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O MÉTODO SERVQUAL E A TECNOLOGIA FUZZY

Em qualquer estudo de mercado para um dado serviço público, a compreensão do fenômeno da atratividade de demanda envolve o conhecimento do nível de serviço ofertado ou pretendido e também, das técnicas de coleta e interpretação de dados junto aos usuários do mesmo.

Considerando que a escolha por um dado meio de transporte decorre de uma série de fatores ponderados e ou percebidos pelas pessoas usuárias e, considerando o fato que nenhum serviço de transporte é suficientemente atraente para todos os viajantes potenciais, a escolha do recurso metodológico que melhor permita aproximar o conceito de "nível de serviço" ao modo como o mesmo é percebido pela pessoa usuária é um fator fundamental para o sucesso de qualquer estudo voltado para o transporte coletivo urbano.

Em síntese, a compreensão do fenômeno da atratividade de demanda envolve o conhecimento das técnicas de coleta de dados junto às pessoas usuárias e dos modelos matemáticos relacionados com a projeção ou a estimação da demanda.

Na presente discussão destacou-se como instrumento para a modelagem da avaliação do agregado da demanda, o método SERVQUAL, que consiste na avaliação da tangibilidade, da confiabilidade, da segurança e da empatia, como sendo as cinco dimensões da qualidade de um serviço, obtidas mediante pesquisa junto ao cliente.

Por outro lado, avaliar a percepção do cliente, em particular da pessoa usuária de um dado meio de transporte, é um fato impregnado de incertezas, uma vez que baseia-se na opinião e no comportamento do mesmo. Logo, propício para o uso de tecnologias que considerem a modelagem da incerteza. Dentre as tecnologias que trabalham a incerteza destacou-se a Tecnologia Fuzzy, mais precisamente, a Tecnologia Neuro-Fuzzy.

A junção do método SERVQUAL com Tecnologia FUZZY abre um novo e promissor campo para o estudo da atratividade da demanda por um dado serviço, em particular para o serviço de transporte público coletivo urbano de passageiros, tendo em vista a sustentabilidade desse serviço público essencial.

1. O Método SERVQUAL

O método de pesquisa SERVQUAL consiste numa ferramenta para medir a qualidade dos serviços. Desenvolvido por Valarie A. Zeithalm, A. Parasuraman e Leonard L. Berry, os quais são pioneiros no estabelecimento do marketing de serviços como uma área diferente do marketing de produtos, e é deles o livro “Delivering Quality Service – Balancing Perceptions and Expectations”, The Free Press, 1990, onde expõem os conceitos da pesquisa SERVQUAL.

O método SERVQUAL aponta cinco dimensões da qualidade de um serviço, obtidas mediante pesquisa de clientes, focada em cinco grupos básicos:

1.1.     Tangibilidade:

Facilidade e aparência física das instalações, equipamentos, pessoal e material de comunicação (são os elementos físicos, como móveis, escritório, formulários, aparência física dos empregados, roupas e uniformes, equipamentos e disposição física);

1.2.     Confiabilidade:

Habilidade em fazer o serviço prometido com confiança, competência técnica e precisão (é a habilidade do motorista em realizar uma viagem passando pelo ponto no horário programado e realizando o trajeto estabelecido no tempo previsto, sem atropelo e sem causar prejudicar os compromissos dos usuários);

1.3.     Atendimento:

Disposição e/ou prontidão dos funcionários e colaboradores para prestar o serviço (No método original o termo designado é compreensão e consiste na habilidade de entender os problemas e dificuldades dos clientes e responder de uma forma positiva. Um exemplo é um cobrador atender rapidamente um usuário com dificuldade no uso do bilhete eletrônico);

1.4.     Segurança:

Cortesia que é oferecida aos clientes e à segurança de suas operações (é percepção que o cliente tem da habilidade do empregado da empresa em responder às suas necessidades. O motorista de um ônibus realiza todas as manobras necessárias durante a viagem, atende as solicitações de embarque e desembarque dos passageiros, obedece as leis de trânsito e cumpre o horário, o itinerário e o tempo de viagem, na frente do cliente, transmite segurança);

