Avaliar o desempenho tem sido uma tarefa cada vez mais comum no cotidiano de empresas prestadoras de serviços. De acordo com Neely et al. (1995), a mensuração de desempenho é definida como um processo que quantifica a eficiência e a efetividade de ações passadas, por meio da aquisição, da coleta, da classificação, da análise, da interpretação e da disseminação de dados. Dessa forma, os sistemas de medição conseguem disponibilizar aos interessados o grau de evolução, estagnação ou involução das atividades mensuráveis de uma empresa.

Macedo et al. (2009) explica que, a partir da seleção de alguns indicadores críticos de desempenho, desenvolvem-se os processos de mensuração. Porém, a escolha desses indicadores é uma tarefa difícil para os gestores, devido à particularidade de cada empresa.

Segundo Slack et al. (1997), é impossível reduzir a complexidade do desempenho de uma empresa a um único indicador. Assim, um programa de avaliação de desempenho eficiente deve incluir todos os elementos considerados críticos de sucesso. Os processos de mensuração, segundo Kaplan (1983), devem evoluir constantemente, e a sua compreensão depende do conhecimento das forças que moldam os sistemas de avaliação de uma empresa. Pace et al. (2003) separam as medições de desempenho em duas modalidades: as medidas financeiras e as medidas não financeiras.

Porém, as medidas financeiras possuem limitações. Entre essas limitações, Manoochehri (1999) destaca algumas limitações importantes: (a) a contabilidade não trata os intangíveis, ocasionando distorções à busca da excelência produtiva; (b) a satisfação do cliente, qualidade, flexibilidades, entre outros aspectos coorporativos relevantes, não são considerados nas demonstrações contábeis; (c) a informação é medida após as ocorrências dos fatos, não agregando valor futuro.

Já em relação às medidas não financeiras, as pesquisas demonstram, conforme Pace et al. (2003), que seu uso cria tendências sobre o desempenho futuro, em que a prática tem mostrado dificuldade em relacionar essas medidas com desempenho contábil. Além disso, o valor das ações de uma empresa e o uso de medição não financeira em planos de remuneração têm sido alvos de estudos.

Pace et al. (2003) vão além, ao afirmar que a construção de um sistema estratégico é mais do que coleta de dados não financeiros, devendo apresentar equilíbrio e integração, permitindo destacar os fatores críticos de sucesso. Rafaeli e Muller (2007) apresentam algumas sistemáticas desenvolvidas na busca de soluções para medir processos, departamentos e organizações, tais como: (a) Economic Value Added; (b) Theory of Constraints; (c) Total Quality Management; (d) Balanced Scorecard; e (e) Capital Intelectual.

Enfim, as avaliações tanto financeiras quanto não financeiras dependem dos objetivos que se pretende alcançar. Ambas as avaliações são importantes e, por isso, devem ser trabalhadas paralelamente. Por outro lado, a escolha dos métodos e/ou modelos a serem seguidos irá depender do grau de compreensão dos responsáveis, das sistemáticas conhecidas, e do próprio complexo empresarial. Além disso, devem-se levar em consideração as diferentes estruturas de organização para organização. No setor bancário, as informações que precisam ser avaliadas diferem da necessidade de um restaurante, de um hospital ou de uma prestadora de serviços automotivos, por exemplo.

De acordo com Vilhena e Sicsú (2004), mensurar e analisar a produtividade do setor bancário envolve dificuldades, pois há obstáculos operacionais envolvidos no processo. No entanto, segundo Mendes e Rebelo (1999) a definição das variáveis que representam os produtos e os fatores produtivos é uma das escolhas importantes em qualquer estudo sobre a área bancária. Para Faria Júnior e Paula (2010), procura-se construir uma fronteira eficiente, ou seja, uma posição imaginária, ao avaliar a eficiência das instituições financeiras. Essa fronteira é construída por métodos paramétricos e não paramétricos.

Dentre os métodos paramétricos existentes, três são os principais: (a) Stochastic Frontier Approach (SFA); (b) Distribution Free Approach (DFA); (c) Thick Frontier Approach (TFA). Tais métodos se diferenciam pela suposição que fazem a respeito da forma da fronteira eficiente. Outro aspecto relevante dos métodos é a distribuição da ineficiência e do erro. Quanto aos métodos não paramétricos, segundo os autores Faria Júnior e Paula (2010), os mesmos são caracterizados pela não especificação de nenhuma forma funcional da fronteira eficiente, uma vez que constroem a fronteira a partir de dados próprios. Destacam-se a Data Envelopment Analysis (DEA) e a Free Disposal Hull (FDH).

