Capítulo 8. Sistemas de Serviço

Supervisores: Claudio Santos Pinhanez, Carlos Humes Jr.
Autores: Christian Danniel Paz Trillo, Eduardo Cotrin Teixeira, Marcelo Dutra Ös
Colaboradores: Ricardo Guimarães Herrmann, Crhistian Noriega, Daniel Baptista Dias, Igor dos Santos Montagner, José David Fernández Curado, Marcel Kania, Marcos Takechi Hirata, Mauro Carlos Pichiliani, Reginaldo do Prado, Ricardo Augusto Teixeira de Souza, Ricardo Guimarães Herrmann

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1. Introdução

Uma das maiores dificuldades atualmente existentes relacionadas ao tema Serviços é propriamente a sua definição. O que se encontra na vasta bibliografia sobre o assunto são definições que geralmente levam em conta um aspecto ou caracterísitica principal que o autor em questão acredita ser a mais importante.

Tentando consolidar os diferentes aspectos e características de serviços, um artigo de Sampson e Froehle [49] busca estabelecer uma Teoria Unificada de Serviços (Unified Services Theory (UST)), sendo que até então as tentativas de classificação não eram suficientes. Segundo essa teoria unificada de serviços:

  • "Serviço é algo que é entregue ao usuário sendo que o mesmo participa do processo de produção do mesmo".

Podemos então adotar a definição acima como sendo a mais aceita entre os estudiosos do termo.

Além disto, os autores identificam algumas propriedades de serviços que são bastante elucidativas no dia-a-dia e ajudam a identificar melhor os casos onde os mesmos são utilizados:

  • Heterogeneidade
  • Intangibilidade
  • Perecibilidade
  • Simultaneidade

Dentro de um contexto de mercado, o conceito de serviços ganha uma conotação especial. Vargo e Lusch [60] propuseram um novo foco para a economia de mercado incorporando a ela o estudo de serviços, o que transformou radicalmente a área. Inicialmente, esta Mercadologia baseava-se em um modelo de câmbio herdado da Economia, que tinha uma lógica dominante baseada na troca de "bens", normalmente produtos manufaturados e tangíveis, onde o foco estava primariamente no aumento da eficiência da produção. Essa lógica passou por transformações, sob a nova perspectiva de que a provisão de serviços é mais fundamental para a economia que o setor de manufaturados, e os autores propõem nesse artigo que a atenção deve estar em:

  • Recursos intangíveis, ao invés de tangíveis. Habilidades especializadas, conhecimento e processos ganharam mais atenção e devem ser a nova unidade de análise. Há ainda o desafio de gradualmente fazer com que serviços sejam vistos sob a mesma ótica de percepção de qualidadade de produtos por parte do público geral.
  • Co-criação de valor, ao invés de valor embarcado. Neste novo cenário, produtor e consumidor colaboram para o desenvolvimento de produtos e serviços, diferentemente do que ocorre no cenário unilateral tradicional.
  • Relacionamentos, ao invés de transações. A provisão de serviços e co-criação de valor implicam que relacionamentos sejam estabelecidos. O objetivo está em criar bons e duradouros relacionamentos para que os benefícios sejam mútuos. Um exemplo advindo da era pré-industrial é citado no artigo, onde cavaleiro e ferreiro discutiam o projeto de armaduras.

No limite, alguns autores entendem que mesmo todos os produtos manufaturados são na verdade serviços, pois, em última análise, o que eles oferecem é um serviço. Por exemplo: um carro, apesar de ser considerado tradicionalmente como um bem manufaturado, tem como finalidade última o oferecimento do serviço de levar uma pessoa de um ponto a outro. Apesar desta visão ser extrema, ela é útil ao entendimento do momento que vivemos atualmente, de uma mudança muito radical no modo como enxergamos tanto a produção como o consumo de bens e serviços em geral.

Definido o termo "serviços", pode-se efetuar a conceituação de Sistemas de Serviços, que é basicamente um conjunto de pessoas, tecnologias, organizações e informações compartilhadas (linguagens, leis, medições e métodos), com a capacidade de criar e entregar valor aos provedores, usuários e entidades, através de serviços. [9]

O menor Sistema de Serviço é uma pessoa, conectada ao seu sistema interno e cognitivo. O maior deles é a própria economia global, onde várias entidades, organizações, pessoas, oferecem e consomem serviços umas das outras em distintas localidades, tempos e ambientes.

2. Fundamentos

Nesta seção apresentaremos os principais componentes dos sistemas de serviço segundo a proposta de teoria unificada [49]. São estes componentes: inputs, customers e processo de produção. Além disso destacamos o tema de qualidade de serviço como um aspecto transversal à teoria de serviços e que afeta de forma direta os aspectos de modelagem e simulação.

2.1. Inputs

Uma Input (entrada) é definida por Sampson e Froehle em [49] como "algo a ser colocado ou gasto em um sistema para a obtenção de um resultado ou saída". Em processos, a entrada pode variar muito, sendo que um tipo importante é o customer input, que é definido como o input que o cliente insere no processo e pode ser classificado em três tipos: o próprio cliente, seus pertences ou materiais tangíveis e informações:

  • O input do próprio cliente é tanto a presença física do cliente durante o serviço como a contribuição feita em sistemas em que há co-produção.
  • O input relativo a pertences do cliente trata de serviços que agem em objetos pertencentes ao cliente sem que seja necessária a presença dele, como serviços de manutenção de eletrônicos ou serviços que recebem e enviam pedidos via correio.
  • O terceiro input é relativo a informações que o cliente deve fornecer e que são essenciais para a realização do serviço.

É importante notar que o input do cliente é relativo ao processo de produção do serviço e é específico para o atendimento de um usuário único. Isto significa que, por exemplo, uma pesquisa de mercado feita com diversos clientes não possui customer input pois, apesar dos clientes darem opiniões e feedback sobre um serviço ou produto, este envolvimento não é essencial para o atendimento das necessidades de um cliente em específico (ou seja, o fato de que um cliente respondeu a uma pesquisa desejando que um produto ou serviço tenha certas características não implica que suas sugestões serão incorporadas quando ele for usar o produto/serviço). Outro exemplo é a escolha de um produto para compra: apesar de haver um envolvimento na seleção do produto, não há input na produção do produto.

2.2. Customers

Um "customer" (cliente) no contexto de um sistema de serviço pode ser definido, ainda segundo Sampson e Froehle [49] como:

"Os indivíduos ou entidades que determinam se um provedor de serviços deve ou não deve ser compensado pela produção".

Por esta definição, podemos perceber que o cliente tem mais poder do que somente o poder de comprar/requisitar o serviço, mas também pode tomar outras decisões que definirão se o serviço é passível de compensação. Outro detalhe importante é que a figura do cliente não é única, ou seja, o cliente pode ser mais de uma pessoa / entidade, fazendo com que as decisões que afetem o serviço possam ser mais complexas.

Por exemplo, uma pessoa ao solicitar uma consulta médica através de um convênio, toma a decisão de fazer a consulta e definir se a consulta foi satisfatória ou não, enquanto o convênio entra com a decisão de pagar a consulta, podendo não pagar a consulta, ou pressionar o médico que realizou a consulta por melhores serviços, caso receba um feedback ruim do paciente.

É importante notar que nem todos os clientes estão em posição equivalente na decisão de compensação. Podem haver, inclusive, clientes indiretos, que são entidades que o cliente principal deseja satisfazer e cujas características influenciam de alguma maneira na decisão de compensação pelo serviço. A identificação de quem é o cliente em um serviço é uma etapa essencial neste cenário.

Um exemplo muito bom dado em [49] e que ilustra os dois pontos acima é o de um serviço prestado por uma emissora de rádio. O serviço prestado é a transmissão de rádio, que é a exposição de anúncios entre músicas e notícias. A compensação pelo serviço de transmissão de rádio é feita pelos anunciantes, que são o cliente principal do serviço. Os ouvintes, apesar de não terem o poder de decisão sobre a compensação nem oferecerem input na produção, são clientes indiretos, pois determinam, indiretamente, se a rádio deve ser compensada pelos serviços prestados. Assim a rádio pode preparar-se para a produção ao adquirir conteúdo interessante para seus ouvintes, mas só pode produzir(produzir receita) quando recebe anúncios de seus clientes.

Nesse caso, os clientes não podem decidir se a ráio deverá ser paga ou não, mas influênciam diretamente no valor que a rádio pode cobrar por sua propaganda, pois o valor de uma rádio conhecida, como meio de divulgação, é maior que o valor de uma rádio desconhecida, e esse valor depende exclusivamente de quantas pessoas decidem ouvir essa rádio.

2.3 Processo de Produção

Em um processo de produção, um processo é uma sequência de etapas, enquanto a produção é a modificação do input de uma maneira que cria valor ao consumer. Existem processos que são necessários para a execução de um processo de produção mas que por si só não criam valor ao consumer. Este processos são chamados de processos de suporte e normalmente não recebem input do consumer e podem ser executados de forma independente.

De acordo com Sampson e Froehle [49], a classificação de empresas ou indústrias como serviços não é muito generalizada e pode levar a confusões ou enganos. Por isso os autores consideram como foco da análise o processo de produção, e que empresas ou indústrias são formadas por uma séries de processos, sendo que alguns podem ser processos de produção de serviços e outros não.

A principal consequência desta análise é que é considerado um processo de serviço todo processo que recebe input do consumer de uma maneira significativa, lembrando que o input deve fazer parte da produção de um output que é específico para cada consumer. Em processos de manufatura, o consumer pode dar opiniões e contribuir com idéias para a criação de um produto, porém a participação individual de cada indivíduo é somenta na seleção e consumação do output.

2.4. Qualidade de serviço.

A qualidade nos sistemas de serviço é um tema bastante abordado na literatura. A vertente mais relevante aborda o tema de qualidade definindo alguns gaps ou buracos nas etapas e nos componentes da prestação de serviço. Estes gaps são os que não permitem que o provedor de serviço tenha uma visão completa da satisfação do cliente, como pode ser visto na Figura 1.
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Figura 1. Interação dos gaps na percepção de qualidade de serviço. Fonte: http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=867721&show=html.

Este modelo de gaps é conhecido como ServQual [43], e os gaps são explicados a seguir [63]:

  1. O gap do cliente: é a diferença entre as expectativas que o cliente tem sobre o serviço e o serviço que ele percebe que recebeu.
  2. O gap do provedor: são os espaços que tem que ser preenchidos para prestação completa e satisfatória do serviço.
    1. Listening gap: é a diferença entre as expectativas do cliente e o que a empresa percebe como expectativas do cliente.
    2. Gap de Padrões de Design e Performance: o design pobre dos serviços e a falta de padrões de serviço projetados com a participação do cliente estabelecem uma diferença entre os padrões de serviço esperados pelo usuário e a percepção que os gerentes têm das expectativas do cliente.
    3. Gap na execução do serviço: é a diferença entre os padrões de serviço esperados pelo usuário e a própria execução do serviço. Isto pode ser ocasionado tanto por falhas na execução do serviço por parte dos empregados quanto por falhas no atendimento da demanda. Além disso, a percepção do usuário pode ser ruim por causa de problemas com terceiros, como serviços de entrega, de suporte terceirizados ou franquias.
    4. Gap na Comunicação: é a diferença entre o serviço executado e a comunicação externa com os clientes. Isto pode ser causado por problemas no marketing e comunicação da empresa, oferecendo mais do que deveria, ou a preços altos que não se encaixam com o valor percebido pelo cliente.

3. Classificação

No estudo de sistemas de serviço é importante entender as características dos sistemas de serviço através da classificação dos atos de serviço. Na primeira parte desta seção, vemos a divisão das atividades econômicas em bens e serviços, e como isso é utilizado na criação de indicadores econômicos, apresentando o caso do Brasil. Na segunda parte, apresentamos duas divisões de atividades de serviço, particularmente interessantes do ponto de vista da criação de sistemas computacionais.

3.1. Divisão das atividades econômicas.

A necessidade de dividir a produção econômica em bens e serviços não é recente, principalmente com relação à definição de serviço. Em 1933, Fisher classificou as atividades econômicas em três setores, a citar: primário, caracterizado pela agricultura; secundário, formado pela indústria; e terciário, envolvendo as demais atividades que não enquadravam nos dois primeiros setores [16]. No ano de 1957, Clark adotou o termo serviços para designar o terceiro setor [13], que passou a ser empregado no domínio da produção econômica.

No Brasil, há uma tabela contendo descrições para as atividades econômicas, denominada CNAE (Classificação Nacional de Atividades Econômicas), que especifica bens e serviços. Tal tabela foi elaborada por meio de representantes da União, Estados e Municípios, que atuaram na Subcomissão Técnica da CNAE, vinculada a Comissão Nacional de Classificação (CONCLA), contando também com a coordenação da Receita Federal e orientação do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).

A tabela CNAE foi instituída pela publicação no Diário Oficial da União - Resoluções IBGE/CONCLA nº 01, de 04 de setembro de 2006 [26], e nº 02, de 15 de dezembro de 2006 [27], sofrendo alterações no decorrer do tempo. Com relação aos serviços, na versão 2.0 da tabela, as atividades foram classificadas em segmentos conforme as finalidades de uso, descritas da seguinte forma [28]:

  • Serviços prestados às famílias: serviços de alojamento; de alimentação; atividades culturais, recreativas e esportivas; serviços pessoais; e atividades de ensino continuado;
  • Serviços de informação e comunicação: telecomunicações; tecnologia da informação; serviços audiovisuais; edição e edição integrada à impressão; agências de notícias e outros serviços de informação;
  • Serviços profissionais, administrativos e complementares: serviços técnico-profissionais; aluguéis não imobiliários e gestão de ativos intangíveis não financeiros; seleção, agenciamento e locação de mão de obra; agências de viagens, operadores turísticos e outros serviços de turismo; serviços de investigação, vigilância, segurança e transporte de valores; serviços para edifícios e atividades paisagísticas; serviços de escritório e apoio administrativo; e outros serviços prestados principalmente às empresas;
  • Transportes, serviços auxiliares dos transportes e correio: transporte ferroviário e metroferroviário; transporte rodoviário de passageiros; transporte rodoviário de cargas; transporte dutoviário; transporte aquaviário; transporte aéreo; armazenamento e atividades auxiliares dos transportes; e correio e outras atividades de entrega;
  • Atividades imobiliárias: compra e venda de imóveis próprios; intermediação na compra, na venda e no aluguel de imóveis;
  • Serviços de manutenção e reparação: manutenção e reparação de veículos automotores; manutenção e reparação de equipamentos de informática e comunicação; e manutenção e reparação de objetos pessoais e domésticos;
  • Outras atividades de serviços: serviços auxiliares da agricultura, pecuária e produção florestal; serviços auxiliares financeiros, dos seguros e da previdência complementar; e esgoto, coleta, tratamento e disposição de resíduos e recuperação de materiais.

