anÁlise da qualidade das emissoras de televisÃo - modelo ... · a indústria da comunicação...

ANÁLISE DA QUALIDADE DAS

EMISSORAS DE TELEVISÃO - MODELO

DE AVALIAÇÃO PARA O MERCADO

PUBLICITÁRIO DE TELEVISÃO DA

GRANDE VITÓRIA

Henrique Hamerski (UFF)

[email protected]

Jorge Arantes Pinto de Abreu (UFF)

[email protected]

O mercado publicitário é um dos grandes impulsionadores do consumo

e a televisão representa cerca de 60% desses investimentos. Diante

disso as emissoras de televisão travam uma batalha para conquistar

essa verba das agências. Além da pertinnência da programação para

atender os objetivos da campanha outro elemento surge como de

grande importância, e que é o processo de veiculação dos comerciais

criados pelas agências de publicidade para os seus clientes. É nesse

aspecto que algumas emissoras se destacam, inclusive conquistando

clientes de outras emissoras com audiências maiores. Foi nesse

contexto que o trabalho procurou identificar e avaliar o que seria

considerado como relevante pelas agências quando da compra do

espaço televisivo. O modelo SERVQUAL foi inicialmente utilizado para

tal avaliação. No entanto, após a aplicação de técnicas estatísticas

como análise fatorial e análise discriminante ele se mostrou

inadequado como instrumento de avaliação, fazendo com que

emergisse um novo modelo mais adequado para o alcance de tal

objetivo.

Palavras-chaves: qualidade de serviço, SERVQUAL, mercado

publicitário, emissoras de televisão, análise fatorial, análise

discriminante

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão


2

1. Introdução

A indústria da comunicação publicitária, assim chamada, é formada por meios de

comunicação, fornecedores de serviços especializados e agências de publicidade e é

responsável, de acordo com o mercado, por ser o motor propulsor do desenvolvimento da

economia, já que cria o consumo, aumentando a produção e conseqüentemente o emprego. Os

veículos de comunicação, um dos vértices desse mercado, são responsáveis por arrecadar

cerca de 80% de todo esse investimento (ABAP, 2004). Em outra ponta temos as agências que

são as responsáveis por intermediar a relação entre veículos e anunciantes. Ao todo são mais

de 3.800 agências espalhadas por todo o Brasil empregando 30.000 pessoas (ABAP, 2004).

O mercado publicitário é regido pela Lei nº 4.680/65 e o Decreto de lei nº 57.690/66. O

CONAR, Conselho Nacional de Auto-Regulamentação Publicitária, criou em 1998 o CENP

que normatiza as relações comerciais entre veículos, agências de publicidade e empresas

anunciantes e foi incorporado por decreto, em 2002, à Lei nº 4.680/65 (figura 1). Como é

possível ver a atividade publicitária é recente no Brasil e ainda carece de muitos estudos.

Fonte: Lei nº 4.680/65

Figura 1 – Elementos de atuação do mercado

A publicidade e propaganda representam cerca de 45% dos investimentos de marketing

(figura 2) das empresas do país mas a participação de mercado da propaganda vem

diminuindo ao longo do tempo devido ao aumento do uso de outras ferramentas de marketing,

conseqüência da seletividade do consumidor em relação ao tipo de mensagem que recebe.

Agências de

propaganda Veículos

Anunciantes



3

Fonte: Revista Meio e Mensagem, março 2008

Figura 2 – Divisão da verba de marketing

O meio televisão no Brasil tem hoje penetração em cerca de 98% da população brasileira.

Causa disso é a qualidade e a gratuidade do conteúdo oferecido por essa mídia, o que a torna

principal fonte de entretenimento para muitos brasileiros. Devido a essa grande penetração as

agências de publicidade e propaganda com o objetivo de vender os produtos de seus clientes

anunciantes se aproveitam dessa mídia de forma bastante expressiva, resultando na grande

participação do meio no total da verba investida, 60% de todo o investimento em propaganda

(INTERMEIOS, 2008).

Fonte: Projeto Intermeios, 2008

Figura 3 – Investimento nos meios de comunicação

Em termos de Brasil temos grandes redes de televisão de abrangência nacional e outras

menores que atuam regionalmente. As grandes redes nacionais têm uma visão mais

empresarial, pois o custo para se ter uma emissora é muito alto e tem que justificar o

investimento.



