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PROPRIEDADES DE UM INSTRUMENTO ADAPTADO PARA MEDIR QUALIDADE DE SERVIÇO DE UM ESCRITÓRIO DE CONTABILIDADE

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João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 PROPRIEDADES DE UM INSTRUMENTO ADAPTADO PARA MEDIR QUALIDADE DE SERVIÇO DE UM ESCRITÓRIO DE CONTABILIDADE Michelle Quaglio Augusto (estacio )
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João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 PROPRIEDADES DE UM INSTRUMENTO ADAPTADO PARA MEDIR QUALIDADE DE SERVIÇO DE UM ESCRITÓRIO DE CONTABILIDADE Michelle Quaglio Augusto (estacio ) daniela maria lemos barbato jacobovitz (estacio ) Neste trabalho estudamos as propriedades métricas de um instrumento adaptado do questionário SERVQUAL Para este estudo aplicamos um questionário com 22 itens para medir a percepção da qualidade dos serviços prestados por um escritório de ccontabilidade Através da análise fatorial exploratória encontramos cinco fatores com boa consistência interna que explicam 70,97 % da variância dos dados Como uma análise complementar usamos PCA (análise da componente principal) a fim de investigar o agrupamento dos itens Nossos resultados indicam que as dimensões encontradas estão de acordo com a teoria e que a maioria dos itens se agrupou no fator correto Para ser aplicado novamente dois itens do questionário devem ser reformulados Palavras-chave: Análise da componente principal, análise fatorial exploratória, qualidade, SERVQUAL 1 Introdução Serviços e sua qualidade são fundamentais para uma empresa se destacar perante os concorrentes Assim estudar a qualidade da prestação de serviço tornou-se essencial para o desenvolvimento da economia Karl Albrecht (1992) lembrou que a qualidade em serviços é a capacidade que uma experiência ou qualquer outro fator tenha para satisfazer uma necessidade, resolver um problema ou fornecer benefício a alguém Segundo Souza, Meira e Maske (2012) o que torna o processo de avaliar e mensurar a qualidade de um serviço mais complexo, se comparado à avaliação da qualidade de um produto, é o fato de serem intangíveis, perecíveis e de serem produzidos e consumidos simultaneamente Não há separação entre serviços e produtos em empresas, já que a indústria vende serviços, como o atendimento pré e pós venda, assistência técnica, SAC entre outros Assim pesquisar a qualidade desses serviços prestados, se tornou importante para as empresas medirem a satisfação que o cliente percebe depois de ser atendido 2 Referencial teórico 21 Serviço Serviços são intangíveis, heterogêneos, não podem ser mantido em estoque e não há transferência de propriedade Era definido como algo necessário, mais que não agrega valor Na década de 90 foi definido por Harvey-Jones (1989) como sendo um processo que consiste em uma série de atividades mais ou menos intangíveis que normalmente ocorrem nas interações entre o cliente e os funcionários que são fornecidas como soluções para problemas do cliente 22 Qualidade Os clientes percebem a qualidade nos serviços e é o critério que julgam Pode ser dividida em duas categorias, que dimensionam a qualidade experimentada, dimensão técnica ou de resultados e dimensão funcional ou relacionada a processo 2 A primeira dimensão é a medida da qualidade do serviço prestado, é a impressão do que fica com o cliente ao final do processo de prestação do serviço e a interação do comprador com o vendedor A segunda dimensão é o como o serviço foi prestado, como foi o processo de consumo e produção, é mais subjetiva A qualidade é considerada uma vantagem competitiva de uma empresa que normalmente é criada pela interação comprador e vendedor, portanto a melhor maneira de vencer os concorrentes é balancear a qualidade técnica com a funcional Existe um conceito de qualidade total percebida, a qual é a união da qualidade esperada com a qualidade experimentada A qualidade esperada é a expectativa que o cliente tem em relação à qualidade experimentada Os clientes avaliam a qualidade do serviço comparando o que desejam ou