questão, estabeleceram-se alguns objetivos para esta pesquisa,

os quais se encontram na seção seguinte.

1.1 Objetivos da pesquisa

1.1.1 Objetivo Geral

Avaliar as relações entre a retenção de clientes com custos de mudança, severidade

da falha, confiança, comprometimento e dependência do fornecedor após a ocorrência de

falhas de serviços de TI em contextos B2B.

20

1.1.2 Objetivos Específicos

• Avaliar os custos de mudança percebidos na prestação de serviços de TI em contextos

B2B

• Levantar a relação entre custos de mudança percebidos e retenção de clientes após a

ocorrência de falhas de serviços de TI em contextos B2B;

• Analisar o comprometimento e a confiança de clientes após a ocorrência de falhas de

serviços de TI em contextos B2B;

• Verificar a relação do comprometimento e da confiança entre clientes e prestador na

sua retenção após a ocorrência de falhas de serviços de TI em contextos B2B;

• Mensurar a severidade da falha percebida pelos clientes de serviços de TI em contextos B2B;

• Identificar a relação entre a severidade da falha e retenção dos clientes após a ocorrência de falhas de serviços de TI em contextos B2B;

• Avaliar a relação de dependência do cliente em relação ao fornecedor na prestação de

serviço de TI em contextos B2B

• Levantar a relação entre a dependência do fornecedor e retenção de clientes após a ocorrência de falhas de serviços de TI em contextos B2B.

1.2 Justificativa Teórica

Existem, na literatura, vários estudos que relacionam a boa recuperação de serviços

com intenção de recompra (DOS SANTOS; VON DER HEYDE FERNANDES, 2008), da

mesma forma que uma boa recuperação de serviços pode gerar maiores níveis de

comprometimento e confiança (TAX et al., 1998; WHITE; YANAMANDRAM, 2007;

CHANG et al., 2012; WANG; CHANG, 2013). É esperado que altos níveis de

comprometimento e confiança tenham relação direta na retenção de clientes.

O Marketing Science Institute, em suas edições de 2014-2016 e 2016-2018, pede por

maiores estudos nas áreas de recuperação de serviços, com a pergunta específica “Como as

empresas recuperam a falha quando as expectativas não são atingidas?” (MSI, 2014, p. 14)

e “Identificar os caminhos críticos para compra em ambientes B2B utilizando modelos

causais.” (MSI, 2016, p. 4).

Neste cenário de falha e recuperação de serviços, o cliente passa por uma escolha

entre ficar ou trocar de fornecedor, e em ambientes de alta exigência, como o ambiente B2B,

o papel dos custos de mudança na retenção dos clientes pode ter um fator decisivo,

especialmente quando se leva em consideração ambientes altamente competitivos como os

21

ambientes de relações B2B. Verifica-se, por exemplo, que a satisfação se torna menos

importante na presença de altos custos de mudança, fazendo com que um cliente, mesmo

insatisfeito, se mantenha na relação, seja por dependência do fornecedor, ou seja, sem este

fornecedor não poderá operar, seja por outros custos, mesmo que não sejam financeiros como

custos de perda de relacionamento ou custos de perda de customização (FORNELL, 1992;

JONES et al., 2000; LEE; LEE; FEICK, 2001; DOS SANTOS; VON DER HEYDE

FERNANDES, 2008).

São poucos os estudos que tratam de forma conjunta os construtos

Comprometimento, Confiança, Dependência do Fornecedor, Custos de Mudança, Severidade

da Falha e Retenção, em situações de falha e recuperação de serviços. Este número torna-se

ainda menor quando são tratados ambientes de relações B2B.

Existem os estudos que incluem confiança, comprometimento e retenção, como os de

Gounaris (2005), ou satisfação, confiança e custos de mudança, como os de Ranaweera e

Prabhu (2003), ou, ainda, satisfação, comprometimento e retenção, como os de Hennig-

Thurau (2004). Vários são os estudos que pedem maiores esforços no entendimento dos

mecanismos existentes nas relações B2B, e de estudos empíricos na área

(PARASURAMAN, 1998; WHITE; YANAMANDRAM, 2007; OLIVEIRA; ROTH, 2012;

JOHNS, 2014).

Adicionalmente, Matos, Henrique e Rossi (2007) argumentaram que a severidade da

falha de serviços é um dos construtos que devem moderar a relação entre recuperação da falha

de serviços e satisfação, intenção de recompra, boca-a-boca positivo e imagem da empresa.

Entretanto os autores não conseguiram avaliar esta relação por conta da falta de estudos na área.

Outros estudos também relatam a necessidade de maiores esforços na avaliação do papel

desempenhado pela severidade da falha, como McCollough (2009), Weun, Beatty e Jones

(2004) e Tsarenko e Tojib (2012).

Portanto, o presente estudo é relevante por testar, em um mesmo modelo, a relação

entre os construtos comprometimento, confiança, dependência do fornecedor, custos de

mudança, severidade da falha e retenção, em uma situação de falha e recuperação de serviços

em ambientes B2B para empresas do setor de Tecnologia da Informação.

1.3 Justificativa Prática

A grande competitividade nos mercados vem forçando as empresas a serem cada vez

mais eficientes. A utilização da Tecnologia da Informação é uma das ferramentas que podem

trazer um diferencial, e possibilitar vantagem competitiva. Albertin e Albertin (2012)

22

argumentam que a variedade de tecnologias e informações convergentes e interligadas exigem

que o administrador tenha maior conhecimento do valor estratégico da Tecnologia da

Informação.

A necessidade das empresas em cortar custos, focar na atividade principal da empresa,

evitar o desgaste com recrutamento e treinamento e as incertezas no ciclo de vida dos

sistemas, levam as empresas a optarem por terceirizar o seu setor de TI. Um aspecto a ser

ressaltado é que, no caso do setor de TI, existem vários graus de terceirização, podendo ir

desde a simples manutenção de impressoras, passando por suporte à sistemas e servidores,

até a terceirização total do parque tecnológico. Este processo de terceirização de TI fez com

que um mercado de negócios B2B surgisse de forma a suprir as várias necessidades

tecnológicas que um único cliente possui (BERNSTORFF; CUNHA, 2000; MOZZINI, 2011).

A alta competitividade no setor de TI é um fator presente, fazendo com que 29% das

empresas de Tecnologia da Informação fechem antes de completar dois anos de existência,

sendo os principais motivos relacionados à problemas de gestão organizacional (SEBRAE,

2013). Segundo dados do TIC – Domicílios e Empresas (2012), o número de empresas

prestadoras de serviços de Tecnologia da Informação em 2010 era de 73,387, tendo um

crescimento médio de 11,7% ao ano entre os anos de 2007 e 2010. Em ambientes

competitivos, como o ambiente B2B, a manutenção do cliente, ou a manutenção da intenção

de recompra, é determinada pelo potencial atrativo das alternativas disponíveis (WHITE e

YANAMANDRAM, 2007), portanto estabelecer relações duradouras pode possibilitar

aumento na retenção de clientes frente à crescente concorrência.

As situações dicotômicas enfrentadas pelo setor de Tecnologia da Informação de uma

empresa trazem grandes desafios. Em certos momentos é provedor de serviços para os

clientes internos, funcionários e clientes externos, em outros é cliente de uma gama de

serviços de tecnologia terceirizados, como hospedagem de sites, e-mail corporativo, suporte

à servidores, acesso à Internet, consultoria, etc. O desenvolvimento dessas relações sobre o

ponto de vista de ser uma prestação de serviços em um mercado do tipo B2B, tem aspectos

especiais. Estes serviços são, em grande parte, de alta intangibilidade, visando a entrega de

um serviço final, que também é intangível (LOVELOCK, 2011).

Neste cenário de prestação de serviços com índices variáveis de tangibilidade, alta

concorrência e intenso nível de inovações, encontram-se gestores com ideias inovadoras,

mas perfis técnicos, que tem dificuldades na gestão organizacional. Entender os problemas

23

de gestão, fornecendo ideias e mecanismos de controle para situações estressantes resultantes

de falhas de serviços, pode possibilitar ao gestor melhor entendimento gerencial do negócio

(WEBER; KLEIN, 2013).

Manter clientes atuais satisfeitos e desenvolver mecanismos que permitam relações

de longo prazo é um fator imperativo para o sucesso das empresas. Uma falha de serviços,

de modo geral, produz um impacto negativo na percepção do cliente em relação à empresa

fornecedora (MATTILA, 2001; McCOLLOUGH, 2009). Dessa forma, utilizar estratégias de

recuperação que resultem na retenção de clientes é um fator fundamental para a

sobrevivência.

Conhecer as saídas dos momentos de falha, como aumento/redução da confiança e

comprometimento, e a influência de ações anteriores à falha, como intensificação do valor

percebido e o estabelecimento de custos de mudança, e como estes se relacionam com a

retenção do cliente, representam a diferença entre manter ou perder o cliente. Portanto

administradores, gestores de Marketing, profissionais de relacionamento com clientes e

gestores de recuperação de falhas, poderão se utilizar dos achados do estudo na sua vida diária,

visando conseguir maiores índices de clientes retidos e satisfeitos a longo prazo na empresa.

24

CAPÍTULO II

FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Nesta seção será iniciada a discussão teórica sobre o ambiente de Tecnologia da

Informação nas relações B2B, dos serviços de suporte e recuperação de falhas, dos construtos

estudados e sua relação com a retenção de clientes, identificando a literatura relevante nas áreas

de comprometimento, confiança, custos de mudança, dependência, severidade da falha e

retenção de clientes. A seção será encerrada com o modelo estudado e as hipóteses e as hipóteses

testadas na pesquisa.

2.1 O Serviço de Tecnologia da Informação e o Ambiente B2B

O mercado B2B tem uma natureza diferente do mercado B2C. No mercado B2B o

cliente adquire produtos e serviços através de dois critérios, sendo o primeiro relacionado a

compras de itens com aspecto tangível, como matérias primas ou equipamentos para

produção, ou intangível, como serviços de limpeza, legais ou de tecnologia. O segundo

critério está relacionado ao fato deste produto ou serviço estarem ligados ao consumo

interno, à venda direta ao consumidor, ou ainda à transformação do mesmo

(PARASURAMAN, 1998; OLIVEIRA; ROTH, 2012; JANITA; MIRANDA, 2013).

De acordo com os critérios de aquisição de produtos e serviços propostos por

Parasuraman (1998), a aquisição de produtos e serviços de Tecnologia da Informação (TI)

está enquadrada tanto na compra de itens e serviços, quanto na sua utilização destes para

consumo interno ou venda direta ao consumidor. O valor estratégico da TI está exigindo, por

parte dos administradores, um maior conhecimento de suas peculiaridades e melhores

práticas (ALBERTIN, 2001; ALBERTIN; ALBERTIN, 2012).

O setor de TI de uma empresa é uma área de antagonismos, em termos de prestação

de serviços, é ao mesmo tempo prestador de serviços e cliente de serviços. Em alguns

momentos oferece serviços de suporte à rede, manutenção de equipamentos, e outros

serviços que são prestados para clientes internos, no caso de ser um setor de uma empresa,

ou clientes externos, no caso de ser uma empresa terceirizada de serviços de tecnologia,

também é cliente de uma gama de serviços de tecnologia, como hospedagem de sites, e-mail

25

corporativo, suporte à servidores, acesso à Internet, consultoria, etc.

A característica de ser cliente e provedor de serviços ao mesmo tempo, faz com que

o setor de TI das empresas desempenhe, também, o papel do tomador de serviços. Essas

relações desenvolvidas entre empresas têm aspectos especiais, pois se desenvolvem não só

do ponto de vista de ser uma prestação de serviços em um mercado do tipo B2B (Business-

to-Business), mas também por serem estes serviços, em grande parte, de alta intangibilidade,

visando a entrega de um serviço final, que também é intangível (LOVELOCK, 2011).

O aspecto de alta intangibilidade dos serviços de TI, e o tipo entrega de serviço que é

realizado, quase sempre através de ferramentas self-service, trazem outros desafios para a

prestação deste tipo de serviço. Desafios estes já tratados em outros estudos (BITNER, 1990;

BITNER, 2001; CURRAN et al. 2003), que pesquisaram a entrega de serviços através da

utilização de tecnologias self-service. Esta tecnologia self-service, inerente a entrega do

serviço de TI, traz várias dificuldades para que sejam alcançados altos níveis de satisfação

do cliente. (BEATSON et al., 2007).

Uma forma de tentar classificar o serviço de Tecnologia da Informação pode ser feita

através da utilização da classificação de serviços proposta por Lovelock (1983). Este

classifica os serviços de acordo com a natureza da ação do serviço, podendo este ter ações

tangíveis ou intangíveis, ou de acordo com quem está realmente sendo atingido pelos serviços,

pessoas ou coisas. A Tabela 1 descreve a natureza da ação da prestação de serviços de acordo

com a classificação proposta por Lovelock (1983).

Utilizando a classificação proposta por Lovelock (1983), os serviços de suporte à

Tecnologia da Informação são classificados como sendo de ações tangíveis direcionadas a

equipamentos e servidores, quando esse suporte envolve a manutenção de equipamentos,

ações intangíveis direcionadas às mentes, quando estão envolvidos serviços de entrega de

informações e ações intangíveis direcionadas a recursos intangíveis, nas ocasiões em que o

suporte trabalha com informações armazenadas e na recuperação das mesmas. Existe, ainda,

a possibilidade de se ter a utilização dos serviços de Tecnologia da Informação de entrega

contínua e de transações discretas. Os serviços como Internet, e-mail, etc., são contratados, e

utilizados, continuamente, enquanto os serviços de reparo de impressoras, ou mesmo alguns

mais especializados, como de suporte a servidores, podem ser utilizados no momento de um

problema.

26

Tabela 1 – Entendendo a Natureza da Ação do Serviço

Fonte: Adaptado de Lovelock (1983)

Kindström e Kowalkowski (2014) argumentam, utilizando a classificação de Lovelock

(1983), que os serviços devem atender às flutuações de demandas existentes e que estas

dependem de cada serviço que está sendo prestado. Como Tecnologia da Informação é um

setor de suporte para que as empresas alcancem seus objetivos, as flutuações de demanda e

de restrições levantadas por Kindström e Kowalkowski (2014) devem ser atendidas não de

acordo com o serviço de TI, mas de acordo com as necessidades das empresas as quais o

serviço de TI está sendo prestado.

Outra classificação, proposta por Ulaga e Reinartz (2011), divide os serviços através

da forma como estes são contratados / renovados e o foco que o serviço se propõe. Segundo

essa classificação os serviços são divididos em tipos de entrada ou saída, e no foco dos

serviços, pessoas ou produtos. Esta classificação está demonstrada no Tabela 2

(KINDSTRÖM; KOWALKOWSKI, 2014).

A TI proporciona a capacidade de obtenção de vantagens competitivas ao longo da

“cadeia de valor” (PORTER; MILLAR, 1985). O conjunto de cada uma das atividades

tecnológicas, utilizadas pela empresa, na realização dos seus negócios é a chamada “cadeia

de valor”. A TI pode gerar barreiras à entrada de novos competidores, casos em que apenas

uma empresa tem certa tecnologia e oferece um serviço diferenciado, influenciar a negociação

com fornecedores, como nos casos de ferramentas de supply chain, alterar a base de

competição e, até mesmo, gerar novos produtos, que só podem ser oferecidos por conta da

utilização de TI (MCFARLAN, 1984; ALBERTIN; ALBERTIN, 2012).

27

Tabela 2: Tipologia da Oferta de Serviços

Foco do Serviço

Processamento de Cliente

Serviços de

Processamento de

Suporte

Serviços de

Processamento de

Disponibilidade

Soluções ao

Consumidor

Serviços de Engenharia, treinamento

Aluguel, Gerenciamento de frotas

Soluções Específicas para Clientes

Produto Serviços de Ciclo de

Vida de Produtos Serviços de

Disponibilidade de

Produtos

Serviços de

Performance de

Produtos Peças, Assistência Técnica

Revisões Automotivas, Monitoramento

Softwares Customizáveis

Baseados na Entrada Baseados na Saída: Disponibilidade

Baseados na saída: Performance

Modelo de Renovação Fonte: Adaptado de Kindström e Kowalkowski (2014)

2.2 Serviço e Falha de Serviço

Lovelock (1994) compara serviços e produtos à uma flor, com suas pétalas. Sendo o

centro desta “flor” o produto ou o serviço principal. Esta “flor de serviços” seria composta

por um serviço principal, e por uma série de serviços adicionais, que fariam com que o

serviço principal pudesse ser utilizado, ou que o diferenciasse da concorrência

(PARASURAMAN, 1998).

Em serviços de correio eletrônico (e-mail), por exemplo, o produto/serviço principal

é a capacidade do usuário de enviar e receber mensagens eletrônicas. De maneira a propiciar

uma experiência mais agradável ao usuário, várias funcionalidades foram adicionadas ao

serviço principal, como ferramentas de webmail (utilização do e-mail através da Internet),

antivírus, filtro de mensagens indesejadas, e o próprio serviço de suporte ao usuário e à

ferramenta em si. Esta é a pétala responsável pela recuperação de uma falha do serviço

principal. A Figura 1 ilustra a “flor de serviços” e as “pétalas” do serviço de correio

eletrônico. É importante notar que o serviço central, serviço de correio eletrônico, passa a

necessitar de todas as pétalas dessa flor para que a prestação de serviços proporcione uma

experiência completa e equivalente à outras ofertas deste mesmo serviço disponíveis no

mercado.

O momento da entrega do serviço é chamado de “encontro de serviço”. Este é

definido como o momento da interação entre clientes e os funcionários do prestador de

28

serviço (BITNER et al., 1990; LOVELOCK, 1988; FUTRELL, 2015). Hume e McColl-

Kennedy (1999) versam sobre a duração da prestação de serviços, levando em consideração

se os encontros de serviço são ditos como episódicos, estendidos ou contínuos. Os autores

descrevem o “encontro de serviços contínuo” como uma cadeia de renovação do serviço de

tempo indefinida, possibilitando vários episódios de encontro de serviços.

Figura 1: Representação da “Flor de Serviços” do serviço de correio eletrônico

Fonte: Elaborado pelo autor

Baseado na classificação proposta por Lovelock (1983), os produtos/serviços

oferecidos em tecnologia da Informação podem ter natureza de ação tangível, intangível,

direcionada a pessoas ou a coisas. Nos casos da utilização de serviços com natureza de ação

tangível, como manutenção de equipamentos, estes encontros de serviço podem ser

episódicos ou de duração contínua. Mas mesmo nestes casos, em que a natureza de ação é

tangível, como a hospedagem de servidores, os encontros de serviço são de natureza

contínua.

Utilizando a classificação de duração da prestação de serviços, proposta por Hume e

McColl-Kennedy (1999), excetuando-se os casos de manutenção física de equipamentos, que

podem ser episódicos ou contínuos, a prestação de serviços de Tecnologia da Informação a

empresas é dada de maneira contínua. Neste contexto, e do ponto de vista da “flor de

serviços”, o chamado “suporte à Tecnologia da Informação” é a recuperação de serviço a ser

realizada no momento de uma falha ou redução da qualidade na prestação de um serviço de

tecnologia.

A partir de um serviço completo, conforme definido na “flor de serviços”, é

necessário que todas as etapas deste serviço operem de acordo com o planejado para que a

satisfação do cliente seja atingida. A satisfação ou insatisfação do cliente durante a utilização

de um serviço podem ser observadas sob a ótica do paradigma da desconfirmação de

29

expectativas (CHURCHILL; SURPRENANT, 1982; OLIVER, 1980; OLIVER; DESARBO,

1988; TSE; WILTON, 1988; SILVA; ARAÚJO, 2015). Nele o processo cognitivo que o

cliente utiliza para concluir que a prestação de serviços foi satisfatória, passa pela avaliação

da expectativa existente antes do encontro de serviços. Caso a performance ou resultado

observados durante o encontro de serviços tenha sido igual, ou mesmo maior, que a

expectativa anterior, o encontro foi satisfatório. Caso contrário, a performance ou o resultado

observado durante o encontro de serviços tenha sido inferior a expectativa anterior o

encontro foi insatisfatório, gerando a falha de serviços (BITNER, 1990; SILVA; ARAÚJO,

2015).

No estudo de Tax et al. (1998) sobre insatisfação e os consequentes de uma

recuperação de serviços, os autores avaliam as considerações feitas por clientes em situações

de reclamação de serviço. Nestas situações os clientes têm opções de deixar o provedor de

serviços, fazer boca-a-boca negativo, não reclamar ou reclamar com o provedor de serviços

(TAX et al., 1998; WHITE; YANAMANDRAM, 2007; HAVERILA; NAUMANN, 2010).

Recuperação de serviço são todas as atividades associadas à intenção ou esforços que

a empresa realiza no sentido de identificar e corrigir as eventuais falhas de serviço (TAX et

al., 1998; WANG; CHANG, 2013). Como falhas são inevitáveis, é necessário que se criem

procedimentos e controles de forma a identificar quão frequentes são estas falhas e como se

recuperar após estas ocorrerem (WANG et al., 2011).

Tax et al. (1998) propõem que sejam utilizadas três dimensões de justiça, a

distributiva, a procedural e a interacional, de forma que o cliente perceba que cada aspecto

da resolução de uma falha, gera um episódio de justiça. Cada tipo de justiça aplicada na

recuperação da falha tende a suprir um tipo de sentimento de perda que o cliente tem em

relação ao serviço prestado. Além disso, a satisfação com o processo de recuperação irá afetar

positivamente o comprometimento e a confiança do cliente, resultando em situações nas

quais a satisfação do cliente com o provedor de serviços é maior pós a falha que antes da

falha (TAX et al., 1998; WANG et al., 2011; WANG; CHANG, 2013). O modelo proposto

está demonstrado na Figura 2.

O processo de recuperação de serviços pode ser iniciado por qualquer uma das partes,

o cliente ou o provedor de serviços. A recuperação de serviços pode ser iniciada no momento

da falha, geralmente chamada de “recuperação de serviço”, ou no momento da reclamação

por parte de um cliente sobre uma falha de serviço, geralmente chamada de “gerenciamento

30

de reclamação”. No entanto, estas duas expressões têm sido utilizadas como sinônimos (DOS

SANTOS; VON DER HEYDE FERNANDES, 2008).

Figura 2: Modelo de um Framework para Examinar as Relações da Gestão de Reclamações

Fonte: Adaptado de Tax et al. (1998)

Adicionalmente, Yilmaz, Varnali e Kasnakoglu (2016) utilizam o modelo de Tax et

al. (1998) como base para a argumentação que existem “caminhos” diferentes nos quais as

reclamações dos clientes podem ser atendidas. O primeiro caminho é o tradicional, utilizando

os modelos de justiça distributiva, processual e interacional. O segundo caminho é aquele no

qual a empresa aprende com o erro e evolui para que o processo como um todo torne-se mais

eficiente (YILMAZ; VARNALI; KASNAKOGLU, 2016).

2.2.1 Falhas de Serviço no Ambiente B2B

O modelo de investimento de relações pessoais de Rusbult (1980) indica que um alto

investimento e a percepção que existem apenas alternativas ruins ao serviço prestado, fazem

com que o cliente permaneça em uma relação, mesmo que insatisfeito. Em ambientes B2B,

independentemente do tamanho do investimento feito pelo cliente na relação, o término de uma

relação sempre será seguido por uma nova relação, podendo esta ser estabelecida com

provedores de serviço externos ou internos. Outros fatores além das relações pessoais

influenciam o comportamento de retenção em ambientes B2B, como custos de mudança,

qualidade na recuperação do serviço e inércia do cliente (WHITE; YANAMANDRAM, 2007;

YANAMANDRAM; WHITE, 2010).

A pesquisa na área de gestão de reclamações em ambientes B2B tem sido foco de alguns

estudos, mas pesquisas ainda são necessárias na área (HOMBURG; RUDOLPH, 2001;

ROSSOMME, 2003; WHITE; YANAMANDRAM, 2007; YANAMANDRAM; WHITE,

2010). Serviços em ambientes B2B tendem a ser mais complexos e exigem maior conhecimento

31

técnico que em serviços direcionados à consumidores finais, e podem incluir manutenções,

reparos e serviços especializados (GORDON et al., 1993; JACKSON et al., 1995; MATHE;

SHAPIRO, 1993). Homburg e Rudolph (2001) identificaram, em um estudo realizado em vários

países em ambientes de serviços B2B, que uma boa gestão de reclamações tem uma correlação

significativa com a satisfação geral do cliente.

Brock, Blut, Evanschitzky e Kenning (2013) estudaram a falha de serviços em

ambientes B2B comparativamente com ambientes B2C, e os papéis das justiças distributiva,

processual e interacional nas relações. Os autores identificaram que a justiça distributiva tem

sempre um papel relevante, independente do ambiente estudado. A justiça procedural tem maior

relevância no ambiente B2B do que no B2C. E que a justiça interacional tem menor relevância

em ambientes B2B (BROCK; BLUT; EVANSCHITZKY; KENNING, 2013).

O modelo proposto por White e Yanamandram (2007) para clientes insatisfeitos em

ambientes B2B, apresentado na Figura 3, inclui os custos de mudança, em vários níveis como

custos de incerteza, custos da troca em si, custos da perda da relação, etc. Em relação à

qualidade percebida na recuperação do serviço o modelo utiliza o que foi proposto por Tax et

al. (1998) através das justiças distributiva, processual e interacional. O modelo conta, ainda,

com os construtos comprometimento, a dependência do cliente em relação ao fornecedor e a

inércia do cliente. O modelo é concluído com a relação dos construtos comprometimento,

custos de mudança, dependência do fornecedor, inércia do cliente e qualidade percebida na

recuperação dos serviços e a retenção do cliente (WHITE; YANAMANDRAM, 2007).