4

Muitas emissoras de atuação local, até mesmo afiliadas de grandes redes, não têm

competitividade e a prestação de seus serviços são prejudicados, pois a pouca quantidade de

pesquisa e de informação sobre esse mercado afeta o resultado final dessas empresas.

Diante disso o estudo em questão pretende dar início a uma discussão sobre a percepção da

qualidade dos serviços prestados pelas emissoras de televisão da Grande Vitória - ES para as

agências de propaganda, compradoras do espaço televisivo, e propor um modelo de análise da

qualidade dos serviços prestados pela área comercial das emissoras de televisão. Para isso foi

realizado uma pesquisa com agências locais que avaliaram as emissoras de televisão e as

respostas passaram por análises estatísticas para que fosse possível sugerir um modelo de

avaliação das emissoras de televisão da Grande Vitória - ES.

2. Revisão bibliográfica

O que se tem observado nos últimos tempos são as profundas mudanças de conceitos no qual

a sociedade está passando, características como ordem, progresso, teorias universalistas,

fundamentos definitivos de explicação e fronteiras estão dando lugar a conceitos que

chamamos de pós-modernos como imprevisibilidade, relativização, rupturas de fronteiras e

barreiras e flexibilidade, o que está tornando o mundo mais dinâmico e mudando a forma com

que as pessoas o vêem e com ele se relacionam (NICOLACI-DA-COSTA, 2004).

Aliado a isso vemos o setor de serviços crescendo de forma rápida em todo o mundo. Países

antes considerados desenvolvidos devido ao seu parque industrial hoje são assim conhecidos

por possuírem a maior parcela do PIB proveniente do setor de serviços, que representam

nesses países cerca de 65 a 72% da economia. No Brasil esse segmento representa 55% do

PIB (LOVELOCK E WRIGHT, 2001) e segundo o IPEA mais da metade dos empregos não

rurais. Somado a isso pessoas com maior poder aquisitivo vivendo uma vida mais saudável, o

avanço da medicina propiciando um aumento da expectativa de vida e a falta de tempo geram

uma necessidade de apoios externos para absorver tarefas que não mais se consegue realizar,

aumentando a demanda por serviços, sem contar a fração de serviços ocultos nas grandes

corporações, denominado por Lovelock e Wright (2001) de serviços internos

Dentro desse novo cenário que vem se desenhando com o dinamismo e as mudanças das

características da sociedade e a proliferação dos serviços, de características bem diferentes das

dos produtos, a administração e planejamento do marketing necessitam de mecanismos e

ferramentas que possam municiar os gestores com informações seguras para a tomada de

decisão.

O Modelo SERVQUAL proposto por Parasuraman, Berry e Zeithaml (1985) auxilia os

gestores nessa busca de informação e foi tomado como ponto de partida para este estudo. Dos

estudos realizados pelos autores um dos resultados mais importantes obtido foi a definição de

que existem um conjunto de gaps ou discrepâncias-chave em relação às percepções de

qualidade de serviços dos executivos e as tarefas associadas com a entrega de qualidade aos

consumidores. Esses gaps podem ser grandes obstáculos à tentativa de entregar um serviço

que os consumidores perceberiam como sendo de alta qualidade (PARASURAMAN,

ZETHAML E BERRY, 1985). Com base nesse trabalho propuseram uma metodologia que

compara as expectativas dos clientes e as percepções de qualidade do serviço. Essas

diferenças são abordadas no modelo elaborado por eles como gaps ou lacunas de qualidade e

podem ser mensuradas numa escala composta por 22 variáveis dispostas em cinco dimensões,

onde são avaliadas as expectativas e as percepções dos usuários dos serviços. Segundo

Groonros (2003) o SERVQUAL é um instrumento para medir como os clientes avaliam a

qualidade, pois, com base nas discrepâncias entre as expectativas e percepções referentes aos



5

22 atributos divididos em dimensões pode-se calcular a pontuação geral de qualidade. Quanto

mais essa pontuação demonstrar que as experiências estão abaixo das expectativas mais baixa

é a qualidade percebida.

Segundo Abraão (2005) o quinto gap é a lacuna de avaliação final e, portanto, ele é quem

deve ser avaliado quanto às expectativas e percepções dos usuários dos serviços.

Os 22 atributos foram divididos em cinco dimensões como apresentadas abaixo.