No cenário nacional, há diferentes estudos relativos à medição de eficiência. Por exemplo, Régis (2001) analisou a eficiência de custos a partir da técnica DEA. Utilizando-se de uma amostra de 160 bancos, cerca de 97% do total de bancos ativos na época do estudo, o trabalho evidencia um aumento na eficiência de custos dos pequenos, médios e grandes bancos atuantes no mercado nacional. Campos (2002), por sua vez, avaliou a evolução do nível de eficiência e produtividade utilizando a mesma técnica (DEA). Os resultados indicam que, de 1996 até a data do estudo, houve uma explosão no crescimento da produtividade média. Além disso, tanto no Brasil como no exterior, segundo Bastos (1999), os bancos são avaliados por meio de índices financeiros, tais como: (a) Retorno Sobre o Total de Ativos; (b) Retorno sobre o Patrimônio Líquido; (c) Índice Preço/Lucro; (d) Índice Preço/Valor Patrimonial; (e) Índice de Eficiência.

Contudo, essas análises tratam as variáveis de forma isolada. Esse tratamento leva as empresas a não reconhecerem a dinâmica no que tange aos enlaces de causa e efeito existentes entre as variáveis. Nesse caso, a abordagem Multicritério de Apoio à Decisão pode ser enquadrada como um processo para apoiar no desenvolvimento de um modelo ou sistema de avaliação de desempenho. Segundo Petri (2005), tal modelo visa organizar a complexidade imposta pelo número excessivo de variáveis quantitativas e qualitativas. Essa abordagem pode ser utilizada em diferentes tipos de organizações de forma sistêmica e integrada.

Por vezes, o processo de tomada de decisão é intuitivo. Porém, quando as decisões são importantes para a sobrevivência de uma empresa em um ambiente competitivo, são necessárias ferramentas capazes de auxiliar os decisores. Segundo Menezes et al. (2007), o estudo da decisão possui características multidisciplinares. Dessa forma, foram desenvolvidos modelos teóricos com o objetivo de explicar a maneira como as pessoas decidem.

De acordo com Margueron (2003), o objetivo da Teoria da Decisão é minimizar a subjetividade, quantificando critérios subjetivos, por meio de valores consistentes e lógicos que subsidiem uma ação racional dos tomadores decisão. O estudo da Teoria da Decisão possui três vertentes: (i) a descritiva; (ii) normativa; e (iii) a prescritiva.

A abordagem descritiva, segundo Yu e Fernandes (2003), procura compreender como os tomadores de decisão se comportam. A partir dessa abordagem, os processos de decisão usados pelas pessoas são conhecidos de forma aprofundada. Já a abordagem normativa estrutura racionalmente o processo de decisão. Para Clemen e Reilly (2001), esta abordagem busca uma forma de analisar os problemas para que o tomador de decisão tenha uma estrutura a ser seguida. Por fim, a abordagem prescritiva conjuga as abordagens normativas e descritivas. Essa vertente tem o objetivo de determinar o que pode e deve ser feito pelo tomador da decisão. Os modelos prescritivos são usados para direcionar processos decisórios, de maneira a reconhecerem os imperativos nas restrições impostas pelas habilidades cognitivas dos tomadores de decisão (Menezes et al., 2007).

Entretanto, por meio do desenvolvimento da Pesquisa Operacional (PO), desenvolveram-se modelos matemáticos para apoiar a tomada de decisões. Pesquisadores da PO perceberam que certas decisões, na prática, não podiam ser tomadas com base em apenas um critério isolado (Nunes Júnior, 2006). A partir dessa necessidade, surgiram os primeiros modelos, que, segundo Wernke e Bornia (2001), eram voltados para problemas de decisão em um ambiente multicritério, incorporando critérios subjetivos do tomador da decisão. Dessa forma, a tomada de decisões multicritério surgiu como potencial ferramenta de análise de problemas complexos, a partir de análises crítica dos diferentes critérios em busca das melhores alternativas (Wang et al., 2007).

Sobre o objetivo da tomada de decisão multicritério, Parreiras (2006) afirma que o principal objetivo da análise multicritério é auxiliar os responsáveis nas suas escolhas em um ambiente de dúvidas e incertezas, informações conflitosas e critérios que concorrem entre si. Segundo o autor, diferente dos modelos de otimização, nos quais os problemas são bem definidos e estáveis, na análise multicritério, as formulações são mutáveis ao longo do processo de solução, uma vez que o processo de decisão faz parte do problema.