esperam com aquilo que obtêm (Berry e Parasuraman 1992) 23 Teoria dos gaps A teoria dos gaps foi desenvolvida por Berry, Parasuraman e Zeithaml (1985) para identificar as origens dos problemas de qualidade De acordo com esta teoria existem 5 gaps: Gap 1 é a divergência entre a expectativa do cliente e o que a empresa ou o prestador de serviço entende como sendo a expectativa do cliente Gap 2 é a divergência na tradução das expectativas do cliente em especificações de qualidade de serviço, por parte da empresa Gap 3 é a discrepância entre as especificações da qualidade do serviço e o serviço prestado Isso afeta a qualidade do serviço percebido pelo cliente Gap 4 é a discrepância entre o serviço prestado e a comunicação externa ao cliente Gap 5 é a divergência entre o serviço esperado e o serviço fornecido ao cliente Sua causa é o conjunto dos outros 4 gaps ( gap 5 = gap1 + gap 2 + gap 3 + gap 4) Pode gerar para a empresa uma perda de negócios e impacto negativo sobre a imagem 24 Instrumentos para medir a qualidade de serviços Um instrumento para medir a qualidade na prestação de serviço é o SERVQUAL O SERVQUAL foi elaborado por três pesquisadores da área de marketing, Parasuraman, Berry e 3 Zeithaml, baseado na teoria dos Gaps, ou seja, nas lacunas, falhas na prestação de serviço, além de comparar a qualidade do serviço esperado e a do serviço experimentado pelo cliente Parasuraman, Zeithaml e Berry consideram que a chave determinante da qualidade de um serviço é atender ou exceder a expectativa do cliente e em decorrência disso, a qualidade de um serviço pode ser definida como o grau da discrepância entre as expectativas ou desejos dos clientes e suas percepções Para David Maister a lei dos serviços atende a função: Satisfação = Percepção Expectativa Assim Parasuraman dividiu em três categorias a função: a) Expectativa menor que a percepção: a necessidade do cliente foi atendida, a qualidade foi ideal e o cliente está encantado com a empresa; b) Expectativa é igual à percepção: a necessidade foi atingida, porém dentro da normalidade, a qualidade é satisfatória e o cliente está satisfeito; c) Expectativa é maior que a percepção: a expectativa não foi atingida, a qualidade é baixa e inaceitável e o cliente está insatisfeito Parasuraman, Berry e Zeithaml identificaram 5 determinantes na qualidade de serviços: -Tangibilidade: são os elementos, equipamentos e materiais físicos, bem como sua disposição e aparência -Confiabilidade: é a capacidade de entregar na data prevista o serviço, estar isento de erros, prestar o serviço prometido de modo confiável e com precisão -Capacidade de resposta / sensibilidade / presteza: é a habilidade de atender prontamente os clientes, entender suas necessidades e informar quando e como efetuarão o serviço -Segurança: é a percepção que os empregados da empresa transmitem aos clientes, como a forma de atender as necessidades dos mesmos e estar sempre disposto a ajudar e responder prontamente as suas questões, além do conhecimento e cortesia do empregado -Empatia: é a disposição que o empregado tem e manifesta nos cuidados e atenção para com o cliente, dando-lhe atenção individualizada além de trabalhar em horários convenientes aos clientes 4 O método SERVQUAL consiste em um questionário composto por 22 itens que contemplam todas as características dos serviços, aplicado duas vezes Na primeira mede- se a expectativa e na segunda a percepção do cliente A qualidade do serviço é obtida pela diferença entre expectativa e percepção O SERVPERF (Cronin e Taylor, 1992) originou-se do modelo SERVQUAL Suas características diferem das do SERVQUAL, pois não medem a qualidade esperada, ou seja, a expectativa do serviço prestado, apenas a qualidade percebida que nada mais é que a experimentada Para Cronin e Taylor (1992) o SERVPERF é o melhor instrumento para medir as variações de qualidade, porque o uso da diferença entre percepções e expectativas (P - E) não traz informações adicionais sobre a qualidade do serviço Neste trabalho nosso principal objetivo é estudar as propriedades de um instrumento adaptado do