Tangíveis visíveis: está relacionado à atratividade das instalações equipamentos e materiais

usados por uma empresa, bem como a aparência dos funcionários;

Confiabilidade / credibilidade: significa que a empresa de serviços oferece aos seus

clientes serviço correto da primeira vez, sem cometer erros, e entrega o que prometeu

dentro do prazo estipulado;

Capacidade de resposta / prontidão: significa que os funcionários de uma empresa de

serviços estão dispostos a ajudar os clientes e atender seus requisitos, bem como informá-

los quando o serviço será prestado e então executa-lo com presteza;

Segurança / domínio: significa que o comportamento dos empregados transmitirá aos

clientes confiança na empresa e que esta faz com que se sintam seguros. Significa também

que os empregados são sempre corteses e têm o conhecimento necessário para responder às

perguntas dos clientes;

Empatia: significa que a empresa entende os problemas dos clientes e excuta o serviço

tendo em vista seus melhores interesses, bem como lhes dá atenção pessoal individual, e

trabalha em horários convenientes.

Partindo da escala inicial proposta por Parasuraman foi formulado um questionário que

avaliou as expectativas e percepções das agências de publicidade e propaganda quanto aos

serviços prestados pelas áreas comerciais das emissoras de televisão da Grande Vitória – ES.

Esse questionário foi composto por quatro etapas. A primeira possuía questões referentes ao

perfil do entrevistado. A segunda perguntava de forma geral a percepção que os entrevistados

tinham quanto a prestação dos serviços das áreas comerciais das emissoras de televisão. O

terceiro avaliava as expectativas dos usuários dos serviços e o quarto as percepções. A escala

SERVQUAL foi adotada com ponto de partida exatamente por avaliar diretamente as

expectativas e percepções e mensura-las em uma escala, avaliando assim a percepção de

qualidade dos serviços prestados por uma empresa.

3. Resultados da pesquisa

A amostra foi composta por profissionais de agências de publicidade e propaganda que

compraram espaço em emissoras de televisão. O principal filtro do questionário foi a pergunta

Q7, onde os entrevistados respondiam em que emissoras compraram mídia no ano de 2008.

Caso a resposta fosse nenhuma das respostas o entrevistador finalizava a entrevista. Diante

dessa premissa foram realizadas 118 entrevistas onde, posteriormente, 112 questionários

foram válidos. As entrevistas foram feitas nas agências de publicidade e propaganda da

Grande Vitória, pelo método de entrevista pessoal, por uma equipe de 05 entrevistadores no

período de 15 a 19 de dezembro de 2008. As 118 pessoas que responderam o questionário

representam 23 agências da região.

O perfil médio dos entrevistados foi composto por profissionais com idade entre 24 a 39 anos

representando cerca de 70% dos entrevistados e são na sua maioria do sexo feminino, 56,25%.

A maioria dos entrevistados possui superior completo no curso de publicidade e propaganda.



6

50% dos entrevistados exercem a função de mídia. A participação majoritária desses

profissionais na pesquisa foi proposital pela importância que esse profissional exerce na

escolha da compra do espaço publicitário e pelo fato dele ser o principal ponto de contato com

as emissoras de televisão. O tempo de atuação na profissão está bem distribuído com um peso

menor nos profissionais com menos de 1 ano de atuação.

A questão 7 (Q7.), como já mencionado foi o filtro do questionário e pôde identificar quais as

emissoras que mais eram compradas pelos profissionais das agências de propaganda. Os

resultados estão apresentados na tabela abaixo. De posse dos dados abaixo foi possível

perceber que a TV Gazeta, afiliada Globo no ES foi preferida por 87,50% dos profissionais,

em segundo lugar aparece a TV Vitória, afiliada Record, com 86,61% e em terceiro lugar a

TV Tribuna, afiliada ao SBT com 75%. Vale ressaltar que a TV Tribuna do Espírito Santo é a

segunda colocada em audiência, mas mesmo assim os profissionais das agências de

publicidade e propaganda ainda preferem trabalhar com a TV Vitória, que ocupa o 3º lugar na

preferência do telespectador.