No que tange a tomada de decisão multicritérios, duas escolas originaram-se a partir da tentativa de escolha do melhor método de tomada de decisão: a Escola Europeia, ou Francesa, e a Escola Americana.

De acordo com Gomes et al. (2004), os métodos desenvolvidos na Europa, foram chamados, pelo seu conjunto, de escola Francesa, conhecidos pela sigla MCDA (Multiple Criteria Decision Aid). Na Escola Francesa, destacam-se os métodos da família ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality), que, conforme Thomaz (2006), apenas fornece a ordem das alternativas a partir dos princípios de dominância, e da família PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations), que consiste em construir uma relação de sobreclassificação de critérios (Vincke, 1992).

A escola Francesa, segundo Parreiras (2006), possui uma atitude construtivista, pois auxilia o tomador de decisão a construir suas preferências, considerando suas instabilidades e inexistências. Por essa razão, os métodos franceses extraem somente informações confiáveis e significativas. No entanto, Nunes Júnior (2006) afirma que os métodos franceses são mais flexíveis, não é necessário comparar as alternativas entre si e nem se torna obrigatório que se crie uma relação hierárquica entre os critérios.

Já a Escola Americana é baseada na teoria da utilidade, que resolviam problemas de decisão por meio da matemática, a partir de uma função, chamada de função utilidade. A Escola destaca-se, conforme Parreiras (2006), pela utilização de alguns métodos, entre eles o MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical based Evaluation Technique), de modo que suas comparações são feitas com padrões ou normas previamente definidas para cada critério. Outro exemplo é o SMARTS (Simple Multi-attribute Rating Technique using Swings), que auxilia a construção de funções utilidade aproximando-as por funções lineares. Enfim, dentre outros métodos citados por Parreiras (2006), existe também o método AHP (Analytic Hierarchy Process), que, por se tratar do método utilizado neste trabalho, será mais bem detalhado a seguir.

De acordo com Nunes Júnior (2006), o método AHP, ou também conhecido como Processo de Análise Hierárquica, é atualmente o modelo de apoio à decisão mais utilizado no mundo coorporativo. Por outro lado, Wallenius et al. (2008) argumenta que o AHP é o método multicritério que apresenta o maior número de publicações em periódicos científicos. O processo de aplicação do método AHP consiste, basicamente, em organizar, por ordem de importância, os múltiplos elementos que compõe uma tomada de decisão, efetivar as avaliações dois a dois, visando facilitar a análise dos avaliadores e, por fim, validar os valores atribuídos a cada par de critérios a partir de um índice de consistência (Francischini e Cabel, 2003).

O AHP, conforme Machado et al. (2008), pode ser definido como um método utilizado nas situações de decisão que envolve multicritérios, nas quais o problema a ser decidido é decomposto em vários níveis hierárquicos. Saaty (1980) define o AHP como sendo um método de apoio à decisão multicriterial baseado em três etapas: (a) a construção de uma hierarquia; (b) o estabelecimento de prioridades; e (c) a consistência lógica das prioridades.

A primeira etapa do método consiste na decomposição do problema em uma hierarquia composta, pelo menos, de um objetivo, critérios e alternativas. A Figura 1 mostra a estrutura hierárquica de um problema de decisão. A parte superior da figura apresenta o enunciado do objetivo mais amplo. Logo abaixo do objetivo, expõem-se os critérios associados ao problema. Por fim, têm-se as alternativas disponíveis para se tomar a decisão.

Figura 1.
Estrutura AHP.
Fonte: Adaptado de Saaty (1980).

Na segunda etapa, deve-se realizar o estabelecimento de prioridades. Para isso, Saaty (1980) define uma escala de valores de 1 a 9 para se estabelecer a importância relativa entre os atributos. A escala pode ser traduzida em texto, conforme apresentado na Tabela 1.

Tabela 1.
Escala de prioridade medida em valores.

Fonte: Adaptado de Saaty (1980).

O resultado desse procedimento é uma matriz que irá auxiliar nas comparações pareadas entre os critérios ao encontro da importância relativa de cada peso e desempenho de cada alternativa (Belton e Stewart, 2002). Dessa forma, a terceira etapa diz respeito à construção dessa matriz de comparação, utilizando a escala de valores entre todos os elementos de um mesmo nível da hierarquia.