Figura 3: Modelo de retenção de clientes insatisfeitos em ambientes B2B

Fonte: Adaptado de White e Yanamandram (2007)

Este modelo, proposto originalmente por White e Yanamandram (2007), foi testado

posteriormente em um estudo empírico feito pelos próprios autores, mas sem a presença do

construto inércia do cliente. O estudo indicou uma alta correlação entre as relações satisfação

na recuperação do serviço e a retenção do cliente, custos de mudança e dependência do

32

fornecedor, custos de mudança e comprometimento calculativo, dependência do fornecedor e

retenção e comprometimento e retenção. (YANAMANDRAM; WHITE, 2010).

2.2.2 Severidade da Falha

Devido à natureza variável do serviço as falhas são inevitáveis. A falha de serviço

pode ocorrer quando o serviço não atende às expectativas do cliente. Vários estudos

argumentam que a severidade da falha deve ser levada em consideração quando está sendo

analisada a falha e recuperação de serviço. A severidade da falha pode ser definida como a

severidade percebida pelo cliente do problema, quanto mais intensa a severidade de um

problema, maior será a perda percebida pelo cliente (WANG et al., 2011).

Weun et al. (2004) argumentam que, apesar de vários estudos tratarem de falha e

recuperação de serviços, estes não incluem a severidade da falha nos seus modelos, apesar

de autores identificarem que a severidade da falha é importante fator a ser considerado no

processo de recuperação de serviços. Os autores adicionam que a severidade da falha terá

influência na avaliação de um provedor de serviços após a falha ter sido recuperada, e que,

apesar de uma recuperação de serviços eficiente, uma falha com alto grau de severidade

produziria uma perda perceptível para o cliente (WEUN et al., 2004).

Ainda segundo Weun et al. (2004), uma falha de serviço com um alto grau de

severidade percebida pelo cliente tende a ter uma relação negativa com a satisfação, a

confiança e o comprometimento, e uma relação positiva com o boca-a-boca negativo. Os

resultados encontrados pelos autores deram suporte para as quatro hipóteses.

Concomitantemente Wang e Chang (2013) argumentam que a severidade da falha percebida

pelo cliente é um fator crítico que influencia na qualidade do relacionamento, isto é, na

confiança e no comprometimento. Finalmente, McQuilken (2010) acrescenta que a confiança

percebida pelo consumidor terá um impacto negativo caso este se depare com uma situação

de falha de serviço com alto grau de severidade.

Smith et al. (1999), McCollough et al. (2000) e McCollough (2009), estudaram o

papel da severidade da falha nas justiças propostas pelo modelo de Tax et al. (1998), para

investigar o paradoxo da recuperação de serviços. Para o caso dos estudos de Smith et al.

(1999), os dados não deram suporte às relações hipotetizadas, mas nos estudos de

McCollough et al. (2000) e McCollough (2009), quando a severidade da falha não esteve

presente no modelo, não existia suporte para o paradoxo da recuperação de serviços.

Em situações de falha de serviço, que são ubíquas e inevitáveis na prestação de

serviços, os clientes tendem a fazer uma avaliação do quão grave é a falha e se esta está

33

contida em uma chamada zona de tolerância. Esta zona de tolerância é uma área na qual o

cliente absorve a falha e avalia qual o grau de severidade a falha teve. Caso essa falha tenha

um alto grau de severidade, o cliente escolhe pela troca de fornecedor, caso a falha seja de

um grau de severidade baixo ou dentro da sua zona de tolerância, a decisão do cliente estará

vinculada aos esforços para recuperação desta falha (GRÖNROOS, 2001; LOW et al., 2013

WANG; CHANG, 2013).

Adicionalmente, McQuilken e Robertson (2011) argumentam que a severidade da

falha de serviços pode ir desde uma falha com grau mínimo de dano até uma falha com alto

grau de impacto no cliente. Os autores acrescentam, ainda, que a severidade da falha de

serviço está ligada positivamente a intenções dos clientes em reclamar, boca-a-boca negativo

e a intenção do cliente em desertar.

A frequência da transação também impacta na amplitude da zona de tolerância.

Relações mais duradouras tendem a suportar falhas de maior severidade (LOW et al., 2013).

As relações entre empresas na prestação de serviços de TI tendem a ser relações de mais

longo prazo, possibilitando maior espaço para absorção de falhas de maior nível de

severidade.

As falhas de serviço podem ser o evento catalizador para a perda de clientes, e são

eventos motivadores no comportamento de troca dos mesmos. Wang et al. (2011)

argumentam que a lealdade de um cliente à uma empresa depende, ao menos em parte, da

qualidade do serviço, e que este senso de lealdade pode diminuir em situações de falha de

serviços. Adicionalmente, a severidade da falha do serviço pode agir de forma negativa na

relação entre o cliente e o provedor de serviços (WEUN et al., 2004). O modelo proposto

por Wang et al. (2011) pode ser visto na Figura 4.

O estudo do impacto da severidade da falha de serviço nos consequentes da

recuperação da falha e nos antecedentes de retenção de clientes em ambientes B2B é um

assunto pouco explorado, sendo os estudos de Low et al. (2013) um dos poucos exemplos

nessa área. Os autores identificaram relações significativas positivas na moderação que a alta

frequência de transação ocasionam na relação entre a lealdade e a tolerância a falhas de

serviços. Adicionalmente, relações significativas negativas na moderação da falha na entrega

de produto e na falha de baixa qualidade do serviço, ocasionam na relação entre a lealdade e

a tolerância a falhas de serviços também foram encontradas.

34

Figura 4: Modelo da Severidade da Falha e Lealdade

Fonte: Adaptado de Wang et al. (2011)

2.3 Comprometimento

Kotler (1994) cita que “A chave para a retenção do cliente é a sua satisfação”. A

retenção do cliente é aspecto chave para o sucesso das organizações de serviço, e o estudo

da relação de seus antecedentes identificados na literatura, como confiança,

comprometimento e custos de mudança, de grande importância (HENNIG-THURAU;

KLEE, 1997; EBERLE, 2014; BURNHAM et al., 2003; RANAWEERA; PRABHU, 2003;

MILAN, 2006; MILAN et al., 2008; JIM; PARK; KIM, 2008; EDWARD; SAHADEV, 2011;

MILAN; DE TONI, 2012; EBERLE, 2014).

Segundo Morgan e Hunt (1994), o marketing de relacionamento se refere a todas as

atividades direcionadas a estabelecer, desenvolver e manter relações de sucesso. Baseados

na teoria de comprometimento-confiança de Morgan e Hunt (1994), Henning-Thurau e Klee

(1997) propuseram o modelo, apresentado na Figura 5, da relação entre satisfação do cliente,

qualidade percebida, confiança e comprometimento. Os autores definem que o marketing de

relacionamento é composto do conjunto de três construtos qualidade percebida,

comprometimento e confiança.

Morgan e Hunt (1994) definem compromisso como uma relação contínua tão

importante que o “parceiro de troca”, ou a “outra parte na relação”, possa justificar o esforço

máximo para manter essa relação. As partes do compromisso acreditam que o

relacionamento vale a pena ser mantido e se asseguram que esta relação dure longo tempo.

Os autores também propõem que o comprometimento na relação é um dos fatores centrais

do marketing de relacionamento. Para Berry e Parasuraman (1991) a construção de um

relacionamento é feita com base no comprometimento mútuo das partes envolvidas. Chang,

Wang, Chih e Tsai (2012) corroboram com essa definição afirmando que o comprometimento

35

é um dos requisitos necessários para uma relação de longo prazo, e que pode ser considerado

como uma saída do processo de manutenção da relação.

Figura 5: Modelo conceitual da retenção de clientes baseado na Qualidade do Relacionamento

Fonte: Adaptado de Henning-Thurau e Klee (1997)

Um dos modelos que utilizam o comprometimento é o proposto por White e

Yanamandram (2007) de retenção de clientes. Este mesmo modelo foi, posteriormente,

estudado pelos mesmos autores de forma empírica. Os autores identificaram o

comprometimento como um dos fatores de retenção de clientes (YANAMANDRAM;

WHITE, 2010). O comprometimento também é um dos resultados obtidos após uma

recuperação de falhas bem-sucedida, assim como a confiança (TAX et al., 1998; WANG;

CHANG, 2013).

Segundo Prado e Santos (2003) o comprometimento possui várias dimensões, sendo

duas delas elas o comprometimento afetivo, no qual a preferência emocional do cliente pela

empresa influencia positivamente na intenção e desejo de permanecer e investir no

relacionamento, e o comprometimento calculativo, que leva em consideração aspectos

concretos de custos de mudança e benefícios de continuar no relacionamento (FULLERTON,

2003; PRADO; SANTOS, 2003; BERGAMO et al., 2011).

Adicionalmente, Venetis e Ghauri (2004) argumentam que as intenções das partes em

continuar e reforçar o relacionamento estão presentes em duas dimensões, o

comprometimento afetivo e o comprometimento calculativo. O presente estudo se propõe a

estudar o construto comprometimento nessas duas dimensões propostas, o comprometimento

afetivo e o comprometimento calculativo.

Henning-Thurau e Klee (1997), em seu estudo, identificaram a relação que altos

níveis de satisfação estão relacionados positivamente com o comprometimento.

Corroborando com isso os estudos realizados por Tax et al. (1998) verificaram que altos

níveis de satisfação com a resolução de falhas de serviço levam, também, a maiores níveis

36

de comprometimento. Essa relação de satisfação com comprometimento foi verificada em

estudos empíricos posteriores como os de Wang e Chang (2013), que realizaram um estudo

com alunos de graduação que vivenciaram situações de falha de serviços em restaurantes.

Os estudos de Wang e Chang (2013) demonstraram uma relação entre justiça procedural e

justiça distributiva com confiança, e desta com o comprometimento, além da relação da

justiça interacional com a confiança. Essa relação existente entre a confiança e o

comprometimento é, também, verificada em outros estudos além dos de Wang e Chang

(2013), como os de Chang et al. (2012) e Pizzutti dos Santos e Basso (2012).

2.3.1 Comprometimento em Ambiente B2B

O comprometimento é o desejo de continuar a relação pois está é importante para

ambas as partes (MORGAN; HUNT, 1994; WETZELS et al., 1998; GOUNARIS, 2005).

Wetzels et al. (1998) argumentam que existem dois tipos de comprometimento o calculativo

e o afetivo. O comprometimento afetivo ocorre quando o indivíduo internaliza valores da

organização e identifica-se com a mesma. No comprometimento afetivo existe o desejo de

manter a relação e de investir esforços. O comprometimento calculativo pode ser

compreendido como uma avaliação cognitiva do valor da continuação de um relacionamento.

O comprometimento calculativo é, portanto, um estado de ligação à um fornecedor, pois o

final dessa relação implicaria sacrifícios e perdas conquistadas ao longo do tempo. Um

aspecto importante do comprometimento calculativo é o reconhecimento de altos custos de

mudança associados ao fim do relacionamento (SIQUEIRA, 2001).

Relacionamentos baseados no comprometimento calculativo, no momento de

encerramento dos mesmos, passam por análises de custo/benefício, sendo os custos

associados ao fim do relacionamento e os benefícios esperados no novo relacionamento

(WHITE; YANAMANDRAM, 2007; YANAMANDRAM; WHITE, 2010). Em ambientes

B2B as relações positivas entre o comprometimento calculativo e a retenção de clientes

foram encontradas nos estudos de Wetzels et al. (1998). Entretanto, nos estudos de Gounaris

(2005), esta relação não pode ser suportada.

E existe, ainda, a relação entre a confiança e o comprometimento afetivo e o

comprometimento calculativo. O grau de confiança que um cliente tem em seu fornecedor

faz com que exista um maior grau de comprometimento afetivo que calculativo. Assim o

cliente não está associado a um fornecedor apenas pelas análises de custo/benefício, mas

também através de aspectos emocionais (GOUNARIS, 2005).

37

Um outro ponto identificado na literatura é a diferença entre dependência do cliente

em relação ao fornecedor e comprometimento calculativo. A dependência está ligada a

elementos estruturais que mantém a relação, enquanto que o comprometimento calculativo

se relaciona ao grau de motivação que existe na continuação de uma relação baseada em

laços estruturais (GEYSKENS et al., 1996). Apesar de semelhantes, os dois construtos,

dependência e comprometimento calculativo, não são sinônimos, e alguns estudos tratam o

construto dependência como um antecedente do comprometimento calculativo (HEIDE;

JOHN, 1992; VENETIS; GHAURI, 2004).

Os dois aspectos do comprometimento, calculativo e afetivo, afetam positivamente a

retenção de clientes, fazendo com que quanto maior o comprometimento, tanto afetivo

quanto calculativo, maior a inclinação do cliente em se manter no relacionamento e de

investir esforços no mesmo (GOUNARIS, 2005).

Chang et al. (2012) investigam como o comprometimento, tanto o calculativo como

o afetivo, em ambientes de relações B2B, são alcançados a partir de fatores como custos de

término do relacionamento, dependência do cliente em relação ao fornecedor, custos de perda

de investimentos feitos no relacionamento cliente e fornecedor e confiança. Ao final do

estudo os autores demonstram existir uma relação entre os construtos.

2.4 Confiança

A confiança é um dos construtos mais importantes em contextos relacionais, sendo

de grande importância no desenvolvimento de relações cliente-fornecedor de longo prazo

(MORGAN; HUNT, 1994; MOUZAS et al., 2007; JIANG et al., 2011). Palmatier et al.

(2013) declaram que “É esperado que a confiança afete a velocidade com a qual ocorre o

comprometimento de forma positiva. Confiança é um aspecto importante na relação, pois

cria um ambiente no qual o aprendizado e a adaptação podem ocorrer”.

Na área de sociologia, a confiança começou a ser estudada em meados dos anos 50

com os estudos de Deustch (1958), que definiu confiança como a expectativa ou capacidade

de uma pessoa de fazer previsões sobre uma determinada ação e qual a importância das

consequências dessa ação. Na década de 60 Rotter (1967) foi um dos primeiros a explorar o

tema sob o aspecto psicológico, criando a escala de mensuração da confiança interpessoal.

A partir da década de 70, os estudos nas áreas de Marketing e de comportamento do

consumidor examinaram como as características da confiança implicariam na tomada de

decisão de organizações, normas de conduta, valores e princípios, intenções e prioridades

38

entre fornecedores (TERRES, 2011).

Sheppard e Sherman (1998) entendem que a confiança é a aceitação de riscos pelas

partes envolvidas em um relacionamento destacando aspectos básicos de honestidade, boa

vontade e competência do fornecedor. Brei e Rossi (2005) destacam que a interdependência

entre as partes envolvidas faz com que todos colaborem para que os objetivos sejam

atingidos. Singh e Sirdeshmukh (2000) utilizam a analogia de uma reta contínua, onde em

uma extremidade está a desconfiança e na outra está a confiança. Estes dois extremos,

distintos qualitativamente, explicam determinados comportamentos dos clientes em relação

às empresas.

O modelo de Agustin e Singh (2002 apud EBERLE, 2014) analisa a confiança no

âmbito da prestação de serviços. Neste modelo a confiança é tratada como a crença ou

convicção que o cliente tem de que o serviço será prestado conforme prometido. Neste

modelo, apresentado na Figura 6, a satisfação, a confiança e o valor percebido, são tratados

como antecedentes da lealdade, um construto além da retenção de clientes, pois pressupõe

que exista um vínculo emocional entre o cliente e a empresa (OLIVER, 2010;

SIRDESHMUKH et al., 2002).

Figura 6: Impacto da Confiança e Demais Antecedentes na Lealdade

Fonte: Adaptado de Agustin e Singh (2002 apud EBERLE, 2014)

Outros modelos que estudam a relação entre confiança e retenção de clientes são os

de Ranaweera e Prabhu (2003), Jin et al. (2008) e Milan e De Toni (2012). O estudo de Milan

e De Toni (2012), que tem seu modelo apresentado na Figura 7, feito em um grupo

multinacional que opera nas áreas de alimentação e restaurantes, hotelaria e viagens e

produtividade e marketing, identificou que altos níveis de confiança resultam na retenção de

clientes. Em consonância, os estudos de Ranaweera e Prabhu (2003) e Jin et al. (2008),

também identificaram a relação entre confiança e retenção do cliente.

39

Figura 7: Modelo de Retenção de Clientes

Fonte: Adaptado de Milan e De Toni (2012)

A confiança em uma pessoa ou organização se desenvolve através da observação ou

do aprendizado de sucessivas interações. Em situações de falhas de serviço, o

comportamento, as ações e o histórico delas contribuem para a criação da relação de

confiança entre cliente e fornecedor. Como a satisfação está ligada diretamente à

confirmação das expectativas, a satisfação com recuperações de serviço contribui para a

confiabilidade da empresa e, assim, para a relação de confiança (TAX et al., 1998; PIZZUTTI

DOS SANTOS; BASSO, 2012; WANG; CHANG, 2013).

Pizzutti dos Santos e Basso (2012) e Wang e Chang (2013) aprofundaram os estudos

de Tax et al. (1998) e Gounaris (2005), em relação à geração de relação de confiança entre

clientes e fornecedores após recuperação de falhas de serviços, porém ambos os estudos

foram realizados em ambientes de relações B2C. Especificamente no estudo de Wang e

Chang (2013) foi medida a relação individual de cada uma das justiças propostas por Tax et

al. (1998), interacional, distributiva e procedural, e a confiança, encontrando resultados que

indicam alta correlação.

2.4.1 Confiança em Ambiente B2B

Confiança é um aspecto central do marketing de relacionamento, e assume papel de

grande importância em ambientes de serviço B2B, na medida em que os compradores se

deparam com grande complexidade na avaliação de muitos aspectos intangíveis do serviço

oferecido. Agregado à incerteza da capacidade de o fornecedor atender às expectativas do

cliente de forma consistente, os clientes devem considerar aspectos da relação que sugerem

que o fornecedor está alinhado às necessidades do cliente (DONEY et al. 2007).

Gounaris (2005) propõe que o nível de confiança que um cliente tem em seu

fornecedor, faz com que o mesmo utilize aspectos emocionais, comprometimento emocional,

ao invés de aspecto físicos, como custo/benefício, do comprometimento, comprometimento

calculativo. Na literatura de marketing de relacionamento, vários autores consideram a

confiança um antecedente do comprometimento (MORGAN; HUNT, 1994; GARBARINO;

JOHNSON, 1999), sendo o compromisso no relacionamento um mediador entre a confiança

e a retenção de clientes (HENNIG-THURAU; GWINNER; GREMLER, 2002).

40

Tax et al. (1998) e Gounaris (2005) propõem que quanto maior a qualidade percebida

no serviço, ou na recuperação do mesmo, maior será a o grau de confiança que o cliente terá

no fornecedor. Corroborando com esta afirmação, Doney et al. (2007), afirmam que os

aspectos de qualidade técnica e funcional do serviço estão relacionados positivamente com

a confiança do cliente no provedor de serviços. Finalmente a confiança, também, está

positivamente relacionada ao valor que o cliente percebe na compra do serviço

(SIRDESHMUKH et al., 2002; HARRIS; GOODE, 2004; DONEY et al, 2007).

Ferro, Padin, Svensson e Payan (2016) argumentam que a satisfação tem dois

aspectos, o calculativo, que está relacionado a questões econômicas, e o relacional,

relacionado a questões não econômicas, como questões psicológicas relacionadas à

manutenção do relacionamento. Os autores argumentam que as relações entre empresas, se

iniciam com uma expectativa em relação a transações futuras, com o objetivo de crescimento

de ambas as partes. À medida que as expectativas são atingidas, ou não, a satisfação ou a

insatisfação com a relação surge. A partir do momento em que a relação se intensifica, a

partir da satisfação econômica, são gerados comprometimento e confiança, terminando por

ocasionar a satisfação não econômica. O modelo proposto pelos autores é apresentado na

Figura 8.

Figura 8: Modelo de Fases da Relação entre Empresas

Fonte: Adaptado de Ferro et al. (2016)

Um dos estudos seminais em ambientes B2B que tratam das relações entre confiança

e comprometimento na retenção de cliente foi o desenvolvido por Morgan e Hunt (1994).

Neste estudo os autores propuseram um modelo de Marketing de relacionamento, que pode

41

ser observado na Figura 9, no qual a confiança era um construto antecedente ao

comprometimento, e este estaria relacionado negativamente à propensão do cliente em

abandonar a relação. Os autores verificaram que a relação entre confiança e

comprometimento teve sua hipótese não refutada, assim como a relação entre o

comprometimento e a retenção. Baseado no que foi proposto no estudo de Morgan e Hunt

(1994), o presente estudo avaliou a confiança do cliente em relação ao fornecedor como

sendo um antecedente do comprometimento.

Figura 9: Modelo do Marketing de Relacionamento

Fonte: Adaptado de Morgan e Hunt (1994).

2.5 Dependência do Fornecedor

Gao et al. (2005) define dependência como a ausência de alternativas melhores ou

equivalentes disponíveis no mercado. Venetis e Ghauri (2004) acrescentam que a

dependência de uma parte em relação à outra é um importante antecedente para o

comprometimento na relação. Segundo Gilliland e Bello (2002), uma relação de dependência

se estabelece quando uma das partes tem mais a perder com o fim da relação que a outra

parte, pois a parte dependente terá dificuldades em obter os níveis de serviço e benefícios

existentes na relação atual.

O modelo de investimento em relações pessoais amplia as proposições da teoria de

interdependência de forma a analisar a tendência a se manter em uma relação. A dependência

é uma figura central na estrutura da interdependência, na busca do entendimento da

persistência em um relacionamento. O “Nível de dependência” se refere à extensão da

necessidade de um indivíduo se manter em uma relação (RUSBULT et al., 1998;

YANAMANDRAM; WHITE, 2010).

O termo interdependência é muito presente na literatura (RUSBULT et al., 1998;

YANAMANDRAM; WHITE, 2006, 2010; CHANG et al., 2012), mas sua definição é

separada da definição de dependência. A interdependência é definida como uma relação na

42

qual as duas partes passam a depender uma da outra, enquanto a dependência surge da

necessidade que uma empresa tem de se manter em um relacionamento para que possa atingir

seus objetivos (YANAMANDRAM; WHITE, 2005; CHANG et al., 2012).

Vários autores argumentam que a interdependência pode ocorrer de duas formas, a

interdependência total, quando as partes da relação apresentam um grau de dependência uma

da outra igualitária, e a interdependência assimétrica, quando uma das partes da relação vive

uma situação de maior dependência que a outra. Nas situações de relações entre empresas as

interdependências assimétricas podem se dar a partir do fornecedor, ou seja, o fornecedor

depende do cliente, ou a partir do cliente, ou seja, o cliente depende do fornecedor

(GEYSKENS et al., 1996; YANAMANDRAM; WHITE, 2006; CHANG et al., 2012). O

presente estudo tem como objetivo identificar o grau de dependência que o cliente tem do

fornecedor de serviços de TI, e como essa dependência influencia na retenção e nos

construtos que são seus antecedentes.

Em uma relação de interdependência assimétrica, ou de dependência de uma parte em

relação à outra parte, a exploração potencial da parte com mais força na relação tem sido a

razão principal para a antecipação de efeitos negativos da dependência no comprometimento

afetivo. A possibilidade de explorar a relação que a parte com mais força na relação possui

não significa que essa ação, de exploração, irá ocorrer. A confiança iria impedir que essa

exploração ocorra, agindo de maneira a moderar a relação da dependência com o

comprometimento afetivo. A atitude, da parte com mais força, de não explorar a relação, mas

de construir uma relação mais duradoura, pode ser convertida, pela parte mais fraca da

relação, em confiança no fornecedor (GEYSKENS et al., 1996; JAMBULINGAM et al.,

2011).

A dependência, ou interdependência assimétrica, pode surgir do resultado do

investimento e dos laços criados em uma relação e, por tornar uma das partes vulneráveis às

ações da outra parte, a confiança torna-se necessária para que o relacionamento possa se

desenvolver. Quando o parceiro comercial é considerado confiável, as partes passam a se

comprometer na relação (VENETIS; GHAURI, 2004).

Beldad et al. (2010) argumentam que a pronunciada divisão do trabalho resulta em

fortes laços de dependência, e que a confiança é um dos requerimentos para que exista uma

operacionalização efetiva. Os autores acrescentam, ainda, que a confiança é um produto da

dependência das pessoas em outras, já que todos têm necessidades que requerem serviços e,

nestes casos, surge uma relação de confiança.

43

O outro aspecto relacional ligado à dependência entre as partes é o comprometimento.

Geyskens et al. (1996) argumentam que em uma relação de interdependência simétrica, tanto

o comprometimento afetivo, quanto o comprometimento calculativo tendem a aumentar na

medida que a interdependência aumenta. Já nas situações nas quais a interdependência é

assimétrica, o comprometimento afetivo é impactado negativamente para ambas as partes,

enquanto o comprometimento calculativo aumenta para a parte mais dependente, mas

diminui para a parte menos dependente.

Concomitantemente, Van Bruggen et al. (2005) verificaram que em relações onde a

interdependência se apresentou de maneira simétrica, a qualidade da relação entre as partes,

confiança e comprometimento, aumentaria. Já nos casos onde o cliente é dependente do

fornecedor, a qualidade do relacionamento percebido pelo cliente diminuiria.

2.5.1 Dependência do Fornecedor em Ambiente B2B

Yanamandram e White (2005, 2006, 2010, 2012), White e Yanamandram (2007) e

Chang et al. (2012), são alguns dos autores que avaliaram o papel da dependência do

fornecedor em ambientes B2B e sua relação com retenção, comprometimento afetivo e

comprometimento calculativo.

Yanamandram e White (2005) argumentam que em um contexto B2B, as relações

entre comprador-fornecedor, também envolvem relações e interações pessoais. Estes laços

sociais servem para aumentar a dependência do cliente no fornecedor de serviços. Os autores

acrescentam, ainda, que a inabilidade do cliente em substituir o fornecedor também pode ser

considerada uma indicação do grau de dependência que um cliente tem do seu fornecedor.

