Introdução
O efetivo gerenciamento de qualquer operação de Serviço depende de nossa capacidade de avaliar a Satisfação do Cliente ou seja, a Qualidade do Serviço fornecido.
Esta visão clara do nível de atendimento das expectativas do Cliente estabelece a necessidade de implementar ações focadas que melhorem sua Qualidade.
A Melhoria da Qualidade em Serviços passa por duas difíceis questões:
- Em qual atributo devo atuar?
- Qual a prioridade de ação?
Além disso, considerando que os negócios operam em contextos extremamente dinâmicos, é tão importante agir bem quanto com rapidez.
O Cliente evolui, altera suas expectativas, desenvolve novas necessidades e ainda mais: muda de opinião. A nova dificuldade é atingir um alvo que se move constantemente.
Uma excelente resposta a esse importante desafio é a
Análise Importância-Performance ou Matriz Importância-Desempenho,
uma ferramenta capaz de solucionar essas dúvidas e assim possibilitar a definição de um plano estratégico direcionado e otimizado.
AIP é uma das principais técnicas de pesquisa de Marketing e têm sido aplicada em diversas áreas como: educação, saúde, turismo, hotelaria, automotiva, nutrição, etc.
Este trabalho explica como realizar uma Análise Importância-Performance para Melhoria da Qualidade em Serviços, apresentando um passo-a-passo que oriente sua aplicação concreta, mantendo seu ponto forte: simplicidade.
A principal vantagem da Importance-Performance Analysis (IPA), em inglês, é sua simples e rápida aplicação, dentro de um patamar de precisão bem adequado.
A Análise Importância-Performance (AIP) foi proposta pela primeira vez por J. A. Martilla e J. C. James em 1977 como um meio para medir a satisfação do cliente com um produto, bem ou serviço.
Ao longo do tempo esta ferramenta recebeu diversos aperfeiçoamentos que melhoraram sua precisão, também foi modificada para finalidades específicas, tais como o Planejamento Estratégico, Análise de Mercado e outros.
A principal evolução foi proposta por Nigel Slack em1994 no seu artigo ”The Importance-Performance Matrix as a determinant of improvement priority”, uma variação chamada de “IPA de Slack”, aplicada para priorizar os fatores críticos de sucesso (FCS) e assim direcionar o planejamento estratégico.
Neste trabalho aplicarei a metodologia desenvolvida por Javier Ábalo Piñeiro, Jesús Varela Mallou e Antonio Rial Boubeta em 2006 através do artigo “El análisis de importancia-valoración aplicado a la gestión de servicios”.
A abordagem da Análise Importância-Performance (AIP) reconhece a Satisfação como resultado de duas componentes:
- a importância definida a cada atributo pelo cliente e
- o desempenho percebido em cada atributo pelo cliente
no fornecimento de um serviço pela empresa.
Desta forma, a Análise Importância-Performance examina não só o desempenho de um item, mas também a importância desse item como um fator determinante na satisfação do Cliente.
Em resumo, é fundamental ser bom nos atributos que são mais importantes para o Cliente.
A classificação combinada das componentes: importância e desempenho fornece uma visão geral da satisfação com cada item e daí obtemos diretrizes claras para gestão.
Este método provou ser
- de uma ampla aplicação,
- simples de realizar e administrar,
- com uma fácil interpretação dos dados e
- extremamente útil na tomada de decisões estratégicas,
isso resultou no seu extensivo uso entre pesquisadores e gerentes em vários campos.
Análise Importância-Performance
A AIP consiste numa representação gráfica com um par de eixos de coordenadas onde o eixo das abscissas demonstra a importância, em termos numéricos, dado pelo cliente a cada atributo do Serviço.
Já o eixo das ordenadas, mostra o desempenho, em termos numéricos, dado pelo cliente a cada atributo do Serviço.
Essa representação gráfica ou matriz possui quatro zonas:
- A – apropriada,
- B – ação urgente
- C – melhoramento,
- D – excesso
Essas zonas ou quadrantes são caracterizados como
- A – Mantenha o bom trabalho – alta importância, alto desempenho: indica oportunidades para obter ou manter vantagens competitivas e são importantes forças
- B – Concentre-se aqui – alta importância, baixo desempenho: requer imediata atenção para melhoria e são fraquezas principais
- C – Baixa prioridade – baixa importância, baixo desempenho: são itens menores e não requerem esforço especial
- D – Possível exagero – baixa importância, alto desempenho: são características sem prioridade e os recursos comprometidos com esses atributos seriam exagerados e devem ser implantados em outro lugar.
