Título:
Valor do Cliente no Contexto do Relacionamento entre o Cliente e a Empresa
Autoria: Alexandra Almawi, Eric David Cohen
Resumo:
O ambiente competitivo e o desenvolvimento da economia baseada em serviços levaram à
reformulação das estratégias empresariais, fazendo surgir neste contexto o conceito de Valor
do Cliente no relacionamento comercial, ao postular que o cliente deve ser gerenciado como
ativo intangível. A literatura que trata do tema tomou múltiplas direções e ainda hoje
persistem diferenças conceituais. Este trabalho verifica a aplicação do construto numa
empresa financeira utilizando Análise de Sobrevivência e Modelos Lineares Hierárquicos,
obtendo resultados significativos na operacionalização da valoração de clientes e conferindo
alto grau de relevância a ações gerenciais que previnem a perda de clientes de valor.
1 INTRODUÇÃO
Nos últimos anos, pesquisadores vêm discutindo as mudanças no ambiente competitivo e o
desenvolvimento da economia baseada nos serviços. Um desdobramento destas tendências é a
reformulação das estratégias empresariais que buscam a manutenção de clientes e a busca do
relacionamento de longo prazo. Surge neste contexto o conceito de Valor do Cliente
(Customer Equity) como critério para guiar as decisões gerenciais de Marketing através da
avaliação do retorno que os clientes trazem ao longo do relacionamento comercial com a
empresa (BLATTBERG; DEIGHTON, 1996).
Segundo esta tendência, os clientes devem ser gerenciados como ativos financeiros e a
empresa deve buscar o objetivo de longo prazo de maximização da lucratividade dos clientes.
Ao propor o conceito de Valor do Cliente, Rust et al (2001b) notam a necessidade de
segmentar a clientela visando concentrar recursos no atendimento a clientes de maior valor.
Para Kumar e George (2007), a literatura que trata do tema tomou múltiplas direções, não
restando evidentes as diferenças nos conceitos apresentados pelos diversos pesquisadores. O
presente trabalho propõe verificar a aplicabilidade do conceito de valor do cliente, estimando
o valor vitalício dos clientes de uma empresa que administra carteiras de investimentos.
Panda (2003) defende o uso da metodologia de apuração do Valor do Cliente nas empresas
financeiras e nota a necessidade de dar foco a este construto, sujeito a variações temporais.
Ademais, os mercados atuais caracterizam-se pelo alto grau de competição, fazendo com que
exista rápida movimentação de clientes entre concorrentes, conferindo assim um alto grau de
relevância às ações gerenciais que evitam a perda de clientes.
Utilizou-se neste trabalho o modelo de Blattberg et al (2001a) para calcular o valor de 211
clientes da empresa estudada. Utilizaram-se duas técnicas estatísticas distintas: o estimador de
Kaplan-Meier para estudar a probabilidade de o cliente manter relacionamento com a
empresa, e a técnica estatística de Modelos Lineares Hierárquicos para estimar a receita
gerada pelos clientes da empresa. Esta técnica permite separar as variáveis analisadas em
diferentes níveis, respeitando a dependência que estas eventualmente possuam entre si e
organizando-as de maneira hierárquica.
CONTEXTUALIZAÇÃO
Blattberg, Getz e Thomas (2001a) conceituam a Gestão do Valor do Cliente como um sistema
integrado de Marketing que utiliza técnicas de valoração, informações de clientes e modelos
preditivos para a tomada de decisão em Marketing. O sistema busca a maximização do valor
da relação cliente-empresa ao longo do relacionamento comercial.
Para estes autores, a Gestão do Valor do Cliente é fundamentada nos seguintes pressupostos:
 A estratégia de Marketing é baseada no ciclo de vida dos clientes e reconhece-se que o
relacionamento entre o cliente e a empresa muda ao longo do tempo. Dessa forma, o
ciclo de vida dos clientes substitui o ciclo de vida dos produtos na lista de prioridades
das estratégias de Marketing (JAIN; SINGH, 2002).
 Para explicar e prever as mudanças no relacionamento com os clientes, as empresas
precisam de dados longitudinais que possibilitem a construção de modelos preditivos
(LIBAI; NARAYANDAS; HUMBY, 2002; REINARTZ; KUMAR, 2000).
 A eficiência dos preditivos está relacionada ao cálculo do Valor do Cliente.
 O Valor do Cliente pode ser decomposto a partir dos investimentos em aquisição,
retenção e rentabilidade dos clientes, permitindo a distribuição eficaz de recursos
nestes processos e a maximização do Valor do Cliente.
2 Inicialmente, o trabalho se propõe a aprofundar as teorias e conceitos de Valor Vitalício do
Cliente, para aplicá-lo a uma empresa brasileira administradora de fundos de investimento de
clientes gestores de recursos. Define-se fundo de investimento como um agrupamento de
indivíduos e empresas que reúne recursos provenientes destes investidores, com o objetivo de
obter receitas a partir da aquisição de títulos e valores mobiliários (OLIVEIRA; 2005). O
agrupamento se dá por conveniência econômica dos cotistas através da redução de custos e
maximização de retornos para cada classe de riscos, minimizando a assimetria de informação.