Por fim, para que o modelo tenha validade, é importante que haja consistência entre os elementos de cada matriz (Podvezko, 2008). Para isso, cada matriz de comparação deve ser submetida a uma análise de inconsistência, que, segundo Saaty (1994), é inerente ao processo de julgamento e deve ser tolerável na medição quando menor que 10%. Essas análises, assim com como as comparações pareadas, podem ser feitas manualmente ou com a ajuda de um software específico. No caso desta pesquisa, optou-se pelo auxílio de um software, uma vez que o foco do trabalho está nos resultados que podem ser alcançados a partir da aplicação do método, e não no estudo do método propriamente dito.

Uma vez com os resultados das operações em mãos, é possível avançar para o processo de tomada de decisão. Quanto aos julgamentos, segundo Nunes Júnior (2006), os mesmos são extraídos do próprio tomador de decisão. Enfim, a técnica de análise e julgamentos, assim como a metodologia geral de construção do trabalho, será detalhada a seguir.

A presente pesquisa iniciou-se pela revisão da literatura, de modo que foram revistas publicações para o enriquecimento das informações pertinentes a cada um dos assuntos abordados neste trabalho. Esse processo avançou por todas as etapas da pesquisa, conforme pode ser visualizado na Figura 2. Sendo assim, na primeira etapa, foram coletados documentos e dados pertinentes à pesquisa, tais como: séries temporais de eficiência das agências estudadas, ranking comparativos entre as agências bancárias, mix de produto atual, relação dos pesos para cada tipo de produto vendido, forma de avaliação de desempenho das vendas dos colaboradores da instituição, etc.

Figura 2.
Esquematização da pesquisa.

A partir disso, a segunda etapa foi identificar os critérios relativos à estrutura comercial das agências bancárias da empresa em estudo. Assim, determinaram-se os critérios atuais que compõe o mix de produtos nas agências, para então estruturar esses critérios em uma hierarquia conforme a sua importância.

Com a hierarquia definida, a próxima etapa foi elucidar os julgamentos para cada critério. Dessa forma, cada critério da estrutura foi julgado na escala de prioridades de Saaty, e, depois, essas informações foram inseridas no modelo a partir do software Expert Choice. No Expert Choice, o conjunto de dados foi representado por meio de uma matriz, de modo que todos os elementos foram comparados um a um, e, por fim, foi testada a inconsistência das matrizes, conforme o método AHP determina.

Uma vez que o modelo foi construído, em seguida iniciou-se a fase de coleta dos dados relativos a três agências de mesmo porte, comparadas conforme a sua eficiência. Foram coletados documentos relacionados às produções das agências, que é chamado, atualmente, de Extrato Mais. Esse documento refere-se à campanha de vendas de 2010, que identifica o quanto de produtos foi vendido em um determinado mês, em cada agência. Esses dados foram obtidos por meio da matriz.

De posse dos dados, estruturou-se o modelo atual AHP conforme a produtividade e a eficiência das agências, validando o modelo junto ao sistema de avaliação utilizada anteriormente pela empresa. Com o modelo validado e com os resultados em mãos, uma proposta de adaptação dos critérios e subcritérios foram sugeridas. Para essas sugestões, foram levadas em consideração informações colhidas no processo de pesquisa. Sendo assim, uma nova estrutura hierárquica foi desenvolvida no sentido de reorganizar os critérios e subcritérios do modelo. Uma nova classificação crescente foi feita, e, por fim, os resultados do modelo proposto foram apresentados.

O modelo atual passou a vigorar em abril de 2010 a partir de uma reestruturação da diretoria de agências no Brasil. Atualmente, o banco em estudo possui um modelo de pontuação para medir o desempenho de vendas das agências. Para cada item comercializado, há uma pontuação correspondente àquele produto e seu respectivo ponto de referência, ou seja, sua meta. Os produtos são divididos em oito famílias, conforme o Quadro 1. Na base de clientes, a Aquisição Nível 1 é para os clientes com maiores recursos monetários, tanto para investimentos quanto para renda mensal. As Aquisições 2 e 3 são para as carteiras com menos rentabilidade financeira.

Tabela 2.
As famílias, os produtos e seus respectivos pontos.

Todas as agências do Estado oferecem os mesmos produtos e serviços aos seus clientes. Esses produtos possuem a mesma importância relativa à meta entre os estabelecimentos bancários, invariavelmente.