Se um critério cair na zona apropriada (A), ele contribui para a Satisfação do Cliente. Seja porque tem um bom desempenho e é importante para os consumidores, ou pois mesmo tendo um desempenho apenas razoável, o critério não é tão valorizado pelo consumidor.
Por fim, se o requisito ficar na zona de ação urgente (B), o desempenho é ruim e este requisito tem uma importância elevada para o cliente.
Quando um atributo fica na zona de melhoramento (C), o atributo poderá ter uma alguma importância, mas seu desempenho junto aos Clientes é apenas razoável. Também pode ser pouco valorizado pelo cliente e seu desempenho é baixo.
Se a característica cair na zona de excesso (D), o desempenho é elevado, porém a característica é pouco valorizada pelo cliente.
A organização deve refletir sobre esses atributos e em vez de continuar a atuar neles deveria realocar recursos para tratar atributos na zona A.
Cada quadrante da AIP orienta a definição de uma diferente estratégia de ação.
Então, a plotagem de cada característica, formado pelas duas variáveis,
- fornece uma visualização clara do ponto de vista do Cliente
- possibilita a análise das zonas que necessitam ações da empresa
a fim de aprimorar a Qualidade do Serviço prestado.
Essa visão matricial mostra-se uma importante ferramenta no auxílio à visualização dos critérios a serem valorizados, bem como aqueles que não estão apresentando um bom desempenho nos critérios julgados pelo consumidor como de alta importância.
A aplicação dessa ferramenta consiste nas seguintes etapas:
- Identificar as variáveis do serviço a diagnosticar
- Definir a amostragem do diagnóstico
- Determinar a importância das características
- Determinar a performance das características
- Plotar os resultados no gráfico
- Analisar o gráfico
- Buscar soluções, definir ações e monitorar resultados
Passo 1: Identificar as variáveis do serviço a diagnosticar
Essa questão é absolutamente crítica já que de nada serve medir a prioridade ou avaliar o atendimento de um atributo se o conjunto de atributos não reflete verdadeiramente as necessidades e expectativas do Cliente.
Um primeiro esclarecimento importante é sobre o termo atributo, ou característica ou item ou variável, que é a necessidade, expectativa ou requisito do Cliente em relação ao serviço prestado.
Usarei esses termos alternativamente para justamente garantir a adequada compreensão de um conceito basilar.
Outro esclarecimento importante é sobre o termo desempenho ou performance, que é muito usado quando se:
- avalia o nível atingido pelos Fatores Críticos de Sucesso (FCS) ou
- estuda o desempenho das Operações (Qualidade, Custo, Confiabilidade, Flexibilidade e Rapidez), como resultado obtido no Cliente.
Entretanto neste trabalho, o desempenho é a medida da satisfação do cliente com um determinado atributo.
O ponto central da Análise Importância-Performance é a seleção dos atributos a serem diagnosticados e assim ter sua importância e desempenho avaliados.
O impacto desta análise e decisão é absolutamente crucial para o resultado do estudo.
Basta imaginar que se tivéssemos que responder à um diagnóstico realizado no Brasil por um pesquisador europeu sobre quais as três melhores seleções do mundo de futebol. Infelizmente o pesquisador nos apresenta uma lista com dez países e não consta o Brasil. Evidente o resultado não será confiável e útil.
É vital para o sucesso que sejam pesquisadas as características corretas.
Atenção, nunca estabeleça os atributos com base numa reflexão individual ou sem base estatística ou teórica.
Na verdade, existem algumas alternativas para apoiar essa definição:
1 - aproveitar a literatura acadêmica
Existem áreas de negócio como: Educação, Saúde, Hotelaria e Serviço Social, onde foram desenvolvidos estudos acadêmicos sérios que estabeleceram quais os principais atributos do serviço prestado.
2 - utilizar as características SERVQUAL
A famosa e respeitada abordagem SERVQUAL é resultado de uma sólida pesquisa de 15 anos e concluiu em 22 tópicos que deveriam ser pesquisados para avaliar a qualidade de um serviço.
Evidentemente é um enfoque genérico, mas muito válido, além de ser possível fazer pequenas adaptações para o caso específico.
Se optar por isso, vale a pena ler meu artigo sobre o SERVQUAL:
3 - aplicar as Dimensões da Qualidade de David Garvin
David Garvin estabeleceu Oito Dimensões da Qualidade onde cada uma abrange certos atributos de um produto, bem ou serviço, conforme um critério de classificação.
