Antecedentes do Comprometimento Calculativo de Clientes de TI Pós Falha e Recuperação de Serviços em Contextos B2B

Abstract

ResumoO ideal seria que falhas de serviço não existissem, mas os erros e falhas são inerentes do processo de prestação de serviços. A severidade da falha, percebida em um ambiente de grande competitividade como é o ambiente B2B, pode levar ao fim do relacionamento cliente-fornecedor. A qualidade da recuperação e os resultados que estas recuperações geram, podem criar ìndices de confiança e comprometimento entre o cliente e o fornecedor que irão reforçar os laços comerciais, gerando relacionamentos duradouros. A dependência do cliente pode ser um dos motivos pelos quais estes se mantêm em relações, mesmo quando insatisfeitos com a prestação do serviço. Este trabalho estudou a relação entre o comprometimento calculativo e a confiança, obtidos após uma recuperação de falha de serviço, juntamente com a severidade percebida da falha de serviços e a dependência do fornecedor, em ambientes bussiness-to-bussiness (B2B) após a ocorrência de uma falha de serviços. O estudo foi realizado com profissionais de TI que ocupam cargo de chefia e, portanto, exercerem o poder de encerrar relacionamentos com fornecedores. A análise dos dados foi realizada a partir da utilização da técnica de MEE, buscando, dessa maneira, verificar as relações das variáveis em um modelo único.Palavras-chave: Falhas de Serviços, B2B, Comprometimento Calculativo, Confiança. AbstractThe ideally would be that service failures do not exist, but errors and failures are inherent in the service delivery process. The severity of the failure, perceived in a highly competitive environment such as the B2B environment, can lead to the end of the customer-supplier relationship. The quality of the recovery and the results that these recoveries generate can create confidence levels and compromise between the customer and the supplier that will strengthen the commercial ties, generating lasting relationships. The client dependence on the supplier may be one of the reasons why they remain in relationships, even when dissatisfied with the provision of the service. This work studied the relationship between the calculative commitment and the trust obtained after a service failure recovery, together with the perceived severity of service failure and supplier dependency in Bussiness-toBusiness (B2B) environments after the occurrence of a service failure. The study was carried out with IT professionals who hold leadership positions and, therefore, exercise the power to terminate relationships with suppliers. The data analysis was performed using the SEM technique, to verify the relations of the variables in a single model.

Marketing Business-to-Business: Análise Da Produção Científica Brasileira De 2008 a 2018

“…From this, it is linked to the root trust-analyzer-relationship. Trust consists of the search to identify models of relationships with suppliers(Silva et al, 2016;Soares et al, 2012). Analyzer is connected to clients, the basis of the B2B relationship.…”

“…Relationship connects with the variables at work in certain contexts that impacted the level of service as perceived by clients(Spalenza, Ronchi, & Pelissari, 2017;Vieira, Pires, & Galeano, 2013). Finally, B2B, in its essence, to analyze sales metrics such as satisfaction and performance(Frederico & Ferreira, 2018;Silva et al, 2016). Exhibit 2 contains the list of theoretical frameworks used by the respective authors of the articles.According to the categories proposed byCortez and Johnston (2017), it was possible to identify how the articles fit the six proposed themes.…”

“…The only study that approached the Innovation category wasAlmeida, Porto, Isidro-Filho, and Coelho (2014). Most of the studies were related to Client Journey and Relationship Value(Battaglia et al, 2015;Borges & Botelho, 2008;Eberle, Milan, & Toni, 2017;Fleury & Marques, 2014;Frederico & Ferreira, 2018;Silva & Araújo, 2016;Silva et al, 2015;Silva et al, 2016: Silva, Paula, Moriguchi, & Paula, 2016Silva, Moriguchi, & Lopes, 2018;Soares et al, 2012;Spalenza et al, 2017). In Data Analytics, we can highlight the study ofBrambilla and Dalmarco (2014).…”