questionário SERVQUAL Para este estudo aplicamos um questionário com 22 itens para medir a percepção da qualidade dos serviços prestados por um escritório de contabilidade Os dados serão analisados através da análise fatorial exploratória (AFE) para investigar os fatores encontrados Aplicaremos o PCA (análise da componente principal) como método auxiliar para investigar o agrupamento dos itens do questionário Vamos também analisar a satisfação dos clientes calculando as médias atribuídas por eles a cada fator 25 Métodos Estatísticos Como os dados coletados são obtidos através da aplicação de um questionário, é preciso avaliar sua confiabilidade, que indica o grau em que um resultado medido reflete o resultado verdadeiro, ou seja, quanto uma medida está livre da variância dos erros aleatórios (Hayes 1998) Para estimar a confiabilidade do questionário aplicado será usado o Alpha de Cronbach definido como: Onde k é o número de itens do questionário, é variância de cada item e é variância total do questionário Este parâmetro pode assumir valores entre 0 e 1, e quanto mais próximo a 1, maior a fidedignidade das dimensões do constructo Valores maiores que 0,7 são aceitáveis (Robinson et al, 2009) 5 Neste trabalho vamos usar dois métodos estatísticos bastante conhecidos: análise fatorial exploratória (AFE) para encontrar os fatores latentes e análise da componente principal (PCA) para verificar os agrupamentos dos itens A análise fatorial foi desenvolvida inicialmente por Charles Sperman com o objetivo de analisar testes de inteligência A análise fatorial exploratória (AFE) é um método da estatística multivariada, que pode ser utilizado quando queremos expressar os dados em forma de fatores não aparentes Cada fator reúne um conjunto de dados semelhantes Através da aplicação deste método podemos descobrir estruturas que não são observáveis diretamente (Hair Jr 2005) Para que este método possa ser utilizado, é preciso testar o grau de correlação entre os itens do questionário, através do teste KMO Os valores resultantes deste teste variam entre 0 e 1, sendo que valores maiores que 0,8 são considerados admiráveis (Tabachnick et al 2007) O PCA é um método em que encontramos uma nova base vetorial para expressarmos os dados, fazemos a projeção dos dados originais nesta nova base composta pelos autovetores da matriz de correlação dos dados O número de autovetores é igual ao número de variáveis Para analisar os dados na nova base, tomamos os autovetores com os maiores autovalores, pois estes explicam a maior variabilidade dos dados Através deste procedimento podemos analisar mais facilmente os dados, pois se houver correlação entre eles haverá formação de grupos (clusters) O PCA pode ser visto como uma rotação dos dados originais no espaço 3 Metodologia O escritório de contabilidade em Cravinhos interior do estado de São Paulo, tem contato direto com clientes de várias classes econômicas e de trabalho, como produtores rurais, indústrias, comércio e pessoa física O escritório atua há 41 anos na cidade e tem por volta de 320 clientes Seus responsáveis se interessaram pela aplicação do questionário, pois querem verificar sua imagem junto aos clientes para se posicionarem melhor no mercado, já que há concorrentes grandes na cidade O questionário (em anexo) contém 22 perguntas em escala linkert (Rensis Likert, 1932), com 7 graus de concordância (1- Discordo totalmente a 7 -Concordo totalmente) que compreende as cinco características da qualidade: Empatia, Tangibilidade, Confiança, Segurança e Presteza O questionário foi enviado aos clientes que se identificaram apenas por categoria Eles responderam e enviaram de volta ao escritório 6 Terminada a coleta os dados foram tabulados e analisados através da análise fatorial exploratória (AFE) e da análise da componente principal (PCA) 4 Resultados e discussão A proporção entre itens e respondentes considerada aceitável para uma análise satisfatória é 10:1 (Hair Jr 2005) Foram aplicados 220 questionários, porém por causa de preenchimento incorreto, 20 foram descartados O valor obtido para Alpha de Cronbach