Juntas elas cobrem uma gama completa de requisitos e expectativas para a Qualidade do produto. Alguns componentes são concretos e mensuráveis, enquanto outros são subjetivos e dependem do Cliente como indivíduo.
Ë uma alternativa robusta usar essa visão para estabelecer os atributos a pesquisar.
Se optar por isso, vale a pena ler meu artigo sobre esse método:
4 - realizar um pré-diagnóstico das características
Uma possibilidade é realizar um pré-diagnóstico com diversos atributos, mais de vinte, obtidas a partir de levantamento inicial com clientes e pessoal interno.
Essa lista seria submetida a um grupo significativo de clientes com três alternativas:
- Sem valor ou importância para o serviço prestado (vale UM ponto)
- Importante (vale DOIS pontos)
- Muito valor e importância para o serviço prestado (vale TRÊS pontos)
Atenção, existe um efeito conhecido na aplicação de questionários onde as pessoas tendem a pontuar mais os quesitos ou itens iniciais.
Por isso sugiro que neste e nas próximas pesquisas sejam elaboradas quatro listas onde o quarto inicial de quesitos é movido para o final na próxima sublista e assim por diante.
A soma total obtida por cada atributo permite listar todos os atributos em ordem de importância. Apenas lembre-se de usar uma amostra significativa e homogênea.
Entendo que no máximo, as vinte primeiras, mais importantes, continuem no estudo.
Passo 2: Definir a amostragem do diagnóstico
Todo diagnóstico ou pesquisa deve estar baseado numa amostragem correta e que assim permita obter conclusões válidas.
Lembremos que a amostra de uma pesquisa é um recorte que permite entender o comportamento ou opinião de uma população toda por meio de apenas uma parcela dela.
Vale a pena estar atento a certos cuidados na realização da amostragem para que atinja seu principal atributo: representatividade.
A proposta usa uma amostragem probabilística, aleatória simples, logo todos os elementos da amostra devem ter as mesmas características básicas da população.
Para tanto deve-se integrar igualmente na amostra todos os subgrupos ou clusters da população pesquisada.
Por exemplo, uma pesquisa sobre a satisfação dos estudantes com a universidade que seja realizada somente à noite com as turmas de Direito e Administração não será representativa.
Também é muito importante ter extremo cuidado na elaboração das frases que apresentam os atributos, visando evitar frases complexas, confusas, direcionadoras ou que inibam o Cliente, isso pode distorcer os resultados.
A obtenção de respostas adequadas da pesquisa exige bom senso e experiência na preparação da amostragem. É conveniente a obtenção de algum suporte estatístico.
Além disso, como referência para o cálculo do tamanho da amostra, entendo que uma margem de erro de 5% e um nível de confiança de 95% são premissas adequadas e têm sido utilizadas em estudos acadêmicos sobre o tema.
A partir dessas definições e sabendo o tamanho da população é possível calcular o tamanho da amostra.
Como orientação inicial apresento abaixo uma tabela genérica:
Essas orientações são importantes, mas não devemos exagerar no rigor e sofisticação nesta etapa.
Considere sempre que o Cliente é um alvo móvel, portanto é necessário tanto precisão como rapidez.
Passo 3: Determinar a importância das características
Com base na lista de atributos sabemos quais os atributos que são importantes para o Cliente, mas evidente alguns são mais importantes que outros e precisamos agora descobrir qual a importância quantitativa de cada atributo.
Devemos atuar e garantir nas características mais importantes e somente nas de menor impacto se houver recursos e necessidade.
Deve-se usar a escala de Likert de 1 a 5, onde:
- Nada importante
- Pouco importante
- Indiferente ou neutra
- Importante
- Muito importante
Mais uma vez sugiro que sejam elaboradas quatro listas com os mesmos atributos, mas em ordem diferente. O quarto inicial de quesitos é movido para o final na próxima sub-lista e assim mais três vezes.
Ao avaliar um atributo é atribuída uma pontuação e deste modo é possível obter a média geral e o desvio-padrão de importância de cada atributo.
Passo 4: Determinar a performance das características
Nesta etapa da Análise Importância-Performance buscamos avaliar quantitativamente em que medida estamos atendendo cada um dos atributos.
