Diseño de un Sistema de Medición de Satisfacción de Cliente con aplicación en Envía Colvanes

Diego Andrés Chaparro Sabogal

Código. 199913508

Proyecto de Grado para optar al título de

Ingeniería Industrial

Asesor:

Gonzalo Torres Cadena

Universidad de los Andes

Facultad de Ingeniería

Departamento de Ingeniería Industrial

Bogotá

2005

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TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN ...............................................................................................................................3

2. OBJETIVOS:.......................................................................................................................................4

3. ANTECEDENTES:..............................................................................................................................4

4. MARCO TEÓRICO:...........................................................................................................................5

4.1 MODELOS UTILIZAOS PARA LA MEDICIÓN DE LA SATISFACCIÓN DE CLIENTE..5

4.2 ESCALAS DE MEDICIÓN:...........................................................................................................29

5. ANALISIS DE LA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA.......................................................................41

6. BREVE RESEÑA DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIADO..............................46

7. ENVÍA-COLVANES:........................................................................................................................48

8. MODELO UTILIZADO PARA LA MEDICIÓN DE LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE DE ENVÍA-COLVANES: .....................................................................................................................60

9. PROPUESTA DEL NUEVO DISEÑO DEL SISTEMA DE MEDICIÓN DE SATISFACCION DEL CLIENTE ......................................................................................................................................70

10. APLICACIÓN DEL DISEÑO DEL SISTEMA DE MEDICIÓN DE.........................................73

11. DISCUSIÓN:..................................................................................................................................155

12. CONCLUSIONES:........................................................................................................................158

13. RECOMENDACIONES................................................................................................................160

14. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS.........................................................................................162

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1. INTRODUCCIÓN

Las últimas tendencias en mercadeo y en investigación de mercados han llevado a indagar no solo en el

desarrollo de nuevas estrategias o productos para el mercado de bienes y servicios sino a medir y

cuantificar variables que en un principio no eran medibles ni cuantificables. Hago referencia a la

medida y cuantificación de la satisfacción de los clientes, variable que se ha convertido de vital

importancia en toda organización para poder estar mejorando y creando nuevas estrategias a nivel

interno y externo de la empresa.

Los clientes son el motor de cualquier organización, gracias a ellos se vende, se crean nuevas

estrategias de mercado y comerciales, se innovan productos, se compite por ellos frente a la

competencia, en otras palabras son indispensables en el proceso de constante retroalimentación del

ambiente externo hacia el interior de toda empresa. ¿Que pasaría si no se mantiene un buen grado de

satisfacción de los mismos? , los clientes se van y el motor de la empresa se apaga.

Para que los clientes estén a gusto no basta con mantener excelente calidad en los productos, o tener

una infraestructura de lo mejor, o estrategias publicitarias que pauten diariamente, lo mas importante es

oír su voz y preguntarles constantemente que es lo que quieren o si están contentos con lo que tienen.

En otras palabras si están satisfechos con el servicio que se les está prestando. Si se mantienen

satisfechos a los clientes no solo se logra una constante retroalimentación del ambiente externo al

interior de la organización sino también se incurren en menos costos, pues el hecho de perder un cliente

y conseguir otro nuevo implica un esfuerzo por parte del área comercial de la compañía y este esfuerzo

incurre en costos administrativos. Esto sin contar lo que se deja de recibir gracias a las utilidades que

generó el cliente retirado y en el lapso que el cliente nuevo dure sin generar utilidades.

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2. OBJETIVOS:

Es por esto que el objetivo de esta tesis es diseñar un Sistema de Medición de Satisfacción del Cliente

lo suficientemente adecuado para indagar sobre las necesidades de los clientes. La metodología para su

diseño tratará de ser lo mas general de tal forma que sirva para cualquier tipo de Organización ya sea

de productos o servicios. El diseño se aplicará en su momento en una empresa de transporte de

Mensajería y Mercancía como lo es Envía Colvanes, para tener los respectivos resultados y poder

concluir sobre el alcance del diseño del sistema de medición.

3. ANTECEDENTES:

El interés de diseñar un sistema de Medición de Satisfacción de Cliente nació del trabajo llevado a cabo

durante mi práctica empresarial donde se diseño y aplicó una investigación de satisfacción de cliente en

la empresa Envía Colvanes. La investigación fue producto de un requerimiento del departamento de

calidad de la compañía con miras a certificarse con la norma Iso 9000. Es por esto que el alcance de

este proyecto de tesis puede ser de gran utilidad para la empresa y para otros tipos de negocio dado su

amplio espectro de aplicabilidad en cualquier sector del mercado.

Las directrices de la investigación fueron propuestas por mí junto con el diseño del cuestionario,

definición del grupo objetivo, supervisión del trabajo de campo, recolección de la información y

análisis de la misma. Se contó con todo el apoyo de la empresa a nivel de recursos y de la

infraestructura de la empresa para poder realizar la investigación cumpliendo con los requerimientos de

la Compañía.

Es por esto que en el desarrollo de este proyecto de grado se hará uso de mucha de la información

proveniente del trabajo realizado durante la práctica empresarial.

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Este proyecto de grado también pretende mejorar muchas de las metodologías utilizadas en la

planeación, ejecución y análisis de los resultados de la investigación de mercados llevada a cabo

durante la práctica empresarial. En consecuencia se hará referencia en el nuevo modelo propuesto, para

la medición de satisfacción del cliente, a una revisión minuciosa del modelo anterior utilizado.

4. MARCO TEÓRICO:

Dado el grado de relevancia que se le ha dado a la medición de la satisfacción del cliente es necesario

entrar en detalle de como se debe estructurar dicho sistema de medición. No hay mucha bibliografía

que hable específicamente sobre este tema sin embargo se encontró, producto de esta investigación, a

autores que han discutido y argumentado sobre las características que debe tener un buen sistema de

medición de satisfacción de cliente. A continuación se comentan y analizan los siguientes artículos:

4.1 MODELOS UTILIZAOS PARA LA MEDICIÓN DE LA SATISFACCIÓN DE CLIENTE

“CALIDAD DEL SERVICIO DESDE LA PERSPECTIVA DE LOS CLIENTES”

Este artículo discute sobre la importancia de tener una herramienta precisa confiable y válida para la

medición de la satisfacción del cliente y la estrategia o el proceso a seguir para llevar a cabo una buena

medición.

En otra época el sector industrial se preocupaba mas por manejar excelentes estándares en la calidad de

sus productos al interior de su compañía, hoy en día el centro de atención se dirige no solo a manejar

excelentes estándares de calidad al interior de la organización sino también a indagar sobre la

percepción que tienen los clientes sobre el servicio que se les presta. Sin embargo no se ha tenido en

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cuenta, ni se ha investigado, la mejor manera para poder medir las percepciones de los clientes con el

objeto de cuantificar su nivel de satisfacción.

Hablar de calidad en los servicios es mas difícil que en los productos pues los servicios son intangibles

y no se pueden medir ni se puede comprobar su calidad sino hasta después de haber sido realizados. Es

por esto que el interés recae en como medir la calidad de los servicios prestados con base en el grado de

satisfacción manifestada por parte de los clientes. Para esto se muestra un posible esquema a seguir

para lograr el objetivo propuesto.

Disparidad En La Percepción De La Calidad Del Servicio

Los consumidores juzgan la calidad del servicio de acuerdo a lo que ellos quieren, comparan sus

percepciones de las experiencias vividas con las expectativas que tienen sobre la calidad del servicio

prestado. La disparidad surge precisamente entre las percepciones del servicio que tienen en la

actualidad con las expectativas que tenían del mismo. Es decir, si las experiencias no coinciden con las

expectativas se genera esa brecha en la calidad del servicio. El siguiente grafico ilustra de mejor

manera lo anterior

II. 04(2) 24

7

Para pasar del abstracto mundo de las percepciones de los clientes a la medición de las mismas, con

miras a cuantificar su nivel de satisfacción, es necesario contar con un muy buen instrumento de

medición que sea confiable y valido para tal propósito.

Estrategia Para La Medición:

El proceso de medición incluye 4 fases principales:

Fase1: “Revisión de las técnicas actuales de medición y planeación estratégica”

Esta primera etapa es bien importante si existen sistemas de medición anteriores pues se cuenta con un

soporte y se incrementa la confianza en el desarrollo del proceso de medición.

Paso1: Revisar el proceso de medición haciendo claridad en la terminología utilizada, aprendiendo la

misión y los objetivos propuestos de la compañía y definiendo las barreras o los límites del estudio.

Dimensiones de la Calidad del Servicio:

- Buen desempeño - Confiabilidad - Entendimiento - Responda a las

expectativas - Cumpla con las

especificaciones - Accesibilidad

Requerimientos y Necesidades del Cliente

Servicio Deseado

Servicio Percibido

Brecha = Medición de la

Calidad

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Paso2: Entrevistar a los dueños y principales accionistas de la compañía para identificar sus

necesidades y requerimientos sobre el sistema actual de medición. El resultado de estas entrevistas

debe ser una lista con los parámetros y criterios claros a seguir en un nuevo sistema de medición.

Paso3: Analizar el Sistema actual teniendo presente la consigna del punto anterior y revisar los

comentarios de las preguntas de las encuestas existentes para tenerlas en cuenta en la elaboración de los

nuevos cuestionarios.

Paso4: Visitar a la fuerza de ventas y comercial para indagar sobre el proceso llevado a cabo en el

estudio pasado y para tener claridad sobre el proceso de entrenamiento que tuvieron en el desarrollo de

las entrevistas personales.

Paso5: Elaborar una síntesis que contenga la recomendaciones y problemas presentados con el anterior

sistema de medición para elaborar un plan estratégico que de mejora al proceso anterior y de esta

manera llevar a cabo satisfactoriamente la construcción de un nuevo sistema de medición.

Fase2: “Desarrollo de la Medición (Investigación cualitativa)”

Esta etapa es usada para definir las experiencias que el cliente ha tenido con el servicio desde su

perspectiva, idealizar las dimensiones que debería tener la calidad del servicio, identificar el lenguaje

de los consumidores para poder escribir el cuestionario en su mismo idioma e identificar

principalmente cuales son los atributos que el cliente demanda de un buen servicio.

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Paso1: Definir la población de los clientes, segmentando el mercado de acuerdo a los criterios de la

compañía, técnicas de muestreo y a la naturaleza del servicio prestado.

Paso2: Entrevistar e los clientes por medio de “focus group” o de entrevistas en profundidad para

extraer otros atributos de interés a evaluar en la medición de satisfacción y así completar el proceso de

elaboración de cuestionarios de la mejor manera.

Paso3: Diseñar el cuestionario; para definir las dimensiones del servicio a evaluar y los atributos de

cada dimensión se debe tener en cuenta la investigación cualitativa realizada en los pasos anteriores.

Estos atributos provienen tanto de las necesidades de las directivas de la empresa como de los clientes

de la misma y se tienen que definir de una manera clara y concisa de tal forma que no se presten para

malas interpretaciones.

Después se tiene que definir cuando, la frecuencia y cómo se va a realizar la medición. Al hablar del

cuando, se refiere a si la medición se hace antes durante o después de haber efectuado el servicio, el

cómo se refiere al medio utilizado para la recolección de la información, si se va a hacer a través de

entrevistas personales, por mail o por teléfono entre otros, la frecuencia se refiere al intervalo de

tiempo en el que se va a realizar la medición. Finalmente se decide la escala de medición a utilizar. En

este particular caso se sugiere una escala de medición que pregunte sobre lo que ellos quieren y no

sobre sus experiencias pasadas y problemas que han enfrentado (que por cierto van a ser malos).

A continuación, a manera de ejemplo, se presentan diferentes escalas propuestas para la recolección de

la información y la respectiva medición además se muestran cuales fueron probadas y escogidas para

los objetivos propuestos:

1) ¿Que tan satisfecho esta usted con la claridad de este documento?

Satisfecho Insatisfecho

2) ¿Que tan satisfecho esta usted con la claridad de este documento?

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Muy Satisfecho Satisfecho Insatisfecho Muy insatisfecho

3) ¿Que tan satisfecho esta usted con la claridad de este documento?

Muy Satisfecho Satisfecho Indiferente Insatisfecho Muy insatisfecho

4) La claridad de este documento fue:

Excelente Buena Regular Mala

5) La claridad de este documento fue:

Muy buena Buena Regular Mala Pésima

6) Pensando en sus expectativas, la claridad de este documento fue:

Mucho mejor de lo que se esperada Mejor de lo que se esperaba

Justo como se esperaba Peor de lo que se esperada

Mucho peor que la esperada

7) Pensando en sus requerimientos, la claridad de este documento fue:

Los Excedió Los cumplió Los cumplió insuficiente No los cumplió

Las escalas escogidas para este propósito (medición de la satisfacción del cliente) y en este caso, fueron

la numero seis y la siete. Los resultados obtenidos de las pruebas con esta dos escalas sugieren que son

confiables y validas (estos términos se aclararán en otra instancia). Estas escalas también predicen

lealtad del consumidor o la inclinación a seguir utilizando los servicios de su proveedor. Cuando se

considera servicios de naturaleza un poco compleja (demasiadas actividades y variables a tener en

cuenta) lo mejor es agrupar todas las variables en secciones que representen las áreas afines de la

compañía para no tener problemas con el manejo de las mismas.

Paso4: Se puede presentar el caso en que se tengan que retirar, añadir preguntas o cambiar aspectos de

forma o hasta de profundidad del cuestionario. Para poder identificar estos casos es preciso realizar

pruebas pilotos a una nuestra reducida de clientes.

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Fase3: “Probar el sistema de medición (investigación cuantitativa)”

Factor crítico para el éxito de cualquier buen sistema de medición es la calidad del instrumento de

medición y la utilidad que se le de a los resultados. Por ende es de gran importancia usar varios grupos

de preguntas específicas y analizarlas estadísticamente para comprobar su validez y confiabilidad.

Mientras que confiabilidad enfatiza en que tan precisos o consistentes son las mediciones, validez se

concentra en si se está midiendo lo que se debe medir.

Paso1: Diseñar el plan de muestreo tal que sea viable implementarlo de acuerdo a las necesidades de la

investigación.

Paso2: Usar metodologías psicométricas para probar la validez y la confiabilidad de los cuestionarios

entre otras pruebas. Identificar el número y el contenido de las dimensiones de la calidad del servicio.

Cuando se habla de las dimensiones de la calidad del servio se hace referencia a las características que

lo identifican y lo definen, por ejemplo hablando en el caso particular de una empresa de mensajería, el

trato a las mercancías, la puntualidad en los horarios de recolección, el servicio al cliente a través de su

call center o de sus puntos de venta y la puntualidad en la entrega se convierten en posibles

dimensiones de la calidad de este servicio en particular.

El Análisis factorial junto con regresión múltiple son las técnicas mas convencionales a la hora de

analizar los resultados y de cuantificar la confiabilidad de las preguntas y sus respectivas dimensiones.

Escalamiento multidimensional y análisis de clusters también pueden ser usados para verificar que los

resultados son robustos comparándolos con las premisas que se tenían de los mismos.

A continuación se ilustra un ejemplo de un análisis factorial preliminar utilizado para definir cuales son

los principales atributos a evaluar en el cuestionario para el servicio de telefonía. En la columna de la

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izquierda esta la lista de de los atributos específicos del servicio en forma de preguntas. La columna de

la derecha ilustra las posibles características o factores que podrían cuantificar las principales

dimensiones a medir del servicio. La columna del centro, son las dimensiones observadas que son el

resultado del análisis factorial. Las dimensiones con los mayores pesos o ponderaciones se convierten

en las escogidas para representar el servicio. Bajas ponderaciones de las dimensiones (baja

confiabilidad) y bajas correlaciones con los demás indicadores (baja validez) identifican a los

candidatos a salir o a modificar del conjunto de atributos y dimensiones a evaluar.

Keep promises

On time

Right 1s t Time

Respond Promptly

Error fr ee records

Schedule Meets Needs

understand Needs

Convinient Apts

Easy to Contact

Will ing to Help

Don´t talk Down

Respectful

Pol ite

Neat

Rel iabi li ty

Timeliness

Responsiveness

Competence

Corteous

Personal Attention

Instil l Confidenc e

Wel l Trained

Loyalty

Intend to Reus e

Degree Met Expectations

Over al l Satisfaction

Likely to Complain Quali ty

,73

,78

,60

,76

,63

,56

,51

,67

,38

,38

,69

,56

,83

,85

,41

,31

,80

,88

,66

6,1

3,2

2,5

2,5

,71

,63

,53

,49

,59

Después de haber creado los índices de las respectivas dimensiones ( combinando las respuestas a las

preguntas que definen las posibles dimensiones y usándolas como variables independientes en una

regresión que tenga como variable a explicar un índice de calidad en general) se completa la lista de

atributos (por medio de correlaciones múltiples entre los arcos apuntando a la columna de la derecha) y

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se establecen prioridades entre las dimensiones (por medio de pruebas T entre las ponderaciones

resultantes del análisis factorial).

Por último se revisa el cuestionario por última vez junto con los resultados de las pruebas piloto y se

presentan los resultados a las juntas directivas de la empresa para recomendaciones y observaciones

finales.

Fase4: “pruebas de campo”

Paso1: Poner a prueba el nuevo y el viejo sistema de medición para, con base a una muestra disponible,

determinar el alcance y el formato del cuestionario. Las pruebas de campo dan pie para lograr varios

objetivos

1- Establecer otros parámetros y procedimientos a seguir para mejorar o construir un nuevo

sistema de medición a partir del antiguo.

2- Establecer nuevas prioridades para el mejoramiento de la calidad del servicio desde el punto de

vista de los clientes utilizando la metodología de la fase tres.

3- Desarrollar un programa de entrenamiento y un reporte para el buen uso de los resultados

provenientes de la medición. El compromiso total de la compañía y la aprobación son factores

esenciales para el buen desempeño de la medición. Un factor clave en esta última instancia es la

forma como se ilustren los resultados obtenidos después de haber seguido las fases anteriores.

4- Desarrollar y probar todas las modificaciones y procesos administrativos desarrollados en los

que se incurrió. Repetir la medición con cierta frecuencia para estar al tanto de las mejoras y

tener un oportuno plan de acción frente a las tendencias que se vayan presentando en el

mercado.

Fase5: “Implementación del Sistema de Medición y Planes de Mejoramiento”

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Una vez el instrumento este listo y haya suficiente información recolectada, el valor de esta puede ser

mejor aprovechada si se conducen análisis especiales de los datos.

Paso1: Interrelacionar las dimensiones resultantes con los procesos internos de la empresa para crear

herramientas integrales y administrativas que identifiquen cuales son las áreas o atributos de los

procesos internos de la empresa que influencian o se vean influenciados por indicadores del ambiente

externo.

Identificar cuales de los atributos fueron penalizados y cuales premiados por los consumidores, es

indispensable para tomar acciones correctivas con el propósito de mantener los índices de fidelidad de

los mismos. Este análisis se puede llevar a cabo a través de regresión lineal pero es mejor utilizar

modelos de regresión logística que estadísticamente son más precisos con variables discretas

(categóricas) de encuestas.

La Voz del Cliente:

Los pasos sugeridos en el proceso anterior llevarán a cualquier organización a obtener información

confiable, valida y aplicable de las mediciones realizadas a la que se le puede hacer un seguimiento

continuo en el tiempo para monitorear la calidad del servicio.

Las compañías usan los resultados de este nuevo modelo de la siguiente forma:

1- Para identificar los principales factores, características o dimensiones con el fin de priorizarlas

de acuerdo al punto de vista de los consumidores.

2- Para medir y entender las expectativas y necesidades de los clientes en cuanto a la calidad del

servicio y mirar si esas expectativas fueron cumplidas o no.

3- Para comparar el desempeño propio de la empresa con la compañía en cuanto a calidad del

servicio se refiere

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4- Para predecir y anticipar las necesidades de los clientes.

Este modelo ayuda a obtener información confiable y valida de las mediciones sobre la calidad del

servicio pues esta diseñado desde la perspectiva del cliente y se ciñe al método científico de

recolección de información. (Susan J. Devlin & H.K Dong. 1994).

“ANTECEDENTES DE SATISFACCIÓN DE CLIENTES EN NEGOCIOS DE SERVICIOS”

Este artículo ilustra un ejemplo bastante claro sobre un Sistema de medición de satisfacción de cliente

utilizado por las consultoras en investigación de mercados que realizan estudios de satisfacción de

cliente a distintas empresas. Este sistema de medición tiene como objetivo indagar sobre las

necesidades y requerimientos de esas empresas, cuando las consultoras les conducen las

investigaciones de Mercado.

Uno de los precursores principales y causantes de la recompra en los negocios por parte de los clientes

es la Satisfacción de los mismos. Varias de las investigaciones han sido conducidas para determinar

cuales de los aspectos del servicio en general han tenido la mayor influencia en el nivel de satisfacción

de los clientes de importantes negocios.

Las consultoras dedicadas a la investigación de mercados son un ejemplo típico de las firmas que se

preocupan por brindar excelente calidad en sus productos y servicios, ya que estos son tanto intangibles

como tangibles.

Lo que más les importa a los clientes, de las firmas consultoras en investigación de mercados, esta

dividido en cuatro aspectos: Calidad del producto, calidad del servicio, costos administrativos y

cumplimiento.

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Este estudio tiene tres objetivos principales a cubrir y son:

1) Determinar cual de las cuatro dimensiones del servicio anteriormente mencionadas tiene mayor

influencia o prioridad en la satisfacción de los clientes.

2) Medir las percepciones que los clientes tienen del desempeño que las firmas dedicadas a la

investigación de mercados en estos cuatro aspectos.

3) Examinar cual de las cuatros dimensiones tiene mayor poder de predicción en la Satisfacción de

los clientes.

A continuación se definen los cuatro aspectos a evaluar:

Calidad del Producto:

Las opiniones de los clientes en cuanto a la calidad de los productos de las firmas de investigación de

mercados están basadas en la habilidad que tengan los investigadores para diseñar el estudio, trabajar

en los objetivos y expectativas que los clientes tengan del estudio a realizar, la calidad del diseño del

cuestionario a utilizar, la precisión de los datos recogidos, la utilidad que se le de al análisis de la

información recolectada, la claridad en los resultados del análisis, la calidad en general del producto

final y si el proyecto fue llevado a cabo o no con el consentimiento del cliente.

Calidad del Servicio:

Calidad del servicio se define como una actitud basada en las percepciones que los clientes tienen del

desempeño de una organización. La calidad del servicio es un antecedente de la satisfacción de los

consumidores pero la satisfacción de los consumidores tiene mayor influencia que la calidad del

servicio en la posibilidad de recompra por parte de los consumidores. Los consumidores no

necesariamente compran la mejor calidad del servicio sino que también le dan importancia a factores

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como conveniencia, precio y disponibilidad. Entonces para los propósitos de esta investigación se va a

considerar la calidad del servicio como el componente principal de la satisfacción de los consumidores.

Costos de manejo:

Los costos se definen en este caso en particular como los costos incurridos en la compra, financieros,

de almacenamiento, de entrega, costos administrativos, de entrenamiento, costos promocionales, de

producción, transaccionales, de intercambio y de servicio. La mayoría de los clientes concuerdan en

que el mejor proveedor de servicios de consultoría en investigación de mercados no es el que ofrece los

menores costos sino el que demuestra tener esa habilidad de economizarles dichos costos a los clientes,

manejar exitosamente los costos adicionales por servicios no previstos y completar el estudio dentro del

presupuesto acordado.

Cumplimiento:

El cumplimiento es uno de los factores que mas importancia recibe por parte los clientes pues estos

generalmente están bajo la presión de poder reaccionar oportunamente a los cambios en las condiciones

de los mercados existentes para poder competir exitosamente. En síntesis los clientes buscan

proveedores que les respondan rápidamente a sus necesidades, que conduzcan el estudio dentro del

horizonte de tiempo pactado y que reconozcan y respondan eficazmente a problemas eventuales.

Las investigaciones de satisfacción del cliente son frecuentemente criticadas por que por lo general

reportan resultados positivos. Desde la perspectiva del cliente existe una gran diferencia entre estar

satisfecho en general y estar completamente satisfecho. Esta diferencia es crítica en mercados donde

los clientes tienen gran poder de decisión. Este poder de decisión se refiere a que sin en un mercado

hay suficientes proveedores del mismo servicio, el cliente esta en plena capacidad de cambiar de

proveedor si este no lo satisface completamente. Las compañías deben ser concientes que hay que

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tomar acciones distintas para convertir a clientes potencialmente neutrales en clientes satisfechos y para

convertir clientes satisfechos en clientes muy satisfechos. Los autores advierten que existe una gran

posibilidad de cambio de proveedor de servicio en los clientes que están simplemente satisfechos con el

servicio, es decir no basta con tenerlos satisfechos nada mas, hay que optar por alcanzar un nivel de

máxima satisfacción de los mismos para poder estar seguros con su nivel de lealtad hacia el proveedor

de servicios actual.