Emissora Freqüência Percentual

Rede TV! 39 34,82

TV Capixaba 73 65,18

TV Educativa 20 17,86

TV Gazeta 98 87,50

TV Tribuna 84 75,00

TV Vitória 97 86,61

Outras Emissoras 5 4,46

Total de respondentes 112 371,43

Fonte: Autor da pesquisa com o SPSS

Tabela 1 – Emissoras na qual fez negócios no ano de 2008

3.1. Análise das escalas de mensuração

A primeira etapa a ser desenvolvida para se dar início as avaliações estatísticas é a

confiabilidade das escalas de mensuração. Isto, segundo Malhotra (2006), significa avaliar até

que ponto a escala está livre do erro aleatório, ou seja, se ela for aplicada diversas vezes na

mesma amostra ela deverá refletir valores estáveis para o fenômeno observado. No caso dessa

pesquisa procurou medir o grau de correlação das perguntas do questionário 3 e do

questionário 4 (perguntas 300 e 400) referentes a expectativas e percepções respectivamente.

Uma ferramenta estatística que permite essa avaliação é o Alpha de Cronbach. Segundo Hair

et al (2005) qualquer escala “deve ter sua confiabilidade analisada para garantir a sua

adequação antes de se proceder a uma avaliação de sua validade”. O alpha de Cronbach varia

de 0,0 a 1,0, sendo os valores de 0,60 a 0,70 os limites inferiores de aceitabilidade e segundo

Hair et al (2005) dependendo da decisão a ser tomada um valor de 0,90 deve ser buscado. O

alpha de Cronbach foi obtido com o uso do software o SPSS 13 e seu valor pode ser visto na

tabela a seguir.

Alpha de Cronbach

Alpha de Cronbach baseado em

itens padronizados Nº de Itens

,956 ,960 22


Tabela 2 – Alpha de Cronbach das expectativas (perguntas 300)



7

Como é possível ver o Alpha de Cronbach apresentado para as perguntas referentes as

expectativas apresentou um coeficiente de 0,956, o que aprova, segundo Hair et al (2005), a

confiabilidade dos dados e sinaliza positivamente o uso da escala.

Alpha de Cronbach

Alpha de Cronbach baseado em

itens padronizados Nº de Itens

,949 ,949 22


Tabela 3 – Alpha de Cronbach das percepções (perguntas 400)

Novamente o Alpha de Cronbach apresentado para as percepções é acima de 0,9, mais

precisamente 0,949, confirmando a confiabilidade dos dados da escala utilizada.

3.2. Análise através da análise fatorial

Confirmada a confiabilidade dos dados partiu-se para a próxima etapa do trabalho: a análise

fatorial, que segundo Fávaro et al (2009) tem como maior vantagem a simplificação ou

redução de um grande número de dados, possibilitando ao pesquisador a criação de

indicadores inicialmente não observáveis compostos de agrupamentos de variáveis. Desta

forma é possível reduzir a complexidade dos dados e facilitar a interpretação, buscando

verificar quantos fatores há em um modelo e o que eles representam. Segundo Hair et al

(2005), um fator “representa a combinação linear das variáveis originais. Os fatores

representam as dimensões latentes (constructos) que resumem ou explicam o conjunto

original das variáveis observadas”.

O modelo adotado inicialmente por Parasuraman (1985) previa 22 variáveis agrupadas em 5

dimensões. Ao fazer uma análise de conceituação da operacionalização do SERVQUAL,

Cronin e Taylor (1992) concluem que os itens da escala que definem a qualidade dos serviços

podem ser diferentes para setores distintos de atividades. A análise fatorial deste estudo irá

verificar se as 22 variáveis originalmente utilizadas estão aglutinadas nos mesmos cinco

fatores do SERVQUAL ou se a forma de aglutinação (correlação entre as variáveis) não

possibilita a utilização deste modelo e , conseqüentemente, um novo modelo deverá ser

utilizado para a aplicação para este caso específico. As variáveis analisadas serão as que

mensuraram as percepções dos compradores do espaço televisivo e que são o objeto desse

estudo.

Para a realização da análise fatorial alguns requisitos precisam ser cumpridos. O primeiro é o

tamanho da amostra, Hair et al (2005) sugerem que a amostra deve ser de 4 a 5 vezes maior

que o número de variáveis e que o número menor que 50 pode prejudicar a realização da

análise fatorial. No caso desse estudo a amostra foi de 112 entrevistados para 22 variáveis,

cumprindo assim um dos primeiros requisitos. Outro requisito é a verificação da correlação na

matriz de dados para verificar se a análise fatorial pode ser aplicada para a análise em questão.