Segundo ANBIMA (2012), o Brasil está entre os dez maiores mercados mundiais,
contabilizando um total administrado de cerca de R$ 1,8 trilhões distribuídos em mais de
cinco mil fundos de investimento. Inserida nessa indústria encontra-se a administradora “X”
DTVM (nome omitido em virtude da necessidade de confidencialidade dos dados), que viu
sua base de clientes expandir a taxas anuais de 100% quanto ao patrimônio administrado.
PROBLEMA DE PESQUISA
O tema da mensuração do valor do cliente gera grande interesse por parte da comunidade
científica e dos praticantes de Marketing. Sendo um tema emergente, encontra-se na literatura
diferentes correntes de pensamento teórico.
Neste trabalho apresentamos os diferentes conceitos encontrados na literatura, oferecendo
uma discussão acerca de sua utilidade na definição de estratégias corporativas voltadas à
geração de valor. Assim, uma questão importante deste trabalho diz respeito à aplicabilidade
dos modelos apresentados, conferindo relevância ao entendimento dos modelos teóricos, as
premissas subjacentes e as relacionadas à operacionalização do conceito através da revisão
teórica e proposição de estudo de caso para verificar a sua aplicabilidade.
De maneira resumida, o trabalho se propõe a responder as seguintes perguntas de pesquisa:
 É possível definir um modelo de valor vitalício de clientes aplicado gerencialmente de
forma a auxiliar a empresa nas suas decisões estratégicas?
 É possível aplicar o modelo escolhido a uma empresa brasileira gestora de fundos?
 A técnica de Análise de Sobrevivência (KAPLAN; MEIER, 1958) pode ser útil para a
estimação do valor vitalício dos clientes da empresa estudada?
 A técnica de modelos lineares hierárquicos pode ser utilizada para explicar o
comportamento dos clientes da empresa estudada?
Em termos de delimitações deste trabalho, considera-se primeiramente que as teorias
relacionadas ao tema são recentes. Encontram-se poucos autores que abordam o conceito de
valor do cliente, sendo que o primeiro estudo foi realizado por Robert Blattberg em 1996.
Consequentemente, espera-se que o conceito de valor do cliente passe por sucessivas
evoluções e validações por parte da comunidade acadêmica. Nota-se ainda existir divergência
nas interpretações e lacunas teóricas que dificultam a operacionalização do conceito.
Uma segunda delimitação reside na escolha metodológica – estudo de caso - que enfatiza a
análise contextual dos dados da empresa estudada e a aplicação do modelo de valor vitalício.
Embora não se tenha a pretensão de alcançar resultados generalizáveis decorrentes da
condição intrínseca do método escolhido, considera-se que será útil para ganhar conhecimento
teórico e oferecer hipóteses úteis para estudos posteriores, ao mesmo tempo em que se
endereçam lacunas teóricas relacionadas à operacionalização do construto.
Em termos de contribuição teórica e gerencial, a utilização de modelos preditivos para trazer à
realidade das empresas as estratégias definidas pelas escolas de Marketing ganha cada vez
mais importância, conferindo alto grau de relevância teórica e prática a esta pesquisa.
3 REFERENCIAL TEÓRICO
A American Marketing Association (AMA, 2007) define Marketing como a atividade
realizada pelas instituições para planejar, executar e comunicar trocas que geram valor a
consumidores, clientes, parceiros e à sociedade em geral.
Na mesma linha, Churchill e Peter (2007) afirmam que a essência do Marketing é o
desenvolvimento de trocas voluntárias entre organizações e clientes de transações destinadas a
trazer benefícios para ambos.
Sucessivas evoluções levaram a algumas proposições acadêmicas fundamentais (Hunt, 1983):
• O principal objeto de estudo da área de Marketing são as relações de troca.
• O Marketing contempla as atividades com fins lucrativos ou não lucrativos.
• Os problemas, teorias e pesquisas de Marketing podem ser analisados através da busca
da lucratividade, da visão micro/macro e do caráter positivo/normativo.
Tradicionalmente, as empresas enfatizaram a aquisição de clientes através de estratégias
focadas nas transações de compra e no crescimento da base de clientes. Mais recentemente,
observa-se uma orientação de serviços ao cliente contrapondo-se à gestão de produtos, que
tende a ser orientada a transações (RUST et al, 2000; PEPPERS; ROGERS, 2005;
BLATTBERG; MALTHOUSE, 2005; BECHWATI; ESHGHI, 2005).
Subsequentes evoluções na área enfatizaram a necessidade de desenvolver estratégias de
relacionamento de longo prazo com o cliente, trazendo com isso novas perspectivas
relacionadas à visão do lucro da organização (PEPPERS; ROGERS, 2005; BLATTBERG;
DEIGHTON, 1996; RUST et al 2004).