A continuación se muestra la metodología utilizada para alcanzar los objetivos de este estudio:

Después de haber identificado las 4 dimensiones del servicio a evaluar se enviaron 617 cuestionarios

vía mail a los gerentes de grandes firmas que presentaran ventas superiores al billón de dólares pues

son las mas aptas y probables de estar conduciendo estudios de mercados y por lo tanto capaces de

responder las preguntas sobre los servicios de consultoría que se les esté prestando. Después de

efectuar dos veces el proceso de envío de los cuestionarios, 155 retornaron el cuestionario completo lo

que equivale a una rata de llegada del 25%.

Con una escala de medición entre 1 y 7 siendo 1 “completamente insatisfecho” y 7 “completamente

satisfecho”, se les pregunto a los clientes que evaluaran a las firmas consultoras en investigación de

mercados (con las que hicieran grandes negocios) en el desempeño de las cuatro dimensiones del

servicio mencionadas. Adicionalmente se les pidió que distribuyeran 100 puntos entre las 4 categorías

establecidas teniendo en cuenta que la mayor ponderación fuera para la característica del servicio que

ellos consideraran tuviera la mayor influencia en su satisfacción como clientes.

Las 4 categorías recién mencionadas dieron origen a 22 variables que fueron medidas para la

cuantificación e identificación del nivel de satisfacción. Las medias de tres de las preguntas referentes a

satisfacción en general (Completa disposición para servirle al cliente bajo cualquier circunstancia,

calidad del desempeño en las actividades como consultora en investigación de mercados y percepción

general que tienen los clientes del precio cobrado por la prestación de los servicios) fueron sumadas y

divididas por 3 para sacar un índice general de satisfacción del cliente. Este puntaje sería utilizado mas

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tarde en un análisis de regresión múltiple como variable dependiente. Para asegurarse de la consistencia

interna del índice general de satisfacción computado anteriormente se calculo el coeficiente alpha de

cronch-back. Autores dicen que si los ítems son extraídos del dominio de un mismo diseño de

medición, las respuestas a estos ítems tienen que estar altamente correlacionadas entre si. El coeficiente

estandarizado alpha calculado para el índice general de satisfacción dio como resultado 0.9027 que es

bastante alto y da indicio de la alta correlación entre los ítems. Las 19 variables restantes fueron

analizadas por medio de un análisis factorial obteniendo como resultado tres factores principales:

Calidad del producto, Cumplimiento y costos como una sola variable y calidad del servicio. Estos tres

factores resultantes fueron utilizados como variables para predecir el nivel de satisfacción en un

análisis posterior de regresión múltiple. A continuación se hace énfasis en los resultados y en como se

obtuvieron.

Resultados:

De acuerdo a la distribución adicional de los 100 puntos entre las cuatro categorías principales por

parte de los clientes, las ponderaciones fueron las siguientes: 36.43% para la calidad del producto como

tal, 23.45% para la calidad del servicio, 18.67 para los costos de manejo, 18.10 para cumplimiento y

3.36 para otros. Como solo el 3.36% fue capturado por la categoría “otros”, las cuatro categorías son

suficientes para preguntar por las prioridades de los clientes y por ende por su satisfacción.

El indicie de satisfacción general fue de 5.70 en la escala de 1 a 7, computado como se dijo

anteriormente y producto de los resultados de las encuestas. Las medias de los puntajes de satisfacción

para las 19 variables restantes también oscilaron entre 5 y 6. Según los autores que dicen que no es

suficiente con estar satisfecho, se examinaron las variables que estuvieran en la categoría del 7

(completamente satisfechos) y se obtuvo como resultado que solo un tercio de los entrevistados estuvo

completamente satisfecho con su proveedor actual en solo 5 de las 19 preguntas de satisfacción.

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Ampliando un poco el rango de “completamente satisfecho” a los categorías de 6 y 7 como indicadores

de completa satisfacción, se obtuvo un margen entre el 58.4% y 76% de los clientes que estaban

“completamente satisfechos con 20 de los 22 atributos de satisfacción acerca del desempeño de las

consultoras de investigación de mercados.

Para determinar cuales fueron las dimensiones más influyentes en el nivel de satisfacción del cliente se

corrió una regresión múltiple utilizando como variable dependiente el puntaje general de satisfacción y

como variables independientes las 19 restantes. El análisis de regresión genero un alto grado

multicolinealidad y por lo tanto se utilizo como herramienta un análisis factorial para confirmar que se

estaban midiendo, a través de las variables independientes, dimensiones únicas del servicio. Los

factores resultantes del análisis fueron: Calidad del producto, Cumplimiento y Costos como una sola

variable y Calidad del servicio. Se utilizo una rotación de tipo varimax para confirmar la extracción de

los factores resultantes. Como se puede ver este análisis fusionó a dos de las dimensiones del servicio

originales (cumplimiento y Costos) en una sola. Los factores, producto del análisis, fueron utilizados

como variables independientes en un análisis posterior de regresión múltiple para indicar el grado de

participación o influencia en la satisfacción del cliente. El Coeficiente de determinación de la regresión

fue de 0.8 % lo que indica un alto grado de variabilidad explicada por las variables independientes

escogidas. Los betas de la regresión y los estadísticos T para la calidad del producto,

cumplimiento/Costos y calidad del servicio fueron 0.572 (14.504), 0.535 (13.575) y 0.438 (11.103)

respectivamente. Con estos resultados se ve que los coeficientes son significativos y que todos afectan

el nivel de satisfacción en forma positiva y con gran impacto. (Linda I. Nowak, Judith H. Washburn.

1998)

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“SERVQUAL- ESCALA DE MULTIPLES ÍTEMS PARA LA MEDICIÓN DE LAS PERCEPCIONES

DE LA CALIDAD DEL SERVICIO DEL CONSUMIDOR”

El tema principal a tratar en este artículo antecede al tema tratado en el primer y segundo artículo pues

le da soporte en la definición de las dimensiones ideales del servicio a evaluar en un estudio de

satisfacción del cliente, ilustrando todo el proceso de obtención de las dimensiones de la calidad del

servicio.

Las cinco dimensiones obtenidas a través del proceso que se describe a continuación dieron origen a un

cuestionario con 22 ítems que describen uniformemente a las cinco dimensiones. El siguiente gráfico

resume el proceso de obtención de este instrumento de medición de 22 ítems.

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Por medio de estudios exploratorios realizados por Parasuraman, Zeuthaml y Berry se obtuvo un

conjunto preliminar de 10 dimensiones: Elementos tangibles, profesionalismo, capacidad de responder,

comunicación, credibilidad, seguridad, flexibilidad, cortesía, entendimiento y conocimiento del

consumidor, y accesibilidad. Las definiciones de cada una de estas dimensiones se encuentran a

continuación:

- Elementos tangibles: Son los elementos físicos a través de los cuales se presta el servicio.

Paso1. Definición de la calidad del servicio como la diferencia entre lo percibido y lo esperado del desempeño de una firma en particular en su servicio prestado

Paso2. Identificación de las 10 dimensiones preliminares que describen la calidad del servicio.

Paso3.Generación de los 97 ítems correspondientes a las 10 dimensiones del servicio

Paso 4.Recolección de la información referente a las expectativas y percepciones de una muestra de 200 entrevistados representativos de los grupos de negocios que se estén midiendo

Paso 5

Calculo del coeficiente alfa y de las correlaciones ítem-dimensión par cada dimensión.

Eliminación de los ítems cuyas correlaciones ítem-dimensión sean bajas y cuya exclusión represente aumento en el coeficiente alfa

Correr un análisis factorial para comprobar que se estén midiendo las dimensiones correctas

Reasignar y reestructurar ítems y dimensiones según sea necesario

Paso 6. Identificación de los 34 ítems representando 7 dimensiones de la calidad del servicio

Paso 7.Recolección de la información con el nuevo instrumento de 34 ítems y 7 dimensiones a través de una muestra de 200 entrevistados de los mismos grupos de

Paso8. Evaluación y depuración de los 34 ítems siguiendo el procedimiento del paso 5 con todas sus etapas

Paso 9. Identificación de una escala más resumida y más concisa que conste de 22 ítems y cinco dimensiones

Paso 10. Verificación del instrumento resultante con una nueva recolección de la información y un nuevo análisis factorial con el cálculo del alfa y las correlaciones, para reafirmar dimensionalidad y consistencia del nuevo instrumento.

II. 04(2) 24

23

- Profesionalismo: Poseer la destreza y el conocimiento necesario para prestar un buen servicio.

- Capacidad de Respuesta: Hace referencia a la voluntad y la habilidad de los empleados para

responder ante eventualidades del servicio.

- Comunicación: Estar al tanto de las necesidades de los clientes y mantenerlos constantemente

informados.

- Credibilidad: Inspirar confianza y honestidad manteniendo el interés del cliente de seguir

utilizando los servicios.

- Seguridad: Mantener al cliente certero acerca de cualquier peligro que se le pueda presentar o

cualquier duda que pueda tener acerca de la prestación correcta del servicio.

- Flexibilidad: Ser coherentes con las acciones del servicio prestado

- Cortesía: Educación, respeto, amabilidad y consideración del personal del servicio al cliente

para con los consumidores

- Entendimiento y conocimiento del consumidor: Es la adecuación del servicio a las necesidades

del cliente

- Accesibilidad: Implica mantener un contacto permanente con el cliente y que éste acceda

fácilmente a la empresa cuando se le presenten inquietudes.

Este conjunto sirvió de base para empezar el proceso de obtención del instrumento de medición de 22

ítems y cinco dimensiones.

Las 10 dimensiones preliminares dieron origen a 97 ítems (más o menos 10 ítems por dimensión) con

cierto grado de relación entre ellos. Los ítems midieron cada atributo del servicio de dos formas. Mitad

de los ítems midieron las percepciones que tienen los clientes del desempeño de su proveedor de

servicios en el atributo en particular y la otra mitad midieron las expectativas (en el sentido de medir

que es lo que ellos quieren más no lo que creen que va a pasar) que tienen los clientes del mismo

atributo pero sin tener en cuenta su proveedor actual de servicios.

II. 04(2) 24

24

Cabe aclarar que los ítems miden atributos del servicio y están compuestos por categorías que

conforman una escala de medición para cada ítem. Un conjunto de atributos conforman una dimensión

del servicio.

Esto se hizo de esta manera pues se quiere medir la calidad del servicio como un antecedente de la

satisfacción y como la diferencia que existe entre lo esperado y lo percibido. Sobre esta forma de ver

calidad del servicio y por ende la satisfacción, ha habido un gran debate por la ambigüedad del

concepto de expectativas y por la relación que existente entre satisfacción y calidad del servicio. Parece

ser que la mayoría de los autores, después de realzar estudios profundos sobre el tema, concuerdan en

la forma de medir calidad del servicio como un antecedente de la satisfacción del cliente y como la

diferencia que hay entre lo percibido y lo esperado. (Para mayor detalle del tema dirigirse a la

bibliografía adicional citada al final de este texto).

Primera Recolección de la información:

Los 97 ítems fueron sometidos a un primer filtro para reducir el número de dimensiones y establecer

cuales de estas eran más importantes. Se hizo a través de una encuesta realizada a una muestra de 200

entrevistados divididos en cinco grupos de 40 cada uno. Este tamaño muestral se escogió pues es el

más usado por otros estudios de la misma naturaleza. Los cinco grupos se escogieron de acuerdo 5

tipos de negocios diferentes pertenecientes a los sectores industriales más representativos de la

población. Se escogieron hombres y mujeres en iguales proporciones mayores de 25 y que hubiesen

utilizado los servicios de dichas empresas en los últimos 3 meses. Para la realización del estudio los

entrevistados fueron instruidos para poder responder el cuestionario de 194 preguntas de las cuales 97

correspondían a percepciones del desempeño del servicio del proveedor actual y las otras 97 a las

expectativas que los entrevistados tuvieran de un proveedor ideal.

II. 04(2) 24

25

Resultados del primer filtro:

Para llevar acabo el primer filtro se utilizó el cálculo del alfa de cronch-back para cada una de las 10

dimensiones pues es un estudio multidimensional y como tal se tiene que analizar cada dimensión por

separado. Los datos utilizados para el cómputo de los alfas fueron las restas de los puntajes obtenidos

en los ítems de percepción con los puntajes de los ítems de expectativas (Q = P- E). El cálculo de este

coeficiente se hace particularmente para verificar que los ítems que conforman cada dimensión

comparten información pertinente con la dimensión. Los resultados de los cálculos de los coeficientes

para cada dimensión oscilaron entre 0.55 y 0.78 sugiriendo que se debían eliminar ciertos ítems. El

criterio particular para saber cuales ítems debían ser borrados era calcular la correlación entre el

puntaje obtenido por el ítem correspondiente y la suma de los puntajes obtenidos en los demás ítems

que conforman la dimensión correspondiente. Estas correlaciones fueron graficadas en orden

descendente para cada dimensión y los ítems que presentaran correlaciones muy bajas o caídas

pronunciadas en la grafica de las correlaciones, eran candidatos para la eliminación. Este proceso del

calculo de los alfas y de la aplicación del criterio de eliminación se llevo a cabo varias veces hasta

obtener 54 ítems en las 10 dimensiones y alfas oscilando entre 0.72 y 0.83. El siguiente paso a seguir

después de la reducción de los ítems fue la verificación de las dimensiones existentes. Esto se hizo por

medio de un análisis factorial utilizando los puntajes de las restas entre los ítems de percepción y de

expectativas de los 54 ítems (108 en total) y asumiendo a priori la existencia de las 10 dimensiones. El

primer análisis factorial arrojó resultados confusos y no surgió ningún patrón específico. Muchos de los

ítems tenían ponderaciones altas en varios de los factores indicando que los factores no eran

completamente independientes entre si. En consecuencia se hizo un análisis factorial posterior con una

rotación oblicua permitiendo un análisis un poco más preciso y fácil de los factores resultantes. Sin

embargo varios de los ítems todavía presentaban ponderaciones altas en más de un factor a la vez.

Estos ítems al ser eliminados dieron como resultado factores con correlaciones muy bajas con los ítems

II. 04(2) 24

26

restantes lo que dio pie para una reducción de dimensiones del servicio de la calidad originalmente

escogidas a priori. Otro resultado de este nuevo análisis factorial fue que después de haber eliminado

ciertos ítems, los restantes presentaron ponderaciones altas con otros factores que antes no las

presentaban. En conclusión, aparte de necesitar una reducción de las dimensiones originales también se

tenía que hacer una nueva asignación de los ítems en otras dimensiones.

Después de de haber efectuado las acciones correctivas recién mencionadas hubo la necesidad de

volver a calcular los coeficientes alfas para las dimensiones, aplicar el criterio de eliminación

(computando las correlaciones entre los puntajes de los ítems de cada dimensión graficándolas en orden

decreciente) y verificar la validez de las dimensiones por medio de nuevos análisis factoriales. Una vez

se hubo llevado a cabo este nuevo procedimiento, resultaron 34 ítems y 7 dimensiones

correspondientes a los 34 ítems. Se computaron nuevamente los coeficientes alfas para las 7

dimensiones restantes. Cinco de las dimensiones originales permanecieron iguales, pero las otras cinco

se fusionaron en dos dando lugar a las nuevas 7 dimensiones.

Se computó el coeficiente de correlación promedio entre los 7 factores restantes dando como resultado

un bajo coeficiente de correlación entre los mismos indicando una independencia ínter factorial. Este

nuevo resultado, junto con las altas ponderaciones presentadas para cada factor con sus respectivos

ítems, indicaba que los 34 ítems y las 7 dimensiones establecidas iban a conformar el grupo ideal para

el nuevo instrumento de medición. Por otro lado las pruebas de consistencia interna como el calculo de

los alfas dieron muestra que el instrumento recién establecido con 7 dimensiones y 34 ítems estaba listo

para volver a ser puesto a prueba por una segunda recolección de datos.

II. 04(2) 24

27

Segunda recolección de Información:

Para esta nueva recolección de datos, el muestreo y el tamaño muestral siguieron parámetros muy

similares a los propuestos en la primera encuesta. Solo que esta vez se escogieron a cuatro tipos de

negocios en vez de cinco igualmente de sectores industriales importantes.

Resultados de un segundo filtro:

Como el objetivo de este segundo filtro era comprobar la veracidad de la nueva herramienta de

medición, los análisis de confiabilidad interna (calculo de alfas y de las correlaciones entre los ítems

por dimensión) y de validez de las dimensiones del servicio, fueron realizados para cada muestra de 50

de los 200 nuevos entrevistados. Estos análisis individuales de cada muestra facilitaron la validación de

las cuatro muestras en conjunto. Los resultados de los nuevos análisis para las cuatro muestras fueron

bastantes consistentes con los realizados en la última parte de la primera recolección de la información

a excepción de 2 características importantes. Primera, para dos de las dimensiones resultantes los

cálculos de los alfas y de las correlaciones entre los ítems por dimensión fueron mas bajas que las

originales. Segunda, los análisis factoriales realizados para cada submuestra tuvieron en común una

gran interdependencia entre dos pares de dimensiones. Dado que los resultados fueron consistentes en

los análisis realizados a las cuatro muestras, se necesitó de un nuevo filtro tanto para los 34 ítems como

para las siete dimensiones restantes. Después de realizar los cálculos de los alfas, de aplicar el criterio

de eliminación de ítems y de efectuar el análisis factorial para comprobar la dimensionalidad de la

calidad del servicio a medir, se eliminaron unos pocos ítems y los dos pares de dimensiones que

mostraban interdependencia y de las cuales se eliminaron los ítems se fusionaron para dar origen a 5

dimensiones y 22 ítems. Este fue el resultado final después de haber incurrido en la realización

II. 04(2) 24

28

repetitiva de las pruebas de validez de las dimensiones y de consistencia interna entre ítems y

dimensiones.

Las 5 dimensiones restantes de la calidad del servicio fueron las siguientes con sus respectivos

significados:

1) Parte Material: equipo e instalaciones junto con presentación personal de la fuerza laboral

2) Profesionalismo: Capacidad de desempeñar el servicio tal cual como se prometió y de manera

precisa

3) Capacidad de Respuesta: Disposición de ayudar a los clientes en sus inconvenientes con el

servicio dando pronta solución a los mismos.

4) Seguridad: Buenos modales de los empleados del proveedor de servicios y capacidad de los

mismos para inspirar confianza y autoestima

5) Empatía: Constante preocupación por los clientes con atención personalizada

Las dos últimas dimensiones fueron el resultado de la fusión de los dos pares de dimensiones que

mostraban interdependencia y por lo tanto tienen ítems provenientes de los dos pares. Aunque el

resultado de este proceso exhaustivo de filtración tanto de ítems como de dimensiones, fue 5

dimensiones y 22 ítems, este conjunto guarda atributos de las diez dimensiones originalmente

propuestas por el análisis exploratorio.

Esta nueva herramienta cumple con todas las propiedades requeridas para abordar el tema de calidad

del servicio y por ende de satisfacción de los clientes y puede ser utilizada por muchos tipos de

negocios modificando aspectos de forma de las dimensiones y de los ítems de acuerdo a la naturaleza

del negocio para el cual se este midiendo la satisfacción de sus clientes.

También tiene una gran variedad de usos a nivel organizacional y a nivel del área de mercadeo más

específicamente en el área de investigación de mercados. A nivel organizacional le da una visión clara

a las empresas acerca de las dimensiones de su servicio que son más importantes a la hora de mantener

II. 04(2) 24

29

una excelente calidad del servicio y unos clientes satisfechos dispuestos a seguir utilizando los

servicios de la compañía. A nivel del área de mercadeo y de investigación de mercados, le da una

herramienta precisa, versátil, validad y confiable a los investigadores a la hora de monitorear los

niveles de satisfacción de los clientes de múltiples tipos de negocios y no solamente de los clientes

actuales sino también de los prospectos pertenecientes a la competencia y del mercado natural de

clientes esporádicos.

Uno de sus posibles usos en análisis posteriores es identificar y cuantificar el poder de predicción de las

dimensiones del servicio en el nivel de Satisfacción del cliente. Esto se puede hacer a través de análisis

de regresión múltiples en los que las variables independientes son las correspondientes a las

dimensiones y la variable dependiente es el nivel de satisfacción en general. En este caso particular este

análisis mostró coeficientes beta de la regresión muy bajos y en algunos poco significativos lo que

indicaba que de pronto algunas dimensiones no tenían buen poder explicativo o que por el contrario los

resultados no eran confiables por posible multicolinealidad entre las variables independientes. Otras

posible causa de estos resultados poco confiables es que con variables categóricas los análisis de

regresión no son los mas adecuados pues estos suponen normalidad de los datos y la normalidad de los

mismos esta dada por una distribución de probabilidad continua lo que no concuerda con la naturaleza

discreta de los datos. (A. Parasuraman, Valerie A. Zeithaml & Leonard L. Berry. 1998).

4.2 ESCALAS DE MEDICIÓN:

Como el objetivo de este proyecto de grado es el diseño de un Sistema de Medición de Satisfacción de

cliente que abarque todos los requerimientos, el tema de las escalas de medición en las encuestas es de

vital importancia y un gran complemento a las metodologías sugeridas para el abordaje del problema

de la Satisfacción del cliente. Es por esta razón que en los artículos siguientes se discute brevemente el

II. 04(2) 24

30

uso de diferentes escalas de medición y sus características intrínsecas para la medición de la

Satisfacción del cliente.

MEDICIÓN DE SATISFACCIÓN DEL CLIENTE COMO UNA HERRAMIENTA PODEROSA

El tema central de este artículo es la escogencia entre una herramienta de medición de satisfacción del

cliente que utilice múltiples escalas de medición y sus respectivas categorías sobre otra herramienta que

utilice solamente un tipo de escala.

Las organizaciones utilizan la medición de la satisfacción de sus clientes como una herramienta para

hacer un seguimiento de sus mercados, establecer prioridades para las mejoras de la calidad en todas

sus dimensiones y mantener una tasa alta de retención de clientes. Para poder llevar a cabo el

seguimiento de la satisfacción del cliente a través de estas variables es necesario entrar en discusión

sobre el uso de las escalas de medición.

La teoría de la psicometría favorece el uso de múltiples escalas de medición para medir una variable

determinada sobre el uso de una única escala de medición porque reduce la aleatoriedad en la

respuestas por parte de los entrevistados y también porque variables de interés para los empresarios

como la satisfacción de sus clientes, dependen no solamente de las percepciones de los consumidores

sino también de sus expectativas y requerimientos. Entonces al utilizar más de una escala de medición

se reducen dos tipos de errores, los de omisión de las dimensiones de la satisfacción de clientes y los de

confiabilidad de los resultados de las respuestas por parte de los entrevistados.

Para aclarar un poco mas sobre significado que tienen las escalas dentro del contexto, existen tres

métodos para medir Satisfacción de cliente: El primero mide la satisfacción preguntando por:

En una escala entre “completamente insatisfecho” a “completamente insatisfecho” responda: ¿Que tan

satisfecho se encuentra usted con el desempeño de las labores desarrolladas por su proveedor actual?

II. 04(2) 24

31

Esta es quizás la forma más común de abordar este problema. El segundo procedimiento sugerido

pregunta por satisfacción del consumidor de la siguiente manera: En una escala que va desde

“respondió completamente” a no “respondió en lo absoluto” diga si su proveedor actual de servicios

respondió a sus expectativas. El tercer y último método utiliza una escala de medición comparativa y

de punto ideal para indagar por la satisfacción de la siguiente forma: En una escala que va desde “muy

cerca del ideal” a “muy lejos del ideal” compare el desempeño de su proveedor actual de servicios con

el desempeño de su proveedor ideal.

Es aquí donde surge el interrogante de cual de los tres métodos es mejor para la medición. La

conclusión es que claramente los tres métodos miden aspectos diferentes de la satisfacción de clientes.

Como posible alternativa de solución a esta disyuntiva se propone utilizar un índice que promedie los

puntajes de las preguntas de las tres escalas de medición. Este sería mucho más útil y preciso que un

solo índice medido a través de las respuestas a preguntas con un solo tipo de escala. Para comparar los

dos sistemas se va a evaluar su desempeño en los tres usos principales que le dan las empresas a un

Sistema de Medición de satisfacción de cliente:

1. La medida de la satisfacción del cliente como una herramienta de monitoreo y seguimiento de los

cambios del mercado:

Cuando se habla de seguimiento del mercado generalmente se refiere a la comparación entre dos

índices o puntajes estimados de satisfacción en momentos distintos del tiempo. Como parámetro de

calificación de la calidad de las mediciones a comparar se utiliza el error estándar. Entre más grande

sea el error estándar, más grande el intervalo de confianza que contiene a la estimación y por ende es

más difícil detectar cambios pequeños a través del tiempo de los estimados de las dimensiones del

servicio, que se deban a las opiniones de los entrevistados y no a errores en el diseño y en la medición

como tal. Los resultados demuestran que el uso de múltiples escalas reduce el error estándar en las

estimaciones y el tamaño muestral para obtener resultados confiables.