Em ambientes de relações B2B, o investimento no aprimoramento da relação cliente-

fornecedor é importante pois ele não só aumenta os custos de mudança, como também torna

a relação mais próxima, criando sinergia entre as partes. Quando os clientes percebem que

os fornecedores estão realizando um investimento na relação, tentando torna-la mais forte,

sua dependência do fornecedor irá aumentar (CHANG et al., 2012).

A dependência é um processo de manutenção da relação dinâmico, sendo determinado

por ambas as partes pelos recursos e pelo poder na relação. Clientes com menor poder na

relação ou menor quantidade de recursos, tem maior dependência do fornecedor e, por

conseguinte, enfrenta situações de maior perda no momento de encerrar um relacionamento.

Em situações de alta dependência o cliente se vê forçado a calcular os sacrifícios e perdas do

encerramento de uma relação. Dessa forma a dependência é positivamente relacionada com

o comprometimento calculativo (GEYSKENS et al., 1996; GILLILAND; BELLO, 2002;

44

CHANG et al., 2012; YANAMANDRAM; WHITE, 2012).

De maneira inversa, caso o cliente perceba um alto grau de dependência em relação

à um fornecedor, sua motivação na criação de relações baseadas no afeto é diminuída

(HIBBARD; KUMAR; STERN, 2001). Nestes casos o cliente utiliza mais as considerações

de custos e de perda de benefícios, que considerações afetivas, fazendo com que a

dependência em um fornecedor atue de maneira negativa com o comprometimento afetivo

(WETZELS et al., 1998; CHANG et al. 2012).

Finalmente, Yanamandram e White (2010), em um estudo sobre a retenção de clientes

em ambiente B2B, através da utilização de Modelagem de Equações Estruturais,

identificaram que a dependência do fornecedor está positivamente relacionada com o

comprometimento calculativo e com a retenção de clientes.

2.6 Custos de mudança

A retenção de clientes é um dos objetivos principais de todas as empresas, e a criação

e manutenção de relações de longo prazo através de barreiras de troca de fornecedores é uma

das ferramentas que podem ser utilizadas (MORGAN; HUNT, 1994). A importância dos

custos de mudança na retenção de clientes é um tema encontrado em alguns estudos

(WETZELS; BLOEMER, 1998; WANG et al., 2010; EDWARD; SAHADEV, 2011; QIN et

al., 2012; DANESH et al., 2012; EBERLE, 2014; NESPOLO, 2014), mas sua ação em

situações pós falha de serviço foi pouco tratada na literatura. No estudo de Augusto de Matos

et al. (2013), apesar da influência dos custos de mudança ter um papel central no título do

artigo, o mesmo é tratado junto a outros construtos como qualidade e satisfação e seu papel

pós falha de serviço não tem uma confirmação. O mesmo ocorre no estudo de Wang et al.

(2010), no qual os custos de mudança são tradados de maneira desconectada do fato “falha

e recuperação de serviço”.

Os custos de mudança são todos os custos que o cliente terá a partir do momento que

este mude de fornecedor. Estes custos podem ser tanto financeiros, quanto de relacionamento

(LIU, 2006). Outros estudos como os de Patterson e Smith (2003) e Wathne et al. (2001)

destacam ainda, que os custos de mudança podem ser as percepções de tempo, recursos

financeiro e esforços investidos na relação. O estudo de Lee e Cunningham (2001) ressaltam

os custos existentes na busca de um novo fornecedor e os riscos envolvidos na nova relação.

Wang et al. (2010) definem custos de mudança como os custos ocorridos, uma única

vez, na troca de fornecedores ou mercado. Os autores argumentam que os custos de mudança

surgem de uma grande variedade de fatores, que incluem a natureza do produto ou serviço,

45

o tipo de cliente que a empresa fornecedora atende e estratégias e investimentos que o novo

fornecedor tem para o mercado.

O custo de mudança tem sido utilizado em vários frameworks que estudam lealdade

e retenção, além de terem um efeito mais importante que a satisfação quando se trata de

lealdade (BURNHAM et al., 2003). El-Manstrly (2015) argumenta que uma questão que se

mantém obscura em vários estudos é a utilização do construto custos de mudança na forma

unidimensional. Existem desvantagens em tratar o construto custos de mudança como

unidimensional, pois vários estudos apontam dimensões como custos de mudança financeiro

(BURNHAM et al., 2003), custos de mudança de procedimentos e custos de mudança

relacionais (PATTERSON; SMITH, 2003). O modelo proposto por Burnham et al. (2003),

apresentado na Figura 10, trata o construto custos de mudança como sendo multidimensional,

e cada uma dessas dimensões tem impactos em diferentes tipos de cliente e diferentes tipos

de ambientes.

Barroso e Picón (2012) vão além na discussão e propõem que o construto custos de

mudança é multidimensional e formado por seis dimensões, sendo elas (1) o custo da perda

de benefícios, (2) o custo da perda de relações pessoais, (3) o custo do risco econômico, (4)

o custo da avaliação de alternativas, (5) os custos de configuração inicial do serviço, neste

estudo tratados como custos de personalização, e (6) custos de perdas monetárias. O estudo

conclui que três das dimensões iniciais tem impacto positivos na relação custos da perda de

benefícios, custos da perda de relações pessoais e custos do risco econômico. Já os custos

relacionados à avaliação de alternativas, configuração inicial do serviço e perdas monetárias,

tem um aspecto negativo, pois forçam o cliente a ficar em uma relação, mesmo esta não

sendo mais satisfatória.

Figura 10: Modelo multidimensional dos Custos de Mudança

Fonte: Adaptado de Burnham et al. (2003)

46

2.6.1 Custos de mudança em Ambiente B2B

Um ponto que deve ser levantado, quando os custos de mudança são estudados em

ambientes B2B, é a dependência existente do cliente em relação ao fornecedor. Em algumas

situações o cliente precisa manter a relação com um fornecedor para que os objetivos possam

ser atingidos (LAM et al., 2004). Esta afirmação está alinhada às de Heide e John (1988)

que, em seu estudo, argumentam que investimentos feitos em serviços muito personalizados

não podem ser transferidos facilmente, o que criaria uma situação de custos de mudança

muito elevada. Este fato pode ser verificado em sistemas de informação adaptados a

situações específicas do cliente, ou configurações ou procedimentos próprios de setores

específicos da empresa, causando uma barreira à mudança no momento em que esses

benefícios operacionais adquiridos com o fornecedor atual precisam ser refeitos pelo novo

fornecedor.

Em situações de troca de fornecedor, a necessidade de reaprender procedimentos

empresariais, ou de desenvolver novas relações com o pessoal do novo fornecedor, apesar

de terem um aspecto não-monetário, podem desenvolver a percepção de grandes barreiras de

mudança por parte dos clientes. Como a maioria das operações em ambientes empresariais

são essenciais para o desempenho geral da organização, um comprador deve avaliar as

alternativas existentes afim de identificar um fornecedor viável para substituir o atual (LIU,

2006).

Do ponto de vista empresarial, o estabelecimento de relações pessoais, procedimentos

conhecidos e o contato direto com o pessoal do fornecedor atual, podem ser vistos como

custos de mudança e, assim, criar barreiras à mudança de fornecedores (LIU, 2006).

Adicionalmente, Jackson (1985) afirma que compradores empresariais tendem a ficar com o

mesmo fornecedor a fim de evitar os custos de mudança.

Custos de mudança percebidos indicam o quão fácil é, para um cliente, substituir um

fornecedor. Quanto menor a dependência que um cliente tem em relação à um fornecedor,

mais fácil será a avaliação das alternativas existentes no mercado DWYER et al., 1987).

Entretanto, o estresse emocional envolvido na busca de alternativas, na perda potencial de

investimentos feitos, monetários ou não, nos ajustes que devem ser feitos ao se adotar um

novo fornecedor, criam uma situação de inércia e dependência com o fornecedor atual,

contribuindo para o aumento nos custos de mudança percebidos (LIU, 2006).

Yanamandram e White (2006) realizaram um estudo exploratório e confirmatório de

um modelo de custos de mudança percebidos em ambientes B2B. Após a criação e

47

refinamento da escala, cinco dimensões de custos de mudança em ambientes B2B foram

identificadas, sendo elas: (1) custos de perda de benefícios, (2) custos antes da troca, (3)

custos após a troca, (4) custos de incerteza, (5) custos da perda do relacionamento com o

provedor. Sendo custos de mudança um construto multidimensional, e de acordo com os

estudos de Yanamandram e White (2006), o presente estudo tem como objetivo avaliar os

custos de mudança a partir das dimensões propostas pelos autores.

2.7 Retenção

A retenção de clientes pode ser definida como a repetição do comportamento de

compra. Este comportamento de compra não está associado à inclinação do cliente em

relação a marca, mas sim ao fato de realizar ou não a compra (HENNIG-THURAU; KLEE,

1997). Ranaweera e Prabhu (2003) definem retenção como uma propensão do cliente a

continuar com o provedor de serviços em um futuro próximo.

Aflaki e Popescu (2013) argumentam que um cliente pode deserdar, e que este

processo está relacionado à sua memória de experiências de encontros de serviços já

realizados. Assim, expectativas iniciais ou índice de lealdade do cliente em relação ao

fornecedor, ou fatores como contrato ou ambiente na qual a empresa está inserida, são pontos

avaliados pelo cliente no momento de uma decisão de recompra. Os autores acrescentam,

ainda, que eventos randômicos e a qualidade do serviço prestado ao cliente, são somados à

equação final que o cliente utiliza para determinar a continuidade do relacionamento.

Utilizando o trabalho de Rusbult (1980), que propõe um modelo de investimento para

relações pessoais, White e Yanamandram (2007) argumentam que, em um ambiente B2B, a

intenção de recompra é determinada pelo potencial atrativo de alternativas disponíveis e nos

recursos investidos na relação. O modelo proposto por Rusbult (1980) argumenta que os

recursos investidos na relação, criam fatores que diminuem a probabilidade que o

relacionamento se encerre. Diferentemente de relações pessoais, nos ambientes empresariais

o término de uma relação sempre está associado ao início de uma nova relação com um novo

fornecedor (WHITE; YANAMANDRAM, 2007).

Um ponto central que deve ser esclarecido é a diferença entre lealdade e retenção.,

que são construtos relacionados, mas não sinônimos. Retenção, ou “intenção de recompra”,

está mais relacionado à uma “intenção comportamental” (ZEITHAML et al. 1996), enquanto

a lealdade está mais relacionada à uma atitude em relação a marca (SODERLUND et al.,

2001).

48

Outro conceito que se aproxima da Retenção é a Fidelidade. Esses são conceitos mais

próximos, mas, ainda assim, distintos. Segundo Kotler (2003), a Fidelidade pode ser definida

como o grau em que os clientes estão predispostos a permanecer com sua empresa e a resistir

a ofertas da concorrência. Para Lovelock e Wright (2002), fidelidade em um contexto

empresarial, corresponde a intenção do cliente, de forma contínua por um período

prolongado de tempo, de comprar e recomprar os produtos e serviços de um fornecedor de

forma preferencialmente exclusiva e recomendando a marca a outras pessoas.

A fidelidade à marca pode se refletir em altas taxas de recompra e retenção de clientes,

mas estas taxas podem ter um significado diferente. Alguns clientes não vão embora por

inércia, indiferença, dependência do fornecedor ou por barreiras que são impostas à troca do

mesmo como contratos de longo prazo (KOTLER, 2003).

Os estudos de retenção de clientes são, em grande parte, relacionados à ambientes

B2C. Ambientes B2B tem características específicas e eventos únicos podem desencadear o

fim da relação (HOLLMANN et al., 2015). Adicionalmente, incidentes críticos negativos

influenciam a natureza e a magnitude da relação entre satisfação e participação no mercado

em ambientes B2B (VAN DOORN; VERHOEF, 2008).

Hollmann et al. (2015) argumentam que a deserção de clientes está relacionada à

vários fatores como preço, falhas de serviço, programas de fidelidade, competição e

diferenças individuais dos clientes. Os autores acrescentam que o relacionamento

fornecedor-cliente se dá a partir de um ciclo de vida, no qual a relação se inicia, passa por

uma faze de amadurecimento e, eventualmente, chega ao fim.

Adicionalmente, Hollmann et al. (2015) propõem 5 medidas a serem tomadas para

que se possa evitar o fim do relacionamento, sendo elas: (1) ir além dos objetivos do cliente,

percebendo quais são os valores organizacionais e individuais de forma a atendê-los; (2) ir

além do ciclo de 90 dias, que é um ciclo no qual os clientes em contextos B2B percebem a

possibilidade de continuar ou não com o fornecedor; (3) ir além de grandes incidentes, pois

não apenas os grandes incidentes levam uma relação ao fim, mas também incidentes de

pequeno porte podem, caso ocorram continuadamente, levar uma relação ao fim; (4) ir além

de questões organizacionais, tratando o cliente de maneira mais pessoal e próxima, evitando

relações estritamente corporativas e; (5) ir além da “última gota”, pois a busca pelas razões

da deserção do cliente não pode se limitar ao último evento, pois é possível que um conjunto

de eventos tenha levado o cliente a trocar de fornecedor.

49

Em situações de falha e recuperação de serviços, a qualidade percebida na

recuperação da falha pode levar a níveis mais altos de comprometimento (TAX et al., 1998).

White e Yanamandram (2007), em seu estudo sobre clientes insatisfeitos em ambientes B2B,

identificaram uma alta correlação entre o comprometimento calculativo e a retenção de

clientes. Gounaris (2005) e Chang et al. (2012) argumentam que existe uma relação entre

comprometimento calculativo e comprometimento afetivo com a retenção de clientes.

Concomitantemente, os estudos de Wang e Chang (2013) mostram que existe uma

relação direta entre justiça interacional e comprometimento, e uma relação indireta entre

justiça procedural e justiça distributiva e comprometimento. Adicionalmente, Venetis e

Ghauri (2004) estudaram as relações existentes entre o Comprometimento Afetivo e

Calculativo com a retenção de clientes, encontrando suporte parcial para sua hipótese. Com

base nisso, percebe-se a oportunidade de se verificar empiricamente o comprometimento e a

sua relação com a retenção de clientes e, sendo assim, apresentam-se as hipóteses de pesquisa

H1a e H1b:

H1a: A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento afetivo

percebido após a recuperação de falhas de serviço.

H1b: A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento

calculativo percebido após a recuperação de falhas de serviço.

Adicionalmente ao comprometimento, os estudos de Tax et al. (1998) também

identificaram que a satisfação com a recuperação da falha de serviço pode levar a níveis mais

altos de confiança. Os estudos de Wang e Chang (2013), que tratam de situações de

recuperação de falhas de serviços em restaurantes, identificaram uma relação entre a

confiança e o comprometimento. Os estudos de Gounaris (2005) e Chang et al. (2012)

também corroboram com essa possível relação, porém Chang et al. (2012) propõem que a

relação da confiança com o comprometimento calculativo é negativa e com o

comprometimento afetivo é positiva. Morgan e Hunt (1994) argumentam que a confiança é

um importante antecedente do comprometimento, e que este estaria relacionado à retenção

de clientes. Com base nisso, percebe-se a oportunidade de se verificar empiricamente a

confiança e a sua relação com o comprometimento do cliente em relação ao fornecedor e,

sendo assim, apresentam-se as hipóteses de pesquisa H2a e H2b:

H2a: O comprometimento afetivo de clientes é positivamente relacionado à confiança

percebida após a recuperação de falhas de serviço.

H2b: O comprometimento calculativo de clientes é positivamente relacionado à

50

confiança percebida após a recuperação de falhas de serviço.

A dependência do cliente em relação à um fornecedor é um construto presente em

vários trabalhos que estudam a retenção de clientes em ambientes B2B (GEYSKENS et al.,

1996; YANAMANDRAM; WHITE, 2005, 2006, 2010, 2012; CHANG et al., 2012). A

dependência do cliente está ligada diretamente à sua retenção, pois o cliente não consegue

localizar alternativas viáveis ao serviço que está sendo oferecido atualmente

(YANAMANDRAM; WHITE, 2010, 2012). Dessa forma apresenta-se a hipótese de

pesquisa H3a:

H3a: A retenção do cliente é positivamente relacionada à dependência do cliente em

relação ao fornecedor.

Geyskens et al., (1996) argumentam que, em uma relação de dependência, a não

exploração dessa dependência pela parte mais forte da relação pode gerar maiores níveis de

confiança no fornecedor. Beldad et al. (2010), a partir de uma revisão literária, teorizam que,

em relações de dependência, o cliente passa a confiar que o fornecedor irá cumprir com o

que promete, aumentando os níveis de confiança por parte do cliente. Sendo assim,

apresenta-se a hipótese de pesquisa H3b:

H3b: A confiança percebida pelo cliente no fornecedor é positivamente relacionada à

dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Geyskens et al. (1996), Gilliland e Bello (2002), Gounaris (2005), Chang et al. (2012)

e Yanamandram e White (2005, 2006, 2010 e 2012), propuseram que a dependência do

fornecedor tem relação com o comprometimento, porém Chang et al. (2012) propõem que a

relação da dependência com o comprometimento calculativo é positiva e com o

comprometimento afetivo é negativa. Sendo o comprometimento um construto

multidimensional, pode-se apresentar as hipóteses de pesquisa H3c e H3d:

H3c: O comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor é

positivamente relacionado à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

H3d: O comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor é

positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Alguns estudos têm tradado os custos de mudança como unidimensionais, mas que

existem vantagens no estudo dos custos de mudança como um construto multidimensional

(EL-MANSTRLY, 2015). Barroso e Picón (2012) identificaram seis dimensões dos custos

de mudança. Segundo Lam et al. (2004) personalizações e alterações feitas nos serviços

51

podem criar importantes barreiras à mudança de fornecedor devido à necessidade de

configuração e personalização do serviço. Liu (2006) e Jackson (1985) argumentam que as

relações pessoais, os procedimentos aprendidos e o contato direto com o pessoal do

fornecedor atual, criam barreiras à troca. Yanamandram e White (2010) desenvolveram um

modelo de custos de mudança em ambientes B2B com cinco dimensões, no qual a dimensão

Custos de Mudança de Perda de Benefícios está diretamente ligada à Retenção. Sendo assim,

apresentam-se as hipóteses de pesquisa H4a, H4b, H4c, H4d e H4e:

H4a: Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados à

retenção de clientes.

H4b: Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados à

retenção de clientes.

H4c: Os custos de mudança pós troca são positivamente relacionados à retenção de

clientes.

H4d: Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados à retenção

de clientes.

H4e: Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente

relacionados à retenção de clientes.

Além do estresse emocional relacionado a buscas de alternativas, maiores custos de

mudança podem ocasionar níveis mais elevados de comprometimento, conforme proposto

por White e Yanamandram (2007). Adicionalmente, Jones et al. (2007) argumentam que

custos de mudança sociais e de benefícios estão relacionados ao comprometimento afetivo,

enquanto custos de mudança de procedimentos estão relacionados ao comprometimento

calculativo. Finalmente, apresentam-se as hipóteses de pesquisa H5a, H5b, H5c, H5d, H5e,

H5f, H5g, H5h, H5i e H5j:

H5a: Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados

ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5b: Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao

comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5c: Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao


H5d: Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao

52


H5e: Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente

relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5f: Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados ao

comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

H5g: Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao

comprometimento do cliente em relação ao fornecedor.

H5h: Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao


H5i: Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao


H5j: Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente

relacionados ao comprometimento do cliente em relação ao fornecedor.

Weun et al. (2004) argumentam que a severidade da falha tem um impacto negativo

na confiança, no comprometimento e no boca-a-boca positivo. Concomitantemente, Wang e

Chang (2013) afirmam que a severidade da falha percebida pelo cliente é um fator crítico da

qualidade do relacionamento, isto é, na confiança e no comprometimento. Finalmente

McQuilken e Robertson (2011) acrescentam que a severidade da falha está ligada a intenções

dos clientes em reclamar, boca-a-boca negativo e a intenção do cliente em desertar. Dessa

forma, apresentam-se as hipóteses de pesquisa H6a, H6b, H6c e H6d.

H6a: A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à retenção do

cliente.

H6b: A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à confiança do

cliente no fornecedor.

H6c: A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao

comprometimento afetivo do cliente no fornecedor.

H6d: A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao

comprometimento calculativo do cliente no fornecedor.

53

2.8 Hipóteses e Modelo Teórico Proposto

Visando melhor compreensão em torno das hipóteses da pesquisa, a Tabela 3

apresenta uma lista das hipóteses testadas no estudo, reunindo os construtos

comprometimento calculativo e afetivo, confiança, custos de mudança de forma

multidimensional, dependência, severidade da falha e retenção.

Tabela 3: Resumo de Hipóteses Testadas no Estudo Hipótese

H1a A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento afetivo percebido após a recuperação de falhas de serviço.

H1b A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento calculativo percebido após a recuperação de falhas de serviço.

H2a O comprometimento afetivo de clientes é positivamente relacionado à confiança percebida após a recuperação de falhas de serviço.

H2b O comprometimento calculativo de clientes é positivamente relacionado à confiança percebida após a recuperação de falhas de serviço.

H3a A retenção do cliente é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

H3b A confiança percebida pelo cliente no fornecedor é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

H3c O comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor é positivamente relacionado à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

H3d O comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

H4a Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados à retenção de clientes.

H4b Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados à retenção de clientes.

H4c Os custos de mudança pós troca são positivamente relacionados à retenção de clientes.

H4d Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados à retenção de clientes.

H4e Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados à retenção de clientes.

H5a Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5b Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5c Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5d Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5e Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

H5f Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

H5g Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

54

Hipótese

H5h Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

H5i Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

H5j Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

H6a A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à retenção do cliente.

H6b A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à confiança do cliente no fornecedor.

H6c A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao comprometimento afetivo do cliente no fornecedor.

H6d A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao comprometimento calculativo do cliente no fornecedor.


O modelo, apresentado na Figura 11, foi desenvolvido a partir dos modelos teóricos

propostos por Tax et al. (1998), Weun et al. (2004), Yanamandram e White (2007), Henning-

Thurau e Klee (1997), Agustin e Singh (2002 apud EBERLE, 2014), Morgan e Hunt (1994),

Wang et al. (2011) e Burnham et al. (2003).

Figura 11: Modelo Teórico Proposto


55

CAPÍTULO III

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

O presente capítulo trará uma visão geral dos aspectos metodológicos que orientaram

esta investigação. Primeiramente vai ser apresentada a caracterização da pesquisa, os

procedimentos de coleta e a análise dos dados.

3.1 Caracterização da Pesquisa

Esta pesquisa utilizou os pressupostos sugeridos por Hair Jr., Black, Babin, Anderson e

Tatham (2009) e Malhotra, Birks e Wills (2012) para estudos de natureza quantitativa,

caracterizando esta pesquisa como descritiva, com a utilização de um levantamento (survey),

com corte transversal único.

A pesquisa descritiva tem como objetivo entender características de determinada

população ou fenômeno ou verificar a relação entre variáveis (GIL, 2008). A pesquisa

descritiva de natureza quantitativa utiliza a coleta estruturada de dados de um número

representativo de respondentes, a tabulação e à verificação das frequências e das interações

das variáveis pesquisadas entre si (HAIR Jr. et al., 2009; MALHOTRA; BIRKS; WILLS,

2012). Esta pesquisa, de caráter descritivo, teve como objetivo identificar antecedentes de

retenção de clientes de serviços de Tecnologia da Informação, em ambientes B2B, em

situações pós-falha e recuperação de serviços.

Segundo Churchill Jr. (1999), as pesquisas descritivas possuem uma formalidade e são

estruturadas, normalmente, através de hipóteses, descritas em um modelo teórico. O autor

destaca, ainda, que a utilização do método de levantamento (survey) com corte transversal é

amplamente utilizado. O método survey é aplicado a uma amostra da população em um

questionário estruturado com perguntas padronizadas, de forma a obter informações dos

respondentes sobre seus comportamentos, intenções, percepções, motivações e características

(HAIR Jr. et al., 2009; MALHOTRA; BIRKS; WILLS, 2012).

3.1.1 Variáveis Pesquisadas

De acordo com o modelo teórico apresentado na Figura 11, seis construtos foram

56

abordados e testados. Na Tabela 4 estão apresentadas as variáveis pesquisadas através da

survey. Os trabalhos que serviram como referência para a criação do instrumento de pesquisa

também estão apresentados na Tabela 4.

Tabela 4: Escalas Utilizadas no Estudo

Construtos Itens de Escala Bloco Item Escalas Utilizadas

Retenção RETE_1 1 1 Escala binária (Continuar ou trocar de fornecedor)

Severidade da Falha SEVE_1 a 3 2 1; 2 e 3 Weun et al. (2004); Tang (2014)

Dependência do Fornecedor

DEPE_1 a 3 3 4; 5 e 6 Ganesan (1994); Yanamandram e White (2010); Chang et al. (2012)

Comprometimento Calculativo

COMC_1 a 3 4 7; 8 e 9 Gustafsson et al. (2005), Chang et al., (2012)

Comprometimento Afetivo

COMA_1 a 3 10; 11 e 12

Confiança CONF_1 a 7 13; 14; 15; 16; 17; 18 e 19

Doney e Cannon (1997); De Andrade et al. (2011); Nespolo (2014)

Custos de Perda de Benefícios

CMPB_1 a 2 20 e 21 Yanamandram e White

(2006, 2010); Olou (2014) Custos Antes da Mudança

CMAM_1 a 3 22; 23 e 24

Custos Pós a Mudança CMPM_1 a 3 25; 26 e 27

Custos de Incerteza CMIN_1 a 4 28; 29; 30 e 31

Custos de Perda de Relacionamento

CMPR_1 a 3 32; 33 e 34


Para a variável Severidade da Falha (SEVE), foi utilizada a escala desenvolvida por

Tang (2014). Esta escala é baseada nos estudos de Weun et al. (2004), e validada por Tang

(2014) através de análise fatorial e verificação de confiabilidade através da utilização do

coeficiente alfa de Cronbach. A análise do grau de Dependência do Fornecedor, se deu a partir

da utilização da escala desenvolvida por Ganesan (1994), e posteriormente utilizada nos

estudos de Yanamandram e White (2010) e Chang et al. (2012).

