Avaliação da qualidade dos serviços por meio do fuzzy multiple criteria decision making (MCDM)

Quality assessment of service by fuzzy multiple criteria decision making (MCDM)

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A importância da qualidade dos serviços para o desempenho dos negócios tem sido reconhecida na literatura por meio do efeito direto sobre a satisfação do cliente e de forma indireta sobre a lealdade (Parasuraman, Zeithaml, & Berry, 1985; Wilkins, Merrilees, & Herington, 2007; Udo, Bagchi, & Kirs, 2011; Pan, Sheng, & Xie, 2012; Kreis & Mafael, 2014; Chen, 2015; Quach, Thaichon, & Jebarajakirthy, 2016). Assim, a qualidade é um termo que é considerado comumente como indicativo de um alto nível de satisfação dos clientes e refere-se a fatores ou constructos que caracterizam um produto/serviço. Ela é uma construção indescritível e abstrata, difícil de definir e avaliar.

A qualidade dos serviços (Bezerra & Gomes, 2015; Dhar, 2015) pode ser considerada como um composto de vários atributos (itens, subcritérios ou constructos). Ela não só é composta de atributos tangíveis, mas, também, de atributos intangíveis e subjetivos, tais como segurança, conforto e satisfação, que são difíceis de avaliar com precisão. Ou seja, uma composição de vários atributos.

A qualidade do serviço é o grau em que um serviço é cumprido, e refere-se aos resultados da sua comparação entre as expectativas do cliente e suas percepções (depois de ter sido entregue). Por sua vez, a avaliação da percepção (Snoj, Korda, & Mumel, 2004; Hamer, 2006; Moliner, 2009; Edward & Sahadev, 2011; Das, 2014; Wu, Lin, Yang, & Kuo, 2015) da qualidade é realizada pelo cliente durante ou após o processo de prestação de serviços e, é dada pela comparação da qualidade percebida e a esperada pelo cliente.

A qualidade percebida é uma avaliação global do serviço relacionada à superioridade desse, a satisfação está atrelada a uma transação específica. A qualidade de serviço (Tseng, 2012) esperada (expectativas) consiste de variáveis, tais como marketing boca-a-boca, imagem corporativa, publicidade, fatores pessoais ou preços; enquanto a qualidade percebida é definida como os resultados de pontos de vista dos clientes de várias dimensões do serviço, tais como questões técnicas e funcionais. Logo a satisfação do cliente depende das suas expectativas e como eles percebem a qualidade do serviço que estão recebendo.

Mas, para avaliar a qualidade do serviço, a medição convencional utiliza-se de escalas cardinais ou ordinais. A maioria das críticas sobre escala baseada na medição é que a pontuação não necessariamente representa a preferência do usuário. Isto ocorre, pois, os julgamentos humanos e de preferência muitas vezes são vagos e não são passiveis de estimação com um valor numérico exato. Para tanto é recomendado utilizar-se usar termos linguísticos para descrever o valor desejado e o peso da importância dos critérios (isto é, Muito baixo, Baixo, Justo, Alto, etc.) (Bellman & Zadeh, 1970; Hsu & Chen, 1997). Devido a imprecisão existente nesse processo, a teoria dos conjuntos fuzzy é um método apropriado para lidar com a incerteza.

A lógica fuzzy (Zadeh, 1965, 2008; Chang & Wang, 2009; Lekhchine, Bahi, & Soufi, 2014), proporciona ferramentas capazes de capturar informações vagas, em geral, descritas em uma linguagem natural, e convertê-las para um formato numérico, de fácil manipulação por meio de computadores. Ela pode ser aplicada em uma ampla gama de sistemas, tais como: processos de tomada de decisão, sistemas especialistas, computação com palavras, controle de processos, robótica e entre outros. Em outras palavras, a lógica fuzzy consiste em aproximar a decisão computacional da humana.

