Motivasjon i og utenfor arbeidslivet

Com a estimação do modelo concluída, a variável estatística de regressão especificada e os testes diagnósticos confirmando a adequação dos resultados administrados, o próximo passo é examinar a equação preditiva encontrada.

Iniciou-se essa pesquisa com 12 variáveis independentes e uma dependente. Após introduzir os dados na ferramenta SPSS, o sistema calculou a equação pelo método Stepwise, que foi previamente selecionado, tendo sido verificado, nessa primeira análise valores de R² = 52,0% e R² ajustado = 50,0 %, o que caracteriza valores bastante animadores para a taxa de abandono que foi encontrada na equação (4.3), nesse caso analisa-se individualmente os coeficientes desta equação.

Em que:

TMI – Representa o tempo médio gasto na instalação do circuito, ou seja, é o tempo desde abertura da ordem de serviço até o seu efetivo fechamento.

TRP – Representa a taxa de reparo executado no prazo acordado com o cliente esse prazo varia de 8 horas para clientes Alto Valor e 24 horas para os Demais Clientes geralmente são os clientes varejo.

Diagnóstico Case Wise Diagnóstico Case Wise

QRPR – Esse valor representa a quantidade de reparos preventivos efetuados nas empresas.

TMR – Representa o tempo médio gasto no reparo do circuito, ou seja, é o tempo desde abertura do Bilhete de Defeito até o seu efetivo fechamento.

A - Interpretação dos Coeficientes do Modelo Stepwise

• O valor do coeficiente para a variável Tempo Médio de Instalação TMI é de 0,53, o que significa que, isolando-se as outras variáveis da equação, para um aumento de 10% normatizado na variável TMI ocorre um aumento normatizado de 5% na taxa de abandono, que em valores não normatizados se refere a um aumento em média de 2500 clientes na taxa de abandono e um aumento em média de 10 horas no tempo de instalação;

• O valor do coeficiente para a variável Tempo Médio de Reparo TMR e de 0,60, o que significa que, isolando-se as outras variáveis da equação, para um aumento de 10% normatizado na variável TMR ocorre um aumento normatizado de 6% na taxa de abandono, que em valores não normatizados se refere a um aumento em média de 2800 clientes na taxa de abandono e um aumento em média de 1 hora no tempo de reparo;

• O valor do coeficiente para a variável TRP e de 0,41, o que significa que, isolando-se as outras variáveis da equação, para um aumento de 10% normatizado na variável TRP ocorre um aumento normatizado de 4,1% na taxa de abandono, que em valores não normatizados se refere a um aumento em média de 1700 clientes na taxa de abandono;

• O valor do coeficiente para a variável QRPR e de 0,39 que significa, isolando-se as outras variáveis da equação, para um aumento de 10% normatizado na variável QRPR ocorre uma diminuição normatizado de 3,9% na taxa de abandono, que em valores não normatizados se refere a uma diminuição em média de 1600 clientes na taxa de abandono.

Nota-se que no modelo escolhido, as variáveis têm pesos bem distribuídos em relação à variável estatística, não tendo nenhuma um peso consideravelmente muito maior do que um outro. Verifica-se também que quanto mais sejam realizados reparos preventivos, mais são reduzidas as saídas de clientes da empresa. Verifica-se, por outro lado, que um tempo médio de instalação elevado causa uma grande insatisfação nos clientes refletindo em sua provável saída. Isto também é percebido com relação à quantidade de reparo o cliente banda larga que não concorda quando fica fora do acesso a Internet e também afeta na sua saída da empresa.

Nesse trabalho os valores de tolerância estão entre 0,57 e 0,97 e os valores do VIF (Variance Inflation Factor) entre 1,76 e 1,15 o que caracterizam níveis baixos de colinearidade levando a interpretação dos coeficientes da variável estatística como não sendo afetada desfavoravelmente pela multicolinearidade. A Tabela 4.5 mostrou todos os valores de tolerância e VIF para o modelo selecionado (Stepwise).

4.4 Conclusões

Nesse contexto, o modelo estimado chega essencialmente ao resultado em que são observadas duas influências fortes (o tempo médio de reparo e o tempo médio de instalação) e outras duas influências um pouco menores (taxa de reparo na planta e quantidade de reparo preventivo) sendo esse último inversamente proporcional ao valor da Taxa de Abandono. Isso, gerencialmente falando, é bastante favorável, pois significa que quanto mais for realizada a manutenção preventiva, mais se eleva a satisfação do cliente e, consequentemente, haverá diminuição da taxa de abandono.

Uma elevação em uma das três variáveis normatizadas (tempo médio de reparo, tempo médio de instalação e taxa de reparo na planta) resulta em um aumento na taxa de abandono (Churn), ou seja, uma maior saída de clientes da empresa, enquanto um aumento na quantidade de reparos preventivos resulta em uma diminuição na taxa de abandono.