Para as variáveis Comprometimento Calculativo (COMC) e Comprometimento

Afetivo (COMA) foi utilizada a escala desenvolvida por Gustafsson et al. (2005). Esta escala

57

foi posteriormente utilizada nos estudos de Chang et al. (2012). A variável Confiança (CONF)

foi considerada no modelo proposto como sendo unidimensional. A escala utilizada no estudo,

com nove itens, foi adaptada de Doney e Cannon (1997), contendo os itens de 1 a 7. Esta

escala já foi testada e validada nos estudos de Milan (2006), De Andrade et al. (2011), Milan

e De Toni (2012), Milan et al., (2013), Eberle (2014) e Nespolo (2014).

Para Custos de Perda de Benefícios, Custos Antes da Mudança, Custos Pós a Mudança,

Custos de Incerteza e Custos de Perda de Relacionamento, foi utilizada a escala de medição

dos custos de mudança em ambientes de serviços B2B proposta por Yanamandram e White

(2006), e revalidada em um estudo posterior dos próprios autores (YANAMANDRAM;

WHITE, 2010).

O instrumento de coleta de dados foi finalizado com a utilização de questões para o

levantamento de informações a fim de caracterizar o perfil dos entrevistados. O questionário

elaborado para esta pesquisa está disponível no Apêndice A.

3.1.2 População-alvo e Amostra

Considerando a técnica de informantes-chave, que propõe que os informantes devem

ser selecionados com base nas suas qualificações, no conhecimento especializado e na sua

posição na empresa, a pesquisa será realizada em empresas de setores variados da economia

do Brasil. Os participantes do estudo foram gestores de Tecnologia da Informação. Este cargo

foi escolhido, pois são estes que recebem o serviço de suporte, que contratam as empresas

terceirizadas, e que têm que reportar à alta administração os sucessos e as falhas do serviço

(KUMAR; STERN; ANDERSON, 1993).

Oliveira (2001) define amostragem não probabilística como “aquela em que a seleção

dos elementos da população para compor a amostra depende ao menos em parte do

julgamento do pesquisador ou do entrevistador no campo”, e amostra por conveniência como

“A seleção de membros da população mais acessíveis”. Devido ao fato dos participantes da

pesquisa não terem sido escolhidos de forma aleatória, a amostra utilizada no estudo foi

definida como não probabilística e por conveniência.

O tamanho da amostra ainda é um assunto que gera discussões, pois esta depende do

tipo de análise estatística a ser realizada no estudo, e existem, ainda, autores que discordam

sobre o número de respondentes a ser utilizando dentro de uma mesma análise estatística

(DAMÁSIO, 2012).

58

Para que fosse realizada a etapa proposta por Churchill (1979) de validação da escala,

foi utilizada a análise fatorial, que, segundo Hair Jr. et al. (2009) “é uma técnica de

interdependência, cujo propósito é definir a estrutura inerente entre as variáveis na análise”.

Neste caso uma amostra com um número N menor que 50 respondentes dificulta a realização

das análises, sendo o tamanho mínimo da amostra de pelo menos 100 respondentes (HAIR

JR. et al., 2009). Hair Jr. et al. (2009) indica, ainda, que existam no mínimo 5 (cinco) casos

para cada variável.

Cattell (1978), por sua vez indica um número N de, pelo menos, 250 respondentes,

existindo uma razão de 3 a 6 respondentes por item. Já Everitt (1975) sugere que existam,

pelo menos, 10 respondentes para cada item do questionário. O consenso é de que quanto

maior a amostragem, mais preciso será o resultado da análise (DAMÁSIO, 2012).

Outra técnica estatística utilizada no estudo é a técnica de Regressão Logística. De

acordo com recomendações encontradas na literatura, para a utilização da técnica de

Regressão Logística, o número mínimo de casos deve ser de 9 casos para cada variável

independente presente na equação. Baseando-se no modelo proposto na Figura 11, o número

máximo de variáveis independentes é de 13, fazendo com que a amostra mínima do estudo

seja de 117 questionários. (HAIR Jr. et al., 2009).

A partir das técnicas a serem utilizadas no estudo, Análise Fatorial, que necessita de

pelo menos 5 respondentes por item do questionário, levando em consideração que o

questionário que mede os custos de mudança tem 5 dimensões e 15 perguntas, e Regressão

Logística, que requer pelo menos 9 respondentes para cada variável independente presente na

equação, a literatura indica que o número mínimo de respondentes foi de 117 casos.

3.1.3 Validação do Instrumento de Coleta de Dados

Após a elaboração e estruturação do instrumento de coleta de dados da pesquisa, este

passou por um procedimento de validação conhecido como validade de face (KINNEAR;

TAYLOR, 1996) ou validade nominal (MALHOTRA; BIRKS; WILLS, 2012). A validação

de face é um procedimento no qual especialistas observam se os itens existentes na escala

parecem claros e adequados ao que se propõem medir. (HAIR Jr. et al., 2009; LUCIAN e

DORNELAS, 2014).

Posteriormente a validação de face, foram realizados três testes, a dimensionalidade,

a análise de confiabilidade e a validade convergente. Estes, segundo Hair Jr. et al. (2009), são

59

os passos necessários para validação de uma escala em Marketing. A dimensionalidade trata

da unidimensionalidade dos itens de uma escala múltipla, significando que estes estejam

relacionados uns com os outros e representando um conceito único. Neste aspecto a análise

fatorial tem um aspecto fundamental na avaliação da dimensionalidade dos itens de uma

escala.

A confiabilidade é o grau de consistência entre as múltiplas medidas de uma variável,

de forma que as respostas não sejam muito variadas, possibilitando que medidas tomadas em

um determinado instante seja confiável. O coeficiente alfa de Cronbach é a medida mais

amplamente utilizada para avaliar a consistência de uma escala, sendo que regras práticas

sugerem que seu valor fique acima de 0,6 (HAIR Jr. et al., 2009).

Finalmente, a validade convergente efetua uma avaliação do grau de correlação que

duas medidas do mesmo conceito têm. Uma das maneiras de se verificar a validade

convergente é através das cargas fatoriais, indicando que os fatores convergem para um ponto

comum. As cargas fatoriais devem ser estatisticamente significantes, o que na prática requer

valores aguais ou acima de 0,5 (HAIR Jr. et al., 2009).

3.1.4 Pré-teste do Instrumento de Coleta de Dados

De forma a identificar possíveis problemas com o questionário foi realizada a etapa

de pré-teste. O pré-teste foi realizado com 14 participantes do estudo, nos seus ambientes de

trabalho, obtendo um total de 22 questionários, pois cada participante poderia responder o

questionário uma vez para cada situação de retenção ou deserção. Foram analisadas a

compreensão geral do texto, o tempo de resposta do questionário e a ordem das perguntas

(Hair Jr. et al., 2009; MALHOTRA, 2014).

A coleta dos dados foi realizada pessoalmente pelo pesquisador com a intenção de

orientar os respondentes e detectar possíveis alterações a serem feitas. O tempo médio para

preenchimento do questionário foi de 5 minutos, para os participantes que responderam ao

questionário em apenas uma das situações, retenção ou deserção. Nos casos que o participante

poderia responder por ter vivenciado as duas situações de interesse do estudo, retenção ou

deserção, o tempo médio de resposta foi de 11 minutos. De forma geral os participantes não

tiveram dificuldades na compreensão das questões, não sendo necessários ajustes no

questionário.

60

3.1.5 Coleta e Processamento dos Dados

Malhotra, Birks e Wills (2012), definem a coleta de dados como o momento em que o

pesquisador entra em contato com os envolvidos na pesquisa para que se possa entregar o

questionário e realizar a pesquisa.

Dado o tamanho da amostra, a forma de coleta de dados definida para esta pesquisa se

deu a partir de duas maneiras: (1) o questionário foi entregue pelo próprio pesquisador em

empresas nas quais o mesmo tem acesso à equipe decisora em questões relacionadas a TI, e

(2) através da utilização de alunos de graduação em cursos de Sistemas de Informação,

Ciência da Computação e Redes de Computadores, que atuaram como pesquisadores junto

aos gestores das empresas às quais estão trabalhando.

Antes da análise dos dados que foram coletados na pesquisa, foi necessário filtrar as

informações de forma que foi possível localizar erros de digitação, dados omissos ou não

respostas (missings) e observações atípicas (outliers), o que é aprofundado na sequência.

3.2 Procedimento para Análise dos Dados

Segundo Hair Jr. et al. (2009), as técnicas multivariadas possibilitam que o

pesquisador tenha um grande poder analítico, mas também exige maior responsabilidade, de

forma a garantir que a estrutura estatística e teórica na qual se baseiam também está bem

sustentada. O autor argumenta que é necessário que sejam examinados os dados antes da

aplicação de qualquer técnica multivariada.

Para que fossem analisados os dados, foi utilizada estatística descritiva multivariada

de dados, a partir da técnica de Regressão Logística. Esta é uma das técnicas mais utilizadas

em pesquisas em Administração, especialmente na área de Marketing (MATOS et al., 2004;

SÁRIS; BATISTA-FOGUET; COENDERS, 2007; EBERLE, 2014; NESPOLO, 2014).

3.2.1 Dados Perdidos

Hair Jr. et al. (2009), define que dados perdidos (missings) são resultados de processos

que podem ser eventos sistemáticos externos ao respondente, como erros de entrada de dados

ou de coleta, ou qualquer ação por parte do respondente, como a recusa em responder uma

questão. Os impactos dos dados perdidos na pesquisa podem ser: (1) de modo prático, a

redução do número de respondentes disponível, e assim do tamanho da amostra, ou (2) de

forma substantiva, a possibilidade de viés estatístico a partir da utilização de dados não-

61

aleatórios.

Para que esses dados perdidos sejam tratados Hair Jr. et al. (2009), define um processo

de quatro etapas a serem realizadas, que são: (1) determinar o tipo de dados perdidos; (2)

determinar a extensão de dados perdidos; (3) diagnosticar a aleatoriedade dos processos de

perda de dados; e, (4) selecionar o método de atribuição. Finalmente, alguns autores indicam

o percentual aceitável de dados perdidos de até 10% (HAIR Jr. et al., 2009; BYRNE, 2010).

Finalmente, foi utilizado o método de atribuição de dados perdidos de acordo com as

análises dos procedimentos a serem realizados, conforme sugerido por Hair Jr. et al. (2009).

Para este estudo foi utilizada a abordagem Expectation-Maximization (EM). Este processo

representa um método interativo da verossimilhança para estimar e atribuir dados perdidos, de

forma que dados perdidos são substituídos pela média dos dados disponíveis.

3.2.2 Observações Atípicas

Observações atípicas (outliers), segundo Hair Jr. et al. (2009), “são aquelas que

contém combinações únicas de características identificáveis como sendo notavelmente

diferentes”. Devido ao fato de que as observações atípicas podem implicar em distorções das

variâncias e das covariâncias entre os indicadores ou variáveis, afetando os resultados obtidos

através da Modelagem de Equações Estruturais (MME), estes casos devem receber

tratamento especial (EBERLE, 2014; NESPOLO, 2014).

As observações atípicas podem ser divididas em quatro classes, sendo elas: (1) erro

de procedimento, como erros na entrada ou codificação de dados, (2) evento extraordinário,

explicando a peculiaridade de uma situação, (3) observações extraordinárias, na qual o

pesquisador não possui uma explicação para o fato, ou (4) únicas em sua combinação, que

são observações que não tem valores particularmente altos, mas que sua combinação é

incomum (HAIR Jr. et al., 2009).

Observações atípicas podem ser: (1) univaridas: apresentam escores extremos em uma

variável (KLINE, 2011); (2) bivariadas: podem ser avaliadas conjuntamente com um diagrama

de dispersão; e (3) multivariadas: apresentam escores extremos em mais de uma variável. Já

em relação a manter um registro ou eliminar uma observação que se apresentou de forma

atípica, Hair Jr. et al. (2009) propõe que estas só devem ser eliminadas quando os valores estão

visivelmente fora da normalidade e que não representam as observações da população estudada

(HAIR Jr. et al., 2009).

62

3.2.3 Estatísticas Descritivas

A descrição dos dados obtidos, a caracterização do comportamento isolado de cada

uma das variáveis do conjunto das observações, é um dos cuidados iniciais que o pesquisador

deve ter. A Estatística Descritiva, através da análise univariada, proporciona (1)

caracterização do que é típico no grupo, (2) indica a variabilidade dos indivíduos, e (3)

verifica a distribuição dos indivíduos em relação a determinadas variáveis (GIL, 2008).

Para caracterização do que é típico no grupo, em um questionário que utilizará escala

do tipo Likert, foram utilizadas a mediana (SVENSSON, 2001), para indicação da

variabilidade dos indivíduos e da distribuição em relação a determinadas variáveis foram

utilizados a média, a frequência percentual e o desvio padrão (GIL, 2008).

3.2.4 Análise Fatorial Exploratória

Segundo Hair Jr. et al. (2009), análises multivariadas são aquelas se referem a técnicas

estatísticas que analisam múltiplas medidas sobre indivíduos de forma simultânea. Neste

trabalho serão utilizadas a Análise Fatorial Exploratória e a Análise Fatorial Confirmatória.

A análise fatorial exploratória é uma das primeiras técnicas multivariadas a ser

utilizada, pois permite a aplicação de outras técnicas multivariadas. A análise fatorial é uma

técnica de interdependência, e tem como objetivo principal definir a estrutura subjacente da

matriz de dados, direcionando-se a analisar a estrutura das correlações entre um grande

número de variáveis, definindo estruturas subjacentes denominados fatores (HAIR Jr. et al.,

2009).

A análise foi realizada de forma a atingir um dos três objetivos: (1) identificar

dimensões das variáveis; (2) identificar um novo conjunto, menor, de variáveis não-

correlacionadas; e (3) identificar, em um conjunto maior, um conjunto menor de variáveis

que se destacam (MALHOTRA, 2001).

Para que seja realizada a identificação das dimensões propostas no estudo foi realizada

uma análise fatorial exploratória com todas as variáveis de todos os construtos, com o objetivo

de se verificar a dimensionalidade dos mesmos. Com base nos valores indicados na literatura,

foi utilizada uma carga fatorial mínima de 0,60, adequada para o grande número de variáveis

utilizadas (HAIR Jr. et al., 2009).

63

3.2.5 Análise Fatorial Confirmatória

A Análise Fatorial Confirmatória permite testar quão bem variáveis medidas

representam os construtos. Na análise fatorial confirmatória o pesquisador define quais

variáveis estão relacionadas a construtos de forma a verificar se estas têm cargas fatoriais

significativas (HAIR Jr. et al., 2009).

A partir da técnica de Análise Fatorial Confirmatória é possível verificar o ajuste entre

os dados observados e um modelo construído a partir da teoria. As relações entre variáveis

latentes e indicadoras é analisada a partir de técnicas de modelagem de equações estruturais

(LEÓN, 2011).

A utilização da Análise Fatorial Confirmatória neste trabalho tem como objetivo a

validação do instrumento de mensuração das variáveis pesquisadas. Diante da formulação

teórica dos construtos, as escalas foram definidas de forma a operacionalizar a pesquisa a

partir da formulação teórica.

3.2.6 Regressão Logística

A análise de Regressão Logística foi utilizada para que se pudesse identificar a força

das relações entre as variáveis pesquisadas, possibilitando a identificação de cada variável

independente em relação às variáveis dependentes existentes no estudo. A Regressão

Logística permite, ainda, a análise de dados quando estes não apresentam características

paramétricas das variáveis (HAIR Jr. et al., 2009; HOSMER; LEMESHOW; STURDIVANT,

2013).

A regressão logística é uma técnica especial de regressão, na qual a variável

dependente é do tipo binária (HAIR Jr. et al., 2009). O objetivo final, ao se utilizar este

modelo de análise, é o mesmo que outro tipo de regressão, como a regressão linear, que é o

de encontrar o modelo que melhor descreve a relação entre variáveis dependentes e

independentes (HOSMER; LEMESHOW; STURDIVANT, 2013).

Segundo Tabachnick e Fidell (2013) a regressão logística é apontada como sendo a

melhor técnica multivariada nas situações em que a variável dependente não é paramétrica.

Ainda segundo Tabachnick e Fidell (2013) a regressão logística é relativamente livre de

restrições e capaz de analisar uma complexa variedade de preditores. Adicionalmente, Hair

Jr. et al. (2009) acrescentam que a regressão logística não depende da suposição de

64

normalidade das variáveis, fazendo com que a regressão logística seja uma técnica de maior

aplicabilidade.

A utilização de variáveis dependentes e independentes binárias, permite uma melhor

visualização do efeito da presença de uma variável independente em relação à uma variável

independente (TABACHNICK; FIDELL, 2013). Dessa forma, as escalas do tipo Likert de 5

pontos foram transformadas em escalas binárias, tendo as respostas valores de 0 ou 1. O ponto

de corte de cada uma das escalas se deu através da utilização da mediana. Valores iguais ou

inferiores à mediana foram codificados como 0. Valores superiores à mediana foram

codificados como 1 (VAN DOORN et al., 2013).

Visando identificar o modelo final, através da manutenção ou retirada de variáveis do

modelo de regressão, foi utilizado o método Backward LR. Com este processo é possível se

excluir variáveis a partir de um modelo mais amplo, obtendo-se apenas aquelas que possuem

relações construtivas e relevantes para o modelo final (TABACHNICK; FIDELL, 2013;

ARAÚJO, 2012).

Para que o modelo final possa ser avaliado, foi utilizado o teste ajuste do modelo

Estatística Hosmer-Lemeshow. Este verifica se o modelo gera valores não significativos de

X2. Para um modelo logístico, os valores desta estatística devem ser superiores a 0,05

(TABACHNICK; FIDELL, 2013; HOSMER; LEMESHOW; STURDIVANT, 2013;

ARAÚJO, 2012).

65

CAPÍTULO IV

ANÁLISE DOS DADOS E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

O presente capítulo trata das análises dos dados coletados a partir da survey.

Inicialmente serão apresentadas as estatísticas descritivas, de maneira a caracterizar a amostra.

Em seguida serão efetuadas as análises multivariadas e testes estatísticos de maneira que

possam ser confirmadas ou não as hipóteses propostas no estudo.

4.1 Caracterização da Amostra

A pesquisa foi operacionalizada através da utilização de um questionário estruturado,

aplicado entre os meses de maio e agosto de 2016 junto à gestores de Tecnologia da Informação.

Cada gestor poderia responder ao questionário duas vezes, uma vez para uma situação de

insatisfação e recuperação do serviço, mas que a relação com o fornecedor continuou, e outra

vez para uma situação de insatisfação e recuperação de serviços, mas que o cliente escolheu

trocar de fornecedor. Ao todo 134 empresas participaram do estudo, com um total de 171

questionários respondidos.

A seguir serão apresentadas as tabelas que caracterizam a amostra em termos de

frequências relativas de sexo, faixa etária, número de funcionários da empresa, tempo como

cliente do fornecedor de serviços de TI, setor de atividade da empresa e estado.

A Tabela 5 demonstra a distribuição dos participantes do levantamento por sexo. 93,28%

dos respondentes foram homens, e 6,72% mulheres.

Tabela 5: Características de Sexo da amostra pesquisada Sexo Frequência Relativa Masculino 93,28% Feminino 6,72% Total 100%

Fonte: Coleta de dados (2016)

Dentre os participantes do levantamento 76,12% está na faixa entre 26 e 45 anos. Fato

já esperado, pois os ocupantes do cargo de gestor são os novos profissionais de Tecnologia

66

formados após a revolução tecnológica dos anos 1990. Os percentuais de faixa etária podem

ser vistos na Tabela 6.

Tabela 6: Faixa etária da amostra pesquisada Idade Frequência Relativa Até 25 anos 5,97% 26 a 35 anos 44,03% 36 a 45 anos 32,09% 45 a 60 anos 16,42% 60 anos ou mais 1,49% Total 100%


Em relação ao tamanho das empresas, obteve-se uma grande variação. Ao todo 134

empresas fizeram parte da pesquisa. Os valores vão desde empresas com apenas 5 funcionários,

até grandes empresas com mais de 22.000 funcionários. A distribuição de empresas por número

de funcionários segundo os critérios de classificação de porte das empresas do IBGE está

apresentada na Tabela 7.

Tabela 7: Número de Funcionários da amostra pesquisada Tamanho Frequência Relativa Micro 14,93% Pequena 25,37% Média 8,96% Grande 50,75% Total 100%


O tempo como cliente do serviço de TI está disponível na Tabela 8. Os valores foram

convertidos para anos, de forma que todos fossem apresentados em uma única unidade de

tempo. Na pesquisa puderam ser identificadas relações que duram/duraram 6 meses, até

relações de longa duração, que duram/duraram 24 anos.

Tabela 8: Tempo de relacionamento com o fornecedor da amostra pesquisada Idade Frequência Relativa Até 2 anos 25,73% 2 a 4 anos 28,65% 4 a 8 anos 29,24% 8 anos ou mais 16,37% Total 100%


Entre as empresas que participaram do estudo, o maior percentual, de 52,24%, foi das

empresas do setor de serviços, em seguida as empresas do setor de comércio com 28,36%. A

distribuição das empresas por setor está apresentada na Tabela 9.

67

Tabela 9: Setor de atuação da amostra pesquisada Idade Frequência Relativa Serviço 52,24% Comércio 28,36% Governamental 13,43% Indústria 5,97% Total 100%


Devido ao fato de a amostra ter sido coletada por conveniência, grande parte das

empresas participantes do estudo encontram-se no estado de Pernambuco, chegando a um

percentual de 89,55% do total de empresas pesquisadas. A distribuição de empresas por estado

está disponível na Tabela 10.

Tabela 10: Estado de endereço da amostra pesquisada Idade Frequência Relativa Pernambuco 89,55% Piauí 3,73% São Paulo 2,24% Ceará 1,49% Rio Grande do Norte 0,75% Maranhão 0,75% Bahia 0,75% Tocantins 0,75% Total 100%


Finalmente, foi pesquisado o tipo de serviço de TI que as empresas utilizavam, e que

tiveram algum momento de insatisfação. Essas situações de insatisfação e recuperação foram o

objeto do estudo. Os serviços mais citados na pesquisa foram os de provedores de acesso à

Internet com 32,16%, seguidos pelos serviços de hospedagem de sites, aplicações ou stream

através da internet e manutenção e reparação de computadores e equipamentos, ambos com

12,28%. A distribuição de tipos de serviços de TI pode ser vista na Tabela 11.

Outros serviços aparecem na listagem que podem ser destacados são os serviços de

Desenvolvimento e uso de software próprio, com 9,94%, Suporte e manutenção e software,

com 9,35% e Consultoria em sistemas e processos em TI, com 7,02%.

68

Tabela 11: Tipos de Serviços de TI Idade Frequência Relativa Provedores de acesso à rede de comunicação (Internet), provedores de voz sobre protocolo IP - VOIP

32,16%

Hospedagem de Sites; hospedagem de aplicações ou stream de som e imagem através da Internet

12,28%

Manutenção e reparação de computadores, periféricos e equipamentos de informática

12,28%

Desenvolvimento e licenciamento de uso de software próprio

9,94%

Suporte e manutenção de software 9,36% Consultoria em sistemas e processos em TI 7,02% Consultoria em segurança de sistemas de informação 2,34% Processamento de dados (inclusive entrada de dados e gestão de banco de dados de terceiros)

2,34%

Auditoria, certificação e homologação em tecnologia da informação (incluindo testes)

1,75%

Cursos de treinamento e capacitação em tecnologia da informação

1,75%

Representação e/ou licenciamento de uso de software 1,17% Outros 7,60% Total 100%


4.2 Estatísticas Descritivas das Variáveis

Neste tópico serão apresentadas as estatísticas descritivas que possibilitam caracterizar

as variáveis presentes no estudo. Cada variável será apresentada de acordo com sua distribuição

normal.

Em relação à Severidade da Falha, obteve-se uma média de 3,12, em uma escala de

cinco pontos que varia de “Pouco Grave” a “Muito Grave” (5), o desvio padrão foi de 1,24,

e coeficiente de variação de 39,8%. O resultado da Severidade da Falha está na Tabela 12.

Tabela 12: Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de Severidade da Falha

Questão Média Desvio Padrão

Coef. De Variação

01. Este problema afetou gravemente o meu negócio.

3,37 1,22 36,2%

02. Este problema prejudicou o meu negócio. 3,16 1,22 38,6% 03. Este problema causou uma grande perda para o meu negócio.

2,63 1,30 49,4%


Para Dependência do Fornecedor, a média das respostas foi de 3,10, em uma escala

de cinco pontos com variação entre “Discordo Totalmente” (1) e “Concordo Totalmente” (5).

Para essa variável o desvio padrão foi de 1,27 e o coeficiente de variação foi de 40,9%. Os

69

valores para a variável Dependência do Fornecedor estão na Tabela 13.

Tabela 13: Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de Dependência e Fornecedor


Coef. De Variação

01. Este fornecedor é crucial para nossa performance futura.

3,04 1,32 43,3%

02. Nós somos dependentes desse fornecedor. 2,82 1,32 46,9% 03. Este fornecedor é importante para nosso negócio.

3,39 1,23 36,3%


O Comprometimento foi estudado a partir de uma perspectiva multidimensional,

utilizando o Comprometimento Afetivo e o Comprometimento Calculativo. Para a dimensão

comprometimento afetivo a média das respostas foi de 2,54, já para a dimensão

comprometimento calculativo a média foi de 2,69. A escala de cinco pontos contava com a

variação entre “Discordo Totalmente” (1) e “Concordo Totalmente” (5). Para a dimensão

comprometimento afetivo o desvio padrão foi de 1,13 e o coeficiente de variação foi de

44,6%, e para o comprometimento calculativo o desvio padrão foi de 1,15 e o coeficiente de

variação foi de 42,8%. Os valores obtidos na pesquisa para a variável Comprometimento

estão na Tabela 14.