Nesta linha, Rust et al (2000) e Blattberg et al (2001a) propuseram que as estratégias de
Marketing fossem apoiadas na gestão orientada pelo Valor do Cliente, que mantém relação
com o retorno financeiro trazido ao longo do relacionamento que o cliente mantém com a
empresa. Para estes autores, os clientes podem ser considerados ativos financeiros e devem
ser gerenciados como tal, sendo a busca da maximização do valor dos clientes o objetivo de
longo prazo da organização.
Rust et al (2000) entendem que estas tendências amplas e inter-relacionadas que moldam os
mercados desenvolvidos são inevitáveis. À medida que as economias transitam de bens para
serviços, as transações diminuem de relevância e privilegia-se o desenvolvimento de
relacionamentos.
Blattberg et al (2001a) enfatizam seis mudanças básicas nas estratégias de Marketing:
• As estratégias, táticas e aplicações de Marketing passam a ser orientadas aos clientes,
mas não necessariamente aos produtos;
• As empresas começam a gerenciar o ciclo de vida dos clientes, através do qual
adaptam seu composto de Marketing;
• As empresas passam a gerenciar seus recursos frente aos processos de aquisição,
retenção e vendas casadas, adaptando a organização em função destes processos;
• A contribuição das ações de Marketing deve ser mensurável e acompanhada de ações
gerenciais, cujos custos devem ser analisados frente aos retornos financeiros;
• As mudanças no valor do cliente passam a ser comunicadas pelas empresas através de
fluxos financeiros correspondentes medidos de acordo com seu ciclo de vida.
O gerenciamento do valor do cliente oferece uma visão crítica das decisões de Marketing e da
geração de valor para a empresa.
4 Ao desenvolver a capacidade de acompanhamento do valor do cliente, a empresa torna-se
capaz de mensurar o valor de sua base de clientes e da eficácia dos processos de aquisição e
retenção. Posto de outra maneira, o valor fornecido pelos clientes atuais serve para projetar o
valor da empresa.
O conceito de Valor do Cliente (Customer Equity) tomou múltiplas direções, não sendo
evidentes as diferenças encontradas na literatura (por exemplo, Pfeiffer e Bang (2005) citam
um termo alternativo: Lucratividade do Cliente ou Customer Profitability).
O Valor do Cliente busca estimar o valor vitalício dos clientes da empresa para alocar
recursos e atender interesses dos clientes da empresa (JAIN; SINGH, 2002).
Dentro dessa categoria encontra-se o modelo estrutural básico de Blattberg e Deighthon
(1996), que orienta as decisões de alocação de investimentos através da definição de ações
que buscam a atração de novos clientes e a retenção de clientes.
Bringham, Gapenski e Ehrhardt (2001) definem margem de contribuição unitária como sendo
a diferença entre a receita e o custo variável de um produto. A margem também pode ser
entendida como o valor que cada unidade comercializada traz à empresa de sobra entre a
receita e o custo decorrente, considerados apenas os custos variáveis.
Berger e Nasr (1998) definem Valor Vitalício do Cliente (Customer Lifetime Value) como a
resultante do fluxo de caixa gerado pelo cliente ao longo do relacionamento com a empresa.
O valor dos ativos em clientes é a soma do valor vitalício de todos os clientes de uma empresa
(KUMAR; GEORGE, 2007).
Para Blattberg, Getz e Thomas (2001a), a gestão do valor do cliente deve ser acompanhada
por uma visão dinâmica e integrada do sistema de Marketing que integra as estratégias e
define a estrutura organizacional. Os autores elencam as atividades relacionadas à utilização
do valor do cliente no sistema de Marketing:
• Computar o valor de cada cliente e gerar decisões baseadas em informações;
• Balancear o nível do investimento de Marketing fundamentado nas alterações do ciclo
de vida dos clientes;
• Organizar processos e estruturas centrados nos processos de aquisição, retenção e
vendas casadas, maximizando a lucratividade ao redor do ciclo de vida do cliente;
• Atingir o cliente em todas as suas necessidades, visualizando-o como potencial
consumidor da cesta de produtos e serviços da empresa;
• Utilizar as interações para reforçar relacionamentos e adquirir novos clientes.
Ainda persistem diferentes perspectivas quanto à definição do conceito de contribuição do
cliente ao longo do tempo (FERREIRA; 2007; ROOMER, 2007).
Na esteira das contribuições destes autores, a produção científica relacionada ao tema
apresentou considerável desenvolvimento, surgindo novos modelos e adequações ao modelo
inicial na intenção de aproximá-lo ao universo gerencial e torná-lo aplicável às empresas.
Os modelos apresentados na Tabela 1 representam as principais correntes de pesquisa, de
acordo com as categorias propostas por Jain e Singh (2002).
