Desenvolvimento e validação fatorial da Escala de Relacionamento com Clientes (ERC)

development and factor validation of the "Customer Relationship Scale" (CRS)

Desarrollo y validación factorial de la Escala de Relación con Clientes (ERC)

ARTIGOS

Desenvolvimento e validação fatorial da Escala de Relacionamento com Clientes (ERC)

development and factor validation of the "Customer Relationship Scale" (CRS)

Desarrollo y validación factorial de la Escala de Relación con Clientes (ERC)

Késia Rozzett^I; Gisela Demo^II

^IProfessora do Departamento de Administração, Universidade de Brasília - Brasília - DF, Brasil [e-mail]

^IIProfessora do Departamento de Administração, Universidade de Brasília - Brasília - DF, Brasil [e-mail]

RESUMO

Considerando a importância do desenvolvimento do relacionamento entre as empresas e seus clientes, este trabalho tem por objetivo validar um instrumento científico capaz de mensurar tal relacionamento, destacando a satisfação e a lealdade como pressupostos para a sua construção e manutenção. A pesquisa, de natureza quantitativa, utilizou-se de Análise Fatorial Exploratória para a validação experimental do instrumento e de uma amostra de 627 clientes de diversas empresas. Os resultados encontrados mostram que a Escala de Relacionamento com o Cliente (ERC) possui uma estrutura unifatorial, explicando cerca de 64% da variância e com confiabilidade de 0,92 (α de Cronbach). O trabalho contribui com a produção científica nas áreas de marketing e afins, uma vez que a ERC pode ser utilizada em estudos diagnósticos e relacionais. Ademais, a contribuição do estudo estende-se à área organizacional, visto que o instrumento pode auxiliar gestores no sentido de incrementar o relacionamento que desenvolvem com seus clientes e melhorar os resultados organizacionais.

Palavras-chave: Satisfação, lealdade, CRM, instrumentos de medida de relacionamento com clientes, marketing de relacionamento.

ABSTRACT

Considering the importance of developing the relationship between companies and customers, the objective of this study is to validate a scientific instrument capable of measuring such a relationship, emphasizing satisfaction and loyalty as assumptions for its construction and maintenance. This quantitative research used exploratory factor analysis for the experimental validation of the instrument and of a sample of 627 customers from various companies. The results show that the Customer Relationship Scale (CRS) has a one-factor structure, which explains about 64% of the variance, and a reliability rating of 0.92 (Cronbach's α). The work makes a contribution to scientific production in the areas of marketing and the like, since the CRS can be used in diagnostic and relational studies. The study's contribution also extends to the organizational area, given that the instrument may help managers build relationships with customers and improve organizational results.

Keywords: Factor analysis, CRM, instruments, marketing, relationship.

RESUMEN

Considerando la importancia del desarrollo de la relación entre las empresas y sus clientes, este trabajo tiene por objetivo validar un instrumento científico capaz de mensurar tal relación, destacando la satisfacción y la lealtad como presupuestos para su construcción y mantenimiento. La investigación, de naturaleza cuantitativa, utilizó el Análisis Factorial Exploratorio para la validación experimental del instrumento, y una muestra de 627 clientes de diversas empresas. Los resultados alcanzados muestran que la Escala de Relación con el Cliente (ERC) posee una estructura unifactorial, lo que explica cerca de 64% de la variancia con confiabilidad de 0,92 (α de Cronbach). El trabajo contribuye con la producción científica en las áreas de marketing y afines, puesto que la ERC puede ser utilizada en estudios diagnósticos y relacionales. Además, la contribución del estudio se extiende al área organizacional, visto que el instrumento puede auxiliar a los gestores en el sentido de incrementar la relación que desarrollan con sus clientes y mejorar los resultados organizacionales.

Palabras clave: Satisfacción, lealtad, CRM, instrumentos de medida de relación con clientes, marketing de relación.

INTRODUÇÃO

Este trabalho enseja apresentar o desenvolvimento e a validação de uma escala para avaliar o relacionamento entre empresas e clientes, considerando a relevância estratégica da gestão de relacionamentos para as organizações no atual contexto de competitividade recrudescente, bem como a carência de instrumentos com tal proposta na literatura científica, especialmente a nacional. Primeiro, apresenta-se o suporte teórico relativo ao construto "gestão do relacionamento com clientes" ou, no inglês, Customer Relationship Management (CRM), ou ainda "marketing de relacionamento", entendidos como sinônimos. Em seguida, descreve-se o método abrangendo os procedimentos para construção da escala, a saber, a análise teórica dos itens (análise semântica e de juízes) e sua validação psicométrica que, por sua vez, remete-se à análise fatorial exploratória e à aferição da confiabilidade dos fatores. Por fim, os resultados engendrados são apresentados e discutidos, com foco especial nas contribuições do trabalho e recomendações para pesquisas futuras.

REFERENCIAL TEÓRICO

Esta seção apresenta uma síntese do estado da arte do construto "gestão do relacionamento com clientes", englobando os estudos científicos sobre seus pressupostos, origem e pesquisas.

Já é peremptório considerar, nos estudos organizacionais, a perspectiva da competitividade, fenômeno que faz com que as organizações repensem suas maneiras de conduzir negócios, seu posicionamento no mercado e suas estratégias empresariais na consecução de suas metas. Junto com a globalização e as novas tecnologias, a competitividade é imperativa, resumindo, em sua essência, a busca incessante das organizações por alternativas de diferenciação competitiva. Nesse contexto, a conquista da lealdade dos clientes vem se estabelecendo como prioridade das organizações, (DEMO, 2010).

Segundo Porter (1991), a vantagem competitiva é o resultado da capacidade da organização de realizar eficientemente o conjunto de atividades necessárias para obter um custo menor que o dos concorrentes ou de organizar tais atividades de forma única, capaz de gerar um valor diferenciado para os clientes.