Tabela 14: Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de Comprometimento


Coef. De Variação

Comprometimento Calculativo 01. Vale a pena economicamente ser um cliente desse fornecedor

3,19 1,24 39,0%

02. A empresa iria sofrer economicamente se o relacionamento foi quebrado.

2,66 1,27 47,7%

03. O fornecedor tem vantagens de localização em comparação com outros fornecedores.

2,73 1,40 51,3%

Comprometimento Afetivo 04. Tenho prazer em ser um cliente desse fornecedor. 2,50 1,16 46,4% 05. O fornecedor é o operador que tem o melhor atendimento de seus clientes.

2,56 1,15 44,9%

06. Há uma sensação de reciprocidade no meu relacionamento com o fornecedor.

2,56 1,23 48,0%


Para a variável Confiança, a média das respostas foi de 3,06, em uma escala de cinco

pontos com variação entre “Discordo Totalmente” (1) e “Concordo Totalmente” (5). O valor

do desvio padrão desta medida foi de 1,12, com um coeficiente de variação de 36,6%. Os

70

valores obtidos na pesquisa para a variável Confiança estão na Tabela 15.

Tabela 15: Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de Confiança


Coef. De Variação

07. Este fornecedor cumpre as promessas feitas. 2,81 1,16 41,3% 08. Este fornecedor sempre é honesto comigo. 3,10 1,16 37,4% 09. Eu acredito nas informações que este fornecedor me fornece.

3,11 1,09 35,0%

10. Este fornecedor está verdadeiramente preocupado que o negócio seja bem-sucedido.

2,98 1,21 40,6%

11. Quando decisões importantes são tomadas, este fornecedor considera o bem-estar da empresa e o seu próprio bem-estar.

2,93 1,13 38,6%

12. Eu confio que este fornecedor considere nossos melhores interesses.

2,90 1,15 39,7%

13. Este fornecedor é confiável. 3,30 1,20 36,4% Fonte: Coleta de dados (2016)

Finalmente, os Custos de Mudança, variável medida com a utilização de 5 dimensões,

sendo 2 questões para a dimensão Custos de Mudança de Perda de Benefícios (CMPB), que

teve uma média de 2,52, um desvio padrão de 1,27 e coeficiente de variância de 50,4%. A

dimensão Custos de Mudança Antes da Mudança (CMAM) com 3 questões, teve uma média

de 2,57, um desvio padrão de 1,23 e coeficiente de variância de 47,9%. Foram 3 questões para

Custos de Mudança Pós Mudança (CMPM), que teve uma média de 2,70, um desvio padrão de

1,29 e coeficiente de variância de 47,8%. Já os Custos de Mudança de Incerteza (CMIN) foram

medidos com 4 questões e teve uma média de 2,95, um desvio padrão de 1,03 e coeficiente de

variância de 34,9%. Finalmente, 3 questões para a dimensão Custos de Mudança de Perda de

Relacionamento (CMPR), com uma média de 2,92, um desvio padrão de 1,18 e coeficiente de

variância de 40,4%. A escala utilizada foi de cinco pontos com variação entre “Discordo

Totalmente” (1) e “Concordo Totalmente” (5). Os valores obtidos para média, desvio padrão

e coeficiente de variação para esta variável podem ser lidos na Tabela 16.

Tabela 16: Mediana, média, desvio padrão e coeficiente de variação das questões de Custos de Mudança


Coef. De Variação

Custos de Mudança de Perda de Benefícios 14. Por usar o mesmo fornecedor, nós recebemos certos benefícios que não receberíamos se mudássemos para um novo.

2,61 1,42 54,4%

15. Nosso fornecedor nos oferece privilégios particulares que não receberíamos em outros lugares.

2,44 1,29 52,9%

71

Custos de Mudança de Antes da Troca 16. Não temos tempo para obter as informações para avaliar completamente outros fornecedores.

2,53 1,19 47,0%

17. Comparar nosso fornecedor atual com potenciais fornecedores leva muito esforço, mesmo quando temos a informação.

2,51 1,23 49,0%

18. Analisar as informações sobre os fornecedores alternativos leva muito tempo.

2,72 1,28 47,1%

Custos de Mudança Pós Troca 19. Aprender a usar os recursos oferecidos por um novo fornecedor pode levar tempo.

2,84 1,26 44,4%

20. Se mudamos do nosso fornecedor atual, teríamos de aprender sistemas do novo fornecedor.

2,81 1,43 50,9%

21. Habituar-se com a nova forma de trabalho do novo fornecedor pode ser difícil.

2,54 1,16 45,7%

Custos de Mudança de Incerteza 22. Nós não sabemos o que vamos ter de lidar, caso façamos a mudança para um novo fornecedor.

2,67 1,28 47,9%

23. Mudar para um novo fornecedor irá provavelmente resultar em alguns problemas inesperados.

3,15 1,18 37,5%

24. Nossa preocupação é que os serviços oferecidos por outros fornecedores não vão funcionar tão bem como esperado.

2,93 1,17 39,9%

25. Não temos certeza qual seria o nível de serviço se mudássemos para um novo fornecedor.

3,04 1,17 38,5%

Custos de Mudança de Perda de Relacionamento 26. Nós investimos muito tempo no relacionamento com nosso fornecedor atual.

3,01 1,27 42,2%

27. Foi feito um grande esforço para construir e manter o relacionamento com o fornecedor atual.

2,94 1,24 42,2%

28. No geral, temos investido muito no relacionamento com o fornecedor atual.

2,88 1,20 41,7%


4.3 Confiabilidade do Instrumento

De acordo com Da Hora, Monteiro e Arica (2010) o coeficiente alfa de Cronbach tem

grande utilização e aceitação no meio acadêmico como ferramenta para estimação da

confiabilidade do questionário. Hair Jr. et al. (2009) e Malhotra (2001) afirmam que valores

de alfa de Cronbach acima de 0,6 são considerados satisfatórios. Adicionalmente, Hair Jr. et

al. (2009) sugerem que alfas acima de 0,7 demonstram boa consistência interna da escala.

Para o bloco que mediu a variável Severidade da Falha, obteve-se um alfa de Cronbach

de 0,869. O alto valor encontrado indica um entendimento dos respondentes em relação aos

itens do questionário. Os valores do alfa de Cronbach podem ser visualizados na Tabela 17.

72

Tabela 17: Confiabilidades calculadas do bloco Severidade da Falha Questão Alfa de Cronbach

se Retirado 01. Este problema afetou gravemente o meu negócio. 0,850 02. Este problema prejudicou o meu negócio. 0,759 03. Este problema causou uma grande perda para o meu negócio.

0,836

Alfa de Cronbach 0,869 Fonte: Calculados pelo autor

Para a variável Dependência do Fornecedor o valor calculado do alfa de Cronbach foi

de 0,807. O valor acima do limite de 0,70 indica uma boa consistência interna em relação do

questionário. A Tabela 18 traz os valores do alfa de Cronbach para a variável Dependência.

Tabela 18: Confiabilidades calculadas do bloco Dependência do Fornecedor Questão Alfa de Cronbach

se Retirado 01. Este fornecedor é crucial para nossa performance futura. 0,723 02. Nós somos dependentes desse fornecedor. 0,753 03. Este fornecedor é importante para nosso negócio. 0,730 Alfa de Cronbach 0,807

Fonte: Calculados pelo autor

O Comprometimento foi estudado a partir de uma perspectiva multidimensional,

utilizando o Comprometimento Calculativo e o Comprometimento Afetivo. Para a dimensão

de comprometimento calculativo, o valor do alfa de Cronbach foi de 0,702, que apesar de ser

um valor mais baixo, ainda se encontra acima do valor mínimo de 0,70 indicado na literatura.

Já o comprometimento afetivo obteve um valor de alfa de Cronbach de 0,877.

Tabela 19: Confiabilidades calculadas do bloco Comprometimento Questão Alfa de Cronbach

se Retirado Comprometimento Calculativo 01. Vale a pena economicamente ser um cliente desse fornecedor

0,659


0,592


0,574

Alfa de Cronbach 0,702 Comprometimento Afetivo 04. Tenho prazer em ser um cliente desse fornecedor. 0,832 05. O fornecedor é o operador que tem o melhor atendimento de seus clientes.

0,827


0,818


73

O bloco de questões da variável Confiança obteve um alfa de Cronbach de 0,938. Em

geral, a consistência interna obtida no questionário pode ser verificada através da pequena

variação dos valores resultantes caso algum dos itens seja removido do questionário. Os

resultados do alfa de Cronbach para a variável Confiança podem ser verificados na Tabela 20.

Tabela 20: Confiabilidades calculadas do bloco Confiança Questão Alfa de Cronbach

se Retirado 07. Este fornecedor cumpre as promessas feitas. 0,935 08. Este fornecedor sempre é honesto comigo. 0,931 09. Eu acredito nas informações que este fornecedor me fornece.

0,925


0,924


0,929

12. Eu confio que este fornecedor considere nossos melhores interesses

0,926

13. Este fornecedor é confiável. 0,930 Alfa de Cronbach 0,938


Finalmente, o bloco de questões relacionadas à variável Custos de Mudança possui 5

dimensões. Para os custos de mudança de perda de benefícios o alfa de Cronbach foi de 0,861.

Esta é uma dimensão com apenas dois itens, portanto não é possível a remoção de algum item

visando o aumento do valor do alfa. Na dimensão custos de mudança antes da troca, o alfa de

Cronbach foi de 0,817. Apesar da remoção do item 1 possibilitar um aumento no alfa de 0,817

para 0,881, o item foi mantido, pois este também se manteve durante o processo de análise

fatorial. Em relação aos custos de mudança após a troca, o valor do alfa de Cronbach foi de

0,851. Já os custos de mudança de incerteza obtiveram um alfa de Cronbach de 0,823.

Finalmente, os custos de mudança da perda de relacionamento obtiveram alfa de Cronbach de

0,895. Os valores dos alfas de Cronbach para as dimensões pode ser visualizado na Tabela 21.

Tabela 21: Confiabilidades calculadas do bloco Custos de Mudança Questão Alfa de Cronbach

se Retirado Custos de Mudança de Perda de Benefícios 14. Por usar o mesmo fornecedor, nós recebemos certos benefícios que não receberíamos se mudássemos para um novo.


Alfa de Cronbach 0,861 Custos de Mudança de Antes da Troca 16. Não temos tempo para obter as informações para avaliar completamente outros fornecedores.

0,881

74


0,651


0,682

Alfa de Cronbach 0,817 Custos de Mudança Pós Troca 19. Aprender a usar os recursos oferecidos por um novo fornecedor pode levar tempo.

0,823


0,780


0,770

Alfa de Cronbach 0,851 Custos de Mudança de Incerteza 22. Nós não sabemos o que vamos ter de lidar, caso façamos a mudança para um novo fornecedor.

0,784


0,763


0,778


0,782

Alfa de Cronbach 0,823 Custos de Mudança de Perda de Relacionamento 26. Nós investimos muito tempo no relacionamento com nosso fornecedor atual.

0,887


0,833


0,829


4.4 Análise Fatorial Exploratória

As escalas utilizadas no estudo foram obtidas a partir de instrumentos já aplicados e

validados em estudos anteriores (CHANG et al., 2012; DE ANDRADE et al., 2011; DONEY;

CANNON, 1997; GANESAN, 1994; GUSTAFSSON et al., 2005; NESPOLO, 2014; OLOU,

2014; TANG, 2014; WEUN et al., 2004; YANAMANDRAM; WHITE, 2006,2010). De forma

a verificar a dimensionalidade das questões foi conduzida uma análise fatorial exploratória,

conforme sugerido por Hair Jr. et al. (2009).

A variável Severidade da Falha foi avaliada a partir do questionário desenvolvido por

Tang (2014), baseado nos estudos de Weun et al. (2004), sendo formado por 3 itens. O número

total de respondentes, 171 casos, supera o valor sugerido por Hair Jr. et al. (2009), que é de

no mínimo 5, sendo mais indicado a utilização de 10 respondentes por item do questionário.

75

As cargas fatoriais obtidas ficaram acima do valor proposto por Hair et al. (2009) de 0,60.

Adicionalmente, Hair Jr. et al. (2009) e Malhotra (2001), indicam que sejam

verificados os valores da estatística KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) e o teste de esfericidade de

Bartlett, de forma a avaliar a qualidade do modelo gerado. Para a variável Severidade da Falha

o valor do teste KMO foi de 0,714, e o teste de esfericidade de Bartlett foi significativo

(p<0,001). A variância explicada por este fator único foi de 79,42%. Os valores das cargas

fatoriais para a variável Severidade da Falha podem ser observados na Tabela 22.

Para a Dependência do Fornecedor, foi utilizado o questionário desenvolvido por

Ganesan (1994). O questionário já foi utilizado em estudos posteriores realizados por

Yanamandram e White (2010) e Chang et al. (2012), e é composto por 3 itens. Assim como na

variável Severidade da Falha, o número de respondentes supera os valores indicados por Hair

Jr. et al. (2009) para a realização da análise fatorial.

Tabela 22: Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Severidade da Falha Questão Fator 01. Este problema afetou gravemente o meu negócio. 0,869 02. Este problema prejudicou o meu negócio. 0,923 03. Este problema causou uma grande perda para o meu negócio.

0,880

Variância total explicada 79,42% Fonte: Calculados pelo autor

Os valores do teste estatístico KMO foi de 0,713 e o teste de esfericidade de Bartlett foi

significativo (p<0,001). A variância explicada no modelo para variável de fator único foi de

72,19%. Os valores das cargas fatoriais, todos acima de 0,60, estão na Tabela 23.

Tabela 23: Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Dependência do Fornecedor Questão Fator 01. Este fornecedor é crucial para nossa performance futura. 0,734 02. Nós somos dependentes desse fornecedor. 0,704 03. Este fornecedor é importante para nosso negócio. 0,728 Variância total explicada 72,19%


O comprometimento foi estudado a partir de uma perspectiva multidimensional,

utilizando o questionário desenvolvido por Gustafsson et al. (2005) e, posteriormente, utilizado

por Chang et al., (2012). O questionário é composto por dois blocos com 3 itens cada, um bloco

para o Comprometimento Afetivo e outro para Comprometimento Calculativo. Para esta

variável, o número de respondentes mínimo para a realização da análise fatorial é de 5

76

respondentes para cada item do questionário, sendo indicado um número a partir de 10 casos

para cada item, tendo este número ficado abaixo do total de casos do estudo que foi de 171

(HAIR Jr. et al., 2009).

Como resultado da análise fatorial, a questão 01 da dimensão comprometimento

calculativo foi retirada da análise, pois esta apresentou baixa carga fatorial. O restante das

questões das dimensões Comprometimento Calculativo e Comprometimento Afetivo,

apresentaram cargas fatoriais dentro das respectivas medidas. Adicionalmente, verificou-se

uma variância explicada de 43,38% para o Comprometimento Afetivo, 29,53% para o

Comprometimento Calculativo e 72,91% para a variância do modelo.

Em relação ao teste KMO, o valor obtido foi de 0,831, e o teste de esfericidade de

Bartlett obteve p<0,001, indicando boa adequação dos dados para a análise fatorial. O resultado

da análise fatorial está disponível na Tabela 24.

Tabela 24: Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Comprometimento Questão Fator 1 Fator 2 Descrição 01. Vale a pena economicamente ser um cliente desse fornecedor

0,538 0,523 Calculativo





04. Tenho prazer em ser um cliente desse fornecedor. 0,876 0,130 Afetivo 05. O fornecedor é o operador que tem o melhor atendimento de seus clientes.

0,858 0,232 Afetivo


0,865 0,225 Afetivo

Variância total explicada 43,38% 29,53% 72,91% Fonte: Calculados pelo autor

Para a medição da confiança foi utilizado o questionário desenvolvido por Doney e

Cannon (1997). O mesmo questionário foi utilizado por De Andrade et al. (2011) e Nespolo

(2014), e apresentou boa unidimensionalidade. Este é um questionário de fator único,

composto por 7 itens. Segundo Hair Jr. et al. (2009), utilizar o mínimo de 5 casos ou,

idealmente, 10 casos por item do questionário é um procedimento indicado, o que foi

alcançado no estudo pois o número total de casos de 171, supera o valor proposto para esta

variável, que é de 70 casos.

O teste KMO obteve um valor de 0,922, e o teste de esfericidade de Bartlett foi

significativo (p<0,001). A variância total explicada no modelo foi de 73,12%. A Tabela 25

77

apresenta o resultado da redução de fatores desta variável.

Tabela 25: Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Confiança Questão Fator 07. Este fornecedor cumpre as promessas feitas. 0,782 08. Este fornecedor sempre é honesto comigo. 0,832 09. Eu acredito nas informações que este fornecedor me fornece.

0,889


0,894


0,851

12. Eu confio que este fornecedor considere nossos melhores interesses

0,880

13. Este fornecedor é confiável. 0,844 Variância total explicada 73,12%


Finalmente, os custos de mudança, estudados de forma multidimensional,

apresentaram cargas fatoriais nas dimensões que se propõem a escala utilizada no estudo.

Esta foi desenvolvida por Yanamandram e White (2006) com o propósito de medir os custos

de mudança em relações B2B. Posteriormente esta escala foi utilizada por Olou (2014).

O questionário é composto por 15 questões, sendo 2 questões para a dimensão Custos

de Mudança de Perda de Benefícios (CMPB), 3 questões para a dimensão Custos de Mudança

Antes da Mudança (CMAM), 3 questões para Custos de Mudança Pós Mudança (CMPM), 4

questões para Custos de Mudança de Incerteza (CMIN), e 3 questões para a dimensão Custos

de Mudança de Perda de Relacionamento (CMPR).

Após a realização da análise fatorial, verificou-se que os 15 itens que compõem a escala

obtiveram carga fatorial nas suas respectivas dimensões. O teste de esfericidade de Bartlett foi

significativo (p<0,001) e o teste estatístico KMO obteve um resultado de 0,840. As variâncias

explicadas para cada uma das dimensões foram de 11,89% (CMPB), 15,70% (CMAM), 16,11%

(CMPM), 17,68% (CMIN), 16,50% (CMPR) e 77,88% para a variância total do modelo. As

cargas fatoriais podem ser observadas na Tabela 26.

78

Tabela 26: Cargas Fatoriais dos elementos do bloco Comprometimento Questão Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4 Fator 5 Descrição 14. Por usar o mesmo fornecedor, nós recebemos certos benefícios que não receberíamos se mudássemos para um novo.

0,141 0,242 0,057 0,120 0,886 Per. Ben.


0,100 0,272 0,132 0,109 0,874 Per. Ben.

16. Não temos tempo para obter as informações para avaliar completamente outros fornecedores.

0,204 0,091 -0,033 0,746 0,061 Antes Tr.


0,106 0,087 0,254 0,855 0,099 Antes Tr.


0,138 0,049 0,358 0,815 0,052 Antes Tr.

19. Aprender a usar os recursos oferecidos por um novo fornecedor pode levar tempo.

0,153 0,085 0,756 0,408 0,052 Pós Tr.


0,148 0,284 0,849 0,060 0,081 Pós Tr.


0,297 0,182 0,791 0,172 0,115 Pós Tr.

22. Nós não sabemos o que vamos ter de lidar, caso façamos a mudança para um novo fornecedor.

0,689 0,190 0,289 0,152 0,143 Incerteza


0,795 0,035 0,283 0,146 -0,017 Incerteza


0,828 0,149 0,036 0,032 0,132 Incerteza


0,687 0,254 0,075 0,313 0,090 Incerteza

26. Nós investimos muito tempo no relacionamento com nosso fornecedor atual.

0,332 0,740 0,234 0,160 0,232 Per. Rel.


0,170 0,862 0,206 0,068 0,184 Per. Rel.


0,111 0,888 0,125 0,063 0,235 Per. Rel.

Variância total explicada 17,68% 16,50% 16,11% 15,70% 11,89% 77,88% Fonte: Calculados pelo autor

79

4.5 Análise Fatorial Confirmatória

Para que se pudesse verificar a validade nomológica foi utilizada a técnica de Análise

Fatorial Confirmatória. Hair Jr. et al. (2009) e Tabachnick e Fidell (2013) sugerem a utilização

dos seguintes índices:

• Qui-Quadrado (χ²): De forma a rejeitar a Hipótese Nula;

• CFI (Comparative Fit Index): Índice de ajustamento do modelo, esperando-se

valores acima de 0,95;

• NFI (Normed Fit Index) - Índice de ajustamento do modelo, esperando-se

valores acima de 0,95;

• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) - Índice de ajustamento

do modelo, esperando-se valores abaixo de 0,08.

Devido ao baixo número de graus de liberdade, não foi possível realizar a análise fatorial

confirmatória para as variáveis Severidade da Falha e Dependência do fornecedor. Para as

outras variáveis os índices de ajuste se mostraram dentro dos valores propostos indicando bom

ajuste dos modelos. Os valores das análises estão disponíveis na Tabela 27.

Tabela 27: Ajuste do Modelo da AFC do bloco Comprometimento Questão Confiança

Comprometimento Custos de

Mudança Valores

Esperados Qui-Quadrado (χ²) 57,288 15,082 175,579 NE* gl 14 8 80 NE* CFI 0,955 0,983 0,934 ≥ 0,95 NFI 0,942 0,965 0,886 ≥ 0,95 RMSEA 0,135 0,072 0,084 ≤ 0,08

Fonte: Calculados pelo autor (* Não Especificado)

4.6 Regressão Logística

Finalmente, nesta seção serão realizadas as análises das relações entre as variáveis

pesquisadas e a confirmação das hipóteses do estudo. Para a análise das relações entre as

variáveis do estudo foi utilizada a Regressão Logística. Esta técnica possibilita a avaliação da

relevância de cada variável independente em relação às variáveis dependentes do estudo.

Adicionalmente, a Regressão Logística possibilita o estudo estatístico nos casos em que não

existem características paramétricas das variáveis estudadas (HAIR Jr. et al., 2009; HOSMER;

LEMESHOW; STURDIVANT, 2013).

80

As variáveis presentes no estudo foram transformadas da escala original tipo Likert de

5 pontos, para escalas binárias. Esta transformação possibilita a melhor análise dos resultados

e melhor poder preditivo dos modelos. O ponto de corte foi definido como sendo a mediana de

cada uma das escalas, resultando em 0 para os casos em que os valores foram iguais ou menores

que a mediana e 1 para os casos nos quais os valores ficaram acima da mediana.

Os modelos de Regressão Logística foram gerados a partir do método Stepwise

Backward LR, de forma que o software estatístico utiliza um processo iterativo a partir de um

modelo maior, até que sejam mantidas apenas as variáveis independentes significantes no

modelo (HAIR Jr. et al., 2009).

Adicionalmente, também foram analisadas as relações com as variáveis tamanho da

empresa, tempo como cliente e ação de recuperação da falha. As variáveis foram dicotomizadas

para que pudessem ser analisadas no contexto de Regressão Logística.

4.6.1 Regressão Logística: Variável Confiança

As relações significativas para a variável Confiança, que possui relacionamentos

teorizados com as variáveis Dependência (BELDAD et al., 2010) e Severidade da Falha

(WEUN et al., 2004; WANG; CHANG, 2013), se apresentaram para as variáveis Severidade

da Falha e Dependência. Adicionalmente, Tax et al. (1998) propõem que ações de

recuperação bem-sucedidas podem elevar os níveis de Confiança do cliente em relação ao

fornecedor e a ação de recuperação do serviço por parte do fornecedor também apresentou

relação significativa.

Quando as variáveis são tratadas de maneira conjunta, o modelo apresentou Odds

Ratio de 3,618 para a variável dependência, indicando que quando há uma relação de

dependência percebida, as chances de se afirmar que há confiança na relação aumentam 3,618

vezes. A Severidade da Falha apresentou Odds Ratio de 0,371, indicando que existe uma

relação negativa entre a Confiança e a Severidade da Falha e quando o cliente percebe falhas

graves, as chances de se afirmar que existe confiança na relação diminuem 62,9%.

Finalmente, para as empresas que realizaram processos de correção da falha de serviço, o

Odds Ratio foi de 6,704, indicando que quando a recuperação de serviços é realizada a chance

de se afirmar que existe confiança na relação aumenta 6,704 vezes. A relação entre a

Severidade da Falha e a Confiança, encontrada por Weun et al. (2004), foi suportada

estatisticamente, o que suporta a Hipótese H6b. Já a variável Dependência obteve relação

81

significativa, conforme proposto de forma teórica por Beldade et al. (2010), refutando a

Hipótese H3b. Os valores da regressão estão disponíveis na Tabelas 28.

Tabela 28: Coeficientes do Modelo de Regressão da Confiança Variáveis B S.E. Wald GL Sig. Exp(B) Dependência 1,286 0,384 11,197 1 0,001 3,618 Severidade da Falha -0,991 0,415 5,702 1 0,017 0,371 Ação de Recuperação 1,903 0,572 11,068 1 0,001 6,704 Constante -2,423 0,580 17,462 1 0,000 0,089


Hair Jr. et al. (2009) indicam a utilização de valores acima de 0,05 para a estatística

de Hosmer e Lemeshow. Portanto o valor obtido no estudo, de 0,637, supera o limite

considerado mínimo, sendo o valor preditivo do modelo de 70,8%. Os índices de ajuste do

modelo final estão disponíveis na tabela 29.

Tabela 29: Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Confiança Índices de Ajustamento do Modelo Estat. Hosmer e Lemeshow 0,637 χ² (Qui-Quadrado) 3,412 Graus de Liberdade 5 -2 Log likelihood 188,439 Cox & Snell R Square 18,20% Nagelkerke R Square 25,00%


4.6.2 Regressão Logística: Variável Comprometimento Calculativo

Seguindo Prado e Santos (2003), Venetis e Ghauri (2004) e Chang et al. (2012) o

comprometimento foi medido de maneira multidimensional. A variáveis Severidade da Falha

(WEUN et al., 2004), Dependência (GEYSKENS et al., 1996; GILLILAND; BELLO, 2002;

CHANG et al., 2012; YANAMANDRAM; WHITE, 2005, 2006, 2010, 2012; WHITE;

YANAMANDRAM, 2007), Custos de Mudança (YANAMANDRAM; WHITE, 2010, 2012;

WHITE; YANAMANDRAM, 2007; JONES et al., 2007) e Confiança (GOUNARIS, 2005;

CHANG et al., 2012; WANG; CHANG, 2013), tiveram os relacionamentos teorizados com

a variável Comprometimento Calculativo.