Neste sentido, os sistemas de base fuzzy têm habilidade de raciocinar de forma semelhante à dos humanos. Seu comportamento é representado de maneira muito simples e natural, levando à construção de sistemas compreensíveis e de fácil manutenção. Dessa forma, este trabalho tem o objetivo de avaliar a qualidade dos serviços em um hotel de grande porte localizado em Santa Catarina – Brasil. Para, tanto utilizou-se o método Servqual para coletar os dados em um questionário baseado nas dimensões da qualidade. Para o cálculo dos pesos da expectativa e da percepção foi utilizado o fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process – FAHP).

Para cada tipo de serviço (Lupo, 2013, 2015; Charles & Kumar, 2014) poderá existir um conjunto específico de determinantes da qualidade. Vários autores têm procurado definir um conjunto genérico que seja aplicável para qualquer espécie de serviço. Pode-se então definir um conjunto de determinantes para a qualidade em serviço, baseando-se em alguns autores (Ghobadian, Speller, & Jones, 1994; Parasuraman, Zeithaml, & Berry, 1994; Johnston, 1995, 2005; Grönroos, 2004; Gianesi & Correa, 2006; Johnston & Michel, 2008; Liu & Lee, 2016):

a) Profissionalismo e Habilidades – o cliente compreende que o prestador de serviços, seus funcionários, os sistemas e os recursos físicos possuem o conhecimento e as habilidades necessárias para solucionar seus problemas de forma profissional.

b) Atitudes e Comportamento – os clientes sentem que os funcionários de serviços estão preocupados com eles e se interessam por solucionar seus problemas de uma forma espontânea e amigável.

c) Facilidades de Acesso e Flexibilidade – os clientes sentem que o prestador de serviços, por exemplo, sua localização, suas horas de operação são projetados de forma a facilitar o acesso aos serviços e estão preparados para ajustar-se às demandas e aos desejos dos clientes de maneira flexível.

d) Confiabilidade e Honestidade – os clientes sabem que qualquer coisa que aconteça, ou seja, estabelecida, será cumprida pela organização, seus empregados e sistemas, para manter as promessas e ter um desempenho coerente com os melhores interesses dos clientes.

e) Recuperação – os clientes sempre compreendem que sempre que algo der errado, o tomador de serviços tomará imediatas ações para mantê-los no controle da situação e para encontrar uma nova e aceitável solução.

f) Tangíveis: é quaisquer evidencias físicas dos serviços, como instalações físicas, aparência dos funcionários e equipamentos utilizados no processo.

g) Reputação e Credibilidade – os clientes acreditam que as operações do prestador de serviço merecem sua confiança, valem o dinheiro pago e que representam bom nível de desempenho e valores que podem ser compartilhados entre clientes e o prestador de serviços.

h) Custos – é o preço pago pelo serviço. Apesar de o preço ser um critério competitivo que exerce forte influência no posicionamento estratégico da organização, pode-se considerar preço e qualidade como características distintas.

Cada tipo de serviço poderá ter determinantes que são considerados críticos para o setor onde se encontra. Da mesma forma, cada momento da verdade nos diversos tipos de serviços sofrerá maior ou menor impacto dos diferentes determinantes da qualidade. A percepção da qualidade e a posterior avaliação do serviço se dão em relação aos determinantes considerados mais importantes para o cliente em cada ‘momento da verdade’.

A qualidade do serviço é influenciada pelo serviço esperado (expectativa) e o percebido (percepção) (Pakdil & Aydin, 2007; Hussain, Nasser, & Hussain, 2015). Se os serviços forem recebidos como esperado, a qualidade do serviço é satisfatória. Mas, se os serviços recebidos exceder as suas expectativas, os clientes ficarão encantados, e irão perceber a qualidade do serviço como excelente e vice-versa.

Portanto, avaliar a qualidade dos serviços é um desafio, pois a satisfação é determinada por fatores intangíveis, ao contrário, dos produtos com características físicas que podem ser objetivamente mensuradas.