Visando, então, à prosperidade das organizações e à otimização de sua capacidade de se reinventar e competir, os relacionamentos entre organizações e clientes adquirem conotação especial e o CRM, englobando aspectos da satisfação e da lealdade de clientes e, mormente, a oferta constante de experiências únicas e encantadoras a eles, apresenta-se como diferencial profícuo quando a questão é competitividade.

Apesar de ter emergido como um novo fenômeno, o marketing de relacionamento remonta à Era Pré-Industrial. O desenvolvimento do marketing como um campo de estudo e prática sustenta a reconceitualização de uma orientação transacional para uma orientação relacional (SHETH e PARVATIYAR, 1995; PAYNE, 2006). Em uma visão voltada para o relacionamento, "o valor para os clientes é criado durante todo o relacionamento, em interações entre eles e o fornecedor ou provedor do serviço" (GRÖNROOS, 2003, p. 39). Há claramente uma mudança de foco, dos produtos para os processos de criação de valor. Nesse contexto, o marketing serve como facilitador dos processos de consumo e utilização pelos clientes durante todo o relacionamento.

Para Grönroos (1994), Sheth e Parvatiyar (2002) e Payne (2006), marketing de relacionamento representa uma mudança de paradigma dos conceitos de marketing desenvolvidos desde 1960, como, por exemplo, os 4P's do mix de marketing (produto, preço, praça, promoção). Nesse sentido, Vavra (1993), precursor da proposta de marketing de relacionamento, defende uma mudança na orientação do marketing para a conquista de clientes para o foco na retenção ou lealdade de clientes. Lauterborn (1990) já havia proposto os 4C's do marketing, a saber, cliente, custo, conveniência e comunicação.

McKenna (1999) divide o novo paradigma do marketing em duas partes, baseando a abordagem relacional no conhecimento e na experiência. O marketing baseado na experiência enfatiza a interatividade, a conectividade e a criatividade. "As empresas dedicam-se aos seus clientes, monitoram constantemente seus concorrentes e desenvolvem um sistema de análise de feedback (retorno)" (McKENNA, 1999, p. 4). De fato, quando consumidores e produtores lidam um com o outro, há um grande potencial para o desenvolvimento de um laço emocional que transcende a troca econômica. Uma parte consegue entender melhor as necessidades da outra, o que faz com que ambas sejam mais propensas a cooperar mutuamente e a fortalecer seu relacionamento. Grönroos (2003) concorda que se um cliente sentir que há algo especial e de valor nos contatos que ele mantém com dada empresa, então um relacionamento pode se desenvolver.

Para Payne (2006), o marketing de relacionamento dá ênfase a dois importantes aspectos: (1) só é possível otimizar relacionamentos com os clientes a partir do entendimento e gerenciamento de relacionamentos com outros stakeholders (todo e qualquer público interessado ou afetado pela organização) relevantes; (2) as ferramentas e técnicas usadas no marketing para os clientes, como o plano de marketing, podem ser igualmente efetivas se utilizadas no gerenciamento de relacionamentos com outros, que não os clientes.

Essa visão confirma a ideia holística do marketing de relacionamento, em que há integração entre todas as partes da organização. Nesse sentido, Grönroos (2003) endossa que "a responsabilidade de desenvolver e manter relacionamentos com clientes, chamada de marketing, já não está unicamente relacionada com o departamento de marketing e com o diretor de marketing" (GRÖNROOS, 2003, p. 23). Nesse contexto, um relacionamento integrativo, de acordo com Sheth e Parvatiyar (1995), reflete interdependência em vez de independência de escolha entre as partes e enfatiza a cooperação ao invés de competição e conflito, representando assim uma mudança significativa nos axiomas do marketing.

Vavra (1993) também considera a compra como o início de um relacionamento. A interação continuada pós-venda representa uma parte importantíssima para que o relacionamento seja firmado, sendo tão necessária quanto a própria venda. Ele defende a mudança na mentalidade de "completar uma venda" para a de "iniciar um relacionamento" e de "fechar um negócio" para "construir lealdade". Tal mudança reflete a passagem do marketing transacional para o de relacionamento.

Ravald e Grönroos (1996) argumentam que marketing de relacionamento é uma maneira de as empresas desenvolverem relacionamentos a longo prazo, mutuamente benéficos e válidos com os clientes, objetivando o aumento da lucratividade por meio da melhoria nos serviços e produtos providos aos clientes. Uma perspectiva mais abrangente, por exemplo, é tida por McKenna (1993), que apresenta uma visão estratégica do marketing de relacionamento, colocando o cliente em primeiro lugar e mudando o papel do marketing de manipular os clientes para um envolvimento genuíno com eles. Cabe ressaltar também a ideia de Payne (2006), ao defender os princípios que enfatizam a retenção de clientes lucrativos, múltiplos mercados e uma abordagem de marketing multifuncional, em que a responsabilidade pelo desenvolvimento de estratégias de marketing e relacionamento com o cliente não se limita ao departamento de marketing.

Assim, o propósito geral do marketing de relacionamento, segundo Parvatiyar e Sheth (1999), é "aumentar a produtividade de marketing e melhorar o valor mútuo entre as partes envolvidas no relacionamento" (p. 18, tradução nossa). A construção do relacionamento, entretanto, deve ser cuidadosa. Bolton (1998) afirma que, nos primeiros estágios do relacionamento, a satisfação possui papel essencial: se as expectativas do cliente não forem satisfeitas logo de início, ele tenderá a permanecer menos tempo com a empresa. Os resultados de suas pesquisas indicam que os índices de satisfação levantados anteriormente a qualquer decisão de cancelar ou continuar leal à empresa são positivamente relacionados à duração do relacionamento. Nesse sentido, Vavra (1993) afirma que o aumento da satisfação dos clientes através das interações com a empresa é o principal mecanismo para manter relacionamentos de longa duração com eles.