Para o modelo final, com todas as relações hipotetizadas no estudo, as variáveis que

formaram a equação logística final foram a Dependência, corroborando com os achados de

Gounaris (2005), Yanamandram e White (2010) e Chang et al., (2012), e suportando a

Hipótese H3d, os Custos de Mudança de Perda de Benefícios e Custos de Mudança de Perda

de Relacionamento, também corroborando com os achados de Yanamandram e White (2010),

82

e indo de encontro ao proposto por Jones et al. (2007), que argumentam que custos sociais e

de perda de benefícios estão associados à dimensão Afetiva do Comprometimento e não à

dimensão Calculativa, e suportando as Hipóteses H5f e H5j.

Já os Custos de Mudança Antes da Troca, Custos de Mudança Pós Troca, apesar de

terem obtido suporte estatístico nos estudos de Jones et al. (2007) e Yanamandram e White

(2010), não obtiveram suporte estatístico, refutando as Hipóteses H5g e H5h. Este fato pode

estar relacionado a uma série de fatores intrínsecos ao mercado de TI como a facilidade com a

qual as equipes de TI veem o processo de aprendizagem de novos produtos/serviços, a

disponibilidade de informações comparativas entre fornecedores em meios como páginas de

Internet ou grupos de usuários, ou mesmo fatores que suplantam essas duas dimensões dos

custos como grande dependência do fornecedor.

Em relação à dimensão Custos de Mudança de Incerteza, esta não obteve suporte

estatístico, corroborando com os resultados de Yanamandram e White (2010) que também não

puderam verificar a relação entre esta dimensão e o Comprometimento Calculativo, refutando

a Hipótese H5i.

A relação do Comprometimento Calculativo com a Severidade da Falha não obteve

suporte estatístico, apesar desta relação ter sido encontradas nos estudos de Weun et al.

(2004), refutando a Hipótese H6d, assim como a Confiança, apesar dessa relação ter sido

encontrada nos estudos de Chang et al., (2012) e Wang e Chang (2013), refutando a Hipótese

H2c.

A relação entre Severidade da Falha e Comprometimento, proposta e suportada por

Weun et al. (2004), foi mensurada a partir de uma visão do unidimensional do construto

Comprometimento. O presente estudo analisou o construto a partir de uma perspectiva

multidimensional, o que pode ter levado a não confirmação da relação para a dimensão

Calculativa do construto Comprometimento. Adicionalmente, no ambiente de serviços de TI,

após uma falha o cliente pode perceber de forma mais presente a confiança de que o

fornecedor irá solucionar o problema, o que pode levar a relações mais voltadas para a parcela

de Confiança do que da parcela de Comprometimento do Marketing de Relacionamento.

De forma semelhante aos estudos de Weun et al. (2004), Wang e Chang (2013)

também analisaram o Comprometimento a partir da perspectiva unidimensional, o que pode

ter levado à não confirmação da relação entre as variáveis Confiança e Comprometimento

83

Calculativo. Wang e Chang (2013) hipotetizaram que a Confiança teria um impacto negativo

no Comprometimento Calculativo, obtendo suporte estatístico para esta relação. O não

suporte da relação no presente estudo pode estar ligado ao método estatístico utilizado para

análise. Apenas as variáveis que possuem maior poder explicativo em relação ao

Comprometimento Calculativo, são mantidas na equação da Regressão Logística final.

O Odds Ratio obtido para a variável Dependência de 2,192 indica que quando existe

uma percepção de dependência do cliente em relação ao fornecedor as chances de ser percebido

o comprometimento calculativo na relação aumentam 2,192 vezes. Já os Custos de Mudança

de Perda de Benefícios, com um Odds Ratio de 5,484, indicam que quando o cliente percebe

os Custos de Mudança de Perda de Benefícios, as chances de o cliente perceber

comprometimento calculativo na relação aumentam 5,484 vezes. Finalmente, para os Custos

de Mudança de Perda de Relacionamento o Odds Ratio foi de 2,208, indicando que caso o

cliente perceba Custos de Mudança de Incerteza, as chances aumentam 2,208 vezes de também

perceber Comprometimento Calculativo na relação. Duas variáveis, tempo de relacionamento

e tamanho da empresa, também apresentaram relações significativas. Para o tempo de

relacionamento o Odds Ratio foi de 2,060 e para o tamanho da empresa o Odds Ratio foi de

0,392, indicando que empresas maiores tem as chances de perceber o comprometimento

calculativo diminuídas em 60,8%. Os valores do Modelo da Regressão Logística do

Comprometimento Calculativo estão disponíveis na Tabela 30.

Tabela 30: Coeficientes do Modelo de Regressão do Comprometimento Calculativo Variáveis B S.E. Wald GL Sig. Exp(B) Dependência 0,785 0,387 4,116 1 0,042 2,192 Custos de Mudança de Perda de Benefícios

0,792 0,423 3,508 1 0,061 2,208

Custos de Mudança de Perda de Relacionamento

1,702 0,400 18,065 1 0,000 5,484

Tempo de Relação 0,723 0,389 3,456 1 0,063 2,060 Tamanho da Empresa -0,936 0,409 5,249 1 0,022 0,392 Constante -2,076 0,408 25,869 1 0,000 0,125


O modelo final teve um valor preditivo de 77,2%, tendo os índices de ajustamento

demonstrado um bom grau de ajustamento do modelo. Hair Jr. et al. (2009) indicam a

utilização de valores acima de 0,05 para a estatística de Hosmer e Lemeshow. Portanto o valor

obtido no estudo, de 0,660, supera o limite considerado mínimo. Os valores de ajustamento

do modelo estão disponíveis na Tabela 31.

84

Tabela 31: Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Comprometimento Calculativo

Índices de Ajustamento do Modelo Estat. Hosmer e Lemeshow 0,660 χ² (Qui-Quadrado) 5,886 Graus de Liberdade 8 -2 Log likelihood 171,619 Cox & Snell R Square 23,60% Nagelkerke R Square 32,80%


4.6.3 Regressão Logística: Variável Comprometimento Afetivo

Assim como a variável Comprometimento Calculativo, a variável Comprometimento

Afetivo teve relações teorizadas com a Severidade da Falha (WEUN et al., 2004), a

Dependência (GEYSKENS et al., 1996; CHANG et al., 2012), os Custos de Mudança

(JONES et al., 2007) e a Confiança (GOUNARIS, 2005; CHANG et al., 2012; WANG;

CHANG, 2013).

Para o modelo final, com todas as relações hipotetizadas no estudo, apenas as variáveis

Confiança, corroborando com os estudos de Chang et al., (2012) e Wang e Chang (2013),

suportando a Hipótese H2b, e Custos de Mudança de Perda de Benefícios, também

corroborando com os achados de Jones et al. (2007) e Yanamandram e White (2010), e

suportando a Hipótese H5a, formaram a equação logística final.

A relação entre o Comprometimento Afetivo e as variáveis Dependência, não obteve

suporte estatístico, refutando a Hipótese H3c. Apesar dessa relação ter sido encontrada nos

estudos de Chang et al. (2012). Já Geyskens et al. (1996), ao estudar relações de dependência

assimétrica entre clientes e fornecedores, não obtiveram suporte para a hipótese desta

dependência estar relacionada negativamente com o comprometimento afetivo, o que pode

ter sido o caso do presente estudo, já que grande parte das relações entre cliente-fornecedor

apresentam esse aspecto desigual.

Para a variável Severidade da Falha, o presente estudo não apresentou suporte

estatístico para sua relação com Comprometimento Afetivo, refutando a Hipótese H6c. Esta

relação foi suportada no estudo de Weun et al. (2004), que tratou o construto

Comprometimento de maneira unidimensional. Apesar de ter sido tratado de maneira

multidimensional, a relação entre a Severidade da Falha e o Comprometimento Afetivo e

Calculativo, não pode ser verificada. Este não suporte estatístico pode ser explicado de vido

ao fato de que, como colocado anteriormente, em ambiente de serviços de TI, após uma falha,

85

a confiança da solução do problema por parte do fornecedor, pode levar a relações mais

voltadas para a Confiança do que para o Comprometimento, quando se trata de Marketing de

Relacionamento.

Já para os custos de mudança Antes da Troca, Após a Troca, de Incerteza e de Perda

de Relacionamento, não houve suporte estatístico, refutando as Hipóteses H5b, H5c, H5d

e H5e. Jones et al. (2007) suportaram a hipótese de que custos de mudança sociais e de perda

de benefícios estão relacionados ao Comprometimento Afetivo, dessa forma é de se esperar

que custos procedurais como avaliações antes e após a troca e custos de incerteza não estejam

relacionados à essa dimensão do Comprometimento. Em relação à dimensão Custos de

Mudança de Perda de Relacionamento, encontrada nos estudos de Jones et al. (2007), não

suporte no presente estudo pode estar ligado ao método estatístico utilizado. Na Regressão

Logística, apenas as variáveis que possuem maior poder explicativo em são mantidas na

equação final.

O Odds Ratio obtido para a variável Confiança de 17,390, indica que quando existe uma

percepção de confiança do cliente em relação ao fornecedor as chances de ser percebido o

comprometimento afetivo na relação aumentam 17,390 vezes. Já para os Custos de Mudança

de Perda de Benefícios, com um Odds Ratio de 5,394, indicam que quando o cliente percebe

os Custos de Mudança de Perda de Benefícios, as chances de o cliente perceber

comprometimento afetivo na relação aumentam 5,394 vezes. Os valores do Modelo da

Regressão Logística do Comprometimento Afetivo estão disponíveis na tabela 32.

Tabela 32: Coeficientes do Modelo de Regressão do Comprometimento Afetivo Variáveis B S.E. Wald GL Sig. Exp(B) Confiança 2,856 0,659 18,805 1 0,000 17,390 Custos de Mudança de Perda de Benefícios

1,685 0,571 8,699 1 0,003 5,394

Constante -4,283 0,687 38,899 1 0,000 0,014 Fonte: Calculados pelo autor






86

Tabela 33: Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Comprometimento Afetivo

Índices de Ajustamento do Modelo Estat. Hosmer e Lemeshow 0,984 χ² (Qui-Quadrado) 0,032 Graus de Liberdade 2 -2 Log likelihood 101,359 Cox & Snell R Square 28,50% Nagelkerke R Square 47,20%


4.6.4 Regressão Logística: Variável Retenção

Ao todo, a variável retenção foi teoricamente relacionada a 9 antecedentes. Wang et

al. (2011) e McQuilken e Robertson (2011) argumentam que a severidade da falha de serviços

está negativamente relacionada à retenção de clientes. Já a Dependência do cliente em relação

ao fornecedor foi analisada nos estudos de Yanamandram e White (2005, 2006, 2010, 2012).

A relação entre a Retenção e o Comprometimento foi analisada de forma

unidimensional nos estudos de Morgan e Hunt (1994) e Wang e Chang (2013), a partir da

dimensão Calculativa nos estudos de Yanamandram e White (2010) e a partir das dimensões

Afetiva e Calculativa nos estudos de Gounaris (2005) e Venetis e Ghauri (2004). Finalmente,

Lam et al. (2004) e Yanamandram e White (2010), tratam de várias formas de se criar

barreiras de troca visando a retenção do cliente.

Para o modelo final, com todas as relações hipotetizadas no estudo, as variáveis que

formaram a equação logística final foram a Comprometimento Afetivo, corroborando com os

achados de Morgan e Hunt (1994), Wang e Chang (2013), Gounaris (2005) e Venetis e Ghauri

(2004), e suportando a Hipótese H1a, e Severidade da Falha, também corroborando com os

achados de Wang et al. (2011) e McQuilken e Robertson (2011), e suportando a Hipótese

H6a. Adicionalmente, a ação de recuperação de serviço mostrou-se significativa na equação

logística final, também suportando o Paradoxo da Recuperação proposto por Tax et al. (1998).

A relação da Retenção com a variável Dependência não pode ser suportada

estatisticamente, apesar dessa relação ter tido suporte nos estudos de Wang et al. (2011) e

McQuilken e Robertson (2011), refutando a Hipótese H3a. Yanamandram e White (2012)

argumentam que a Dependência se apresenta a partir das alternativas disponíveis no mercado

e do investimento acumulado na relação com o fornecedor. A alta competitividade do mercado

de TI pode explicar o porquê do não suporte à essa relação.

87

Para a variável Comprometimento Calculativo, apesar dessa relação ter sido

encontrada nos estudos de Gounaris (2005), Venetis e Ghauri (2004) e Yanamandram e White

(2010, 2012), na presente pesquisa não foi possível a obtenção de suporte estatístico,

refutando a Hipótese H1b. Esta variação do presente estudo pode ser explicada por conta

da complexidade do tipo de serviço prestado, juntamente com o alto grau de intangibilidade

e incerteza em relação aos resultados obtidos. Segundo Doney et al. (2007), estes fatores

podem fazer com que o cliente utilize aspectos emocionais, suplantando, assim, aspectos

relacionados ao comprometimento calculativo.

Os Custos de Mudança, em suas 5 dimensões propostas, não obtiveram suporte

estatístico, refutando as Hipóteses H4a, H4b, H4c, H4d e H4e. Lam et al. (2004), em seu

estudo, trataram os custos de troca como um construto unidimensional, ao contrário da análise

efetuada por Yanamandram e White (2006, 2010), que utilizaram 5 dimensões de Custos de

Mudança. Das dimensões propostas inicialmente por Yanamandram e White (2006) e testadas

posteriormente pelos mesmo autores (YANAMANDRAM; WHITE, 2010), apenas a

dimensão Custos de Mudança de Perda de Benefícios teve sua relação com a Retenção

suportada estatisticamente. Dessa forma é de se esperar que as outras 4 dimensões propostas

não apresentem suporte estatístico. Para a dimensão Custos de Mudança de Perda de

Benefícios, o fato desta não ter tido suporte estatístico pode estar relacionado ao tipo de

análise de dados utilizado no presente estudo, no qual apenas as variáveis de maior poder

explicativo se apresentam na equação logística final.

O Odds Ratio obtido para a variável Comprometimento Afetivo foi de 3,613, indicando

que quando existe a percepção de comprometimento afetivo na relação as chances do cliente

permanecer na relação aumentam 3,613 vezes. Em relação à Severidade da Falha, o Odds Ratio

foi de 0,416, indicando que quando o cliente percebe falhas de alta gravidade as chances deste

permanecer na relação diminuem 58,4%. Finalmente, caso a empresa fornecedora tenha agido

para resolver a falha de serviços, as chances do cliente permanecer na relação aumentam 11,683

vezes. Os valores da Regressão Logística da Retenção estão disponíveis na tabela 34.

Tabela 34: Coeficientes do Modelo de Regressão da Retenção Variáveis B S.E. Wald GL Sig. Exp(B) Comprometimento Afetivo 1,284 0,592 4,701 1 0,030 3,613 Severidade da Falha -0,878 0,381 5,310 1 0,021 0,416 Ação de Recuperação 2,458 0,495 24,687 1 0,000 11,683 Constante -1,473 0,472 9,747 1 0,002 0, 229


88






Tabela 35: Índices de Ajustamento do Modelo de Regressão da Variável Retenção Índices de Ajustamento do Modelo Estat. Hosmer e Lemeshow 0,854 χ² (Qui-Quadrado) 1,964 Graus de Liberdade 5 -2 Log likelihood 176,803 Cox & Snell R Square 28,40% Nagelkerke R Square 38,10%


4.7 Avaliação das Hipóteses do estudo

Para que se possa fazer uma melhor avaliação em torno das hipóteses da pesquisa, a

Tabela 36 apresenta uma lista das hipóteses testadas no estudo. Nesta tabela é possível

identificarmos quais as relações hipotetizadas foram suportadas ou refutadas, reunindo, dessa

maneira, os construtos que compõem o presente estudo, comprometimento calculativo e

afetivo, confiança, custos de mudança de na sua forma multidimensional, custos de mudança

de perda de benefícios, custos de mudança de perda de relacionamento, custos de mudança de

incerteza, custos de mudança antes da troca e custos de mudança após a troca, dependência,

severidade da falha e retenção.

Tabela 36: Resumo de Hipóteses Suportadas e Não Suportadas no Estudo Hipótese

H1a A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento afetivo percebido após a recuperação de falhas de serviço.

Suportada

H1b A retenção de clientes é positivamente relacionada ao comprometimento calculativo percebido após a recuperação de falhas de serviço.

Refutada

H2a O comprometimento afetivo de clientes é positivamente relacionado à confiança percebida após a recuperação de falhas de serviço.

Suportada

H2b O comprometimento calculativo de clientes é positivamente relacionado à confiança percebida após a recuperação de falhas de serviço.

Refutada

H3a A retenção do cliente é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H3b A confiança percebida pelo cliente no fornecedor é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Suportada

H3c O comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor é positivamente relacionado à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

89

Hipótese

H3d O comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor é positivamente relacionada à dependência do cliente em relação ao fornecedor.

Suportada

H4a Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados à retenção de clientes.

Refutada

H4b Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados à retenção de clientes.

Refutada

H4c Os custos de mudança pós troca são positivamente relacionados à retenção de clientes. Refutada

H4d Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados à retenção de clientes.

Refutada

H4e Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados à retenção de clientes.

Refutada

H5a Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

Suportada

H5b Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5c Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5d Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5e Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados ao comprometimento afetivo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5f Os custos de mudança de perda de benefícios são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

Suportada

H5g Os custos de mudança de antes da troca são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5h Os custos de mudança de pós-troca são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5i Os custos de mudança de incerteza são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

Refutada

H5j Os custos de mudança de perda de relacionamentos são positivamente relacionados ao comprometimento calculativo do cliente em relação ao fornecedor.

Suportada

H6a A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à retenção do cliente. Suportada

H6b A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada à confiança do cliente no fornecedor.

Suportada

H6c A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao comprometimento afetivo do cliente no fornecedor.

Refutada

H6d A severidade da falha de serviços é negativamente relacionada ao comprometimento calculativo do cliente no fornecedor.

Refutada


Após a descrição das Hipóteses suportadas pelo presente estudo, e para que seja possível

sumarizar as relações entre as variáveis propostas, foi elaborada a Figura 12, que possui as

relações existentes nas equações de regressão finais.

90

Figura 12: Modelo das Hipóteses Suportadas no Estudo


91

CAPÍTULO V

CONCLUSÃO

A proposta deste estudo foi a de analisar as relações existentes entre vários dos

antecedentes de retenção de clientes de serviços de Tecnologia da Informação em ambientes

B2B após um evento de falha e recuperação de serviços. Para isso foram avaliados os construtos

Severidade da Falha, Dependência do Fornecedor, Confiança, Comprometimento e Custos de

Mudança.

Yanamandram e White (2010, 2012) foram dois dos autores que estudaram os custos de

mudança como variável multidimensional em contextos B2B. No estudo dos autores os custos

de mudança se relacionavam com a retenção e o comprometimento calculativo. Para duas das

dimensões dos custos de mudança, custos de mudança de perda de benefícios e custos de

mudança de perda de relacionamento, a relação com o comprometimento calculativo pode ser

verificada no estudo.

A dimensão custos de mudança de perda de benefícios também pode ser verificada

estatisticamente como relacionada ao comprometimento afetivo. Jones et al. (2007)

conduziram um estudo no qual os custos de mudança procedurais estariam ligados ao

comprometimento calculativo e custos de mudança de perda de benefícios e custos de mudança

de perdas sociais estariam ligados ao comprometimento afetivo. A relação entre o

comprometimento afetivo e os custos de mudança de perda de benefícios confirmam uma das

hipóteses propostas pelos autores. Adicionalmente, é importante ressaltar o fato de que mesmo

custos de troca de natureza positiva estão relacionados ao comprometimento calculativo.

No presente estudo os custos de mudança de perda de benefícios, que obtiveram

relações significativas com o comprometimento calculativo e com o comprometimento afetivo,

e os custos de mudança de perda de relacionamento, que obtiveram relações significativas o

comprometimento calculativo, são dimensões do custo de mudança que estão relacionadas ao

relacionamento cliente-fornecedor, relações estas também citadas por Morgan e Hunt (1994),

o que denota uma possível preferência por um tipo de relação e um tipo de custos de mudança

que deveriam ser buscados por prestadores de serviços.

92

Ambas as dimensões de custos de mudança que apresentaram relações significativas no

presente estudo estão relacionadas a aspectos considerados positivos dos custos de mudança,

estando relacionadas às duas dimensões do comprometimento propostas, a afetiva e a

calculativa (JONES et al., 2007). Ou seja, a criação de barreiras à troca se mostrou significativa

a partir do momento em que o cliente permanece na relação por acreditar que está ligado ao

fornecedor por conta dos benefícios que a relação lhe proporciona.

A falta de melhores alternativas ou o intenso investimento na relação podem ser motivos

para que o cliente passe a ter uma percepção de dependência em relação ao fornecedor (GAO

et al., 2005; YANAMANDRAM; WHITE, 2010). No presente estudo o ambiente

extremamente competitivo no qual estão inseridas as empresas prestadoras de serviço de TI

pode ter influenciado a percepção de dependência que o cliente tem em relação ao fornecedor,

especialmente no momento em que este decide pela troca de fornecedor.

Beldad et al. (2010) argumentam que a pronunciada divisão do trabalho resulta em laços

de dependência, pois várias das tarefas necessárias as operações diárias das empresas não são

mais executadas no ambiente interno. A TI é um setor no qual grande parte das operações é

realizada a partir de provedores de serviços externo, e que a confiança entre as partes é um

requerimento para que ocorra a efetiva operação. No presente estudo, realizado em um contexto

de prestação de serviços B2B, em uma atividade com grande grau de contratação de serviços

terceirizados, a relação entre a dependência e a confiança pode ser verificada, corroborando

com o proposto nos estudos de Beldad et al. (2010).

Adicionalmente, Geyskens et al. (1996), Gilliland e Bello (2002), Chang et al. (2012),

Yanamandram e White (2005, 2006, 2010, 2012) e White e Yanamandram (2007), são alguns

dos autores que estudaram a dependência em contextos B2B. Corroborando com os achados de

Gounaris (2005), Yanamandram e White (2010) e Chang et al., (2012), a relação da

dependência do fornecedor com o comprometimento calculativo, pode ser verificada no estudo.

Uma importante noção que pode ser levantada a partir dos resultados é que, como a

confiança é um construto antecedente do comprometimento, em suas dimensões afetiva e

calculativa (CHANG et al., 2012; GOUNARIS, 2005; WANG; CHANG, 2013), a relação da

dependência do fornecedor como antecedente da confiança (BELDAD et al., 2010), pode levar

a níveis mais elevados de certas dimensões do comprometimento, como o comprometimento

calculativo.

93

Em relação ao comprometimento, que segundo Henning-Thurau e Klee (1997) é um

dos construtos que compõem o marketing de relacionamento, juntamente com a qualidade

percebida e a confiança, Morgan e Hunt (1994) argumentam que este dito “marketing de

relacionamento”, se refere a todas as atividades direcionadas a manter relações de sucesso.

É importante salientar as diferenças existentes entre o comprometimento afetivo e

calculativo. Apesar de existir a tendência de se afirmar que o comprometimento é um desejo

geral de continuidade do relacionamento e o tratamento do construto continuidade como único

(GOUNARIS, 2005), os achados do presente estudo revelam diferenças entre as dimensões do

comprometimento.

No caso do comprometimento calculativo as relações apresentadas com a variável

dependência e custos de mudança de perda de relacionamento denotam a característica única

dessa dimensão do comprometimento. Adicionalmente, o comprometimento calculativo foi a

única variável do estudo que apresentou relações significantes com o tempo da relação e o

tamanho da empresa. O comprometimento calculativo tem como premissa aspectos de custos

e benefícios relacionais (PRADO; SANTOS, 2003), e estes podem explicar o valor negativo da

relação com o tamanho da empresa encontrada no estudo. Empresas de grande porte podem

exercer maior poder sobre os fornecedores, fazendo com que o processo de avaliação de

alternativas influencie no comprometimento calculativo.

Já o comprometimento afetivo teve suas relações estatisticamente verificadas com a

confiança e com os custos de mudança de perda de benefícios, além estar relacionado com a

retenção de clientes. Gounaris (2005) argumenta que quanto mais o cliente confia no

fornecedor, maior será o comprometimento afetivo que este cliente tem em relação ao

fornecedor. Este caráter emocional da relação pode ser visto no alto valor da relação entre a

confiança e o comprometimento afetivo obtido no presente estudo.

O comprometimento é um dos consequentes de uma recuperação de falhas realizada

com sucesso (TAX et al. 1998), sendo as falhas, no contexto da prestação de serviço,

inevitáveis. Especificamente em ambientes B2B, a complexidade na prestação de serviços

exige maiores conhecimentos técnicos e uma boa gestão de reclamações e recuperação de

serviços pode resultar em altos índices de satisfação do cliente (HOMBURG; RUDOLPH,

2001).

Vários são os estudos que analisam o papel da Severidade da Falha em vários aspectos

94

do marketing de serviços e da retenção de clientes. Entre eles é possível citar os estudos de

Weun et al. (2004), McQuilken e Robertson (2011) e Wang e Chang (2013). Em todos os

estudos citados o ambiente pesquisado estava inserido em contextos B2C. Uma contribuição

importante do presente estudo é a análise do impacto da severidade em contextos B2B.

Em relação à confiança, os valores encontrados relacionados a falhas consideradas

graves indicam que, quando estas são percebidas, as chances de se perceber altos índices de

confiança na relação caem 62,9%. Uma relação semelhante é encontrada quando tratada a

variável severidade da falha em relação à retenção. Neste caso o valor da diminuição da

chance de ocorrer retenção quando o cliente perceber a severidade da falha como alta é de

58,4%.