É importante ressaltar que este tipo de divisão, pelo setor econômico da atividade de serviço é menos relevante para os aspectos tecnológicos do que para os aspectos econômicos.

3.2. Classificação das Atividades de Serviço.

Apresentamos aqui dois enfoques para classificação de serviços: pela natureza do ato do serviço [34] e pelo nível de contato com o consumidor [53].

3.2.1. Classificação pela natureza do ato do serviço.

Esta classificação, divide os tipos de serviço em dois eixos:

  • Natureza do ato do serviço:
    • Ações tangíveis.
    • Ações intangíveis.
  • Receptor direto do serviço:
    • Pessoas.
    • Coisas.

Assim, a classificação pode ser vista de forma gráfica na Figura 2.

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Figura 2. Classificação de Sistemas de Serviço 34.

A seguir uma explicação de cada um dos quadrantes:

  • Ações tangíveis em pessoas: Representam serviços tangíveis executados sobre os consumidores, como transporte e alimentação, os quais utilizam objetos tangíveis ou alteram de forma visível o estado das pessoas sob as quais os serviços são aplicados. Alguns exemplos são os cuidados com a saúde e o transporte público.
  • Ações tangíveis em bens: São os serviços executados sobre as propriedades dos consumidores. Alguns exemplos são o transporte de bens e conserto de veículos.
  • Ações intangíveis em pessoas: São serviços nos quais o consumidor participa diretamente, mas o seu estado físico não é diretamente afetado, e sim a sua mente (conhecimento, preferências). Alguns exemplos deste tipo de serviço são: publicidade, educação e lazer.
  • Ações intangíveis em bens: São serviços sobre bens do consumidor, mas que não alteram o bem, mas adicionam valor através de serviços intangíveis. Exemplos disto são os seguros de automóveis e os serviços de banca.

É possível identificar que cada classificação de serviço segundo esta definição, possibilita e requer diferentes níveis de participação de sistemas computacionais. Para citar alguns exemplos, serviços a distância (Ensino a distância, Internet Banking) são possíveis no quadrante das ações intangíveis. Já os serviços que requerem ações tangíveis precisam de sistemas que gerenciem filas de espera e qualidade de atendimento. Ações em bens no entanto, podem ser beneficiadas utilizando sistemas de coleta de objetos, evitando que o consumidor precise levar os seus bens até o centro de prestação de serviços.

3.2.2. Classificação pelo nível de contato com o consumidor.

Neste modelo de classificação, os autores propõem um paralelo com o volume de usuários atendidos pelo serviço, propondo os seguintes níveis:

  • Serviços profissionais: Organizações com um número relativamente baixo de transações, que oferecem serviços especializados e customizados, com um tempo relativamente alto de execução do serviço.
  • Serviços de massa: Um número de transações alto, com tempo de contato curto e pouco nível de customização. O valor agregado está mais no produto do que no serviço.
  • Lojas de serviço: São os tipos de serviço que estão entre os extremos propostos pelos outros dois níveis.

Esta classificação pode ser vista na Figura 3. A seguir apresentamos alguns exemplos de serviços e como eles se encaixam dentro da classificação:

  • Ensino: Instituições de ensino devem ser vistas como serviços profissionais, mas alguns modelos de ensino chegam a estar mais próximos ao modelo de lojas de serviço, na medida em que a customização é reduzida e o tempo de contato é reduzido.
  • Internet Banking: Em geral podem ser vistos como serviços de massa, sendo que alguns serviços premium tentam ser vistos pelos clientes como serviços profissionais, chegando a ter consultores online disponíveis para esse tipo de clientes.
  • Fast-Food: São serviços de massa.
  • Companhias aéreas: em princípio são lojas de serviço, pois o serviço não é altamente customizado, e o nível de transações é moderadamente alto. No entanto, as linhas aéreas de baixo custo buscam baixar os seus preços cobrando por cada "degrau" a mais de customização.
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Figura 3. Classificação de Sistemas de Serviço 53.

Mais uma vez, podemos observar que cada nível de serviços requer características diferentes de sistemas computacionais para tal suporte. Desde sistemas inteligentes para ajudar a customizar os serviços profissionais, até sistemas distribuídos suportando grandes volumes de transações nos serviços de massa.

Na seção seguinte, vemos uma tecnologia de sistemas de serviço que pode ser aplicada em todos os níveis de classificação descritos nesta seção, mas que é importante porque nas últimas décadas aparece como uma das principais forças de trabalho e que emprega milhões de pessoas no mundo todo.

4. Call Centers

4.1. Introdução

Call Centers são um exemplo clássico de sistemas de serviço, e já são uma realidade mundialmente difundida. Em 2006, Call Centers já empregavam em torno de 6 milhões de pessoas somente na América do Norte, com gastos com pessoal em torno de 100 bilhões de dólares anuais.[35]
Um Call Center é, basicamente, um serviço disponível pelo telefone [37]. A princípio, através de um Call Center, o cliente pode obter, requisitar, alterar ou cancelar os serviços que recebe de uma determinada companhia. Segundo Mandelbaum [37], o número de empregados na indústria de Call Center já ultrapassa a quantidade de empregados no setor da agricultura.
Do ponto de vista do marketing, um Call Center pode ser encarado como uma convergência de vários canais de comunicação com o mercado, abrangendo os mecanismos responsáveis pelo contato com cliente e o gerenciamento deste contato.
O que antes existia apenas como telemarketing, agora aparece como uma nova forma de lidar com a comunicação cliente-empresa, unindo um conjunto de recursos tecnológicos para permitir a entrega de serviços via telefone, com um operador interagindo com os clientes.
Segundo Gans [21], basicamente um Call Center é constituído por um conjunto de recursos (computadores, equipamentos de telecomunicação e agentes) que permitem a prestação de serviços via telefone. O ambiente de trabalho mais comum de um grande Call Center é ilustrado na Figura 4, e geralmente é caracterizado por grandes salas com vários cubículos semi-abertos, cada um com um terminal de computador, com pessoas com fones de ouvido sentadas fornecendo serviços em grande escala para os clientes que entram em contato.

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Figura 4: Ambiente de trabalho de Call Center (Fonte: Web - Imagens Royalty Free)

4.2. Caracterização

Nos Call Centers tradicionais, os atendentes das chamadas são chamados de CSR-Customer Service Representatives (Representantes de Serviços aos Clientes), ou simplesmente "operadores". Para apoio do trabalho dos operadores, no final da década de 80 começa a ser utilizada a tecnologia CTI-Computer Telephony Integration (Integração Computador-Telefonia) que integra os equipamentos de telecomunicação ao computador, fazendo o gerenciamento e distribuição das ligações para os operadores e grupos de atendimento. A tecnologia CTI trouxe os equipamentos IVR-Interactive Voice Response (Resposta Interativa de Voz) possibilitando o processamento automático de pedidos e a gestão das chamadas tefonicas. O uso de IVRs nos serviços de apoio telefônico permitiu aos clientes interagir com menus e obter informações sobre os seus serviços. Esta tecnologia tornou o atendimento mais rápido e mais eficiente, permitindo encaminhar o cliente para grupos de assistentes especializados em determinados assuntos.
Desde então, adicionalmente aos serviços prestados pelos CSRs, é comum Call Centers usarem IVRs (também chamados de VRUs-Voice Response Units ou Unidades de Resposta de Voz). Estes computadores especializados colocaram os clientes em posição de comunicarem suas necessidades e se "auto-atender". Clientes interagindo com um IVR usam seus teclados de telefone ou a própria voz para fornecer informação, como números de conta ou indicadores do tipo de serviço desejado. Como resposta, o IVR usa voz sintetizada ou gravada para reportar informações como saldos bancários ou horários de partida de vôos. IVRs também podem ser usados para controlar os computadores do Call Center para fornecer serviços simples, como transferência de fundos entre contas de banco. [21]

4.3. Categorização

Segundo Gans [21], a classificação dos tipos de Call Centers pode ser feita a partir de muitas dimensões, pois as funções que eles fornecem são altamente variadas: vão de serviços ao cliente, help desk e serviços de emergência, até telemarketing e recebimento de pedidos. Além disso, Call Centers variam muito em tamanho e dispersão geográfica, indo desde centros pequenos com poucos operadores recebendo ligações locais, até grandes centros nacionais e internacionais nos quais centenas ou milhares de agentes estão permanentemente ao telefone.
Em termos de dispersão, o avanço das tecnologias de informação e telecomunicações permite a um Call Center ser a presença virtual de operações dispersas geograficamente. Isto abrange desde pequenos grupos dentro de centros de grande porte conectados através de vários continentes, até grandes grupos de operadores individuais trabalhando a partir de pequenos escritórios.
A organização do trabalho também pode variar muito. Quando o nível de habilidade requerida para atender as chamadas é baixo, um centro pode fazer treinamento conjunto de todos os empregados para atender qualquer tipo de chamada, e as chamadas podem ser tratadas conforme vão chegando (FCFS-First Come, First Served). Em configurações que requerem operadores com habilidade mais refinada, cada operador deve ser treinado para atender somente um certo tipo ou classe de chamada, e um "roteamento baseado em habilidade" deve ser usado para rotear as chamadas para os operadores apropriados. Assim, a estrutura organizacional de um Call Center pode variar de algo totalmente uniforme, onde todos os agentes atendem todas as chamadas; até algo multi-camada, onde cada camada representa um nível de habilidade, e os clientes são transferidos através de muitas camadas até terem seus pedidos atendidos.
Uma característica central de um Call Center é o tipo de tráfego que ele trata, podendo ser de entrada ou de saída. Call Centers de entrada tratam recebimento de chamadas, que são iniciadas de fora do Call Center, solicitando algum serviço. É o tipo mais comum, que fornece serviços como suporte ao cliente, serviços de help desk, e recebimento de pedidos.
Call Centers de saída tratam da realização de chamadas a partir do Call Center. Essas chamadas estão tradicionalmente associadas com telemarketing, entendendo aqui como telemarketing a realização de pesquisas, análise de satisfação, acompanhamento do cliente, além da venda e atendimento.
Por serem mais comuns, e prestarem um serviço mais crítico para as empresas, a pesquisa acadêmica tem se voltado mais aos Call Centers de entrada, embora trabalhos como os de Samuelson [50] e Freitas [18] tratem de Call Centers de saída.
O trabalho classificado como sendo atribuição de Call Centers de saída recentemente tem sido mesclado aos Call Centers de entrada, que adotam a estratégia de disparar chamadas para clientes preferencias que não tenham sido atendidos satisfatoriamente quando ligaram para o Call Center. Dessa forma, os conceitos cada vez mais se fundem e, junto com as popularização de novas tecnologias de comunicação, tem feito o conceito de Contact Center surgir como forte tendência, conforme descrito a seguir.

4.3.1. Contact Centers

O conceito de Contact Center surge devido ao grande interesse e popularização do uso da internet, a demanda dos clientes pela variedade de canais, e o potencial para ganho de eficiência através da união de tecnologias. A utilização de outras ferramentas de comunicação como e-mail, fax e web, trouxe a necessidade de adaptação do conceito de Call Center. O Contact Center pode ser visto como uma extensão de um Call Center, no qual operadores e IVRs são complementados por serviços de outras mídias, como e-mail, fax, páginas web, ou chat.
Em particular, serviços como e-mail e fax possibilitam o "armazenamento" de solicitações para resposta posterior, o que pode reduzir significativamente o custo do serviço, quando comparado ao serviço prestado por telefonia. Assim como o gerenciamento de chamadas telefônicas, esse tipo de solicitação também deve ser padronizado e gerenciado, o que vem sendo feito aproveitando as tecnologias de informação já desenvolvidas. O trabalho de Gans, Koole e Mandelbaum [21] aborda, entre outros estudos relacionados a Call Centers, a junção das tecnologias que ocorre em um Contact Center, descrevendo alguns modelos que abrangem IVRs, e-mails e serviços de telefonia trabalhando de forma integrada.
O foco das empresas nos Contact Centers tem sido também a redução de custos. Empresas estão investindo milhões para desenvolver serviços de auto-atendimento baseados na Web, principalmente visando a diminuição dos custos de operação. O raciocínio é que o custo para interagir com os clientes através de canais baseados na Web é muito mais baixo do que os de telefonia, na maioria dos casos. Nesse sentido, o trabalho de Telang [56] faz um interessante estudo através de um experimento, e mostra que a adoção de novas tecnologias deve ser bem gerenciada pelas empresas para surtir os efeitos desejados, pois acrescentar a Web aos meios de contato expõem os clientes a mais informação, e esta informação extra pode criar incerteza, levando os clientes a procurarem solução para as suas dúvidas e, portanto, fazer mais ligações telefônicas.
Por outro lado, o trabalho mostra também que se a informação não for ambígua, for bem apresentada e facilmente recuperável na Web, aí sim as chamadas telefônicas serão reduzidas substancialmente. O trabalho aponta ainda desafios e oportunidades no uso de tecnologias de auto-atendimento.

4.4. Modelagem

Pela sua característica de atendimento dos clientes através de enfileiramento, a modelagem de Call Centers é apoiada, principalmente, na Teoria de Filas. Porém, algumas características dos Call Centers como distribuição incerta para o tempo de atendimento, taxas variáveis de chegada de chamadas e abandonos, tornam difícil a aplicação de fórmulas da Teoria de Filas para a sua modelagem. A seguir são brevemente apresentados e discutidos os principais métodos para Modelagem de Call Centers, abrangendo essas características.
Mandelbaum [37] apresenta um esquema simplificado dos fluxos do tráfego em um Call Center (Figura 5). Nesse esquema, as chamadas que chegam formam uma fila única, esperando pelo atendimento de um dos n operadores, que para efeito do modelo são todos idênticos. Há k + n linhas de telefone, que estão conectadas a um ACD-Automatic Call Distributor (Distribuidor Automático de Chamadas), o qual gerencia a fila e conecta os clientes aos operadores disponíveis. Clientes que chegam quando todas as linhas estão sendo usadas recebem um sinal de ocupado, e podem tentar ligar novamente mais tarde ("Novas Tentativas") ou desistir ("Chamadas Perdidas"). Clientes que conseguem completar a ligação em um momento no qual todos os agentes estão ocupados (isto é, quando há ao menos n mas menos que k + n clientes sendo atendidos), são colocados na fila. Se os clientes que estão esperando perdem a paciência e desligam antes que o atendimento comece, eles estão abandonando ("abandonos"). Depois de abandonar, alguns clientes podem tentar ligar novamente mais tarde, mas os que não ligam novamente são perdidos. Depois do atendimento, há retornos positivos de clientes satisfeitos, ou retornos negativos devido a reclamações. Note que o esquema na Figura 5 ignora múltiplos tipos de serviço e roteamento baseado em habilidade, que estão presentes em muitos Call Centers modernos, porém, se presta bem para a análise básica do funcionamento de um Call Center.