De acordo com Reichheld e Sasser (1990), à medida que o relacionamento do cliente com a empresa estende-se, os lucros crescem. Eles afirmam que "as empresas podem aumentar seus lucros em quase 100%, retendo apenas mais 5% de seus clientes" (p. 105). Os autores defendem ainda que os clientes geram lucros maiores a cada ano a mais que eles permanecem com a empresa. Já é consensual entre os autores a ideia de que, por causa do grande aumento da concorrência e do constante aprimoramento tecnológico, os clientes possuem um leque muito maior de escolhas do que possuíam anteriormente. Nesse contexto, Payne (2006) assevera que o fator diferenciador, então, torna-se a entrega de um serviço excepcional, distinta e consistentemente. Vantagem competitiva pode ser adquirida por meio do conhecimento das expectativas, preferências e comportamento do cliente.

Conforme Zineldin (2006), uma empresa precisa criar relacionamentos com os clientes que entreguem um valor superior àquele provido pelo produto central. Não é suficiente ter produtos que representem uma alta oferta de valor ao cliente se um relacionamento com ele não for desenvolvido. Sem relacionamento, o cliente fica suscetível a qualquer oferta que apresente valor maior e a deserção torna-se natural. Destarte, reter os clientes, desenvolver um relacionamento com eles e satisfazê-los continuamente podem ser consideradas as bases de uma trajetória bem-sucedida na maioria das organizações. "Clientes no longo prazo compram mais, tomam menos tempo da empresa, são menos sensíveis ao preço e trazem novos clientes, além de não possuírem custo de aquisição" (REICHHELD, 1996, p. 02). Nessa linha, Demo e Ponte (2008) atestam que custa cerca de 10 vezes mais conquistar clientes que mantê-los.

Com seu surgimento na década de 1990, o CRM rapidamente tornou-se uma proposta de patente relevância. No entanto, a compreensão do que o CRM significa ainda se faz limitada. Muitas empresas não entendem o CRM como um sinônimo do marketing de relacionamento e o encaram como uma solução tecnológica, confundindo a gestão do relacionamento com o cliente com os sistemas de apoio para implementação do CRM. Para Payne (2006), é certo que o CRM trata de uma abordagem estratégica holística para gerenciar o relacionamento com clientes a fim de criar valor para o acionista. Ele defende que o CRM provê mais oportunidades para o uso de dados e informações no sentido de entender o cliente e implementar melhor as estratégias de marketing de relacionamento, mas isso não o limita a um sistema de informação ou a uma ferramenta tecnológica. Essa ideia objetiva acabar com a confusão conceitual por ora existente.

Nesse contexto, Lovelock e Wirtz (2007) afirmam que o CRM não se restringe a complexos sistemas de informação, mas significa o processo pelo qual relações com clientes são construídas e mantidas. Payne (2006) aponta que o principal objetivo do CRM é proporcionar um aumento na aquisição e fidelização de clientes lucrativos ao, respectivamente, iniciar e melhorar os relacionamentos com eles. Já Kotler e Keller (2006) relacionam o CRM ao valor do cliente e afirmam que o seu objetivo é produzir um alto valor do cliente. Maximizar o valor do cliente, para os autores, significa cultivar um relacionamento de longo prazo com ele. Segundo Sun, Shibo e Zhou (2006), CRM significa apresentar o produto certo para o cliente certo, da maneira mais correta e no tempo ideal, a fim de satisfazer as demandas dos consumidores.

Conforme Vavra (1993), um banco de dados de clientes, também conhecido como Database Marketing (DBM), torna possível a execução das atividades de pós-marketing e traz melhorias na prática atual de marketing, como, por exemplo, a acessibilidade às informações sobre os clientes e a flexibilidade ao conhecer as suas preferências e gostos. O autor ressalta, entretanto, que os dados do DBM nunca deveriam ser usados somente a fim de propor negócios aos novos clientes, mas, mormente, para encantá-los, presenteá-los e conhecê-los mais. Ademais, segundo O'Leary, Rao, e Perry (2004), só recentemente as empresas começaram a utilizar a internet para obter informações sobre o cliente em seus processos de database marketing de modo a melhorar a gestão de relacionamento com o cliente.

Contudo, por vezes, a implementação do CRM nas empresas é totalmente atribuída à área de TI, não havendo a integração necessária entre todas as partes da organização, o que, segundo Demo e Ponte (2008), pode ser a principal causa de insucesso na implantação do CRM nas empresas. Reinartz, Krafft e Hoyer (2004) argumentam que algumas empresas veem o CRM principalmente como um investimento em tecnologia, enquanto outras o tratam de forma mais expansiva, sendo agressivos em desenvolver relacionamentos com os clientes.

Na mesma linha, Payne (2006) ressalta que a importância em definir o CRM corretamente não é apenas um preciosismo semântico. Tal definição impacta significativamente a maneira como o CRM é entendido, implantado e praticado nas organizações. A acepção de CRM como mera solução tecnológica levou às seguintes estatísticas apresentadas por Payne: 60% dos projetos de CRM fracassam; 70% das iniciativas de CRM vão fracassar em 18 meses e 69% dos projetos de CRM impactam muito pouco os resultados empresariais. Nesse contexto, o autor destaca que o CRM, para ser bem-sucedido, precisa estar imbuído de visão estratégica para criar valor ao acionista através do desenvolvimento de relacionamentos com clientes estratégicos, unindo o potencial da tecnologia da informação às estratégias de marketing de relacionamento, que resultarão no estabelecimento de relacionamentos lucrativos de longo prazo.

Quanto à operacionalização do CRM, Payne (2006) aponta cinco processos-chave que precisam ser considerados: o processo de desenvolvimento de estratégia; o processo de criação de valor; o processo de integração de multicanais; o processo de gerenciamento da informação; e o processo de avaliação da performance. Grönroos (2003) distingue, ainda, três requisitos que estabelecem a base estratégica para uma gestão de relacionamentos bem-sucedida: (1) redefinir o negócio como um negócio de serviço; (2) ver a organização a partir de uma perspectiva de gerenciamento de processo e não de uma perspectiva funcional; e (3) estabelecer parcerias e uma rede para cuidar de todo o processo de serviço. Grönroos (2003) também lista três elementos táticos de uma estratégia de relacionamento: (1) buscar contatos diretos com clientes; (2) montar um banco de dados; (3) desenvolver um sistema de serviço orientado para o cliente.