II. 04(2) 24

32

2. Establecer prioridades en las mejoras de la calidad:

Es común en la práctica tener iniciativas para la mejora de la calidad basadas en el impacto de la

satisfacción del cliente. Esto se puede llevar a cabo ajustando estadísticamente las percepciones de la

calidad que tienen los consumidores a una medida de satisfacción general de los mismos.

El análisis de regresión múltiple es una de las técnicas mas usadas para abordar la medición de

satisfacción y priorizar las dimensiones del servicio para establecer planes de mejora. A continuación

se muestran los resultados de los coeficientes de determinación y de los errores estándar de las

regresiones corridas utilizando múltiples escalas y escalas individuales.

Escalas con ítems singulares

Escalas con múltiples ítems

Satisfacción en general

Punto ideal De expectativas

CONSUMO MASIVO (8 VARIABLES INDEPENDIENTES) Error Estándar Promedio 0.14 0.18 0.19 0.18

Coeficiente de determinación

0.668 0.614 0.491 0.613

NEGOCIOS CON PRODUCTOS (14 VARIABLES INDEPENDIENTES)

Error Estándar Promedio 0.138 0.173 0.237 0.284

Coeficiente de determinación

0.444 0.295 0.411 0.280

NEGICIOS CON SERVICIOS (17 VARIABLES INDEPENDIENTES)

Error Estándar Promedio 0.043 0.055 0.058 0.063

Coeficiente de determinación

0.610 0.480 0.470 0.450

II. 04(2) 24

33

Las regresiones se corrieron utilizando como variable dependiente a la satisfacción en general y como

variables de predicción las referentes a las dimensiones de la calidad. Se hicieron tres estudios

diferentes para tres tipos de negocios y en los tres casos los errores estándar promedio fueron menores

y los coeficientes de determinación fueron mayores para las regresiones donde se utilizó múltiples

escalas.

3. Lealtad:

Las tasas altas de retención de clientes producen utilidades económicas significativas para las empresas

por eso es común que estas opten por la satisfacción de sus clientes como factor influyente para

mantener la fidelidad de sus clientes. En la siguiente tabla se ilustran los resultados de los coeficientes

de determinación de regresiones múltiples efectuadas para saber la relación entre la Satisfacción del

cliente y la lealtad utilizando en los tres casos múltiples escalas y escalas individuales.

Escalas con ítems Singulares

Escalas con Múltiples

ítems Satisfacción en

general Punto ideal De expectativas

Consumo Masivo

Coeficiente de Determinación 0.145 0.119 0.134 0.114

Negocios con Productos

Coeficiente de Determinación 0.253 0.194 0.182 0.149

Negocios con Servicios

Coeficiente de Determinación 0.292 0.2 0.185 0.122

II. 04(2) 24

34

Nuevamente los coeficientes de determinación más altos y significativos los presentan las regresiones

en las que se utilizaron múltiples escalas para recolectar la información.

Estas diferencias pueden ser críticas en el caso del estudio relacionado con Negocios de productos

donde el coeficiente de determinación fue de 0.25 en el caso de las múltiples escalas y entre 0.15 y 0.19

en el caso de las escalas individuales, pues utilizando una muestra de 60 entrevistados el coeficiente de

0.25 es significativo mientras que los otros dos no. En otras palabras la relación entre la satisfacción y

la lealtad no hubiera sido significativa en el caso de las escalas sencillas, con un tamaño muestral de 60

y se hubiera cometido un error de omisión de las dimensiones de la calidad del servicio.

Implicaciones Administrativas:

En conclusión el uso de escalas múltiples tiene notables ventajas en términos de poder explicativo,

habilidad al predecir, habilidad en dar un diagnóstico y en la significancia de las pruebas estadísticas.

En adición a los tres estudios hechos se combinaron los resultados de cuarenta y tres estudios

adicionales confirmando la superioridad en la confiabilidad de la información de los sistemas de

medición utilizando múltiples escalas.

Por experiencia estos estudios de satisfacción detectan cambios mínimos en las dimensiones de la

calidad del servicio de las empresas por lo tanto es totalmente desalentador para los empresarios

descubrir que estos cambios no son gracias a las opiniones de los clientes sino a errores aleatorios en la

confiabilidad de las respuestas y en la medición como tal. Las múltiples escalas de medición en los

cuestionarios diminuyen este tipo de errores y evitan análisis erróneos de los resultados, principalmente

cuando se utilizan tamaños muéstrales reducidos. (Michael J. Ryan, Thomas Buzas & Venkatram

Ramaswamy. 1995)

II. 04(2) 24

35

ESCALAS PROBLEMATICAS:

Este artículo contradice un poco las conclusiones y resultados obtenidos en artículos anteriores en los

siguientes aspectos:

Aunque el tema central del artículo de Susan J. Devlin y H.K Dong no eran las características

particulares que deben tener las escalas de medición al abordar el tema de Satisfacción, sino mas bien

una metodología general propuesta para abordar el problema de la medición de Satisfacción del cliente,

se sugirió el uso de dos tipos de escalas en las que se preguntaba por las expectativas y los

requerimientos de los clientes para identificar su nivel de satisfacción. En este artículo se discute y se

refuta el uso de las mismas y se propone el uso de escalas que con sus respectivos atributos capturen la

relación existente entre los ideales de los clientes y la percepción de la calidad del servicio, ya que las

escalas de requerimientos y expectativas no lo hacen debido a la forma en que los entrevistados

responden a estas escalas.

Con respecto al artículo de Michael J. Ryan, Thomas Buzas, Venkatram Ramaswamy en el que se

menciona el uso de múltiples escalas en vez de un solo tipo de estas, se hace referencia al uso de un

posible grupo de escalas que pregunten por los requerimientos y por las expectativas de los clientes.

Estos dos tipos de escalas, aunque no en conjunto, son discutidas y refutadas a nivel individual en este

artículo por las mismas razones citadas anteriormente.

Las escalas de requerimientos y expectativas propuestas en el artículo de Susan J. Devlin y H.K Dong

tienen problemas de validez en los siguientes aspectos:

• Detectar cambios en las percepciones a través del tiempo

• Manejo de atributos de tipo punto ideal

• Manejo de tipo vectorial

• Uso de técnicas multivariadas en análisis estadísticos

II. 04(2) 24

36

• Definición de los conceptos de “expectativas” y “requerimientos”

Detectar cambios en las percepciones a través del tiempo:

A continuación, a manera de ejemplo hipotético en el que se da respuesta a dos tipos de preguntas en

dos periodos distintos de tiempo, utilizando escalas de requerimientos y las de expectativas, se hace

énfasis en los posibles problemas de interpretación en los que se puede incurrir cuando se hace uso de

tales escalas.

En ambos casos los valores de las respuestas en las escalas incrementaron en un punto (teniendo en

cuenta que en este tipo de escalas “4” es peor que “3” y que cuando se habla de un incremento en un

punto se pudo haber pasado de 3 a 4 por ejemplo) lo que no es positivo para una empresa que haya

recibido esta información en su estudio. Estos resultados sugieren, en el caso de la escala de

expectativas, que el desempeño de los productos bajo de “Mejor de lo esperado” a “Justo lo esperado”.

Similarmente con la escala de requerimientos el desempeño del producto bajo de “Respondió a mis

requerimientos” a “Respondió insuficientemente a mis requerimientos”. Esta información no es precisa

debido a que la interpretación de las respuestas es ambigua en el sentido que cabe preguntarse entonces

realmente a que se debió el cambio en la opinión del cliente; Si fue debido a que la percepción del

desempeño del producto permaneció igual y las expectativas de los clientes aumentaron, si el

desempeño del producto bajo y las expectativas de los clientes permanecieron iguales o si el

desempeño del producto bajo y las expectativas de los clientes aumentaron. Similarmente ocurre en el

caso de la escala de los requerimientos donde también se cuestiona si el desempeño del producto

percibido por los clientes permaneció igual y los requerimientos de los clientes aumentaron, si el

desempeño del producto bajo y los requerimientos de los consumidores permanecieron igual o si el

desempeño del producto bajo y las expectativas de los clientes aumentaron. Este es un ejemplo que

II. 04(2) 24

37

muestra que tan ambiguos pueden llegar a ser las interpretaciones de los resultados con este tipo de

escalas.

El manejo de atributos ideales:

Existen dos tipos atributos para calificar a un producto; los atributos de punto ideal y los de tipo vector.

Un atributo de tipo punto ideal es en el que hay un monto ideal o un monto óptimo de un atributo

especifico. Entonces recibir más o menos del punto ideal del atributo reduce la percepción de la calidad

del producto. Por otra parte el atributo de tipo vector es en el que en la medida que mas se reciba de

este atributo es mejor. Hay varios ejemplos de atributo de punto ideal en el ámbito de la investigación

de mercados, unos de ellos son:

En el mercadeo de servicios bancarios, hay una frecuencia ideal con la se debe llamar a un cliente.

Demasiadas o pocas llamadas pueden afectar la percepción de la calidad del servicio del cliente acerca

del banco.

En estudios de distribución de materias primas por parte del proveedor a su cliente existe también una

frecuencia ideal de despachos en la que es posible que la entrega se haga demasiado pronto o más tarde

a la esperada por los clientes.

Para que el entrevistado responda a preguntas con escalas de requerimientos debe efectuar tres tareas

mentales: La primera es, debe determinar el nivel requerido del atributo en cuestión, segundo debe

evaluar el nivel percibido del atributo y tercero debe hacer una sustracción mental entre el nivel

requerido y el nivel percibido del atributo ofrecido por su proveedor para ver si este, excedido,

cumplió, le faltó o no cumplió con sus requerimientos.

En otro ejemplo hipotético en el que se esté realizando un estudio de la calidad del servicio de un

banco, sus funcionarios quieren saber si la estética de las instalaciones del banco excedió, cumplió

justamente, cumplió por debajo o no cumplió con las expectativas de sus clientes. Para este ejemplo se

II. 04(2) 24

38

utilizó una escala de 4 opciones, en la que números altos reflejan más cantidad del atributo y se asumió

como ideal la categoría numero dos pues el cliente no quiere que el banco gaste demasiada plata en la

estética de sus instalaciones. Sin embargo si la percepción de los clientes acerca del desempeño del

banco, en esta variable, oscila entre los niveles tres o cuatro entonces los clientes van a estar forzados a

responder que el banco excedió sus requerimientos en esta variable, resultado que para escalas de tipo

punto ideal no es deseable. Además en términos de interpretación de los resultados se va asumir como

positivas las respuestas acerca de la estética de las instalaciones del banco siendo que es todo lo

contrario de acuerdo al punto ideal asumido.

Manejo de atributos de tipo vector:

En la medición con las escalas de expectativas hay un problema cuando se utilizan atributos de tipo

vector pues como se dijo antes para que el cliente responda a este tipo de preguntas tienen que hacer

una sustracción mental entre lo percibido y lo esperado del desempeño de un producto. De acuerdo a

esto existirían 4 escenarios en los que las expectativas de los clientes fueron cumplidas y de acuerdo a

los autores, si se cuenta con distintos escenarios y las respuestas según estos escenarios llevan a un

único e igual resultado, entonces hay una perdida de información y no se esta evaluando de forma

correcta las variables que se quieren medir. Los cuatro escenarios serían los siguientes:

(Siendo “P” percibido y “E” esperado)

P = 1; E = 1; (P-E) = 0

P = 2; E = 2; (P-E) = 0

P = 3; E = 3; (P-E) = 0

P = 4; E = 4; (P-E) = 0

Según esto efectivamente se estaría presentando una perdida de información pues cuatro experiencias

distintas acerca del servicio llevan a una sola respuesta. En términos aplicados, tales resultados

II. 04(2) 24

39

indicarían que las cuatro respuestas muestran la misma calidad del servicio lo que es totalmente

incorrecto pues para el caso de el escenario 1 y el 4 en particular, de acuerdo a los atributos de tipo

vector, entre mas cantidad del atributo mejor es la percepción de la calidad del servicio y mas en una

situación en que P = 4 indica mejor calidad del servicio y P = 1 indica la peor calidad del servicio. Un

supuesto implícito según el análisis con las escalas de requerimientos y expectativas es que una

empresa puede incrementar el nivel percibido de la calidad de sus productos manteniendo el mismo

desempeño de los mismos y reduciendo las expectativas o requerimientos de los clientes. Si una de las

metas u objetivos de cualquier empresario en el mercado es subir o mejorar el desempeño de sus

productos, por qué razón dicho empresario preferiría reducir las expectativas o requerimientos de sus

clientes en vez de estar planeando estrategias de mercado para mejorar la calidad de sus productos.

Uso de técnicas multivariadas en análisis estadísticos:

Supuestamente la razón para usar escalas de requerimientos o expectativas es para identificar los

atributos que tienen mas poder de predicción en cuanto a la calidad del servicio. Una técnica estadística

común para este propósito es el análisis de regresión. El uso de técnicas multivariadas como análisis

factorial, regresión logística entre otros, son las mas apropiadas para identificar cuales de las escalas

tienen un mayor grado de validez y confiabilidad en las mediciones. También evitan el problema de la

multicolinealidad en los resultados y son más confiables a la hora de determinar el poder de predicción

de un conjunto de variables.

Sin embargo al usar análisis de regresión con información recolectada a través de escalas de

requerimientos o expectativas, en conjunto con atributos de tipo vector, genera resultados erróneos

pues como se dijo anteriormente, de incurrir en una sola respuesta o categoría a partir de diversas

experiencias del servicio o escenarios distintos, se estaría perdiendo información y generando graves

II. 04(2) 24

40

problemas de confiabilidad y validez en la interpretación de los resultados producto de un análisis de

regresión.

Definición de los conceptos de “expectativas” y “requerimientos”:

Quizás el mayor problema que tiene el uso de estas dos escalas es la ambigüedad que tienen los

conceptos de Expectativas y Requerimientos lo que lleva a errores en la medición debidos a la calidad

de la información. Expectativas se pueden referir a una medida del pronóstico del desempeño de un

producto o a una medida del nivel mínimo de aceptación de un atributo. La calificación a un atributo

dado como “mucho mejor de lo esperado” puede tener varias interpretaciones como por ejemplo:

- Que el desempeño es mucho mejor porque el desempeño estimado excedió el histórico.

- Que el desempeño actual es mucho mejor porque excedió el nivel mínimo del desempeño

requerido por los clientes

Problemas similares ocurren con la interpretación de requerimientos. Por ejemplo si se le pregunta a un

cliente si el desempeño de cierto proveedor excedió, cumplió, le falto o no cumplió con sus

requerimientos puede tener varias connotaciones, por ejemplo: lo que los clientes creen que merecen

por parte del proveedor, el mínimo desempeño aceptado por los clientes o el desempeño ideal del

proveedor hacia los clientes.

En la propuesta de alternativas de escalas que den mejores resultados, este artículo no es muy

específico sin embargo se sugieren algunas:

Una escala que mida las percepciones que los clientes tengan de las dimensiones del servicio de su

proveedor puede ser más adecuada pues predice mejor la satisfacción en términos generales y no en

términos de los requerimientos de los clientes.

II. 04(2) 24

41

Se analizaron más artículos que trataron el tema de la escogencia de escalas y en todos se citan

ejemplos particulares de tipos de escalas en las que se describen sus beneficios a nivel cualitativo y

cuantitativo y su aplicación en estudios de satisfacción del cliente. La conclusión acerca de estos

artículos finalmente es que no importa tanto las propiedades intrínsecas de las escalas como su

aplicación e interpretación en los estudios de satisfacción del cliente. Estos artículos dejan ver que su

escogencia depende del investigador, de la naturaleza del estudio y de los objetivos de la compañía que

quiere realizar el estudio de satisfacción. Por esta razón, a la hora de escoger una escala de medición

para la aplicación de esta nueva herramienta de medición, se tendrán en cuenta las recomendaciones

más generales que los artículos citaron respecto a su uso y aplicación en estudios de satisfacción del

cliente (Terry Grapentine. 1994)

5. ANALISIS DE LA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

Después de esta revisión bibliográfica es necesario hacer un análisis de los principales aportes de los

autores de estos artículos al desarrollo de este proyecto de grado.

Como primer aporte se tiene que decir que el desarrollo del tema de esta tesis no pretende ceñirse

directamente a los resultados particulares obtenidos de las investigaciones que estos autores realizaron

y que fueron plasmados como ejemplos particulares en el contenido de los artículos. Esto lo digo pues

cada resultado obtenido fue producto de una investigación en particular de la cual se construyeron

ciertas conclusiones a partir de datos experimentales. Los grupos objetivo de cada investigación fueron

segmentos de poblaciones con características puntuales y contextos al igual muy específicos. Aunque

trataron de segmentar el mercado, hacer el muestreo y definir un tamaño muestral de tal forma que la

información fuera lo más confiable posible y digna de hacer inferencias sobre la misma, igual

manejaron propiedades que no se pueden extrapolar a todos los casos posibles.

II. 04(2) 24

42

Lo que si pretende este estudio es adaptar algunas de las metodologías y criterios utilizados por los

autores en la obtención de sus resultados, en la elaboración y diseño de este instrumento de medición

de satisfacción de cliente. Para este propósito el aporte de los autores si es muy significativo pues todos

los artículos tenían un propósito y un tema en común; Cómo abordar el problema de la medición de la

satisfacción del cliente.

En cuanto al artículo de Susan J. Devlin, H.K Dong, se puede decir que muestra una excelente

metodología tanto para planear y construir el diseño de un sistema de medición de satisfacción del

cliente como para analizar y retroalimentar a la compañía con los resultados obtenidos de la aplicación

del Sistema de medición resultante. Las cinco etapas descritas se ciñen a los procesos de investigación

científica y de investigación de mercados pues incluyen etapas como una profunda investigación

exploratoria y cualitativa para identificar las posibles dimensiones de la calidad del servicio. Esto lo

hace no solo a través de los clientes actuales de la compañía sino también a través de las directivas de

la misma armando un estrecho vinculo entre estos dos actores del problema. Este vinculo es mas que

necesario porque muchas veces las directivas creen ver a través de los ojos de sus clientes

estableciendo unas dimensiones del servicio que para ellos son importantes e ignorando lo que los

clientes quieren que en verdad se les pregunte a cerca del desempeño del servicio; mas aún cuando el

objetivo principal de cualquier sistema de medición de satisfacción del cliente es oír la voz del cliente

antes y a través de la aplicación del sistema de medición. Otra fase interesante del proceso descrito en

este artículo es la importancia que se le da a la existencia de otros sistemas utilizados con anterioridad

para la medición de satisfacción del cliente. Este es un excelente parámetro de comparación para

establecer mejoras significativas en un nuevo sistema, pues le da una perspectiva general al

investigador de las dimensiones del servicio tenidas en cuenta y de la metodología utilizada para

abordar el problema. Entre sus fases también sugiere análisis de validez y confiabilidad del instrumento

a través de análisis factoriales; para comprobar que las dimensiones del servicio sean las correctas, y

II. 04(2) 24

43

del calculo de correlaciones entre los ítems por dimensión, para comprobar que los atributos si miden

lo que deben medir.

Tal vez por el único aspecto por el que pasan de manera genérica es la escogencia de las escalas de

medición, haciendo referencia a la medición de la calidad del servicio como una brecha entre lo

percibido y lo esperado utilizando escalas de expectativas y de requerimientos para la obtención de los

resultados. Esta escogencia de las escalas la hacen como sugerencia, mas no enfatizan que tengan que

ser las obligatorias a la hora de medir la satisfacción. En cuanto al análisis posterior de los resultados

sugieren el uso de técnicas multivariadas para cuantificar el poder de predicción que tienen las

dimensiones del servicio en el nivel de satisfacción. Otro aporte muy importante es la parte de

retroalimentación de los resultados hacia las estrategias de mejoramiento continuo de la empresa.

En general todo el proceso sugerido, a través de la aplicación de las cinco fases, aborda el problema de

satisfacción del cliente a través de una metodología genérica que se puede aplicar a todas las empresas

de todos los sectores industriales sin enfatizar en resultados particulares de estudios hechos con

muestras específicas de ciertas poblaciones.

En el artículo de Linda I. Nowak y Judith H. Washburn, a través de un ejemplo bastante particular,

ilustran de manera experimental como hicieron para medir el nivel de satisfacción de los clientes

usuarios de servicios de consultoría en investigación de mercados y los aportes son muy buenos aunque

particulares en dos sentidos. La metodología utilizada para la medición sigue algunos de los

procedimientos sugeridos en investigación de mercados para abordar cualquier problema como

identificación del problema, investigación cualitativa y cuantitativa y una interpretación de resultados.

El segundo aporte lo hace a través del enfoque y los objetivos particulares de esta investigación que

son: Entre las cuatro dimensiones establecidas a priori, determinar cual tiene mayor prioridad para los

clientes, medir las percepciones que los clientes tienen del desempeño de sus firmas consultoras en

investigación de mercados en las cuatro dimensiones y averiguar cual de estas dimensiones tiene mayor

II. 04(2) 24

44

poder de predicción en el nivel de satisfacción de los clientes. Las herramientas estadísticas utilizadas

para tales propósitos, al igual que en el artículo pasado, son técnicas multivariadas que combinan

análisis factoriales preliminares y regresiones múltiples.

Cabe destacar el segundo aporte pues creo que los tres objetivos de la investigación propuestos para

identificar el nivel de satisfacción de sus clientes deberían formar parte de los objetivos de cualquier

sistema de medición de satisfacción de cliente.

En el artículo de A Parasuraman, Valerie A. Zeithaml y Leonard L. Berry, se aborda el tema del diseño

de un sistema de medición de satisfacción de cliente de manera profunda y detallada y se hace mucho

mas énfasis en el proceso de identificación de la dimensiones del servicio que entre otros procesos creo

yo que es el mas importante a la hora de aplicar un sistema de medición. Es importante resaltar dos

puntos acerca de este artículo y más que resaltar hacer un poco de crítica en su aplicabilidad para el

diseño de futuros instrumentos de medición en especial el del diseño del instrumento de medición de

este proyecto de grado. El proceso de filtración de las dimensiones y de los ítems es bastante

dispendioso y requiere de un trabajo de campo que tomaría bastante tiempo en llevarse a cabo y que

para los fines de este proyecto de grado no estaría al alcance.

Sin embargo este proceso debería ser, aunque consta de extrema rigurosidad, el proceso a seguir en el

diseño de cualquier Sistema de medición si se quiere que sea genérico y aplicable a todos los tipos de

negocios y de sectores industriales.

Otro aspecto en el que cabe hacer énfasis y un poco de crítica es en la finalidad del diseño de este

instrumento, pues pretende ser un estándar genérico a seguir en la construcción de cualquier sistema

de medición de satisfacción del cliente. Debido a que los resultados fueron basados en datos

experimentales, con segmentos de población bastante particulares sus resultados no se pueden

extrapolar a todos los casos y es por esto que se hizo énfasis en este aspecto al principio del análisis de

la revisión bibliográfica.

II. 04(2) 24

45

Es por esta razón que lo que se pretende es poner en práctica algunas de las metodologías utilizadas

más no los resultados. Entonces para el caso particular de un sistema de medición de satisfacción de los

clientes de una sola empresa de servicios como lo puede ser Envía-Colvanes, se podría adaptar la

metodología de filtración de dimensiones e ítems de manera reducida, teniendo en cuenta todas las

características particulares de este negocio.

Con base en análisis anterior y en esta instancia del proyecto de grado, cabría entonces reevaluar los

objetivos de este proyecto de grado, pues posiblemente no es probable diseñar un sistema de medición

de satisfacción de cliente que sirva para todo tipo de negocio y de sector industrial, precisamente por

las críticas y observaciones recién hechas al trabajo investigativo de los autores A. Parasuraman,

Valerie A. Zeithaml, Leonard L. Berry.

El diseño de esta nueva herramienta podría cubrir aspectos generales sugiriendo una metodología, que

dependa particularmente de la naturaleza de cada negocio, a los departamentos de investigación de

mercados de cada compañía y a las firmas en investigación de mercados que aborden el tema de

satisfacción del cliente.