Em ambos os casos, das relações entre a severidade da falha e a confiança e da

severidade da falha e a retenção, a variável ação de recuperação esteve presente, indicando

que a ação de recuperação promove maiores índices de confiança, comprometimento e de

retenção. O fato das duas variáveis surgirem conjuntamente nas duas relações pode indicar a

ação contrária que a recuperação do serviço tem na percepção da severidade da falha.

Finalmente, outro dos consequentes de uma recuperação de falhas realizada com

sucesso é a confiança (TAX et al. 1998). A variável confiança foi a que se mostrou presente na

relação com o comprometimento afetivo. No modelo desenvolvido as variáveis confiança e

comprometimento afetivo tiveram papéis centrais.

Mais uma informação complementa o papel do comprometimento de clientes em

contextos B2B é fornecida por Doney et al. (2007). Os autores argumentam que em ambientes

de serviços B2B, onde as complexidades de se examinar muitos aspectos de intangibilidade dos

serviços oferecidos, juntamente com a incerteza dos resultados obtidos pelos serviços

prestados, fazem com que o cliente passe a utilizar aspectos relacionais que sugerem que o

fornecedor está alinhado com os objetivos e necessidades futuros do cliente. Dessa forma o

valor da transação pode ser suplantado pela sensação de que o fornecedor é confiável.

A descrição de um ambiente complexo e de alta intangibilidade feita por Doney et al.

(2007), se assemelha bastante ao ambiente vivenciado por clientes de serviços de TI. Vários

são os serviços a serem contratados, sendo estes, em grande parte, de alto grau de

intangibilidade. O contexto, então, se apresenta de forma que a confiança passe a comandar as

relações, pois o cliente espera e confia que o fornecedor irá cumprir com a sua parte da

95

prestação de serviços.

5.1 Implicações Gerenciais e Acadêmicas

A presente pesquisa teve o objetivo de analisar as relações entre variáveis antecedentes

da retenção em contextos de relação B2B após a ocorrência de falhas de serviço. O referido

contexto é algo pouco estudado e sua avaliação das relações entre as diferentes variáveis

permite maior entendimento sobre o tema, permitindo o avanço científico na área de Marketing.

A utilização de várias variáveis no modelo proposto, como dependência, confiança,

comprometimento, custos de mudança e severidade da falha, além do contexto B2B utilizado

para obtenção dos dados e do momento em que a pesquisa se propôs a ser realizada, pós falha

e recuperação de serviços, tornam possível a identificação de fatores potenciais relacionados à

retenção de clientes, indicando a importância da pesquisa no contexto de prestação de serviços

B2B.

Adicionalmente, a utilização de variáveis como tempo como cliente, tamanho da

empresa e ação de recuperação, permitiu não somente verificar a influência destas nas relações

testadas no estudo, mas corroborar com teorias como o paradoxo da recuperação de serviços,

tendo em vista que a ação de recuperação de serviços apresentou um papel importante nos

resultados das regressões realizadas, corroborando, assim, com trabalhos de Tax et al. (1998) e

com paradoxo da recuperação de clientes.

Um ponto interessante que se apresentou no presente trabalho foram as relações entre

componentes dos custos de mudança, descritos por Jones et al. (2007) como custos de mudança

de natureza positiva, estarem relacionados à dimensão calculativa do comprometimento.

Diferentemente do proposto pelo autor, que argumentou que custos de mudança de natureza

positiva estariam relacionados, apenas, à dimensão afetiva do comprometimento.

Outro achado importante do estudo, com implicações acadêmicas e gerenciais, foram

os papeis das variáveis comprometimento afetivo, confiança e severidade da falha. Dentre as

três, juntamente com a variável ação de recuperação, o comprometimento afetivo e a severidade

da falha se apresentaram no modelo de regressão logística da retenção. Adicionalmente, as

variáveis confiança e severidade da falha também estiveram presentes no modelo de regressão

logística do comprometimento afetivo.

Henning-Thurau e Klee (1997) argumentam que o marketing de relacionamento, o qual

96

é composto por confiança, comprometimento e qualidade percebida, é parte central e

determinante para a retenção de clientes, e no modelo resultante do presente estudo a variáveis

confiança e comprometimento afetivo representaram papéis de grande importância. Portanto,

para gerentes de serviços de TI, é fundamental adotar procedimentos que permitam gerar altos

níveis de confiança e comprometimento, como também ferramentas que evitem que falhas de

serviços sejam percebidas como graves.

Finalmente, como as falhas são inevitáveis, é necessário que os procedimentos de

recuperação de falhas estejam implementados e treinados. A utilização de ferramentas

desenvolvidas para registro, catalogação e identificação de problemas, permitem que a ação de

recuperação do serviço possa recuperar de um cliente insatisfeito, reforçar os laços da relação

cliente-fornecedor e, ainda, identificar processos fundamentais para a operação do cliente, que

podem causar grandes prejuízos, fazendo com que o cliente tenha a sensação de uma falha

muito grave.

Hollmann et al. (2015) tratam da deserção de clientes em ambientes B2B. Os autores

argumentam que as relações cliente-fornecedor têm um ciclo de vida, e que, eventualmente,

chegam ao seu fim. Mas os autores também tratam de pontos que podem fortalecer essa relação,

fazendo com que estas durem mais.

O “ir além”, proposto por Hollmann et al. (2015), está em consonância com os achados

do presente estudo. Perceber que as falhas vão ocorrer e que é preciso trata-la corretamente,

gerar relacionamentos próximos de confiança e comprometimento e perceber o que é, de fato,

importante para o cliente, não só organizacionalmente, mas, também, no nível pessoal.

5.2 Limitações

Para a realização do presente estudo, a principal limitação encontrada foi a falta de

respondentes fora do estado de Pernambuco, dificultando a sua utilização de forma mais ampla

em empresas de todo país. 89,55% dos respondentes foram do estado de Pernambuco, e houve

uma grande dificuldade para que respondentes de outros estados participassem.

O estudo foi realizado a partir de situações já ocorridas, fazendo com que os

respondentes avaliasses a relação com os seus fornecedores a partir de uma memória do

ocorrido e, também, fazendo com que a variável dependente do estudo ficasse com um caráter

binário, o cliente continuou com o fornecedor ou trocou de fornecedor. Esta característica

binária da variável retenção, fez com que as análises estatísticas disponíveis para uso ficassem

97

restritas.

Finalmente, a coleta de dados, utilizando alunos de graduação como pesquisadores com

a função de efetuar a realização do survey junto aos gestores de TI das empresas às quais estão

ligados, poderia levantar alguns questionamentos. Essa metodologia já foi utilizada em outros

estudos como os de Bitner, Booms e Tetreault (1990) e Jones et al. (2007). De maneira a

confirmar a consistência dos questionários entregues, das 134 empresas participantes do estudo,

30 foram escolhidas aleatoriamente e contatadas, não sendo encontrado nenhuma

inconsistência.

5.3 Sugestões de Pesquisas Futuras

Visando ampliar o conhecimento nas áreas em que o presente estudo pretendeu explorar

e considerando os resultados e as limitações aqui apresentadas, aponta-se como sugestão para

pesquisas futuras, em primeira análise, a aplicação de um estudo similar em ambientes B2B

com serviços de níveis de tangibilidade fortemente altos e fortemente baixos, de forma que seja

possível a comparação da participação dos construtos aqui estudados nos dois contextos.

Como a coleta de dados do presente estudo foi realizada a partir de uma amostra

principalmente local, sendo 89,55% dos participantes pertencentes ao estado de Pernambuco,

maiores estudos, com amostras estatisticamente distribuídas no cenário nacional, podem

apresentar informações que possibilitem o fortalecimento da discussão em relação à retenção

de clientes em contextos B2B.

Finalmente, visualiza-se como possibilidade de futuros estudos o entendimento de como

se comporta a deserção, quais os fatores levam o cliente à trocar de fornecedor e como as ações

de fortalecimento do relacionamento atuam no sentido de construir relações duradouras,

retendo os cliente, mesmo em cenários onde o cliente tem grandes inclinações à mudança.

98

REFERÊNCIAS

AFLAKI, S.; POPESCU, I. Managing retention in service relationships. Management Science, v. 60, n. 2, p. 415-433, 2013.

ALBERTIN, A. L. Valor estratégico dos projetos de tecnologia de informação. Revista

de Administração de Empresas, 41(3), 42-50, 2001. ALBERTIN, A.L.; ALBERTIN, R.M. Dimensões do uso de tecnologia da

informação: um instrumento de diagnóstico e análise. Revista de Administração Pública, v. 46, n. 1, p. 125-151, 2012.

ALENCAR, G. P. Influência dos fatores de situação socioeconômica, de aceitação da

gravidez e da assistência pré-natal na mortalidade fetal: análise com modelagem de equações estruturais. 2009. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo.

ANDERSON, J.C.; NARUS, J.A. Business Market Management: Teaching Business

Market Management. Prentice Hall, 1999. ANG L; BUTTLE F. Customer retention management process: A quantitative

study”. Eur. J. Mark., 40 (1): 83-99, 2006. AUGUSTO DE MATOS, C.; LUIZ HENRIQUE, J.; DE ROSA, F. Customer

reactions to service failure and recovery in the banking industry: the influence of switching costs. Journal of Services Marketing, v. 27, n. 7, p. 526-538, 2013.

BARROSO, C.; PICÓN, A. Multi-dimensional analysis of perceived switching costs.

Industrial Marketing Management, v. 41, n. 3, p. 531-543, 2012. BERRY, Leonard L.; PARASURAMAN, A. Marketing service. Competing through

Quality, New York, 1991. BEATSON, A; LEE, N; COOTE, LV. Self-Service Technology and the Service

Encounter. Service Industries Journal. 27, 1, 75-89, Jan. 2007. ISSN: 02642069. BELDAD, Ardion; DE JONG, Menno; STEEHOUDER, Michaël. How shall I trust

the faceless and the intangible? A literature review on the antecedents of online trust. Computers in Human Behavior, v. 26, n. 5, p. 857-869, 2010.

BERGAMO, F. V. de M.; GIULIANI, A. C.; GALLI, L. C. do L. A. Modelo de

lealdade e retenção de alunos para instituições do ensino superior: um estudo teórico com base no marketing de relacionamento. Brazilian Business Review, v. 8, n. 2, p. 43-67, 2011.

99

BERNSTORFF, V. H.; CUNHA, J. C. O que as Organizações Buscam e Alcançam com a Terceirização em Tecnologia da Informação (TI). IN: XXIII Encontro da ANPAD, v. 23, 2000.

BERRY, L.L.; ZEITHAML, V.A.; PARASURAMAN, A. (1985), “Quality counts

in services, too”, Business Horizons, May-June, pp. 44-52. BITNER, M.J. Services and technology: opportunities and paradoxes, Managing

Service Quality, 11(6), pp.375–9, 2001. BITNER, M.J.; BOOMS, B.H.; TETREAULT, M.S. The service encounter:

Diagnosing Favorable and Unfavorable Incidents. Journal of Marketing. 54, 1, 71-84, Jan. 1990. ISSN: 00222429.

BLOEMER, Johanna; DE RUYTER, K.; WETZELS, M. Customer loyalty in a

service setting. 1998. BOLLEN, K. A. Structural equations with latent variables. Wiley Series in Probability

and Mathematical Statistics. New York: John Wiley & Sons, 1989. BRASSCOM – Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e

Comunicação. Disponível em http://www.brasscom.org.br. Acesso em 11 Nov, 2015.

BREI, V.A.; ROSSI, C.A.V. Confiança, valor percebido e lealdade em trocas

relacionais de serviço: um estudo com usuários de internet banking no Brasil. Revista de Administração Contemporânea, v. 9, n. 2, p. 145-168, 2005.

BROCK, C., BLUT, M., EVANSCHITZKY, H., KENNING, P. Satisfaction with

complaint handling: A replication study on its determinants in a business-to-business context. International journal of research in marketing, v. 30, n. 3, p. 319-322, 2013.

BROWN, S.W.; COWLES, D.L.; TUTEN, T.L. Service recovery: its value and

limitations as a retail strategy. International Journal of Service Industry Management, v. 7, n. 5, p. 32-46, 1996.

BURNHAM, T. A.; FRELS, J. K; MAHAJAN, V. Consumer switching costs: a

typology antecedent, and consequences. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 31, n. 2, p. 109-126, 2003.

BYRNE, B. M. Structural equation modeling with AMOS: basic concepts

applications, and programming. 2nd. edition. New York: Routledge, 2010. CATTELL, R. B. The scientific use of factor analysis. New York: Plenum, 1978. CHANG, S. H.; WANG, K. Y.; CHIH, W. H.; TSAI, W. H. Building customer

commitment in business-to-business markets. Industrial marketing management, v.

100

41, n. 6, p. 940-950, 2012. CHI, T.; KILDUFF, P. P. D. Understanding consumer perceived value of casual

sportswear an empirical study. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 18, p. 422-429, 2011.

CHURCHILL Jr., G. A. Marketing research: methodological foundations. Fort

Laudardale: Harcourt College Publishers, 1999 CHURCHILL JR, G.A.; SURPRENANT, C. An investigation into the determinants

of customer satisfaction. Journal of marketing research, p. 491-504, 1982. CRONIN Jr., J.; BRADY, M. K.; HULT, G. T. M. Assessing the effects of quality,

value, and customer satisfaction on customer behavioral intentions in service environments. Journal of Retailing and Consumers Services, v. 76, n. 2, p. 193-215, 2000.

CURRAN, J.M., MEUTER, M.L. e SURPRENANT, C.F. Intentions to use self-

service technologies: a confluence of multiple attitudes, Journal of Service Research, 5(3), pp.209–24, 2003.

DA HORA, H. R. M.; MONTEIRO, G. T. R.; ARICA, J.. Confiabilidade em

questionários para qualidade: um estudo com o Coeficiente Alfa de Cronbach. Produto & Produção, v. 11, n. 2, p. 85-103, 2010.

DAMÁSIO, B. F. Uso da análise fatorial exploratória em psicologia. Avaliação

psicológica, v. 11, n. 2, p. 213-228, 2012. DANESH, S.N.; NASAB, S.A.; LING, K. The study of customer satisfaction,

customer trust and switching barriers on customer retention in Malaysia hypermarkets. International Journal of business and Management, v. 7, n. 7, p. p141, 2012.

DAWKINS, P.; REICHHELD, F. Customer retention as a competitive weapon.

Directors and Boards, v. 14, n. 4, p. 42-47, 1990. DE ANDRADE, C. H. M.; REZENDE, S. F. L.; SALVATO, M. A.; BERNARDES, P..

A Relação entre Confiança e Custos de Transação em Relacionamentos Interorganizacionais/The Relation between Trust and Transaction Costs in Interorganizational Relationships. Revista de Administração Contemporânea, v. 15, n. 4, p. 608, 2011.

DEUTSCH, Morton. Trust and suspicion. Journal of conflict resolution, p. 265-279,

1958. DONEY, P.M.; BARRY, J.M.; ABRATT, R. Trust determinants and outcomes in

global B2B services, Vol. 41 Iss: 9/10, pp.1096 – 1116, 2007.

101

DONEY, P. M.; CANNON, J. P. An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, v. 61, n. 2, p. 35-51, 1997.

DOS SANTOS, C.P.; VON DER HEYDE FERNANDES, D. A recuperação de

serviços como ferramenta de relacionamento e seu impacto na confiança e lealdade dos clientes. RAE: Revista de Administração de Empresas. 48, 1, 10-24, jan. 2008. ISSN: 00347590.

EBERLE, L. Valor percebido, reputação, confiança e custos de troca como

determinantes da retenção de clientes. 2014. EDWARD, M.; SAHADEV, S. Role of switching costs in the service quality, perceived

value, customer satisfaction and customer retention linkage. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, v. 23, n. 3, p. 327-345, 2011.

EGGERT, A.; ULAGA, W. Customer perceived value: a substitute for satisfaction in

business markets? Journal of Business & industrial marketing, v. 17, n. 2/3, p. 107-118, 2002.

EL-MANSTRLY, D. The Moderator Effect of Switching Costs Dimensions on the

Relationships Between Customer Value, Trust and Loyalty. In: Ideas in Marketing: Finding the New and Polishing the Old. Springer International Publishing, 2015. p. 575-575.

EVERITT, B. S. Multivariate analysis: The need for data, and other problems. British

Journal of Psychiatry, 126 (1), 237-240, 1975. FERRO, C.; PADIN, C.; SVENSSON, G.; PAYAN, J. M. Trust and commitment as

mediators between economic and non-economic satisfaction in manufacturer-supplier relationships. Journal of Business & Industrial Marketing, v. 31, n. 1, 2016.

FLINT, D.J.; WOODRUFF, R.B. Issues in a Grounded Theory Study of Customer

Desired Value Change: Resolutions using Phenomenology, Ethnography and Holistic Transcript Readings. In: Proceedings of the 1997 Academy of Marketing Science (AMS) Annual Conference. Springer International Publishing, 2015. p. 134-139.

FORNELL, C. A national customer satisfaction barometer: the Swedish experience.

Journal of Marketing, v. 56, p. 6-21, 1992. FULLERTON, Gordon. When does commitment lead to loyalty? Journal of Service

Research. v.45, n.4, p.333-344, 2003. FUTRELL, G.D. A Modified Framework of Service Encounter Types for the

Application of Relationship Marketing in Services. Atlantic Marketing Journal, v. 4, n. 1, p. 3, 2015.

GANESAN, S. Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships.

102

the Journal of Marketing, p. 1-19, 1994. GAO, T.; SIRGY, M. J.; BIRD, M. M. Reducing buyer decision-making uncertainty

in organizational purchasing: can supplier trust, commitment, and dependence help?. Journal of Business Research, v. 58, n. 4, p. 397-405, 2005.

GARBARINO, E.; JOHNSON, M.S. The different roles of satisfaction, trust, and

commitment in customer relationships. the Journal of Marketing, p. 70-87, 1999. GERA, R. Modelling the service antecedents of favorable and unfavorable behavior

intention in life insurance services in India. International Journal of Quality and Services Sciences, v. 3, n. 2, p. 225-242, 2011.

GEYSKENS, I.; STEENKAMP, J.B.E.; SCHEER, L.K.; KUMAR, N. The effects of

trust and interdependence on relationship commitment: A trans-Atlantic study. International Journal of research in marketing, v. 13, n. 4, p. 303-317, 1996.

GIL, A.C. Métodos e técnicas de pesquisa social. In: Métodos e técnicas de pesquisa

social. Atlas, 2010. GILLILAND, D. I.; BELLO, D. C. Two sides to attitudinal commitment: The effect

of calculative and loyalty commitment on enforcement mechanisms in distribution channels. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 30, n. 1, p. 24-43, 2002.

GORDON, G.L.; CALANTONE, R.J.; DI BENEDETTO, C.A. Business-to-business

service marketing, Journal of Business and Industrial Marketing, 8:1, 45-57, 1993. GOUNARIS, S.P. Trust and commitment influences on customer retention: insights

from business-to-business services. Journal of Business research, v. 58, n. 2, p. 126-140, 2005.

GRÖNROOS, C; VOIMA, P. Critical service logic: making sense of value creation

and co-creation. Journal of the Academy of Marketing Science. 41, 2, 133-150, Mar. 2013. ISSN: 00920703.

GRÖNROOS, C. Value co-creation in service logic: A critical analysis. Marketing

Theory. 11, 3, 279-301, Sept. 2011. ISSN: 14705931. GRÖNROOS, C. From marketing mix to relationship marketing: towards a paradigm

shift in marketing. Management decision, v. 32, n. 2, p. 4-20, 1994. GUSTAFSSON, A.; JOHNSON, M. D.; ROOS, I. The effects of customer satisfaction,

relationship commitment dimensions, and triggers on customer retention. Journal of marketing, v. 69, n. 4, p. 210-218, 2005.

HAIR Jr., J. F.; BLACK,W. C.; BABIN, B. J.; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L.

Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

103

HANSEN, H.; SAMUELSEN, B. S.; SILSETH, P. R. Customer perceived value in B-to-B service relationship: investigating the importance of corporate reputation. Industrial Market Management, v. 37, p. 206-217, 2008.

HARRIS, L.C.; GOODE, M.M.H. The four levels of loyalty and the pivotal role of

trust: a study of online service dynamics. Journal of retailing, v. 80, n. 2, p. 139-158, 2004.

HAVERILA, M.; NAUMANN, E. Customer complaint behavior and satisfaction in

a B2B context: a longitudinal analysis. Journal of Services Research, v. 10, n. 2, p. 45, 2010.

HEIDE, J.B.; JOHN, G. Do norms matter in marketing relationships?. The Journal

of Marketing, p. 32-44, 1992. HENNIG-THURAU, T.; GWINNER, K.P.; GREMLER, D.D. Understanding

relationship marketing outcomes an integration of relational benefits and relationship quality. Journal of service research, v. 4, n. 3, p. 230-247, 2002.

HENNIG-THURAU, T. Customer orientation of service employees: Its impact on

customer satisfaction, commitment, and retention. International Journal of Service Industry Management, v. 15, n. 5, p. 460-478, 2004.

HENNIG-THURAU, T.; KLEE; A. The impact of customer satisfaction and

relationship quality on customer retention: a critical reassessment and model development. Psychology & Marketing, v. 14, n. 8, p. 737-764, 1997.

HESS, M.; RICART, J. E. Managing customer switching costs: a framework for

competing in the networked environment. Management Research, v.1, p. 93-110, 2003.

HEWETT, K.; MONEY, R. B.; SHARMA, S. An exploration of the moderating role

of buyer corporate culture in industrial buyer-seller relationships. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 30, n. 3, p. 229-239, 2002.

HIBBARD, J. D.; KUMAR, N.; STERN, L. W. Examining the impact of destructive

acts in marketing channel relationships. Journal of Marketing Research, v. 38, n. 1, p. 45-61, 2001.

HILLEBRAND, B.; NIJHOLT, J. J.; NIJSSEN, E. J. Exploring CRM effectivenees: an

institutional theory perspective. Journal the Academy Marketing Science, v. 39, n. 4, p. 592-608, 2011.

HOLLMANN, T; JARVIS, C; BITNER, M. Reaching the breaking point: a dynamic

process theory of business-to-business customer defection. Journal of the

Academy of Marketing Science. 43, 2, 257-278, Mar. 2015. ISSN: 00920703. HOMBURG, C.; RUDOLPH, B. Customer satisfaction in industrial markets:

104

dimensional and multiple role issues. Journal of Business Research, v. 52, n. 1, p. 15-33, 2001.

HOMBURG, C.; WIESEKE, J.; BORNEMANN, T. Implementing the marketing

concept at the employee-customer interface: the role of customer need knowledge. Journal of Marketing, v. 73, p. 64-81, 2009.

HOSMER JR, D. W.; LEMESHOW, S.; STURDIVANT, R. X. Applied logistic

regression. John Wiley & Sons, 2013. HUME, M.; MCCOLL-KENNEDY, J.R. Episodic, extended and continuous service

encounters: a theoretical framework. In: Conference Proceedings ANZMAC Conference, Sydney. 1999.

IDC – IDC Brasil. Disponível em: http://br.idclatin.com. Acesso em 115 Jul, 2016. JACKSON, Barbara B. Build customer relationships that last. Harvard Business

Review, 1985. JACKSON, R.W.; NEIDELL, L.A.; LUNSFORD, D.A. An empirical investigation of

the Differences in Goods and Services as Perceived by Organizational Buyers, Industrial Marketing Management, 24:2, 99-108, 1995.

JANITA, M. Soledad; MIRANDA, F. Javier. The antecedents of client loyalty in

business-to-business (B2B) electronic marketplaces. Industrial Marketing Management, v. 42, n. 5, p. 814-823, 2013.

JIANG; Z.; HENNEBERG, S. C.; NAUDÉ, P. The importance of trust vis-à-vis

reliance in business relationships: some international findings. International Marketing Review, v. 28, n. 4, p. 318-339, 2011.

JIN; B.; PARK; J. Y.; KIM, J. Cross-cultural examination of the relationships among

firm reputation e-satisfaction, e-trust and e-loyalty. International Marketing Review, v. 25, n. 3, p. 324-337, 2008.

JOHNS, Raechel. Do self-service technologies affect interfirm relationships? A B2B

perspective. Australasian Journal of Information Systems, v. 18, n. 3, 2014. JOHNSTON, R. The determinants of service quality: satisfiers and dissatisfiers.

International Journal of Service Industry Management. 6, 5, 53, May 1995. ISSN: 09564233.

JONES, M. A.; MOTHERSBAUGH, D. L; BEATTY, S. E. Switching barriers and

repurchase intentions in services. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 76, n. 2, p. 259-274, 2000.

JONES, M. A.; REYNOLDS, K. E.; MOTHERSBAUGH, D. L.; BEATTY, S. E. The

positive and negative effects of switching costs on relational outcomes. Journal of

105

Service Research, v. 9, n. 4, p. 335-355, 2007. JURAN, J. M.; DE FEO, J. Juran’s quality handbook: the complete guide to

performance excellence. 6th edition. New York: McGraw-Hill, 2010. KINDSTRÖM, Daniel; KOWALKOWSKI, Christian. Service innovation in product-

centric firms: A multidimensional business model perspective. Journal of Business & Industrial Marketing, v. 29, n. 2, p. 96-111, 2014.

KIM, M. K.; PARK, M. C.; JEONG, D. H. The effects of customer satisfaction and

switching barrier on customer loyalty in Korean mobile telecommunication services. Telecommunications Policy, v. 28, p. 145-159, 2004.

KLINE, R. B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. The Guilford

Press. Mew York: London, 2011. KORTGE, G. Dean; OKONKWO, Patrick A. Perceived value approach to pricing.

Industrial Marketing Management, v. 22, n. 2, p. 133-140, 1993. KOTLER, P. Marketing de A a Z: 80 conceitos que todo profissional precisa saber.