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Figura 5: Esquema Operacional de um Call Center (adaptado de Mandelbaum [37])

O esquema da Figura 5 está baseado no modelo mais simples e mais largamente utilizado, que é o que usa uma fila M/M/N, conhecido como Erlang C. Para muitas aplicações, entretanto, o modelo é demasiadamente simplificado. Levando em conta o esquema da Figura 5, podemos ver que o modelo Erlang C ignora quantitativamente os sinais de ocupado e a impaciência do cliente, e ignora também particularidades como serviços que disparam múltiplas atividades. Na prática, o processo de serviço é geralmente mais complicado. A situação fica ainda mais complexa se considerarmos múltiplas equipes de agentes especializados ou agentes treinados em conjunto que estão geograficamente dispersos em muitos, e interconectados, Call Centers, e que são confrontados com fluxos de chamadas que variam com o tempo, vindo de múltiplos tipos de clientes.
Há, portanto, limitações significativas no modelo Erlang C. As chamadas que chegam tem três caminhos possíveis no sistema: encontra todas as k linhas ocupadas, recebe um sinal de ocupado e é bloqueada; abandona a fila antes de ser atendido; após a espera é atendido por um operador. O modelo ignora o efeito das duas primeiras possibilidades.

Devido a essa limitação, outros modelos são discutidos. Alguns desses modelos são:

- Sinais de Ocupado: Erlang-B
Um Call Center pode eliminar todas as esperas adotando um número de linhas igual ao número de operadores, fazendo com que o cliente seja sempre atendido ou receba sinal de ocupado, não ficando em fila. Neste caso, o modelo Erlang-B ("B" de Bloqueio) caracteriza a probabilidade de bloqueio (sinal de ocupado) para o sistema M/M/N/N associado. Não há filas, e taxa de acesso é medida somente em termos da quantidade de clientes que encontrou o sinal ocupado.

- Abandono: Erlang A
Um modelo que incorpora tanto sinais de ocupado quanto abandonos é a fila M/M/N/k+G. Neste modelo, a paciência é definida como o máximo de tempo que o cliente aceita esperar pelo serviço; se não for atendido dentro deste tempo, ele abandona a fila. A notação "+G" indica que a paciência é distribuída genericamente, independente e identicamente distribuída sobre os clientes. A idéia seria simular a instalação de um número amplo de linhas, suficiente para que o sinal de ocupado seja um evento raro. Neste caso, tem-se um sistema M/M/N+M, ao qual nos referimos como Erlang-A ("A" de Abandono). Para mais detalhes, Garnett [22] aborda os detalhes matemáticos deste modelo, tratando especificamente de Call Centers.

- Fluxo de Chamadas que varia no tempo
O fluxo de chamadas pode mudar significativamente, e previsivelmente, durante o dia. Os modelos Erlang (A, B e C) assumem que as taxas de chegada são constantes. Portanto, na prática os modelos são geralmente usados somente para curtos intervalos de tempo, dentro dos quais a taxa de chegada é razoavelmente constante. Os modelos que resolvem essa questão acomodando parâmetros variáveis no tempo geralmente são numéricos, sendo que há também modelos que reduzem o intervalo no qual uma medida fixa é aplicada, e depois variam o cálculo continuamente de acordo com a variação no tempo. As duas soluções são válidas, e há vários modelos possíveis. Mais detalhes e uma discussão sobre esses modelos podem ser encontrados em [21].

- Taxas de Chegada Incertas
Em todos os modelos citados até aqui, a taxa de chegada é assumida como conhecida, variável ou não. Mas não é isso o que sempre acontece, pois a taxa de chegada é prevista a partir de dados históricos e não é conhecida com certeza. Assim, vários modelos trabalham diferentes abordagens para o valor da Taxa de Chegada, geralmente fazendo análises assumindo valores randômicos dentro de limites, como em [5] ou estudando o impacto das variações no sistema e sugerindo formas de atenuar os desvios, como em [46]. Há também modelos que tentam incorporar a incerteza das taxas de chegada das chamadas juntamente com outros problemas, como taxa de abandono e fluxo variável de chamadas, como em [11].

- Simulação
Softwares e sistemas de simulação também são importantes para análise dos modelos, e também para testes de várias situações em Call Centers, assim como na maioria dos Sistemas de Serviço. A Simulação de Sistemas de Serviços é abordada com mais detalhes no item 10.4 deste capítulo.

4.5 Conclusão

Segundo Bennington et.al. [2] o uso de Call Centers tem por objetivo melhorar a qualidade do serviço oferecido aos seus usuários e ao mesmo tempo aumentar o número de clientes atendidos reduzind os custos de atendimento. Do ponto de vista dos clientes, a vantagem do uso de um Call Center está na comodidade do serviço. Ao invés de se deslocar até uma instituição para contratar um serviço ou resolver um problema, o cliente pode simplesmente fazer um telefonema ou usar um chat na Internet. Com as tecnologias atuais também é possível tranferir um chamado para lugares geograficamente distintos. Por exemplo, se uma empresa usa um serviço de Call Center e seus atendentes em São Paulo estão ocupados devido a demanda, pode-se desviar as chamadas para atendentes de outro estado onde a demanda é menor.

Ainda segundo Bennington et.al. [2] os Call Centers apresentam também algumas desvantagens. Em geral o atendimento feito de forma pessoal por um atendente tende a ser mais satisfatório para o cliente que o uso de tecnologias como chats ou telefonemas. Os clientes esperam um sistema amigável, fácil de usar e que esteja sempre disponível. Falhas, tempos de espera muito grandes, ou opções confusas que dificultam o acesso a determinada informação tendem a gerar insatisfação dos clientes.

5. CSP: Internet-Based Services

Serviços baseados em Internet estão proliferando cada vez mais. Diversas organizações, mesmo as mais tradicionais, estão se adaptando para disponibilizar aos seus clientes esse tipo de serviço. Essa adaptação ocorre devido a necessidade ou até mesmo concorrência em relação a outras organizações. A premissa prévia para esta adaptação reside no fato de que os serviços baseados em Internet irão incrementar a satisfação e aumentar a retenção de clientes [30].

5.1. Conceituação

Como esta área vem evoluindo de forma muito forte nos últimos anos, tanto na área de pesquisa como na área da indústria, e já que novos termos surgem a todo momento, é necessário que se faça uma distinção dos principais conceitos envolvidos na entrega de serviços baseados em Internet. Um ótimo paper para introdução a estas questões é o de Dillon [15].

- Web-Services: amplamente difundido na indústria, Web Services é na verdade um conjunto de protocolos e regras utilizadas para promover a comunicação entre aplicações e serviços dentro do ambiente Web. Estes protocolos são muito utilizados hoje para entrega de serviços cujo veículo de entrega é a Internet.

Entretanto, Web-Services ainda requer uma série de melhorias listadas a seguir:

- Como determinar o menor custo para execução de certas aplicações?
- Como reagir a determinados estados de rede ou demandas momentâneas que possam levar o Sistema de Serviço em questão a colapsar completamente?

Muitas destas melhorias são tratadas pela arquitetura de Cloud Computing explicada abaixo.

- Cloud Computing: vale aqui destacar a definição de Mell & Grance[39]: "Cloud Computing é um modelo para habilitar conveniente, on-demand acesso a serviços (sejam eles de baixo nível, como recursos de hardware, ou de mais alto nível, como plataformas de software), que podem ser rapidamente aprovisionados e eventualmente liberados após a utilização com o mínimo de intervenção gerencial ou interação de um provedor de serviços". Em particular, cinco elementos essenciais caracterizam um ambiente como Cloud:

1. On-demand self-service, que é a possibilidade de atendimento instantâneo de uma demanda de um usuário, seja ela referente a um serviço existente ou mesmo à criação de um novo serviço on-demand, com a participação direta do usuário

2. Acesso amplo via rede: o acesso a estas aplicações deve ser completamente agnóstico com relação à rede de acesso ou backbone (seja este backbone a própria Internet ou uma rede privada)

3. Resource/Service pooling: funcionalidade de multiplexação de um recurso/serviço que possa ser utilizado por distintos usuários, simultaneamente ou em espaços consecutivos no tempo

4. Elasticidade: capacidade de oferecimento de serviços sob demanda e utilização de distribuição de carga e técnicas de transbordo em caso de alta utilização ou de alta demanda sobre um serviço

5. Mensurabilidade: capacidade de medição de utilização de um serviço por um determinado usuário (este item é definido em mais detalhes no item 9 deste capítulo)

Entretanto, ao contrário do modelo Web-Services, Cloud Computing ainda carece de mecanismos de interoperabilidade, o que faz com que muitas vezes o usuário fique preso a um provedor único de serviços.

5.2. Exemplos

Um exemplo mais claro de um Sistema de Serviços cujo veículo é a Internet é o de, por exemplo, um sistema que possa entregar todos os serviços necessários para o planejamento de uma viagem turística. Este sistema, acessível pela Internet e cujos serviços poderiam estar distribuídos em vários locais distintos (segundo o conceito de Cloud Computing), seria responsável pelas seguintes atividades:

- Definição e sugestão de itinerários
- Compra de passagens áereas
- Reserva de hotéis nas localidades presentes no itinerário
- Compra de tickets para diversos eventos nos destinos
- Participação em passeios turísticos conjuntos
- Aluguel de veículos
e outros.

Tal Sistema de Serviço poderia ser mais eficiente na Internet, pois os vários serviços a serem entregues estariam distribuídos e existe a possibilidade da implementação de um Sistema de Serviço capaz de unir todos os serviços disponíveis com a melhor relação custo/benefício.

Um outro exemplo de Internet-based Service é quando uma determinada empresa disponibiliza um site para compra e entrega on-line de determinado serviço. Por exemplo, uma operadora de telecomunicações pode oferecer a seus usuários um portal Web onde os mesmos alterem, sem contato humano com nenhum atendente, a velocidade de sua conexão à Internet. Esta alteração poderia até mesmo ocorrer de forma momentânea (durante algumas horas), mas o ponto aqui a ser observado é que o cliente poderia utilizar uma plataforma completamente Web, selecionar o serviço que quer consumir, sendo que o mesmo seria entregue de modo automático e completamente transparente a qualquer contato humano.

O conceito de One-Stop-Shop, também muito difundido no ambiente de oferecimento de serviços Internet-based, cujo principal objetivo é que um determinado usuário pare em apenas uma loja virtual para realizar todas as compras, ou mesmos atividades de seu dia-a-dia (como pagar contas), também é um exemplo de um Sistema de Serviços via Internet. Atualmente, esta tendência do conceito de One-Stop-Shop vem maximizar a experiência de um usuário quando o mesmo visita um determinado site, através do oferecimento de vários serviços distintos que podem ser acessados de um único ponto.

5.3. CSS - Collaborative Service Systems

Um conceito também bastante útil e interessante que está em desenvolvimento é o de CSS ([57]) - Collaborative Service Systems. Basicamente, são Sistemas de Serviço que interagem de modo colaborativo para que estes alcançem um objetivo comum, utilizando e ofertando serviços uns aos outros.

A ideia principal é que Sistemas de Serviço que "dialogam" e interagem entre si conseguem produzir respostas mais eficientes e portanto têm um nível de produtividade otimizado. Deste modo, pode-se pensar em uma rede de Sistemas de Serviço que possuem características que, em conjunto, representam uma gama consideravelmente maior de ofertas de serviço com qualidade superior. Outro ponto muito importante é que as experiências/feedbacks de usuários são trocados entre os Sistemas, de modo que o modelamento de Serviços ocorra de modo dinâmico e bem mais adaptado às preferências dos distintos usuários. Uma vantagem desta troca de informações é também o fato de que um nível adequado de informações, que a partir de um ponto passa a representar realmente uma massa crítica aos Sistemas, pode ser alcançado com maior facilidade e rapidez, facilitando assim a implantação e adesão ao Sistema de Serviço em questão.

Este conceito de CSS é utilizado em aplicações como iMusicCreation, iInteriorDesign, iMobileDesign, entre outras.

6. Sistemas de Self-Service

6.1. Introdução

Nesta seção falamos de um tipo especial de Sistemas de Serviços, aqueles que permitem que os usuários produzam o serviço sem a necessidade de interagir ou receber assistência dos produtores ou operadores. Este tipo de sistemas são suportados por tecnologias que permitem o consumo do serviço através da interação simples do usuário com a tecnologia. Estas tecnologias são chamadas de Tecnologias de Self-Service (Self-Service Technologies ou SSTs) [40]. Estas tecnologias trazem desafios em aspectos como Projeto (Design) e Medida de Qualidade. Como a tecnologia é o ponto de contato do cliente com a prestadora do serviço, a tecnologia passa a ser a face da empresa para o seu cliente, e com isso, ela tem que ser projetada e implementada considerando os aspectos humanos do serviço que está sendo prestado.

É importante percebermos que existem alguns aspectos da implantação de SSTs [10] que podem ser vistos como negativos do ponto de vista do cliente:

  • Remove os funcionários do provedor de serviços do momento da entrega do serviço, isto é, da co-criação de valor.
  • Coloca responsabilidades adicionais para o cliente, requerendo maior esforço e participação do mesmo.
  • Pode ser visto como uma ameaça de diminuição na qualidade do serviço.
  • Pode trazer dúvidas quanto à possibilidade de lidar com os problemas e sobre como obter suporte do provedor de serviços.
  • Alguns consumidores vem a prestação do serviço como uma interação social, e eles podem evitar utilizar a SST por preferir interagir com pessoas.

Por outro lado, alguns aspectos positivos também podem ser vistos pelo cliente:

  • Facilidade de uso, ou conveniência quando comparado com as outras opções de serviço.
  • Redução de tempo e custos na obtenção do serviço.
  • Maior controle e transparência no resultado do serviço.
  • Tempo de espera reduzido na fila de atendimento.
  • Ou até o simples fato de achar o uso da tecnologia divertido.

Já do ponto de vista do provedor de serviço:

  • Ganho de produtividade.
  • Redução de custos. O custo médio de uma operação bancária pela internet é de $0.20, enquanto uma transação na agência custa em média $4.25 [10].
  • Traz o consumidor mais perto ainda do processo de produção do serviço, fazendo deles co-produtores e até empregados parciais.
  • Abertura de novas possibilidades de oferecimento de serviços.

6.2. Tipos de SSTs

Para entender as características de modelagem e projeto de tecnologias de Sistemas de Serviço, é importante entender os diversos tipos de tecnologias que possibilitam o oferecimento da modalidade Self-Service, e em quais mercados cada tecnologia resulta mais apropriada.