foi 0,920, que indica uma ótima fidedignidade dos questionários Antes de proceder a AFE aplicamos o teste KMO que forneceu o valor de 0,877 indicando adequação da amostra para esta análise A AFE forneceu 5 autovalores maiores que 1 que explicam 70,971 % da variabilidade dos dados A tabela 1 mostra os autovalores e a porcentagem da variância explicada por cada um Tabela 1 Fatores e porcentagens acumuladas Fator Cronbach s Alpha % de variância % acumulada Autovalor 1 0,890 40,877 40,877 8, ,966 11,464 52,341 2, ,826 7,899 60,24 1, ,798 5,916 66,157 1,3 5 0,737 4,814 70,971 1,059 A fim de encontrar os itens que compõem cada fator, realizamos a rotação varimax Após esta rotação, o item 16 apresentou cargas cruzadas, ou seja, carregou em dois fatores Ao aplicar a rotação quartimax, pudemos encontrar a estrutura fatorial Para um questionário com 200 respondentes é necessário que os loadings sejam maiores que 04 (Hair Jr 2005) A tabela 2 mostra os itens que se agrupam em cada fator e seus respectivos loadings O fator 1 denominado Empatia, composto pelos itens 16, 17, 18, 19, 20, 21 e 22, é o mais importante pois corresponde a 40,877% da variabilidade dos dados O fator 2 denominado Tangibilidade é composto pelos itens 1, 2, 3, 4 e corresponde a 11,464% da variabilidade O fator 3 denominado Confiabilidade é composto pelos itens 5, 6, 7, 8, 9 e corresponde a 7 7,899% da variabilidade dos dados O fator 4 denominado Segurança, é composto pelos itens 10, 14, e 15, corresponde a 5,916% da variabilidade dos dados Finalmente o fator 5, denominado Presteza, que é composto pelos itens 12 e 13, corresponde a 4,814% da variabilidade dos dados O item 11 não carregou em nenhum fator, pois apresentou cargas similares no fator 1 (Empatia) e no fator 5 (Presteza) De acordo com os loadings podemos agrupar as variáveis A tabela 2 mostra a qual fator cada item pertence: Tabela 2 Fatores e Loadings Número do item Descrição Loading Fator 1: Empatia 16 Na empresa, os colaboradores são sempre amáveis com os clientes 17 Os colaboradores têm conhecimento para responder as dúvidas dos clientes 18 A empresa oferece ao sues clientes uma atenção individualizada 19 A empresa tem horários de trabalho convenientes para os clientes 20 A empresa tem colaboradores que oferecem atenção personalizada aos clientes 21 A empresa preocupa-se com os melhores interesses dos clientes 22 Os colaboradores compreendem as necessidades específicas dos clientes 0,511 0,529 0,777 0,765 0,821 0,816 0,533 Fator 2: Tangibilidade 1 A empresa tem equipamentos de aparência moderna 0,891 2 As instalações físicas da empresa são visualmente 0,933 atrativas 3 Os colaboradores da empresa têm aparência agradável 0,910 4 Na empresa os elementos materiais são visualmente 0,903 atrativos Fator 3: Confiabilidade 5 Quando a empresa promete fazer algo em certo tempo, faz 6 Se o cliente tem algum problema, a empresa demonstra interesse em solucioná-lo 0,630 0,796 7 A empresa realiza bem o serviço na primeira vez 0,651 8 A empresa conclui o serviço no tempo prometido 0,750 9 A empresa insiste em manter registros isentos de erros 0,752 Fator 4: Segurança 10 Na empresa, os colaboradores comunicam clientes quando se concluirá o serviço 14 O comportamento dos colaboradores da empresa transmite confiança aos clientes 0,617 0,768 8 15 Os clientes da empresa sentem-se seguros nas suas transações Fator 5: Presteza 12 Na empresa, os colaboradores estão sempre dispostos a ajudar os clientes 13 Na empresa, os colaboradores nunca estão ocupados para atender os clientes 0,820 0,782 0,836 Uma vez que os fatores foram determinados, calculamos a média de cada fator e seus respectivos alpha de Cronbach Estes valores estão mostrados na tabela (3) Tabela 3 Média por fator Fatores Alpha de Médias Cronbach 1-Empatia 0,890 6,524 2-Tangibilidade 0,966 5,816 3-Confiabilidade 0,826 6,618 4-Segurança 0,798 6,507 5-Presteza 0,737 6,185 Podemos ver que todos os fatores apresentam índice de consistência interna maiores que o valor aceitável Os fatores Empatia, Confiabilidade e Segurança apresentaram médias em torno de 6,5 O