5 Categoria
Estudo
Modelos de
Estrutural básico
cálculo do
valor vitalício Modelo de migração
de clientes
do cliente
Natureza
do Estudo
Observações
Berger e Nasr (1998)
Modelos baseados no VPL
Dwyer (1997)
Considera a natureza
probabilística do comportamento
de compra do cliente
Modelo para alocação Blattberg e Deighton
de recursos
(1996)
Calcula a distribuição de
recursos que otimiza o valor do
cliente da empresa
Relacionamento com Pfeiffer e Carraway
o cliente
(2000)
Usa Cadeia de Markov
Modelos para Pareto / NBD
análise da
base de
Aplicação expandida
clientes
de Pareto
Shimittlein, Morrison Calcula a probabilidade de um
e Colombo (1987)
cliente na base ainda estar ativo
Reinartz e Kumar
(2000)
Calcula o tempo de
relacionamento que traz lucro
para a empresa onde não há
contato formal
Modelos
Modelo de valor do
Blattberg e Thomas
Distribuição de recursos que
normativos de cliente
(2000)
otimiza o valor do cliente
valor vitalício
Modelo de
Blattberg e Thomas
Indicado para estratégia de
do cliente
precificação dinâmica (1997)
preços
Tabela 1 – Estudos sobre o Valor do Cliente
Fonte: Jain e Singh (2002).
Para Blattberg, Getz e Thomas (2001a), existem cinco estágios de relacionamento com os
clientes. Conhecer os clientes e diferenciá-los de acordo com seu estágio pode favorecer a
alocação efetiva dos recursos de Marketing.
• Prospects: ainda não são consumidores, porém a empresa deve visualizar este grupo
como consumidores iniciais, com o cuidado de estabelecer comunicações relevantes;
• Compradores iniciais: realizaram a primeira compra, entretanto ainda se apresentam
no estágio de análise e precisam avaliar o nível de serviço recebido. Caso suas
expectativas não sejam atendidas, interromperão a relação com a empresa;
• Compradores novos que compram novamente: estes compradores tendem a
estabelecer relação de longo prazo e estão adquirindo confiança na companhia.
Entretanto, se a empresa falhar é provável que desistam do relacionamento;
• Compradores principais: clientes entram neste estágio após repetirem regularmente
compras com a empresa. Ao menos que ocorra algum problema grave, estes clientes
não reavaliarão o nível de serviço recebido. Estes consumidores apresentam o maior
nível de fidelização; curiosamente, as empresas ignoram este grupo (que é o mais
importante para a empresa);
• Desistentes: Diversos fatores podem fazer os clientes desistirem da empresa.
Para gerenciar as mudanças ao nível do cliente, são necessários bancos de dados que
permitam quantificar o valor do cliente. Blattberg, Getz e Thomas (2001a) postulam abaixo a
fórmula de cálculo do valor do cliente.
I
8
i=0
k=1
CE (t)= Σ [N i,t α i,t (S i,t – c i,t ) - N i,t B i, α t + Σ N i,t α i, t ρ i, y+k (S i,t+k – c i,t+k - B i, r,t+k - B i,AO,t+k ) (1/1+d) K]
6 Onde:
CE (t) é o valor do cliente adquirido no período t
N i,t é o número de potenciais clientes no período t para o segmento i
α i,t é a probabilidade de aquisição no período t para o segmento i
ρ i,t é a probabilidade de retenção no período t para o segmento i
B i, α t é o custo por cliente potencial com ações de Marketing cujo objetivo era a
aquisição de clientes no período t para o segmento i
B i,r,t é o custo com ações de Marketing cujo objetivo era a retenção de clientes no
período t para o segmento i
B i,AO,t é o custo com ações de Marketing cujo objetivo era a venda casada de
clientes no período t para o segmento i
Si,t é a receita com vendas de produtos e serviços no período t para o segmento i
c i,t é o custo dos produtos vendidos no período t para o segmento i
I é o número de segmentos
i é a designação do segmento
k é o número de períodos decorridos desde a aquisição
Para Ferreira (2007), a principal limitação dos modelos reside na operacionalização das
variáveis apresentadas pelos autores, que não são definidas claramente. Na mesma linha,
Gupta e Lehman (2005) propuseram a simplificação do modelo de valor do cliente, apontando
para as dificuldades na implantação do conceito. Para facilitar o entendimento e favorecer a
aplicação gerencial da teoria, utilizaram como premissas básicas uma margem de lucro
constante, taxas de retenção constantes e tempo de vida do cliente num horizonte infinito.
Rust, Lemon e Zeithaml (2000) postulam que o valor do cliente da empresa corresponde ao
total dos valores de consumo do cliente ao longo do relacionamento, e nova contribuição de
Peppers e Rogers (2005) apresenta o Método de Retorno sobre Clientes baseado na
quantificação do efetivo valor das ações de Marketing da empresa. O método calcula o fluxo
de caixa adicionado das possíveis variações no valor do cliente, dividido pelo ativo total em
clientes no começo do período; nota-se, entretanto, persistirem as dificuldades operacionais.
Ferreira (2007) desenvolveu um modelo aderente às recomendações de Blattberg, Getz e
Thomas (2001a) utilizando a técnica de modelos lineares hierárquicos (MLH) de estimação da
margem de contribuição e o modelo de Cox para a análise de sobrevivência para a análise do
ciclo de vida dos clientes. O modelo proposto pode ser aplicado a empresas que possuam
banco de dados longitudinais e que se relacionam através de contratos que definem o início e
fim do relacionamento comercial.