Un tema muy discutido por los autores de los artículos discutidos y en especial por los que critican la

forma de medir calidad del servicio como antecedente a la satisfacción del cliente o viceversa, es la

utilización de escalas múltiples de percepciones y expectativas. Unos sugieren que es mejor preguntar

solamente por las percepciones que tienen los clientes del desempeño de su proveedor en las diferentes

dimensiones del servicio, que preguntar por la brecha existente entre lo percibido y lo esperado de la

calidad del servicio. Esto lo dicen por las ambigüedades que puede haber en la interpretación del

concepto de expectativas, tema que se discutió a profundidad en los artículos referentes a la escogencia

de escalas de medición. Con esto no se pretende desbaratar por completo el trabajo y la teoría propuesta

por los autores A Parasuraman, Valerie A. Zeithaml, Leonard L. Berry del artículo “Servqual- Escala

II. 04(2) 24

46

De Múltiples Ítems Para La Medición De Las Percepciones De La Calidad Del Servicio Del

Consumidor” y Susan J. Devlin, H.K Dong del artículo “Calidad Del Servicio Desde La Perspectiva

De Los Clientes”, ya que gran parte de su investigación esta basada en el supuesto de medir la

satisfacción como una consecuencia de la calidad del servicio y por ende como la brecha entre lo

percibido y lo esperado. Sin embargo creo que la utilización de un instrumento de recolección de la

información, que contenga ítems evaluados en dos formas distintas, como lo son con escalas de

percepciones y de expectativas a la vez, es poco práctica y dispendiosa para el proceso de recolección

de la información y sobretodo difícil de interpretar y manejar por los entrevistados a la hora de plasmar

sus respuestas en la encuesta. Esta, además de la ambigüedad del concepto de expectativas, sería la

principal razón para pensar en no utilizar un instrumento de recolección de la información, que mida

satisfacción o calidad del servicio, como la diferencia entre lo percibido y lo esperado.

6. BREVE RESEÑA DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIADO

Dada la naturaleza del problema a abordar es necesario definir y justificar las herramientas teóricas y su

uso. Para poner en marcha un sistema de medición de satisfacción que indague sobre las expectativas y

necesidades del cliente se tiene que tener en cuenta un sin numero de variables a medir y cuantificar.

A nivel organizacional toda entidad cuenta con diferentes áreas que interactúan entre si para poder

brindar el mejor servicio posible. Cada área tiene un cierto número de actividades a realizar que en

determinado momento se convierten en variables que el cliente evalúa constantemente y juzga a la

empresa por el desempeño que ésta tenga llevando a cabo estas actividades.

Es por esto que se tiene que recurrir a las prácticas en investigación de Mercados utilizadas para el

análisis de problemas con múltiples variables, en palabras más técnicas, a análisis de modelos

II. 04(2) 24

47

multivariados, para poder definir cual es la mejor técnica a utilizar en la medición de la satisfacción del

cliente. Existen varias técnicas multivariadas para el análisis de la información y toma de decisiones,

que para poder escoger entre ellas es necesario definir que es lo que se quiere analizar y si la aplicación

de estas es la mas apropiada.

Entre los modelos multivariados se encuentran los siguientes:

1) Componentes Principales y Análisis de factores comunes

2) Regresión Múltiple y Correlación Múltiple

3) Análisis Discriminante Múltiple

4) Análisis Múltiple de Varianza y Covarianza

5) Análisis conjunto

6) Correlación Canónica

7) Análisis de “Clusters”

8) Escalamiento Multidimensional

9) Análisis de Correspondencia

10) Modelos “Logit” y “Probit”

11) Ecuación estructural Simultánea

Para poder escoger entre estos modelos existe un criterio y es el de la relación entre las variables en

medición. Las variables se clasifican de acuerdo a su relación de dependencia, independencia o de

interacción entre las mismas.

La técnica de dependencia se define como un conjunto de variables dependientes que quiere ser

explicado por otro de variables independientes, un ejemplo de una técnica como estas es la regresión

múltiple. Por otro lado las técnicas de interdependencia se definen como un grupo de variables entre las

II. 04(2) 24

48

cuales no hay dependencia o independencia si no más bien un análisis simultáneo de todo el conjunto

de variables. El análisis factorial, que en determinada instancia de este trabajo tomara un papel muy

importante, es un ejemplo de esta técnica.

Para ilustrar el criterio a tener en cuenta en la escogencia de una técnica multivariada en especial se

muestra el siguiente esquema:

Grafico de decisión entre Modelos Multivariados

Dep endencia In terde pendencia

Relac iones Mul itples entre Varias variables dependi entes Una variable dependi ente variables dependientes e con unica relación en real ción únicaindependient es Variab Variable/Objetos Objeto

Metrica No Métri ca M etricos/No metricos No MetricosNo metrica

Metrica No Metrica

Tipo de relación examinada

Cuan tas va riab le es tan siendo predic has

Model am iento por ecuación est ructurada

Cual es la esc ala de med ida de la var iab le

Cual es la esca la de medida de la v ar iable

Cual es la esc ala de medida de la var iable que predice

Análisis de Correlación Canónica

Análisis Mult ivariado de la Varianza

Correl ación canónica con variables dummy

Regresión M ultil pe

Análisis Conjunto

Aná lisis Dis criminante Multiple

Modelos Probabilís ticos

Metrica

Realac ión entre las estruc turas

Análisis de Factores

Análi si s de Clusters

Escal am iento Multi di mensional

Análisis de Correspondencia

Como son med idos los atr ibut os

7. ENVÍA-COLVANES:

Envía comienza en el sector de transporte en el año de 1974 con la fundación de Coltanques, empresa

que desde un principio se dedico al transporte de de líquidos industriales y que en poco tiempo logro

proyectarse y empezar con el transporte de petróleo crudo siendo proveedor de confianza de

II. 04(2) 24

49

ECOPETROL. Muy pronto se abrió mas mercado para su negocio y se vio en la necesidad de ampliar

su flota de vehículos para el transporte de carga como tal, para mas tarde obtener la licencia de

transporte internacional entre los países de la comunidad andina de naciones.

Por iniciativa de los propietarios de Coltanques, aprovechando su experiencia y la infraestructura del

negocio, nace en 1996 Colvanes, una empresa dedicada a prestar el servicio especializado de transporte

de materias primas, productos terminados y mercancías en general. En el corto plazo se ubica entre las

primeras compañías líderes en el negocio de mercancías. Después diversifica su portafolio y no solo se

dedica al transporte de mercancías si no abre otra unidad de negocios orientada al transporte de

correspondencia. Esta unidad motivó el cambio y renovación de la logística e infraestructura existentes

para incursionar en el campo de la mensajería especializada en Colombia con apertura internacional.

Portafolio de servicios:

Dentro del portafolio de servicio de mensajería y mercancía se encuentran los siguientes productos:

Mercancía vía Terrestre (MVT): Transporte vía terrestre de cajas o paquetes de 6 a 2000 kilogramos y

de longitudes máximas por arista de 4,2 y 2 metros para una misma unidad de empaque.

Mercancía vía Aérea (MVA): Transporte vía aérea de cajas o paquetes de 6 a 80 kilogramos y con

longitud máxima de 90 centímetros por arista.

Cadena de frío (CF): Transporte de productos diferentes a alimentos que van desde 1 a 50 kilogramos

que requieren refrigeración y que el tiempo de entrega no supere las 24 horas.

II. 04(2) 24

50

Mensajería Especializada y Mercancías Express (ME): Transporte de sobres, documentos, cajas o

paquetes que van desde 1 a 2 kilogramos con servicio de mensajería especializada y de 3 a 5

kilogramos con el servicio de Mercancías Express.

Radicación de Facturas (RF): Servicio de entrega de facturas y documentos con peso inferior al

kilogramo que requieran la devolución de de una copia firmada o sellada por el destinatario.

Envía Hoy (EH): Envíos que van desde 1 a 20 kilogramos recogidos antes de las 10:00 AM para ser

entregados a las 18 horas del mismo día como plazo máximo.

Mensajería Internacional (MI): Envíos internacionales desde 0.5 a 70 kilogramos con longitud máxima

por arista de 90 centímetros.

Mensajería masiva (MM): Entrega de documentos, mínimo 100 unidades por despacho, con tiempo de

entrega entre 2 y 5 días, dependiendo de la cantidad de documentos a entregar. Se utiliza más que todo

para correo directo, extractos, encuestas, publicaciones, tarjetas y facturas.

Directrices Organizacionales de Envía:

Misión: Transportamos y administramos mercancías y documentos a nivel nacional e internacional,

satisfaciendo las necesidades y expectativas de los clientes para contribuir con el desarrollo del país

Visión: Seremos la primera empresa del país en el transporte de mercancías y documentos, proyectada

hacia la Comunidad Andina de Naciones.

II. 04(2) 24

51

Política de Calidad:

Garantizamos la satisfacción de nuestros clientes

Seguridad y control de tráfico en envía:

Envía cuenta con un completo y sistematizado departamento de seguridad y control de trafico que

opera bajo la resolución 273 de la Superintendencia de Seguridad y Vigilancia Privada expedida el 31

de enero de 2002 y con la cual se hizo extensiva la licencia de funcionamiento de un departamento de

seguridad en envía bajo el criterio de organización empresarial.

Las principales actividades a cargo de este departamento son:

- Control de tráfico y circulación de vehículos en carretera mediante puestos de control,

mecanismos de comunicación móvil y un moderno y completo sistema de información

computarizado para el control de tráfico, vehículos y conductores.

- Definición de perfiles de ruta

- Coordinación de medidas de seguridad

- Administración preventiva del riesgo a través de una red de escoltas motorizados.

- Capacitación de conductores sobre medidas de seguridad.

- Administración del sistema de reacción y coordinación de planes de contingencia.

II. 04(2) 24

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Organigrama de la Compañía

Presidencia

Revisoría Fiscal

Secretaría Gerencia de Calidad

Asistente de Gerencia Ingeniero de Calidad

Gerencia General

Coordinador Nal. de tráfico

Auditoría Interna

Asistencia Jurídica

D. informática y Servicios

D. Comercial D. Administrativa y Financiera

Analistas de Costos

D. Mensajería D. Mercadeo D. Recursos Humanos

Gerencias Regionales

Jefe de Relaciones Humanas

Jefe Nal. de Seguridad

Jefe Nal. de Mantenimiento

Jefe de Puntos de Venta

Jefe de Proyectos Especiales

Jefe de Contabilidad

II. 04(2) 24

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Operación:

Toda la Logística del transporte en envía se desarrolla durante tres momentos en el día de forma

cíclica: mañana, tarde, noche con sus respectivos horarios:

Mañana:

- Recepción de vehículos provenientes de las diferentes oficinas regionales y del aeropuerto

- Descargue de mercancía y documentos

- Alistamiento y cargue de la mercancía en los vehículos de reparto y la entrega de documentos y

correspondencia a los mensajeros en moto.

- Entrega urbana y a otros destinos de la regional

Tarde:

- Recolección de la mercancía y documentos de los clientes de la regional

- Recolección de la mercancía en los puntos de venta de la regional (concesiones y receptorías).

Noche:

- Descargue de mercancías y documentos recogidos.

- Alistamiento y cargue de los vehículos de despacho nacional, a regionales y de transporte al

aeropuerto.

- Despacho terrestre y aéreo a nivel nacional y regional.

En cuanto a la operación en Bogotá se utiliza la metodología de proceso de justo a tiempo que cuenta

con muelle cubierto para el cargue y descargue de la mercancía de los vehículos a la banda

transportadora y viceversa. Esta banda transportadora cerrada tiene una longitud de 250 metros de

II. 04(2) 24

54

perímetro con capacidad para el cargue y descargue simultáneo de 30 camiones de 4 toneladas y 35

vanes de 30 toneladas aprox. El área total de la sede es de aproximadamente 25000 metros cuadrados.

Cada regional de envía (son 13 regionales en todo el país) esta equipada con zonas cubiertas para el

cargue y descargue de vehículos, zonificación, alistamiento y enrutamiento de las mercancías y

documentos. Para el servicio de mensajería masiva se cuenta con una zona especial de alistamiento de

entregas “masivas” de documentos como facturas, cartas de cobro y extractos entre otros, donde tienen

lugar los procesos de impresión de guías y documentos, inclusión de insertos, doblado y ensobrado.

Los horarios normales de la operación son:

ACTIVIDADES

HORARIOS

Entrega de mercancía

Lunes a Sábados de 7:00 a.m. a 1:00 p.m.

Recolección de mercancía

Lunes a Viernes de 8:00 a.m. a 6:00 p.m. Sábados de 8:00 a.m. a 2:00 p.m.

Despachos Nacionales Terrestres Lunes a Sábados a las 8:00 p.m.

Despachos Nacionales Aéreos

Lunes a Viernes de 10:00 p.m. a 12:00 p.m.

Despachos Regionales Terrestres Lunes a Sábado a las 4:00 a.m.

Personal:

Envía se compone de aproximadamente 2400 empleados a nivel nacional, de los cuales el 70%

desempeñan cargos operativos y el 30% restante cargos administrativos.

Vehículos y motos:

Envía cuenta con un parque automotor de más de 700 vehículos de modelos recientes, dotados todos

con equipos de comunicación celular o radio y con capacidades de cargue de 1, 2, 4, 8 y 30 toneladas.

II. 04(2) 24

55

Cada uno de los vehículos esta registrado en un sistema de información computarizado propio de la

empresa en donde se almacena toda la información del vehículo incluyendo los datos personales del

conductor, su fotografía, características del vehículo, historia y novedades que halla presentado durante

su operación. Este sistema también permite la administración y control d del vencimiento de los

documentos del vehículo.

Envía aplica un programa de mantenimiento preventivo de todo el parque automotor soportado con un

sistema de información computarizado, también cuenta con talleres propios en la ciudad de Bogotá.

Los mantenimientos se hacen por topes de kilómetros para cada vehículo y la revisión se le hace a cada

parte del vehículo incluyendo el motor, la transmisión, la suspensión, chasis, frenos llantas y furgón

entre otros.

Adicionalmente se cuenta con un procedimiento para que los conductores puedan reportar los

inconvenientes que tengan y de esta forma poder dar solución oportuna los mismos.

Como política de calidad envía no usa vehículos de terceros para el cumplimiento de su operación a

excepción de los de su empresa hermana Coltanques.

Para la entrega de correspondencia del servicio de mensajería especializada se cuenta con una red de

aproximadamente 200 mensajeros motorizados distribuidos en todo el territorio nacional.

Call center de recolección:

Envía posee Call Centers exclusivos para la atención de llamadas de clientes y programación de la rutas

de recolección en todas las sedes de las regionales, donde se coordina la recolección de mercancía de

los clientes en el sitio y hora requeridos.

El horario de recolección habitual es de 2:00 PM. A 6:00 p.m. El cliente debe llamar entre las 7:00 a.m.

y la 1:00 p.m. para solicitar el servicio de recolección de mercancías y entre las 7:00 a.m. y las 3:00

p.m. para solicitar el servicio de recolección de documentos y correspondencia. Los horarios

anteriormente descritos son para que se realice la recolección en los horarios de la tarde del mismo sin

II. 04(2) 24

56

inconvenientes de incumplimiento. Los sábados también se ofrece el servicio de recolección pero los

clientes deben llamar antes de las 10:00 a.m. para que el servicio se haga efectivo durante el mismo día.

Cuando envía consigue un nuevo cliente corporativo que va a estar continuamente requiriendo el

transporte de sus productos, se le programa desde un principio los horarios de recolección para que no

tenga que estar llamando todos los días a solicitar este servicio. Por lo general se hace con clientes que

manejan grandes, constantes y numerosas cantidades de mercancía como laboratorios y empresas de

consumo masivo entre otras.

Servicio al cliente:

Envía dispone de recurso humano y tecnológico para mantener una relación estrecha de apoyo,

suministro de información y solución de novedades. El departamento de servicio al cliente en envía

(SAC) apoya su gestión con un moderno sistema de información y un call center para la atención de

quejas, reclamos, solución de problemas e inquietudes sobre la ubicación geográfica o estado de las

mercancías y documentos por parte del cliente. Como se dijo anteriormente el modulo de servicio al

cliente permite hacer seguimiento desde el momento en que se recoge la mercancía o los documentos.

Hasta que se entregan a su destinatario, además permite generar informes estadísticos de tiempos de

entrega, costos y novedades para periodos de tiempo especificados.

Cada una de las regionales cuenta con su respectiva unidad de call center e interactúan entre si (a

través de canales de comunicación destinados particularmente a la interacción entre regionales) para

que haya homogeneidad a la hora del reporte de novedades y solución de las mismas.

Selección y capacitación de conductores y operadores:

Envía aplica un riguroso y completo procedimiento de selección de conductores el cual se encuentra

debidamente documentado y cumple con todos los requisitos de la norma ISO 9001 versión 2000. Este

procedimiento incluye la aplicación de pruebas psicotécnicas y técnicas, entrevista ocupacional, prueba

II. 04(2) 24

57

practica de conducción, pruebas psicométricas, verificación de referencias laborales, visita domiciliaria,

verificación de antecedentes judiciales ante el DAS y exámenes médicos. El cumplimiento de estos

procedimientos garantiza la seguridad de la mercancía transportada y un óptimo y cordial contacto con

los clientes. Adicionalmente se realizan capacitaciones de personal que incluyen temas como manejo

defensivo, manejo de carga, higiene postural y medidas de seguridad.

Sistemas de información:

Los principales sistemas de información con les que cuenta envía para soportar la operación y el

servicio al cliente son:

- Sistema envía corporativo

- Sistema envía para clientes

- Web envía

- Sistema de control de vehículos

- Sistema de control de tráfico.

Oficinas regionales:

La red comercial y de operaciones de envía cuenta con nodos en 13 de las principales ciudades del país.

Estos nodos son conocidos por la cultura organizacional de envía como regionales en interactúan entre

si para tener un adecuado y sincronizado desempeño de todas las operaciones en el territorio

Colombiano. Las sedes administrativas y de operaciones se encuentran ubicadas en las siguientes

ciudades: Bogotá, Cali, Barranquilla, Medellín, Pereira, Manizales, Ibagué, Cúcuta, Sincelejo, Neiva y

Cartagena.

II. 04(2) 24

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Receptorías:

Para la atención de los clientes corporativos y del mercado natural que deseen hacer uso de los

servicios de envía, tienen a su disposición puntos de venta distribuidos en diferentes zonas estratégicas

de las principales ciudades y poblaciones del país. En la actualidad envía tiene en funcionamiento 600

puntos de venta entre receptorías propias y concesiones con terceros.

Cubrimiento:

Envía llega en la actualidad a 135 destinos directamente y a 553 destinos a través de re-expedidores

para un cubrimiento total de 688 destinos nacionales.

Sistema envía corporativo:

Este sistema de información permite soportar la gestión de las siguientes áreas de la compañía:

- comercial

- Operación

- Servicio al cliente

- Producción

- Facturación

- Cartera

El módulo de operación incluye la gestión de recolección, despacho y reparto. El modulo de servicio al

cliente tiene las opciones de administración de las novedades y consulta de guías. El sistema permite la

generación de reportes internos y externos de los cuales existen 3 estandarizados para clientes: Informe

de eficiencia, informe de seguimiento e informe de producción.

II. 04(2) 24

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Web envía:

El portal de Internet en envía ofrece a los clientes la posibilidad de hacer seguimiento de las guías de

sus mercancías y documentos y ver sus estados o novedades que se presenten en el trayecto hasta la

entrega al destinatario. Permite obtener información de la empresa y de las tarifas normales para los

diferentes servicios, programar recolección de mercancías, visualizar informes de producción y

consultar las guías cumplidas digitalizadas.

Sistema de control de vehículos:

Este sistema almacena toda la información de vehículos y conductores asignados a estos, además

controla el vencimiento de los documentos relacionados con los vehículos y conductores como se había

dicho con anterioridad. Este sistema no permite hacer el despacho de un vehículo hasta que toda la

documentación se encuentre en regla.

Sistema de control de tráfico:

Este sistema permite controlar los vehículos que se encuentran transitando en las carreteras y conocer

su ubicación con bastante precisión. Por medio de un sistema de alertas se pueden detectar las demoras

o novedades para así tomar las debidas acciones correctivas o aplicar el respectivo plan de

contingencia.

Sistema envía para clientes:

Envía ofrece a sus clientes como valor agregado por el servicio, un software que permite no solo la

captura e impresión de guías y liquidación de los fletes, sino el control del estado de los envíos por

medio de una transmisión electrónica de datos por parte de envía. (Tomado de la Presentación

Corporativa de Envía-Colvanes)

II. 04(2) 24

60

8. MODELO UTILIZADO PARA LA MEDICIÓN DE LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE DE

ENVÍA-COLVANES:

Para la medición de la satisfacción se llevó a cabo una investigación de mercados que tuvo por objeto

específico de identificar y cuantificar el nivel de satisfacción y las necesidades de los clientes actuales

(Corporativos de las dos unidades de negocios y del mercado natural), potenciales, retirados y a la vez

para establecer las causas por las cuales algunos de los clientes dejaron de utilizar los servicios. Al

identificar y cuantificar este nivel de satisfacción de los clientes se pueden tomar acciones correctivas

para el mejoramiento continuo de esta Organización.

Dimensiones Del Servicio:

Las dimensiones de la calidad del servicio de envía evaluadas a través de los clientes Corporativos

fueron las siguientes:

1. Operaciones

1.1. Recolección

1.1.1. Puntualidad en los horarios de recolección

1.1.2. Trato de los Operarios de Recolección

1.1.3. Solicitud del servicio de recolección puerta a puerta

1.1.4. Trato de las mercancías y documentos en el momento de la

Recolección.

1.2. Entrega

1.2.1. Puntualidad en los horarios de entrega

1.2.2. Trato de las mercancías y documentos en el momento de la

Entrega.

II. 04(2) 24

61

1.2.3. Estado de los Vehículos de reparto y recolección.

1.2.4. Medidas de seguridad tomadas en el transporte, entrega y

Recolección de la Mercancía y los documentos.

2. Sistemas de Información

2.1. Servicio al Cliente

2.1.1. Contactar al Call center de Servicio al Cliente

2.1.2. Disponibilidad de Medios de comunicación entre el cliente y envía

2.1.3. Calidad en la información solicitada y suministrada a través del

Call Center.

2.1.4 Facilidad en la comunicación con el Servicio al Cliente

2.1.5 Solución de sugerencias, observaciones e inconvenientes.

3. Facturación

3.1 Cumplimiento en las condiciones de Facturación pactadas

4. Precio

4.1 Como perciben el precio cobrado por los servicios prestados

5. Comercial

5.1 Asesores Comerciales

5.1.1 Desempeño de los Asesores Comerciales en el manejo de las

Cuentas de los clientes.

Las dimensiones de la calidad del servicio de envía evaluadas a través de los clientes del mercado

natural fueron las siguientes:

II. 04(2) 24

62

1. Receptorías

1.1. Personal

1.1.1. Trato que el cliente recibe por parte de las personas que atienden

Las receptorías

1.1.2. Agilidad en las actividades que se llevan a cabo dentro de las

Receptorías.

1.1.3. Presentación personal de quienes atienden

1.1.4. Información suministrada por el personal que atiende.

1.1.5 Trato que se le da a las mercancías y documentos

1.2. Ubicación e Infraestructura de las receptorías

1.2.1. Facilidad de encontrar una Receptoría

1.2.2. La percepción de los clientes cuando entran a una receptoría

1.2.3. Que opinan los clientes de los colores corporativos de Envía

1.2.4. Como son las instalaciones de las Receptorias

1.3. Precio

1.3.1. Como es el precio cobrado por los servicios de envía.

1.4 Horarios

1.4.1. Los horarios de recepción en las receptorías.

2. Medios de Comunicación

2.1. A través de que medios contactan a envía para suministro de información

2.2. Calidad de la información suministrada a través de los medios

II. 04(2) 24

63

3. Servicio al Cliente

3.1 Solución de Inconvenientes presentados por parte de los clientes

El conjunto de las dimensiones del servicio de todos los grupos de clientes de Envía se escogió

teniendo en cuenta los principales aspectos de la operación de la compañía que fueron resumidos en la

presentación corporativa de la empresa recién expuesta.

Para las dimensiones de la calidad del servicio a evaluar por parte de los clientes prospectos y

potenciales se utilizaron las mismas dimensiones que en los clientes Corporativos pero se evaluaron a

través de las percepciones que tenían de la calidad del servicio de sus proveedores actuales para

conocer cuales eran sus necesidades y expectativas que tenían de una empresa de transporte de

mercancías y documentos.

En cuanto a los clientes Retirados se evaluaron igualmente las mismas dimensiones de la calidad del

servicio pero se hizo de manera comparativa con su proveedor actual para identificar las razones por las

cuales dejaron de utilizar los servicios de envía.

Instrumento de recolección de la información:

Para la recolección de la información se utilizaron 5 formatos de encuesta estructurados de acuerdo a

las dimensiones de la calidad del servicio mencionadas anteriormente. Dos de los formatos fueron

destinados a los clientes Corporativos de ambas unidades de negocio; Mensajería y Mercancía, un

tercero para los clientes del mercado natural de las receptorías, el cuarto para los clientes prospectos y

el quinto para los clientes retirados.

