Consequências da Cocriação de Valor nos Clientes de Três Setores de Serviços

RESUMO

A Lógica Serviço-Dominante tem foco em serviço, relações e interações entre atores e recursos conducentes à idiossincrática cocriação de valor (CCV). Há dúvida, porém, sobre as consequências dessa cocriação no cliente e se elas se generalizam nos diversos ramos de serviços. Então, este artigo investiga a CCV e potenciais consequências para o cliente. Tomamos, no nível do cliente, o modelo DART de CCV e suas relações com satisfação e confiança e as desses construtos com a lealdade. Contemplamos clientes de bancos, telefonia móvel e ensino superior no Brasil, com um levantamento online de 1012 consumidores. A partir do modelo conceitual, foram desenvolvidas 7 hipóteses, das quais 5 tiveram suas relações suportadas. A Modelagem de Equações Estruturais suporta as relações entre CCV (de um lado) e Confiança (Afetiva e Cognitiva) e Satisfação (do outro), bem como os papéis preditivos dos dois últimos conceitos na Lealdade. Mas há tanto semelhanças quanto diferenças - entre os clientes dos três ramos - nessas relações. O trabalho apresenta aspectos importantes do processo de cocriação de valor nos três serviços analisados. Também exalta a importância do relacionamento entre os atores do processo, em que destaca a participação ativa dos clientes ao longo de toda a cocriação de valor.

PALAVRAS-CHAVE:
Cocriação de Valor; Satisfação; Confiança; Lealdade

ABSTRACT

Service-Dominant Logic focuses on service, relationships, and interactions among actors and resources, leading to idiosyncratic value co-creation (VCC). However, there is uncertainty about the consequences of this co-creation on the customer and whether they are generalized across different service sectors. Therefore, this article investigates VCC and its potential consequences for the customer. At the customer level, we adopt the DART model of VCC and its various relationship with constructs Satisfaction and Trust and those of these constructs with construct Loyalty. We encompass customers from banks, mobile services, and higher education in Brazil, conducting an online survey with 1012 consumers. From the conceptual model, seven hypotheses were developed, of which five had their relationships supported. Structural Equation Modeling supports the relationships between VCC (on one hand), and Trust (Affective and Cognitive), and Satisfaction (on the other), as well as the predictive roles of the latter two concepts on Loyalty. However, there are similarities and differences among customers in the three sectors in these relationships. This study highlights important aspects of the value co-creation process in the three analyzed services. It also emphasizes the importance of the relationship among process actors, highlighting the active participation of customers throughout the entire value co-creation.

KEYWORDS:
Value Co-creation; Satisfaction; Trust; Loyalty

1. INTRODUÇÃO

A Cadeia de Lucro em Serviços (CLS) estabelece que a criação de valor emerge das interações entre a empresa, funcionários e clientes (Hogreve et al., 2017), em que a Satisfação dos funcionários influencia a Satisfação do cliente, afetando o desempenho da empresa (Chi & Gursoy, 2009). O modelo tem origens nas pesquisas de: a) Reichheld e Sasser Jr. (1990), que preconizam a redução de falhas até a entrega de serviço com zero defeito; b) Schlesinger e Heskett (1991), que abordam a importância dos serviços e de um modelo empresarial neles focados; c) Roth e Van Der Velde (1991), os quais estabelecem ligação entre métricas operacionais e de marketing. O avanço dessas pesquisas gerou a CLS de Heskett et al. (1994), que apresenta a força dos elos e integra vários direcionadores de desempenho, com a explicação teórica de suas interdependências (Silvestro & Cross, 2000). Todavia, a CLS é omissa sobre Cocriação de valor, uma concepção que veio a se consagrar na teoria de Marketing com a Lógica Serviço-Dominante (LSD). Essa é uma lacuna acadêmica substantiva de conhecimento, que deixa a CLS e LSD como perspectivas distintas.

Neste artigo, CLS é conectada à Cocriação de Valor (CCV) e a outros resultados para os clientes. A base é Lógica Serviço-Dominante (LSD), a qual considera as organizações como transformadoras de recursos (Vargo & Lusch, 2004) para servir clientes (Lusch, Vargo, & O’Brien, 2007), em que o valor definido e cocriado com a atuação ativa e singular de cada cliente (Vargo, 2008). O processo de CCV consiste nas interações entre os diferentes atores econômicos e clientes (Grönroos & Voima, 2013), mas sendo primordial o papel dos clientes (Neghina et al., 2015).

Num encontro de serviço, a metáfora do espelho reforça a natureza cocriativa do valor. Isso porque a satisfação do funcionário se reflete na satisfação do cliente (Heskett; Sasser Jr & Schlesinger, 1997) e nas suas intenções de compra (Evanschitzky et al., 2011). A Satisfação depende da confirmação/desconfirmação da expectativa após a compra e o consumo (Halstead et al., 1993), ao passo que funcionários influenciam tanto essa expectativa (num estágio inicial) quanto sua subsequente confirmação/desconfirmação (Jones & Taylor, 2018).

Esse ‘espelho de satisfação’ indica uma lógica ganha-ganha entre fornecedor e cliente (Di Mascio, 2010). Mas para que as partes tenham ganhos - psicológicos, monetários ou de outra natureza - o cliente tem de confiar tanto na empresa quanto nos funcionários (Sirdeshmukh, Singh, & Sabol, 2002). A confiança do cliente na organização se apoia na sua relação com os funcionários (Ennew et al., 2011) e no cumprimento das promessas de entrega de proposições de valor, que subsidiam a cocriação (Chen, Chen, & Wu, 2017). Dentre as duas dimensões da Confiança, a Afetiva refere-se a emoções e sentimentos que envolvem o cliente e o prestador (Johnson & Grayson, 2005; Lewis & Weigert, 1985a). Já a sua dimensão Cognitiva é racional (Terres & Santos, 2013), envolvendo a reputação do prestador (Ha et al., 2016). A Confiança afeta a Lealdade do cliente, que por sua vez influencia o crescimento de mercado e o resultado financeiro organizacionais (Akhgari, Bruning, Finlay, & Bruning, 2018; Oliver, 1999). Lealdade que se dirige a produtos, serviços, eventos e/ou atividades (Uncles et al., 2003) e tem as dimensões comportamental e atitudinal (Oliver, 1999).

Todavia, no estudo da CCV em serviços, os papéis de cliente e de prestador ainda não estão claramente diferenciados. A ocorrência da CCV e a percepção sobre ela pelos clientes, em contraposição ao prestador, continuam indecifradas na literatura (Tommasetti, Troisi, & Vesci, 2017). Divergências deixam uma lacuna na compreensão e mensuração do processo e mesmo do resultado CCV (Holmqvist et al., 2020). A LSD tem a CCV como um pilar, porém suas consequências no serviço exigem aprofundamento (Skålén et al., 2015). Pelo todo acima exposto, eis a questão da deste artigo: na convergência entre LSD e CLS, como se relacionam CCV, Satisfação, Confiança e Lealdade nos clientes de serviços? O objetivo é avaliar o processo de CCV e suas consequências no cliente de serviço (satisfação, confianças afetiva e cognitiva, lealdade). Elaboramos hipóteses apoiados na literatura e as testamos com clientes de três tipos/ramos de serviços no Brasil: bancário, de telefonia móvel (que engloba transmissão de voz e dados) e educacional. Os bancos no Brasil, em processo de transição e adoção de modelos como os das fintechs, são dos mais bem estruturados do mundo (Pinochet et al., 2019), o que justifica investigá-los. Já a telefonia móvel no Brasil é grandiosa: em março de 2022 eram cerca de 256,4 milhões de acessos ao seu sistema (Anatel, 2022). Na educação superior, o INEP (2022) apontou crescimento de 5% em 2022. O método utilizado é de natureza quantitativa, com uso de modelagem de equações estruturais e aplicação no software SmartPLS. A partir do referencial teórico, foi construído o modelo conceitual com a apresentação de 7 hipóteses, das quais 5 tiveram suas relações suportadas, demonstrando a importância do modelo DART na perspectiva de cocriação de valor na cadeia de lucro em serviços.