A medida mais usada para avaliar a qualidade dos serviços tem sido a escala Servqual (Li, 1999; Basfirinci & Mitra, 2015) originalmente desenvolvida e refinada por Parasuraman, et al. (1985, 1994), Parasuraman (1998). A escala SERVQUAL é usada como uma técnica de diagnóstico para identificar, em vários tipos de serviços, os pontos fortes e fracos da empresa, fornecendo a base para a melhoria contínua. Ela também pode ser usada para várias aplicações, incluindo a identificação de tendências na qualidade dos serviços, quando aplicado regularmente com os clientes. Outra aplicação é em marketing para comparar com os serviços de seus concorrentes, identificando quais dimensões da qualidade são superiores e quais as que precisam ser melhoradas.

A qualidade do serviço é medida por meio do cálculo das ‘lacunas’ (gaps) entre os itens (diferença entre a percepção dos clientes e expectativa). Para a avaliação dos itens de expectativas e percepções utiliza-se a escala Likert de 5, 7 ou 9 pontos (“Discordo Totalmente” a “Concordo Totalmente”) (Kang & Bradley, 2002) e (“Excelente” a “Muito ruim”).

Geralmente, a escala apresenta 22 atributos de serviço, ao longo das suas dimensões. Assim, o primeiro passo envolve o desenvolvimento de um questionário para avaliar a qualidade do serviço. Para este artigo serão utilizadas as seguintes dimensões (para avaliar a qualidade dos serviços em um hotel de grande porte):

• Tangíveis – instalações físicas, equipamentos e aparência de pessoal.

• Confiabilidade – capacidade de executar o serviço prometido de forma confiável e precisa.

• Garantia – conhecimento e cortesia dos funcionários e sua habilidade de inspirar confiança

• Empatia – carinho, atenção individualizada que a empresa e os funcionários fornecem aos seus clientes.

• Acesso – envolve proximidade, o local da empresa.

Na realidade o instrumento Servqual baseia-se nos 5 Gaps, ou seja:

Gap 1 – Lacuna entre expectativa do consumidor – percepção gerencial – Refere-se às discrepâncias que podem existir entre a percepção dos executivos e as reais expectativas dos consumidores.

Gap 2 – Lacuna entre percepção gerencial – especificações da qualidade do serviço, – os gestores podem não incluir nas especificações da qualidade do serviço, todos os elementos capazes de atender as expectativas dos clientes, não traduzindo corretamente suas expectativas reais.

Gap 3 – Lacuna entre especificações da qualidade do serviço – prestação do serviço – a especificação do serviço pode estar adequada, mas na execução os funcionários podem cometer erros, e assim influenciando a qualidade final.

Gap 4 – Discrepância entre prestação do serviço – comunicações externas ao consumidor – é a lacunas entre o serviço prometido, por meio da propaganda e demais formas de comunicação.

Gap 5 (qualidade do serviço) Gap 5 = f (Gap 1, Gap 2, Gap 3, Gap 4) –Discrepância entre o serviço esperado e o serviço percebido – esta lacuna é o resultado das demais quatro lacunas, só ocorrendo se uma ou mais das anteriores ocorrerem.

Os MCDM foram introduzidos como um campo promissor e importante de estudo no início dos anos de 1970. Desde então, o número de contribuições às teorias e modelos, que são usadas como base para a mais sistemática e racional, tem continuado a crescer em um ritmo constante (Carlsson & Fuller, 1996). Esta representa uma área de interesse de pesquisa, pois a maioria dos problemas da vida real tem um conjunto de objetivos e conflitos. O MCDM (El-Wahed, 2008; Kou, Peng, & Wang, 2014; Mulliner, Malys, & Maliene, 2016) tem suas raízes na economia do bem-estar-final do século XIX, nas obras de Edgeworth e Pareto.