Os produtos são consolidados diariamente com um atraso de dois dias da sua produção. Ainda, os gerentes titulares possuem uma ferramenta no sistema interno das agências que os permite acompanharem, com o mesmo atraso de dois dias, o que a sua agência está produzindo.

Conforme ilustrado no Quadro 1 cada produto possui um peso relativo à sua importância, determinado pela diretoria nacional. Por se tratar da validação do modelo atual, os critérios utilizados para a construção da hierarquia no AHP foram os próprios produtos comercializados pela as agências, dividos em oito grupos. O objetivo foi estabelecido conforme a finalidade do modelo de avaliação de desempenho atual. Os critérios estabelecidos são os grupos de produtos, e os subcritérios são os produtos comercializados nas agências. Por último, as alternativas são as agências que estão sendo avaliadas.

Sendo assim, por meio da definição dos critérios a serem estruturados, foi possível desenhar a estrutura do modelo atual em uma hierarquia compatível com o modelo de tomada de decisão do AHP. A Figura 3 ilustra a hierarquia definida a partir da definição dos critérios de avaliação de desempenho do modelo atual.

Figura 3.
A Hierarquia no Modelo Atual.

JULGAMENTOS E A ANÁLISE PAREADA

Ainda que as agências sejam de mesmo porte, as metas de venda de cada família de produtos são diferentes. Porém, em relação ao total de cada agência, os pesos, resultado da relação entre as metas por família e o total de cada agência, demonstraram-se semelhantes. Sendo assim, por meio da média dos pesos de cada agência, foi possível estabelecer uma comparação entre o percentual de responsabilidade que cada família possui para compor as metas das agências. A Tabela 3 demonstra essa comparação.

Tabela 3.
Composição da Média dos Pesos dos Objetivos das Agências.

A partir do estabelecimento das médias dos pesos das agências para cada família de produtos, os critérios foram ordenados pelas médias em ordem crescente, visando minimizar o risco de inconsistência e, depois, foi feito um comparativo par a par. Conforme mostra a Tabela 4, todos os critérios (famílias) são comparados entre si por meio da ferramenta Expert Choice, estabelecendo-se índices que demonstram o quão mais forte os critérios da esquerda são em relação aos critérios no topo da tabela.

Tabela 4.
Os julgamentos para os critérios.

Assim como comparados os produtos inseridos na família base de clientes, também foram comparados todos os produtos de cada família. Da mesma forma, foram tratados os subcritérios, revelando o percentual de responsabilidade, desta vez, de cada produto em relação ao atendimento da meta de cada família. Esses subcritérios foram comparados entre si de acordo com a limitação da hierarquia proposta para o modelo de avaliação de desempenho. Produtos ligados à família Investimentos Pessoa Física na hierarquia do AHP não podem ser comparados com os produtos inseridos na família Serviços Pessoa Jurídica, por exemplo.

ANÁLISES DE INCONSISTÊNCIA

A partir dos dados inseridos no modelo, foi possível determinar o nível de inconsistência do mesmo. A Figura 4 mostra as prioridades derivadas da comparação pareada. A consistência deve estar em um número aceitável, porém, não necessariamente, uma consistência maior implica em um resultado mais apurado. O valor de inconsistência encontrado no modelo proposto foi de 0%

Figura 4.
Inconsistência e prioridades do modelo proposto.

Outro elemento passível de análise na Figura 4 refere-se aos valores de prioridade em relação ao objetivo para cada critério. Verifica-se que o critério Complementares tem 29,9% de importância para avaliar a área comercial das agências de mesmo porte de um banco. Por sua vez, a Base de Clientes totaliza 28,8% da importância em avaliar a área comercial das agências, e assim por diante para cada critério.

VALIDAÇÃO DO MODELO ATUAL

Para validar o modelo atual AHP, foi preciso obter os resultados das agências a partir da avaliação de desempenho atual da empresa e comparar com os resultados do modelo atual AHP. A Tabela 5 mostra os resultados consolidados de cada agência no período de estudo. Os resultados não são cumulativos de mês para mês. No primeiro dia útil de cada mês, todas as agências têm as suas produções zeradas. Os resultados mostram que não há um comportamento padrão, pois os percentuais de atingimento oscilam significativamente.

Tabela 5.
Resultados por agência das vendas.