De fato, a contribuição da pesquisa consiste em adicionar o conceito de cocriação de valor na cadeia de lucro em serviços. Cabe destacar que essa adição de um constructo foi realizada na perspectiva do cliente de serviços.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

Há mais de quatro décadas, a literatura de serviços descreve clientes e fornecedores como agentes ativos na criação, produção, entrega e controle de serviços (Johnston, 1989). Aos clientes, nesses processos, cabem ao menos três papéis: (1) de recurso produtivo, (2) de colaborador para a qualidade, a Satisfação e o valor, (3) de potencial concorrente do prestador quando produz o próprio serviço (Bitner et al., 1997).

Já na década de 2000, com a LSD, o processo de CCV ganha destaque (Vargo & Lusch, 2004), tendo como atores clientes e agentes das empresas, entre outros. Os recursos empresariais são levados aos clientes por meio da interação com seus funcionários e sistemas (McColl-Kennedy et al., 2012). Na CCV, a colaboração, que aporta recursos e capacidades essenciais aos processos, resulta em valor, com base em interações dialógicas (Ballantyne & Varey, 2006). A participação do cliente ganha vulto pela sua influência no desempenho financeiro da empresa (Chan et al., 2010). A CCV tem por premissa que o valor não é definido pelo fornecedor, mas sim pelas trocas de recursos entre provedores, usuários e outros cocriadores (Tommasetti et al., 2017).

A CCV sempre depende de decisões e ações do cliente e passa por interações entre os atores no processo e trocas de serviço (Brambilla et al., 2017). Essas interações, no modelo DART, no sistema organizacional têm as dimensões diálogo, acesso, avaliação de risco e transparência (Prahalad & Ramaswamy, 2004a; Albinsson et al., 2016). O Diálogo, primordial, exige interação entre o cliente e a empresa na busca de alternativas e soluções de CCV viáveis (Prahalad & Ramaswamy, 2004a). Becker, Santos e Nagel (2016) apontam que empresas que se comunicam (dialogam) ativamente com os clientes tendem a deles colher Satisfação mais alta.

Em acréscimo, o cliente precisa de Acesso a pessoas e outros recursos para troca informações e outros recursos (Albinsson et al., 2016). Acesso cuja importância vai além do processo de CCV, encampando os processos de design e de produção (Prahalad & Ramaswamy, 2004b). Isso implica o cliente com o papel de coprodutor e exige transparência dos atores, pois a assimetria de informações que permitia à empresa explorar diversos mercados está desaparecendo (Prahalad & Ramaswamy, 2004a). Com a simetria de informações vem a simetria de trocas (Lusch & Vargo, 2008) cuja consequência é a Confiança do cliente (Ramaswamy, 2009). Mas essa Confiança depende também da avaliação de riscos e benefícios de produtos e serviços (Prahalad & Ramaswamy, 2004a). Por isso, a Transparência se destaca ainda mais no processo de CCV (Prahalad & Ramaswamy, 2004b).

A CCV relaciona-se positivamente com a Satisfação e com a intenção comportamental (Sweeney et al., 2015). A Satisfação do cliente é um julgamento de quanto um produto ou serviço atende ou supera a expectativa sobre ele (Gupta & Zeithaml, 2006). A avaliação parte da experiência que o cliente possui com um produto, serviço e sobretudo com a empresa (Anderson, Hakansson, & Johanson, 1994). No processo de CCV está a coprodução, em que o cliente atua como recurso do processo (Chathoth et al., 2013). Com base no modelo DART, em sua relação da CCV com a Satisfação do cliente, forma-se a primeira hipótese.

• H1: O processo de CCV tem impacto positivo na Satisfação do Cliente.

A Confiança, outro constructo em torno da CCV, (Miles, 2014), é uma expectativa de que o prestador cumprirá suas promessas (Chen, Chen, & Wu, 2017). O processo de CCV depende do encontro entre o prestador e o cliente (Medler-Liraz, 2016), de modo a ampliar a troca de experiências, com o cliente compartilhando informações úteis à CCV. A Confiança se desdobra na racionalidade e na afetividade (Agustin & Singh, 2005), que são relacionadas entre si (Erdem & Ozen, 2003); são crenças com conotações cognitivas ou afetivas (Johnson & Grayson, 2005). A Confiança afetiva estabelece-se em laços emocionais entre indivíduos (Lewis & Weigert, 1985b) e no cuidado e na preocupação com os outros (Johnson & Grayson, 2005). O aprofundamento de conexões emocionais eleva a Confiança além do que se justifica pela racionalidade, o que avulta o papel da Confiança afetiva (Ha et al., 2016). Desse raciocínio, emerge a segunda a hipótese.

• H2: O processo de CCV tem impacto positivo na Confiança Afetiva.

A Confiança cognitiva (Corgnet et al., 2016) capta a perspectiva mais racional (Swift & Hwang, 2013) e (Terres & Santos, 2013), como resposta a um estado incompleto de conhecimento ou informações (Johnson & Grayson, 2005).

As informações necessárias à concretização da Confiança cognitiva se relacionam com a probabilidade de o parceiro, nas trocas, cumprir suas obrigações e honrar sua reputação (Ha et al., 2016). Essas são as bases da próxima hipótese.

• H3: O processo de CCV tem impacto positivo na Confiança Cognitiva.

A Satisfação do cliente de serviços não se constitui só do desempenho técnico, mas também do conjunto de processos de troca com o prestador e seu pessoal, como na comunicação e gestão de expectativas (Campbell & Finch, 2004). Quanto melhor a Satisfação e a atitude dos funcionários, maior deve ser a Satisfação dos clientes (Otterbring, 2017). Por outro lado, as reações do cliente são afetadas por variáveis culturais (Zhang et al., 2013) e, então, a Satisfação e a Lealdade podem diferir entre regiões e países (Kursunluoglu, 2014), o que é abordado em estudos sobre a CLS (Kim, 2014). Passo adiante, a Satisfação relaciona-se positivamente com a Lealdade (Hogreve et al., 2017). Tais fundamentos levam à hipótese a seguir.

• H4: A Satisfação do cliente tem impacto positivo na sua Lealdade.

A Confiança, como preceito do relacionamento em marketing, influencia o comportamento de atores nas trocas (Gefen, 2002). A partir da Confiança se gera o comportamento colaborativo de clientes com a organização (Morgan & Hunt, 1994). Tal Confiança, um ativo intangível estratégico para as organizações, requer investimentos financeiros, psicológicos, sociológicos e de tempo (Akrout et al., 2016). A Confiança dos clientes é um requisito para o comprometimento, que é um forte preditor da Lealdade (Ennew et al., 2011;(van Esterik-Plasmeijer & van Raaij, 2017). Esses raciocínios amparam as hipóteses a seguir.