Meuter et. al. [40] propôs uma caracterização de SSTs pela interface de tecnologia e pelo propósito do serviço auto-prestado. Essa classificação pode ser vista na Tabela da Figura 6.

sst_classification.JPG
Figura 6. Classificação de Tecnologias de Self-Service segundo Meuter et. al. [40].

As tecnologias utilizadas para os SSTs podem ser categorizadas em:

6.2.1. Quiosques

A primeira tecnologia a ser utilizada em sistemas de tipo Self-Service foram os totens ou quiosques de auto-atendimento, entre eles o caixa automático (ATM: Automated Teller Machine) é o exemplo que mais vemos e utilizamos no nosso dia-a-dia. Ele permite efetuar muitas das operações que antes somente podiam ser realizadas no caixa de banco. Outros exemplos de quiosques que aparecem no nosso dia-a-dia são:

  1. Dispensers (Vending Machines): Máquinas de vendas de produtos, como as que encontramos de venda de café, refrigerante ou até livros em locais como hospitais, escolas, estações de metrô.
  2. Venda de ingressos de cinema.
  3. Recarga de créditos para transporte público ou venda de tiquetes.
  4. Serviço de Fotografia.
  5. Check-in no aeroporto.

6.2.2. Voz Interativa

Compreende todos os sistemas que permitem consumir um determinado serviço através de comandos de voz, utilizando técnicas de reconhecimento e síntese de voz. Muitos destes tipos de serviços possuem opções para transferir o atendimento a uma pessoa. Exemplos deste tipo de serviços são:

  1. Transações bancárias: consulta de saldo, mudança de senha, ativação de serviços.
  2. Informações de vôos: confirmação de horários, check-in.
  3. Estado de entrega de pedidos: pagamento aprovado, enviado, recebido.
  4. Linhas automáticas de informação: informação de linhas de ônibus, previsão do tempo.

Este tipo de sistemas podem ser facilmente lembrados pelo seguinte diálogo:

  • Se você já é cliente, digite o seu número de CPF.
  • Se você não é cliente, pressione 1.
  • Se você deseja falar com um dos nossos representantes, pressione 0.

Os sistemas deste tipo são chamados de Dual Tone Multi Frequency (DTMF), e em geral, permitem ao usuário navegar pelos serviços utilizando os comandos do telefone (teclado numérico). Podemos ver no nosso dia-a-dia que esses sistemas estão sendo substituídos por sistemas de Interactive Voice Response (IVR). Estes sistemas se apresentam ao usuário como no seguinte exemplo:

  • Por favor me informe qual o nome do produto com o qual você está tendo problemas.
  • Não entendi, poderia repetir de forma mais pausada?
  • Agora entendi, poderia descrever o seu problema de forma simplificada?

Estes sistemas utilizam técnicas de reconhecimento de voz para capturar as necessidades do usuário, exigindo neste caso a habilidade de se expressar de forma a permitir o entendimento por parte do sistema, o que pode causar, em casos extremos, frustração pela impossibilidade de se fazer entender.

Os sistemas de voz interativos também se utilizam da tecnologia de síntese de voz, que permite que o sistema "pronuncie" frases em linguagem natural, tentando minimizar a percepção do usuário quanto a interação com uma máquina e não com outra pessoa.

Estas duas tecnologias, possuem ainda sérias limitações, mas existem diversos esforços em atingir resultados de maior qualidade, tanto na área acadêmica quanto no mercado. Algumas das empresas especializadas que oferecem este tipo de tecnologias são a Voice Interaction (http://www.voiceinteraction.pt), nos seus produtos Audimus e Dixi, a empresa especializada em soluções de telefonia Avaya, com o produto VoicePortal e a empresa Nuance Communications, com os seus produtos Recognizer e Vocalizer.

Um caso curioso de sistemas de IVR é um caso de sucesso da empresa Nuance: a operadora Julie, da empresa de transportes ferroviários americana, AMTRAK [58]. Julie é a voz computadorizada da empresa, que ajuda aos clientes a navegar através do sistema de respostas eletrônico da companhia ferroviária. Além da eficiência do sistema no atendimento de clientes (em 2009 atendeu a mais de 50.000 clientes por dia, o que representa 25% do total de chamadas feitas ao Call Center da AMTRAK [41]), o sistema é percebido como um sistema com personalidade, sendo elogiado pela sua eficiência e grau de personalização. O sistema Julie tem presença ativa, através dos seus usuários, nas redes sociais como Youtube e Facebook, e até com uma participação em um programa americano de grande audiência (Saturday Night Live) [62].

6.2.3. Via Internet

Envolvem os SSTs que permitem que o usuário produza e consuma o serviço utilizando uma conexão a Internet. A Internet por princípio é uma tecnologia de self-service, que permite que os usuários acessem informação, executem aplicações, criem conteúdo e estabeleçam relações sociais.

Várias aplicações da Internet tem permitido aos seus clientes assumir novos papéis e responsabilidades que antes requeriam assistência dos operadores da empresa que presta o serviço. A Internet também permite a customização de produtos como computadores ou até automóveis, baseados na junção de configurações dos componentes individuais (cor, potência, etc.).

Os exemplos deste tipo de serviços eram reduzidos há alguns anos, mas hoje é muito fácil encontrar este tipo de SSTs no nosso dia-a-dia:

  1. Internet Banking: Um grande conjunto de operações como saldo, extrato, transferências, pagamentos, investimentos e operações de crédito podem ser feitos através de sites da grande maioria dos bancos. Este tipo de SST reduz o custo das operações tanto para o cliente quanto para a empresa, e tem um grau de aceitação alto (em 2010, 60% dos Brasileiros utilizavam Internet Banking). No entanto, a aceitação desse serviço, mais que em outros, passa pela necessidade de oferecer garantias de segurança nas transações.
  2. Ensino a Distância (EaD): O EaD tem caminho aberto com o crescimento da penetração da banda larga, pois aplicações de EaD, que envolvem entre outras coisas o envio de dados multimídia e sistemas colaborativos, requerem largura de banda suficiente para suportar esse tipo de dados. O ensino em todos os níveis tem sido afetado, ao permitir tutoriais nos níveis fundamental e médio, assim como cursos especializados no ensino superior.
  3. Serviços Profissionais: Com a disponibilidade de informação nos dias de hoje, muitos profissionais tem mudado o seu modelo de negócio para se adaptar a essa nova era de informação. Alguns exemplos disto são: agentes imobiliários, agentes de viagens e corretores de bolsa.
  4. Vendas de Varejo: Os sistemas Bussiness-to-Consumer (B2C) tem crescido muito. Apesar de ainda corresponder a uma pequena fatia do mercado de varejo, este tipo de vendas tem uma tendência de crescimento bastante acentuada, provavelmente devido aos benefícios que oferece: redução do custo de deslocamento, atendimento ininterrupto, visão completa do estoque e catálogo de produtos, variedade de meios de pagamento e facilidade de recepção do bem no local no qual será utilizado. Exemplos de produtos bastante comprados através de meios eletrônicos são: Livros, CDs, DVDs e aparelhos eletrônicos.
  5. Serviços de Cliente: Cada vez mais, as empresas disponibilizam soluções online para prestar serviços de atendimento ao cliente na modalidade self-service. Isto inclui: Frequently Asked Questions (FAQs), serviços de troubleshooting, acompanhamento de pedidos, entre outros. Neste tipo de serviços também há inovação na criação dos assim chamados ChatBots, que são figuras humanizadas que interagem com o usuário respondendo perguntas através de aplicações nos seus sites.
  6. Customização de produtos: Os casos mais expressivos, se encontram em:
    • Montagem de computadores, baseado nas suas características (tamanho da tela, processador, memória, etc.), como na empresa Dell (www.dell.com.br).
    • Montagem de automóveis, permitindo aos usuários escolher cores, tipo de motor, ar-condicionado, etc. Um exemplo destes sistemas de customização de produtos é o do site da Volkswagen (www.vw.com.br).
  7. Passagens aéreas e ingressos para eventos: A padronização do E-Ticket facilitou a implantação e proliferação dos serviços de venda de passagens aéreas pela internet. A facilidade de busca e a aparição de sites que permitem comparar os preços das passagens entre as diversas companhias também ajudam a que os clientes utilizem este tipo de SSTs. A facilidade das compras de ingressos para shows, teatro e cinema também vem crescendo, assim como a sua aceitação.
  8. Serviços do Governo: Com o intuito de melhorar a percepção dos usuários de serviços de governo com respeito aos seus serviços, alguns serviços do governo vem sendo disponibilizados na forma de self-service através dos sites dos órgãos. Alguns exemplos de serviços muito utilizados são a Declaração de Imposto de Renda, o E-Detran e a Nota Fiscal Paulista.

Podemos colocar neste tipo de SSTs também os serviços oferecidos em ambientes virtuais como o Second Life ou Aplicativos de redes sociais como o CityVille [45]. Um exemplo das SSTs aplicadas a este tipo de ambientes é apresentado em [3], mostrando o potencial de sistemas de informações médicas e de saúde, assim como modelos de simulação nestes ambientes virtuais.

Em particular, em self-service' de venda, vemos um uso cada vez mais acentuado de sistemas de recomendação com ênfase em um tipo de "propaganda direcionada'' para oferecer produtos que o usuário esteja de fato interessado, e aumentar a venda.

6.2.4. Aplicações para Celulares e Hand-Held Devices

Nos últimos anos com o crescimento de uso dos Smartphones e todas as capacidades que eles possuem, muitas empresas investem na prestação de serviços utilizando os recursos de mensagens de texto, mobilidade e conexão a Internet. Alguns exemplos deste tipo de aplicações self-service são:

  1. Disponibilidade de conteúdo: Descarga de vídeos e jogos.
  2. Disponiblidade baseada em localização: me mostre quais agências do meu banco estão mais perto.
  3. Aplicações Online: todos os exemplos da seção anterior podem ser disponibilizados através de WAP sites em versões reduzidas ou simplificadas.
  4. Aplicações SMS: ativação ou desativação de serviços via mensagens de texto.
  5. Pagamentos via Celular: Utilização de aplicativos no celular para garantir a segurança em transações comerciais.

6.3 Design de SSTs

Em [64] foi apresentado um trabalho sobre o papel das características de design e as características individuais na eficiência das SSTs. Segundo os autores, as características dos SSTs que melhoram ou pioram a percepção do usuário dependem de: (1) a quantidade de esforço requerida para navegar e encontrar informação dentro do serviço, (2) a motivação do consumidor a utilizar o serviço no seu formato self-service e (3) o balanço entre o esforço do consumidor e do provedor de serviço. São colocadas também como características importantes a possibilidade de comparar as opções que lhe são oferecidas (preço, benefício, prazo de entrega, etc.)

As estratégias para motivar o cliente a utilizar o self-service, passa por três aspectos [63]:

  • Definir o papel do cliente: identificando as tarefas que ele terá que realizar para obter o serviço, e entender quais os aspectos críticos na produtividade e qualidade do serviço.
  • Identificar, educar e recompensar os clientes: Os clientes dos segmentos apropriados (por idade e grau de fidelidade por exemplo) para o uso da SST devem ser os primeiros a serem convidados a utilizar a tecnologia, oferecendo facilidades para que eles assumam os seus papéis e recompensando o bom desempenho deles na utilização da tecnologia com maior valor agregado ou redução de preços.
  • Gerenciar o Mix de Clientes: Identificar segmentos que possam passar a aproveitar os SSTs, isolando aqueles que são menos compatíveis com o serviço oferecido pela SST.

Estas duas visões devem ser consideradas no projeto de SST, permitindo maximizar o benefício do consumidor, aumentando a sua satisfação com a SST e reduzindo os custos do operador, aproveitando as vantagens da SST para atingir um público maior sem necessidade de gerar maiores custos de operação.

6.5. Modelos de Medição de Qualidade de SSTs

6.5.1. Satisfação no uso de SSTs

Em um dos artigos mais relevantes na área, Meuter et. al. [40] apresentam um estudo sobre as fontes de insatisfação no uso de SSTs. Os autores encontraram três fontes importantes de satisfação:

  1. Habilidade de tirar o usuário de imediato de situações problemáticas.
  2. Percepção de vantagens ao utilizar a SST em comparação com as alternativas tradicionais que envolvem outras pessoas.
  3. Capacidade de realmente fazer o seu trabalho, pois ainda existe desconfiança (nos sistemas menos consolidados e mais inovadores) de que eles sejam capazes de fazer o que eles prometem.

Já quando o cliente encontra falhas durante o processo de produção do serviço, isto pode afetar de forma permanente a predisposição dele a utilizar essa e outras SSTs oferecidas pela empresa, gerando um grau de frustração que pode levar o consumidor até a trocar de provedor de serviço.

6.5.2. Comparação entre tecnologias

O estudo apresentado em [14], é um comparativo entre três SSTs para transações bancárias, comparando a utilização de ATMs, banco por telefone e Internet Banking. A proposta foi avaliar quatro antecedentes que pudessem prever a atitude dos consumidores para com a tecnologia, a seguir:

  1. Facilidade de uso: Parece claro que a baixa taxa de utilização do banco por telefone se deve a sua relativa dificuldade de utilização quando comparado com as outras duas tecnologias.
  2. Risco: Os consumidores que vêem riscos na utilização do Internet Banking estão muito propensos a não utilizá-lo, enquanto as outras duas tecnologias não se vem afetadas por este fator.
  3. Utilidade dos serviços: A quantidade de serviços oferecidos via SST é um fator influente na sua utilização principalmente para ATMs e banco por telefone, mas não para Internet Banking, provavelmente porque a quantidade de serviços oferecidos pelo Internet Banking é usualmente muito maior.
  4. Necessidade de interação: para a qual eles não chegaram a nenhuma conclusão sobre se ela afeta algum dos três meios apresentados no estudo.

É importante lembrar que apesar de ser um trabalho pouco recente, contém conclusões interessantes acerca do uso de SSTs em transações bancárias, mas que muitas das premissas, principalmente sobre Internet Banking não são mais válidas hoje, e que a principal desvantagem apresentada, o risco, é cada vez mais minimizada com a aparição de mecanismos modernos como Tokens, Cartões de Segurança e sistemas biométricos de autenticação.

7. Design de Serviços

O Design de serviços e Sistemas de serviços segue diretrizes comuns ao design e projeto de sistemas realizados do modo, digamos, tradicional, como:

- Redundância
- Disponibilidade
- Qualidade
- Gerenciabilidade
- Segurança
entre outros.
Uma ótima e completa referência sobre o desenho e projeto "tradicional" de Sistemas pode ser encontrado em [32], cuja revisão acabou de ser publicada para uma edição 2011.

Entretanto, atualmente existe uma forte e influente tendência de se considerar também o aspecto humano destes serviços ou sistemas de serviços, e é este o ponto que analisaremos detalhadamente a seguir.