Enquanto que nos modelos clássicos de regressão o intercepto e o coeficiente de inclinação
são parâmetros fixos, a técnica de modelos lineares hierárquicos considera que estes são
parâmetros aleatórios e dependentes da influência do nível hierárquico mais alto. Com isso,
evita-se subestimar estímulos semelhantes em indivíduos no mesmo nível, que levariam a
erros de estimativa em razão da ausência de condição de independência (BRYK;
RAUNDENBUSH; 2002).
Na definição dos níveis do modelo utiliza-se a notação abaixo da margem de contribuição do
cliente. Assume-se variação linear da margem em função do tempo decorrido desde o início
do relacionamento comercial. Dessa forma, a equação da regressão para os dados no nível 1 é:
M i   0  1 * T  ei 7 Onde:
 O intercepto β0 é definido como a margem de contribuição esperada no mês de início
do relacionamento.
 A inclinação β1 é definida como a mudança esperada na margem de contribuição do
cliente a cada mês transcorrido do seu relacionamento com a empresa.
 O termo e representa o único efeito associado ao cliente.
O próximo passo no MLH é explicar a variação nos coeficientes β 0i e β 1i através da
introdução de variáveis explicativas no nível do indivíduo, utilizando as características de
cada produto (por exemplo: benefícios oferecidos, taxas, tarifas, etc.).
Nível 2:
 0 j   00   01 * W j  u 0 j 1 j   10   11 * W j  u1 j Onde:
 γ00 é a média atingida pelos produtos que oferecem benefício de posse;
 γ01 é a diferença na média entre produtos com benefício de posse e benefício de uso;
em outras palavras, é a vantagem atingida pelos produtos com benefício de posse;
 γ10 é a média das inclinações da reta margem de contribuição – idade do produto para
os produtos com benefício de posse;
 γ11 é a diferença média entre as inclinações das retas margem de contribuição – idade
do produto com benefício de posse e de uso;
 u0j é o efeito na média do produto J associado à variável Wj;
 u1j é o efeito na inclinação na reta margem de contribuição - idade do produto do
produto J associado à variável Wj.
Além da estimação da margem, é necessário estimar o tempo de relacionamento do cliente
com a empresa. A análise de sobrevivência é utilizada para se calcular a distribuição de
probabilidade associada à longevidade do relacionamento cliente-empresa.
De acordo com Kleinbaum (1995), a técnica analisa o tempo relacionado à ocorrência de um
evento – no caso desta pesquisa, a perda do cliente. A técnica é bastante utilizada nas áreas de
medicina e engenharia, mas ainda tem pouca aplicação na área de Marketing (COHEN, 2004).
Seja T o tempo decorrido até a ocorrência do evento. A Análise de Sobrevivência explica o
comportamento da variável aleatória (T) do cliente que não tenha rompido o seu
relacionamento com a empresa no período t. O modelo de riscos proporcionais de Cox
considera as observações censuradas e variáveis explicativas que preveem a variável T.
De acordo com Kleinbaum (1995), a censura ocorre quando existem informações sobre um
indivíduo durante o período de análise de estudo. O modelo de Cox é considerado robusto
pelo fato de que os resultados obtidos com esse modelo se aproximam muito dos obtidos
através dos modelos paramétricos; é geralmente expresso a partir da função de risco abaixo:
hi (t,X) = h0 (t) * e β 1 * X1 + β2 * X 2 + ...+ βp * Xp
8 Onde:
X (X1, X2, ... , XP) é o vetor das p variáveis explicativas
h0 (t, X) é o risco referencial para o tempo t
p é o número de covariáveis
β (j) é o valor do j ésimo coeficiente da regressão
Xij é o valor do i ésimo caso da j ésima covariável
PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
A coleta de dados consistiu do levantamento de informações internas da companhia, descritas
formalmente e que visavam responder às perguntas de pesquisa.
O estudo se reveste de caráter descritivo, posto que objetive quantificar o valor dos clientes da
empresa X DTVM utilizando um estudo de caso. Cooper e Schindler (2003) enfatizam a
análise contextual do método de estudo de caso através do levantamento de fatos e condições
para a solução de problemas. Embora o estudo de caso seja limitado em relação à sua
generalização, ele tem um papel científico importante na medida em que oferece a
oportunidade de verificação de proposições teóricas, podendo ajudar a validá-las ou levantar
novas hipóteses.
A unidade de análise, definida como o objeto ou entidade sobre a qual se procura obter
informações, são os gestores de fundos de investimento. Como um gestor pode possuir mais
de um fundo com a X DTVM, agruparam-se as empresas e utilizou-se toda a população de
gestores de investimento que possuíram relacionamento com a administradora. Foram
observados ao longo de 60 meses 835 fundos de investimento, distribuídos em um total de
211 gestores independentes.
As variáveis observadas foram compiladas e organizadas para que os dados relativos a cada
produto e cliente pudessem capturar as informações necessárias para estimar o ciclo de vida,
margem, expectativa de vida e comportamento das receitas de cada cliente.