• H5: A Confiança Afetiva tem impacto positivo na Lealdade do cliente;

• H6: A Confiança Cognitiva tem impacto positivo na Lealdade do cliente

A Lealdade atitudinal é um compromisso de recomprar um produto ou reutilizar um serviço de forma consistente (Oliver, 1999); é a intenção do cliente em manter relacionamento com o fornecedor (Sirdeshmukh et al., 2002). Assim, a Lealdade expressa um comportamento pretendido perante o serviço e/ou a empresa (Andreassen & Lindestad, 1998). Mesmo em face de esforços mercadológicos de concorrentes, o cliente leal repete a compra da mesma marca (Oliver, 1999) ou mesmo renova contrato com ela (Andreassen & Lindestad, 1998).

No âmbito da CLS, em face do ideal científico de generalização, seria ótimo se as hipóteses procedentes fossem suportadas em distintos ramos de serviços. Contudo, o mais provável é que as relações difiram entre os ramos. Tal ótica leva à hipótese a seguir.

• H7: Entre os setores de serviços, há diferenças nas demais hipóteses (H1 a H6).

A junção das sete hipóteses leva ao Modelo Conceitual do artigo, esquematizado na Figura 1. Modelo apoiado na CLS tanto de Heskett et al. (1994) quanto de Kim (2014).

Figura 1.
Modelo Conceitual

3. MÉTODO

Num esquema quantitativo e de seção cruzada, o Modelo Conceitual foi empiricamente testado com amostras de clientes no Brasil de três ramos de serviços de massa: bancário (322 respostas válidas), telefonia móvel (311 respostas válidas) e educação superior (com 379 respostas válidas). Escolhemos esses ramos porque: (1) são serviços de massa, portanto com bases imensas de clientes, facilitando a coleta de dados; (2) neles há um bom processo de interação entre clientes e prestadores; (3) estão bem presentes em todo o território nacional, a refletir algo de uma perspectiva brasileira do processo de CCV

Para a Cocriação de Valor na percepção do Cliente de Serviço, usamos a escala de Albinsson et al. (2016), traduzida e adaptada para o contexto brasileiro por Becker et al. (2016). Adotamos, para a Confiança dos Clientes de Serviços, a escala de Terres e Santos (2013), com as dimensões Afetiva e Cognitiva. Para a Satisfação dos Clientes de Serviços, utilizamos a escala de Homburg et al. (2009) e Yee et al. (2011), com seis itens, validada conforme DeVellis (2003). A escala de Lealdade do Cliente de Serviço foi a de Souza, Gosling e Gonçalves (2013), desenvolvida no Brasil.

Com um questionário digital, os dados foram coletados na plataforma SurveyMonkey. Só o primeiro questionário vindo de um IP (internet protocol, identificador de um equipamento conectado à Internet) foi admitido. Convites para responder ao questionário foram transmitidos por email e postados em redes sociais (e.g., Facebook, Instagram e WhatsApp) dos autores, com o pedido de repasse do convite (bola de neve). O teste simples de Harman, de viés comum ao método, não evidenciou viés nos dados. O teste de normalidade revelou variáveis fugindo da distribuição normal.

A Modelagem de Equações Estruturais (MEE) lida bem com modelos complexos e tem alternativa para dados não aderentes à distribuição normal multivariada (Ringle, Silva & Bido, 2014), como aqui acontece. A MEE abrange etapas de especificação do modelo conceitual, avaliação e ajustes de cada modelo de mensuração e a avaliação do modelo estrutural (Hair et al., 2013). No artigo, a estimação do modelo estrutural seguiu: (a) os preceitos de Hair et al. (2017); (b) a abordagem de Wetzels, Odekerken-Schröder e Van Oppen (2009), de repetir os itens (variáveis mensuradas) de variável latente de primeira ordem na variável latente de segunda ordem. A avaliação de modelo de mensuração contemplou Consistência Interna (Alfa de Cronbach e Confiabilidade Composta), Validade Convergente (Variância Média Extraída) e Validade Discriminante (Critério de Fornell Larcker e Matriz Heterotraço-Monotraço). Foram ainda examinados os índices de VIF, R², R² ajustado e f². Já a avaliação do modelo estrutural abrangeu o procedimento Bootstrapping, o coeficiente beta, desvio-padrão, teste t e valor p. Ainda com MEE, foi realizada uma Análise Multigrupo para o exame de H7, que trata de diferenças nas demais relações do Modelo Conceitual entre os clientes dos três ramos de serviços.

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1. Perfil das Amostras

A amostra total chegou a 1012 clientes. No contexto de serviços bancários, a amostra apresentou 322 respondentes válidos, dos quais 174 (54%) declararam ser do sexo masculino. Em relação ao estado civil, 112 dos que se declaram do sexo masculino são casados, ante 64 do sexo feminino. Quanto à escolaridade, 24 homens possuem especialização contra 30 mulheres. 43 homens possuem mestrado; 32 mulheres têm esse título.

Na perspectiva do serviço de telefonia móvel, a amostra abrangeu 311 respondentes válidos, dos quais 182 declararam ser do sexo feminino (58,5%); só 2 não quiseram identificar seu gênero (0,6%). Dos respondentes do sexo feminino, 82 são solteiras e 70 são casadas (correspondendo a 83,5% desse gênero); 58 homens possuem graduação superior enquanto 72 mulheres possuem esse título. Além disso, há 25 mulheres doutoras contrastando com apenas 13 homens com tal título.

Por fim, entre os serviços de educação superior, que abrangem tanto licenciatura e bacharelado quanto as graduações tecnológicas, a amostra apresentou 379 respondentes. Dentre eles, o gênero feminino responde por 57,8% do total. Há 344 respondentes solteiros, 31 casados e 4 divorciados.

4.2. Exame dos Modelos de Mensuração

O exame dos modelos de mensuração dos construtos revelou a necessidade de alguns ajustes. No construto Confiança Cognitiva, foi removido o item CCG6 (dado o histórico de relacionamento com essa empresa, tenho motivos para duvidar da competência da instituição) e na Confiança Afetiva, o item CCA2 (sinto que essa empresa demonstra atenção em relação a minha pessoa); a razão é a carga fatorial inferior a 0,4 (Hair et al., 2017). A Cocriação de Valor é uma variável de 2ª Ordem, composta por Diálogo, Acessibilidade, Risco e Transparência. Após esses ajustes, há Consistência Interna nas escalas, com alfa de Cronbach e Confiabilidade Composta superiores a 0,7, o mínimo de referência (Ringle et al., 2014). Tais indicadores estão na Tabela 1, assim como aqueles referentes à Validade Convergente (Fornell & Larcker, 1981). Na Tabela 1, os valores da AVE suportam a convergência dos constructos do Modelo Conceitual.

A Tabela 1 também endossa a Validade Discriminante que indica a distinção de um constructo em relação a outro (Hair Jr. et al., 2009), a dissimilaridade entre índices de diferentes constructos (Götz et al., 2010), ou seja, cada constructo é único, sem se representar em outro constructo de um modelo (Hair et al., 2017). Tomamos dois critérios no exame da Validade Discriminante. O primeiro, mais conservador, segundo Hair et al. (2017), é o de Fornell Larcker. O segundo critério é a matriz Heterotraço-Monotraço, que correlaciona os indicadores de construtos diversos com os indicadores do mesmo constructo. Essa correlação (dita desatenuada) até 0.85, como estabelecido por Hair et al. (2017), exprime Validade Discriminante. Na Tabela 1 estão a raiz quadrada do AVE (critério de Fornell-Larcker) e o intervalo de confiança da matriz HTMT (valores menores que 1). Logo, infere-se haver Validade Discriminante no Modelo Conceitual.