Com relação à produção recente sobre CRM, foi considerado como marco o artigo de Ngai (2005), que, considerando a literatura científica acadêmica sobre gestão de relacionamento de cliente, analisou 205 artigos em diferentes bases de dados e publicados em 85 revistas acadêmicas, no período 1992-2002. O estudo de Ngai (2005) concluiu pelo vigor da pesquisa acadêmica sobre marketing de relacionamento, interrogou sobre a baixa percentagem de trabalhos relacionados à privacidade em CRM, vaticinando que o setor continuará a apresentar um crescimento significante nos próximos anos.

No que tange aos programas de relacionamento, muito recorrentes no CRM, Leenheer e Bijmolt (2008) dedicaram-se ao exame dos antecedentes da adoção de programas de fidelidade por parte dos varejistas e suas percepções relativas à efetividade dos programas. Os resultados mostraram que as características de variedades do setor e a frequência média de compra efetivamente estimulam a adoção dos programas e sua eficácia.

Por fim, para se avaliar satisfação, lealdade e valor para o cliente, podem-se citar como exemplo as escalas validadas por Rust, Zeithaml e Lemon (2001), Perillo (2007) e Huber, Hermann e Henneberg (2007). Não obstante, especificamente sobre CRM, a única escala encontrada na literatura foi elaborada e validada por Wilson e Vlosky (1997) para o mercado corporativo. O modelo de Wilson e Vlosky mensura a intensidade do marketing de relacionamento existente nos processos de troca entre cliente e fornecedor através de 30 questões, divididas em seis dimensões: dependência do fornecedor; nível de comparação com fornecedores alternativos; investimentos no relacionamento; troca de informações; confiança; e comprometimento. A escala de Wilson e Vlosky é utilizada nos Estados Unidos desde 1997. No Brasil, trabalhos como o de Zancan (2006) utilizaram-se da escala, que se revelou um instrumento consistente e eficaz na verificação do grau de relacionamento entre empresas.

Em tese, o CRM provê oportunidades para utilizar informações, conhecer melhor os clientes, oferecer valor por meio de ofertas customizadas e desenvolver relacionamentos duradouros. É então necessário que a empresa tenha processos, operações e pessoas integradas para que a essência do marketing possa ser a filosofia que norteia todo o negócio (PAYNE, 2006).

MÉTODO

A presente seção está dividida em: procedimentos de construção da escala e procedimentos de validação da escala.

Procedimentos de construção da escala

Após a revisão da literatura, partiu-se para a elaboração dos itens da escala, ou instrumento, seguindo as regras de Pasquali (1999). Tal etapa teve como referência, além dos itens criados a partir da literatura, os instrumentos previamente validados por Wilson e Vlosky (1997), Rust, Zeithaml e Lemon (2001) e Perillo (2007), contendo itens que avaliam aspectos de relacionamento no mercado corporativo, satisfação e lealdade.

Quanto à análise teórica dos itens, eles foram submetidos à análise semântica para verificar se eram compreensíveis para os membros da população à qual o instrumento se destina e para dirimir as dúvidas que os itens suscitavam. Essa etapa totalizou 50 participações de colaboradores de organizações de diversos setores com faixa etária variada e diferentes níveis de formação acadêmica - desde ensino médio incompleto até pós-doutorado. Compuseram a amostra da análise semântica colaboradores de diversas organizações, como Banco do Brasil, Câmara dos Deputados, IBM, Oi e Universidade de Brasília (UnB).

Simultaneamente, foi realizada a análise de juízes, também chamada por Pasquali (1999) de análise de construto, que contou com 12 pessoas especializadas em marketing, a saber: professores, especialistas, gerentes e consultores, os quais avaliaram se os itens propostos se referiam ou não ao construto em questão, a saber, relacionamento com clientes e suas possíveis dimensões de satisfação e lealdade. Segundo Pasquali (1999), uma concordância mínima de 80% entre os juízes pode servir de critério de decisão sobre a pertinência do item ao fator que teoricamente se remete.

Ao final da validação teórica, além da modificação dos itens com sentido dúbio ou falta de clareza, dois itens foram excluídos do instrumento por provocarem discordância na maioria dos juízes e falta de compreensão em grande parte dos avaliadores semânticos. Destarte, o instrumento de aplicação, que se encontra no Quadro 1, contou com 27 itens, dos quais 26 foram submetidos à análise fatorial, uma vez que o item 27 foi utilizado para outras análises.

Procedimentos de validação da escala

A validação psicométrica ou fatorial da escala remete-se, basicamente, à coleta dos dados, à sua limpeza e tratamento, à análise fatorial propriamente dita e à aferição da confiabilidade, ou precisão, dos fatores através do índice alfa de Cronbach (α). O software estatístico utilizado nessas análises foi o Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 13.0.

Na coleta dos dados, foram aplicados 687 questionários, sendo 587 presencialmente e 100 por e-mail, entre 05 e 25/05/2009. A taxa de resposta da coleta presencial foi de 100%. Já no caso da aplicação por e-mail, onde não há o controle e a presença do aplicador, a taxa de retorno foi de 40%, totalizando 627 questionários válidos para análise. Segundo Gonçalves (2008), não obstante as muitas vantagens em se realizar pesquisas on-line, como a flexibilidade, a economia de tempo e o baixo custo, há desvantagens patentes que reduzem muito as taxas de resposta, tais quais a possível percepção de mensagem SPAM, a falta de habilidade dos respondentes, a dependência de recursos tecnológicos, a impessoalidade e a seleção e a qualidade da amostra. Taxas de resposta entre 20% e 50% já são consideradas elevadas em pesquisas pela internet ou e-mail. Cabe salientar que não houve diferenças nos padrões de respostas em função do meio utilizado para coleta.