Em um primeiro momento, o modelo desenvolvido não sofreu alterações quanto a critérios, subcritérios e alternativas para tomada de decisões. Sendo assim, o ranking das agências em relação a suas metas, verificado na Tabela 4, precisou repetir esse comportamento no modelo de validação do método AHP. A Figura 5 apresenta os resultados obtidos nos três períodos de análise.

Figura 5.
Resultados do modelo proposto.

As informações apresentadas pelo Expert Choice mostram, por exemplo, que a Agência 2 obteve o primeiro lugar em abril, mas ficou em terceiro lugar nos dois últimos meses. Interpretando a Tabela 6 apresentada anteriormente, o ranking foi o mesmo. As demais colocações também foram as mesmas ao comparar as outras agências. A Tabela 5 mostra a posição das agências em relação ao atendimento às metas. O ranking calculado com e sem o uso do software foi o mesmo.

Tabela 6.
Consolidação dos Resultados por Posições.

Com os resultados obtidos, pode-se verificar que o modelo AHP foi validado. É possível afirmar que os resultados representam a situação real da empresa estudada. O próximo capítulo apresenta a proposição do modelo utilizando o método AHP.

PROPOSIÇÃO DO MODELO UTILIZANDO O MÉTODO AHP

Após a validação do modelo atual de avaliação de desempenho por meio do método AHP apresentado na seção anterior, foi possível propor um novo modelo de avaliação de desempenho, utilizando-se da metodologia do AHP.

Diante críticas das próprias agências bancárias em relação ao tamanho da composição da família de produtos complementares, a primeira providência foi ajustar a estrutura hierárquica. Isso porque a família de produtos Complementares era desproporcional às demais família. Enquanto o grupo Base de Clientes tinha apenas sete itens a serem comercializados, a família de produtos Complementares possuía 23. Dessa forma, o modelo proposto passou a ser composto por nove famílias de produtos. Foi excluído o grupo dos produtos Complementares e criado duas novas famílias: Cartões e Seguros e Capitalização Pessoa Jurídica, sendo que os produtos relacionados a investimentos foram realocados para a família dos Investimentos.

Os produtos relacionados a cartões de crédito passaram a fazer parte do grupo de produtos Cartões. Por sua vez, os títulos de capitalização de Pessoa Jurídica, assim como os seguros voltados às necessidades empresariais, foram alocados na família Seguros e Capitalização Pessoa Jurídica.

Ainda, para extinguir os produtos Complementares, os produtos Consumer e Crédito Imobiliário foram alocados na família Crédito Pessoa Física. O DDA e o Pacote Ilimitado passaram a fazer parte do grupo Serviços Pessoa Jurídica. Entende-se que, ao se extinguir um grupo com 23 produtos, torna-se mais fácil a visualização e o gerenciamento dos produtos para o atingimento dos resultados. Dessa forma, estabelecendo o objetivo, os critérios, os subcritérios e as alternativas para propor o modelo de avaliação de desempenho de forma mais clara. A Figura 6 mostra a hierarquia para o modelo proposto. A diferença é que, nessa nova hierarquia, a família Complementares deixa de existir, dando lugar para duas novas famílias.

Figura 6.
A Hierarquia para o modelo proposto.

Percebe-se que a hierarquia está organizada conforme a ligação entre os critérios, subcritérios e as alternativas, considerando o objetivo do modelo em todos os julgamentos. Em comparação com o modelo anterior (atual), foram alterados apenas o posicionamento de alguns critérios e subcritérios, permanecendo inalterado o objetivo e as alternativas.

JULGAMENTO PARA O MODELO PROPOSTO

Outra crítica exposta pelos agentes bancários era em relação ao período de avaliação de desempenho da área comercial dentro das agências. No primeiro dia útil de cada mês, zera-se a produção efetuada no mês antecedente. A partir disso, iniciam-se novas campanhas e estratégias para alcançar o objetivo proposto pela diretoria nacional. Contudo, essa avaliação mensal acaba prejudicando a soma dos pontos quando um produto de venda leva mais do que um mês para ser negociado.

Dessa maneira, o novo modelo propõe, inicialmente, que a meta seja estabelecida trimestralmente, a partir da média dos pontos realizados nos últimos três meses. Compreende-se que, dessa forma, as negociações que demandam mais tempo para serem concretizadas podem ser feitas com mais qualidade. Evidentemente, para se julgar os critérios, a lógica da trimestralidade e o histórico de produção devem ser considerados. A Tabela 7 ilustra a média de pontos realizada em cada uma das agências no período do estudo.