II. 04(2) 24

64

Los formatos de encuesta elaborados para los clientes corporativos se enviaron por mail y fueron

retornados de la misma forma aprovechando los servicios de mensajería masiva de envía. Los demás

formatos fueron utilizados en entrevistas personales realizadas por parte de la fuerza de ventas a los

demás grupos de clientes mencionados.

Para la propuesta de un nuevo sistema de medición de satisfacción de cliente se le harán las respectivas

pruebas de confiabilidad y validez a los formatos de encuesta actuales para identificar si midieron o no

las percepciones y necesidades del servicio prestado por parte de envía, y si los resultados son

confiables o no (permiten hacer inferencias estadísticas adecuadas para una toma de decisiones

correcta).

Muestreo Y Selección De La Muestra:

Dada la naturaleza de la población de nuestros Clientes (población de mas de 7000 Clientes entre

naturales, corporativos y esporádicos) se asumió como infinita en términos estadísticos con el fin de

poder hacer inferencias en términos de proporciones acerca de la población.

Por esta razón, teniendo un margen de error del 3%, para la proporción más riesgosa 50%, el tamaño de

muestra para realizar la investigación es de 1068 entrevistados. Para la misma proporción pero con un

margen de error del 5% en la estimación de las estadísticas, el número de entrevistados sería de 385.

Estos tamaños de muestra se derivaron a partir de dos intervalos de confianza al 95%. El primero con

un margen de error del 3% y el segundo del 5%.

Aclarando lo anterior, el intervalo al 95% de confianza con un margen de error del 3%, quiere decir

que con una probabilidad del 95%, la estimación que se haga a partir de la encuesta sobre la población,

II. 04(2) 24

65

estará dentro del intervalo ( P̂ -+ 0.03) donde P̂ es la estimación acerca de la población en términos de

proporciones o porcentajes.

95.0ˆ ZP ±

1)ˆ1(ˆ

−−

nPP

muestraltamañon

proporciónP_

ˆ

==

Ejemplo 1: Partiendo del hecho que se cuenta con una población de 7000 Clientes entre los cuales

3300 corresponden a Bogotá, el “n” correspondiente a toda la población, suponiendo un P̂ =0.5 y

garantizando un margen de error de tan solo 3%, sería igual a:

03.01

25.096.1 =

−n

1068=n

Nota: 1.96 corresponde al 95.0Z .

Dado que 3300 corresponde al 47% del total de la población de los Clientes en todo el país, el

correspondiente para Bogotá a entrevistar, sería el 47% de 1068que es igual a:

502 personas.

Ejemplo 2: Esta vez el cálculo del “n” se hará utilizando un margen de error del 5% en vez de uno del

3%. El cambio del margen de error tendrá como consecuencia disminuir el tamaño n de la muestra. El

cálculo se muestra a continuación.

II. 04(2) 24

66

05.01

25.096.1 =

−n

385=n

Dado que 3300 corresponde al 47% del total de la población de los Clientes en todo el país, el

correspondiente para Bogotá a entrevistar, sería el 47% de 385 que es igual a: 181 personas.

Nota: 1.96 corresponde al 95.0Z .

Cuando se dice que el 50% es la proporción más riesgosa quiere decir que se necesita el mayor tamaño

de muestra para garantizar con 95% de probabilidad un margen de error de 3% (en este caso) en la

estimación. Es por esta razón que el “n” por lo general se calcula a partir de esta suposición.

Los clientes Corporativos de Envía están distribuidos en treces regionales del país y están clasificados

en A, B, C, D, E de acuerdo a una matriz de condiciones comerciales que tiene como parámetro el nivel

de ventas de los mismos. De esta forma los clientes tipo A son los que representan un mayor índice en

ventas seguidos por los de tipo B hasta los de tipo E. Como es de suponerse los clientes de tipo A son

grandes empresas con un alto de nivel de producción y que requieren de un despacho diario de sus

productos. Por otra parte los clientes tipo E son microempresas o pequeños negocios que no tienen

volúmenes tan altos de producción y que no despachan diariamente.

Una vez se tuvo definido el tamaño de la muestra, se repartió proporcionalmente entre las 13 regionales

del país como se muestra a continuación:

II. 04(2) 24

67

Muestra =385 MENSAJERIA MERCANCIA

Regional Población Porcentaje Muestra Población Porcentaje Muestra

Bogota 1116 33% 127 1312 34.8% 134

Cali 425 12.6% 50 432 11.4% 45

Medellín 509 15.1% 59 507 13.4% 52

Barranquilla 224 6.6% 27 208 5.5% 21

Pereira 207 6.1% 24 286 7.6% 29

Bucaramanga

224 6.6% 27 405 10.7% 41

Manizales 126 3.7% 16 138 3.7% 15

Ibagué 148 4.4% 19 105 2.8% 13

II. 04(2) 24

68

Pasto 13 0.4% 1 13 0.3% 4

Sincelejo 22 0.6% 3 16 0.4% 3

Cúcuta 93 2.8% 11 200 5% 22

Neiva 138 4% 17 77 2% 9

Cartagena 132 3.9% 17 74 2% 10

Como se tenía un registro claro de los clientes de cada regional con sus respectivas clasificaciones, las

submuestras se dividieron nuevamente pero esta vez proporcionalmente a los tamaños de las categorías

de los clientes definidas como se dijo anteriormente por la matriz de condiciones comerciales.

Existe una particularidad con la clasificación propuesta por la matriz de condiciones comerciales y es

que como su parámetro es el volumen de ventas, se origina una relación de pareto entre los clientes, en

la que un porcentaje reducido de los mismos son los grandes clientes que representan el mayor índice

de ventas y el otro porcentaje restante, que son la mayoría, representa a los pequeños negocios y

microempresas con un menor índice de ventas. Entonces cuando se hace la nueva subdivisión

proporcional de la muestra para cada regional con el fin de determinar que porcentaje de clientes tipo

A, B, C, D, E se debe entrevistar, se obtiene como resultado un menor numero de los clientes mas

representativos (tipo A y B) de la empresa y un mayor numero de los menos representativos, lo cual no

es deseable pues la calidad de la información recolectada no va a ser tan representativa. Por eso se

replanteó la forma de estratificar a los clientes por regional y se hizo de acuerdo al criterio de las

directivas de la empresa.

II. 04(2) 24

69

Para escoger uno a uno los clientes de la base de datos se hizo aleatoriamente siguiendo el siguiente

procedimiento:

Si el número de clientes tipo C a entrevistar en Bogotá fue 45 de un total de 100, entonces se divide

100 entre 45 y el resultado se aproxima por debajo (para poder empezar a escoger no siempre desde el

primero de la lista) dando como resultado 2. Este número se utiliza para saber, de la lista de clientes,

cada cuanto se escoge un cliente para conformar la muestra. En otras palabras el resultado es el

intervalo muestral.

Para los clientes del mercado natural se estableció la muestra de la misma manera que para los clientes

corporativos pero no se llevó acabo ningún tipo de estratificación de los mismos. La muestra se dividió

entre el total de las receptorías del país y el resultado fue el número de encuestas a realizar por

receptoría. Para los clientes retirados y prospectos se hizo en forma de censo entrevistando al máximo

número posible.

Proceso De Recolección De La Información:

Como se dijo anteriormente, para la recolección de los formatos de encuesta de los clientes

corporativos, se utilizó el correo y para los demás se utilizo a la fuerza de ventas de envía. Cabe anotar

que la fuerza de ventas recibió el entrenamiento adecuado para evitar todo tipo de sesgo relacionado

con la metodología de entrevista, desde omitir que eran parte de la fuerza de ventas de envía.

Análisis Y Verificación De Los Datos

Para la verificación de la información se escogió aleatoriamente una submuestra y se les llamó por

teléfono para verificar sus datos personales o corporativos y si habían respondido exitosamente la

encuesta. Se verificó una a una de las encuestas para revisar si había errores de concepto al responder

las preguntas para no tener inconsistencias en la digitación y análisis de los datos.

II. 04(2) 24

70

Para el análisis de los datos se utilizó regresión lineal múltiple escogiendo como variable dependiente

en cada uno de los 5 formatos de encuesta la pregunta referente a la satisfacción en general con los

servicios de envía y como independientes las demás preguntas. Como el objetivo del análisis de datos

era identificar y cuantificar que tanto las principales dimensiones del servicio contribuían en el nivel de

satisfacción, se hicieron regresiones lineales para cada una de las dimensiones del servicio. Se hicieron,

además de los análisis de regresión, análisis descriptivos para cada una de las regionales y en conjunto

a nivel nacional.

Para los análisis de regresión se tomo en cuenta el conglomerado general en el ámbito nacional para

tener un mayor conjunto de datos.

9. PROPUESTA DEL NUEVO DISEÑO DEL SISTEMA DE MEDICIÓN DE SATISFACCION

DEL CLIENTE

Partiendo de los principales aportes mencionados en el análisis de la revisión bibliográfica y de la

bibliografía como tal se propone el siguiente Diseño del sistema de Medición de satisfacción para

Envía Colvanes.

1. Análisis y validación del Modelo anterior utilizado para la medición de satisfacción de cliente

en Envía.

1.1. Verificar si el grupo de clientes evaluados fue el adecuado y si sigue siendo para los fines

de la aplicación de este nuevo sistema de medición de Satisfacción de cliente. Si no es el

adecuado, establecer cual sería el grupo objetivo de clientes que mas se ajusta para la

aplicación del sistema, teniendo en cuenta las prioridades de la compañía en mención y el

II. 04(2) 24

71

alcance de la investigación de satisfacción de cliente de tal forma que se pueda

llevar a cabo oportunamente.

1.2. Revisión del proceso de definición de las dimensiones de la calidad del servicio.

1.2.1. Identificar cual fue el proceso llevado acabo para la definición de las dimensiones de la

calidad del servicio.

2. Realizar una nueva investigación cualitativa para identificar las dimensiones del servicio de tal

forma que cree un vínculo entre lo que consideran las directivas y lo que creen los clientes

acerca de la definición de las mismas.

3. Diseñar la herramienta física de recolección de la información (el cuestionario en este caso) de

acuerdo a las dimensiones establecidas en la investigación cualitativa.

4. Establecer un plan de muestreo y un primer tamaño muestral para la aplicación de la encuesta,

con el fin de comprobar la validez y consistencia del instrumento utilizado.

5. Definir el medio a través del cual se van a realizar las encuestas (vía mail, entrevista personal,

teléfono entre otros).

6. Realizar el proceso de recolección de la información y con los datos recogidos realizar un

análisis cuantitativo a través de un análisis factorial para verificar la validez de las dimensiones

de la calidad del servicio establecidas y un análisis de las escalas de medición para verificar

consistencia interna.

7. Llevar a cabo un proceso de depuración de la información según los resultados

del análisis factorial, identificando y definiendo las dimensiones y las variables

agrupadas en las mismas

II. 04(2) 24

72

7.1 Si las dimensiones del servicio son las establecidas a través de la investigación

cualitativa, y la consistencia interna de la o las escalas utilizadas para la medición es la

adecuada, se procede a analizar la información, de lo contrario si se encuentran inconsistencias

en las dimensiones del servicio de la calidad o en sus ítems que las conforman, se procede a

definir nuevas dimensiones del servicio con ítems modificados, nuevos ítems o en su efecto los

mismos. Una vez se hayan llevado a cabo los cambios, se construye un nuevo cuestionario que

los tenga en cuenta y se procede a realizar nuevamente la encuesta con el nuevo instrumento de

recolección de la información

8. El análisis de la información se hará a través de técnicas multivariadas si, según las prioridades

de la compañía y los objetivos de la investigación, se necesita cuantificar el poder de

predicción o de relativa importancia que tienen las dimensiones del servicio en el nivel de

Satisfacción de los clientes de envía-colvanes. Si no fuese así, el análisis se limitaría a uno

descriptivo de los resultados.

9. Se propone una estrategia a seguir para la implementación de planes de mejora de la empresa

basada en los análisis de datos.

La secuencia sugerida para el análisis de los datos y las respectivas estrategias de mejora es:

1) Partir por los resultados del análisis factorial, identificando las variables que poseen

mayor correlación con los factores y las posibles inconsistencias que puedan haber en la

agrupación de las mismas en los factores.

2) Tratar de asignar nombre a los factores de acuerdo a la o las variables que estén mas

altamente correlacionadas con los factores respetivos.

3) Una vez se tienen identificadas las variables con mayor correlación y los posibles nombre

de los factores, se procede a definir los modelos de regresión logística utilizando como

variables dependientes (si hay varios grupos objetivo a evaluar) las preguntas que tengan

II. 04(2) 24

73

que ver con los niveles de satisfacción general y como independientes los puntajes

generados a partir del análisis factorial para cada factor.

4) Con base en los análisis de las regresiones logísticas, identificar cuales de los factores son

significativos para explicar o predecir el nivel de satisfacción a través de los coeficientes

asociados a cada factor, su significancia individual dada por los estadísticos Wald de

prueba y los intervalos de confianza para cada coeficiente. También se tienen que tener en

cuenta las pruebas de significancia global del modelo dadas por las pruebas ómnibus en

este caso.

5) Identificar los índices de satisfacción de las variables mas altamente correlacionadas con

los factores significativos resultantes del análisis del inciso anterior.

10. Si se dispone de los criterios de personas en capacidad de proponer estrategias de

mejoramiento para la compañía, se diseñarán los respectivos planes de mejora, para las

variables que los necesiten. De los contrario la herramienta cumplirá con su mayor propósito

que es el de servir para la toma de decisiones de la Compañía

11. Se define un horizonte de tiempo para volver a realizar la medición

10. APLICACIÓN DEL DISEÑO DEL SISTEMA DE MEDICIÓN DE SATISFACCIÓN DE

CLIENTE EN ENVÍA COLVANES

Para la aplicación de este sistema de medición de satisfacción de cliente en envía, no fue posible

realizar un nuevo trabajo de campo de recolección de la información dadas las restricciones de tiempo

y disponibilidad de la empresa. En consecuencia, todo lo referente al muestreo, segmentación del

mercado y recolección de la información, del modelo propuesto, se expondrá claramente especificando

II. 04(2) 24

74

como se llevaría a cabo en el caso que se realizara un nuevo proceso de toma de datos. Igualmente,

para el análisis de datos, se supondrá que la información proviene de un nuevo trabajo de campo para ir

acorde al modelo propuesto, pero realmente se basará en la información recolectada por la

investigación pasada que se llevo a cabo en el primer período del año 2003 durante la práctica

empresarial del autor de esta tesis.

En lo que respecta al resto de la metodología propuesta en el nuevo diseño del sistema de medición, se

tratará de seguir paso a paso sus etapas.

La primera etapa habla de la validación del modelo anterior utilizado en la medición de satisfacción de

los clientes de la empresa, en la que se enfatiza si el grupo objetivo se ajusta para una nueva medición.

Teniendo en cuenta que los grupos de clientes con los que interactúa la empresa son los mismos y las

unidades de negocio no han cambiado, el grupo objetivo a examinar sería el mismo.

En la revisión del proceso de definición de las dimensiones de la calidad del servicio, para los clientes

corporativos de las unidades de negocio de mensajería y mercancía, se encontró que se definieron a

priori a través del juicio de las directivas y basándose en algunas opiniones de los clientes corporativos

mas grandes de ambas unidades de negocio. Esta metodología resalta el vínculo entre las directivas de

la empresa y los clientes para la definición de las dimensiones, lo que significa que no sería necesaria

una nueva investigación cualitativa para una reestructuración de las dimensiones del servicio. En

consecuencia el cuestionario preliminar, antes del análisis cuantitativo de validación de las

dimensiones, seria el mismo para todos los grupos de clientes en la etapa de recolección de la

información.

Para los demás grupos de clientes la definición a priori de las dimensiones de la calidad del servicio se

hizo de la misma manera, a excepción de la de los clientes prospectos, que se asumió de acuerdo a los

II. 04(2) 24

75

proceso de la compañía en mención sin una investigación cualitativa correspondiente de los procesos

que involucra la calidad del servicio de las otras compañías del sector.

Como se verá mas adelante, el hecho de no haber realizado una investigación cualitativa, para la

definición a priori de las dimensiones del servicio de los clientes prospectos, generará algunas

inconsistencias en la interpretación de los resultados.

Para los clientes de las receptorías y los clientes retirados de la compañía es poco probable que se

presenten problemas con la definición a priori de las dimensiones del servicio, pues antes del diseño

del cuestionario se llevó a cabo una investigación cualitativa acerca de la definición de las dimensiones

con las directivas y con algunos de los clientes de cada grupo.

En la etapa del muestreo y el tamaño muestral para una primera recolección de la información se

identificó, del diseño del sistema de medición anterior, ciertas inconsistencias: Asumir que la

población total, de donde se deriva el tamaño muestral, es infinita es un supuesto demasiado general

siendo que se cuenta con información específica acerca del mismo, que para el caso particular de

ambas unidades de negocios de los clientes corporativos, es de 3377 clientes en mensajería y 3773

clientes en mercancías. A parte de esto la estratificación se hizo proporcionalmente a los tamaños

poblacionales de cada regional sin tener en cuenta media ni desviación estándar de los estratos, en

otras palabras se omitió totalmente la verdadera técnica de muestreo estratificado. Para corregir el

muestreo y la definición del tamaño muestral, en una nueva toma de datos, se utilizaron las siguientes

formulas que hacen parte de un muestreo estratificado para estimar proporciones poblacionales y de

submuestras.

II. 04(2) 24

76

∑

∑

∑

=

=

=

=

∗=σ=

σ+

σ

=

l

k kk

ii

i

L

iii

L

i i

ii

cqpN

cqpN

nn

y

qpyBDdonde

NDN

wN

n

1

2

1

22

1

22

ˆˆ

ˆˆ

ˆˆ4

La primera formula estima un tamaño muestral para la población donde p̂ es una proporción de

satisfacción de clientes por regional, estimada a partir de estudios pasados de satisfacción y q̂ es su

complemento. La multiplicación de ambas es la estimación de la varianza muestral por estrato. En este

caso estos estimadores se tomarán de la medición realizada por el sistema anterior de medición de

satisfacción de cliente. La segunda fórmula estima el tamaño de las submuestras o estratos a partir de

los cuales se estimarán las proporciones de satisfechos por estrato. El in es el tamaño muestral por

estrato y los ic son los costos asociados a la recolección de la información que en este caso se asumen

como uno pues no hubo costo significativo asociado a este proceso. A continuación se ilustra el cálculo

de los tamaños muestrales para los clientes de Mercancías y Mensajería respectivamente.

Primer término

Segundo término

W

Tercer término Cuarto término

II. 04(2) 24

77

Mercancías:

Regional Población del estrato W n^2 p*q N estratos01-BOGOTA 1312 0,294 1721344 0,092 5502-CALI 432 0,105 186624 0,109 2003-MEDELLIN 507 0,115 257049 0,094 2204-BARRANQUILLA 208 0,077 43264 0,250 1405-PEREIRA 286 0,054 81796 0,066 1006-BUCARAMANGA 405 0,146 164025 0,240 2807-MANIZALES 138 0,034 19044 0,109 608-IBAGUE 105 0,036 11025 0,222 709-PASTO 13 0,005 169 0,250 110-SINCELEJO 16 0,006 256 0,250 111-CUCUTA 200 0,074 40000 0,250 1412-NEIVA 77 0,028 5929 0,250 583-CARTAGENA 74 0,026 5476 0,222 5

N 3773 Margen de error 0,05 Nivel de confianza (Z de 0.95) 1,96 D 0,000650771

Primer término 1355,947279 Segundo término 1838593,023 Tercer término 515,52821 Cuarto término 9264,0625

N muestral 188,0030645

Mensajería:

Regional Población del estrato W n^2 p*q N estratos01-BOGOTA 1116 0,35 1245456 0,148 6702-CALI 425 0,10 180625 0,090 2003-MEDELLIN 509 0,15 259081 0,128 2804-BARRANQUILLA 224 0,05 50176 0,066 905-PEREIRA 207 0,06 42849 0,139 1206-BUCARAMANGA 224 0,08 50176 0,188 1507-MANIZALES 126 0,04 15876 0,149 808-IBAGUE 148 0,05 21904 0,149 909-PASTO 13 0,01 169 0,250 110-SINCELEJO 22 0,01 484 0,250 211-CUCUTA 93 0,03 8649 0,149 612-NEIVA 138 0,04 19044 0,149 883-CARTAGENA 132 0,04 17424 0,149 8

N 3377 Margen de error 5% Nivel de confianza ( Z de 0.95) 1,96 D 0,00065077

II. 04(2) 24

78

Primer término 1233,17519 Segundo término 1520721,04 Tercer término 457,106232 Cuarto término 7421,47087

N muestral 193,019758

Para los demás grupos de clientes, el muestreo seguiría los mismos lineamientos del aplicado en el

diseño anterior de medición.

Siguiendo con los pasos del modelo propuesto se tendría que definir un medio a través del cual se

recolectaría la información. Basados en la toma de datos anterior, se utilizaría el correo, siendo

concientes de las posibles bajas ratas de llegada de las encuestas, pero aprovechando un gran recurso

que la empresa brinda que es el servicio de mensajería masiva.

El número de cuestionarios recibidos, para todos los grupos de clientes, del proceso llevado a cabo de

la investigación pasada es el siguiente:

Regional Mensajería Mercancías Receptorias Prospectos Retirados Mensajería

Retirados Mercancías

Bogota 51 27 161 77 1 14

Cali 20

8

37

13

7

14

Medellín 18 34 52 18 23 28

Barranquilla 15 4 15 22 19 19

Pereira 14

10

24

22

5

4

Bucaramanga 8

5

36

25

13

13

II. 04(2) 24

79

Manizales 6 8 34 8 0 0

Ibagué 7 3 16 8 12 11

Pasto 0 1 9 9 6 0

Sincelejo 3 0 9 10 3 4

Cúcuta 6 6 20 15 8 10

Neiva 10 2 25 27 3 4

Cartagena 6 3 0 14 6 6

Y el margen de error asociado, al número de encuestas recogido, de las unidades de negocio de

mensajería y mercancías, se muestra a continuación:

Mensajería:

n experimental 164 D experimental 0,00077302 Margen de error estimado 0,05449423

Mercancía:

n experimental 111 D experimental 0,001127346 Margen de error estimado 0,065808921

Como se pude ver los márgenes de error asociados al número de encuestas recibido no son

significativos.

II. 04(2) 24

80

Una vez se cuenta con la información se procede al análisis cuantitativo de la información para validar

las dimensiones y en su efecto poder cuantificar el poder explicativo y de predicción de las mismas en

el nivel de satisfacción de los clientes de envía. Para la validación de las dimensiones se llevaron a

cabo análisis factoriales para cada grupo de clientes y para hallar el poder explicativo y de predicción

de las mismas se corrieron regresiones logísticas.

A continuación se presentan los resultados de los respectivos análisis:

Análisis factorial Formato de encuesta fmerc06 Nacional

Estadísticos descriptivos Media Desviación típica N del análisis

Como ha sido la puntualidad 1,81 ,75 104 Como percibe el trato de los funcionarios 1,56 ,72 104 Solicitar el servicio de recolección 1,80 ,64 104 Cuando contacta a envía para la información solicitada es 1,98 1,02 104 Los tiempos de entrega de sus envíos son 1,91 ,52 104 En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta 1,72 ,55 104 Como califica el estado de los vehículos 1,72 ,82 104 Como percibe las medidas de seguridad 2,96 1,61 104 Comunicarse con servicio al cliente es 2,89 1,50 104 Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias 3,63 1,61 104 El precio que envía le cobra es 2,77 ,45 104 Como califica las condiciones de facturación 1,90 ,81 104 El desempeño del asesor comercial es 1,94 1,04 104 En la matriz de correlaciones se tienen 18 de estas que son estadísticamente significativas de un total de

78, lo que equivale a un 23%. Este porcentaje es un poco bajo pero indica que hay cierto grado de

interrelación entre las variables. Este resultado sirve como un indicador parcial del uso del análisis

factorial como herramienta para el análisis se los datos.

II. 04(2) 24

81

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Káiser-Meyer-Olkin. ,667

Chi-cuadrado aproximado 192,307 gl 78 Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000 Hay un criterio para verificar la significancia estadística de la matriz de correlaciones y es la prueba de

esfericidad de Bartlett que se evalúa a través de una chi cuadrado. En este caso el valor de la chi-

cuadrado es de 192.307 con un p-value muy pequeño indicando que el valor del estadístico de prueba

es significativo y por ende existe la presencia de correlaciones significativamente distintas de cero.

Otra forma para cuantificar el grado de correlación entre las variables y la confiabilidad del análisis

factorial es la medida de adecuación muestral que indica que tanto se pueden explicar o predecir las

variables entre si. En este caso el resultado es de 0.667 que no es tan alto pero sin embargo cae dentro

de un rango aceptable.