Foi solicitado aos respondentes que escolhessem uma empresa de produtos ou serviços, física ou virtual, da qual fossem clientes, independente de estarem satisfeitos com ela ou serem leais a ela. Dentre as empresas escolhidas, pode-se citar: Banco do Brasil, Oi, Claro, Submarino, TAM, VIVO, dentre outras.

O critério recomendado por Pasquali (1999, p. 56) quanto à amostra para validação de instrumentos diz que no caso de haver dúvidas quanto ao número de dimensões ou fatores que o instrumento mede, costuma-se dizer que são necessários para a amostra 10 sujeitos por cada item do instrumento, com a ressalva de que qualquer análise fatorial com menos de 200 sujeitos dificilmente pode ser considerada adequada.

Como não se tinha certeza quanto à quantidade de fatores do instrumento, optou-se por formar uma amostra mínima de 10 sujeitos por item do instrumento.

Na visão de Tabachnick e Fidell (2001), com menos de 300 sujeitos, uma análise fatorial fica comprometida. No caso, o instrumento construído em sua versão de aplicação continha 27 itens, o que exigiria uma amostra mínima de 270 pessoas, atendendo-se satisfatoriamente tanto ao critério recomendado por Pasquali (1999) quanto ao recomendado por Tabachnick e Fidell (2001).

Quanto ao tratamento e à limpeza dos dados, foram realizadas análises exploratórias e de distribuição de frequência, seguindo os princípios apresentados por Tabachnick e Fidell (2001) para examinar questões como multicolinearidade e singularidade, normalidade (homocedasticidade e linearidade), omissão de informações e presença de outliers (valores claramente afastados dos demais e da média). Nesse sentido, os dados mostraram-se precisos, sem erros no registro dos valores ou discrepâncias nas medidas de média e desvio-padrão. Também não houve nenhum caso de multicolinearidade ou singularidade, de acordo com os testes recomendados por Tabachnick e Fidell (2001). A porcentagem de dados omissos foi de 2,4% (15 sujeitos), os quais foram excluídos por meio do tratamento Listwise Deletion, baseando-se na recomendação de Tabachnick e Fidell (2001), que dizem que se a porcentagem de omissão for menor que 5%, então qualquer procedimento utilizado (seja a substituição pela média, ou tratamento pairwise, que elimina os casos omissos, ou o tratamento listwise, que elimina os sujeitos com casos omissos) obterá resultados similares.

A presença de outliers multivariados foi identificada pela distância Mahalanobis, que é "a distância de um caso do centróide dos casos remanescentes, em que o centróide é o ponto criado com a interseção das médias de todas as variáveis" (TABACHNICK e FIDELL, 2001, p. 68). Foram eliminados 19 sujeitos que possuíam distância Mahalanobis maior que 56,892, a partir das instruções de Tabachnick e Fidell (2001). Mesmo após a eliminação de 34 sujeitos, o tamanho da amostra continuou superando os critérios recomendados por Pasquali (1999) e por Tabachnick e Fidell (2001), aproveitando-se 593 sujeitos.

Quanto à validação psicométrica, foi utilizada a Análise Fatorial Exploratória (AFE), que, segundo Pasquali (2001), é uma técnica estatística imprescindível para a Psicometria, sobretudo no que tange à validação de instrumentos psicológicos. Na Análise Fatorial Exploratória, "busca-se descrever e sumarizar dados ao agrupar variáveis que são correlacionadas" (TABACHNICK e FIDELL, 2001, p. 583). Em relação à fatorabilidade, analisou-se a matriz de correlações, que, conforme Pasquali (2001), é o primeiro passo no sentido de verificar se a matriz é fatorável. O tamanho das correlações foi inspecionado e então foram observados o determinante da matriz e os resultados do teste de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que trabalha com as correlações parciais das variáveis.

Para a extração de fatores, foi feita a Análise dos Componentes Principais, ou Principal Components Analysis (PCA), que considera a variância total dos dados e procura uma combinação linear entre as variáveis a fim de que o máximo de variância seja explicado por essa combinação (DIAS FILHO, CORRAR e PAULO, 2007). Sendo a matriz fatorável, foram, então, examinados os eigenvalues (autovalores), a porcentagem de variância explicada de cada fator, o gráfico scree plot (gráfico de declive) e a análise paralela, a fim de determinar a quantidade de fatores a serem extraídos.

Hayton, Allen e Scarpello (2004) confirmam que há evidências de que a análise paralela seja o método mais preciso entre os métodos de extração de fatores, mas também um dos menos utilizados. Em consonância, uma pesquisa com dados simulados feita por Zwick e Velicer (1986, como citado em LAROS e PUENTE-PALACIOS, 2004) mostrou a adequação de diferentes critérios para extração de fatores, encontrando que, enquanto o critério do eigenvalue maior que 1,0 é adequado em 22% dos casos e o critério baseado no teste do scree plot é adequado em 57% dos casos, o critério baseado na Análise Paralela é adequado em 92% dos casos.

Após a definição da quantidade de fatores, foi feita a Análise de Eixos Principais, ou Principal Axis Factoring (PAF). O método de rotação utilizado foi o oblíquo. Apesar de ser mais complexo que o ortogonal, esse método representa melhor a realidade, de acordo com Pasquali (2001), respeitando mais os fenômenos naturais estudados pela ciência que a rotação ortogonal. O autor diz ainda que "em princípio, particularmente em ciências psicossociais, a rotação ortogonal deve ser justificada, ao passo que a oblíqua é sempre adequada" (p. 74). Optou-se pelo método de rotação Direct Oblimin, um "critério de rotação oblíqua baseado na análise direta das cargas fatoriais nos fatores primários" (p. 81), uma vez que se supunha correlação entre os fatores.