Tabela 1
Consistência Interna, AVE e Critério de Fornell Larcker

Variável Latente	Alpha de Cronbach	Confiabilidade Composta	AVE	Variável Latente					HTMT
	>0,70	>0,70	>0.50	Confiança Afetiv	Confiança Cognitiva	Lealdade	Satisfação	Cocriação de Valor	Intervalo de confiança HTMT não inclui um
Confiança Afetiva	0.821	0.893	0.737	0.858					Sim
Confiança Cognitiva	0.815	0.890	0.730	0.541	0.854				Sim
Lealdade	0.885	0.912	0.636	0.532	0.539	0.797			Sim
Satisfação	0.900	0.924	0.671	0.715	0.712	0.699	0.819		Sim
Cocriação de Valor	0.933	0.914	0.727	0.672	0.605	0.488	0.623	0.675	Sim

• Fonte: dados da Pesquisa

A Tabela 2 mostra o VIF (Variance Inflation Factor) de cada variável latente, que indica o grau de multicolinearidade entre variáveis (Hair et al., 2009). O maior VIF é 2,952 (relação entre Satisfação e Lealdade). Sendo os VIFs inferiores ao limite 3,0 (Hair et al. 2019), infere-se haver baixa colinearidade entre os construtos do modelo conceitual.

O coeficiente de determinação de Pearson (R²) exprime a acurácia preditiva de um modelo (Hair et al., 2017). Em ciências sociais e comportamentais se considera um R² até 2% como efeito pequeno, R² por volta de 13% como efeito médio e R² acima de 26% como efeito grande (Ringle et al., 2014). Os coeficientes de determinação do Modelo Conceitual, reportados na Tabela 2, mostram um elevado poder de explicação das regressões, uma vez que os valores de R² ajustado estão entre 36,5% e 49,3%.

O indicador de Cohen (f²), para o tamanho do efeito, serve à avaliação da utilidade de cada constructo para o ajustamento de um modelo. Valores de 0,02, 0,15 e 0,35 indicam, respectivamente, uma fraca, média ou substancial influência de uma variável latente exógena em uma variável latente endógena. Para o Modelo Conceitual, na Tabela 2, a maioria dos f² é baixa. O único efeito grande é entre Satisfação e Lealdade (f²=0,206). Esses valores são do algoritmo PLS no software SmartPLS.

Tabela 2
Valores do PLS Algoritmo

Hipótese	Caminho Estrutural	VIF	f²	R²	R² ajustado
H1	Cocriação de Valor → Satisfação	1.000	0.634	0.388	0.387
H2	Cocriação de Valor → Confiança Afetiva	1.000	0.825	0.452	0.451
H3	Cocriação de Valor → Confiança Cognitiva	1.000	0.576	0.365	0.365
H4	Satisfação → Lealdade	2.952	0.239	0.493	0.492
H5	Confiança Afetiva → Lealdade	2.057	0.004
H6	Confiança Cognitiva → Lealdade	2.038	0.006

• Fonte: dados da Pesquisa

A Figura 2 expõe o Modelo ajustado, com o coeficiente de caminho entre variáveis latentes, o R² de cada variável endógena e as cargas fatoriais de cada item mensurado na respectiva variável latente.

Figura 2.
Modelo Ajustado

Na MEE, aplicamos o Bootstrapping, procedimento não paramétrico que extrai várias subamostras e estima modelos para cada uma delas e, por fim, estima parâmetros a partir do conjunto de modelos (Hair, Sarstedt, et al., 2018). A relação entre os constructos é aferida com o teste t de Student, cujos coeficientes avaliam a relação entre constructos a um adotado nível de significância.

Os valores gerados pelo Bootstrapping, com 10.000 reamostragens para a amostra geral (clientes dos três setores de serviços), estão na Tabela 3. Cinco hipóteses são suportadas, enquanto só uma é rejeitada (H5, relação entre Confiança Afetiva e Lealdade). Além disso, aplicamos o bootstrapping à amostra de cada setor. Nesse caso, H5 é rejeitada em todos os setores. Já H6, da relação entre Confiança Cogntiva e Lealdade, é rejeitada nos serviços bancário e de educação superior.

Tabela 3
Testes das Hipóteses e Valores do Modelo Geral

Hipótese	Caminho Estrutural	Coeficiente Estrutural (Γ)	desvio padrão	Teste t	valor p	Teste da Hipótese
H1	Cocriação de Valor → Satisfação	0.623	0.024	26.430	0.000	Suportada*
H2	Cocriação de Valor → Confiança Afetiva	0.672	0.020	33.974	0.000	Suportada*
H3	Cocriação de Valor → Confiança Cognitiva	0.605	0.023	26.675	0.000	Suportada*
H4	Satisfação → Lealdade	0.598	0.042	14.180	0.000	Suportada*
H5	Confiança Afetiva → Lealdade	0.061	0.037	1.651	0.099	Rejeitada
H6	Confiança Cognitiva → Lealdade	0.081	0.036	2.250	0.024	Suportada**

• Valores críticos para T₍₁₀₁₂₎= ^*p<0.1%=3.29; ^**p<5% = 1.96.
• Fonte: Dados da Pesquisa

A interatividade entre clientes e agentes do prestador é marcante em serviços. Isso possibilita aos clientes obter uma série de benefícios, constituindo experiências favoráveis, com o potencial aumento da preferência pelo prestador (Jaakkola et al., 2015). Atinente a essa interação, prestadores têm aumentado os canais de comunicação, como nos aplicativos de telefone inteligente, sites na Internet e perfis em redes sociais. Os processos interativos são a base da CCV, consoante Vargo e Lusch (2004, 2008) e Prahalad e Ramaswamy (2004a, b). Os benefícios experimentados pelo cliente de serviço, hedônicos e utilitários (Verleye, 2015), levam à Satisfação, Confiança e Lealdade.

Os resultados, na Tabela 3, evidenciam o impacto positivo do processo de CCV na Satisfação. Isso converge com Sweeney et al. (2015), realçando a interação entre atores no processo de CCV. De fato, a CCV é um processo centrado na interação entre clientes e o pessoal que os atende (Neghina et al., 2015). Na H1 se evidencia a relação positiva entre a CCV e Satisfação (Γ = 0,623, t₍₁₀₁₂₎ = 26.430 e p <0,001), o que corrobora Sweeney et al. (2015) sobre o processo de CCV, em que a interação entre o prestador e o cliente culmina com a Satisfação. O cliente, atuando como coprodutor e cocriador tem aprimorado seu entendimento da relação com o prestador, alimentando uma postura ativa na busca por informações (Grönroos & Voima, 2013).

Tal postura afeta tanto a interação quanto o comportamento (Jamilena et al., 2017). Do modelo DART, desponta a importância do Diálogo e do Acesso do Cliente ao processo (Prahalad & Ramaswamy, 2004a). Já a relação entre a CCV Risco e a Satisfação realça o entendimento dos riscos do serviço pelos clientes (Prahalad & Ramaswamy, 2004b). Por fim, também a Transparência importa no processo de CCV (Tanev et al., 2011), além de reduzir a assimetria de informação (Taghizadeh et al., 2016), por repercutir positivamente na Satisfação do cliente.