Esta medida también se debe calcular para cada una de las variables para detectar cuál de estas es

responsable de posibles valores bajos de la medida de adecuación muestral general. En este caso los

valores de las medidas de adecuación muestral están ubicados en la diagonal de la matriz anti-imagen y

todos están por encima del rango de aceptación (mayores a 0.5) menos uno, el correspondiente a la

variable “Solución satisfactoria a inconvenientes presentados”. Sin embargo como esta variable es vital

para el análisis de la calidad del servicio en la compañía no se puede prescindir de ella.

II. 04(2) 24

82

Comunalidades Inicial Extracción

Como ha sido la puntualidad 1,000 ,668 Como percibe el trato de los funcionarios 1,000 ,655 Solicitar el servicio de recolección 1,000 ,484 Cuando contacta a envía para la información solicitada es 1,000 ,675 Los tiempos de entrega de sus envíos son 1,000 ,631 En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta 1,000 ,647 Como califica el estado de los vehículos 1,000 ,695 Como percibe las medidas de seguridad 1,000 ,613 Comunicarse con servicio al cliente es 1,000 ,724 Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias 1,000 ,416 El precio que envía le cobra es 1,000 ,670 Como califica las condiciones de facturación 1,000 ,550 El desempeño del asesor comercial es 1,000 ,525 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. En cuanto a las Comunalidades todas las variables están explicadas en más de un 50% por los factores

extraídos a excepción de dos: “Solución Satisfactoria a inconvenientes” y “solicitar el servicio de

recolección” lo que indica que en general hay un alto índice de representación de los 5 factores

extraídos.

En cuanto a los factores extraídos, se puede ver que representan el 61% de la varianza total de las 13

variables. Con la rotación varimax se reparten de manera más equitativa los porcentajes de la varianza

explicada dándoles ponderaciones similares a los 5 factores. Según el criterio de extracción por valores

propios mayores a 1, solo 5 de ellos serían los factores escogidos para representar a las demás

variables, aunque existe un componente que tiene un auto valor muy cercano a uno convirtiéndolo en

un posible candidato para formar parte de los factores. Si se corre un nuevo análisis factorial añadiendo

un nuevo factor, las comunalidades crecen y son explicadas en un buen porcentaje por los seis factores,

el número significativo de medidas de adecuación muestral individual aumenta en uno y el porcentaje

de la varianza explicado por los seis factores aumenta al 68%.

II. 04(2) 24

83

Varianza total explicada

Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al

cuadrado de la extracción

Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación

Componente Total

% de la varianza

% acumulado

Total % de la varianza

% acumulado

Total

% de la varianza

% acumulado

1 2,807 21,589 21,589 2,807 21,589 21,589 1,681 12,932 12,932

2 1,452 11,173 32,762 1,452 11,173 32,762 1,643 12,637 25,569

3 1,350 10,385 43,147 1,350 10,385 43,147 1,563 12,024 37,593

4 1,296 9,970 53,117 1,296 9,970 53,117 1,560 12,003 49,596

5 1,049 8,070 61,187 1,049 8,070 61,187 1,507 11,591 61,187

6 ,963 7,405 68,592

7 ,822 6,322 74,914

8 ,707 5,439 80,352

II. 04(2) 24

84

9 ,616 4,736 85,089

10 ,535 4,113 89,201

11 ,510 3,924 93,126

12 ,467 3,594 96,720

13 ,426 3,280 100,000

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

En esta matriz de Componentes no rotados es un poco difícil ver cuales serían los grupos de variables

en cada factor pues hay variables que ponderan alto en mas de un factor, por eso se recurre a una matriz

de componentes rotados donde la configuración de las variables en los factores es mas clara.

II. 04(2) 24

85

Matriz de componentes(a) Componente

1 2 3 4 5 Como percibe el trato de los funcionarios ,622 -,206 -,277 ,239 -,303

COmo ha sido la puntualidad ,582 -,432 -7,294E-02

-,233

-,288

El desempeño del asesor comercial es ,567 -,323 -2,292E-02

,108 ,294

En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta

,564 ,493 -,133 -,119

,232

Los tiempos de entrega de sus envíos son ,519 ,271 -,230 -,465

,137

Solicitar el servicio de recolección ,410 7,191E-02 -,390 -,288

-,274

El precio que envía le cobra es -,280 ,684 5,399E-02 ,192 -,291

Comunicarse con servicio al cliente es ,386 8,411E-02 ,719 -,209

-8,743E-02

Cuando contacta a envía para la información solicitada es

,464 ,159 ,638 -,155

-5,500E-02

Como percibe las medidas de seguridad ,365 ,231 -,152 ,629 9,225E-02

Como califica el estado de los vehículos ,459 -4,909E-02

,229 ,549 -,358

Como califica las condiciones de facturación ,465 ,266 -3,815E-02

,179 ,480

Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias -3,573E-02

-,413 ,200 ,159 ,423

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

a 5 componentes extraídos

Para esta nueva matriz de componentes rotados la configuración de las variables en los factores es la

siguiente:

Factor 1: “Servicio de Recolección”

- Solicitar el servicio de recolección

- Como ha sido la puntualidad de los horarios de recolección

Factor 2: “Desempeño de Operaciones logísticas”

- El trato que se le da a los documentos

II. 04(2) 24

86

- Los tiempos de entrega de los envíos

- Cumplimiento de las condiciones de facturación

Factor 3: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- Accesibilidad a la comunicación con el servicio al cliente

- Calidad de la información suministrada por el call center

Factor 4: “Contacto puerta a puerta con el cliente”

- El estado de los vehículos

- Las medidas de seguridad

- Trato personal dado por los funcionarios de recolección y entrega

Factor5: “Desempeño del área comercial”

- El precio

- El desempeño del asesor comercial

- Solución satisfactoria a inconvenientes

Para el otro análisis factorial incluyendo un factor más, los factores y sus componentes son los

siguientes

Factor 1:

- El trato que se le da a los documentos

- Cumplimiento de las condiciones de facturación

Factor 2:

II. 04(2) 24

87

- Solicitar el servicio de recolección

- Puntualidad en los horarios de recolección

- Los tiempos de entrega

Factor3:

- Accesibilidad a la comunicación con el servicio al cliente

- Calidad de la información suministrada por el call center

Factor4:

- El estado de los vehículos

- Las medidas de seguridad

- Trato personal dado por los funcionarios de recolección y entrega

Factor5:

- El precio

- El desempeño de asesor Comercial

Factor6:

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados

Esta configuración es un poco parecida a la anterior sólo que los “tiempos de entrega” cambian del

factor 2 del primer análisis al factor uno en el segundo análisis. Según la naturaleza de la operación en

la empresa se considera que el cumplimiento en la entrega debe ir separado de los aspectos de

recolección por lo tanto la configuración del primer análisis agrupa a los tiempos de entrega en un

factor más representativo que tiene aspectos mas relacionados con la entrega.

II. 04(2) 24

88

El segundo análisis deja a “solución satisfactoria a inconvenientes presentados” como un solo factor,

mientras que en el primer análisis esta variable está en compañía de dos variables mas que se

encuentran relacionadas entre si según la operación de la empresa.

En resumen el primer análisis factorial podría ser una buena alternativa de agrupación de las variables

pues va acorde con la operación e infraestructura de la empresa. Las pequeñas inconsistencias

observadas pueden ser causa del índice bajo de correlaciones entre las variables o de un valor bajo del

coeficiente alfa en la prueba de consistencia interna de la escala de medición

Matriz de componentes rotados(a)

Componente 1 2 3 4 5

Solicitar el servicio de recolección ,674 ,151 -5,160E-02

2,312E-02

-5,660E-02

COmo ha sido la puntualidad ,638 -,115 ,219 ,176 ,411 En cuanto al trato que le dan a sus documentos

usted esta ,267 ,733 ,159 4,658E-02 -,105

Como califica las condiciones de facturación -8,170E-02 ,694 6,099E-02 ,183 ,158

Los tiempos de entrega de sus envíos son ,520 ,541 ,138 -,221 2,373E-02

Comunicarse con servicio al cliente es 9,544E-03 4,656E-02 ,848 2,433E-02 4,570E-02

Cuando contacta a envía para la información solicitada es 4,107E-02 ,165 ,799 8,859E-

02 2,149E-02

Como califica el estado de los vehículos 5,995E-02 -5,461E-02 ,278 ,781 8,684E-03

Como percibe las medidas de seguridad -,100 ,410 -,141 ,643 -4,977E-02

Como percibe el trato de los funcionarios ,518 6,875E-02 -3,813E-02 ,580 ,211

El precio que envía le cobra es -,174 5,273E-02 7,780E-03 9,984E-02 -,792

El desempeño del asesor comercial es ,140 ,296 9,273E-02 ,258 ,586

Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias -,371 -2,442E-02 6,690E-03 8,015E-

04 ,527

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

a La rotación ha convergido en 26 iteraciones.

II. 04(2) 24

89

Análisis factorial Formato de encuesta Fmerc07 Nacional

Estadísticos descriptivos

Media Desviación típica N del análisis

COmo ha sido la puntualidad 1,87 ,64 75 Como percibe el trato de los funcionarios 1,52 ,66 75

Solicitar el servicio de recolección 1,87 ,74 75 Cuando contacta a envía para la información solicitada es 2,19 1,07 75

Los tiempos de entrega de sus envíos son 1,83 ,58 75 En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta 1,80 ,64 75

Como califica el estado de los vehículos 1,48 ,50 75 Como percibe las medidas de seguridad 2,73 1,63 75 Comunicarse con servicio al cliente es 2,80 1,29 75

Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias 3,48 1,69 75 El precio que envía le cobra es 2,52 ,62 75

Como califica las condiciones de facturación 1,85 ,83 75 El desempeño del asesor comercial es 1,87 ,93 75

En la Matriz de correlaciones se observan 13 correlaciones de 78 que son significativas al 99% lo que

equivale a un 17 %. Este porcentaje es un poco bajo, sin embargo da indicio de alguna interrelación

entre las variables. Si se disminuye un poco el nivel de significancia de las correlaciones al 95% se

tendrían 21 correlaciones significativas de 78 lo que equivale al 27 %.

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,639

Chi-cuadrado aproximado 147,252 Gl 78

Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000 En cuanto a las medidas globales de significancia de la matriz de correlaciones se tiene la medida de

adecuación muestral y la prueba de esfericidad con sus respectivos valores de 0.639 y chi-cuadrada de

147.252. Estos resultados junto con los ya analizados dejan ver que el análisis factorial es una

herramienta adecuada para el análisis estadístico de los datos y que definitivamente las correlaciones

son significativamente diferentes de cero.

II. 04(2) 24

90

Además de las pruebas anteriores también hay que considerar a las medidas de adecuación muestral

individual las cuales todas, a excepción de una, tienen valores mayores de 0.5 (Rango de aceptación).

Según la teoría, la variable que tenga una medida de adecuación muestral debajo de 0.5, tendría que ser

retirada sin embargo para los fines de este análisis y dados los demás resultados favorables anteriores,

no se puede prescindir de ella. . En este caso la variable con la medida de adecuación muestral baja es

“se le da solución satisfactoria a sus inconvenientes” que coincide con la variable en el análisis del

formato de encuesta fmerc06 y como ya se dijo es indispensable tenerla en cuenta para la gestión

comercial de la compañía.

Comunalidades

Inicial Extracción

COmo ha sido la puntualidad 1,000 ,655 Como percibe el trato de los funcionarios 1,000 ,509 Solicitar el servicio de recolección 1,000 ,770 Cuando contacta a envía para la información solicitada es 1,000 ,562 Los tiempos de entrega de sus envíos son 1,000 ,684 En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta 1,000 ,689 Como califica el estado de los vehículos 1,000 ,556 Como percibe las medidas de seguridad 1,000 ,611 Comunicarse con servicio al cliente es 1,000 ,661 Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias 1,000 ,628 El precio que envía le cobra es 1,000 ,529 Como califica las condiciones de facturación 1,000 ,667 El desempeño del asesor comercial es 1,000 ,583 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Para el caso de las Comunalidades se observa que todas las variables están explicadas en más de un

50% por los factores extraídos. Esto deja ver que la extracción de los 5 factores es la apropiada para

explicar la interrelación entre las variables y para un posible análisis que explique el nivel de

satisfacción de los clientes (como variable dependiente) a través de los cinco factores (como variables

independientes).

II. 04(2) 24

91

Varianza total explicada

Autov alores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente

Total % de la v arianz

a

% acumul

ado

Total % de la v arianz

a

% acumul

ado

Total % de la v arianz

a

% acumul

ado 1 2,827 21,744 21,744 2,827 21,744 21,744 1,836 14,120 14,120

2 1,521 11,697 33,441 1,521 11,697 33,441 1,704 13,112 27,231

3 1,472 11,326 44,767 1,472 11,326 44,767 1,631 12,543 39,774

4 1,220 9,382 54,149 1,220 9,382 54,149 1,544 11,873 51,648

5 1,062 8,172 62,320 1,062 8,172 62,320 1,387 10,673 62,320

6 ,858 6,598 68,919

7 ,788 6,065 74,983

8 ,705 5,421 80,405

9 ,635 4,884 85,288

10 ,579 4,453 89,741

11 ,541 4,160 93,901

12 ,471 3,624 97,525

13 ,322 2,475 100,000

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

La tabla de la varianza total deja ver que el 63% de la misma esta explicada por los cinco factores. Es

un porcentaje aceptable aunque no óptimo. A diferencia del análisis del formato de encuesta fmerc06,

II. 04(2) 24

92

en este caso no hay ningún posible candidato a considerar para que entre a formar parte del grupo de

factores. La rotación con varimax repartió de forma más homogénea los porcentajes explicados por los

cinco factores dándole a cada uno una ponderación similar.

Matriz de componentes(a) Componente

1 2 3 4 5 En cuanto al trato que le dan a sus documentos

usted esta ,695 -,304 -,293 ,166 -5,883E-03

COmo ha sido la puntualidad ,539 -,375 ,304 -,356 -6,246E-02

Los tiempos de entrega de sus envíos son ,507 -,460 -,358 ,189 ,227 Como califica el estado de los vehículos ,502 -,169 ,490 ,134 -,130

Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias 7,166E-02 ,572 ,377 -,209 ,330

Como percibe el trato de los funcionarios ,444 ,467 -,261 -,143 -7,493E-02

Como percibe las medidas de seguridad ,412 ,434 ,171 ,389 -,267 El precio que envía le cobra es -,343 -,412 ,344 ,197 ,290

El desempeño del asesor comercial es ,503 ,188 -,537 6,050E-02

-5,420E-02

Como califica las condiciones de facturación ,384 8,901E-04 ,429 ,568 -,115

Solicitar el servicio de recolección ,443 -8,772E-02 ,264 -,541 -,452

Comunicarse con servicio al cliente es ,503 -6,638E-02

6,574E-02 -,345 ,530

Cuando contacta a envía para la información solicitada es ,454 ,310 ,147 ,140 ,468

Método de extracción: Análisis de componentes principales. a 5 componentes extraídos

Para el caso de la matriz de los factores sin rotar no se puede apreciar una estructura lo suficientemente

clara como para poder diferenciar cuales variables son las que ponderan mas alto en cada factor, por

esta razón se recurre a la rotación varimax.

II. 04(2) 24

93

Matriz de componentes rotados(a) Componente

1 2 3 4 5

Los tiempos de entrega de sus envíos son ,819 1,279E-02 4,630E-02 1,892E-02 9,760E-02

En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted esta ,739 ,243 ,202 ,200 5,058E-02

El precio que envía le cobra es 7,843E-03 -,720 -9,682E-02

2,164E-02 2,456E-02

Como percibe el trato de los funcionarios 3,194E-02 ,675 5,464E-02 5,133E-02 ,218

El desempeño del asesor comercial es ,425 ,627 -7,326E-02

2,606E-02 5,945E-02

Solicitar el servicio de recolección -8,530E-02 ,250 ,833 3,582E-

02 -7,090E-

02

COmo ha sido la puntualidad ,250 -7,089E-02 ,745 7,071E-

02 ,164

Como califica las condiciones de facturación ,123 -,110 5,027E-02 ,796 5,942E-02

Como percibe las medidas de seguridad -7,413E-02 ,389 -2,870E-

02 ,671 5,589E-02

Como califica el estado de los vehículos ,135 -,116 ,459 ,545 ,126 Comunicarse con servicio al cliente es ,292 2,982E-02 ,316 -,156 ,671

Cuando contacta a envía para la información solicitada es ,121 ,138 -7,424E-

02 ,286 ,664

Se le da solución satisfactoria a sus sugerencias -,477 ,122 1,774E-02 8,452E-02 ,615

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

a La rotación ha convergido en 7 iteraciones. Para esta nueva matriz de factores, si se puede distinguir una estructura clara de las variables dentro de

cada factor. Las variables que poseen mayor correlación con los factores son las siguientes:

Factor1: “Desempeño de las operaciones logísticas”

- Los tiempos de entrega de los envíos

- El trato que se le da a las mercancías.

Factor2: “Condiciones Comerciales”

- El precio que envía cobra ( incide en forma negativa )

- El trato personal de los funcionarios de recolección y entrega

- El desempeño del asesor comercial.

II. 04(2) 24

94

Factor3: “Servicio de recolección”

- Solicitar el servicio de recolección

- La puntualidad en los horarios de recolección

Factor4: “Contacto puerta a puerta con el cliente”

- Cumplimiento en las condiciones de facturación

- Las medidas de seguridad

- El estado de los vehículos de reparto y recolección

Factor5: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- Comunicarse con servicio al cliente

- Calidad de la información solicitada por el call center

- Solución a inconvenientes presentados.

En general todas las variables guardan una relación estrecha entre si y se agrupan en los respectivos

factores de acuerdo a las actividades realizadas en la empresa, a excepción de las variables

“Condiciones de facturación” que esta agrupada con “Estado de los vehículos” y “Medidas de

seguridad” y “El trato del personal de recolección” que se agrupa con “El precio que envía cobra” y

“El desempeño del asesor comercial”. Si las variables recién mencionadas intercambiaran los factores

a los cuales pertenecen, la relación sería mucho mas clara y estaría mas de acuerdo a los procesos de la

empresa.

II. 04(2) 24

95

Análisis Factorial Fmerc08 Nacional

En esta matriz hay 42 correlaciones significativas de 91 lo que equivale a un 46% que es un porcentaje

bastante bueno que da indicios de alta interrelación entre las variables y de un conjunto apropiado de

datos para ser analizado a través del análisis factorial.

En cuanto a los otros estadísticos de significancia de la matriz de correlaciones; la medida de

adecuación muestral y la prueba de esfericidad de Bartlett, con valores respectivos de 0.766 y chi-

cuadrada de 632.364, se ratifica que las correlaciones son significativamente diferentes de cero.

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,766

Chi-cuadrado aproximado 632,364 Gl 91

Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000

Comunalidades

Inicial Extracción

el trato de las personas de receptoria es 1,000 ,590 como son las actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorias para el envió de sus mercancías

1,000 ,467

como califica la presentación del personal 1,000 ,400 como es la información que le suministra la persona de la receptoria 1,000 ,576 cuando necesita hacer un envió encontrar una receptoria es 1,000 ,433 cuando visita una receptoria se siente en un sitio 1,000 ,557 los colores corporativos de envía 1,000 ,395 como son las instalaciones de las receptorias son 1,000 ,682 como califica el trato a sus mercancías 1,000 ,489 el precio que envía le cobra es 1,000 ,738 como califica la información suministrada por los funcionarios de envía 1,000 ,494 como son los horarios de recepción 1,000 ,333 comunicarse con envía es 1,000 ,676 SOLSATIS 1,000 ,796 Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

II. 04(2) 24

96

De las 14 variables solo hay 7 de ellas que están explicadas en más de un 50% por los 5 factores

extraídos lo cual implica que es posible que otro factor sea necesario para aumentar la varianza

explicada por el conjunto de factores.

La tabla de Varianza Total explicada confirma la hipótesis anterior pues el sexto componente tiene un

valor propio de 0.949 que lo deja como un buen candidato para formar parte del grupo de factores.

Varianza total explicada

Autov alores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado

1 3,047 21,763 21,763 3,047 21,763 21,763 2,403 17,166 17,166

2 1,389 9,923 31,686 1,389 9,923 31,686 1,561 11,147 28,313

3 1,131 8,079 39,765 1,131 8,079 39,765 1,560 11,140 39,453

4 1,052 7,518 47,282 1,052 7,518 47,282 1,053 7,523 46,976

5 1,006 7,185 54,467 1,006 7,185 54,467 1,049 7,492 54,467

II. 04(2) 24

97

6 ,949 6,780 61,247

7 ,869 6,209 67,456

8 ,811 5,793 73,249

9 ,746 5,331 78,580

10 ,728 5,203 83,783

11 ,646 4,613 88,396

12 ,613 4,378 92,774

13 ,567 4,053 96,827

14 ,444 3,173 100,00

0

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

II. 04(2) 24

98

Al igual que las otras matrices de componentes sin rotar de los análisis de los otros grupos de clientes,

la estructura de las variables de esta matriz no es muy clara y dificulta el análisis y la clasificación de

las mismas dentro de los cinco factores. Esto da pie para una rotación varimax de los factores.

Matriz de componentes(a) Componente

1 2 3 4 5

el trato de las personas de receptoria es ,685 -,163 -,299 2,005E-02

-7,423E-02

como son las actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorias para el envió de sus mercancías ,632 -6,036E-

02 -,241 6,944E-02

-8,040E-03

como califica el trato a sus mercancías ,602 -8,955E-02 -,260 -6,910E-

02 ,215

como califica la presentación del personal ,543 -,148 -,191 -,216 -1,597E-02

como califica la información suministrada por los funcionarios de envía ,534 -,276 ,328 ,157 4,412E-

03 como es la información que le suministra la persona de la

receptoria ,516 ,208 7,327E-02 ,504 -8,691E-

02

como son los horarios de recepción ,484 1,755E-02 -,282 9,066E-

02 -,104

cuando necesita hacer un envió encontrar una receptoria es ,479 -,252 ,317 -4,317E-

03 ,198

como son las instalaciones de las receptorias son ,352 ,689 ,203 6,339E-02 ,197

cuando visita una receptoria se siente en un sitio ,355 ,654 6,326E-02

-8,884E-03

-5,951E-03

los colores corporativos de envía ,162 ,395 ,183 -,320 -,278

Comunicarse con envía es ,312 -,289 ,701 5,030E-02

4,905E-03

el precio que envía le cobra es -,264

-1,609E-02

-7,605E-02 ,706 -,404

Solución satisfactoria a inconvenientes -,251

6,127E-02 -,104 ,319 ,785

Método de extracción: Análisis de componentes principales. a 5 componentes extraídos

Una vez se obtiene esta matriz, resultan 5 factores que agrupan a las variables de la siguiente forma:

Factor1: “Operaciones en las Receptorías”

- El trato del personal que atiende las receptorías

II. 04(2) 24

99

- Las actividades que se llevan a cabo en las receptorías

- El trato y manejo que se le da a la mercancías y documentos

- La presentación personal de los funcionarios que atienden en las receptorias

- Los horarios de atención

Factor2: “Servicio a través de las comunicación con el cliente”

- Acceso a la comunicación con envía

- Información suministrada al comunicarse con envía

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía

Factor3: “Exterior de las receptorías”

- Las instalaciones de las receptorias

- Como se sienten los usuarios al entrar en las receptorías

Factor4: “Solución satisfactoria a inconvenientes”

- Solución satisfactoria a los inconvenientes presentados

- La percepción de los colores corporativos de envía

Factor5: “Precio y servicio en las receptorías”

- Precio que cobra envía

- Información suministrada por los funcionarios de las receptorías

La configuración de las variables dentro de los factores no es la mejor para evaluar las actividades

relacionadas con el servicio de las receptorias.

II. 04(2) 24

100

En el cuarto factor la variable “Colores corporativos” pondera de forma negativa y no guarda relación

estrecha con la variable “Solución satisfactoria a inconvenientes presentados”.

Para el quinto factor La variable “Información suministrada por los funcionarios de las receptorías”

pondera muy bajo en relación con la variable “Precio que cobra envía” que tiene una ponderación

cercana a uno.

Los resultados anteriores probablemente tienen que ver con la ausencia de otro factor que contribuya

más a un porcentaje mayor de explicación de las variables a través del grupo de factores y a una mejor

agrupación entre las mismas dentro de los factores resultantes.

Corriendo un segundo análisis factorial, añadiendo un factor mas, las comunalidades mejoran

sustancialmente en sus valores y solo 4 de ellas resultan con valores ligeramente menores de 0.5 lo cual

es un resultado mejor que el anterior. Con respecto a al varianza total explicada por los cinco factores,

también se incrementa cayendo en un mejor rango.

La configuración de las variables dentro de los 6 factores resultantes es la siguiente:

Factor1:

- Trato personal de los funcionarios de las receptorías.

- Actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorías.

- Trato y manejo que se le da a las mercancías y documentos

- Los horarios de atención de las receptorías

- Presentación Personal de los funcionarios de las receptorías

Factor2:

- Acceso a la comunicación con envía

- Información suministrada al comunicarse con envía

II. 04(2) 24

101

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía.

Factor3:

- Como se sienten los usuarios al entrar en las receptorías

- Las instalaciones de las receptorias

Factor4:

- Colores Corporativos

Factor5:

- El precio que cobra envía

- Información suministrada por los funcionarios de las receptorías.

Factor6:

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados

En esta nueva configuración de las variables dentro de los factores hay dos variables que resultaron

siendo factores a la vez; “Colores corporativos de envía” en el factor 4 y “Solución Satisfactoria a

inconvenientes presentados” en el factor 6. Analizando estos resultados, en cuanto a la variable

“Colores corporativos” se puede decir que su inclusión sería mas apropiada para un estudio de

posicionamiento de la marca que para uno de Satisfacción del cliente, por eso no esta acompañada de

otras variables y en el primer análisis ponderaba de forma negativa y sin relación con la otra variable

que formaba parte del mismo factor. Para la variable “Solución satisfactoria a inconvenientes

presentados” se puede decir que resultó siendo un factor individual pues es una variable que evalúa al

II. 04(2) 24

102

servicio en general y que podría ser una variable dependiente así como la escogida en este caso “Como

es el servicio que se le presta en las receptorías” para explicar el nivel de satisfacción de los clientes del

mercado natural de las receptorias de envía.

Resumiendo los resultados de los dos análisis factoriales con 5 y 6 factores respectivos se puede decir

que, a excepción de los casos mencionados anteriormente, las variables que se encuentran en los 4

factores agrupadas forman un conjunto de determinantes apropiados para explicar el nivel de

satisfacción de los clientes de las receptorias.

A continuación se analizan los resultados de un tercer análisis factorial eliminando las variables

“Colores corporativos de envía” y solución satisfactoria a inconvenientes presentados:

Para este último análisis el número de variables explicadas en más de un 50% por los cuatro factores

extraídos fue de 6 de 12 que es un porcentaje bajo comparado al obtenido con seis factores. El

porcentaje de la varianza total explicada a través de los cuatro factores extraídos fue del 53%, el menor

en comparación con los análisis con 5 y 6 factores, pero la configuración de las variables dentro de los

4 factores fue la esperada sin contar con las variables “Colores corporativos de envía” y “ Solución

satisfactoria a inconvenientes presentados”:

Factor1: “Operaciones al interior de las receptorías”

- Trato personal de los funcionarios de las receptorías

- Actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorías

- Trato y manejo que se le da a las mercancías y documentos

- Presentación personal de los funcionarios que atienden las receptorías

- Los horarios de atención de las receptorías

II. 04(2) 24

103

Factor2: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- Acceso a la comunicación con envía

- Información suministrada al comunicarse con envía

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía

Factor3: “Exterior de las receptorías”

- Las instalaciones de las receptorías

- Como se sienten los clientes cuando entran a una receptoría

Factor4: “Precio y servicio en la receptorías”

- El precio que cobra envía

- Información suministrada por los funcionarios que atienden las receptorías.

II. 04(2) 24

104

Matriz de componentes rotados(a) Componente

1 2 3 4 5 el trato de las personas de receptoria es ,751 ,136 9,546E-

03 -8,385E-

02 2,387E-

02 como son las actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorias para el envió de sus mercancías

,660 ,132 ,109 -1,353E-02

4,065E-02

como califica el trato a sus mercancías ,645 ,120 8,694E-02

,129 -,183

como califica la presentación del personal ,568 ,123 -7,757E-03

-,138 -,208

como son los horarios de recepción ,550 -6,464E-03

,109 -6,674E-02

,116

comunicarse con envía es -8,892E-02

,809 7,511E-03

-,113 -1,795E-02

como califica la información suministrada por los funcionarios de envía

,300 ,629 1,647E-02

-3,377E-02

8,284E-02

cuando necesita hacer un envió encontrar una receptoria es

,252 ,585 3,055E-02

7,126E-02

-,145

como son las instalaciones de las receptorias son 5,790E-02

7,970E-02

,815 7,987E-02

-3,907E-02

cuando visita una receptoria se siente en un sitio ,144 -4,804E-02

,723 -,104 -4,036E-03

Solución satisfactoria a inconvenientes -,157 -8,135E-02

6,332E-02

,870 -5,961E-02

los colores corporativos de envía -3,948E-02

-1,713E-02

,399 -,458 -,158

el precio que envía le cobra es -,151 -,117 -,128 6,147E-03

,828

como es la información que le suministra la persona de la receptoria

,355 ,272 ,400 5,537E-02

,461

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

La rotación ha convergido en 6 iteraciones.

II. 04(2) 24

105

Análisis factorial Formato de encuesta fmerc09 Nacional

Estadísticos descriptivos

Media Desviación típica N del análisis

El portafolio de servicios y productos 2,38 ,81 205 Solicitar el servicio de recolección de su proveedor 1,83 ,58 205 La puntualidad en los horarios de recolección de su proveedor 1,81 ,66 205 el trato de los funcionarios de su proveedor 1,73 ,56 205 Cuando contacta a su proveedor la info. solicitada es 2,88 1,49 205 Los tiempos de entrega de su proveedor de transporte 1,79 ,56 205 como esta con el trato que el proveedor le da a las mercancías 1,78 ,51 205 como califica las medidas de seguridad 2,44 1,34 205 Comunicarse con el servicio al cliente de su proveedor 2,24 1,09 205 Su proveedor le da solución satisfactoria a los inconvenientes 4,88 1,90 205 El precio que e su proveedor le cobra es 2,76 ,66 205 Las condiciones de facturación son 2,01 1,02 205 Del total de correlaciones hay 29 de 66 que resultan ser significativas equivalente a un 43%. Este

porcentaje es bastante alto y demuestra que hay interrelación entre las variables y que el análisis

factorial es una buena herramienta para analizar los datos. Esta prueba, en adición con los estadísticos

de significancia de la matriz de correlaciones a nivel general e individual, da soporte al uso del análisis

factorial.

Para las medidas de adecuación muestral individual solo hay una que tiene valor menor a 0.5 que es la

variable “Solución satisfactoria a inconvenientes presentados” pero se considera que es vital tenerla en

cuenta como un indicador del servicio prestado por el proveedor actual de los clientes potenciales de la

compañía.

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,777

Chi-cuadrado aproximado 398,098 Gl 66

Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000

II. 04(2) 24

106

En cuanto a las comunalidades solo hay tres que están explicadas en menos de un 50% por los factores

resultantes, esto deja ver que los factores extraídos tienen en general buen poder explicativo de todo el

conjunto de variables.

Comunalidades

Inicial Extracción

El portafolio de servicios y productos 1,000 ,393 Solicitar el servicio de recolección de su proveedor 1,000 ,589 La puntualidad en los horarios de recolección de su proveedor 1,000 ,662 el trato de los funcionarios de su proveedor 1,000 ,364 Cuando contacta a su proveedor la info. solicitada es 1,000 ,687 Los tiempos de entrega de su proveedor de transporte 1,000 ,583 como esta con el trato que el proveedor le da a las mercancías 1,000 ,603 como califica las medidas de seguridad 1,000 ,587 Comunicarse con el servicio al cliente de su proveedor 1,000 ,574 Su proveedor le da solución satisfactoria a los inconvenientes 1,000 ,706 El precio que e su proveedor le cobra es 1,000 ,534 Las condiciones de facturación son 1,000 ,484 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Los cuatro factores extraídos explican un 56% del total de las varianza, es un porcentaje un poco bajo.

El primer factor tiene la ponderación mas alta en comparación con los otros tres, con la rotación

varimax se reparten un poco más los porcentajes de explicación de los factores pero sin embargo el

primer factor sigue teniendo un mayor peso frente a los otros tres.

Varianza total explicada

Autov alores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente

Total % de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado

1 3,163 26,362 26,362 3,163 26,362 26,362 2,893 24,112 24,112

2 1,303 10,862 37,224 1,303 10,862 37,224 1,370 11,418 35,530

II. 04(2) 24

107

3 1,245 10,375 47,599 1,245 10,375 47,599 1,299 10,827 46,357

4 1,054 8,785 56,383 1,054 8,785 56,383 1,203 10,026 56,383

5 ,954 7,947 64,331

6 ,807 6,729 71,059

7 ,730 6,080 77,139

8 ,707 5,888 83,027

9 ,616 5,137 88,164

10 ,564 4,699 92,862

11 ,472 3,933 96,796

12 ,384 3,204 100,000

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

II. 04(2) 24

108

Matriz de componentes(a) Componente

1 2 3 4 La puntualidad en los horarios de recolección de su

proveedor ,760 -2,591E-

02 -8,880E-

02 -,277

Solicitar el servicio de recolección de su proveedor ,697 -,251 -5,760E-02

-,192

Las condiciones de facturación son ,667 -,193 2,705E-02 3,316E-02

como esta con el trato que el proveedor le da a las mercancías

,659 ,309 -,179 ,203

Los tiempos de entrega de su proveedor de transporte ,597 ,305 -,204 ,303 Comunicarse con el servicio al cliente de su proveedor ,561 -8,017E-

02 ,235 ,445

el trato de los funcionarios de su proveedor ,536 8,406E-02 -,118 -,236

El precio que e su proveedor le cobra es -,153 ,658 ,278 2,096E-03

El portafolio de servicios y productos -,152 ,495 -2,081E-02

,354

como califica las medidas de seguridad ,387 ,480 ,248 -,380 Su proveedor le da solución satisfactoria a los

inconvenientes 7,940E-

02 2,435E-02 ,784 -,291

Cuando contacta a su proveedor la info. solicitada es ,244 -,304 ,580 ,445 Método de extracción: Análisis de componentes principales.

a 4 componentes extraídos

Al igual que en los análisis realizados anteriormente, no ha sido posible interpretar los resultados de la

matriz de componentes sin rotar, por eso, en este caso también se requiere el uso de una rotación

varimax de los factores. La composición de las variables dentro de cada factor, una vez obtenida la

matriz rotada, resulto siendo la siguiente:

Factor1: “Indicadores de las operaciones logísticas”

- La puntualidad en los horarios de recolección del proveedor actual

- El trato y manejo que el proveedor actual le da a las mercancías y documentos

- Los tiempos de entrega

- Solicitar el servicio de recolección

- EL trato del personal de recolección y entrega

II. 04(2) 24

109

- Las condiciones de facturación

Factor2: “Servicio a través de la comunicación con los clientes”

- La información solicitada al comunicarse con el proveedor de transporte

- Acceso a la comunicación con el proveedor actual de transporte

Factor3: “Portafolio de servicios y precio”

- El precio que el proveedor cobra

- Le portafolio de servicios que el proveedor ofrece

Factor4: “Solución satisfactoria a inconvenientes”

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados

- Medidas de seguridad

La configuración resultante no es la mejor sin embargo para el primer factor, de las cinco variables que

hay en este, hay solo una que de pronto no va acorde con las características del servicio que presenta

este factor y es la variable “Condiciones de facturación”. Para el último factor las variables agrupadas

en este no guardan estrecha relación entre si.

Sin embargo cabe anotar que afirmar que alguna variable agrupada dentro de un factor en especial no

van acorde a las características del servicio del proveedor actual, es un poco subjetivo pues no se ha

hecho un estudio exploratorio con las directivas de los proveedores actuales ni con sus clientes de las

posibles dimensiones del servicio de las otras compañías del sector de transporte de mercancías, por

eso estas inconsistencias no se pueden tomar tan en cuenta como si se tratara de envía.

II. 04(2) 24

110

En resumen el resultado de este análisis factorial no se puede someter a un profundo análisis de validez

de las dimensiones del servicio de los proveedores actuales de los clientes potenciales, pues como se

dijo anteriormente la falta de un estudio de naturaleza exploratoria de las posibles dimensiones del

servicio imposibilita cualquier inferencia acerca de los determinantes de la satisfacción de los clientes

potenciales. Lo mas sensato para hacer es basarse en el análisis descriptivo para mirar cuales de las

variables del servicio evaluadas fueron calificadas como regulares o malas en su mayoría, para poder

tomar alguna clase de ventaja mejorándolas o poniendo especial atención a estas en el servicio prestado

por envía.

Matriz de componentes rotados(a) Componente

1 2 3 4 La puntualidad en los horarios de recolección de su proveedor

,755 1,926E-02 -,268 ,142

como esta con el trato que el proveedor le da a las mercancías

,707 ,160 ,250 -,122

Los tiempos de entrega de su proveedor de transporte ,643 ,196 ,300 -,204 Solicitar el servicio de recolección de su proveedor ,624 ,147 -,418 5,834E-02 el trato de los funcionarios de su proveedor ,577 -7,811E-

02 -,120 ,105

Las condiciones de facturación son ,561 ,321 -,257 1,164E-02 Cuando contacta a su proveedor la info. solicitada es -5,250E-

02 ,809 -7,770E-

02 ,155

Comunicarse con el servicio al cliente de su proveedor ,384 ,650 5,197E-02 -3,517E-02

El precio que e su proveedor le cobra es -5,692E-02

-,108 ,619 ,368

El portafolio de servicios y productos -6,018E-02

2,320E-02 ,615 -,104

Su proveedor le da solución satisfactoria a los inconvenientes

-8,968E-02

,252 -7,819E-02

,793

como califica las medidas de seguridad ,456 -,152 ,208 ,559 Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a La rotación ha convergido en 15 iteraciones.

II. 04(2) 24

111

Análisis factorial Formato de encuesta fmerc10 Nacional

Estadísticos descriptivos Media Desviación

típica N del

análisis atención prestada para servicio de recolección ,31 ,80 72

Como califica la puntualidad en horarios de recolección ,26 ,86 72

El trato que recibe de las personas encargadas de la recolección y entrega

8,33E-02 ,60 72

La presentación personal de las personas que le recogen es ,00 ,53 72 El manejo y trato de la mercancía es ,14 ,56 72

El estado de los vehículos de transporte es -,22 ,56 72 El cumplimiento en los tiempos de entrega es ,51 1,05 72

como percibe las medidas de seguridad 2,78E-02 ,50 72

El acceso a las líneas de ASC ,51 ,87 72 La respuesta que obtiene cuando solicita info. de los envíos es ,40 ,87 72

La atención prestada por parte de los Asesores del SAC es 5,56E-02 ,73 72

La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,54 1,01 72 El cumplimiento en las condiciones de facturación es ,11 ,59 72

La matriz presenta el 42% de las correlaciones significativas lo que indica un alto índice de

interrelación entre las variables y un buen soporte para el uso del análisis factorial como herramienta

de análisis. Los estadísticos de adecuación muestral a nivel individual y de toda la matriz de

correlaciones, al igual que la prueba de esfericidad de Bartlett, dan muestra que las correlaciones son

significativamente diferentes de cero.

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,689

Chi-cuadrado aproximado 281,572 gl 78 Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000

II. 04(2) 24

112

De las trece comunalidades solo hay dos variables que están explicadas en menos de un 50% por el

conjunto de factores, el resto presenta índices bastantes altos probando el poder explicativo de los cinco

factores extraídos.

Comunalidades

Inicial Extracción

atención prestada para servicio de recolección 1,000 ,772 Como califica la puntualidad en horarios de recolección 1,000 ,741 El trato que recibe de las personas encargadas de la recolección y entrega 1,000 ,791 La presentación personal de las personas que le recogen es 1,000 ,678 El manejo y trato de la mercancía es 1,000 ,713 El estado de los vehículos de transporte es 1,000 ,490 El cumplimiento en los tiempos de entrega es 1,000 ,707 como percibe las medidas de seguridad 1,000 ,808 El acceso a las líneas de SAC 1,000 ,498 LA respuesta que obtiene cuando solicita info. de los envíos es 1,000 ,829 La atención prestada por parte de los Asesores del SAC es 1,000 ,697 La solución a inconvenientes acerca del servicio es 1,000 ,697 El cumplimiento en las condiciones de facturación es 1,000 ,727 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. En cuanto al porcentaje de varianza total explicada por los 5 factores, se tiene a un 70% que está

explicada a través de los mismos. Este porcentaje es bastante bueno y ratifica el poder explicativo de

los factores resultantes. Con los componentes sin rotar la mayor ponderación recae sobre el primer

factor y en comparación con los otros cuatro es bastante mayor. Con la rotación los porcentajes de

explicación de la varianza se reparten de forma más homogénea dejando a los tres primeros con un

48% de la varianza y los dos restantes con un 22%. Hay un sexto componente cuyo valor propio esta

cercano al uno lo que lo convertiría en posible candidato para pasar a formar parte del conjunto de

factores.

Sin embargo teniendo en cuenta los análisis pasados, en los que se ha añadido un factor mas, las

comunalidades presentaban porcentajes bajos de explicación a través de los factores resultantes y el

II. 04(2) 24

113

valor del valor propio estaba demasiado cerca al uno. En este caso no se presenta, por esta razón se va a

optar por dejar quieto el grupo de los cinco factores extraídos.

Varianza total explicada

Autov alores iniciales Sumas de las saturaciones al

cuadrado de la extracción Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente Total % de la v arianza

% acumulado Total % de la

v arianza %

acumulado Total % de la v arianza

% acumulado

1 3,915 30,112 30,112 3,915 30,112 30,112 2,128 16,372 16,372 2 1,778 13,677 43,789 1,778 13,677 43,789 2,090 16,078 32,450 3 1,308 10,059 53,848 1,308 10,059 53,848 2,055 15,810 48,260

4 1,113 8,563 62,411 1,113 8,563 62,411 1,653 12,716 60,976 5 1,034 7,955 70,367 1,034 7,955 70,367 1,221 9,391 70,367 6 ,898 6,907 77,273 7 ,666 5,123 82,396 8 ,580 4,461 86,857 9 ,502 3,859 90,716 10 ,401 3,088 93,804 11 ,297 2,281 96,085 12 ,282 2,171 98,256 13 ,227 1,744 100,000

Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Como ya se ha hecho antes, la interpretación de la configuración de las variables dentro de los 5

factores se hará a través de la matriz rotada pues como en este caso el análisis no es claro y la

agrupación de las variables en los factores no es evidente.

II. 04(2) 24

114

Matriz de componentes(a) Componente

1 2 3 4 5 El cumplimiento en los tiempos de entrega es ,706 -,212 -,177 ,254 -,259

La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,706 ,400 5,537E-02

4,711E-02 -,183

atención prestada para servicio de recolección ,694 ,184 -,417 ,272 -9,540E-02

LA respuesta que obtiene cuando solicita info. de los envíos es ,617 ,281 8,360E-

02 -,462 -,385

El manejo y trato de la mercancía es ,583 -,459 ,189 -,357 7,336E-03

El acceso a las líneas de ASC ,521 ,318 -,156 -,310 6,397E-02

La atención prestada por parte de los Asesores del SAC es ,515 ,389 ,394 ,199 ,292

El cumplimiento en las condiciones de facturación es ,222 ,621 ,189 ,304 ,406

La presentación personal de las personas que le recogen es ,524 -,541 9,944E-

02 ,153 ,277

El estado de los vehículos de transporte es ,322 -,424 ,272 -3,214E-02 ,362

como percibe las medidas de seguridad ,541 -,208 ,604 ,143 -,295

Como califica la puntualidad en horarios de recolección ,498 -,306 -,537 ,331 3,777E-02

El trato que recibe de las personas encargadas de la recolección y entrega ,458 3,242E-

02 -,325 -,500 ,475

Método de extracción: Análisis de componentes principales. a 5 componentes extraídos

La configuración de las variables en los cinco factores es la siguiente:

Factor1: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- Respuesta obtenida al solicitar información de los envíos

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados acerca del servicio

- El acceso a las líneas de Servicio al cliente

Factor2: “Desempeño de las Operaciones Logísticas”

- Puntualidad en los horarios de recolección

- Solicitar el servicio de recolección

II. 04(2) 24

115

- Cumplimiento en los tiempos de entrega

Factor3: “Contacto puerta a puerta con el cliente”

- Presentación personal de los funcionarios de recolección y reparto

- El manejo y el trato que se le da a la mercancía

- El estado de los vehículos de transporte

- Las medidas de seguridad

Factor4: “Condiciones comerciales”

- Cumplimiento de las condiciones de facturación

- Atención prestada por los asesores de servicio al cliente

Factor5: (debería ser parte de “Contacto puerta a puerta”)

- El trato recibido por el personal de recolección y reparto

Como se puede ver las tres primeras configuraciones de las variables en los factores, van acorde a las

operaciones que se realizan en el día a día de la empresa y sirven para simplificar el conjunto de

variables en los tres componentes mencionados de tal manera que se puedan usar para predecir el nivel

de insatisfacción de los clientes retirados de envía. Los otros dos factores están un poco más confusos

en su interpretación pues en el cuarto factor las dos variables agrupadas no guardan relación alguna con

los procesos de la empresa y la variables que quedó sola como el quinto factor debería formar parte del

factor “ Contacto puerta a puerta con el cliente”.

II. 04(2) 24

116

Matriz de componentes rotados(a) Componente

1 2 3 4 5 LA respuesta que obtiene cuando solicita info. de

los envíos es ,897 7,568E-02

3,834E-02

3,254E-02 ,126

La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,625 ,357 1,470E-02 ,423 3,611E-

04

El acceso a las líneas de SAC ,494 ,172 3,396E-03 ,213 ,423

Como califica la puntualidad en horarios de recolección

-8,550E-02 ,819 ,187 -7,874E-

02 ,151

atención prestada para servicio de recolección ,305 ,772 -4,266E-02 ,248 ,140

El cumplimiento en los tiempos de entrega es ,329 ,709 ,284 1,538E-03 -,123

La presentación personal de las personas que le recogen es

-6,539E-02 ,353 ,738 4,580E-

02 3,664E-

02

El manejo y trato de la mercancía es ,404 9,796E-02 ,698 -,183 ,141

El estado de los vehículos de transporte es -7,058E-02

8,433E-03 ,686 8,385E-

02 8,719E-

02

como percibe las medidas de seguridad ,452 8,930E-02 ,550 ,168 -,515

El cumplimiento en las condiciones de facturación es

-4,293E-03

1,188E-02 -,120 ,840 8,866E-

02 La atención prestada por parte de los Asesores del

SAC es ,245 5,057E-02 ,235 ,761 -1,156E-

02

El trato que recibe de las personas encargadas de la recolección y entrega ,210 ,120 ,249 6,953E-

02 ,816

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

a La rotación ha convergido en 7 iteraciones.

II. 04(2) 24

117

Análisis factorial formato de encuesta fmerc11 Nacional

Estadísticos descriptivos

Media Desviación típica

N del análisis

atención prestada para servicio de recolección ,42 ,82 86 Puntualidad en los horarios de recolección ,55 ,97 86

El trato que recibe de los operarios de la recolección ,21 ,90 86 La presentación personal de los operarios es 5,81E-02 ,62 86

Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios

1,16E-02 ,60 86

El estado de los vehículos de recolección es -,14 ,65 86 El cumplimiento de los tiempos de entrega es ,55 ,98 86

Como percibe las medidas de seguridad -3,49E-02

,54 86

El acceso a las líneas de ASC ,58 1,06 86 La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus

envíos es ,31 ,82 86

atención que recibe de los asesores de servicio es 2,33E-02 ,78 86 La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,42 ,91 86

Como califica el cumplimiento des las condiciones de facturación 3,49E-02 ,42 86 En los resultados de la matriz se observaron 69 correlaciones significativas de 78 posibles lo que

equivale a un 88.5%. Este es un porcentaje bastante alto que definitivamente da indicios de

interrelación entre las variables y de un conjunto propicio para el análisis de los datos a través de un

análisis factorial.

Otras medidas de desempeño que indican que el análisis factorial, como herramienta de análisis de

datos, es adecuado para analizar este conjunto de datos, son la prueba de Barlett y la medida de

adecuación muestral para toda la matriz de correlaciones. Estas dos mediadas en adición con las

medidas de adecuación muestral individuales, dan prueba que las correlaciones en la matriz son

significativamente diferentes de cero.

II. 04(2) 24

118

KMO y prueba de Bartlett Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. ,804

Chi-cuadrado aproximado 519,442 gl 78

Prueba de esfericidad de Bartlett

Sig. ,000 En la matriz de las comunidades se observa que todas las variables están explicadas en más de un 50%

por la extracción de los factores dando prueba del poder explicativo de los mismos.