Sendo feita a extração e a rotação, os fatores foram interpretados a partir da verificação de estabilidade e interpretabilidade. Analisou-se a validade dos itens que compunham cada fator, com base na afirmação de Pasquali (2001) de que um item válido é aquele que representa bem o fator, ou seja, um item que possui uma boa carga fatorial. Comrey (1973) classifica os itens com carga maior ou igual a 0,71 como excelentes; maior ou igual a 0,63 como muito bons; maior ou igual a 0,55 como bons; maior ou igual a 0,45 como razoáveis; e maior ou igual a 0,32 como pobres. Utilizou-se, ainda, a recomendação de Tabachnick e Fidell (2001), que acreditam que a carga fatorial mínima a ser considerada deve ser de 0,45 - o que exclui os itens de Comrey (1973) classificados como pobres.

Cabe destacar que a matriz de correlação entre os fatores também foi inspecionada no sentido de identificar a presença de fatores de segunda ordem, caso a correlação entre os fatores extraídos fosse significativa (próxima a 0,5). Finalmente, para analisar a confiabilidade, ou precisão, ou ainda, fidedignidade de cada fator, foi utilizada a medida do alfa de Cronbach, utilizando-se o subprograma Reliability do SPSS.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

No que tange à validação psicométrica da escala, a inspeção visual da matriz de covariâncias mostrou que mais de 50% dos valores eram superiores a 0,30, atendendo às recomendações de Pasquali (2001). O determinante apresentou valor bastante baixo, porém diferente de zero (0,00000104), conforme recomendam Neiva, Abbad e Tróccoli (2008). O KMO foi de 0,952, enquadrando-se no nível "maravilhoso" de acordo com Kaiser (1974, como citado em PASQUALI, 2001). Esses resultados confirmaram a alta fatorabilidade da matriz.

Por meio da Análise dos Componentes Principais, foi possível decidir quantos fatores seriam extraídos. As técnicas estatísticas constituem-se de um apoio ao cientista e a relevância de um fator teoricamente é, provavelmente, o critério mais interessante e útil para sua escolha. Pasquali (2001) afirma que não é apropriado reter um fator que tenha apenas sentido matemático, pois o fator deve representar relevância no contexto da teoria científica e não apenas se posicionar como um parâmetro matemático. Sendo assim, não obstante a análise paralela indicar a presença de quatro fatores, optou-se por extrair três fatores consoantes com a ideia de que satisfação, lealdade e relacionamento pudessem ser construtos distintos. Outra possibilidade, confirmada posteriormente, indicava a existência de um único fator, uma vez que "satisfação e lealdade" podem ser consideradas pressupostos de "relacionamento".

A Tabela 1 apresenta a matriz pattern (de efeitos diretos), que mostra as cargas das variáveis em cada fator.

Por causa do critério de carga mínima de 0,45, os itens 3, 5, 12, 21 e 26 não se enquadraram em nenhum fator, sendo descartados. É válido notar que o fator 2 foi composto por apenas dois itens, o que sugeriu sua eliminação pois, conforme Tabachnick e Fidell (2001), fatores sem variáveis ou definidos por apenas uma ou duas variáveis não são estáveis. Por isso, o fator 2 foi descartado.

Outra importante observação refere-se à correlação entre os fatores. A rotação Direct Oblimin foi escolhida porque era suposta correlação entre os fatores. A matriz de correlação mostrada na Tabela 2 indicou, de fato, alta correlação entre os fatores 1 e 3, que avaliam itens de lealdade e satisfação, respectivamente. Essa constatação sinalizou a existência de um fator de segunda ordem por trás dos fatores 1 e 3. Observou-se, também, correlação quase nula (o que era esperado, visto que o fator ficou vazio na análise) entre o fator 2 e os demais fatores, o que ratifica a supressão desse fator.

Uma vez que a correlação entre os fatores 1 e 3 foi significativa, foram seguidos os procedimentos recomendados por Pasquali (2001) para a análise fatorial de fatores de segunda ordem. Todos os itens correspondentes aos fatores 1 e 3 foram selecionados e a análise foi feita com a extração de um só fator e sem rotação. A partir da solução unifatorial obtida, foram realizadas outras análises, com base na teoria e a solução ótima, também congruente com a teoria visitada, após quatro iterações, apresentou oito itens considerados representativos teórica e estatisticamente, classificados como excelentes ou muito bons. Pasquali (2001) defende que um construto com cerca de 20 itens com boas cargas fatoriais é seguramente estável e bem representado. Não obstante, ele diz que se a quantidade de itens excelentes em um fator for menor que 20, vale a pena manter apenas esses itens sem compromoter a representatividade do fator.

A confiabilidade do fator foi medida pelo índice alfa de Cronbach, que indicou um fator bastante confiável, com alfa de 0,92. Em relação à confiabilidade dos fatores, Pasquali (2001) atesta que alfas acima de 0,70 são considerados confiáveis e, acima de 0,80, muito confiáveis. A variância total explicada do fator foi de 64,1%, permanecendo apenas 35,9% da variância inexplorada, o que pode ser considerado muito bom, principalmente no caso de uma estrutura unifatorial.

Apesar de os números terem se mostrado bastante satisfatórios, era também preciso analisar a coerência teórica do fator encontrado, a partir da literatura revisada. Autores como Reichheld e Sasser (1990) destacam a relevância fundamental da lealdade e do conhecimento de clientes como pré-requisitos ao aprimoramento do relacionamento e ao desenvolvimento de estratégias para reduzir a deserção. McKenna (1999) também defende a busca da lealdade como pressuposto para o desenvolvimento de um relacionamento com o cliente.

Alguns autores (BOLTON, 1998; VAVRA, 1993; LEVITT, 1990) indicam a possibilidade de correlação entre os construtos satisfação, lealdade e relacionamento, sendo satisfação e lealdade possíveis pressupostos de um conceito mais abrangente, a saber, o relacionamento com o cliente. Larán e Espinoza (2004), Gosling, Souza e Araújo (2006) e Perillo (2007) constataram forte relação entre satisfação e lealdade, o que também foi constatado na presente pesquisa. Por conseguinte, é possível admitir que satisfação e lealdade podem ser partes fundamentais na construção de um relacionamento e que, dificilmente, a relação empresa-cliente perdurará se uma das partes estiver insatisfeita ou for infiel ou desleal à outra, como destaca Levitt (1990).