fator Presteza teve média um pouco menor 6,18, e o fator Tangibilidade teve média = 5,81, a menor de todas A tabela (4) amostra as médias atribuídas em cada fator para cada categoria de cliente: Tabela 4 Média por categoria Emp F1 Tang F2 Conf F3 Seg F4 Prest F5 M DP M DP M DP M DP M DP Comércio 6,533 0,1341 5,917 0,1414 6,627 0,1048 6, ,333 0,0948 Indústria 6,518 0,0447 5,784 0,0447 6,576 0,1095 6,418 0,0774 6,304 0,1516 Pessoa Física 6,473 0,089 6,00 0,1449 6,525 0,1643 6,396 0,3082 5,625 0,3535 Produtor Rural 6,534 0,0632 5,82 0,0316 6,644 0,0447 6, ,175 0,2607 As médias por categoria estão bastante homogêneas e altas nos fatores Empatia, Confiabilidade e Segurança O fator Presteza teve a segunda menor média, e chama atenção, pois o valor atribuído pela categoria pessoa física é o menor de todos No fator Tangibilidade que teve a menor média, o menor valor foi atribuído pela categoria Indústria 9 Alguns itens do questionário não carregaram nos fatores esperados Os itens 16 e 17 propostos para mensurar Segurança, foram percebidos pela amostra como Empatia O item 10 inicialmente proposto para mensurar Presteza foi percebido como Segurança Finalmente o item 11 apresentou cargas cruzadas nos fatores 1 e 5 Este estaria mais adequado ao fator 5 Por se tratar de uma adaptação do questionário vamos fazer uma análise complementar a fim de investigar os agrupamentos das questões A figura (1) mostra o agrupamento dos itens após a aplicação do PCA Os grupos estão marcados de acordo com os fatores encontrados pela AFE Figura 1 Agrupamentos dos itens O item 11 que não carregou em nenhum fator na AFE, pois apresentou cargas cruzadas entre o fator 1 e o fator 5, está próximo aos itens 10 e 12 como era esperado Por sua vez o item 10 está mais próximo do item 11 que dos itens 14 e 15 Os itens 16 e 17 estão próximos aos itens 14 e 15 do fator 4, porém segundo a AFE elas pertencem ao fator 1 Na figura (2) estão assinalados os fatores esperados: 10 Figura 2 - Agrupamento esperado Comparando as duas figuras podemos ver que os fatores 1, 2 e 3 estão consistentes com os agrupamentos esperados As perguntas 16 e 17 que na AFE carregaram no fator 1, deveriam estar no fator 4 e a pergunta 10 deveria estar no fator 5 5 Conclusão Neste trabalho investigamos as propriedades métricas de um questionário adaptado para um escritório de contabilidade Utilizamos a AFE para encontrar as variáveis latentes, que indicam as dimensões percebidas pela amostra e o PCA para verificar os agrupamentos dos itens A AFE mostrou que a amostra percebeu 5 fatores, porém alguns itens não se agruparam nos fatores corretos Com o auxílio do PCA pudemos verificar que os agrupamentos estão consistentes, porém os itens 16 e 17 devem ser reformulados para que possa ser útil como um instrumento SERVQUAL 11 De maneira geral os clientes perceberam uma boa qualidade de serviços prestados pelo escritório A menor média obtida foi relativa à Tangibilidade, sendo que dentro deste fator o cliente mais insatisfeito é a indústria No fator Presteza a categoria pessoa física foi responsável pela menor média de todas Com base nestas informações o escritório pode implementar mudanças buscando melhorar os serviços que tiveram menores médias Para dar continuidade a este trabalho, vamos reformular alguns itens e reaplicar o questionário 6 Referências bibliográficas ALBRECHT, K; Revolução nos serviços Ed Pioneira São Paulo, 1992 BAKKE, Hanne A; LEITE, Alexandre S M; SILVA, Luiz B; Revista Gestão Industrial, Vol 4 n 4 / 2008 BROWN, TJ; CHURCHILL, Jr G A; PETER, JP Research Note: improving the measurement of service quality Journal of Retailing, v69, p , Spring, 1993 CARVALHO, José R M; TOMAZ, Francilene A S; Revista Alcance - Eletrônica, Vol 18 - n 2 - p / abr-jun 2010 CRONIN, J; TAYLOR, S Measuring service quality: A reexamination and extension Journal of Marketing, v 56, n 3, p 55-68, 1992 Disponível em: / Acesso em: 30 abr 2016 DALMORO, Marlon; VIEIRA, Kelmara M; RGO revista gestão organizacional, volume 6, edição especial, 2013 DE FARIA, Carlos A; 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