1.5.     Empatia:

Cuidado em oferecer atenção individualizada aos clientes ou usuários (é a disposição que o empregado tem e manifesta nos cuidados e atenção individualizados prestados ao cliente. Um exemplo pode ser a cortesia e a urbanidade com que motorista e cobrador tratam com os usuários, auxiliando no embarque no desembarque e no uso das facilidades oferecidas pelo serviço de transporte coletivo).

Dessa forma o modelo SERVQUAL permite avaliar as expectativas e percepções do cliente, tendo por base as dimensões da qualidade consideradas no processo de avaliação.

Medir as expectativas e percepções do cliente não significa que se obterá uma medida exata, precisa, mas sim uma medida aproximada. Esta aproximação expressa-se na forma de grau de certeza, o qual infere-se a partir das dimensões (escala) numéricas estabelecidas para cada uma das variáveis linguísticas consideradas, quer seja para a medida do grau de importância, quer seja para a medida do grau de satisfação, isto é, por exemplo: numa escala de 1 a 5, 1 significa "Nada Importante", 2 significa "Pouco Importante", 3 significa "Importante", 4 significa "Muito Importante" e, 5 significa "Extremamente Importante".

Atribuir um valor linguístico a uma determinada variável significa aceitar que a informação contida na mesma seja imprecisa, incerta, vaga ou ambígua e qualitativamente incompleta e imprecisa. Nestas condições a Lógica Fuzzy e o Método SERVQUAL se mostram complementares. Enquanto o Método SERVQUAL fornece as dimensões da qualidade, os sistemas de base Fuzzy podem ser aplicados, uma vez que contam com a habilidade de raciocinar de forma semelhante à dos seres humanos. Todo o processo é representado de maneira muito simples e natural, permitindo a construção de sistemas compreensíveis e de fácil manutenção.

Tecnologia FUZZY

A Tecnologia FUZZY consiste no tratamento matemático de sistemas onde a subjetividade, a incerteza e as características ambíguas das variáveis processadas tornam a lógica clássica de difícil modelagem e aplicação. Conjugada com a heurística, um conjunto de regras apoiadas no processo de realização de tarefas por meio do “conhecimento” obtido na solução de certos problemas, a Lógica Fuzzy pode ser utilizada para a construção da arquitetura do pensamento consensual humano, podendo incorporar a experiência de especialistas.

A Tecnologia Fuzzy, originária dos Conjuntos Fuzzy e da Lógica Fuzzy, provê a base para a geração de técnicas poderosas para a solução de problemas, com uma vasta aplicabilidade, especialmente, as áreas de avaliação, controle e tomada de decisão, cuja aplicação associada ao método SERVQUAL se mostra promissora, ampliando o espectro informacional para a tomada de decisão.

O conceito de Lógica Fuzzy foi introduzido na década de 60, por Lotfi Zadeh, professor do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação da Universidade da Califórnia em Berkeley, ao tratar de problemas de classificação de conjuntos que não tinham fronteiras bem definidas, dada a convicção de que a incerteza é inerente às ações e acontecimentos da vida humana e que há poucas possibilidades de que modelos matemáticos exatos obtenham sempre sucesso.

A Lógica Fuzzy é uma tentativa bem sucedida de se aproximar a precisão característica da matemática à inerente imprecisão do mundo real, nascida no desejo de se conhecer melhor os processos mentais do raciocínio humano.

A Lógica Fuzzy é tida como uma extensão da Lógica Clássica (Lógica Binária ou Booleana), que serve para tratar o conceito da verdade parcial, isto é, valores compreendidos entre o “completamente verdadeiro” e o “completamente falso”.

