Análise de indicadores de satisfação do cliente em uma empresa do setor elétrico: um estudo com aplicação de estatística multivariada

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAraújo, Elaine Aparecida-
Autor(es): dc.contributorCosta, Helder Gomes-
Autor(es): dc.contributorPedroza, Bruno Campos-
Autor(es): dc.creatorSouza, Pedro Phillip Almeida de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:25:16Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:25:16Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-07-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-07-
Data de envio: dc.date.issued2020-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/21938-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/749930-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho realiza uma análise estatística de indicadores de satisfação do cliente no atendimento presencial de uma empresa concessionária de energia elétrica com lojas em várias cidades do estado do Rio de Janeiro. Para isso, foram levantados dados dos indicadores relacionados ao tema no período de seis meses, entre os anos 2018 e 2019; e aplicou-se, sobre esses dados, as técnicas de estatística multivariada análise fatorial e a análise de agrupamentos (clusters). Em relação aos resultados, obteve-se, em um primeiro momento, com o emprego da análise fatorial, dois componentes que consolidam os vários indicadores/variáveis relacionados à satisfação do cliente. O primeiro fator, composto por indicadores relacionados aos serviços mais importantes no atendimento da empresa, foi denominado “serviços essenciais de loja; e o segundo fator foi denominado “agilidade no atendimento de lojas”, por ser composto de indicadores relacionados a tempo de espera e tempo de atendimento. Pela sua natureza agregada, esses dois componentes consolidados podem ser mais facilmente utilizados pela empresa para gerenciar e monitorar o desempenho das lojas no que tange à qualidade do atendimento ao cliente. Em segundo momento, as lojas de atendimento foram reunidas em quatro agrupamentos homogêneos, utilizando a técnica estatística análise de clusters e tomando por base os componentes consolidados obtidos na etapa anterior. A análise dos quatro agrupamentos de lojas possibilitou a identificação dos pontos cruciais de melhoria que podem ser implementados pela empresa com o objetivo de aprimorar o desempenho na esfera do atendimento ao cliente. Alguns aspectos identificados foram: importância do adequado dimensionamento do quadro de atendentes devido à sua influência sobre o tempo de espera e de atendimento; importância de ações no sentido de minimizar o tempo de inoperância que também exerce grande influência sobre o tempo de espera e de atendimento; necessidade de aperfeiçoamento do atendimento em loja, dedicando maior atenção ao cliente, especialmente na recepção e condução às mesas de atendimento; necessidade de monitoramento dos índices de erros cometidos pelos atendentes na inserção das solicitações no sistema; realização de treinamentos específicos aos atendentes visando minimizar os índices de erros cometidos-
Descrição: dc.descriptionThis work performs a statistical analysis of customer satisfaction indicators in the face-to-face service of an electric utility company with stores in several cities in the state of Rio de Janeiro. For this, data from the indicators related to the theme were collected in the six-month period, between the years 2018 and 2019; and applied to these data, the techniques of multivariate statistics, factor analysis and cluster analysis (clusters). Regarding the results, it was obtained, initially, with the use of factor analysis, two components that consolidate the various indicators / variables related to customer satisfaction. The first factor, composed of indicators related to the most important services in the company's service, was called “essential store services; and the second factor was called “agility in service to stores”, as it consists of indicators related to waiting time and service time. Due to their aggregate nature, these two consolidated components can be more easily used by the company to manage and monitor the performance of stores with regard to the quality of customer service. Secondly, the service stores were grouped into four homogeneous groups, using the cluster analysis statistical technique and based on the consolidated components obtained in the previous step. The analysis of the four store clusters made it possible to identify the crucial points of improvement that can be implemented by the company in order to improve performance in the sphere of customer service. Some aspects identified were: importance of the adequate dimensioning of the attendant staff due to its influence on waiting and service times; importance of actions in order to minimize downtime, which also has a great influence on waiting and service times; need to improve in-store service, dedicating greater attention to the customer, especially in the reception and driving to the service desks; the need to monitor the rates of errors made by the attendants in the insertion of requests in the system; conducting specific training to attendants in order to minimize the rates of errors made-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectIndicadores de satisfação do Cliente-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística multivariada-
Palavras-chave: dc.subjectSetor elétrico-
Palavras-chave: dc.subjectAtendimento presencial-
Palavras-chave: dc.subjectIndicador de qualidade-
Palavras-chave: dc.subjectSatisfação do consumidor-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Palavras-chave: dc.subjectSetor elétrico-
Palavras-chave: dc.subjectCustomer satisfaction indicators-
Palavras-chave: dc.subjectMultivariate statistics-
Palavras-chave: dc.subjectElectric sector-
Palavras-chave: dc.subjectPersonal assistance-
Título: dc.titleAnálise de indicadores de satisfação do cliente em uma empresa do setor elétrico: um estudo com aplicação de estatística multivariada-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

Não existem arquivos associados a este item.