A base da CCV, como mostra Miles (2014), é o relacionamento entre prestador e cliente no serviço. Mas um relacionamento profícuo requer Confiança (Chen, Chen, & Wu, 2017), como a expectativa de que o parceiro esteja disposto e seja capaz de agir no melhor interesse do relacionamento (Sirdeshmukh et al., 2002). A Confiança do cliente fundamenta-se na honestidade, boa vontade e competência do fornecedor (Walter & Ritter, 2003). Isto é, a Confiança envolve obrigações, responsabilidades e expectativas criadas pelo cliente de que o prestador cumprirá o prometido, acordado e pré-estabelecido (Luarn & Lin, 2003; Sirdeshmukh et al., 2002).

O caminho estrutural Cocriação de Valor → Confiança Afetiva (Γ =0,672, t₍₁₀₁₂₎ = 33.974 e p <0,001 ) suporta H2 . Os resultados empíricos fortalecem a premissa da interação entre prestador e cliente no serviço (Jaakkola et al., 2015) e apontam a CCV relacionada às Confianças Cognitiva e Afetiva (H2). A Afetiva tem sido apontada como fruto do relacionamento baseado em aspectos emocionais e afetivos entre provedor e cliente (Akrout et al., 2016; Sirdeshmukh et al., 2002). Também a Confiança Cognitiva (H3) se relaciona positivamente com o processo de CCV. A Confiança Cognitiva, que se centra na racionalidade, reflete a expectativa do cliente de que o prestador cumpra seu papel na CCV e no fornecimento de serviço (Erdem & Ozen, 2003). A Confiança Cognitiva busca, a partir de experiência e conhecimento partilhados, reduzir a incerteza do relacionamento (Ziegler & Golbeck, 2007). Há suporte para H3, com o impacto positivo da CCV na Confiança Cognitiva (Γ = 0.605, t₍₁₀₁₂₎ = 26,675, p <0.001).

A literatura reporta, faz décadas, o efeito da satisfação do cliente na sua lealdade (Kondasani & Panda, 2015). Relação essa que abrange bens (tangíveis) e serviços (intangíveis). Satisfação que é um importante objetivo para organizações de serviço, como meio para obter dos clientes comportamentos positivos, como a lealdade, e efeitos subsequentes (rentabilidade e crescimento de mercado, por exemplo) (Chen, 2012). Na CLS (Maddern et al., 2007), a Satisfação é das principais precursoras da Lealdade.

Os resultados empíricos (Γ = 0.598, t₍₁₀₁₂₎ = 14.180, p <0.001) corroboram a relação entre Satisfação e Lealdade. Isso converge com Chen e Wang (2016) e estudos acerca da CLS (Hogreve et al., 2017).

Outro antecedente da Lealdade referido na literatura é a Confiança (Sirdeshmukh et al., 2002). A Confiança do cliente no prestador fortalece a Lealdade, reduzindo a probabilidade de troca de prestador (Guenzi & Georges, 2010). A base da Confiança é o relacionamento entre o cliente e o prestador (Corgnet et al., 2016). Além disso, Ennew et al.(2011) apontam a Confiança como determinante no relacionamento de troca entre prestador e cliente de serviços, o que reitera o processo de CCV. A despeito dos aspectos de segurança, familiaridade e de cunho pessoal que balizam as interações no processo de CCV com a Confiança Afetiva, não é possível afirmar que a partir dessa relação ocorra Lealdade. É o que se constata nos resultados de H5, que levam à sua rejeição e, apesar da relação positiva, ela não é significante (Γ = 0.061, t₍₁₀₁₂₎ = 1.651, p =0.099).

Em contrapartida, a relação entre Confiança Cognitiva e Lealdade é significante, a suportar H6 (Γ = 0.081, t₍₁₀₁₂₎ = 2,250, p >0.05). A Confiança Cognitiva, estabelecida a partir da crença de que o prestador é capaz de executar os serviços (percepções racionais) (Dadzie et al., 2018), se mostra influente na Lealdade.

A Figura 3 mostra o modelo com os valores do teste t na MEE.

Figura 3.
Modelo com valores de teste t

Quanto à hipótese H7, aplicamos análise multigrupo (MGA) para avaliar as diferenças nos coeficientes de caminho, entre as amostras de clientes (2 por 2) dos três setores (banco, telefonia, educação superior), nas hipóteses H1 a H6. Os resultados estão na Tabela 4, com os setores 2 a 2. Ao nível de p value 0,05, adotado no artigo, são não significantes as diferenças em H1, H2, H4 e H5. Por exemplo, na H1 (relação entre Cocriação de Valor e Satisfação), a diferença de coeficientes entre os clientes de bancos e educação superior é de 0.045, com p valor de 0.418 (Tabela 4). Portanto, embora H1 seja suportada a 0,1% na amostra toda (n=1092; Tabela 3), as correspondentes diferenças, em H1, entre coeficientes nos três pares de grupos setoriais são não significantes.

Também no tocante à H7, só há diferenças significantes na relação entre Cocriação de Valor and Confiança Cognitiva entre os clientes dos pares (i) banco e educação superior (dif. = -0.116, p valor = 0.020) e (ii) educação superior e telefonia (dif. = 0.126, p valor = 0.013). Os valores dos coeficientes da regressão entre Cocriação de Valor e Confiança Cognitiva tornam significantes as diferenças entre esses setores (banco - Γ=0,606; educação superior - Γ=0,722; telefonia- Γ =0,596).

Portanto, H7 é rejeitada. Cabe destacar que os três grupos setoriais (banco, educação superior, telefonia) de clientes, tomados em conjunto, suportam H1 a H4 e H6. Todavia, na comparação pareada entre os grupos nas seis primeiras hipóteses do modelo Conceitual, as diferenças entre as contribuições de cada grupo são não significantes.

Tabela 4
Análise Multigrupo

Hipótese	Diferença entre os coeficientes de caminho			p valor
	| Banco - Educação |	| Banco - Telefonia |	| Educação - Telefonia |	(Banco vs Educação)	(Banco vs Telefonia)	(Educação vs Telefonia)
H1	0.045	0.098	0.053	0.418	0.102	0.385
H2	0.070	-0.024	-0.094	0.139	0.582	0.054
H3	-0.116	0.009	0.126	0.020	0.873	0.013
H4	0.045	0.159	0.114	0.653	0.131	0.289
H5	-0.117	-0.004	0.114	0.251	0.972	0.307
H6	0.120	-0.054	-0.175	0.208	0.654	0.119

• Fonte: Dados da Pesquisa

5. CONCLUSÃO

Investigamos a CCV, com o modelo DART de Prahalad e Ramaswamy (2004b) e a escala de Albinsson et al. (2016), e efeitos dela em clientes de três setores de serviços. Sobre a o efeito na satisfação, os resultados corroboram Sweeney et al. (2015) e Navarro, Llinares e Garzon (2016) quanto ao papel do relacionamento entre os atores na formação da Satisfação. Isso implica que o processo de Cocriação de Valor é determinante para a Satisfação do cliente. Outro destaque são os efeitos na Confiança do cliente, afetiva e cognitiva, do processo de CCV. Isso ocorre porque promessas e contratos psicológicos e implícitos realizados pelo prestador têm maiores chances de concretização quando há uma participação ativa do cliente. Em outras palavras, o cliente deposita esperança por fazer parte do processo de CCV.