Para a Lógica Fuzzy uma variável não tem apenas um único estado atual, mas "n" estados, cada um com diferentes graus de associação ou de pertinência.

Assim como a Lógica Booleana (Lógica Binária) baseia-se na teoria dos Conjuntos, a Lógica Fuzzy é baseada na teoria dos Conjuntos Fuzzy. Por sua vez, a Teoria dos Conjuntos Fuzzy é uma extensão generalizada da Teoria dos Conjuntos. Esta generalização que surge a partir da combinação de Lógica Booleana e teoria Clássica dos Conjuntos, permite abordar soluções para os paradoxos gerados à partir da classificação “verdadeiro ou falso” da Lógica Clássica.

Em termos clássicos, uma proposição lógica tem dois extremos: ou “completamente verdadeiro” ou “completamente falso”. Entretanto, na Lógica Fuzzy uma proposição lógica pode ter seu "valor verdade" expresso em termos numéricos no intervalo real entre 0 e 1, permitindo inferir-se um grau de verdade, isto é, parcialmente verdadeiro ou parcialmente falso. Esta característica da Lógica Fuzzy exclui o "princípio do terceiro excluído" que fundamenta a Lógica Clássica.

Num Conjunto Clássico a "função característica" confere a um dado elemento do mesmo o grau 1, se pertence ao conjunto ou o grau 0, se não pertence ao conjunto. Por outro lado, num Conjunto Fuzzy a "função característica" atribui um grau de pertinência que pode variar no intervalo real entre 0 e 1. Os Conjuntos Fuzzy são rotulados qualitativamente usando termos linguístico, tais como: alto, morno, ativo, pequeno, perto, etc. e os elementos destes conjuntos são caracterizados pela variação do grau de pertinência, valor este que indica o grau em que um dado elemento pertence ao conjunto. Por exemplo: um homem de 1,80 metros e um homem de 1,75 metros são membros do conjunto “alto”, embora o homem de 1,80 metros tenha um grau de pertinência maior neste conjunto.

De modo geral, a mensuração de variáveis pode ser feita por diversos tipos de instrumentos que podem empregar escalas qualitativas (nominais ou ordinais) ou quantitativas (intervalares ou de razão). Entretanto, toda medida está associada a certo grau de incerteza e pode conter aproximação ou erro. Neste contexto, assume importante papel a Lógica Fuzzy, por fornecer meios para lidar com a ideia da incerteza, do ambíguo, do impreciso, do nebuloso, do vago, muito presentes em avaliações subjetivas.

Na Lógica Fuzzy a descrição de um fato pode ser feita de maneira mais coerente do que na Lógica Clássica, uma vez que nesta última, existem apenas dois graus de verdade: o puramente “verdadeiro” (V) e o “puramente falso” (F). Na Lógica Fuzzy há uma graduação de graus de verdade variando entre o V e o F, reduzindo a perda de informações e refletindo melhor a realidade. Sua estruturação é mais semelhante à forma de pensar e tirar conclusões de nós humanos, originando respostas fundamentadas em informações imprecisas e ambíguas. De acordo com esta teoria, um elemento pode pertencer, não pertencer ou estar parcialmente presente em um determinado conjunto, sendo associado a ele um grau de pertinência ao conjunto em questão.

Conclusão

Enquanto o método SERVQUAL fornece a heurística para se obter a satisfação e a importância atribuída ao serviço pela pessoa usuária, a Tecnologia Fuzzy se mostra adequada para demonstrar a convergência de informações referentes ao modelo de escolha modal proposto ou aplicado a um dado problema.

A convergência de informações obtidas com a conjugação do método SERVQUAL e da Tecnologia Fuzzy, materializa-se numa métrica que denomina-se "Grau de Efetividade Modal". Assim, a partir do Grau de Satisfação e do Grau de Importância atribuído ao serviço pelas pessoas usuárias, obtêm-se a qualidade e sua aderência ao fator de certeza a ser considerado na tomada de decisão.

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