Dois métodos utilizados para essa verificação são o teste de esfericidade de Barlett e o KMO

(MALHOTRA, 2006). A tabela a seguir mostra o resultado dos testes para as questões

relacionadas à percepção dos entrevistados:

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adequação da amostra ,909

Teste de esfericidade de

Bartlett

Approx. Qui-Quadrada 1797,342

Graus de liberdade 231



8

Significância ,000


Tabela 4 – Medida de adequação amostral de KMO e esfericidade de Barlett

A tabela apresentou o teste de esfericidade de Barlett, com um valor de 1.797, significante

nível 000, o que indica que a hipótese nula de que a matriz de correlação da população seja

uma matriz de identidade, é rejeitada, ou seja, existe correlação entre as variáveis. O teste

KMO apresentou valor de 0,909, mostrando, portanto, que os valores obtidos indicam que as

variáveis atendem aos requisitos para aplicação da análise fatorial.

Para se extrair os fatores e definir a sua quantidade foi utilizado o método de análise dos

componentes principais que segundo Fávero et al (2009) um método apropriado para “se obter

um número mínimo de fatores para explicar o máximo de variância representada pelas

variáveis originais”, ou seja, procura uma combinação linear de variáveis de maneira a

maximizar a variância total explicada, formando fatores com variáveis correlacionadas entre

si, mas sem relação com os demais fatores. A tabela abaixo apresenta o resultado da extração

realizada com o uso do SPSS.

Componente Autovalores iniciais

Total % de variância % acumulado

1 10,846 49,301 49,301

2 1,719 7,813 57,114

3 1,435 6,524 63,638

4 1,111 5,051 68,689

5 ,913 4,151 72,839

6 ,825 3,749 76,588

7 ,790 3,590 80,179

… … … …

22 ,105 ,475 100,000

Fonte: Autor da pesquisa com o SPSS (os demais itens foram omitidos por apresentarem valores menores que1)

Tabela 5 – Extração dos fatores com o uso do método de análise dos componentes principais:

A determinação dos fatores se deu por meio do procedimento de determinação com base em

autovalores quando, segundo Malhotra (2006), são retirados somente os fatores com

autovalores maiores que 1,0, pois fatores com autovalor inferior a 1,0 não são melhores

representantes que uma variável isolada, porque, devido à padronização, cada variável tem

uma variância de 1,0. Como é possível ver, quatro fatores emergiram dessa avaliação

explicando 68,68% da variância total dos fatores extraídos.

Para se obter a matriz de fatores foi utilizado o método de rotação ortogonal conhecido como

Varimax que é o mais comumente utilizado e segundo Malhotra (2006) “é um método de

rotação que minimiza o número de variáveis, com altas cargas sobre um fator, facilitando

assim a interpretação dos fatores”. A tabela a seguir apresenta o resultado da rotação dos

fatores utilizando-se o método Varimax com o SPSS.

Componente

Extração da soma dos quadrados das cargas Rotação da soma dos quadrados das cargas

Total % de variância % acumulado Total % de variância % acumulado

1 10,846 49,301 49,301 4,912 22,328 22,328

2 1,719 7,813 57,114 4,553 20,697 43,025

3 1,435 6,524 63,638 3,571 16,231 59,256



9

4 1,111 5,051 68,689 2,075 9,433 68,689


Tabela 6 – Total da variância explicada com os dados rotacionados (Varimax)

A última etapa da análise fatorial refere-se a interpretação e nomeação dos fatores. A primeira

fase dessa etapa é considerar as cargas fatoriais para a construção dos fatores. Segundo Hair et

al (apud FARIA, 2007) a carga fatorial para ter relevância estatística para a análise precisa ter

um valor igual ou acima de 0,4. Consideradas as variáveis com cargas fatoriais significantes é

preciso identificar as variáveis com maior carga fatorial e verificar a que fator estão

associadas. Desta forma teremos as variáveis que representam cada fator. Feito isso o

pesquisador deve designar algum significado para o padrão de agrupamento das variáveis

resultante das cargas fatoriais nomeando o fator com o que ele acredita que representa. A

tabela a seguir apresenta o modelo final com as variáveis e fatores obtidos através da análise

fatorial.