Também foi corroborada a relação entre Satisfação e Lealdade, já bem pesquisada, mas que nem sempre se confirma. Relação essa defendida por Oliver (1999), Zins (2001), Kim (2014). Embora o processo de CCV se ligue às Confianças Afetiva e Cognitiva (Ennew et al., 2011), apenas a última dessa prediz a Lealdade. Sugere-se um exame mais criterioso dessa diferença, que pode estar ligada à orientação transacional da empresa. Além de avaliarmos a relação da Confiança e da Satisfação com a Lealdade, identificamos a dimensão do modelo DART que requer mais atenção gerencial com vistas ao aprimoramento do processo de CCV, ou seja, é fundamental promover o Acesso dos Clientes para assegurar a Cocriação de Valor.

A participação do cliente no processo de CCV reduz a diferença entre sua expectativa e sua percepção de desempenho no serviço. Isso ocorre porque a coprodução e a coparticipação tornam o cliente corresponsável pelo serviço, fazendo com que ele assuma possíveis erros e colha os resultados de suas próprias ações. Esse fenômeno é observado mesmo em interações mediadas por tecnologia, como explicita Larivière et al. (2017). No geral, o envolvimento, a troca de informações, o compartilhamento de risco, a mitigação de dúvidas e incertezas que ocorrem no processo de CCV têm efeito positivo tanto na Satisfação como na Confiança do cliente. Esses fatores, por sua vez, afetam a Lealdade (esta coroando a orientação relacional do prestador).

5.1. Implicações Gerenciais

Pelos achados da pesquisa, a gestão de marketing tem de ampliar o Acesso do Cliente a pessoas e recursos (Albinsson et al. (2016)) para aprimorar os processos de CCV e de design de produtos e serviços (Prahalad & Ramaswamy, 2004b). Fortalecer o Diálogo (Prahalad & Ramaswamy, 2004a) é outra fonte para melhorar o processo de CCV. Mesmo com as relações entre o processo de CCV (de um lado) e Satisfação e Confiança, o Diálogo entre os atores na cocriação foi insuficiente para estabelecer conexão adequada. É a partir do Diálogo que a Confiança ganha força. A falta ou a deficiência de Diálogo entre prestador e cliente de serviços bancários e telefônicos é um ponto fraco. Além disso, o comportamento do prestador pode afetar o comportamento do consumidor (Furnham & Milner, 2013), já que a CCV é um processo dinâmico entre os atores na prestação de serviço (Vargo & Lusch, 2017).

5.2. Limitações e Estudos Futuros

Entre as limitações desta pesquisa está o corte transversal único (Rindfleisch et al., 2008). Tal corte, da rapidez na coleta de dados com clientes sobre vários constructos, tem desvantagens. Com dados de um só momento, as análises podem ser menos profundas do que as de um esquema longitudinal, que permite melhores inferências. Outra limitação é amostra de conveniência, a restringir inferências sobre a população. Por fim, a integração do processo de CCV na configuração ampla da CLS (Heskett et al., 1994; Hogreve et al., 2017) e o aproveitamento da LSD (com várias premissas fundamentais e mesmo axiomas) reclama mais estudos, por abranger muitas outras relações e atores. Por exemplo, haveria uma relação robusta entre CCV e Satisfação do funcionário? Outra limitação prende-se ao aprofundamento da CCV em cada ramo. Por exemplo, o processo de CCV é mais intenso em bancos, educação superior ou telefonia móvel? A análise multigrupo abrangeu os três grupos, mas se sugere o exame detalhado do Modelo Conceitual e suas hipóteses em cada ramo. Avanços nessas diversas restrições melhorariam o status acadêmico do tema e suas contribuições para o conhecimento e a prática em Marketing e Gestão fomentada pela CCV.

