Os Determinantes da Lealdade num Contexto de Serviços: Um Estudo no Sector Segurador Português

Palavras-chave: marketing relacional,lealdade,determinantes da lealdade,seguros,relationship marketing,loyalty,determinants of loyalty,insurance

Progressivamente, o marketing relacional tem vindo a assumir uma indisfarçável importância no panorama geral do marketing. O marketing relacional representa a melhor forma de reter os clientes no longo prazo, pelo que constitui uma vantagem competitiva sustentável para uma empresa. Todas as contribuições académicas acerca do marketing relacional apontam como objectivo final da abordagem relacional a obtenção da lealdade do cliente. Os benefícios que se repercutem numa empresa por possuir um espectro de clientes leais têm sido realçados amplamente, uma vez que o aumento dos proveitos e a redução dos custos traduzem-se numa maior lucratividade ou rentabilidade da empresa. Por conseguinte, se a lealdade dos clientes tem como consequência uma maior rentabilidade da empresa, cumpre indagar os factores que influenciam a lealdade. Se a satisfação do cliente foi apontada, desde sempre, como um indiscutível determinante da lealdade, modernamente, são cada vez mais os investigadores que se debruçam sobre muitos outros antecedentes da lealdade. O espectro de antecedentes ou determinantes da lealdade tornou-se vasto. Constitui objectivo cimeiro desta dissertação identificar os antecedentes e as consequências da lealdade dos segurados a Companhias de Seguros. O sector segurador apresenta características específicas que o distinguem dos outros sectores. Cumpre, assim, não só traçar os principais determinantes da lealdade, mas, também, apurar os que surgem específicos do sector segurador. Foram recolhidos dados de 744 possuidores de seguro automóvel, que foram, posteriormente, analisados através de duas técnicas estatísticas: a modelagem de equações estruturais e as redes neuronais artificiais. O modelo de equações estruturais confirmou a forte influência que a satisfação exerce na lealdade. O compromisso relacional dos segurados com as seguradoras influenciou também directamente a lealdade. Em idêntico sentido, os custos de benefícios perdidos, a propensão para a lealdade, e a justiça interactiva assumiram-se como determinantes da lealdade. Cumpre destacar o valor percebido e a qualidade de serviço como determinantes da lealdade, embora a sua influência se tenha revelado indirecta, através da satisfação. Uma das consequências da lealdade apontadas na literatura é o passa-palavra. Confirmou-se nesta investigação que os segurados leais dizem bem da sua Companhia de Seguros e recomendam-na. As redes neuronais artificiais geraram uma camada escondida com três neurónios a influenciarem a lealdade. O primeiro neurónio designado “proximidade relacional”, por ter privilegiado factores de natureza relacional, foi o que mais contribuiu positivamente para a lealdade. Destacaram-se a reputação, a propensão para a lealdade, a satisfação, o compromisso relacional, e a orientação para o cliente. O segundo neurónio, designado “insatisfação/baixa qualidade da relação”, revelou-se o único cujo contributo para a lealdade foi negativo. Contudo, agora, olhando para a outra face da moeda, mais uma vez, a satisfação assumiu um papel muito importante na lealdade, uma vez que a ausência de satisfação ditou a deslealdade. A inexistência de confiança e de compromisso relacional, espelhando, juntamente com a falta de satisfação, uma baixa qualidade da relação, contribuiu negativamente para a lealdade. Por sua vez, os custos de benefícios perdidos negativos revelaram-se prejudiciais à obtenção da lealdade. O terceiro neurónio escondido, que contribuiu positivamente para a lealdade, embora assumindo um valor muito mais fraco do que o do primeiro neurónio, colocou em relevo o papel do valor percebido, da justiça percebida, e da qualidade de serviço percebida na obtenção da lealdade. A comunicação registou valores positivos, quer no primeiro, quer no terceiro neurónio, embora não muito expressivos. Os resultados alcançados mediante o emprego destas duas técnicas sugerem que a modelagem de equações estruturais e as redes neuronais artificiais podem ser complementares, mostrando patentes analogias.

Área científica: Ciências Sociais