Destarte, considerando que o fator único resultante da análise fatorial contém variáveis representativas tanto dos conceitos de satisfação quanto de lealdade e que o marketing de relacionamento é construído baseando-se, entre outros indicadores, na satisfação e na fidelização do cliente, decidiu-se nomear o fator relacionamento com o cliente. A Tabela 3 e o Quadro 2 sumarizam o fator relacionamento com o cliente e apresentam a versão final da ERC de forma estruturada, respectivamente.

CONCLUSÕES

O objetivo precípuo deste trabalho foi atingido e aí reside a principal contribuição da pesquisa, uma vez que se conseguiu validar um instrumento científico capaz de mensurar o relacionamento entre empresas e seus clientes indivíduos, suprindo uma lacuna existente na literatura que, por ora, só apresenta uma escala validada no exterior por Wilson e Vlosky (1997), a qual avalia o relacionamento das empresas com o mercado corporativo, ou Business to Business.

A Escala de Relacionamento com Clientes apresentou bons índices psicométricos, de acordo com Comrey (1973) e Pasquali (2001). Sua estrutura é unifatorial, com oito itens, sendo sete classificados como de qualidade excelente (4, 6, 7, 8, 14, 15 e 16) e um como de qualidade muito boa (20). A porcentagem de variância explicada também foi satisfatória (64,11%), uma vez que apenas 35,89% permaneceram inexplorados. Pode-se afirmar, pelos resultados engendrados, que a ERC possui validade e consistência teórica, uma vez que parece medir aquilo a que efetivamente se propôs, ou seja, indicadores de relacionamento com o cliente. Também possui confiabilidade, apresentando um alfa de Cronbach (0,92) considerado muito confiável pelos autores da área de Psicometria, atestando também sua consistência interna. Destaca-se, também, a adesão da escala aos conceitos teóricos que a embasaram.

As contribuições deste trabalho alcançam tanto o meio acadêmico quanto o empresarial. A ERC pode ser utilizada em futuros estudos relacionais das áreas de Marketing e de Comportamento do Consumidor, incrementando a produção de conhecimento científico. A ERC também pode ser contributiva em pesquisas promovidas pelas empresas como diagnóstico do relacionamento que desenvolvem com seus clientes no afã de otimizar seus resultados e implementar ações de melhoria. Contributiva, também, é a objetividade da escala (oito itens), o que facilita a aceitação das pessoas em respondê-lo em futuras pesquisas.

No que tange às limitações do estudo e, a partir daí, seguem as recomendações para futuras pesquisas, sugerem-se novas validações, uma vez que os itens 1 e 2 da versão de aplicação da ERC, ao avaliarem a frequência de compra e a preferência dos clientes, podem ser retrabalhados de sorte a se salvarem em uma ulterior análise fatorial, já que, embora não haja consenso entre os estudiosos, nas entrevistas realizadas na presente pesquisa, pareceram ser bastante relevantes para a construção de um relacionamento ao longo prazo entre empresas e clientes.

Buscou-se selecionar, neste estudo, uma amostra de participantes com perfis demográficos diversificados e que são clientes das mais diversas organizações de diferentes setores, físicas e virtuais, que comercializam produtos e/ou serviços para se buscar uma melhor representatividade amostral. Não obstante, seria válido aplicar a ERC a outras amostras e com características distintas como, por exemplo, em outros países, para, destarte, incrementar sua padronização e aplicabilidade, uma vez que esses resultados se aplicam exclusivamente aos participantes da amostra pesquisada e ao momento pesquisado (estudo transversal). Sugere-se, ainda, analisar se outras variáveis, como média do valor da compra e tempo de relacionamento com a empresa, por exemplo, podem também ser indicadores de relacionamento com clientes ou se podem afetar os outros indicadores da escala de alguma maneira. Ademais, a proposição dessa escala resultou de escolhas metodológicas que nem sempre puderam estar amparadas pelo referencial teórico, o que também constitui uma limitação.

Por fim, considerando a importância do desenvolvimento de estratégias de marketing de relacionamento nas organizações e seu impacto benéfico nos resultados da empresa, bem como a lacuna da literatura em medidas dessa natureza por ora detectada, a ERC constitui-se em um importante suporte, tanto para organizações que já implementaram programas de relacionamento com o cliente, quanto para empresas que desejam desenvolver ações profícuas para a adoção do CRM.