Capítulo 5

Conclusões

5.1 Conclusões

O objetivo desse trabalho foi tentar explicar o comportamento do cliente no setor de telecomunicações, usuário de Internet de banda larga, com o uso de uma equação que representa a taxa de abandono em função dos indicadores de qualidade de serviço. Para isto foi necessário caracterizar a taxa de abandono, bem como suas causas. Foi identificado que há dois tipos de causas associadas à taxa de abandono: causas voluntárias e causas involuntárias. Essa pesquisa procurou se deter apenas nas causas voluntárias, ou desligamento por motivo deliberado ligado à qualidade. Podem-se destacar como principais contribuições desse trabalho:

1) Consolidação, em forma de relação, dos indicadores de qualidade de serviços de banda larga, disponibilizados pelas empresas de telecomunicações à taxa de abandono da planta;

Um passo inicial nesse sentido foi realizar um estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados para, a partir do estudo, analisar os dados da pesquisa, normaliza-los e selecionar o método para especificação do modelo da equação final. Para o equacionamento houve preocupação com a avaliação da significância estatística e a interpretação das variáveis. O resultado foi uma equação em que foi identificado que alguns indicadores de qualidade devem ter, por partes dos gestores de manutenção das empresas de telecomunicações, uma maior atenção, pois são esses indicadores que efetivamente influenciam a taxa de abandono.

Após o entendimento da aplicabilidade da equação estatística, foi realizada uma análise gerencial dos dados encontrados, em que se verificou a existência de uma correlação entre os indicadores de qualidade de serviço e a taxa de abandono, ou seja, 50,4 % da taxa de abandono no ano de 2006 esta relacionada a causas voluntárias por motivo deliberado ligado à qualidade. Essas causas estão ligadas a quatro indicadores de qualidade: Tempo Médio de Reparo, Tempo Médio de Instalação, Preventivas e Taxa de Reparo, conforme caracterizado no campo da dissertação.

2) Analise do conjunto de variáveis que exercem maior relevância para o problema abordado.

Por meio da analise das 12 variáveis identificou-se que Tempo Médio de Reparo, Tempo Médio de Instalação, Preventivas e Taxa de Reparo possuem uma maior relevância sobre a taxa de abandono. Consequentemente existem indicativos que devem ser focados para diminuir a taxa de abandono:

• Diminuição da Taxa de Reparo, ou seja, o cliente para banda larga é muito exigente com o serviço prestado, não aceitando paralisações. Esse fato pode ser explicado quando se verifica que esse cliente tem como característica ficar conectado à rede o máximo de tempo possível. Para isto tem-se que agir na redundância de sistemas, procurando ao máximo evitar as causas comuns de reparos como quedas de backbone, falta de conectividade, etc.;

• Outro fator indicado é que depois de ocorrida uma paralisação, o tempo de restabelecimento do serviço deve ser o menor possível. Esse fator foi medido pelo tempo médio de reparo, e foi demonstrado que quanto maior for o tempo para remover a falha maior é a taxa de abandono. Nesse caso devem ser procuradas ferramentas de recuperação remota de falhas no intuito de diminuir o Tempo de Reparo;

• Em relação aos Reparos Preventivos, a pesquisa sinalizou que é uma boa prática de retenção, pois na antecipação das possíveis falhas conta positivamente. Quanto maior a quantidade de reparo preventivo realizado menor é o taxa de abandono, podendo ser explicado pela satisfação do cliente.

Sendo assim, surge a necessidade de se implementar sistemas de gerência e analise da degradação do sinal, para que, a partir dessas analises, sejam gerados reparos preditivos, com a finalidade de antever as falhas;

• Por fim, o Tempo Médio de Instalação, que afeta a percepção de qualidade do cliente antes mesmo que ele seja cliente. A analise mostra que quanto menor esse tempo, menor serão as taxas de abandono. Nesse caso pode-se deduzir que o cliente que não tem suas expectativas iniciais atendidas estará mais propenso a abandonar a empresa. Tem-se então que manter as expectativas ou superá-las sempre que possível antecipando os prazos de instalação. Caso ocorra algum problema nos processos de instalação ou que as suas expectativas tenham valores diferentes das possibilidades de atendimento das operadoras de serviço, fica como sugestão manter o cliente bem informado e que os atrasos e novos prazos sejam sempre negociados com o ele.

Conforme análise no Anexo III Tabela AIII.3, para uma operadora, que têm uma base de 1.2 milhões de clientes com uma taxa mensal de abandono de 2 %, estima-se uma perda financeira da ordem de 251 milhões de reais. Caso ações derivadas dessa dissertação sejam implementadas poder-se-ia reduzir a taxa de abandono de 2% para 1,59%. Essa redução está referendada nas taxas de melhorias, citadas na Tabela AIII.4, as quais são balizadas em parâmetros de qualidades internacionais, referendados pela empresa em análise. Em termos financeiros essa melhoria pode ser estimada em patamares de uma redução de perda de 45 milhões. Os resultados obtidos demonstram a aplicabilidade da equação, bem como as possibilidades de ganho para as prestadoras de serviço que decidirem utilizar a equação como parte de suas estratégias de manutenção.

Por fim, pode-se entender que a manutenção tem um papel fundamental como parcela de contribuição do valor total produzido, e no desempenho das atividades ligadas ao serviço. Isto se evidencia na participação de perdas de clientes, decorrentes do desempenho em termos da qualidade das operações de manutenção. Por outro lado, pode-se concluir que uma instalação ou reparo feito em menor tempo, uma preventiva bem feita ou a confiabilidade do serviço expressa por menores taxas de reparo, afetam a positivamente a satisfação do cliente fazendo com que ele permaneça na empresa. Para isto os gestores têm que empreender

investimentos em melhoria de qualidade na instalação, reparos e nas manutenções preventivas, que devem sempre ser vistos pela ótica da retenção de cliente e manutenção da base, sendo a taxa de abandono o modo mais prático de se evidenciar a eficiência do todo.