Co-criação de valor do consumidor : impacto na fidelização do paciente ao médico

RESUMO - Confrontados por uma procura mais ativa e exigente e pressionados por uma maior restrição orçamental, os prestadores de saúde têm vindo a reconhecer o Marketing de Fidelização como uma solução sustentável para o seu sucesso financeiro. Assim, a autora explora como se desenvolve a cocriação de valor do consumidor no setor de saúde, nomeadamente, as interações, os atores e as atividades envolvidas na gestão e tratamento da doença. O projeto de investigação foca-se particularmente na cocriação de valor entre o médico regular e o paciente. Foi realizada uma pesquisa exploratória de natureza qualitativa. Os dados recolhidos na APDP, a uma amostra de 16 pacientes diabéticos através da técnica de entrevistas aprofundadas, revelaram que os estilos práticos de criação de valor do consumidor (CVCPS) desenvolvido por McColl-Kennedy et al. (2012) adequam-se às características desta doença. Os resultados do estudo sustentam que os pacientes com estilos práticos de cocriação de valor do consumidor “Parceria” e “Gestor de equipa” tendem a estar associados a um nível de fidelização elevado, pelo que se sugere que estes estilos sejam encorajados pelos prestadores. Em contraste, o Estilo de cocriação “Colaboração Passiva” está potencialmente associado a níveis de fidelização reduzidos, o que também sugere que a participação do paciente no seu relacionamento com o médico possa ser um fator potenciador da sua fidelização. O presente projeto de Investigação pretende ser um contributo teórico para investigação futura na área da cocriação e fidelização, com uma aplicação empírica que contribui para uma maior extensividade dos benefícios da cocriação de valor do consumidor para a Gestão em Saúde.

Cliente mobile para consumo e disponibilização de serviços georreferenciados

Actualmente as aplicações móveis são indispensáveis para o utilizador. De acordo com estudos recentes, as receitas geradas pela sua utilização resultaram em aproximadamente 20 biliões de dólares só em 2013. Com estes valores estima-se que no futuro estes números aumentem, daí tornar-se imperativo abordar num estudo científico sobre este mercado em expansão. A somar às inúmeras aplicações referentes ao sistema móvel Android, surgem as aplicações de serviços georreferenciados que vão aqui ser abordadas em maior profundidade, nomeadamente o consumo e disponibilização destes serviços em clientes mobile. Ponderadas diversas soluções é possível com alguns melhoramentos atingir benefícios específicos para um maior número de utilizadores tendo em conta as suas características a priori. Uma das questões principais passa pela capacidade de publicação de diversas fontes de informação (vários publishers) com o uso de uma Application Programing Interface (API) documentada e aberta para que qualquer entidade possa publicar os seus conteúdos georreferenciados. O consumo por parte dos utilizadores (subscriber) é feita numa plataforma móvel Android onde os possam vários publishers possam publicar os seus conteúdos a partir da posição do utilizador. Esta publicação será facilitada criando bases de dados para o armazenamento de todas as informações relevantes tanto da parte dos publishers como dos subscribers. A validação deste trabalho consistiu em testar vários tipos de publicações, nomeadamente texto, imagem e gráficos na sua pesquisa e consumo numa plataforma móvel Android. Numa segunda fase, foi testada a publicação de gráficos em tempo real na plataforma.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.