Criação de valor para o cliente: um estudo exploratório sobre programas de Key Account Management (KAM)

Nas últimas décadas, a maturidade de alguns mercados, a globalização e o crescente poder de barganha dos clientes aumentam ainda mais a necessidade das empresas em manterem e desenvolverem de forma eficaz seus clientes mais importantes. Neste contexto, ganham relevância os programas de Key Account Management (KAM), iniciativas corporativas que tratam de forma especial os clientes mais importantes do fornecedor. Para obter o desempenho financeiro superior, o programa de KAM precisa criar valor para o cliente para posterior apropriação de valor pelo fornecedor. Contudo, a maioria dos estudos enfatiza a apropriação de valor pelo fornecedor, porém poucas pesquisas investigam a criação de valor para o cliente em programas de KAM. Além disso, a maioria das pesquisas em marketing de relacionamento ainda foca muito nos impactos positivos do relacionamento. Dessa forma, é importante analisar empiricamente como é a implementação da criação de valor para o cliente em programas de KAM, identificando as principais dimensões e os fatores críticos. O objetivo do presente estudo é analisar o processo de criação de valor para o cliente em programas de Key Account Management (KAM) e propor um modelo de criação de valor para o cliente segundo a perspectiva da empresa fornecedora. As análises e o modelo são elaborados a partir de um processo de investigação abdutiva, ou seja, a combinação entre a fundamentação teórica sobre o conceito de valor e programas de KAM e a análise de conteúdo de 22 entrevistas em profundidade com especialistas em programas de KAM, profissionais de marketing/vendas que trabalham por pelo menos cinco anos com programas de KAM em grandes empresas no Brasil. O modelo proposto explica de forma integrada e sistemática como é a criação de valor para o cliente em programas de KAM segundo cinco dimensões (Desenvolvimento de relacionamentos; Entendimento dos direcionadores de valor; Desenvolvimento da proposta de valor; Comunicação da proposta de valor; e mensuração de valor), quatro moderadores (Orientação relacional do cliente; Formalização do programa de KAM para o cliente; Abordagem do fornecedor: \"orientada ao cliente\" vs. \"orientar o cliente\"; e Fit estratégico entre o fornecedor e o cliente) e três riscos (Não entrega do valor básico para o cliente; Rotatividade do Key Account Manager; e Sentimento de injustiça do cliente). Contribui-se com a teoria sobre o tema, ao incluir uma dimensão específica no modelo para desenvolvimento de relacionamentos do nível da díade (organização-organização) e indivíduo (funcionário-funcionário), e ao abordar não somente aspectos positivos do relacionamento, mas também os aspectos negativos (ou riscos da criação de valor para o cliente). Contribui-se também para a prática, ao prover uma visão mais ampla, sistemática e integradora dos diversos elementos da criação de valor para o cliente aos executivos das empresas que possuem programas de KAM, e ao recomendar práticas organizacionais que servem como guias para a tomada de decisão dos gestores de programas de KAM. Ademais, como a parte empírica do estudo é baseada no contexto brasileiro, amplia-se o conhecimento sobre KAM no Brasil. Por fim, apresentam-se as limitações do estudo com a agenda de pesquisas futuras

Contribuições ao processo de inserção das PMES no mercado de capitais brasileiro

O crescimento de uma empresa pode ser apoiado com recursos de terceiros provenientes do mercado de crédito ou do mercado de capitais. Credores ou potenciais investidores disponibilizam recursos a partir de um processo de avaliação de indicadores de performance. Para as PMEs que consideram o crescimento, conhecer como os indicadores relevantes se comportam ao longo de um ciclo de crescimento é uma questão estratégica. Fatores como tamanho, lucratividade, oportunidades de crescimento, composição de ativos das empresas, risco inerente aos resultados, têm sido vinculados a determinantes de uma estrutura de capital. Assim sendo, este trabalho busca verificar quais indicadores podem nortear o desempenho empresarial de PMEs ao longo de um ciclo de crescimento. Como contribuição original, este trabalho apresenta um painel com indicadores em diferentes estágios de crescimento que resultam na geração de valor para os proprietários e potenciais investidores do mercado de capitais. A amostra inicial é composta por 1.610 empresas para o período de 2010 a 2014. Entretanto, considerando a disponibilidade de informações, a amostra final é composta por 28 empresas de porte médio/grande, 387 empresas grandes e 138 empresas listadas na BM&FBOVESPA, totalizando 553 empresas. A metodologia adotada envolve a classificação de porte de empresa do BNDES como critério para definir ciclo de crescimento, e testes de estatística descritiva, análise fatorial, análise de correlação, regressão múltipla linear e montagem de painel. Como resultado, verificou-se que as variáveis tamanho, composição de ativos e lucratividade são fatores que explicam o endividamento de curto prazo para o estágio médias/grandes empresas. Ainda, que esses fatores explicam o endividamento de longo prazo para os estágios grandes e empresas listadas na BM&FBOVESPA. Tais resultados estão de acordo com estudos prévios, mas as variáveis relacionadas a volatilidade e crescimento não foram significantes nos modelos para os estágios de empresas. O painel montado a partir das variáveis de composição de ativos e lucratividade indicou que endividamento de curto prazo, endividamento de longo prazo, receita líquida, retorno sobre o patrimônio líquido e lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA) sinalizam empresas, em cada estágio de ciclo de crescimento do estudo, que buscam o crescimento com rentabilidade acima da média e atendem a critérios valorizados pelo investidor do mercado de capitais. Estes indicadores podem sinalizar o desempenho empresarial de PMEs ao longo de um ciclo de crescimento

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.