Referências bibliográficas

• Agustin, C., & Singh, J. (2005). Curvilinear Effects of Consumer Loyalty Determinants in Relational Exchanges. Journal of Marketing Research, 42(1), 96-108.
• Akhgari, M., Bruning, E. R., Finlay, J., & Bruning, N. S. (2018). Image, performance, attitudes, trust, and loyalty in financial services. International Journal of Bank Marketing, 36(4), 744-763.
• Akrout, H., Diallo, M. F., Akrout, W., & Chandon, J. L. (2016). Affective trust in buyer-seller relationships : A two-dimensional scale. Journal of Business & Industrial Marketing, 31(2), 260-273.
• Albinsson, P. A., Perera, B. Y., & Sautter, P. T. (2016). DART scale development: Diagnosing a firm's readiness for strategic value co-creation. Journal of Marketing Theory and Practice, 24(1), 42-58.
• Anatel (Agência Nacional de Telecomunicações). (2022, July 10). Relatórios de Acompanhamento https://www.gov.br/anatel/pt-br/dados/relatorios-de-acompanhamento/2022#R2022_8
  » https://www.gov.br/anatel/pt-br/dados/relatorios-de-acompanhamento/2022#R2022_8
• Anderson, J. C., Hakansson, H., & Johanson, J. (1994). Dyadic Business Relationships within a Business Network Context. Journal of Marketing, 58(4), 1-15.
• Andreassen, T. W., & Lindestad, B. (1998). Customer loyalty and complex services: The impact of corporate image on quality, customer satisfaction and loyalty for customers with varying degrees of service expertise. International Journal of Service Industry Management, 9(1), 7-23.
• Ballantyne, D., & Varey, R. J. (2006). Creating value-in-use through marketing interaction: The exchange logic of relating, communicating and knowing. Marketing Theory, 6(3), 335-348.
• Becker, L. C. B., Santos, C. P., & Nagel, M. (2016). A Relação entre os Elementos da Cocriação, Satisfação e Confiança no contexto de Serviços. Revista Brasileira de Marketing, 15(02), 263-280.
• Bitner, M. J., Faranda, W. T., Hubbert, A. R., & Zeithaml, V. A. (1997). Customer contributions and roles service delivery. International Journal of Service Industry Management, 8(3), 193-205.
• Brambilla, F. R., Hantt, A. F., Meneghello, L. C., & Volmer, R. S. (2017). Cocriação e Confiança Percebida: relações em um cenário de inovação disruptiva de serviço. Caderno Profissional de Marketing Unimep, 5(3), 75-88.
• Campbell, L., & Finch, E. (2004). Customer satisfaction and organisational justice. Facilities, 22(7/8), 178-189.
• Chan, K. W., Yim, C. K., & Lam, S. S. (2010). Is Customer Participation in Value Creation a Double-Edged Sword? Evidence from Professional Financial Services Across Cultures. Journal of Marketing, 74(3), 48-64.
• Chathoth, P., Altinay, L., Harrington, R. J., Okumus, F., & Chan, E. S. W. (2013). Co-production versus co-creation: A process-based continuum in the hotel service context. International Journal of Hospitality Management, 32(1), 11-20.
• Chen, C. F., & Wang, J. P. (2016). Customer participation, value co-creation, and customer loyalty - A case of airline online check-in system. Computers in Human Behavior, 62(September), 346-352.
• Chen, P. Y., Chen, K. Y., & Wu, L. Y. (2017). The impact of trust and commitment on value creation in asymmetric buyer-seller relationships: The mediation effect of specific asset investments. Journal of Business and Industrial Marketing, 32(3), 457-471.
• Chen, S. C. (2012). The customer satisfaction-loyalty relation in an interactive e-service setting: The mediators. Journal of Retailing and Consumer Services, 19(2), 202-210.
• Chi, C. G., & Gursoy, D. (2009). Employee satisfaction, customer satisfaction, and financial performance: An empirical examination. International Journal of Hospitality Management, 28(2), 245-253.
• Corgnet, B., Espín, A. M., Hernán-González, R., Kujal, P., & Rassenti, S. (2016). To trust, or not to trust: Cognitive reflection in trust games. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 64(October), 20-27.
• Dadzie, K. Q., Dadzie, C. A., & Williams, A. J. (2018). Trust and duration of buyer-seller relationship in emerging markets. Journal of Business and Industrial Marketing, 33(1), 134-144.
• DeVellis, R. F. (2003). Scale Development, Theory and Applications Sage Publications.
• Di Mascio, R. (2010). The Service Models of Frontline Employees. Journal of Marketing, 74(4), 63-80.
• Ennew, C., Kharouf, H., & Sekhon, H. (2011). Trust in UK financial services: A longitudinal analysis. Journal of Financial Services Marketing, 16(1), 65-75.
• Erdem, F., & Ozen, J. (2003). Cognitive and affective dimensions of trust in developing team performance. Team Performance Management: An International Journal, 9, 131-135.
• Evanschitzky, H., Groening, C., Mittal, V., & Wunderlich, M. (2011). How Employer and Employee Satisfaction Affect Customer Satisfaction: An Application to Franchise Services. Journal of Service Research, 14(2), 136-148.
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra Structural Equation Models. Journal of Marketing Research, 18(3), 382-388.
• Furnham, A., & Milner, R. (2013). The impact of mood on customer behavior: Staff mood and environmental factors. Journal of Retailing and Consumer Services, 20(6), 634-641. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2013.06.001
  » https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2013.06.001
• Gefen, D. (2002). Customer Loyalty in E-Commerce. Journal of the Association for Information Systems, 3(1), 27-51.
• Götz, O., Liehr-Gobbers, K., & Krafft, M. (2010). Evaluation of Structural Equation Models using the Partial Least Squares (PLS) Approach. In V. E. Vinzi, J. Henseler, W. W. Chin, & H. Wang (Eds.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications (pp. 691-711). Springer Berlin Heidelberg.
• Grönroos, C., & Voima, P. (2013). Critical service logic: Making sense of value creation and co-creation. Journal of the Academy of Marketing Science, 41(2).
• Guenzi, P., & Georges, L. (2010). Interpersonal trust in commercial relationships. European Journal of Marketing, 44(1/2), 114-138.
• Gupta, S., & Zeithaml, V. A. (2006). Customer metrics and their impact on financial performance. Marketing Science, 25(6), 718-739.
• Ha, H. Y., John, J., John, J. D., & Chung, Y. K. (2016). Temporal effects of information from social networks on online behavior. Internet Research, 26(1), 213-235.
• Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise Multivariada de Dados Bookman.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2013). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (2nd ed.). Sage Publications.
• Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31, 1, 2-24.
• Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2018). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling Sage Publications.
• Halstead, D., Dröge, C., Cooper, M. B., Halstead, D., Dröge, C., & Cooper, M. B. (1993). Product Warranties and Post-purchase Service. Journal of Services Marketing, 7(1), 33-40.
• Heskett, J. L., Sasser, W. E., Jr, & Schlesinger, L. A. (1997). The Service Profit Chain: How leading companies link profit and growth to loyalty, Satisfaction and Value The Free Press.
• Heskett, J. L., Jones, T. O., Loveman, G. W., Sasser, W. E., & Schlesinger, L. A. (1994). Putting the Service Profit Chain to Work. Harvard Business Review, 72, 164-174.
• Hogreve, J., Iseke, A., Derfuss, K., & Eller, T. (2017). The Service-Profit Chain: A Meta-Analytic Test of a Comprehensive Theoretical Framework. Journal of Marketing, 81(3), 41-61.
• Holmqvist, J., Visconti, L. M., Grönroos, C., Guais, B., & Kessous, A. (2020). Understanding the value process: Value creation in a luxury service context. Journal of Business Research, 120(July), 114-126. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.07.002
  » https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.07.002
• Homburg, C., Wieseke, J., & Hoyer, W. D. (2009). Social Identity and the Service-Profit Chain. Journal of Marketing, 73(2), 38-54.
• INEP (Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira). (2022, July 10). https://download.inep.gov.br/educacao_superior/censo_superior/documentos/2022/apresentacao_censo_da_educacao_superior_2022.pdf
  » https://download.inep.gov.br/educacao_superior/censo_superior/documentos/2022/apresentacao_censo_da_educacao_superior_2022.pdf
• Jaakkola, E., Helkkula, A., & Aarikka-Stenroos, L. (2015). Service experience co-creation: Conceptualization, implications, and future research directions. Journal of Service Management, 26(2), 182-205.
• Jamilena, D. M. F., Peña, A. I. P., & Molina, M. A. R. (2017). The Effect of Value-Creation on Consumer-Based Destination Brand Equity. Journal of Travel Research, 56(8), 1011-1031.
• Johnson, D., & Grayson, K. (2005). Cognitive and affective trust in service relationships. Journal of Business Research, 58(4), 500-507.
• Johnston, R. (1989). The Customer as Employee. International Journal of Operations & Production Management, 9(5), 15-23.