Para estimar o custo de aquisição, foram levantadas as despesas mensais de cinco anos do
Departamento Comercial da empresa quando objetivaram obter novos clientes ou negociar
termos comerciais com clientes atuais. Estes dados foram obtidos internamente através de
relatórios de Vendas no ano de 2010, acrescidos aos custos com salários e benefícios para os
processos de aquisição e manutenção de clientes da empresa.
A variável “Patrimônio Líquido” dos fundos de investimento do estudo é de suma
importância para a construção do modelo, uma vez que a receita gerada pelo fundo de
investimento é diretamente proporcional ao patrimônio em função da remuneração da X
DTVM. A receita é obtida através da taxa de administração e é apresentada através de um
percentual anual que incide sobre o patrimônio líquido de cada fundo, sendo possível também
definir uma remuneração mínima mensal além desta taxa de administração do fundo.
O patrimônio líquido do fundo pode ser afetado pela valorização ou desvalorização da cota,
bem como pela aplicação ou resgate de recursos no fundo, sendo decompostos nestas duas
variáveis na estimação da receita no presente estudo.
Além disso, foi calculada a rentabilidade mensal gerada pela série de cotas do fundo. A série
de rentabilidade possui n-1 observações, uma vez que no primeiro mês ainda não houve
geração de renda para o fundo. O objetivo era estimar se as oscilações na rentabilidade
mantinham alguma relação com o fluxo de captações de fundos (OLIVEIRA; 2005).
9 Blattberg, Getz e Thomas (2001b) definem o custo de retenção como aquele que decorre das
ações de retenção dos clientes atuais. Consideramos neste caso os custos relacionados na
renegociação dos termos comerciais envidados pela empresa para evitar a perda de clientes.
O Valor Presente Líquido (VPL) corresponde aos fluxos futuros de caixa, descontados do
valor presente dos custos de investimento e trazidos a valor presente pela taxa de desconto ou
custo de oportunidade (MYERS; BREALEY, 2003).
Peppers e Rogers (2005) postulam que a taxa de desconto deve levar em conta o custo de
capital da empresa, as tendências gerais da economia e a inflação esperada. Em linha com esta
recomendação, foram realizadas consultas para avaliar a taxa de retorno praticada pela
companhia. Consultados os principais executivos da empresa X DTVM – entre eles o
Presidente e o Diretor Financeiro -, decidiu-se utilizar a taxa de 21% ao ano neste estudo.
Durante a pesquisa houve censura das informações dos clientes, que correspondem aos fundos
que permaneceram ativos após o término do período de observação.
Para a análise descritiva dos dados, transformação das variáveis e desenvolvimento da análise
de sobrevivência utilizou-se o SPSS v. 13. Para o desenvolvimento do modelo linear
hierárquico, utilizou-se o software WSTATA.
RESULTADOS
Análise de Sobrevivência
Como os clientes passam por ciclos de relacionamento com a empresa, um objetivo
empresarial é a busca do prolongamento deste relacionamento ao longo do tempo.
Tradicionalmente, as pesquisas na área colocaram ênfase no conceito de retenção de clientes
ao longo de um período arbitrário – por exemplo, mês ou ano. Entretanto, considera-se que a
manutenção em atividade do cliente não se restringe a um período específico e sim no
contexto do relacionamento total entre o cliente e a empresa, sendo neste caso fundamental
considerar os distintos ciclos de vida do cliente.
Conforme apresentado por Kleinbaum (1995), existem diversos modelos e ferramentas para
analisar a função de sobrevivência. Ferreira (2007) utilizou o modelo de riscos proporcionais
de Cox que considera as variáveis explicativas da variável dependente (tempo) para estimar a
função de sobrevivência. Em razão das variáveis relevantes terem sido descritas
longitudinalmente, no presente estudo utilizou-se o estimador de Kaplan-Meier (1958).
A Figura 1 ilustra a função de sobrevivência dos clientes da X DTVM SA e a probabilidade
do cliente manter o relacionamento comercial ao longo do tempo.
Figura 1 – Probabilidade de Sobrevivência ao longo de 60 meses
Fonte: Elaboração dos autores
10 Valor Vitalício do Cliente e Valor do Cliente
O Modelo Linear Hierárquico foi utilizado para analisar o comportamento da receita gerada
por cada cliente. O MLH permite que a variância do construto analisado seja explicada
através de variáveis preditoras incluídas em diferentes níveis, sendo possível identificar a
proporção em que cada nível explica a variância total.
Para quantificar o Valor Vitalício de cada cliente, utilizou-se a função de sobrevivência
associada que fornece a probabilidade do cliente ter relacionamento comercial naquela
unidade de tempo, combinado com o modelo linear hierárquico utilizado para a previsão da
receita e com a taxa de desconto aplicada.
A equação do Valor Vitalício do Cliente até o período t é a seguinte:
T
VVC k (T) = Σ S t * Rec k * (1+r) -1
t=0
Onde,
VVC k = É o Valor Vitalício do Gestor k.
S (t) = Função de sobrevivência para o tempo t.
Rec k = É a receita estimada pelo Modelo Linear Hierárquico do gestor k.
r = Taxa de desconto da empresa X DTVM.