Aqui também devemos usar a escala de Likert de 1 a 5, onde:
- Discordo muito
- Discordo
- Indiferente ou neutro
- Concordo
- Concordo muito
Ao avaliar um atributo é atribuída uma pontuação e deste modo é possível obter a média geral e o desvio-padrão de performance de cada atributo.
As pesquisas realizadas nos passos 3 e 4 podem ser realizadas simultaneamente utilizando um só formulário de pesquisa.
O resultado final possibilita um relatório de síntese:
De todo modo, os resultados da etapa 2 e 3 permitem construir uma matriz bidimensional na qual a importância é mostrada pelo eixo y e a performance pelo eixo x.
Passo 5: Plotar os resultados no gráfico
Este é a principal etapa da Análise Importância-Performance, agora plotamos todos os atributos num gráfico com base nas coordenadas Y de Importância e X de Desempenho:
- plotar cada atributo através de seu valor médio de importância e desempenho.
- uma linha horizontal com a média geral da importância das características
- uma linha vertical com a média geral da performance das características
- escolher uma escala única para os eixos X e Y, de modo a dar máxima visibilidade a todas as coordenadas avaliados.
O resultado obtido neste exemplo é:
Um segundo gráfico interessante é a análise do erro padrão das médias obtidas de importância e performance dos atributos.
O cálculo do erro padrão é feito pela divisão do desvio padrão pela raiz quadrada do tamanho da amostra. No caso apresentado o tamanho da amostra é de 200 respondentes.
Temos então:
Se possível, é interessante verificar a confiabilidade do diagnóstico usando o Coeficiente Alfa de Cronbach com um valor de corte acima de 0,60 e Análise das Correlações Item/Total.
Passo 6: Analisar o gráfico
Nesta etapa devemos analisar o gráfico de Análise Importância-Performance, quadrante por quadrante.
- No quadrante A estão as variáveis: 2, 6, 7, 10 e 16.
Estes itens de alta importância apresentam também uma elevada performance e deste modo todas as ações e decisões que possibilitaram isto devem ser mantidas para o futuro.
Preocupa a variável 7 que está pouco acima da média e talvez deva ser reforçado.
- No quadrante B ficaram as variáveis: 9, 11 e 13.
Estes itens de alta importância apresentam uma performance abaixo da média e isso é um risco significativo para o negócio pois não atende as expectativas do Cliente.
Recomenda-se priorizar ações que gerem uma maior satisfação do Cliente.
Vale a pena examinar a situação da variável 13, simplesmente a MAIS IMPORTANTE e, no entanto, têm performance abaixo da média.
Já a variável 11 está muito próxima da média de importância e talvez não seja tão relevante assim.
Lembro que a questão é aonde atuar, aonde alocar mais recursos, qual a prioridade?
- No quadrante C constam as variáveis: 3, 4, 8, 12 e 14.
Estas características têm baixa importância e um desempenho sofrível e podem ser tratadas, mas sem nenhuma prioridade de ação, em especial as 8, 12 e 14.
Em especial, a variável 8 está próxima da média de importância e merece atenção.
- No quadrante D estão as variáveis: 1, 5 e 15.
Estes itens apresentam elevada performance, mas baixa importância, então o Cliente está bem satisfeito, mas não valoriza estes itens.
Isso talvez signifique uma inadequada alocação de recursos e aqui deve-se realizar uma análise crítica das atividades que suportam este resultado.
Uma revisão neste quadrante pode liberar recursos que poderão ser aproveitados em ações mais focadas.
Evidentemente que esta análise, feita pelos especialistas e responsáveis da empresa, é riquíssima e gera discussões relevantes para a estratégia do negócio.
Além desta que é a Análise Importância-Performance, propriamente dita, também é interessante analisar através do Erro Padrão como estão dispersas as médias das variáveis.
O gráfico do Erro Padrão da Performance das características mostra que:
- os erros padrão são mínimos, com exceção da variável 3
- a variável 7 está na média de performance e como é importante torna-se na verdade prioritária
- a variável 16 está sendo muito bem tratada
Já o gráfico do Erro Padrão da Importância das características mostra que:
- os erros padrão são mínimos, com exceção da variável 3
- chama atenção que os valores estão em sua maioria muito perto da média. Isso significa uma dificuldade do Cliente para avaliar a relevância das variáveis. Seria importante tomar mais cuidado com a etapa 2.
- As variáveis 3, 4 e 5 estão muito abaixo da média. Talvez elas não sejam importantes com comparação com as outras.