• Jones, M. A., & Taylor, V. A. (2018). Marketer requests for positive post-purchase satisfaction evaluations: Consumer depth interview findings. Journal of Retailing and Consumer Services, 41, 218-226.
• Kim, G. J. (2014). Applying the Service Profit Chain model to the Korean restaurant industry. International Journal of Hospitality Management, 36(1), 1-13.
• Kondasani, R. K. R., & Panda, R. K. (2015). Customer perceived service quality, satisfaction and loyalty in Indian private healthcare. International Journal of Health Care Quality Assurance, 28(5), 452-467.
• Kursunluoglu, E. (2014). Shopping centre customer service: Creating customer satisfaction and loyalty. Marketing Intelligence and Planning, 32(4), 528-548.
• Larivière, B., Bowen, D., Andreassen, T. W., Kunz, W., Sirianni, N. J., Voss, C., Wünderlich, N. V, & De Keyser, A. (2017). “Service Encounter 2.0”: An investigation into the roles of technology, employees and customers. Journal of Business Research, 79(October), 238-246.
• Lewis, J. D., & Weigert, A. J. (1985a). Social Atomism, Holism, and Trust. Sociological Quarterly, 26(4), 455-471.
• Lewis, J. D., & Weigert, A. J. (1985b). Trust as a Social Reality. Social Forces, 63(4), 967-985.
• Luarn, P., & Lin, H. H. (2003). A Customer Loyalty Model for E-Service Context. Journal of Electronic Commerce Research, 4(4), 156-167.
• Lusch, R. F., & Vargo, S. L. (2008). The service-dominant mindset. Service Science, Management and Engineering Education for the 21st Century , January 2008, 89-96.
• Lusch, R. F., Vargo, S. L., & O’Brien, M. (2007). Competing through service: Insights from service-dominant logic. Journal of Retailing, 83(1), 5-18.
• Maddern, H., Maull, R., & Smart, A. (2007). Customer satisfaction and service quality in UK financial services. International Journal of Operations & Production Management, 27, 998-1019.
• McColl-Kennedy, J. R., Vargo, S. L., Dagger, T. S., Sweeney, J. C., & Kasteren, Y. van. (2012). Health Care Customer Value Co-creation Practice Styles. Journal of Service Research, 15(4), 370-389.
• Medler-Liraz, H. (2016). The role of service relationships in employees’ and customers’ emotional behavior, and customer-related outcomes. Journal of Services Marketing, 30(4), 437-448.
• Miles, C. (2014). Rhetoric and the foundation of the Service-Dominant Logic. Journal of Organizational Change Management, 27(5), 744-755.
• Morgan, R. M., & Hunt, S. H. (1994). The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.
• Navarro, S., Llinares, C., & Garzon, D. (2016). Exploring the relationship between co-creation and satisfaction using QCA. Journal of Business Research, 69(4), 1336-1339.
• Neghina, C., Caniëls, M. C. J., Bloemer, J. M. M., & Birgelen, M. J. H. van. (2015). Value co-creation in service interactions: Dimensions and antecedents. Marketing Theory, 15(2), 221-242.
• Oliver, R. L. (1999). Whence Consumer Loyalty? Journal of Marketing, 63(Special Issue), 33-44.
• Otterbring, T. (2017). Smile for a while: The effect of employee-displayed smiling on customer affect and satisfaction. Journal of Service Management, 28(2), 284-304.
• Pinochet, L. H. C., Diogo, G. T., Lopes, E. L., Herrero, E., & Bueno, R. L. P. (2019). Propensity of contracting loan services from FinTechs in Brazil. International Journal of Bank Marketing, 37(5), 1190-1214.
• Prahalad, C. K., & Ramaswamy, V. (2004a). Co-creation experiences: The next practice in value creation. Journal of Interactive Marketing, 18(3), 5-14.
• Prahalad, C. K., & Ramaswamy, V. (2004b). Co‐creating unique value with customers. Strategy & Leadership, 32(3), 4-9.
• Ramaswamy, V. (2009). Are You Ready for the Co-Creation Movement? Technical Communication, 49(2), 162-170.
• Reichheld Frederick, F., Sasser, W. E., Jr. (1990). Zero Defections_ Quality Comes to Services.pdf. Harvard Business Review, 68(5), 105-111.
• Rindfleisch, A., Malter, A. J., Ganesan, S., & Moorman, C. (2008). Cross-Sectional Versus Longitudinal Survey Research: Concepts, Findings, and Guidelines. Journal of Marketing Research, 45(3), 261-279.
• Ringle, C. M., Silva, D., & Bido, D. S. (2014). Structural Equation Modeling with the Smartpls. Revista Brasileira de Marketing, 13(02), 56-73.
• Roth, A. V., & Der Velde, M. van. (1991). Operations as marketing: A competitive service strategy. Journal of Operations Management, 10(3), 303-328.
• Schlesinger, L A., & Heskett, J. L. (1991). The Service-Driven Service Company.pdf. Harvard Business Review, 69(5), 71-81.
• Silvestro, R., & Cross, S. (2000). Applying the service profit chain in a retail environment: Challenging the “satisfaction mirror.” International Journal of Service Industry Management, 11(3), 244-268.
• Sirdeshmukh, D., Singh, J., & Sabol, B. (2002). Consumer Trust, Value, and Loyalty in Relational Exchanges. Journal of Marketing, 66(1), 15-37.
• Skålén, P., Gummerus, J., Koskull, C., von., & Magnusson, P. R. (2015). Exploring value propositions and service innovation: A service-dominant logic study. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(2), 137-158. https://doi.org/10.1007/s11747-013-0365-2
  » https://doi.org/10.1007/s11747-013-0365-2
• Souza, B. B. P., Gosling, M. M., & Gonçalves, C. A. (2013). Mensuração do Mix de Marketing de Serviços, da Satisfação e da Lealdade em clientes de um Banco de Varejo. Revista Brasileira de Marketing, 12(2), 108-132.
• Sweeney, J. C., Danaher, T. S., & McColl-Kennedy, J. R. (2015). Customer Effort in Value Co-creation Activities. Journal of Service Research, 18(3), 318-335.
• Swift, P. E., & Hwang, A. (2013). The impact of affective and cognitive trust on knowledge sharing and organizational learning. Learning Organization, 20(1), 20-37.
• Taghizadeh, S. K., Jayaraman, K., Ismail, I., & Rahman, S. A. (2016). Scale development and validation for DART model of value co-creation process on innovation strategy. Journal of Business and Industrial Marketing, 31(1), 24-35.
• Tanev, S., Bailetti, T., Allen, S., Milyakov, H., Durchev, P., & Ruskov, P. (2011). How do value co-creation activities relate to the perception of firms’ innovativeness? Journal of Innovation Economics, 7(1), 131.
• Terres, M. D. S., & Santos, C. P. (2013). Desenvolvimento de uma Escala para Mensuração das Confianças Cognitiva, Afetiva e Comportamental e Verificação de seus Impactos na Lealdade. Revista Brasileira de Marketing, 12(1), 122-148.
• Tommasetti, A., Troisi, O., & Vesci, M. (2017). Measuring customer value co-creation behavior: Developing a conceptual model based on service-dominant logic. Journal of Service Theory and Practice, 27(5), 930-950.
• Uncles, M. D., Dowling, G. R., & Hammond, K. (2003). Customer loyalty and customer loyalty programs. Journal of Consumer Marketing, 20(4-5), 294-316.
• Esterik-Plasmeijer, P. W. J. van., & Raaij, W. F. van. (2017). Banking system trust, bank trust, and bank loyalty. International Journal of Bank Marketing, 35(1), 97-111.
• Vargo, S. L. (2008). Customer integration and value creation. Journal of Service Research, 11(2), 211-215.
• Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 68(1), 1-17.
• Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2008). From goods to service(s): Divergences and convergences of logics. Industrial Marketing Management, 37(3), 254-259.
• Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2017). Service-dominant logic 2025. International Journal of Research in Marketing, 34(1), 46-67.
• Verleye, K. (2015). The co-creation experience from the customer perspective: Its measurement and determinants. Journal of Service Management, 26(2), 321-342.
• Walter, A., & Ritter, T. (2003). The influence of adaptations, trust, and commitment on value-creating functions of customer relationships. Journal of Business and Industrial Marketing, 18(4-5), 353-365.
• Wetzels, M., Odekerken-Schröder, G., & Van Oppen, C. (2009). Using PLS Path Modeling for Assessing Hierarchical Construct Models: Guidelines and Empirical Illustration. MIS Quarterly, 33(1), 177-195.
• Yee, R. W. Y., Yeung, A. C. L., & Cheng, T. C. E. (2011). The service-profit chain: An empirical analysis in high-contact service industries. International Journal of Production Economics, 130(2), 236-245.
• Zhang, Z., Zhang, Z., & Law, R. (2013). Regional effects on customer satisfaction with restaurants. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 25(5), 705-722.
• Ziegler, C. N., & Golbeck, J. (2007). Investigating interactions of trust and interest similarity. Decision Support Systems, 43(2), 460-475.
• Zins, A. H. (2001). Relative attitudes and commitment in customer loyalty models. International Journal of Service Industry Management, 12(3), 269-294.

Editado por

• EDITOR ASSOCIADO
  Emerson Mainardes https://orcid.org/0000-0003-2525-275X

• EDITOR CHEFE
  Talles Vianna Brugni https://orcid.org/0000-0002-9025-9440

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  02 Maio 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  14 Jul 2023
• Revisado
  06 Nov 2023
• Aceito
  12 Dez 2023