7.1. Humanização dos Sistemas de Serviço

Um aspecto muito simples é o principal motivador pelo fato de os Sistemas de Serviço atualmente serem desenhados levando em conta seu lado humano: o fato dos usuários enxergarem o próprio Sistema de Serviço como um humano, ou seja, um sistema com intenções, sentimentos, até mesmo emoções. O projeto de Sistemas de Serviço que leva em conta o aspecto humano dos mesmos, portanto, tem a vantagem de melhor compreender e, principalmente, de ser melhor compreendido pelos seus usuários.

Imagine-se por exemplo quando você tenta resolver um problema via Call Center com a sua fatura de cartão de crédito. Caso o problema não seja resolvido, você provavelmente achará que o sistema apresenta intenções - no caso "malignas" - com relação a você. Do mesmo lado, alguns sistemas que, do ponto de vista do usuário, apresentam aspectos e intenções boas, criam fortemente um laço de confiança e lealdade. Esta fidelidade é um ponto que certamente não pode ser descartado, afinal o maior desafio de marketing existente hoje é o de manter o cliente fiel.

Para que este aspecto de projeto seja bem desenvolvido, as seguintes perguntas devem ser respondidas:

- Quais as características humanas mais observadas pelos usuários ?
- Quando os usuários tratam - e gostariam de tratar - os Sistemas de Serviços como humanos ?
- Quais comportamentos humanos devem ser esperados de um Sistema de Serviço ?

Através destes aspectos, é possível determinar qual será exatamente a faceta humana de um Sistema de Serviço.

Dois modelos principais podem ser utilizados para este desenvolvimento:

- Modelo psicológico: onde os aspectos psicológicos dos próprios usuários e suas percepções são levadas em conta.

- Modelo dramático: onde o Sistema de Serviço deve se comportar como um "personagem". Neste caso, seria possível definir como um Sistema de Serviço deve se comportar com relação ao usuário para refletir um determinado "personagem", ou um aspecto deste. A principal referência para esta modelagem vem do teatro, e pode ser encontrada em [55]

7.1.1. Características dos Sistemas de Serviço Humanos

As principais características de Sistemas de Serviços que levam em conta aspectos humanos são:

- Modelagem dos aspectos psicológicos dos Sistemas de Serviços
- Resposta e feedback imediato aos atos dos usuários
- Posicionamento claro (ao menos internamente) referente às respostas a serem enviadas aos usuários (principalmente para se referir a um certo personagem)
- Flexibilidade para o desempenho de vários "papéis" distintos de acordo com o contexto
- Deve ser centrado em pessoas, sendo este o principal foco do Sistema [44]
- Sistematização dos aspectos e comportamento psicológicos, interações, conexões - ou seja, sistematização de comportamentos tipicamente humanos

7.1.2. Modelos para humanização de serviços

Para Schneider & Bowen [51], a modelagem de Sistemas de Serviços que levem em conta a humanização dos sistemas deve ser realizada a partir do princípio do desenvolvimento do mesmo, ou seja, dentro da própria empresa que projeta este sistema. Este foco levará a cabo que os aspectos humanos sejam observados pelos usuários durante a utilização dos serviços. Mais especificamente, é definido um framework para para que estes aspectos possam ser observados em três etapas do processo de produção: input, throughput e output, conforme a Figura 7.

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Figura 7. Humanização de Sistemas de Serviço. Fonte: [51].

Como em qualquer serviço, é de fundamental importância a influência e participação do cliente no processo de produção e consequente "personalização" do Sistema de Serviço, como mostra a Figura 7.

Entretanto, a ciência (ou arte) de humanização de Sistemas de Serviços é algo ainda incipiente e que está em pleno desenvolvimento, sendo que existe atualmente uma grande dificuldade e complexidade em modelar estes aspectos e efetivamente humanizar um sistema. Vale a pena observar o trabalho de Qiu [44] e verificar que, apesar de suas tentativas de estabelecer um modelo claro para desenho de Sistema de Serviços humanizados, não foi possível modelar gente - o lado humano não está efetivamente presente nos modelos apresentados; o usuário é apenas coadjuvante e não tem papel determinante na construção do sistema.

É possível observar o modelo da Figura 8, onde este aspecto fica bem claro - o usuário é apenas considerado como externo ao sistema.

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Figura 8. Modelo de Design de Serviços. Fonte: [44].

Um dos principais motivos para isto acontecer está justamente no paradigma utilizado para Engenharia de Sistemas, ainda hoje fortemente baseado no modelo tradicional [32].

As considerações de Vargo & Akaka [59] também são muito importantes para a modelagem e design de Sistema de Serviço "humanizados". Segundo este artigo, o paradigma orientado a produtos nada mais é que um paradigma orientado a serviços. Neste paradigma, tudo é serviço - inclusive os produtos manufaturados tradicionais. A lógica é que mesmos os produtos manufaturados "tradicionais" prestam serviço - este é na realidade o objetivo final destes.

Dentro desta filosofia, que pode ser enxergada como extrema (mas que por isto mesmo traz à tona um novo modo de pensar), este paradigma pode ser aplicado também ao design de serviços - afinal se ela considera que qualquer produto é serviço, os mesmos podem (e devem) ser desenvolvidos desde o início com esta mentalidade. Mais do que isto, por que não considerar todo serviço como humanizado e, desde o início do desenvolvimento do mesmo, considerar esta característica? Como qualquer sistema, se uma determinada propriedade não for considerada desde a concepção do mesmo, dificilmente poderá ser incluída no mesmo a posteriori; muitas vezes sendo necessário até mesmo o desenvolvimento de um novo sistema.

Deste modo, de acordo com a hipótese de Vargo & Akaka [59] - de que todo produto é serviço - e de acordo com o fato de que todo serviço é humanizado por seus usuários, o design de serviços deve obrigatoriamente levar em conta desde o início de sua concepção o aspecto humano.

Como mostrado, apesar da dificuldade de se determinar tais aspectos em um serviço, um modo de se definir estes pontos seria o de expor o sistema a seus usuários e verificar como eles o enxergam. Desta maneira, pode ser definida (principalmente com base no sistema dramático de Stanislavski [55], uma estratégia de como o Sistema de Serviço em questão deva se "comportar" quando na interação com seus usuários para que demonstre efetivamente as suas intenções.

Logicamente, alguns pontos mais "tradicionais" do desenvolvimento de sistemas são utilizados dentro desta estratégia, como:

- Feedback imediato ao usuário
- Interação constante
- Memória personalizada das ações e preferências do usuário
entre outros.

Sendo deste modo "adaptados" a este novo paradigma de desenvolvimento e design de serviços.

Assim, o lado humano dos Sistemas de Serviços deve ser considerado como mais um aspecto a ser levado em conta quando do design de sistemas, aspecto este que influencia tanto o serviço sendo desenhado como as outras características tradicionais do desenvolvimento de Sistemas e Sistemas de Serviço.

user modeling.pdf apresenta conceitos para modelar usuários em interações humano-computador e considera que existem entradas explícitas que pessoas introduzem no sistema, e implíitas que estão fora da modelagem do sistemas e que podem mudar as saídas explícitas do sistema (as que resultam visíveis para os usuários). Estas entradas implícitas dependem de: (1) conhecimeto do domínio de aplicação, (2) conhecimento sobre o processo de comunicação e (3) conhecimento sobre o meio de comunicação.

8. Engenharia de Serviços

8.1. Contexto

Segundo Tomohiko & Shimomura [47], um serviço pode ser definido como uma atividade em que um prestador de serviço provoca uma mudança de estado em um cliente/usuário (recebedor), a partir de um estado existente para um novo estado que o recebedor deseja, onde tanto o conteúdo quanto o canal do serviço destinam-se a realizar este serviço (Figura 9). O conteúdo do serviço é fornecido por um prestador de serviço e entregue através de um canal. Nesse contexto, um produto físico pode ser também considerado um conteúdo ou um canal de serviço, fazendo com que, nessa interpretação, vender produtos físicos seja considerado como uma prestação de serviço. Portanto, o recebedor de um serviço tem seu desejo ou necessidade satisfeito por um certo conteúdo, que pode ser qualquer material, energia, ou informação. Um canal de serviço é usado para transferir, ampliar,
e controlar o conteúdo dos serviços.

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Figura 9: Os elementos do serviço. [Fonte: [47]]

Nesse contexto, a Engenharia de Serviços coloca o foco no serviço em si, e tem como objetivo intensificar, incrementar e automatizar a criação, entrega e consumo do serviço. Nessa área, o aumento da satisfação dos clientes/usuários, pode ocorrer através de melhorias nas funções ou na qualidade do serviço, tanto quanto através de melhorias nos canais ou nos conteúdos. Tradicionalmente, os modelos de engenharia tem foco somente na melhoria do funcionamento, acreditando que somente um produto que funciona melhor faz consumidores satisfeitos. Em Engenharia de Serviços, entretanto, não somente o funcionamento do sistema mas também o significado real do conteúdo deve ser comparado com as especificações dadas pelos clientes/usuários, só assim a satisfação aumenta.

8.2. Definição

Segundo [8], Engenharia de Serviços é a aplicação de tecnologias, metodologias e ferramentas para o desenvolvimento de novas ofertas de serviços e o aprimoramento dos sistemas de serviço.
Para Bullinger et. al. [6], a Engenharia de Serviços pode ser entendida como uma área técnica interessada no desenvolvimento e projeto sistemático de serviços usando os procedimentos, métodos e ferramentas corretas. O objetivo aqui é a utilização eficiente do conhecimento existente de engenharia no desenvolvimento de produtos tradicionais para desenvolver serviços inovadores. Embora a Engenharia de Serviços também adote aspectos do gerenciamento de operações de serviço, o foco principal é no desenvolvimento de serviços.
Nesse contexto, Fitzsimmons [17] discute, entre vários aspectos do Gerenciamento de Serviços, o ciclo de processo de desenvolvimento de um novo serviço (Figura 10).

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Figura 10: Ciclo de Processo de Desenvolvimento de Novos Serviços [Fonte: [17]]

No Ciclo de Processo da Figura 10, novas idéias formam a entrada para o estágio de Desenvolvimento (Development). Os estágios de Desenvolvimento e Análise (Analysis) juntos representam a Fase de Planejamento, onde a viabilidade de mercado e potencial são avaliados. Os dois estágios finais, Projeto (Design) e Lançamento (Full Launch), representam a Fase de Execução do ciclo.
Na Fase de Execução, o projeto de entrega do serviço e a integração dos esforços de desenvolvimento são críticos para o sucesso. A importância dos envolvidos (equipes, ferramentas, organização) para viabilizar o processo é mostrada no meio da figura. O serviço final, como produto (Product), é mostrado sendo influenciado e levando em consideração o pessoal, os sistemas e a tecnologia envolvida.
Hubaux & Znaty, em seu trabalho [24], abordam a Engenharia de Serviços sob a ótica das telecomunicações, e a definem como um conjunto de métodos, técnicas e ferramentas para especificar, projetar, implementar, verificar e validar serviços que vão de encontro as necessidades dos usuários e distribuem e exploram esses serviços sobre a atual ou futuras redes.
Para Hubaux & Znaty [24], a Engenharia de Serviços cobre três importantes domínios:
- Criação de serviços, onde o serviço é considerado como uma aplicação distribuída rodando sobre múltiplos nós de uma rede de telecomunicações.
- Gerenciamento de Serviços, que se refere a forma como um serviço é operacionalizado através do seu ciclo de vida.
- Gerenciamento de Rede, que se refere ao gerenciamento dos recursos de rede usados para prover os serviços de telecomunicação.

8.3. Conclusão

Em uma visão geral e mais abrangente, Mandelbaum [38] observa que o objetivo maior da Engenharia de Serviços é desenvolver ferramentas e princípios de projeto com base científica, que sustentem e equilibrem a qualidade, eficiência e utilidade de serviços, a partir das perspectivas possivelmente conflitantes dos clientes, servidores, gerentes, e muitas vezes também da sociedade.
Como uma disciplina recente, técnicas e metodologias baseadas na Teoria de Filas tem sido base para modelos na área de Serviços e para o estudo da Engenharia de Serviços, porém esses modelos não dão sustentação suficiente para os novos aspectos da área de Serviços, o que vem abrindo espaço para o desenvolvimento da Ciência de Serviços como um arcabouço para essa nova engenharia.

9. Gerência de Sistemas de Serviços

Juntamente com toda esta nova engenharia orientada Serviços que hoje é aplicada, aparece a necessidade de gerenciamento dos mesmos - afinal aquilo que não pode ser medido nem gerenciado não existe. Mas em que consiste precisamente a gerência de um serviço, ou, de forma mais ampla, de um Sistema de Serviços?

9.1 Conceitos de Gerenciamento de Redes e Serviços

Para que se possa tratar esse assunto, faz-se necessário voltar aos principais conceitos de gerenciamento, principalmente os utilizados em Telecomunicações. Nesta área, é muito utilizado o conceito de camadas, onde estas têm como características:

- Modularidade entre as mesmas

- Funções distintas

- Utilização de primitivas bem definidas para que haja comunicação entre camadas iguais de distintos dispositivos e também entre camadas distintas em um mesmo dispositivo - os chamados protocolos

Como exemplo, cita-se a camada física, que define como deve ser construído mecânica e eletricamente um cabo para conexão entre máquinas. Também, e em uma camada mais acima, está a definição do endereçamento IP (Internet Protocol) de uma máquina, que possibilita que este dispositivo seja identificado univocamente em todo o ambiente Internet.

Cada camada destas (no modelo OSI inicial são 7), possui uma forma de gerenciamento distinta uma da outra, já que as funções destas são também distintas.

Bem resolvido em Telecomunicações é este problema do gerenciamento modular e em camadas, sendo que ainda se faz uma distinção/abstração adicional para tratar o caso do gerenciamento isolado de um elemento ou do gerenciamento de uma rede (um conjunto de elementos de rede).

Tendo esta ideia em mente, pode-se avançar para o conceito de Gerenciamento de Serviços. Inclusive, no modelo TMN, considera-se "serviço" como a aplicação propriamente dita que é consumida por seus usuários. Apesar da definição vir de um mundo distinto (Telecomunicações), serviço aqui é uma palavra com a mesma acepção que vem sendo tratada já neste capítulo e, pode-se por exemplo, considerar uma serviço como um filme, um game, ou a compra de um produto.