A Tabela 1 apresenta os resultados do MLH.
Parte fixa
000
Parte aleatória
Gestor
Fundo
Tempo
Coeficiente
Erro padrão
4.194,4
Variância
0,4143
1,1510
0,5148
71,4
%
19,9%
55,3%
24,8%
Tabela 1 – Coeficientes
Fonte: Elaboração dos autores
De acordo com os resultados da tabela acima, os três níveis do MLH são representativos para
explicar a variabilidade da receita da empresa. As diferenças entre gestores explicam 19,9%
da variância total. As diferenças entre fundos respondem por 55,3% da variância e 24,8% da
variância é explicada pelo efeito do tempo. A receita média por cliente é R$ 4.194/mês.
Valor Vitalício dos Clientes
A partir do Valor Vitalício de cada cliente (VVC k) é possível obter o Valor dos Clientes da
empresa X DTVM (VC), que consiste na soma de todos os valores vitalícios dos clientes,
conforme dispõe a fórmula abaixo:
N
VC = Σ VVC k
k=0
11 Aplicamos o modelo de Valor Vitalício do Cliente para todos os gestores observados e
encontramos os valores da Tabela 2 abaixo:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
679342
636417
494227
487014
421247
407945
375208
357624
313732
308829
303608
301658
299964
233090
228998
225852
212724
174502
171764
166579
161518
160873
149417
143210
140759
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
139629
136654
135124
134600
133570
132376
124521
117382
115562
112789
110945
102709
102200
100554
100281
99221
98797
96611
95287
94963
87000
85870
54580
82629
82196
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
81832
79515
78829
78501
76202
76147
75259
74715
739263
73471
72511
72463
68929
65928
65489
64918
63379
60977
60872
60329
57963
57711
56613
55879
55619
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
54327
53449
53402
53039
52279
50236
50013
48627
47781
43853
46665
46636
46333
46303
46184
44998
44287
44112
43896
42054
41865
41285
39970
39952
39313
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
38288
38002
37412
36730
35962
35533
36165
34443
34337
33954
33766
33510
33465
31174
30676
30191
30186
28834
28668
27872
27666
27404
26789
26178
26120
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
25940
25760
25696
25525
25524
25117
23767
23763
23713
22646
22607
22284
21890
21587
21290
20894
20540
20256
20075
19975
19301
18417
18390
18363
18268
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
16038
15990
15932
15735
14053
13933
13833
13612
13512
13495
13394
13181
13091
12971
12966
12954
12917
12765
12760
12558
12450
12371
12050
Tabela 2 – Valor Vitalício dos Clientes da X DTVM SA
Fonte: Elaboração dos autores
Avaliação do Poder de Previsão do Modelo
Para avaliar o poder de previsão do modelo, foram comparados os valores estimados no
modelo linear hierárquico com os valores reais das receitas dos clientes. Para tanto, os valores
observados foram divididos em cinco quintis. Segundo Ferreira (2007), se o modelo não tiver
poder de previsão, os valores da diagonal principal deverão se aproximar de 20%.
De acordo com os resultados obtidos, pode-se notar pela Tabela 3 que 28,9% dos clientes no
primeiro quintil da receita foram corretamente classificados. Da mesma forma, no quinto
quintil 30,1% dos clientes com as maiores receitas foram classificados adequadamente.
Este resultado sugere que — a despeito de alguma limitação da previsibilidade do modelo
construído no que se refere a indicadores relativos à explicação da variância - observa-se que
os valores extremos de margem estão direcionalmente corretos. Este resultado é relevante
quando se considera a importância nas estratégias de Marketing de distinção entre os clientes
mais representativos e os menos representativos.
12 Margem Calculada
 600
601,00 1.317,00
1.318,00 2.200,00
2.201,00 4.993,00
 4.994,00
Total
Margem Observada
1.076,00 - 1.402,00 1.403,00 – 1.758,00 1.759,00 - 2.302,00
1.075,00


2.303,00 Total
# Registros
644
528
404
367
289
2.232
Percentual
28,9%
23,7%
18,1%
16,4%
12,9%
100%
20,5%
% do Total
5,9
4,9%
3,7%
3,4%
2,7%
# Registros
536
525
451
367
240
2.119
Percentual
25,3%
24,8%
21,3%
17,3%
11,3%
100%
% do Total
4,9%
4,8%
4,1%
3,4%
2,2%
20%
# Registros
382
445
437
535
376
2.175
100%
Percentual
17,6%
20,5%
20,1%
24,6%
17,3%
% do Total
3,5%
4,1%
4%
4,9%
3,5%
20%
# Registros
296
401
405
468
606
2.176
100%
Percentual
13,6%
18,4%
18,6%
21,5%
27,8%
% do Total
2,7%
3,7%
3,7%
4,3%
5,6%
20%
# Registros
331
319
423
447
654
2.174
100%
Percentual
15,2%
14,7%
19,5%
20,6%
30,1%
% do Total
3%
2,9%
3,9%
4,1%
6%
20%
# Registros
2.189
2.218
2.12
2.184
2.165
10.876
Percentual
20,1%
20,4%
19,5%
20,1%
19,9%
100%
% do Total
20,1%
20,4%
19,5%
20,1%
19,9%
100%
Tabela 3 - Avaliação do Poder de Previsão do Modelo Linear Hierárquico
Fonte: Elaboração dos autores
CONCLUSÕES
Considerados os objetivos iniciais, o presente trabalho aplicou empiricamente o modelo de
Valor Vitalício a uma instituição financeira. A função de sobrevivência apresentou-se útil no
cálculo da probabilidade dos clientes manterem relacionamento e foi utilizado o modelo linear
hierárquico para previsão de receitas dos clientes.