Fator Interpretação do fator (% da

variância explicada)

Carga

fatorial Variáveis incluídas no fator

1 Atenção aos processos técnicos e

funcionais (49,3%)

0,4053 Q404 - Material informativo

0,8066 Q405 - Conhecimento técnico

0,7844 Q406 - Atenção a dúvidas

0,7549 Q407 - Confiança

0,6941 Q408 - Cumprimento dos prazos

0,7169 Q409 - Especialistas na área

0,7236 Q410 - Esclarecimento sobre o processo de

compra

0,4803 Q411 - Informar sobre falhas de veiculação

2 Empatia e credibilidade (7,8%) 0,7151 Q412 - Suporte na resolução de problemas

0,5848 Q413 - Acessibilidade aos profissionais

0,5959

Q414 - Explicação sobre o processo de

veiculação

0,7990 Q415 - Execução correta dos serviços

0,6951 Q416 - Pessoal cortês e educado

0,5141 Q417 - Conhecimento para sanar dúvidas

0,5734 Q418 - Atenção individualizada

0,6932 Q419 - Horário de funcionamento

3 Atenção ao resultado (6,5%) 0,5558 Q401 - Tecnologia

0,8234

Q420 - Preocupação com resultado da

campanha

0,8623 Q421 - Agência priorizada

0,8378 Q422 - Preocupação com agências

4 Embalagem (5%) 0,6634 Q402 - Instalações físicas

0,7186 Q403 - Aparência pessoal


Tabela 7 – Componentes da matriz rotacionada nomeadas

Se compararmos as formas de aglutinação das 22 variáveis dentro do modelo SERVQUAL e

dentro do contexto das empresas televisivas podemos concluir que em função das diferenças

fundamentais entre as duas, o modelo a ser utilizado no contexto pesquisado deverá ter um

formato diferente do SERVQUAL. O comparativo do modelo inicial, O SERVQUAL, e o

novo modelo proposto podem ser vistos na tabela seguir.

Fatores do SERVQUAL Fatores do Modelo proposto



10

Tangíveis visíveis Atenção aos processos técnicos e

funcionais

Confiabilidade / credibilidade Empatia e credibilidade

Capacidade de resposta / prontidão Atenção ao resultado

Segurança / domínio Embalagem

Empatia


Tabela 8 – modelo proposto para avaliação da qualidade

3.3. Análise através da análise discriminante

Após a realização dos agrupamentos feitas na análise fatorial foi verificado quais elementos

eram preponderantes para a geração de satisfação das agências de publicidade e propaganda

no que tange a compra do espaço televisivo das emissoras de televisão da Grande Vitória.

Para um melhor entendimento do modelo foi realizada a análise discriminante das 04

dimensões encontradas na análise fatorial e das 22 variáveis originalmente utilizadas na

pesquisa. Como todas elas tiveram carga fatorial superior ou igual a 0,4, todas foram

utilizadas, pois são consideradas relevantes segundo Hair et al (2005)

O teste de igualdade de média dos grupos e que é apresentado na tabela abaixo mostra a

significância estatística de cada dimensão na função de discriminar os grupos. Para tal foi

utilizada a estatística de Wilks com nível de significância de 0,05.

Lambda

de Wilks F gl1 gl2 Sig.

Atenção aos

processos técnicos

e funcionais

,811 4,048 6 104 ,001

Empatia e

credibilidade ,935 1,196 6 104 ,314

Atenção aos

resultados ,895 2,026 6 104 ,069

Embalagem ,859 2,844 6 104 ,013


Tabela 9 – Teste de igualdade de médias dos grupos

Os fatores Atenção aos processos técnicos e funcionais e o fator Embalagem mostraram-se

significantes para o modelo enquanto que os fatores Empatia e credibilidade e Atenção aos

resultados mostraram significância acima de 0,05, desta forma não conseguem discriminar os

grupos. O fator Atenção aos processos técnicos e funcionais foi a que se mostrou de maior

relevância discriminatória.

O subproduto da análise discriminante é a classificação dos casos nos grupos utilizados (graus

de satisfação). Com isso poderemos prever, através das respostas das 04 dimensões, a resposta

referente a questão 201, que foi a pergunta que mediu até que ponto as emissoras de televisão

da Grande Vitória atendiam as expectativas de qualidade do entrevistado, e que foi a variável

dependente do modelo. Nesse caso foi utilizada a função discriminante linear de Fischer que

segundo Hair et al (2005) é utilizada para classificar as observações. Nesse método os valores

de uma observação para as variáveis independentes, nesse caso os fatores propostos pelo

modelo, são inseridos nas funções de classificação e um escore de classificação para cada



11

grupo é calculado para aquela observação. A tabela 10 abaixo apresenta os resultados da

classificação oriunda do modelo e a relação com a satisfação geral assinalada pelos

respondentes.