Para Lewis [33], uma arquitetura de gerenciamento de serviços deve partir das premissas definidas no modelo TMN e evoluir para que as mesmas considerações aplicadas a camadas mais baixas sejam também utilizadas por eles. Ou seja, o objetivo primário da gerência de serviços deve ser o de "assegurar que aplicações sejam entregues aos clientes com custo reduzido e com o nível de qualidade esperado, deste modo também capacitando o provedor a introduzir novos serviços na rede, com a participação direta do usuário" [33]

Entretanto, para que um Serviço ou um Sistema de Serviços possam vir a ser gerenciáveis, é necessário que os mesmos apresentem as seguintes características:

- Funções de gerenciamento implícitas

- Parâmetros e critérios de medição de atributos dos serviços

- Envio de dados para uma plataforma de controle onde estes dados de gerenciamento possam ser avaliados e alguma atuação possa ocorrer em dependência do resultado da leitura destes valores

9.2 Arquiteturas abertas e frameworks de Gerenciamento de Redes e Serviços

Dois exemplos de arquitetura específicas de gerenciamento de serviços são apresentadas aqui para ilustrar melhor este conceito e como os mesmos devem ser considerados desde o início da construção de Sistemas de Serviço:

- JMX (Java Management Extensions) - trata-se na verdade uma API específica para auxílio no desenvolvimento de aplicações JAVA gerenciáveis. Requer basicamente a aplicação de 3 a 5 linhas de código para que os objetos JAVA e seus respectivos serviços passem a ser gerenciáveis. A arquitetura de JMX é apresentada na Figura 11.

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Figura 11. Arquitetura JMX. Fonte: [42]

- OSGi (Open Services Gateway initiative)
Focada principalmente na entrega de serviços dentro de ambientes residenciais, o OSGi é uma plataforma de desenvolvimento aberta e amplamente utilizada na indústria, principalmente de Telecomunicacções, mas também automobilística, de entretenimento, etc. A arquitetura OSGI é apresentada na Figura 12.
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Figura 12: Arquitetura OSGi. Fonte: [42]

Para que os Sistemas de Serviço sejam gerenciados da forma adequada, é importante que se leve em conta as seguintes fases dentro do ciclo de vida de um serviço [23]

- Projeto: nesta fase o serviço é construído (pela primeira vez), sendo que o mesmo é alocado em alguma “prateleira” para que os clientes possam adquiri-lo. Para o sistema de gerência, é necessário saber qual perfil de usuário que pode acessá-lo, quais os parâmetros de sua configuração, quanto o mesmo consumirá de recursos de rede, qual seu custo, etc.

- Negociação: no momento em que o usuário deseja obter um serviço, o mesmo, que está na “prateleira” acima definida, deve ser instanciado. No entanto, nesta fase de negociação, vários parâmetros devem ser definidos e armazenados no sistema de gerência (para efeitos de análise de desempenho ou mesmo para contabilização): tarifas, valores de variáveis de QoS, limites para o uso, responsabilidade em caso de falhas, etc. Ou seja, está sendo definida aqui a configuração de um serviço de acordo com o negociado com um cliente.

- Instalação: a entrega e instalação propriamente dita do serviço ao usuário. Para o sistema de gerência, interessam aspectos de desempenho, falhas e segurança, sendo que os recursos necessários para a entrega devem apenas ser alocados de acordo com os requisitos do usuário final.

- Utilização: onde são definidos dois estados, de operação, na qual o sistema de gerência deve ser responsável por manter o serviço rodando de acordo com os parâmetros definidos; e também o estado de atualização, onde o sistema de gerência identifica que mudanças devem ser realizadas no serviço para que, por exemplo, haja melhoria do desempenho.

- Desinstalação: momento no qual os sistemas de contabilização da gerência são atualizados.

Convém citar, entretanto, que o gerenciamento de serviços ou Sistemas de serviços ainda é tarefa altamente desafiadora e complexa, e de fato crucial para a manutenção da oferta de um determinado serviço ou conjunto de serviços. Alguns dos problemas citados na literatura para o gerenciamento de Serviços são:

- Inexistência de um modelo de informação comum a ser entendido por provedor e cliente [7]

- Mapeamento e definição de parâmetros de QoS para melhoria do desempenho – esse problema aparece pelo próprio número de soluções de QoS hoje existentes.

- No caso de Sistemas de Serviços, grande dificuldade na integração e convergência da leitura de dados de distintas fontes provenientes de diversos serviços e que compõem uma cadeia lógica de processamento entre si

Como exemplo de arquiteturas de serviços genéricas, cita-se Telecommunications Information Network Architecture (TINA Consortium), que é baseado em CORBA e no qual os serviços são descritos como objetos cujos métodos permitem seu aprovisionamento, utilização, contabilização, entre outros.

Um exemplo de uma arquitetura de gerenciamento de serviços aplicada a um ambiente particular encontra-se em [42], onde é modelada, construída e implementada uma arquitetura de gerenciamento de serviços para aplicação específica em uma ambiente de TV Digital.

9.3 SSME e novas perspectivas para medições de um Sistema de Serviço

Com o crescimento do oferecimento de Serviços e com o consequente aumento de escala dos Sistemas de Serviço, faz-se cada vez mais necessário garantir o correto e exato gerenciamento dos mesmos, a fim de melhorar a produtividade, observar desvios e garantir que a vazão média do sistema (entre outros fatores), está otimizada. Adicione a este crescimento dos Sistemas de Serviços, o fato dos mesmos estarem disponíveis em regime 24 x 7 - ou seja - 100% do tempo, sendo que grandes variações de demanda ocorrem durante as horas do dia, dias da semana e mesmo meses. Tendo estas características, fica claro que um gerenciamento adequado trará grandes melhorias ao Sistema, como por exemplo a otimização do dimensionamento.

O SSME (Service Science Management and Engineering) [8] , é uma área de pesquisa que tenta integrar visões distintas de serviço a partir de distintos aspectos, como service economics, service marketing, service engineering e service management, entre outros, e planejar a evolução do paradigma de Sistemas de Serviços como um todo. E uma das partes mais desenvolvidas e importantes do SSME é justamente o gerenciamento de serviços, onde toda uma gama de ferramentas e medições é definida para que possa ser utilizada como apoio na verificação da qualidade de entrega e outros fatores de um Sistema de Serviço.

Dentro desta perspectiva, é importante que sejam desenvolvidas definições para novas medições da qualidade de um Sistema de Serviço, e que sejam não direcionadas aos itens particulares e mais "clássicos" tratados no item 9.1 deste capítulo, porém medições que possam identificar a qualidade geral de como os usuários interagem, enxergam e tratam o sistema -portanto considerando a humanização do Sistema de Serviço e a qualidade deste na interação humana como um fator de sucesso (ou fracasso).

Extremamente ilustrativo deste novo conceito é o artigo de [19] que desenvolve novas medições importantes para Sistemas de Serviços, baseadas muitas vezes em conceitos da literatura de sociologia e psicologia, como:

- Crença no sistema
- Atitude com relação ao sistema
- Intenção com relação ao sistema

A partir destes conceitos completamente novos, são derivadas métricas mais detalhadas para avaliação da qualidade dos mesmos. Estas métricas possuem unidades diversas, como tempo (segundos), número de interações, escalas de utilidade, etc. Ou seja, são distintas formas de se caracterizar a qualidade de um Sistema de Serviço, de forma objetiva, o que é o mais importante.

10. Modelagem e Simulação de Sistemas de Serviços

Nesta seção vemos técnicas e exemplos de modelagem e simulação de sistemas de serviços. Na primeira parte da seção apresentamos uma discussão sobre a necessidade desta modelagem e simulação, e o seu impacto na qualidade de serviço. Entre as técnicas, apresentaremos alguns enfoques fundamentais em sistemas de atendimento como a Teoria de Filas, modelagem de processos através de Redes de Petri, e exemplos de utilização de técnicas de programação dinâmica na simulação de sistemas de serviço. Também apresentamos uma crítica sobre a (ainda pouca) preocupação com as características humanas, tanto dos consumidores como dos prestadores de serviço, na maioria dos trabalhos, e como essa pouca preocupação com as características humanas afeta os modelos e simulações vistos no capítulo.

10.1. Necessidade

Sistemas de Serviço, conforme vimos durante este capítulo, são configurações complexas de pessoas, tecnologias e outros recursos que interagem com outros sistemas de serviço para a criação de valor mútuo [54]. Esta complexidade inerente aos sistemas de serviço geram desafios de mercado interessantes na criação de novos serviços. Na criação de produtos, os produtos são testados por grupos de consumidores para avaliar a qualidade e utilidade do produto a determinados perfis de usuário, e a demanda pode ser prevista e planejada com técnicas de mercado tradicionais [34].

Já em sistemas de serviço, o ambiente de simulação do funcionamento de um serviço é mais complexo, e envolve tecnologias, consumidores, produtores (empregados da organização ou outros clientes), fato que dificulta a criação de ambientes de teste que representem realmente o ambiente em que a prestação de serviços será realizada no dia-a-dia. O mesmo pode-se dizer da otimização de sistemas de serviço em funcionamento, pois mudanças na prestação de serviços podem afetar positiva ou negativamente a qualidade dos serviços.

Isto sem considerar a complexidade da medição da qualidade de serviço, pois como vimos na Seção 2.4, a qualidade pode ser medida tanto no momento da produção do serviço, como na entrega e na percepção final do cliente, e tal medida, por ser subjetiva na maioria das ocasiões, pode apresentar diferenças entre a qualidade real e a qualidade percebida pela organização.

Assim, a modelagem e simulação computacional tem um papel fundamental no design, engenharia e gerenciamento de serviços, porque permitem (1) testar diversas configurações dentro do processo de produção de serviços, reduzindo o custo da simulação de mercado, (2) medir a qualidade utilizando variáveis proxy, que representam de certa forma medidas de qualidade, tempo e consumo de recursos e (3) documentar e mostrar a validade dos testes de forma resumida para os tomadores de decisão e pessoas de marketing envolvidas no processo de criação ou mudanças na prestação de serviços.

Em [20], o autor apresenta uma visão de como as técnicas de simulação podem ajudar a melhorar a qualidade de atendimento nos serviços de saúde e portanto a qualidade de vida dos pacientes hoje e em um futuro próximo. O autor destaca onze dimensões nas quais a contribuição é mais promissória, desde as áreas de simulação de atividades médicas ou cirúrgicas até simulação do comportamento dos pacientes e pessoal de serviço médico.

10.2. Técnicas e Métodos

Nesta seção apresentamos algumas técnicas e métodos utilizados na modelagem e simulação de serviços com exemplos de trabalhos que utilizam tais técnicas e métodos em um domínio específico, mas nos quais o foco é na técnica mais do que no domínio. Já na próxima seção, apresentaremos trabalhos que utilizam diversas técnicas para modelar um domínio específico, com mais foco no domínio de aplicação.

10.2.1. Teoria de Filas

Como já apresentado no Capítulo 3 (Seção 3.2.1), os modelos de filas são utilizados para representar situações nas quais, existe uma demanda por um determinado serviço e em determinados momentos não é possível atender a totalidade da demanda de forma imediata [31]. Assim, a teoria de filas permite modelar a capacidade de um sistema de serviço através da representação das taxas médias de demanda, taxas de atendimento e tempo de espera. Além desses conceitos básicos, existem muitas outras situações que se apresentam neste tipo de sistemas, como por exemplo o abandono, o tipo de serviço, refletindo na demora do serviço e nos requisitos específicas do atendente, clientes com prioridade, legislações

Um trabalho bastante representativo na utilização de teoria de filas em sistemas de serviço, especificamente em modelos de Call Center, é o trabalho apresentado em [37]. Neste trabalho os autores apresentam o modelo Palm/Erlang-A para representar filas de atendimento em um sistema de Call Center considerando a modelagem dos clientes que abandonam o serviço através de um parâmetro de paciência, que representa o tempo médio que o cliente permanece na fila antes de abandonar o serviço.

O modelo apresenta diversas medidas simplificadas que podem ser utilizadas por gerentes de Call Centers para o planejamento de capacidade de acordo com políticas que atribuem uma preferência por um atendimento dirigido por qualidade, ou por custo ou intermediário, que dependerá do tipo de serviço oferecido, e do custo / benefício de perder ou não um cliente caso a capacidade não suporte os picos de demanda.

10.2.2. Redes de Petri

As redes de Petri são muito utilizadas por causa de sua representação gráfica de fácil compreensão e ao seu potencial matemático para análise de processos. Essas análises incluem verificações de propriedades inerentes aos sistemas concorrentes, como relações de precedência entre eventos, sincronização e existência ou não de deadlocks. [4]

Uma rede de Petri é um tipo de grafo dirigido (Ver Figura 13), bipartido, que possui dois tipos de nós chamados de transições e lugares. Uma transição é um componente ativo correspondente a alguma ação ou evento do sistema e a sua representação é um retângulo. Um lugar é um componente passivo, que tipicamente está associado ao estado do sistema ou alguma pré ou pós- condição e é representado por um círculo. Os arcos dirigidos ligam lugares a transições e vice-versa encadeando condições e eventos. Marcação inicial representa o estado inicial do sistema através de marcas. Essas marcas representam recursos disponíveis e permitem modelar o comportamento dinâmico. Portanto, esse tipo de representação é uma técnica de especificação formal, ou seja, ela faz apenas a validação de uma transação longa.

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Figura 13: Rede de Petri [4]

Em [44], os autores apresentam uma metodologia para representar o fluxo de trabalho e a tomada de decisões em sistemas de serviço, e chamam esse modelo de C2S2 (Computational and Configurable Service System). Este modelo, permite representar tarefas, interações e condições utilizando uma linguagem notacional baseada em YAWL (Yet Another Workflow Language [61]) que por sua vez é baseado em construções de Redes de Petri, sendo que adiciona pouco poder de representação às estruturas dessa linguagem. É importante ressaltar também que os autores iniciam o artigo descrevendo a importância da participação das pessoas nos sistemas de serviço, e a necessidade de modelar tal participação, mas na proposta de notação nenhum símbolo especial é dedicado à representação de pessoas ou grupo de pessoas, nem as características, limitações ou papéis desempenhados dentro do sistema de serviço.

10.2.3. Programação Dinâmica

Em [12], os autores apresentam um modelo para políticas de tratamento de agua em ambientes onde esse recurso é escasso e deve ser tratado para reutilização rapidamente. Os autores apresentam uma técnica de modelagem baseada em processos de decisão markovianos para tomar decisões sobre a utilização, consumo ou tratamento de água em cada momento.

10.2.4. Simulação de Eventos Discretos.

A Simulação de eventos discretos é uma metodologia de análise e projeto que permite modelar a operação de sistemas como uma seqüência cronológica de eventos, onde cada evento ocorre em um determinado momento da execução do sistema e gera uma mudança no estado do sistema. Esta metodologia se tornou popular no suporte de decisões em sistemas na área de saúde. Em [29], os autores apresentam diversos exemplos de aplicação desta técnica dentro do domínio da saúde. Iremos destacar alguns dos exemplos apresentados:

  • Escalonamento de admissões de pacientes: Consiste na otimização da admissão de pacientes considerando a necessidade individual de cuidados especiais de cada paciente, em recursos (cama, medicamentos, etc) e em pessoas (médicos, enfermeiras e auxiliares).
  • Escalonamento de médicos e pessoal de saúde.
  • Planejamento de quantidade de leitos.
  • Planejamento de tamanho das acomodações individuais.