Recebido em 06.01.2010. Aprovado em 02.11.2010

Avaliado pelo sistema double blind review

Editor Científico: Mateus Canniatti Ponchio

• BOLTON, R. N. A dynamic model of the duration of the customer's relationship with a continuous service provider: the role of satisfaction. Marketing Science, v. 17, n. 1, p. 45-65, 1998.
• COMREY, A. L. A first course in factor analysis. 2nd. ed. New York: Academic Press, 1973.
• DEMO, G. Políticas de gestão de pessoas nas organizações: o papel dos valores pessoais e da justiça organizacional. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2010.
• DEMO, G; PONTE, V. Marketing de relacionamento (CRM): estado da arte e estudos de casos. São Paulo: Atlas, 2008.
• DIAS FILHO, J. M; CORRAR, L. J; PAULO, E. Análise multivariada São Paulo: Atlas, 2007
• GONÇALVES, D. I. F. Pesquisas de marketing pela internet: as percepções sob a ótica dos entrevistados. Revista de Administração Mackenzie, v. 9, n. 7, p. 70-88, 2008.
• GOSLING, M; SOUZA, B.B.P; ARAUJO, G.C.D. Dimensões da qualidade de serviços, satisfação e lealdade: um modelo teórico. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 26, 2006, Fortaleza. Anais Rio de Janeiro: ABEPRO, 2006.
• GRÖNROOS, C. From marketing mix to relationship marketing. Management Decision, v. 32, n. 2, p. 4-20, 1994.
• GRÖNROOS, C. Marketing: gerenciamento e serviços. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2003.
• HAYTON, J. C; ALLEN, D. G; SCARPELLO, V. Factor retention decisions in exploratory factor analysis: a tutorial on parallel analysis. Organizational Research Methods, v. 7, n. 2, p. 191-205, 2004.
• HUBER, F; HERMANN, A; HENNEBERG, S. C. Measuring customer value and satisfaction in services transactions: scale development, validation, and cross-cultural comparison. International Journal of Consumer Studies, v. 31, n. 6, p. 554-564, 2007.
• KOTLER, P; KELLER, K. L. Administração de marketing 12. ed. São Paulo: Prentice Hall, 2006.
• LARÁN, J. A; ESPINOZA, F. S. Consumidores satisfeitos, e então? Analisando a satisfação como antecedente da Lealdade. Revista de Administração Contemporânea, v. 8, n. 2, p. 51-70, 2004.
• LAROS, J. A; PUENTE-PALACIOS, K. E. Validação cruzada de uma escala de clima organizacional. Estudos de Psicologia, v. 9, n. 1, p. 113-119, 2004.
• LAUTERBORN, R. New marketing litany: 4P's passe; C-words take over. Advertising Age, 1st October, 1990.
• LEENHEER, J; BIJMOLT. T. H. H. Which retailers adopt a loyalty program? An empirical study. Journal of Retailing and Consumer Services, v. 15, n. 6, p. 429-442, 2008.
• LEVITT, T. A imaginação de marketing 2. ed. São Paulo: Atlas, 1990.
• LOVELOCK, C; WIRTZ, J. Services marketing: people, technology, strategy. 6th. ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2007.
• MCKENNA, R. Marketing de relacionamento: estratégias bem-sucedidas para a era do cliente. Rio de Janeiro: Campus, 1993.
• MCKENNA, R. Marketing de relacionamento Rio de Janeiro: Campus, 1999.
• NEIVA, E. R; ABBAD, G; TRÓCCOLI, B. T. Roteiro para análise fatorial de dados. Brasília: [S.n.], 2008. (Apostila da disciplina Análises Multivariadas e Regressão Múltipla, Programa de Pós-Graduação em Psicologia Social, do Trabalho e das Organizações, Instituto de Psicologia, Universidade de Brasília).
• NGAI, E. W. T. Customer relationship management research (1992-2002): an academic literature review and classification. Marketing Intelligence & Planning: v. 23, n. 6-7, p. 582-605, 2005.
• O'LEARY, C.; RAO, S.; PERRY. C. Improving customer relationship management through database/Internet marketing: A theory-building action research project. European Journal of Marketing, v. 38, n. 3-4, p. 338-354, 2004.
• PARVATYIAR, A; SHETH, J. N. The domain and conceptual foundations of relationship marketing. In: SHETH, J. N; PARVATIYAR, A (Eds) Handbook of relationship marketing Thousand Oaks: Sage, 1999 p. 1-49.
• PASQUALI, L. Instrumentos psicológicos: manual prático de elaboração. Laboratório de Pesquisa em Avaliação e Medida (LabPAM) - Instituto de Psicologia. Brasília: Universidade de Brasília, 1999.
• PASQUALI, L. Análise fatorial para pesquisadores Laboratório de Pesquisa em Avaliação e Medida (LabPAM) - Instituto de Psicologia. Brasília: Universidade de Brasília, 2001.
• PAYNE, A. Handbook of CRM: achieving excellence in customer management. Oxford: Elsevier, 2006.
• PERILLO, R. D. Avaliando a relação entre satisfação e lealdade dos clientes: estudo em uma população formada por consumidores de produtos e serviços bancários. 2007. 154 f. Tese deDoutorado em Psicologia, Instituto de Psicologia, Universidade de Brasília, 2007.
• PORTER, M. E. Towards a dynamic theory of strategy. Strategic Management Journal, v. 12, p. 95-117, Winter Issue, 1991.
• 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. Learning from customer defections. Harvard Business School Press (March-April)p. 1-22, 1996.
• REICHHELD, F. F; SASSER Jr, W. E. Zero defections - quality comes to services. Harvard Business Review (September-October), p. 107-111, 1990.
• REINARTZ, W; KRAFFT, M; HOYER, W. D. The customer relationship management process: its measurement and impact on performance. Journal of Marketing Research, v. 41, n.3, p. 293-305, 2004.
• RUST, R. T; ZEITHAML, V. A; LEMON, K. N. O valor do cliente: o modelo que está reformulando a estratégia corporativa - customer equity. Porto Alegre: Bookman, 2001.
• SHETH, J. N; PARVATIYAR, A. The evolution of relationship marketing. International Business Review, v. 4 n. 4, p. 397-418, 1995.
• SHETH, J. N; PARVATIYAR, A. Evolving relationship marketing into a discipline. Journal of Relationship Marketing, v. 1 n. 1, p. 3-16, 2002.
• SUN, B; SHIBO, L; e ZHOU, C. "Adaptive" learning and "proactive" customer relationship management, Journal of Interactive Marketing, v. 20, n. 3-4, p. 82-96, 2006.
• TABACHNICK, B; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 4th ed. San Francisco: Allyn & Bacon, 2001.
• VAVRA, T. Marketing de relacionamento: como manter a fidelidade de clientes através do marketing de relacionamento. São Paulo: Atlas, 1993.
• WILSON, E. J; VLOSKY, R. P. Partnering relationship activities: building theory from case study research. Journal of Business Research, v. 39 n. 1, p. 59-70, 1997.
• ZANCAN, C; PRADO, P. H. M. Uma análise da qualidade do relacionamento (QR) no canal de distribuição da maçã brasileira. Revista Eletrônica de Administração, v. 12, n. 5, p. 1-16, 2006.
• ZINELDIN, M. The royalty of loyalty: CRM, quality and retention. Journal of Consumer Marketing, v. 23, n. 7, p. 430-437, 2006.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  11 Jan 2011
• Data do Fascículo
  Dez 2010

Histórico

• Aceito
  02 Nov 2010
• Recebido
  06 Jan 2010