Rio de Janeiro: Campus, 2003. KUMAR, N.; STERN, L. W.; ANDERSON, J. C. Conducting interorganizational

research using key informants. Academy of management journal, v. 36, n. 6, p. 1633-1651, 1993.

LAM, S.Y.; SHANKAR, V.; ERRAMILLI, M.K.; MURTHY, B. Customer Value,

Satisfaction, Loyalty, and Switching Costs: An Illustration From a Business-to-Business Service Context. Journal of the Academy of Marketing Science. 32, 3, 293-311, 2004. ISSN: 00920703.

LEE, M.; CUNNINGHAM, L. F. A cost/benefit approach to understanding service

loyalty. Journal of Services Marketing, v. 15, n. 2, p. 113-130, 2001. LEE, J.; LEE, J.; FEICK, L. The impact of switching costs on the customer satisfaction-

loyalty link: mobile phone service in France. Journal of services marketing, v. 15, n. 1, p. 35-48, 2001.

LEÓN, D. A. D. Análise fatorial confirmatória através dos softwares R e Mplus. 2011. LINDGREEN, A.; WYNSTRA, F. Value in business markets: what do we know where

are we going? Industrial Marketing Management, v. 34, n. 7, p. 732-748, 2005. LIU, A. H. Customer value and switching costs in business services: developing exit

barriers through strategic value management. Journal of Business & Industrial Marketing, v. 21, n. 1, p. 30-37, 2006.

LOCKSHIN, L; MCDOUGALL, G. Service problems and recovery strategies: an

106

examination of the critical incident technique in a business-to-business market. International Journal of Retail & Distribution Management. 26, 11, 429, Nov. 1998. ISSN: 09590552.

LOVELOCK, C. Product Plus: How Product + Service = Competitive Advantage,

McGraw-Hill, Inc., New York, NY, 1994. LOVELOCK, C.H. Classifying Services to Gain Strategic Marketing Insights.

Journal of Marketing. 47, 3, 9, 1983. ISSN: 00222429. LOVELOCK, C.H.; WRIGHT, L. Principles of service marketing and management.

Prentice Hall, 2002. LOVELOCK, C.H.; WIRTZ, J. Marketing de serviços: pessoas, tecnologia e

resultados. Pearson Prentice Hall, 2011. LOW, Wen-Shinn; LEE, Jeng-Da; LIAN, Wan-Chun. Can Loyal Customers Tolerate

Service Failure? The Moderating Roles of Service Failure Severity and Transaction Frequency in a B2B Context. Journal of Service Science and Management, v. 2013, 2013.

MALHOTRA, N. K.; BIRKS, D.; WILLS, P. Marketing research: applied approach.

4th edition. New York: Pearson, 2012. MANZINI, E. J. A entrevista na pesquisa social. Didática, São Paulo, v. 26/27, p. 149-

158, 1990/1991. MATHE, H., SHAPIRO, R.D. Integrating Service Strategy in the Manufacturing

Company, London: Chapman & Hall, 1993. MATTILA, A; WIRTZ, J. Exploring the Role of Alternative Perceived Performance

Measures and Needs-Congruency in the Consumer Satisfaction Process. Journal

of Consumer Psychology (Lawrence Erlbaum Associates). 11, 3, 181-192, Nov. 2001.

MCCOLLOUGH, Michael A. The recovery paradox: The effect of recovery

performance and service failure severity on post-recovery customer satisfaction. Academy of Marketing Studies Journal, v. 13, n. 1, p. 89, 2009.

MCFARLAN, W.E. Information Technology Changes The Way You Compete. Harvard

Business Review, v.62, n.3, p.98-103, May/June 1984. MCQUILKEN, Lisa. The influence of failure severity and employee effort on service

recovery in a service guarantee context. Australasian Marketing Journal (AMJ), v. 18, n. 4, p. 214-221, 2010.

MCQUILKEN, Lisa; ROBERTSON, Nichola. The influence of guarantees, active

requests to voice and failure severity on customer complaint behavior. International

107

Journal of Hospitality Management, v. 30, n. 4, p. 953-962, 2011. MILAN, G. S. A prática do marketing de relacionamento e a retenção de clientes: um

estudo aplicado em um ambiente de serviços. 2006. Tese (Doutorado). Escola de Engenharia de Produção, UFRGS, Porto Alegre.

MILAN, G.S.; DE TONI, D.; MILAN, J.M.M. Antecedentes da retenção de clientes:

um estudo aplicado a usuários de serviços bancários. ENCONTRO DE MARKETING, EMA, 2008.

MILAN, G.S.; DE TONI, D. A Construção de um modelo sobre a retenção de clientes

e seus antecedentes em um ambiente de serviços. REAd–Revista Eletrônica da Administração, v. 18, n. 2, p. 433-467, 2012.

MITHAS, S.; KRISHNAN, M. S.; FORNELL, C. Why do customer relationship

management applications affect customer satisfaction? Journal of Marketing, v. 69, n. 4, p. 201-209, 2002.

MOLINER, M. A.; SÁNCHEZ, J.; RODRÍGUEZ, R. M.; CALLARISA, L. Perceived relationship quality and post-purcahse perceived value. European Journal of Marketing, v. 41, n. 11/12, p. 1392-1422, 2007.

MOZZINI, Silvia Helena Risch. Fatores de decisão de Terceirização em Tecnologia

da Informação. 2011. Dissertação. UFRGS. MORGAN, R.M.; HUNT, S.D. The commitment-trust theory of relationship

marketing. Journal of Marketing, v. 58, n. 3, p. 20-38, 1994. MOUZAS, S.; HENNEBERG, S.; NAUDÉ, P. Trust and reliance in business

relationships. European Journal of Marketing, v. 41, n, 9/10, p. 1016-1032, 2007. MSI – Marketing Science Institute. Research Priorities 2014–2016. Disponível em

http://www.msi.org/uploads/files/MSI_RP14-16.pdf. Acesso em 08 Set, 2016; MSI – Marketing Science Institute. Research Priorities 2016–2018. Disponível em

http://www.msi.org/uploads/articles/MSI_RP16-18.pdf. Acesso em 08 Set, 2016; NESPOLO, D. Relação entre valor percebido, reputação, confiança e custos de troca

como determinantes da retenção de clientes no contexto de serviços de telefonia móvel. 2014.

OH, O. Price fairness and its asymmetric effects on overall price, quality and value

judgments: the case of an upscale hotel. Tourism Management, v. 24, p. 241-249, 2003.

OLIVEIRA, TMV de. Amostragem não probabilística: adequação de situações para uso

e limitações de amostras por conveniência, julgamento e quotas. Administração on line, v. 2, n. 3, 2001.

108

OLIVEIRA, Pedro; ROTH, Aleda V. Service orientation: the derivation of

underlying constructs and measures. International Journal of Operations & Production Management, v. 32, n. 2, p. 156-190, 2012.

OLIVER, R.L. Satisfaction: a behavioral perspective on the consumer. 2nd edition.

New York: M. E. Sharpe, 2010. OLIVER, R.L. A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of

Satisfaction Decisions. Journal of Marketing Research (JMR). 17, 4, 460-469, Nov. 1980. ISSN: 00222437.

OLIVER, R.L.; DESARBO, W.S. Response determinants in satisfaction judgments.

Journal of consumer research, p. 495-507, 1988. OLIVER, R.L. Whence consumer loyalty?. the Journal of Marketing, p. 33-44, 1999. OLOU, L. Evaluating the effect of switching barriers in the Ghanian mobile

telecommunication industry. Dissertação. 2014. PADILLA, R. S.; MILTON, S. K.; JOHNSON, L. W. Components of service value in

business-to-business Cloud Computing. Journal of Cloud Computing, v. 4, n. 1, p. 1-20, 2015.

PALMATIER, R.W.; GOPALAKRISHNA, S.; HOUSTON, M. B. Returns on business-

to-business relationship marketing investments: Strategies for leveraging profits. Marketing Science, v. 25, n. 5, p. 477-493, 2006.

PALMATIER, R. W.; HOUSTON, M. B.; DANT, R. P.; GREWAL, D. Relationship

velocity: toward a theory of relationship dynamics. Journal of Marketing, v. 77, p. 13-30, 2013.

PARASURAMAN, A. Customer service in business-to-business markets: An agenda

for research. Journal of Business & Industrial Marketing. 13, 4/5, 309, Apr. 1998. PARASURAMAN, A., ZEITHAML, V.A.; BERRY, L.L. “SERVQUAL: a multiple-

item scale for measuring consumer perceptions of service quality”, Journal of Retailing, Spring, pp. 12-40, 1988.

PARVATIYAR, A.; SHETH, J.N. Paradigm shift in marketing theory and approach:

the emergence of relationship marketing. Relationship Marketing: Theory, Methods and Applications Section I, Session, v. 2, 1994.

PATTERSON, P. G. A contingency model of behavioral intentions in a services

context. European Journal of Marketing, v. 38, n. 9/10, p. 1304-1315, 2004. PATTERSON, P.G.; SMITH, T. A cross-cultural study of switching barriers and

propensity to stay with service providers. Journal of retailing, v. 79, n. 2, p. 107-

109

120, 2003. PAYNE, A.; HOLT, S. A review of the ‘value’ literature and implications for

relationship marketing. Australasian Marketing Journal (AMJ), v. 7, n. 1, p. 41-51, 1999.

PERIN, M. G.; SAMPAIO, C. H.; BREI, V. A.; PORTO, C. de A. As relações entre

confiança, valor e lealdade: um estudo intersetorial. In: XXVIII Encontro Anual da Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Administração (ANPAD), 2004, Curitiba: Anais, Curitiba, ENANPAD, 2004.

PIZZUTTI DOS SANTOS, Cristiane; BASSO, Kenny. Do ongoing relationships

buffer the effects of service recovery on customers' trust and loyalty?. International Journal of Bank Marketing, v. 30, n. 3, p. 168-192, 2012.

PORTER, Michael E.; MILLAR, Victor E. How information gives you competitive

advantage. 1985. PRADO, P.H.M.; SANTOS, R.C. Comprometimento e lealdade: dois conceitos ou

duas dimensões de um único conceito. Anais do Encontro Nacional da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração, 2003.

PUJARI, D. Self-service with a smile? Self-service technology (SST) encounters

among Canadian business-to-business. International Journal of Service Industry Management, v. 15, n. 2, p. 200-219, 2004.

RANAWEERA, C.; PRABHU, J. The influence of satisfaction, trust and switching

barriers on customer retention in a continuous purchasing setting. International Journal of Service Industry Management, v. 14, n. 4, p. 374-395, 2003.

RAVALD, A.; GRÖNROOS, C. The value concept and relationship marketing.

European journal of marketing, v. 30, n. 2, p. 19-30, 1996. REICHHELD, F.F. Loyalty based management, Harvard Business Review, 71 (March-

April), 64–73, 1993. ROSSOMME, J. Customer satisfaction measurement in a business-to-business context:

a conceptual framework. Journal of Business & Industrial Marketing, v. 18, n. 2, p. 179-195, 2003.

ROTTER, Julian. A new scale for the measurement of interpersonal trust. Journal of

personality, 1967. RUIZ, D. M.; GREMLER, D. D.; WASHBURN, J. H.; CARRIÓN, G. C. Service value

revisited: Specifying a higher-order, formative measure. Journal of Business Research, v. 61, n. 12, p. 1278-1291, 2008.

RUSBULT, Caryl E. Commitment and satisfaction in romantic associations: A test

110

of the investment model. Journal of experimental social psychology, v. 16, n. 2, p. 172-186, 1980.

SEBRAE (2013). Sobrevivência das empresas no Brasil. Disponível em:

http://www.sebrae.com.br/Sebrae/Portal%20Sebrae/Anexos/Sobrevivencia_das_empresas_no _Brasil=2013.pdf Acesso em: 04 mar. 2016.

SHEPPARD. B. H.; SHERMAN, D. M. The grammars of trust: a model and general

implications. Academy of Management Review, v. 23, n. 3, p. 422-437, 1998. SILVA, H. C. C.; ARAUJO, M. A. V. Determinantes de satisfação e insatisfação em

serviços de suporte à tecnologia da informação em ambientes B2B. Anais - SIMPEP, 2015.

SINGH, J.; SIRDESHMUKH, D. Agency and trust mechanisms in consumer

satisfaction and loyalty judgments. Journal of the Academy of marketing Science, v. 28, n. 1, p. 150-167, 2000.

SIQUEIRA, M.M.M. Comprometimento organizacional afetivo, calculativo e

normativo: evidências acerca da validade discriminante de três medidas brasileiras. Encontro Anual da ANPAD, v. 25, p. 23-40, 2001.

SIRDESHMUKH, D.; SINGH, J.; SABOL, B. Consumer trust, value, and loyalty in

relational exchanges. Journal of Marketing, v. 66, n. 1, p. 15-37, 2002. SÖDERLUND, M.; VILGON, M.; GUNNARSSON, J. Predicting purchasing

behavior on business-to-business markets. European Journal of Marketing, v. 35, n. 1/2, p. 168-181, 2001.

SPRENG, R.A.; HARRELL, G.D.; MACKOY, R.D. Service recovery: impact on

satisfaction and intentions. Journal of Services Marketing, v. 9, n. 1, p. 15-23, 1995. SVENSSON, E. Guidelines to statistical evaluation of data from rating scales and

questionnaires. Journal of Rehabilitation Medicine, v. 33, n. 1, p. 47-48, 2001. SWEENEY, J. C.; SOUTAR, G. N. Consumer perceived value: the development of

a multiple item scale. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 77, n. 2, p. 203-220, 2001.

TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics, 6th ed. Boston:

Pearson. 2013. TAM, J. L. The moderating role of perceived risk in loyalty intentions: an investigation

in a service context. Marketing Intelligence & Planning, v. 30, n. 1, p. 33-52, 2012. TANG, Andrew C. Justice-Based Normative Recovery Expectations in Enterprise

Information Technology Services: The Effect of Failure Severity and Criticality on Disconfirmation and Satisfaction. 2014.

111

TAX, S.S.; BROWN, S.W.; CHANDRASHEKARAN, M. Customer Evaluations of

Service Complaint Experiences: Implications for Relationship Marketing. Journal

of Marketing. 62, 2, 60-76, Apr. 1998. ISSN: 00222429. TERRES, M. da S. A importância do afeto para a confiança em trocas de serviços

com conseqüências serveras. Porto Alegre: UFRGS, 2011. Tese (Doutorado em Administração), Escola de Administração, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2011.

TIC – Domicílios e Empresas (2012). Disponível em: http://www.cetic.br/

media/docs/publicacoes/2/tic-domicilios-e-empresas-2012.pdf. Acesso em: 08 set. 2016;

TSARENKO, Yelena; TOJIB, Dewi. The role of personality characteristics and

service failure severity in consumer forgiveness and service outcomes. Journal of Marketing Management, v. 28, n. 9-10, p. 1217-1239, 2012.

TSE, D.K.; WILTON, P.C. Models of consumer satisfaction formation: An extension.

Journal of marketing research, p. 204-212, 1988. ULAGA, W.; EGGERT, A. Relationship value in business markets: the construct and

its dimensions. Journal of Business-to-business Marketing, v. 12, n. 1, p. 73-99, 2005.

ULAGA, W.; EGGERT, A. Relationship value and relationship quality: Broadening the

nomological network of business-to-business relationships. European Journal of marketing, v. 40, n. 3/4, p. 311-327, 2006.

ULAGA, Wolfgang; REINARTZ, Werner J. Hybrid offerings: how manufacturing

firms combine goods and services successfully. Journal of marketing, v. 75, n. 6, p. 5-23, 2011.

VAN DOORN, J.; VERHOEF, P.C. (2008). “Critical incidents and the impact of

satisfaction on customer share”. Journal of Marketing, 72(3), 124–42. VAVRA, Terry G.; PRUDEN, Douglas R. Using aftermarketing to maintain a customer

base. Discount Merchandiser, v. 35, n. 5, p. 86-88, 1995. VENETIS, K.A.; GHAURI, P.N. Service quality and customer retention: building long-

term relationships. European Journal of marketing, v. 38, n. 11/12, p. 1577-1598, 2004.

VIANA, D. A.; CUNHA JÚNIOR, M. V. M.; SLONGO, L.A. Medindo o conceito

de marketing de relacionamento no contexto brasileiro. In: Encontro nacional dos programas de pós-graduação em administração, 19., Foz do Iguaçu, Anais. Foz do Iguaçu, 1999.

112

WANG, C. Y. Service quality, perceived value, corporate image, and customer loyalty in the context of varying levels of switching costs. Psychology & Marketing, v. 27, n. 3, p. 252-262, 2010.

WANG, E. S.; CHANG, S. Creating Positive Word-of-Mouth Promotion Through

Service Recovery Strategies. Services Marketing Quarterly, v. 34, n. 2, p. 103-114, 2013.

WANG, Y. S.; WU, S. C.; LIN, H. H.; WANG, Y. Y. The relationship of service failure

severity, service recovery justice and perceived switching costs with customer loyalty in the context of e-tailing. International Journal of Information Management, v. 31, n. 4, p. 350-359, 2011.

WATHNE, K.H.; BIONG, H.; HEIDE, J.B. Choice of supplier in embedded markets:

relationship and marketing program effects. Journal of Marketing, v. 65, n. 2, p. 54-66, 2001.

WEBER, M.; KLEIN, A. Z. Gestão Estratégica em Empresas de Tecnologia da

Informação: Um Estudo de Caso. Iberoamerican Journal of Strategic Management (IJSM), v. 12, n. 3, p. 37-65, 2013.

WETZELS, M.; DE RUYTER, K.; VAN BIRGELEN, M. Marketing service

relationships: the role of commitment. Journal of business & industrial marketing, v. 13, n. 4/5, p. 406-423, 1998.

WEUN, S.; BEATTY, S. E.; JONES, M.A. The impact of service failure severity on

service recovery evaluations and post-recovery relationships. Journal of Services Marketing, v. 18, n. 2, p. 133-146, 2004.

WHITE, L.; YANAMANDRAM, V. A model of customer retention of dissatisfied

business services customers. Managing Service Quality: An International Journal, v. 17, n. 3, p. 298-316, 2007.

WILSON, D.T.; JANTRANIA, S. Understanding the value of a relationship. Asia-

Australia marketing journal, v. 2, n. 1, p. 55-66, 1994. WILSON, E.; VLOSKY, R. Partnering Relationship Activities: bulding theory from

case study research. Journal of Business Research, 39: 59-70, 1997 WOODRUFF, R. B., CLEMONS, D. S., SCHUMANN, D. W., GARDIAL, S. F., &

BURNS, M. J. (1991). The standards issue in CS/D research: a historical perspective. Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining

Behavior, 4, 103-109. WOODRUFF, R. Customer value: the next source for competitive advantage. Journal

of the Academy of Marketing Science, v. 25, n. 2, p. 139-153, 1997. YANAMANDRAM, V.; WHITE, L. A conceptual model of the antecedents of

113

behavioural loyalty of dissatisfied business services customers. 2005. YANAMANDRAM, V. K.; WHITE, L. Exploratory and confirmatory factor analysis

of the perceived switching costs model in the business services sector. 2006. YANAMANDRAM, V. K.; WHITE, L. Exploring the Switching Costs-Behavioural

Loyalty Relationship amongst Dissatisfied Customers in the B2B Services Sector. 2006.

YANAMANDRAM, V.; WHITE, L. An empirical analysis of the retention of

dissatisfied business services customers using structural equation modelling. Australasian Marketing Journal (AMJ), v. 18, n. 4, p. 222-232, 2010.

YANAMANDRAM, V.; WHITE, L. Why do some business relationships persist

despite dissatisfaction? A social exchange review. Asia Pacific Management Review, v. 17, n. 3, p. 301-320, 2012.

YANG, K. L.; JOLLY, L. D. The effects of consumer perceived value and subjective

norm on mobile data service adoption between American and Korean consumers. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 16, p. 502-508, 2009.

YANG, Z.; PETERSON, R.T. Customer perceived value, satisfaction, and loyalty:

The role of switching costs. Psychology & Marketing, v. 21, n. 10, p. 799-822, 2004.

YILMAZ, Cengiz; VARNALI, Kaan; KASNAKOGLU, Berna Tari. How do firms

benefit from customer complaints?. Journal of Business Research, v. 69, n. 2, p. 944-955, 2016.

ZEITHAML, V.A. Consumer perceptions of price, quality, and value: a means-end

model and synthesis of evidence. The Journal of marketing, p. 2-22, 1988.

114

APÊNDICE A – QUESTIONÁRIO DE PESQUISA

115

QUESTIONÁRIO

Prezado(a) Senhor(a):

Considerando sua experiência em relação a uma situação de insatisfação com uma empresa fornecedora de serviços de Tecnologia da Informação (Serviços de suporte à computadores, servidores, redes, Internet, desenvolvimento de software, manutenção de hardware, impressoras, etc.), e que o Sr(a) fez uma reclamação para que o problema fosse solucionado, solicitamos que indique com um “X” a sua opinião para cada uma das afirmações a seguir.

1 – Que tipo de serviço este provedor presta(va) para sua empresa? (Selecione 1 ou mais)

(a) Desenvolvimento e licenciamento de uso de software próprio

(e) Representação e/ou licenciamento de uso de software

(i) Consultoria em sistemas e processos em TI

(b) Consultoria em segurança de sistemas de informação

(f) Auditoria, certificação e homologação em tecnologia da informação (incluindo testes)

(j) Suporte e manutenção de software

(c) Processamento de dados (inclusive entrada de dados e gestão de banco de dados de terceiros)

(g) Hospedagem de sites; hospedagem de aplicações ou stream de som e imagem através da Internet

(k) Manutenção e reparação de computadores, periféricos e equipamentos de informática

(d) Provedores de acesso à rede de comunicação (Internet), provedores de voz sobre protocolo IP - VOIP

(h) Cursos de treinamento e capacitação em tecnologia da informação

(l) Outro: ____________________

2 – Após a sua reclamação, houve alguma iniciativa por parte do fornecedor de serviços de TI para reverter a falha que gerou a insatisfação?

(a) SIM (b) NÃO

3 - Após a reclamação, e a solução proposta pelo fornecedor, este provedor de serviços continuou a ser utilizado ou foi substituído por um concorrente?

(a) Continuou a ser utilizado (b) Foi substituído por um concorrente

4 – Com relação ao evento que causou sua insatisfação, como você classifica a sua gravidade?

Questões Pouco grave

Muito grave

01. Este problema afetou gravemente o meu negócio. 1 2 3 4 5 02. Este problema prejudicou o meu negócio. 1 2 3 4 5 03. Este problema causou uma grande perda para o meu negócio. 1 2 3 4 5

5 – Levando em consideração a relação entre a empresa e o provedor de serviço analisado, como você classifica a dependência da empresa em relação ao fornecedor?

Questões Discordo Totalmente

Concordo Totalmente

04. Este fornecedor é crucial para nossa performance futura. 1 2 3 4 5 05. Nós somos dependentes desse fornecedor. 1 2 3 4 5 06. Este fornecedor é importante para nosso negócio. 1 2 3 4 5

6 - Considerando o fornecedor de serviços de TI analisado, indique em que medida concorda ou descorda de cada uma das afirmações abaixo em uma escala de 1 a 5, sendo 1 “Discordo Totalmente” e 5 “Concordo Totalmente”.

Questões Discordo Totalmente

Concordo Totalmente

07. Vale a pena economicamente ser um cliente desse fornecedor 1 2 3 4 5

08. A empresa iria sofrer economicamente se o relacionamento fosse quebrado. 1 2 3 4 5

09. O fornecedor tem vantagens de localização em comparação com outros fornecedores. 1 2 3 4 5

116

10. Tenho prazer em ser um cliente desse fornecedor. 1 2 3 4 5

11. O fornecedor é o operador que tem o melhor atendimento de seus clientes. 1 2 3 4 5

12. Há uma sensação de reciprocidade no meu relacionamento com o fornecedor. 1 2 3 4 5

13. Este fornecedor cumpre as promessas feitas. 1 2 3 4 5

14. Este fornecedor sempre é honesto comigo. 1 2 3 4 5

15. Eu acredito nas informações que este fornecedor me fornece. 1 2 3 4 5

16. Este fornecedor está verdadeiramente preocupado comigo. 1 2 3 4 5

17. Quando decisões importantes são tomadas, este fornecedor considera o meu bem-estar e o seu próprio bem-estar.

1 2 3 4 5

18. Eu confio que este fornecedor considere nossos melhores interesses 1 2 3 4 5

19. Este fornecedor é confiável. 1 2 3 4 5

20. Por usar o mesmo fornecedor, nós recebemos certos benefícios que não receberíamos se mudássemos para um novo.

1 2 3 4 5


1 2 3 4 5

22. Não temos tempo para obter as informações para avaliar completamente outros fornecedores.

1 2 3 4 5


1 2 3 4 5

24. Analisar as informações sobre os fornecedores alternativos leva muito tempo 1 2 3 4 5

25. Aprender a usar os recursos oferecidos por um novo fornecedor pode levar tempo. 1 2 3 4 5


1 2 3 4 5

27. Habituar-se com a nova forma de trabalho do novo fornecedor pode ser difícil. 1 2 3 4 5

28. Nós não sabemos o que vamos ter de lidar, caso façamos a mudança para um novo fornecedor.

1 2 3 4 5


1 2 3 4 5


1 2 3 4 5


1 2 3 4 5

32. Nós investimos uma quantidade considerável de tempo para construir e manter o relacionamento com nosso fornecedor atual.

1 2 3 4 5


1 2 3 4 5

34. No geral, temos investido muito no relacionamento com o fornecedor atual. 1 2 3 4 5

Dados gerais do participante da pesquisa:

Sexo: (a) Feminino | (b) Masculino Idade: _________

Setor de Atividade: (a) Comércio (b) Serviço (c) Indústria (d) Governamental

Quantidade de Funcionários: _________ Tempo como cliente: _________

Estado: ___________

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