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- Os determinantes da fidelização do cliente num contexto de serviços após venda no setor automóvel : um estudo empíricoPublication . Dias, Pedro Jorge Silva; Pereira, João ManuelA era digital democratizou o acesso à informação. As promoções, a diversidade e a indiferenciação das ofertas existentes no mercado, conduziram a profundas alterações nas formas de consumo. Devido à forte concorrência, os fabricantes de automóveis têm convergido para produtos cada vez mais semelhantes, o que tem levado a rede de distribuidores a procurar novas fontes de diferenciação e vantagem competitiva no serviço após-venda, que lhes permitam captar e reter clientes. É essencial que cada organização desenvolva formas de ouvir os seus clientes e que seja capaz de identificar as fontes de valor que determinam a sua fidelização, de forma a personalizar a sua oferta de acordo com as suas necessidades e expectativas. Esta investigação de abordagem quantitativa, teve como objetivo identificar os determinantes da fidelização dos clientes num contexto de serviço de manutenção e reparação de veículos automóveis. Foi aplicado um questionário eletrónico a uma amostra não probabilística de conveniência de 9843 clientes, que resultou em 214 respostas válidas. A análise dos dados com mínimos quadrados parciais e modelos de equações estruturais mostra um forte poder explanatório em relação à lealdade dos clientes, em que os seus três determinantes: a Perceção de Qualidade de Serviço, a Perceção de Valor e a Satisfação, explicam 89,1% da sua variância. Os resultados obtidos contribuem para a literatura existente sobre comportamento do consumidor, validando os pressupostos teóricos ao contexto do serviço de assistência após-venda da Renault Chelas. Das cinco dimensões da escala SERVPERF, utilizada para medir a Perceção da Qualidade do Serviço, as mais importantes para os clientes são, a empatia e a fiabilidade. Pelo que a organização deve investir em medidas de reforço do controlo de qualidade, e outras que promovam o desenvolvimento do sentimento de confiança nos seus clientes, através de uma relação mais estreita e de um atendimento mais personalizado.
- Comparison of partial least squares-discriminant analysis and soft independent modeling of class analogy methods for classification of Saccharomyces cerevisiae cells based on mid-infrared spectroscopyPublication . Sampaio, Pedro; Calado, CecíliaSaccharomyces cerevisiae is a widely studied and highly utilized eukaryotic organism, ideally suited to high throughput metabolic analysis, being a powerful model for understanding basic cell biology. This study compares the models developed by two supervised methods, such as the partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) and soft independent modeling of class analogy (SIMCA), using mid-infrared (MIR) spectra registered during the growth of S. cerevisiae in bioreactor. The spectra were analyzed using the principal component analysis (PCA), with resolution in five different classes, which were well defined in terms of their biochemical parameters. The SIMCA model showed a significant fitting, 99%, validation, 98%, and prediction parameters, 97%, comparatively with PLS-DA model. Regarding accuracy, sensitivity, and specificity parameters, a value between 83% and 100% was achieved for both methods, but the SIMCA method showed significant specificity and sensitivity values, 98%-100%, representing a suitable classification tool of yeast cells. According to these results, the MIR spectra associated with chemometric tools can be considered a valued strategy for a classification and detailed analysis for an accurate control, allowing to predict the evolution of the corrected process in advance, avoiding losses of time and costs associated with new fermentations, identifying a significant number of samples in any biotechnological process.