Q201 Discordo

Totalmente

Discordo

Muito

Discordo

Pouco

Nem

Concordo

nem

Discordo

Concordo

Pouco

Concordo

Muito

Concordo

Integralmente Total

Contagem

Discordo

Totalmente 1 0 0 0 1 0 0 2

Discordo Muito 0 0 3 0 4 2 0 9

Discordo Pouco 0 0 6 0 9 1 0 16

Nem Concordo

nem Discordo 0 0 2 4 6 4 0 16

Concordo Pouco 0 0 2 0 26 6 0 34

Concordo Muito 0 0 2 2 9 11 1 25

Concordo

Integralmente 0 0 0 0 6 2 1 9

%

Discordo

Totalmente 50,00 0,00 0,00 0,00 50,00 0,00 0,00 100,00

Discordo Muito 0,00 0,00 33,33 0,00 44,44 22,22 0,00 100,00

Discordo Pouco 0,00 0,00 37,50 0,00 56,25 6,25 0,00 100,00

Nem Concordo

nem Discordo 0,00 0,00 12,50 25,00 37,50 25,00 0,00 100,00

Concordo Pouco 0,00 0,00 5,88 0,00 76,47 17,65 0,00 100,00

Concordo Muito 0,00 0,00 8,00 8,00 36,00 44,00 4,00 100,00

Concordo

Integralmente 0,00 0,00 0,00 0,00 66,67 22,22 11,11 100,00

44,1% dos grupos originais foram corretamente classificados.


Tabela 10 – Poder de predição do modelo

O modelo classificou corretamente 44,1% dos casos. A avaliação realizada pelo teste Q de

Press obtida pela fórmula obteve o valor para a análise discriminante das dimensões de 80,82,

e o valor crítico para um nível de significância de 5% é 3,84, ou seja o valor p deste teste de

hipótese é próximo de zero, considerando dessa forma o modelo viável, pois a classificação

obtida pelo modelo é maior do que a obtida por chances.

1

Pr

2

kN

nkNessQ

Onde:

N = Tamanho da amostra total

n = Número de classificações corretas

k = quantidade de grupos

A análise discriminante das variáveis foi realizada para um melhor entendimento do modelo e

apresentou os seguintes resultados:

Variáveis Incluídas/Removidas(a,b,c,d)

Etapa Incluída Lambda de Wilks

Estatistica gl1 gl2 gl3 F Exato F Aproximado

Estatistica gl1 gl2 Sig. Estatistica gl1 gl2 Sig.

1 Q417 0,7924 1 6 104 4,5417 6 104 0,0004

2 Q413 0,6759 2 6 104 3,7139 12 206 0,0000



12

3 Q410 0,5663 3 6 104 3,5751 18 289 0,0000

4 Q411 0,4692 4 6 104 3,5686 24 354 0,0000

5 Q404 0,3990 5 6 104 3,4604 30 402 0,0000

Em cada etapa, é inserida a variável que minimize o valor total do Lambda de Wilks .


Tabela 11 – processo step wise da análise discriminante

Como já visto na análise fatorial as variáveis apresentam multicolinearidade, caso contrário

não teríamos os fatores encontrados na análise fatorial. Para corrigir esse viés foi utilizado na

análise discriminante das variáveis o processo step wise. Cinco variáveis se mostraram

discriminantes para o modelo a Q417, Q413, Q410, Q411 e Q404 como visto na tabela 11

acima.

No modelo de classificação dos grupos em função das possíveis respostas apresentada foi

utilizada a função discriminante linear de Fischer que segundo Hair et al (2005) é indicada

para classificar observações.

O modelo classificou corretamente 46,4% dos casos. A avaliação realizada pelo teste Q de

Press obtida pela fórmula obteve o valor para a análise discriminante das dimensões de 94,5, e

o valor crítico para um nível de significância de 5% é 3,84, ou seja o valor p deste teste de

hipótese é próximo de zero, considerando dessa forma o modelo viável, pois a classificação

obtida pelo modelo foi maior do que a obtida por chances.

4. Grau de satisfação dos compradores do espaço televisivo

Depois de reformulado o modelo foi verificado o grau de satisfação das agências de

propaganda quanto aos serviços prestados pelas áreas comerciais das emissoras de televisão.

O resultado pode ser visto na tabela 12 a seguir.