Passo 7: Buscar soluções, definir ações e monitorar resultados
Sabemos que, por definição, problema é o resultado indesejado de um trabalho ou processo, isto é, a diferença entre a situação esperada e o resultado real.
Deste modo, as conclusões obtidas a partir das análises realizadas na etapa anterior são problemas.
Nesta etapa,
- estes problemas devem ser resolvidos
- ações devem ser estabelecidas para melhorar a Satisfação do Cliente e
- os resultados concretos devem ser monitorados.
Recomendo a metodologia das 8 Disciplinas, MASP ou PDCA para análise do problema e busca de soluções.
A AIP vem nos trazendo até este ponto de forma muito segura e precisamos garantir que atingimos nosso objetivo: definir ações para Melhoria da Satisfação do Cliente.
A definição do Plano de Ação pode ser realizada através de um 5W2H.
Apresento abaixo um plano de ação típico:
Este plano de ação deve ter sua implementação verificada e seu impacto nos indicadores de processo constatado.
Entendo que seria interessante realizar uma nova rodada da etapa 4 após seis meses para acompanhar o impacto na performance observada pelo Cliente.
A Análise Importância-Performance deve ser gerenciada em Ciclos PDCA, isto é, realizada regularmente num processo contínuo de adequação e melhorar.
Vantagens e Cuidados
A principal vantagem da AIP é a simplicidade de aplicação comparado com a riqueza das informações obtidas.
Entretanto deve-se tomar dois cuidados importantes:
- a seleção dos atributos deve ser rigorosa e bem estruturada
- o planejamento e realização da amostragem deve buscar a representatividade.
Conclusão
A Análise Importância-Performance é uma ferramenta poderosa na permanente busca da Satisfação do Cliente.
Sua aplicação garante que a empresa direciona seus recursos técnicos, humanos e financeiros na melhor direção.
Boa sorte!
#satisfacaocliente #qualidadeservico #cliente #servico #performance #Likert
Fontes:
- ÁBALO, J., Varela, J., & Rial, A. (2006). El análisis de Importancia-Valoración aplicado a la gestión de servicios. Psicothema, 18(4), 730-737. [ Links ]
- CORRÊA, Henrique; CORRÊA, Carlos A., Administração de Produção e Operações: manufatura e serviços. Edição Compacta. São Paulo: Atlas, 2005
- GIANESI, Irineu G. N.; CORRÊA, Henrique L. Administração estratégica de serviços: operações para a satisfação do cliente. São Paulo: Atlas, 2008.
- GRÖNROOS, Christian. Marketing, gerenciamento e serviços: a competição na hora da verdade. Rio de Janeiro: Campus, 1995.
- MARTILLA, J. A., & James, J. C. (1977). Importance-performance analysis. Journal of Marketing, 41(1), 77-79. doi:10.2307/1250495 [ Links ]
- RAMIREZ-HURTADO, JOSÉ M.. El uso del importance-performance analysis para medir la satisfacción de franquiciados de agencias de viajes. adm. empres. [online]. 2017, vol.57, n.1, pp.51-64. ISSN 0034-7590
- SLACK, N. The importance performance matrix as a determinant of improvement priority. International Journal of Operations and Production Management. v.14, n.5, p.5g..75,1999.
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EBOOK GREGÓRIO SUAREZ
Sobre o Autor - Gregório Suarez
Gregório Suarez é Professor e Consultor em Qualidade e Gestão de Serviços da RONIN Consultoria em Curitiba (PR-Brasil).
Coordena o Blog Quality Road: https://qualityway.wordpress.com/, com acesso GRATUITO a mais de 500 artigos das áreas de Qualidade e Produtividade.
Engenheiro de Produção (POLI–USP), com MBA em Gestão de Empresas (PUC/PR), Pós-graduação em Organização Industrial (Fundação REFA), Examinador PNQ (1996/2000), Auditor IATF 16949 e ASES (Renault Nissan).
Especialista em Qualidade e Produtividade, com 35 anos de experiência em posições de gerência da RENAULT NISSAN MITSUBISHI, FAURECIA, FIAT CNH, VOLVO, SIEMENS e DAIMLER BENZ.
Professor Universitário de Engenharia Industrial, Gestão Qualidade, Gestão Estratégica, Custos, Lean Thinking, ISO 9000, FMEA, CEP, Indústria 4.0, TPM e Supply Chain Management.
Comunicação em inglês, francês e espanhol.
Este texto foi escrito por Gregório Suarez. Clique aqui para conhecer mais sobre ele.
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