Tabela 7.
Média de pontos dos critérios no período de estudo.

Nota-se que a capacidade produtiva da Agência 1 é maior do que todas as agências. Ela obteve um resultado superior em todos os critérios. Entretanto, de acordo com o modelo anterior, a Agência 1 não obteve a primeira colocação em nenhum dos meses estudados.

Uma vez que o AHP compara as alternativas baseada em um único modelo, faz-se necessário estabelecer os critérios a partir da média dos pontos realizados pelas três agências estudadas. Dessa maneira, podem-se estabelecer os julgamentos para os critérios, conforme demonstra a Tabela 8.

Tabela 8.
Os julgamentos dos critérios para o modelo proposto.

A partir da média dos pontos produzidos nos últimos três meses, estabeleceram-se os julgamentos para os critérios. Pode-se observar que a Base de Clientes é o critério de maior importância para o modelo proposto, enquanto Seguros e Capitalização Pessoa Jurídica é o menos importante.

Uma vez estabelecidos os julgamentos dos critérios, o software Expert Choice resulta as prioridades para cada um dos critérios, conforme ilustra a Tabela 9.

Tabela 9.
As prioridades dos critérios para o modelo proposto.

As prioridades demonstram a força de cada um dos critérios para atingir o objetivo de avaliar o desempenho da área comercial das agências bancárias de mesmo porte. Conforme se pode observar na Tabela 9, as prioridades estabelecidas para o modelo proposto são as proporcionalidades das médias dos pontos obtidos em relação a cada um dos critérios nos últimos três meses. Uma vez que os critérios foram julgados, foi feito o mesmo com os subcritérios, de acordo com os pesos de cada produto, assim estabelecendo a ordem para os produtos (subcritérios) pertencentes a cada família (critério). Ao inserir os dados no software Expert Choice, as prioridades para cada produto no modelo de avaliação de desempenho mostra a importância relativa de cada produto em sua respectiva família.

Por meio dos resultados, percebe-se que os subcritérios com maior valor nas prioridades são os mais importantes para se obter um bom resultado na área comercial das agências. É determinante, portanto, que uma agência tenha um bom resultado nos produtos com maiores prioridades, principalmente quando o critério, cujos produtos pertencem à hierarquia do AHP, também possui uma alta prioridade.

RESULTADOS DO MODELO PROPOSTO

O resultado no modelo AHP ilustra-se por meio das prioridades relativas às alternativas. Para o modelo proposto, essas prioridades são encontradas a partir da obtenção dos dados do que foi produzido nas agências no período estudado.

A Tabela 10 identifica as prioridades das alternativas no modelo proposto. Como pode ser observado, a Agência 1 obteve a primeira colocação, seguido da Agência 3 e da Agência 2, respectivamente.

Tabela 10.
Prioridades das alternativas.

Em comparação com o modelo atualmente utilizado na empresa, a Agência 1 encontra-se em uma posição que não ocupou durante os três meses do estudo. O Gráfico 1 sintetiza o resultado.

Gráfico 1.
Resultados por família das agências.

Pode-se verificar que, apesar da primeira colocação da Agência 1 no ranking das agências no modelo proposto, ela obteve a primeira colocação somente em três critérios: Seguro e Capitalização Pessoa Física, Serviços Pessoa Jurídica e Crédito Clean Pessoa Jurídica. Entretanto, nos critérios de mais importância, a Agência 1 se manteve em uma média, enquanto as outras duas agências oscilaram o desempenho entre um critério e outro.

Em contrapartida, a Agência 3 teve o melhor desempenho em Crédito Pessoa Física, cuja prioridade sinaliza a segunda maior importância dentro dos critérios no modelo, em Cartões e Crédito Recebíveis Pessoa Jurídica. Percebe-se que, nos demais critérios, a Agência 3 se manteve à frente da Agência 1 apenas no critério de Seguros e Capitalização Pessoa Jurídica.

A Agência 2, por sua vez, teve o pior resultado entre as agências bancárias estudadas. Obteve, em comparação com as demais alternativas, o pior resultado nos critérios Crédito Pessoa Física e Seguros e Capitalização Pessoa Física. No critério Crédito Pessoa Física, em particular, a Agência 2 teve um resultado muito abaixo do restante das alternativas. O próximo capítulo discorre sobre a conclusão do estudo levantado.