Cabe destacar que podem ocorrer dois tipos de erro no cálculo do valor vitalício do cliente
utilizando o comportamento passado dos clientes para previsão de comportamento
(BLATTBERG; MATHOUSE, 2005). O primeiro tipo de erro é o chamado falso positivo, no
qual o cliente médio é apontado como de grande valor. O segundo é chamado de falso
negativo, que corresponde ao cliente de grande valor que é considerado um cliente médio.
Para estes autores, no caso do falso positivo a empresa perderá os investimentos feitos; no
caso do falso negativo os prejuízos serão maiores em função da perda do cliente. Posto de
outra maneira, segundo regra utilizada pelos praticantes de mercado, a maioria dos melhores
clientes está mal classificada e não recebe o tratamento devido (falso negativo) e uma
pequena parte dos clientes normais recebe tratamento especial (falso positivo).
Os autores reforçam a importância de identificar estes efeitos e usar com cautela as previsões
baseadas no comportamento histórico de clientes, evitando investir recursos significativos em
clientes com contribuição baixa.
É importante destacar que a previsibilidade do modelo foi limitada pela ausência de variáveis
independentes que pudessem explicar o comportamento da receita. Novos estudos poderiam
utilizar os métodos aqui discutidos com outras variáveis na busca de melhores resultados.
IMPLICAÇÕES GERENCIAIS
Ferreira (2007) afirma que é comum verificar nas empresas a tendência de dar foco a uma
visão de curto prazo. Um efeito indesejado desta visão é que ela possivelmente leva a
13 decisões que podem comprometer os resultados e a sustentabilidade da empresa no longo
prazo. Dessa forma, obter a visão do Valor do Cliente constitui um diferencial competitivo
para a organização, por permitir o acompanhamento da estratégia de Marketing. Para tanto, é
necessário assegurar que o cálculo do Valor Vitalício e do Valor do Cliente seja calculado
rotineiramente.
É relevante notar a importância deste conceito tanto para a atuação gerencial quanto para os
investidores, que podem utilizar estas técnicas de valoração para administrar o relacionamento
da empresa com seus clientes, o ativo mais importante da companhia.
Uma importante implicação gerencial dos resultados apontados neste trabalho diz respeito às
estratégias de segmentação dos clientes da companhia em diferentes níveis. Por exemplo,
Cohen (2004) defende que a segmentação da base de clientes seja realizada segundo a
lucratividade e a probabilidade de perda do cliente. A alta propensão de cancelamento de
clientes de alta rentabilidade deve receber toda a atenção e justifica investimentos de
marketing em ações de retenção. Analogamente, a empresa deve utilizar ações de manutenção
de clientes com baixa propensão ao cancelamento e alta lucratividade.
Por outro lado, devem-se considerar ações de rentabilização (como por exemplo, oferta de
vendas casadas e renegociação dos termos) aos clientes com baixa propensão ao
cancelamento e baixa lucratividade. Por fim, clientes com baixa lucratividade e propensão ao
cancelamento podem ser administrados, não justificando necessariamente ações de retenção
por parte da empresa.
DIRECIONAMENTO PARA PESQUISAS FUTURAS
Conforme observado ao longo do estudo, não há consenso sobre a teoria do valor vitalício do
cliente e valor do cliente; muitos são os autores que propõem modelos para mensurar estes
construtos, sendo necessário o desenvolvimento da teoria para que o conceito possa ser mais
facilmente entendido pela comunidade acadêmica e pelos praticantes.
Isto posto, um importante direcionamento futuro é a avaliação profunda das diferenças entre
as teorias existentes e uma discussão sobre os caminhos comuns para o alinhamento entre
estas vertentes. Convém destacar que alguns estudos já iniciaram esforços de
desenvolvimento teórico nesta direção (KUMAR; GEORGE, 2007; PFEIFER; BANG, 2005;
JAIN; SINGH, 2002). Entretanto, muito ainda precisa ser explorado antes que o tema alcance
status de teoria estabelecida.
Os modelos propostos de cálculo do Valor Vitalício do Cliente apresentam lacunas
operacionais, como por exemplo, a previsão de frequência e valor das transações futuras.
Por fim, autores como Roomer (2007) e Adam (2004) consideram que os fluxos de caixa
futuros da técnica de Valor Presente Líquido (VPL) não contemplam o ambiente de risco
futuro, postulando o uso do conceito de Opções Reais no cálculo do Valor Vitalício e Valor
do Cliente.
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