Bellman e Zadeh (1970) propuseram os métodos de tomada de decisão em ambientes fuzzy. E, desde então, um número crescente de modelos relacionados foi aplicado em diversas áreas, incluindo: engenharia de controle, sistema especialista, inteligência artificial, ciência da gestão, pesquisa de operações entre outras.

O conceito da combinação da teoria fuzzy e MCDM é referido na literatura como Fuzzy MCDM (FMCDM). Diversas aplicações (focada em critérios de avaliação ou seleção) desse método (Hsieh, Lu, & Tzeng, 2004; Chen, Lin, & Huang, 2006; Lee, Chen, & Chang, 2008; Chou, 2010; Shakouri & Tavassoli, 2012; Patil & Kant, 2014; Stefano, 2014; Chithambaranathan, Subramanian, Guanasekaran, & Palaniappan 2015; Chang, Lin, & Wu, 2016) são demonstradas na literatura. Primeiramente, os problemas de MCDM envolvem classificação de aspectos distintos, diferentes alternativas e estratégias; e os critérios são definidos com base em vários pontos de vista das partes interessadas.

Em seguida, um conjunto finito de alternativas/estratégias podem ser avaliados em termos de multicritérios. A escolha de um método, ou mais, adequado para avaliar esses critérios pode ajudar os avaliadores e analistas a resolver os casos em questão e, assim, determinar a melhor alternativa. Como a maioria dos casos de avaliação de performance, um número de critérios tem de ser considerados.

Inicialmente, os problemas envolvendo MCDM são classificados em diferentes aspectos, alternativas e estratégias, e os critérios são definidos com base em vários pontos de vista das partes interessadas. Em seguida, um conjunto finito de alternativas/estratégias podem ser avaliados em termos de multicritérios. A escolha de um método, ou mais, adequado para avaliar estes critérios pode ajudar avaliadores e analistas a resolver os casos em questão e, assim, determinar a melhor alternativa. Na maioria dos casos de avaliação de desempenho, um certo número de critérios deve ser considerado. Assim, a presença da tomada de decisão foi fortemente mudando com o desenvolvimento da teoria dos conjuntos fuzzy.

A teoria dos conjuntos fuzzy (Zadeh, 1965) foi utilizada trabalho em conjunto com a escala Servqual. Isto é, o Fuzzy Servqual (FServqual). Optou-se pelo uso de NFTs (números fuzzy triangular). Pois, os NFTs (Pedrycz, 1994) possuem a capacidade de tratar muito bem as informações com alto grau de incerteza e de indefinição. Assim, para os cálculos algumas operações aritméticas (Li, 1999; Chou, 2010; Liu, Zeng, Wu, Wang, Yan, & Yan, 2015) básicas com números fuzzy foram utilizadas ou seja:

(1)

(2)

(3)

(4)

4.1 Instrumento de pesquisa

Foi elaborado um questionário (adaptado de Akbaba, 2006) no formato das dimensões da qualidade para a avaliação da qualidade em hotéis, onde são mostrados os critérios e subcritérios.

As variáveis linguísticas foram utilizadas para classificar o questionário Servqual. Primeiramente, os clientes responderam a respeito das suas expectativas, respectivamente (1) Sem Importância; (2) Pouco Importante; (3) Indiferente; (4) Muito Importante; (5) Extremamente Importante; e, posteriormente sobre a sua percepção do serviço prestado: (1) Ruim; (2) Regular; (3) Indiferente; (4) Muito Bom; (5) Excelente. Assim as variáveis linguísticas foram transformadas em números fuzzy triangular (Tabela 1).

Tabela 1
Variáveis linguísticas para expectativa e percepção

A amostragem caracteriza-se como aleatória simples. Essa amostragem proporciona exatidão e eficácia além de ser um procedimento fácil de ser aplicado (pois, todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de pertencerem à amostra). Finalmente, para o teste de consistência interna foi utilizado o Alpha de Cronbach.

4.2 Fuzzy Servqual

O procedimento de cálculo do fuzzy Servqual apresenta cinco etapas (Liu et al., 2015; Chou, Liu, Huang, Yih, & Han, 2011), as quais são apresentadas na sequência.