Todos estes modelos resultam em dados valiosos para os tomadores de decisão na área de saúde, para planejar mudanças e melhoras em serviços de atendimento de saúde.

10.3.Exemplos de Modelagem e Simulação de Sistemas de Serviços

Nesta seção apresentaremos alguns exemplos de modelagem de sistemas de serviço, nos quais diversas técnicas e métodos são aplicados a um determinado domínio de aplicação. Apresentaremos uma aplicação uma aplicação de modelagem baseada em agentes para gestão de hospitais e um modelo para gestão de operações de aeronaves em solo.

10.3.1. Gestão hospitalar

Em [25], os autores apresentam o problema de otimização de admissão de pacientes em hospitais, como um problema de otimizar o fluxo de admissão de forma a maximizar a utilização de recursos, minimizar o tempo de espera e priorizando a gravidade de casos dos pacientes. Este problema, segundo os autores, se apresenta devido à forma descentralizada de tomada de decisões para a admissão de pacientes. O modelo apresentado, propõe dois tipos de agentes: (1) um agente que representa cada sala de operações (OR:// Operating Room//), que inclui todas as restrições de domínio referidas ao tempo esperado de cada cirurgia, necessidades de sala de operações para cada especialidade, e (2) um agente que representa os outros recursos envolvidos na admissão de pacientes no hospital, como camas disponíveis, transferência entre unidades e diferenciação entre unidades de cuidados intensivos, altos e médios. Neste modelo os autores levantaram as regras de funcionamento de um hospital na Holanda para representar os mecanismos de tomada de decisão das unidades, para gerar um sistema de negociação inter-unidades que considere as regras individuais utilizando da melhor forma possível todos os recursos do hospital. Como resultado, os autores realizam simulações de utilização das regras propostas e acreditam que é possível obter uma melhora de 50% na utilização de recursos, mas como a política não pode ser implantada no hospital, esse resultado não pode ser validado.

Já em [52], os autores apresentam um survey de modelos para gestão hospitalar, e questionam a desconsideração de fatores humanos nos modelos apresentados até esse ponto, ou a consideração das pessoas como peças passivas dentro do sistema que esperam receber ou prover algum tipo de serviço. Com a proposta de um enfoque baseado em agentes, os autores afirmam que cabe a possibilidade de construir sistemas de simulação com influência de fatores e decisões humanas, permitindo adicionar realismo a modelos complexos de simulação e assim melhorar a qualidade de resultados que podem ser obtidos para tratar melhor essa influência. Tal modelo, pode incluir referências ao modelo PECS (Saúde, Emoção, Cognição e Status social), permitindo:

  • A simulação dos efeitos de comportamento humano no desempenho dos processos e fluxo de trabalho dentro do hospital, evitando a utilização de processos estocásticos simples.
  • As estruturas descentralizadas da organização, considerando principalmente o paciente como fator externo. As competências, emoções e propriedades individuais podem ser representados por diferentes tipos de agentes com maior facilidade.
  • Um modelo de simulação permite projetar estruturas e formatos de las estaciones, assim como capacidade de camas e pessoal.
  • Permite levar em consideração respostas a avaliações econômicas.

10.3.2. Gestão de aeronaves em solo

Os autores de [36] apresentam um método para o projeto de sistemas de serviço, aplicado ao domínio de gestão de aeronaves em solo e controladores aéreos, considerando os aspectos humanos dos sistemas de serviço, para isso são propostas 7 atividades (Ver Figura 14):

  • Definição de limites do sistema.
  • Identificação dos agentes: pessoas e organizações que participam do sistema, especialmente os receptores e provedores do serviço.
  • Identificação dos serviços trocados dentro do sistema, tanto os serviços oferecidos para fora da organização como dentro da mesma.
  • Identificação do ambiente existente fora dos limites do sistema que afeta os processos de serviço.
  • Descrição do comportamento de cada agente: mecanismos internos, estado e conhecimento assim como as regras para tomada de decisão e mudanças internas do agente.
  • Descrição da comunicação.
  • Validação do modelo através de um sistema de simulação.
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Figura 14. Processo de modelagem de sistemas de serviço utilizando agentes. Fonte: [36]

O método proposto foi aplicado a um domínio específico de operações de linhas aéreas em um aeroporto de Tokio. O modelo revelou que a estrutura utilizada no aeroporto causa interferência entre as aeronaves em solo, e foi possível oferecer quatro soluções para melhorar tal estrutura permitindo reduzir o tempo de espera em até 5% durante os horários de pico de ocupação.

10.4. Simulação de Sistemas de Serviços

Nesta seção apresentaremos alguns outros trabalhos importantes na área de sistemas de serviço, focados na simulação de funcionamento de sistemas de serviço e na otimização de fluxos de atendimento e execução de serviços considerando a demanda variável e a qualidade de serviço.

Em [48] os autores apresentam os requisitos básicos dos sistemas de simulação para sistemas de serviço classificados como serviços de massa e lojas de serviço (Seção 3.2.2), fazendo uma comparação entre os ambientes de simulação Arena (www.arenasimulation.com), orientada a fluxos e ProModel (http://www.promodel.com/products/promodel/) orientado a recursos e filas de atendimento.

No Capítulo 12 do livro, são apresentados exemplos de simulação de sistemas de serviço dentro do contexto dos sistemas humano-computacionais.

11. Discussão Final

Nesta seção final discutimos a importância dos sistemas de serviço na economia de hoje em dia, e quais os aspectos fundamentais a serem considerados no Design, Engenharia e Gerência de Serviços, e como a modelagem e simulação de serviços ajuda na tomada de decisões nestes três aspectos da implementação e execução de sistemas de serviço.

Relembrando a definição de serviço citada na Introdução deste capítulo: serviço é algo que é entregue ao usuário sendo que o mesmo participa do processo de produção do mesmo.

Por sua vez, um sistema de serviço é aquele que permite oferecer um determinado serviço através de um conjunto de tecnologias, pessoas e outros sistemas de serviço. O Design, Engenharia e Gerência de serviços são complexos pois envolvem pessoas e tecnologias, e como as pessoas utilizam as tecnologias. Tanto os provedores quanto os receptores dos serviços interagem com a tecnologia, e o grau do envolvimento do receptor no uso de tecnologias pode ser um fator crítico na redução de custos para a empresa que presta os serviços. O caso mais tradicional disto são as chamadas de tecnologias self-service, nas quais o consumidor utiliza tecnologias disponibilizadas pelo provedor (quiosques, telefones, aplicações Web) para satisfazer as suas necessidades.

Vale a pena perceber que a medição de qualidade de serviço também é um tema complexo pois envolve fatores subjetivos, e dentro desse processo de medição podem acontecer diversos gaps como visto na Seção 2. Conforme apresentado no item 9.3, novas medições, bem distintas das medições hoje efetuadas para sistemas tradicionais, necessitam ser criadas de modo que um Sistema de Serviço tenha sua qualidade avaliada de acordo com os itens que realmente interessam aos usuários deste sistema. A coleta de dados para suporte na medição da qualidade do serviço é complexa pois está inserida dentro de ambientes que envolvem pessoas e o dia-a-dia da prestação de serviços não pode ser interrompido para tal medição. Assim, tarefas como modelagem e simulação de sistemas de serviço se tornam um desafio, pois muitas vezes resulta necessário obter variáveis aproximadas de nível de qualidade e atenção.

A economia de serviços vem crescendo cada dia mais e se constituindo como uma das principais atividades e geradoras de emprego. Com isso, é necessário ter uma visão do que se espera dos sistemas de serviço inseridos dentro desta economia de serviços e dentro dos modelos econômicos atuais. Em [1], os autores apresentam uma visão das necessidades e possibilidades dos sistemas de serviço em um futuro próximo, chamando os novos modelos de sistemas de serviço de inteligentes (smart) e viáveis (viable), explicados a seguir:

  • Smart Service Systems: A idéia baseada em uma proposta da IBM para um planeta inteligente, afirma que as tecnologias de informação e comunicação precisam direcionar os problemas do mundo de uma forma reativa e inteligente, com uma grande preocupação com o dinamismo e as mudanças do mundo atual. A proposta então propõe a utilização de tecnologias especialistas capazes de reconfigurar suas estruturas, propriedades e metas de acordo com as mudanças no seu entorno. Assim, este tipo de sistemas deveria estar interconectado e atento às mudanças, através de parâmetros econômicos, sociais e até climatológicos em um processo continuo de adaptação e aprendizado.
  • Viable Service Systems: São sistemas nos quais os seus componentes compartilham um objetivo comum, e o sistema como um todo possui uma determinada finalidade. Cada componente que executa tarefas está alinhado com um objetivo, e o sistema se relaciona ou interage com outras entidades mantendo o seu objetivo e ajudando a essas outras entidades a atingirem os deles. Isto dá uma idéia de colaboração entre sistemas dentro de um ecosistema, fazendo com que o mesmo seja sustentável a médio e longo prazo, causando benefícios a todos os participantes.

Este capítulo apresentou uma visão dos sistemas de serviço, cada vez mais como parte integrante da sociedade, como mecanismos facilitadores da vida das pessoas, permitindo que elas satisfaçam as suas necessidades, ao mesmo tempo que geram valor de forma colaborativa com outros sistemas de serviço.

Para atingir esse objetivo, será necessário cada vez mais pensar, durante o Design, Engenharia e Gerência de serviços, nas pessoas que participam da execução do serviço, pois a qualidade depende em muitos casos mais do engajamento das pessoas na execução do serviço do que das tecnologias facilitadoras que fazem parte do processo.

Referências:

1. Barile, S.; Polese, F.. Smart Service Systems and Viable Service Systems. Service Science 2 (1/2), pp. 21 – 40, 2010.
2. Bennington, Lynne; Cummane, James; Conn, Paul; Customer satisfaction and call centers: an Australian study. International Journal of Service Industry Management, Vol. 11 Iss: 2, pp.162 - 173, 2000. customer_satisfaction.pdf.
3. Boulos M.N. Kamel; Hetherington, L.; Wheeler, S.; Second Life: an overview of the potential of 3-D virtual worlds in medical and health education. Health Information and Libraries Journal. pp. 233–245, 2007. Disponível em http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1471-1842.2007.00733.x/full. Visitado em 2011-05-01.
4. Braghetto, Kelly Rosa; Padrões de Fluxos de Protocolos em Banco de Dados Relacionais. IME-USP, 2006.
5. Brown, L.; Gans, N.; Mandelbaum, A.; Sakov, A.; Shen, H.; Zeltyn, S.; Zhao, L.; Statistical analysis of a telephone call center: a queueing science perspective. The Wharton School, 2002.
6. Bullinger, H. J.; Fahnrich, K.P.; Meiren, T.; Service engineering – methodical development of new service products. International Journal of Production Ecomomics, Vol 83, pp. 275-287, 2003.Bullinger.pdf
7. Burnett et. al; MPEG21: goals and achievements. IEEE Multimedia, Piscataway, p. 60-70, 2003.
8. Cambrigde University Institute for Manufacturing (IfM) and International Business Machines Corporation (IBM); Succeeding through Service Innovation: a Discussion Paper. Cambridge, United Kingdom, 2007. CambridgeIBM2007.pdf
9. Cambrigde University Institute for Manufacturing (IfM) and International Business Machines Corporation (IBM); Succeeding through Service Innovation: A Service Perspective for Education, Research, Business and Government. Cambridge, UK: University of Cambridge Institute for Manufacturing, 2008.
10. Castro, D.; Atkinson, R.; Ezell, R.; Embracing the Self-Service Economy. ITIF. Report. Abril 2010. Disponível em
<http://www.itif.org/publications/embracing-self-service-economy. Acesso em: 1 mai. 2011.
11. Chassioti, E.; Worthington, D.; A new model for call centre queue management. Journal of the Operational Research Society, vol. 55, p. 1352-1357, 2004.
12. Chiam, Tze Chao; Yih, Yuehwern; Mitchell, Cary; Control Policies for a Water-Treatment System Using the Markov Decision Process. Part 2: Simulation and Analysis. Vol 12. Number 1. p. 27-32, 2009.
13. Clark, C.; The conditions of economic progress. London: Macmillian, 1957.
14. Curran, James M.; Meuter, Matthew L.; Self-service technology adoption: comparing three technologies. Journal of Services Marketing, Vol. 19, Iss: 2. pp.103 - 113, 2005.
15. Dillon, Tharam; Wu, Chen; Chang, Elisabeth; Cloud Computing: Issues and Challenges. 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications, IEEE COmputer Society, 2010. Dillon2010.pdf
16. Fisher, A. G. B.; Capital and the growth of knowledge. Economic Journal, v. 43, nº 171, p. 279-389, 1933.
17. Fitzsimmons J.; Fitzsimmons M.; Service Management: Operations, Strategy, Information Technology. McGraw Hill, 5th Edition, 2006.
18. Freitas Filho, P.; Ferreira, G.; Seara, R.; Steinmann, G.; Using Simulation to predict market behaviour for outbound call centers. Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference. pp. 2247 - 2251, 2007. SimulationForMarketBehaviorCallCenters.pdf
19. Froehle, Craig M.; Roth, Aleda V.; New Measurement Scales for Evaluating Perceptions of the Technology-mediated Customer Service Experience. Journal of Operations and Management 22, pp. 1-21, 2004. Froehle2003.pdf
20. Gaba, D.; The future vision of Simulation in Health Care. Quality and Safety in Health Care(13), 2011.
21. Gans, N.; Koole, G.; Mandelbaum, A.; Telephone Call Centers: tutorial, review and research prospects. Manufacturing & Service Operations Management 5, pp. 79-141, 2003. (gans_03.pdf)
22. Garnett, O.; Mandelbaum, A.; Reiman, M.; Designing a call center with impatient customers. Manufacturing and Service Operations Management, pp. 208–227, 2002.
23. Garschhamer, M. et. al.; Towards Generic Service Management Concepts: a service model based approach. Integrated Network Management Proceedings, pp. 719-732, IEEE/FIP International Symposium, 2001.
24. Hubaux, Jean-Pierre; Znaty, Simon; Telecommunications services engineering: definitions, architectures, and tools. In The telecommunications handbook. CRC Press, Boca Raton, FL, USA, 2000. Hubaux.pdf
25. Hutzschenreuter, Anke K.; Bosman, Peter A. N.; Blonk-Altena, Ilona; van Aarle, Jan; La Poutre, Han; Agent-based patient admission scheduling in hospitals. In Proceedings of the 7th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems: industrial track (AAMAS '08). International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland, SC, pp. 45-52, 2008.
26. IBGE. Resolução IBGE/CONCLA nº 01, de 04 de setembro de 2006. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/concla/pub/revisao2007/PropCNAE20/Res_Concla_1-2006.doc>. Acesso em: 15 mai. 2011.
27. IBGE/CONCLA nº 02, de 15 de dezembro de 2006. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/concla/pub/revisao2007/Resolucoes/Res_Concla_1-2007.doc>. Acesso em: 15 mai. 2011.
28. IBGE. Comentários gerais – Pesquisa Anual de Serviços - 2008. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/comercioeservico/pas/pas2008/comentarios2008.pdf.>. Acesso em: 13 mai. 2011.
29. Jacobson, S.; Hall, S.; Swisher, J.; Discrete-Event Simulation of Health Care Systems. Patient Flow: Reducing Delay in Healthcare Delivery. Springer, Vol 91, pp. 211-252, 2006.
30. Khalifa, M.; Liu V.; Satisfaction with Internet-Based Services: The Role of Expectations and Desires. International Journal of Electronic Commerce, 2003.
31. Kleinrock, L.; Queueing systems.New York: Wiley. vol.2., 1975. Chapter 1 kleinrock chapter 1.pdf. Chapter 2 kleinrock chapter 2.pdf. Chapter 3 kleinrock chapter 3.pdf.
32. Kossiakoff, Alexander; Sweet, Willian N.; Seymour, Samuel J.; Biemer, Steven B.; Systems Engineering - Principles and Practice. Wiley-Interscience-2011. Disponível em Kossiakoff Systems Engineering. Acesso em: 15 mai. 2011.
33. Lewis, D.; A review of approaches to developing Service Management Systems. Journal of Network and Systems Management, v.8, N.o 2, 2000.
34. Lovelock, C.; Wirtz, J.; Marketing de Serviços: Pessoas, Tecnologias e Resultados. Editora Pearson, 2006.
35. Maglio, P.M. et al.; Service Systems, Service Scientists, SSME, and Innovation. Comm. ACM, pp. 81-85, July 2006. BecomingService.pdf
36. Makino, F.; Kanno, Y.; e Mase. Interactive Method for Service Design Using Computer Simulation. Service Science 1(2), pp. 121-134, 2009.
37. Mandelbaum, A.; Zeltyn, S.; Service Engineering in Action: The Palm/Erlang-A Queue, with Applications to Call Centers. 2005.mandelbaum07.pdf
38. Mandelbaum A.; Service engineering (science, management): A subjective view. Technical report, Technion - Israel Institute of Technology, 2007. Complete-Course website: http://ie.technion.ac.il/serveng
39. Mell, Peter; Grance, Timothy; The Nist Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology, Computer Security Division, 2011. Draft-NIST-2011-cloud-definition.pdf
40. Meuter, M.L.; Ostrom, A.L.; Roundtree, R.I.; Bitner, M.J.; Self-service technologies: understanding customer satisfaction with technology-based service encounters. Journal of Marketing, Vol 64, Number 3, p. 50-64, 2000. (SelfserviceCustSatisfaction.pdf).
41. Nuance Communications. Julie, Amtrak’s Automated Customer Service Representative, Gets Callers "On Board". White Paper. 2009. Disponível em http://www.nuance.com/ucmprod/groups/enterprise/@web-enus/documents/collateral/nd_002356.pdf. Acesso em: 15 mai. 2011.
42. Ös, Marcelo Dutra; Uma Arquitetura Aberta para Gerenciamento de Set-top Boxes e Serviços em Redes de TV Digital. Dissertação de Mestrado apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2006. OS2006.pdf
43. Parasuraman, A.; Zeithaml, V.; Berry, L.; A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research. The Journal of Marketing, Vol. 49, No. 4, pp. 41-50. 1985. ServQual.PDF.
44. Qiu, R.G.; Computational Thinking of Service Systems: Dynamics and Adaptiveness Modeling. Service Science. 1(1): p. 42-55,2009. qiu 09.pdf
45. Rankin, Y. A.; Road, H.; Jose, S.; Thomas, J. O.; Game-Based Self Service Technologies. Challenges, 7-10, 2010.
46. Ross, A.M.; Queueing systems with daily cycles and stochastic demand with uncertain parameters. Ph.D. Dissertation, University of California, Berkeley, 2001.
47. Sakao, Tomohiko; Shimomura, Yoshiki; Service Engineering: a novel engineering discipline for producers to increase value combining service and product. Journal of Cleaner Production, (15), pp. 590-604, 2007.FULLTEXT01.pdf
48. Sakurada, N.; Miyake, D.; Aplicação de simuladores de eventos discretos no processo de modelagem de sistemas de operações de serviço. Gest. Prod., São Carlos, v. 16, n. 1, pp. 25-43, 2009.
49. Sampson, S.E.; Froehle, C. M.; Foundations and Implications of a Proposed Unified Services Theory. Production and Operations Management, 15(2): pp. 329-343, 2006. sampson 06.pdf
50. Samuelson, D.A.; Predictive dialing for outbound telephone call centers. Interfaces, (29), pp. 66–81, 1999.
51. Schneider, B.; Bowen, D. E.; Modeling the Human Side of Service Delivery. Service Science, 1(3), pp. 154-168, 2009. schneider and bowen.pdf
52. Sibbel, R.; Perspectives of agent-based modeling and simulation in hospital management. Workshop 2000 Agent-Based Simulation, pp. 77-82, 2000.
53. Silvestro, R.; Fitzgerald, L.; Johnston, R.; Voss, C.; Towards a Classification of Service Processes. International Journal of Service Industry Management, 3(3), pp. 62-75, 1992.
54. Spohrer, Jim; Vargo, Stephen L.; Caswell, Nathan; Maglio, Paul P.; The Service System is the Basic Abstraction of Service Science. Proceedings of the 41st Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS '08). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 2008. 10.1.1.109.1275.pdf
55. Stanislavski, Kostantin; An Actor Prepares. London, Methuen, 1936.
56. Telang, R.; Kumar, A.; Impact of Customer Web Portals on Call Center: An Empirical Analysis. Social Science Research Network (SSRN), 2009. Disponível em http://ssrn.com/paper=1515269. Acesso em: 15 mai. 2011. (Web-portal.pdf)
57. Tung, Wei-Feng; Yuan, Soe-Tsyr; Constructing Collaborative Service Systems: A Mutualism-based NSD Method. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part C, Applications and Reviews, Vol. 41, No. 3, 2011. Tung2011.pdf
58. Urbina, Ian; Your Train Will Be Late, She Says Cheerily. New York Times 2004-11-24. 2004. Disponível em http://www.nytimes.com/2004/11/24/nyregion/24voice.html. Acesso em: 15 mai. 2011.
59. Vargo, S.L.; Akaka, M. A.; Service-Dominant Logic as a Foundation for Service Science: Clarifications. Service Science, 1(1), pp. 32-41, 2009. vargo akaka 09.pdf
60. Vargo, S. L.; Lusch, R. F.; Evolving to a New Dominant Logic for Marketing. Journal of Marketing, 68, pp. 1-17, 2004. vargo 04a.pdf
61. Yawl Foundation. YAWL Technical Manual. White Paper, 2010. Disponível em http://www.yawlfoundation.org/yawldocs/YAWLTechnicalManual2.1.pdf. Acesso em: 15 mai. 2011.
62. Yellin, E.; Your Call Is (not that) Important to Us. New York, Free Press, 2009.
63. Zeithaml, V.; Bitner, M.J.; Gremler, D.; Services Marketing - Integrating Customer Focus across the firm. McGraw-Hill, 5th Edition, 2009.
64. Zhu, Zhen ; Nakata, Cheryl; Sivakumar, K.; Grewal, Dhruv; Self-service technology effectiveness: the role of design features and individual traits. Journal of the Academy of Marketing Science, 35, pp. 492–506, 2007.

Material Complementar

Alter, S.; Service system fundamentals: work system, value chain, and life cycle. IBM Systems Journal, v.47, n.1, p.71-85, 2008. ServiceSystemFundamentals.pdf

Buist, E.; L'Ecuyer, P.; A Java Library For Simulating Call Centers. Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference, pp. 556 - 565, 2005. JavaLibrarySimulatingCallCenters.pdf

Chase, Richard B.; Apte, Uday M.;A history of research in service operations: What's the big idea? Journal of Operations Management, (25), number 2, 2007. Disponível em: http://www.sciencedirect.com/science/article/B6VB7-4MM8BNM-1/2/15b9731194ad4b18820105a4dada582c. Acesso em 15 mai. 2011.

Chesbrough, H.; Spohrer, J.; A Research Manifesto for Services Science. Communications of the ACM, (49), Number 7, pp. 35-40, 2006. ResearchManifestoForServiceScience.pdf

Glushko, R.J.; Seven contexts for service system design. Handbook of Service Science, pp. 219-249, New York: Springer, 2009. SevenContexts.pdf

Holmqvist, Mikael; Experiential Learning Processes of Exploitation and Exploration Within and Between Organizations: An Empirical Study of Product Development. School of Business, Stockholm University, Sweden, Journal Organization Science archive, Volume 15 Issue 1, 2004.

Jorstad, I.; Dustdar, S.; Van Thanh, D.; A Service Oriented Architecture Framework for Collaborative Services. Proceedings of the 14th IEEE International Workshops on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprise (WETICE’05), 2005. SOAFrameworkCollaborativeServices.pdf

Larson, R. C.; Service science: at the intersection of management, social, and engineering sciences. IBM Systems Journal, 47, Issue 1, pp. 41-51, 2008. (Larson08.pdf).

Mehrotra, Vijay; Fama, Jason; Call center simulation modeling: methods, challenges, and opportunities. In Proceedings of the 35th conference on Winter simulation: driving innovation (WSC '03), pp. 135-143, 2003. CallCenterSimulationModeling.pdf

Melo, Hildete; et al.O setor de serviços no Brasil: uma visão global – 1985/95. A economia brasileira em perspectiva. Rio de Janeiro: IPEA, v.2, p.665-712, 1998. Disponível em http://www.ipea.gov.br/pub/td/td0549.pdf. Acesso em 15 mai. 2011.

Nyeck, S.; Morales, M.; Ladhari, R.; Pons, F.; 10 Years of Serice Quality Measurement: Reviewing the use of the ServQual Instrument. 31ª conferencia de la European Marketing Association (EMAC), Portugal, 2002. 10YearsServQual.pdf.

Pinedo, M.L.; Planning and scheduling in manufacturing and services. New York: Springer, 2009. Chapter 9 pinedo chapter 9.pdf. Chapter 13. pinedo chapter 13.pdf.

Pinhanhez, C.; “Humans Inside” as the Key Characteristic of Service Systems. Proc. of QUIS’11. Wolfsburg, Germany, 2009. HumanInsideKeyCharacteristic.pdf

Ponsignon, F.; Smart, P. A.; Maull, R. S.; Service delivery system design: characteristics and contingencies. International Journal of Operations & Production Management, Vol. 31 (3), pp.324-349, 2011. Design and Contingencies.pdf

Roland T. Rust and Carol Miu. 2006. What academic research tells us about service. Commun. ACM 49, 7, pp. 49-54, 2006. Disponível em: http://doi.acm.org/10.1145/1139922.1139948. Acesso em 15 mai. 2011. p49-rust.pdf

Sheehan, Jerry; Understanding service sector innovation. Commun. ACM 49, 7, pp. 42-47, 2006. Disponível em:
http://doi.acm.org/10.1145/1139922.1139946. Acesso em 15 mai. 2011. ( p42-sheehan.pdf )

Tung, W.; Yang, S.; Chi, H.; iInteriorDesign: A Collaborative Service System Approach Towards Constructive Value Co-Creation. Proceedings of the 11th International Conference on Electronic Commerce. USA, 2009. iDesign_CollaborativeServiceSystemApproachConstructiveValue.pdf

Spohrer, Jim; Maglio, Paul P.; Bailey, John; Gruhl, Daniel; Steps Toward a Science of Service Systems. Computer, vol.40, pp.71-77, 2007. IEEEComputer_Steps to Science of Service Systems.pdf

Steckley, S.; Henderson, S.; Mehrotra, V.; Performance Measures for Service Systems with a random arrival rate. Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference, pp. 566 - 575, 2005. PerformanceMeasures.pdf

Truong, Hong-Linh; Dustdar, Schahram; A survey on context-aware web service systems. International Journal of Web Information Systems, (5), 1, pp. 5 - 31, 2009. A_survey on web-based service-systems.pdf

Tung, W.; Yang, S.; Chi, H.; A Custom Collaboration Service System for Idea Management of Mobile Phone Design. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing, Vol. 19 (5), pp. 494–509, 2009. CustomCollaborationSSMobilePhoneDesign.pdf

Vargo, S. L.; Lusch. R.F.; Service-dominant logic: continuing the evolution. Journal of the Academic Marketing, Vol. 36, pp. 1-10, 2008. SDLogicContinuingtheevolution_Vargo.pdf

Weigand, H.; Arachchige, J. J.; Value Encounters: Modelling and Analyzing Co-creation of Value. AIS Transactions on Enterprise Systems 1. Vol 2., pp. 32-41, 2009. ModellingAnalyzingValueCoCreation.pdf

Yuehwern, Y.; Chatuverdi, A.; Service Enterprise Modeling. Introduction to service engineering, John Wiley & Sons, pp. 135-158, 2009. yih chatuverdi 10.pdf

Zeltyn, S.; et al.; Simulation-Based Models of Emergency Departments: Real-Time Control, Operations Planning and Scenario Analysis. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, 2010. zeltyn 10.pdf

Links:

http://en.wikipedia.org/wiki/Service_system
http://ie.technion.ac.il/serveng - Curso de Engenharia de Serviços de Avishai Mandelbaum

Simuladores:

Pago: http://www.simdecisions.com/
http://www.arenasimulation.com
http://www.promodel.com/products/promodel/

Jogos:

Doodle God (Flash): http://avaloid.com/doodle-god/iphone/flash
Tycoon Online: http://usa.tycoononline.com/

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10YearsServQual.pdfPDF document23.94 kBInfo
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Design and Contingencies.pdfPDF document148.5 kBInfo
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kleinrock chapter 1.pdfPDF document1.07 MBInfo
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Larson08.pdfPDF document2.9 MBInfo
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ServQual.PDFPDF document403.66 kBInfo
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SOAFrameworkCollaborativeServices.pdfPDF document181.37 kBInfo
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Tung2011.pdfPDF document1.84 MBInfo
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Copyright Claudio Pinhanez, Carlos Humes, 2011.