Grau de Satisfação de Clientes

 

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Paulo Antônio Almeida

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Use this area to offer a short teaser of your email's content. Text here will show in the preview area of some email clients. Is this email not displaying correctly? View it in your browser. Marketing500 Satisfação de Clientes O Grau de Satisfação de Clientes é uma ferramenta importante no gerenciamento dos processos de retenção e fidelização de clientes. A Qualidade Percebida do Serviço pelo cliente é o coração da Estratégia do Marketing de Serviços. Os estudos acadêmicos atuais consideram o valor vitalício do cliente (CustomerLifetimeValue– CLV) como um indicador fundamental. O CLV Considera a previsão de receita a ser gerada por cada cliente e, também, os gastos relacionados à prestação de serviços e à retenção. As medidas de satisfação de clientes, retenção e lealdade auxiliam nessa estratégia Técnica Exclusiva Marketing500 •Esse estudo traz uma contribuição sobre o comportamento dos consumidores e poderá subsidiar ações futuras com o objetivo de se definir: sobre quais clientes deverão ser realizadas atividades de retenção; para quais clientes atuais ampliar a oferta de novos produtos e serviços. O relacionamento com o cliente vem sendo afirmado como um diferencial competitivo para as empresas. Assim, todos os pontos de contato com o cliente necessitam ser monitorados para um gerenciamento eficaz desse relacionamento Análise Multifatorial Técnica Específica Análise Estatística Avançada Aplicação Clientes Marketing500 Aplicamos o processamento estatístico de análise fatorial e regressão múltipla nos atributos avaliados. A análise de regressão múltipla é uma técnica estatística que se aplica no estudo da relação entre uma variável dependente e um conjunto de variáveis independentes (preditoras). A interpretação mais direta da variável estatística de regressão é a determinação da importância relativa de cada variável independente na previsão da medida dependente. A análise fatorial é uma abordagem estatística que pode ser usada para analisar inter-relações entre um grande número de variáveis e explicá-las em termos de suas dimensões inerentes comuns (fatores). O objetivo é encontrar um meio de condensar a informação contida em um número de variáveis originais em um conjunto menor de variáveis estatísticas (fatores) com uma perda mínima de informação.  follow on Twitter | friend on Facebook | forward to a friend  Copyright © |2011 Marketing500, All rights reserved. |www.marketing500.com.br  unsubscribe from this list | update subscription preferences