4.3 Cálculo dos escores totais

Seja um número fuzzy e ambos são a expectativa e a percepção da qualidade do serviço a partir do entrevistado no i item do serviço (Equação 1 e 2). Seja (expectativa) e (percepção) (números fuzzy) a soma das respostas (total da qualidade dos serviços) de todos entrevistados do i item dos serviços (Equação 5 e 6).

(5)

(6)

Por meio das Equações (1) e (5), a expectativa total da qualidade do serviço pode ser calculada a partir de todos os entrevistados do i item do serviço. Da mesma forma para a percepção (Equações 1 e 6).

4.4 Cálculos dos valores médios

Considerando e (um número fuzzy) a média da qualidade do serviço (da expectativa e da percepção, respectivamente) de todos os entrevistados do i itens do serviço (Equação 7 e 8). Onde N é o número de entrevistados.

(7)

(8)

Por meio da Equações (3) e (7); (3) e (8) calcula-se a média da qualidade do serviço (das expectativas e percepção, respectivamente) para todos os entrevistados dos i itens do serviço.

4.5 Cálculo do gap5

Seja o Gap 5 (um número fuzzy), a diferença entre a percepção e a expectativa de todos os entrevistados do i tem dos serviços (Equação 9).

(9)

Por meio das Equações (2) e (9) calcula-se o gap 5 (diferença entre a percepção e a expectativa) a partir de todos os entrevistados do i serviço.

Neste trabalho, foi utilizado FAHP abordagem (Kahraman, Cebeci & Ruan, 2004; Kutlu & Ekmekçioğlu, 2012; Cho & Lee, 2013) para o cálculo dos pesos dos critérios/subcritérios. Foi escolhido o método de Chang (1996), pois os passos desta são semelhantes ao AHP convencional e relativamente mais fácil do que as outras abordagens FAHP.

5.1 Caracterização da amostra e resultados

A coleta das informações foi realizada na alta temporada do verão, dezembro/fevereiro, 2014 em Santa Catarina, Brasil. Foi realizada entrevista com 187 hóspedes em um hotel de grande porte, a pedido da empresa o nome não será revelado. A maioria dos clientes participantes da pesquisa, ou seja, 57% são do sexo feminino, e 43% do sexo masculino.

Dos 187 clientes entrevistados, 17% possui ensino médio, 48% graduação e 35% pós-graduação. Foi realizado o teste de consistência interna, o Alpha de Cronbach, o qual apresentou um valor geral igual a 0,8852. Pois, um valor de pelo menos 0,70 (variam ente 0 a 1) (Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2009) reflete uma fidedignidade aceitável, embora reconheçam que, este valor não seja um padrão absoluto. Os autores esclarecem, ainda que, valores Alpha de Cronbach inferiores a 0,70 são aceitos se a pesquisa for de natureza exploratória. Enquanto para (Malhotra, 2001) o valor de corte a ser considerado é 0,60, abaixo desse valor o autor considera que a fidedignidade é insatisfatória.

5.2 Aplicação do Fservqual e o peso local e global do FAHP

Primeiramente, o questionário com os critérios e subcritérios, foi simplificado (Quadro 1) utilizando símbolos, ou seja, Critérios (C1, C2, C3, C4, C5 ) e para subcritérios ( Sb1, Sb2, Sb3 ... Sb22) isso para melhor trabalhar os métodos.

Quadro 1
Critérios e subcritérios utilizados

O resultado dos escores da Expectativa (Expec.), Percepção (Perc.), e a diferença entre elas (fuzzy gap5) são mostrados na Tabela 2.