Dimensões / Facetas Gap pela Média

Gap pela

Mediana Wilcoxon (Z) Valor p

Atenção aos processos técnicos e funcionais -1,60 -2 -18,03 0,0000

Empatia e credibilidade -1,30 -2 -16,65 0,0000

Atenção ao resultado -1,62 -2 -18,00 0,0000

Tangíveis -1,01 -1 -13,42 0,0000


Tabela 12 – poder de predição do modelo

Foi possível concluir que as agências de publicidade e propaganda da Grande Vitória não

estão satisfeitas com os serviços prestados pelas emissoras de televisão da Grande Vitória pois

todas as dimensões do modelo apresentam gaps. O teste de Wilcoxon foi aplicado para

verificar se as diferenças eram estatisticamente representativas. Valores de Z com resultados

fora da faixa de -1,96 e 1,96 comprovam que existem diferenças e para significância (Valor p)

menor que 0,5 a afirmativa de diferenças entre expectativas e percepções também demonstrou

ser válida.

5. Conclusões

Foi possível concluir, como já anteriormente comentado, que o modelo SERVQUAL não se

mostrou adequado ao problema em questão e, por conseguinte, foi necessário a proposição de

outro modelo. Este se mostrou viável após as verificações estatísticas realizadas. Uma

consideração que pode ser feita é referente à compra do espaço televisivo, pois foi possível



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identificar que as agências de propaganda consideram dois elementos no momento de realizar

a escolha da emissora de televisão: a questão técnica - referente a audiência da programação e

a afinidade com o público consumidor dos produtos, e a questão funcional - o processo de

veiculação dos anúncios. Essa conclusão pode ser tirada se avaliarmos as audiências das

emissoras e o percentual de negócios que são feitas com elas e apresentado na tabela 2, pois a

emissora TV Vitória, 3º lugar de audiência, é preferida quando comparada com a TV Tribuna,

2º lugar em audiência. Isso nos leva a crer que o processo de veiculação do anúncio tem uma

relevância considerável no momento da escolha da compra do espaço publicitário não

atribuindo à audiência toda a responsabilidade de escolha na hora da compra do anúncio.

No quesito processo de veiculação foi possível identificar que as agências de propaganda têm

um grande interesse em participar desse processo, pois o fator que mais se mostrou relevante

foi a Atenção aos processos técnicos e funcionais. Outro fator que se mostrou relevante foi a

Embalagem.

Outra informação que fortalece essa conclusão é que das cinco variáveis relevantes três delas

fazem parte do fator Atenção aos processos técnicos e funcionais, o fator que mais

discriminou no modelo. Podemos entender o motivo de sua relevância da seguinte forma: o

meio televisão é o que representa o maior percentual de investimento no mercado publicitário

60%; uma campanha mal direcionada poderá por em risco a maior parte do investimento do

anunciante e para isso é de grande importância o comprador ter informações para realizar a

melhor escolha. Nesse momento entra o material informativo disponibilizado pelas emissoras

de televisão. Outro ponto importante para que essa campanha resulte em sucesso é o

esclarecimento sobre o processo de compra, pois o profissional da agência quer saber como e

quais são as etapas desse processo. Ele quer participar dele inclusive sendo informado sobre

eventuais falhas ao ponto de poder corrigi-las ou readequar se os resultados não forem os

esperados. As emissoras de televisão que conseguem cumprir com as expectativas dos

compradores do espaço televisivo nesses aspectos podem ser avaliadas como de qualidade.

Duas outras variáveis relevantes são a acessibilidade dos profissionais e o conhecimento para

sanar dúvidas. Apesar delas não estarem presentes em um fator que se tenha mostrado

relevante, elas fortalecem o poder discriminatório das variáveis anteriores, pois, ao se

apresentarem como variáveis discriminatórias, apontam para o fato de os compradores do

espaço televisivo desejarem ter acesso aos profissionais e precisarem que esses tenham

conhecimento necessário para poder sanar suas dúvidas quanto ao processo de compra e

entrega dos serviços prestados.

O outro fator relevante foi a Embalagem, pois é ela que cria evidências físicas dos serviços e

nesse modelo proposto as variáveis agrupadas nesse fator foram as instalações físicas e a

aparência dos profissionais.

Desta maneira apresentamos um modelo para avaliar a qualidade dos serviços prestados pelas

emissoras de televisão da Grande Vitória.

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