Tabela 2
Fuzzy escores para percepção e expectativa

Quanto às expectativas estas podem ser classificadas da seguinte forma (maiores escores médios): Garantia (4,53); Confiabilidade (4,51); Tangíveis (4,50); Acesso (4,49) e empatia (4,30). Em termos de itens da expectativa do serviço, esses podem ser classificados da seguinte forma (maiores escores médios): Sb7 (disposição de alimentos e bebidas – 4,70); Sb13 (resolver as queixas dos hóspedes); Sb11 (mantém registros precisos – 4,61); Sb16 (conhecimento dos funcionários para realização do trabalho – 4,59) e; Sb4 (atmosfera e equipamento – 4,58).

Os valores médios da percepção podem ser classificados da seguinte forma: Acesso (4,54); Tangíveis (4,51); Confiabilidade (4,41); Garantia (4,38) e; Empatia (4,26). Os 5 itens da percepção dos serviços com os maiores escores médios foram: Sb7 (fornecimento de alimentos e bebidas – 4,73); Sb2 (capacidade adequada – 4,61); Sb21 (acesso fácil – 4,61); Sb5 (operação de equipamento – 4,53) e; Sb8 (aparência de funcionários do hotel – 4,52).

Comparando-se a expectativa com a percepção, tem-se os 7 maiores Gaps 5 da qualidade do serviço, sejam: Sb16 (-0,31 – conhecimento dos empregados); Sb9 (-0,25 – serviço realizado conforme o prometido; Sb18 (-0,24 – compreensão das necessidades dos hóspedes); Sb4 (-0,23 – atmosfera e equipamentos); Sb14 (-0,20 – flexibilidade nos serviços); Sb13 (-0,15 – resolver as reclamações dos hóspedes) e; Sb6 (-0,10 materiais para serviços). As dimensões ‘Garantia’, ‘Confiança’, ‘Empatia’ obtiveram os gaps negativos, isto é, -0,15; -0,10; -0,04 respectivamente.

Comparando-se o peso local e global do FAHP (subcritérios) com o escore da expectativa e da percepção, observa-se que as maiores e as menores expectativas coincidem com o valor do peso fuzzy. Logo, isso demonstra que os dois métodos podem ser utilizados em conjunto e assim mostrar resultados satisfatórios. A Tabela 3 mostra a comparação do peso global do fuzzy AHP com o escore da percepção para as 5 dimensões da qualidade e seus itens.

Tabela 3
Comparação do peso fuzzy local e global com expectativa e percepção

O entendimento das expectativas dos clientes é um pré-requisito para a entrega de serviços de qualidade. Porque elas são os padrões de desempenho implícitos que os clientes usam para avaliar a qualidade do serviço. Assim, as expectativas dos clientes para um determinado serviço constroem a sua avaliação da qualidade. Quando há uma discrepância entre as expectativas dos clientes e a compreensão dessas expectativas, a qualidade serviço percebida desse serviço será afetada. Dessa forma, o papel da gerência é primordial na qualidade. Mesmo quando a gerência entende plenamente as expectativas dos clientes, podem ocorrer problemas de qualidade dos serviços.

Este trabalho teve como objetivo mostrar a importância da qualidade dos serviços, em um hotel de grande porte, considerando a percepção versus a expectativa, por meio do fuzzy Servqual e fuzzy AHP. Os resultados mostraram que a qualidade dos serviços prestados em diversos itens a expectativa maior que percepção (Gap5 negativos). A partir dessas considerações, a empresa pode atuar em áreas relacionadas com os seus pontos de diferença entre expectativa e percepção da qualidade dos serviços prestados. Investir na manutenção de fatores positivos considerando a reavaliação dos procedimentos conflitantes.

No entanto, foi demonstrado no presente estudo, que é importante monitorar a qualidade no atendimento das necessidades e expectativas de seus clientes, com isso criando vantagem competitiva. Assim, as empresas, primeiro devem examinar o impacto da qualidade da sua prestação de serviço na resposta do cliente, incluindo intenções, comportamentos que são potencialmente favoráveis ou desfavoráveis para a empresa. Em relação aos métodos fuzzy utilizados estes mostraram adequados para avaliar a qualidade dos serviços.

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