Comunalidades

Inicial Extracción

atención prestada para servicio de recolección 1,000 ,850 Puntualidad en los horarios de recolección 1,000 ,870 El trato que recibe de los operarios de la recolección 1,000 ,876 La presentación personal de los operarios es 1,000 ,622 Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios 1,000 ,606 El estado de los vehículos de recolección es 1,000 ,680 El cumplimiento de los tiempos de entrega es 1,000 ,639 Como percibe las medidas de seguridad 1,000 ,550 El acceso a las líneas de ASC 1,000 ,712 La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus envíos es 1,000 ,791 atención que recibe de los asesores de servicio es 1,000 ,792 La solución a inconvenientes acerca del servicio es 1,000 ,690 Como califica el cumplimiento des las condiciones de facturación 1,000 ,645 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. En el caso de la varianza total explicada a través de los 4 factores resultantes se ve que entre los 4

acumulan un 71% de la varianza total. Este porcentaje es bastante alto y asegura que este es el conjunto

de factores más indicado para agrupar y explicar las variables pues además no hay otro posible

candidato que presente un valor propio significativamente cercano a uno.

II. 04(2) 24

119

Varianza total explicada

Autov alores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado

1 5,319 40,912 40,912 5,319 40,912 40,912 3,065 23,579 23,579

2 1,529 11,758 52,670 1,529 11,758 52,670 2,508 19,294 42,873

3 1,362 10,474 63,144 1,362 10,474 63,144 2,306 17,736 60,609

4 1,114 8,570 71,714 1,114 8,570 71,714 1,444 11,104 71,714

5 ,734 5,647 77,361

6 ,574 4,414 81,774

7 ,526 4,045 85,819

8 ,461 3,547 89,366

II. 04(2) 24

120

9 ,406 3,125 92,491

10 ,352 2,707 95,199

11 ,264 2,034 97,233

12 ,211 1,626 98,858

13 ,148 1,142 100,00

0

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

Para el análisis de los componentes y sus variables se escoge la matriz de componentes rotada pues

como ya se ha dicho presenta una mejor y más clara configuración de las variables dentro de los

factores lo que hace más fácil y precisa la interpretación.

Matriz de componentes(a)

Componente 1 2 3 4

La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,765 1,630E-02 -,321 -4,256E-

02

La presentación personal de los operarios es ,747 5,612E-02

-3,562E-02 ,243

Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios ,732 ,180 ,191 3,973E-02

El acceso a las líneas de ASC ,720 -

6,191E-02

-,399 -,177

La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus envíos es ,711 9,936E-

02 -,470 -,233

II. 04(2) 24

121

El cumplimiento de los tiempos de entrega es ,665 ,186 -,115 -,385

El estado de los vehículos de recolección es ,608 9,048E-02 ,522 -,175

Como califica el cumplimiento des las condiciones de facturación ,515 ,374 ,489 1,040E-02

Como percibe las medidas de seguridad ,514 ,330 ,411 -9,094E-02

atención que recibe de los asesores de servicio es ,490 ,458 -,324 ,488

atención prestada para servicio de recolección ,618 -,654 ,131 ,151

Puntualidad en los horarios de recolección ,571 -,653 ,123 -,318

El trato que recibe de los operarios de la recolección ,571 -,351 9,976E-02 ,645

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

a 4 componentes extraídos

La configuración de las variables dentro de los factores es la siguiente:

Factor1: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- La respuesta que se obtiene cuando se accede a información acerca de los envíos. (0,864)

- El acceso a las líneas de servicio al cliente. (0,793)

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados. (0,722)

- El cumplimiento de los tiempos de entrega (0,690)

- Presentación personal de los operarios de recolección y entrega (0,416)

Factor2: “Contacto puerta a puerta con el cliente”

- Cumplimiento en las condiciones de facturación (0.784 )

- Estado de los vehículos de recolección y reparto (0,761 )

II. 04(2) 24

122

- Las medidas de seguridad (0,721 )

- Manejo y trato dado a las mercancías (0,598 )

Factor3: “Servicio de Recolección”

- Atención prestada para solicitar el servicio de recolección (0,880)

- El trato personal de los operarios de recolección (0,802)

- Puntualidad en los horarios de recolección (0,680)

Factor4: “(Debería formar parte del primer factor)”

- Atención prestada por los asesores de Servicio al Cliente

La configuración de las variables dentro de los factores es un poco confusa para interpretar como en el

caso del último factor que resultó agrupando a una sola variable que por cierto debería formar parte del

primer factor. Para poder apreciar otro tipo de configuración en la que se presenten factores que

agrupen a una sola variable, se corrió otro análisis factorial que extrajera solo tres factores. Al hacer

esto se estaría omitiendo el criterio de extracción de los componentes que presenten valores propios

mayores que uno y a la vez se estaría reduciendo el porcentaje de la varianza total explicado a través de

los factores extraídos. Sin embargo como se podrá apreciar el porcentaje total de la varianza explicado

a través de solo tres factores sigue siendo significativo y las comunalidades, aunque esta vez no en su

totalidad, siguen presentando índices bastantes altos lo que indica que posiblemente este podría ser un

grupo de factores apropiados para agrupar a las variables correspondientes.

II. 04(2) 24

123

Matriz de componentes rotados ( 4 factores )

Componente 1 2 3 4

La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus envíos es ,864 ,113 8,673E-02 ,156

El acceso a las líneas de ASC ,793 9,272E-02 ,250 ,109

La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,722 ,188 ,275 ,241

El cumplimiento de los tiempos de entrega es ,690 ,402 3,673E-03 -3,951E-02

La presentación personal de los operarios es ,416 ,363 ,393 ,403 Como califica el cumplimiento des las condiciones de

facturación 6,355E-

02 ,784 4,203E-02 ,158

El estado de los vehículos de recolección es ,170 ,761 ,243 -,111 Como percibe las medidas de seguridad ,151 ,721 2,377E-02 7,829E-02

Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios ,364 ,598 ,253 ,228

atención prestada para solicitar el servicio de recolección ,230 ,128 ,880 -7,577E-02

El trato que recibe de los operarios de la recolección 1,911E-02 ,141 ,802 ,461

Puntualidad en los horarios de recolección ,408 ,161 ,680 -,463

atención que recibe de los asesores del SAC ,334 ,154 -7,135E-04 ,811

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

a La rotación ha convergido en 13 iteraciones. A continuación se muestran los resultados principales de haber corrido el otro análisis factorial

incluyendo solo 3 factores:

II. 04(2) 24

124

Comunalidades

Inicial Extracción

atención prestada para servicio de recolección 1,000 ,827 Puntualidad en los horarios de recolección 1,000 ,768 El trato que recibe de los operarios de la recolección 1,000 ,459 La presentación personal de los operarios es 1,000 ,563 Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios 1,000 ,604 El estado de los vehículos de recolección es 1,000 ,649 El cumplimiento de los tiempos de entrega es 1,000 ,491 Como percibe las medidas de seguridad 1,000 ,542 El acceso a las líneas de ASC 1,000 ,681 La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus envíos es 1,000 ,736 atención que recibe de los asesores de servicio es 1,000 ,554 La solución a inconvenientes acerca del servicio es 1,000 ,688 Como califica el cumplimiento des las condiciones de facturación 1,000 ,645 Método de extracción: Análisis de Componentes principales. Como se mencionó anteriormente, de las trece comunalidades posibles, solo dos de ellas presentaron

índices por debajo del 50%.

El resto sigue con índices altos dando muestra del buen poder explicativo de los tres factores extraídos.

En cuanto a la varianza total explicada a través de los factores, se redujo de un 71% a un 63% que es

una reducción significativa aunque el porcentaje resultante sigue siendo alto.

II. 04(2) 24

125

Varianza total explicada

Autov alores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Suma de las saturaciones al

cuadrado de la rotación

Componente Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado Total

% de la v arianz

a

% acumul

ado

1 5,319 40,912 40,912 5,319 40,912 40,912 3,263 25,099 25,099

2 1,529 11,758 52,670 1,529 11,758 52,670 2,478 19,065 44,165

3 1,362 10,474 63,144 1,362 10,474 63,144 2,467 18,979 63,144

4 1,114 8,570 71,714

5 ,734 5,647 77,361

6 ,574 4,414 81,774

7 ,526 4,045 85,819

8 ,461 3,547 89,366

II. 04(2) 24

126

9 ,406 3,125 92,491

10 ,352 2,707 95,199

11 ,264 2,034 97,233

12 ,211 1,626 98,858

13 ,148 1,142 100,00

0

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

II. 04(2) 24

127

Matriz de componentes rotados (3 factores)

Componente 1 2 3

La repuesta que usted obtiene cuando solicita información de sus envíos es ,833 ,194 7,383E-

02 La solución a inconvenientes acerca del servicio es ,747 ,316 ,172

El acceso a las líneas de ASC ,746 ,347 5,706E-02

atención que recibe de los asesores de servicio es ,682 -,197 ,226 El cumplimiento de los tiempos de entrega es ,588 ,157 ,347 La presentación personal de los operarios es ,556 ,321 ,388

atención prestada para solicitar el servicio de recolección ,158 ,887 ,122

Puntualidad en los horarios de recolección ,131 ,862 9,301E-02

El trato que recibe de los operarios de la recolección ,231 ,601 ,212

Como califica el cumplimiento des las condiciones de facturación ,133 2,260E-02 ,792

El estado de los vehículos de recolección es 9,659E-02 ,315 ,735

Como percibe las medidas de seguridad ,172 4,618E-02 ,714

Como califica el manejo y el trato de sus mercancías por los operarios ,428 ,246 ,601 Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a La rotación ha convergido en 6 iteraciones.

La nueva configuración de las variables dentro de los factores es la siguiente:

Factor1: “Servicio a través de la comunicación con el cliente”

- La respuesta obtenida cuando se solicita información acerca de los envíos

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados.

- El acceso a las líneas de servicio al cliente.

- Atención prestada por los asesores de servicio al cliente

- Cumplimiento en los tiempos de entrega

- Presentación personal de los operarios de recolección.

II. 04(2) 24

128

Factor2: “Servicio de Recolección”

- Atención prestada para solicitar el servicio de recolección

- Puntualidad en los horarios de recolección.

- El trato personal por parte de los operarios de recolección

Factor3: “Contacto puerta a puerta con el cliente”

- Cumplimiento en las condiciones de facturación

- El estado de los vehículos de recolección.

- Medidas de seguridad

- El manejo y trato a las mercancías

Esta es una configuración más fácil de interpretar y la agrupación de las variables dentro de los factores

puede ir más acorde con las posibles causas de retiro de clientes de la unidad de negocios de

mercancías.

Una vez se hubo llevado acabo el proceso de validación de las dimensiones y revisado los respectivos

cambios, se decide si se tiene que hace una nueva medición con un nuevo instrumento que tenga ítems

agrupados de distinta forma o que incluyan mas variables de la calidad del servicio de envía. Para este

caso particular se ha decidido someter a un análisis posterior el conjunto de datos existentes sin

mayores modificaciones.

Los resultados de los análisis factoriales no fueron los más óptimos ni acordes en algunos grupos de

clientes en cuanto a las dimensiones establecidas a priori, sin embargo guardan estrecha relación con

los procesos internos de la empresa y cumplen con su principal objetivo que era el de reducir y agrupar

las variables en nuevas de tal forma que sigan representando todas las variables de las operaciones de la

empresa.

II. 04(2) 24

129

El siguiente paso a seguir es establecer el poder explicativo y de predicción de los factores resultantes a

través de otro análisis multivariado. En este caso se escogió la regresión logística como herramienta de

análisis pues trabaja con variables discretas y continuas a la vez y no es necesario tener en cuenta tantos

supuestos como en el caso de la regresión lineal.

A continuación se presentan los respectivos análisis de regresión logística. Para los clientes retirados de

ambas unidades de negocio no se estableció ningún modelo de regresión logística pues no se contaba

con una variable dependiente referente al nivel de insatisfacción (en este caso) en general. Por lo tanto

el análisis de este grupo de clientes se limitará a las conclusiones del análisis factorial y descriptivo y

no se cuantificará el poder explicativo ni de predicción de los factores extraídos. Esto podría ser un

aporte a un próximo sistema de medición para envía colvanes y es el de tener en cuenta dentro de las

preguntas de los cuestionarios, una referente al nivel de satisfacción o de insatisfacción de los clientes

retirados. Sin embargo a partir de los análisis factoriales, de las regresiones logísticas y descriptivos de

los clientes corporativos actuales, se podrán establecer, a través de las variables determinantes de la

satisfacción, las variables sobre las cuales envía tuvo un mal desempeño que generaron la deserción de

los mismos.

Regresión logística fmerc06

Después de haber corrido los análisis factoriales y obtenido las respectivas dimensiones, se procede a

identificar cuales de estas son mas significativas y tienen mayor poder de predicción. Una vez se

define la significancia y el relativo poder de predicción, se mira en el o los factores resultantes que

ítems o variables poseen mayor correlación dentro de cada factor. Esas variables serán las que tienen

mayor influencia en el nivel de satisfacción de los clientes corporativos de la unidad de negocios de

mensajería.

II. 04(2) 24

130

Para llevar a cabo el análisis recién mencionado se corrió una regresión logística utilizando como

variable dependiente “Que tan satisfecho se encuentra con los servicios de envía” cuyas categorías se

agruparon, a través de una remodificación de las mismas, en dos grupos: “Los clientes satisfechos” y

“los demás”. Esto se hizo para que el análisis alcanzara a recoger mas el efecto de las variables

independientes en la variable dependiente, pues en esta última la mayoría de las respuestas fueron

“muy satisfechas” o “satisfechas”; las categorías de “insatisfechos” y “muy insatisfechos” no recibieron

mucha puntuación.

En todos los análisis de regresión logística se recodificaron las variables siguiendo el mismo

procedimiento recién mencionados por las mismas razones expuestas.

Resumiendo lo anterior, se agruparon las categorías de “satisfechos” con “insatisfechos” y “muy

insatisfechos” en una sola que se denominó “Los demás” y la categoría de “muy satisfechos” en otra

que se denominó “Satisfechos”.

Las variables independientes fueron los puntajes obtenidos para cada factor después del análisis

factorial. A continuación se muestran los resultados del análisis.

Regresión Logística fmerc06 Nacional

Resumen del procesamiento de los casos Casos no ponderados(a) N Porcentaje

Incluidos en el análisis 104 67,5 Casos perdidos 50 32,5

Casos seleccionados

Total 154 100,0 Casos no seleccionados 0 ,0 Total 154 100,0 a Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para ver el número total de casos.

II. 04(2) 24

131

Codificación de la variable dependiente Valor original Valor interno los demás 0 Satisfechos 1

Historial de iteraciones(a,b,c,d)

Coeficientes

Iteración

-2 Log de la verosimilitud

Constante FAC1_1 FAC2_1 FAC3_1 FAC4_1 FAC5_1

1 87,387 -1,154 -,602 -,394 ,068 -,262 -,091 2 78,268 -1,658 -1,149 -,644 ,097 -,574 -,168 3 76,659 -1,994 -1,486 -,759 ,109 -,782 -,229 4 76,581 -2,092 -1,577 -,784 ,113 -,843 -,253

Paso 1

5 76,581 -2,098 -1,583 -,785 ,113 -,847 -,254 a Método: Introducir b En el modelo se incluye una constante. c -2 Log de la verosimilitud inicial: 107,325 d La estimación ha finalizado en el número de iteración 5 porque el logaritmo de la verosimilitud ha disminuido en menos de un ,010 por ciento. Pruebas ómnibus sobre los coeficientes del modelo

Chi-cuadrado gl Sig.

Paso 30,745 5 ,000 Bloque 30,745 5 ,000

Paso 1

Modelo 30,745 5 ,000

Tabla de clasificación(a) Pronosticado

nivel de satisfacción general Observado los demás Satisfechos

Porcentaje correcto

los demás 76 6 92,7 nivel de satisfacción general Satisfechos 13 9 40,9

Paso 1

Porcentaje global 81,7 a El valor de corte es ,500

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_1 -1,583 ,418 14,338 1 ,000 ,205 ,091 ,466 FAC2_1 -,785 ,301 6,794 1 ,009 ,456 ,253 ,823 FAC3_1 ,113 ,240 ,221 1 ,638 1,120 ,699 1,793 FAC4_1 -,847 ,376 5,068 1 ,024 ,429 ,205 ,896 FAC5_1 -,254 ,336 ,573 1 ,449 ,775 ,401 1,499

Paso 1(a)

Constante -2,098 ,412 25,919 1 ,000 ,123 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1, FAC5_1.

II. 04(2) 24

132

Las pruebas “ómnibus” de significancia global del modelo, junto con los estadísticos de prueba “Wald”

individuales para cada coeficiente y sus respectivos niveles de significancia, demuestran la validez del

mismo en explicar el nivel de satisfacción a través de por lo menos uno de los factores. Observando los

coeficientes asociados a los factores se observa que tres de ellos son significativos; el factor uno el dos

y el cuatro. Si se remite a los resultados del análisis factorial las variables incluidas en dichos factores

con sus respectivas ponderaciones son las siguientes:

Factor 1: Beta asociado regresión = 0,205

- Solicitar el servicio de recolección (0.674)

- Como ha sido la puntualidad de los horarios de recolección (0.638)

Factor 2: Beta asociado regresión = 0,456

- El trato que se le da a los documentos (0.733)

- Los tiempos de entrega de los envíos (0.541)

- Cumplimiento de las condiciones de facturación (0.694) Factor 4: Beta asociado regresión = 0,429

- El estado de los vehículos (0,781)

- Las medidas de seguridad (,643)

- Trato personal dado por los funcionarios de recolección y entrega (,580)

Según estos resultados, estas serían las variables más significativas y con mayor poder de predicción a

la hora de cuantificar el nivel de satisfacción de los clientes de Mensajería.

II. 04(2) 24

133

En orden de planear una estrategia que se anticipe, corrija o mantenga el nivel de satisfacción de los

clientes de mensajería se tendría que enfatizar primero en la dimensión con mayor coeficiente

reportado por la regresión logística. En este caso es la dimensión o factor número dos y dentro de esta

dimensión se tendría que priorizar la variable con mayor correlación con este factor que en este caso

sería “El trato que se le da a los documentos”. Si esta variable presenta buenos índices de satisfacción

entonces se tienen que seguir con las políticas de calidad del servicio relacionadas con “el trato a los

documentos” para mantener ese nivel de satisfacción y hacer énfasis en la siguiente variable dentro del

mismo factor que presente el segundo coeficiente más alto y así sucesivamente hasta pasar por todas las

variables que tengan mayor correlación dentro de los factores significativos.

Si por el contrario la variable presenta índices bajos de satisfacción entonces se tienen que diseñar

planes de mejora para corregir las falencias del servicio que se relacionen con “el trato a los

documentos” y con las demás variables que presenten bajos índices de satisfacción

Esta sería la estrategia a seguir para identificar y actuar sobre las variables determinantes del nivel de

satisfacción en todos los grupos de clientes abordados en este estudio.

A continuación se presentan los índices de satisfacción de las variables determinantes del nivel de

satisfacción de los clientes de mensajería.

II. 04(2) 24

134

En cuanto al trato que le dan a sus documentos usted está

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy satisfecho 46 29.9 30.5 30.5 Satisfecho 94 61.0 62.3 92.7 Insatisfecho 10 6.5 6.6 99.3 Muy insatisfecho 1 .6 .7 100.0

Valid

Total 151 98.1 100.0 System Missing 3 1.9 Missing Total 3 1.9

Total 154 100.0

Teniendo en cuenta que para la variable dependiente “El nivel de satisfacción con los servicios de

envía” las categorías fueron recodificadas en dos nuevas variables siendo los muy satisfechos una y el

resto de las categorías la otra, en esta tabla de frecuencias se tendría que tener en cuenta a los muy

satisfechos como el nivel verdadero de satisfacción a tener en cuenta a la hora de establecer si se crean

o no planes de mejora. En este caso solo el 30.5% esta realmente satisfecho, el 69.5% puede presentar

una leve o fuerte intención de cambio de proveedor de servicios d mensajería o es mas sensible a los

aspectos negativos del servicio en cuanto al trato de los documentos se refiere. En conclusión se tienen

que implementar políticas de calidad para mejorar el trato dado a los documentos y tratar de manejar

índices mucho más altos de satisfacción en este aspecto para aumentar el índice de satisfacción de los

“muy satisfechos”.

Como califica el cumplimiento en las condiciones de facturación

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelente 44 28.6 31.4 31.4 Buenas 77 50.0 55.0 86.4 Regulares 15 9.7 10.7 97.1 NO CONOCE FACT 4 2.6 2.9 100.0

Valid

Total 140 90.9 100.0 System Missing 14 9.1 Missing Total 14 9.1

Total 154 100.0

En cuanto a las condiciones de facturación, los resultados presentan a un 31.4% totalmente satisfecho

con este aspecto del servicio, al igual que el trato a las mercancías esta variable es de gran importancia

II. 04(2) 24

135

por lo tanto se tienen que diseñar planes de mejora para aumentar el porcentaje de satisfacción de los

muy satisfechos.

Percepción de los tiempos de entrega de sus envíos

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy cumplidos 28 18.2 18.7 18.7 cumplidos 112 72.7 74.7 93.3 Incumplidos 8 5.2 5.3 98.7 Muy incumplidos 2 1.3 1.3 100.0

Valid

Total 150 97.4 100.0 System Missing 4 2.6 Missing Total 4 2.6

Total 154 100.0

En este caso los resultados son mas críticos pues solo el 18.7% dice estar completamente satisfecho con

los tiempos de entrega, lo que significa que se tienen que implementar planes de acción para mejorar

significativamente este importante atributo del servicio.

Como califica el estado de los vehículos

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelente 55 35.7 37.4 37.4 Bueno 85 55.2 57.8 95.2 No conoce 7 4.5 4.8 100.0

Valid

Total 147 95.5 100.0 System Missing 7 4.5 Missing Total 7 4.5

Total 154 100.0

El 37.4% de los clientes dice estar completamente satisfecho con el estado de los vehículos, sin

embargo si se mira a las categorías de excelente y bueno como los satisfechos, el 95% estaría

satisfecho con el estado de los vehículos que es mucho mas alto y se pensaría que no habría porque

idear estrategias para mejorar el estado de los vehículos.

II. 04(2) 24

136

Como percibe las medidas de seguridad

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelentes 25 16.2 16.9 16.9 Buenas 55 35.7 37.2 54.1 Regulares 7 4.5 4.7 58.8 No sabe no responde 61 39.6 41.2 100.0

Valid

Total 148 96.1 100.0 System Missing 6 3.9 Missing Total 6 3.9

Total 154 100.0 En este caso el 29% resulto satisfecho con las medidas de seguridad. Al ser variable importante en la

satisfacción de los clientes se tendrían que establecer planes de mejora para aumentar los índices de

satisfacción.

Como percibe el trato de los funcionarios

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelente 81 52.6 53.6 53.6 Bueno 61 39.6 40.4 94.0 Regular 5 3.2 3.3 97.4 Malo 2 1.3 1.3 98.7 5 2 1.3 1.3 100.0

Valid

Total 151 98.1 100.0 System Missing 3 1.9 Missing Total 3 1.9

Total 154 100.0

En cuanto al trato de los funcionarios el porcentaje de satisfechos fue de 53% que es un porcentaje

bastante bueno; aunque como variable que impacta significativamente en el nivel de satisfacción, se

tienen que implementar planes de mejora para mantener el porcentaje satisfecho o para aumentarlo.

II. 04(2) 24

137

Regresión logística Formato de encuesta fmerc07 Nacional

Resumen del procesamiento de los casos Casos no ponderados(a) N Porcentaje

Incluidos en el análisis 75 69,4 Casos perdidos 33 30,6

Casos seleccionados

Total 108 100,0 Casos no seleccionados 0 ,0 Total 108 100,0 a Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para ver el número total de casos. Codificación de la variable dependiente Valor original Valor interno El resto 0 satisfechos 1

Historial de iteraciones(a,b,c,d)

Coeficientes

Iteración

-2 Log de la verosimilitud

Constante FAC1_1 FAC2_1 FAC3_1 FAC4_1 FAC5_1

1 56,358 -,933 -1,071 -,128 -,319 -,220 -,238 2 49,202 -1,426 -1,746 -,124 -,391 -,383 -,380 3 48,111 -1,706 -2,132 -,087 -,423 -,495 -,463 4 48,065 -1,779 -2,231 -,071 -,434 -,526 -,482

Paso 1

5 48,065 -1,783 -2,236 -,070 -,434 -,527 -,483 a Método: Introducir b En el modelo se incluye una constante. c -2 Log de la verosimilitud inicial: 86,987 d La estimación ha finalizado en el número de iteración 5 porque el logaritmo de la verosimilitud ha disminuido en menos de un ,010 por ciento. Pruebas ómnibus sobre los coeficientes del modelo

Chi-cuadrado gl Sig.

Paso 38,922 5 ,000 Bloque 38,922 5 ,000

Paso 1

Modelo 38,922 5 ,000

Tabla de clasificación(a) Pronosticado

nivel de satisfacción general Observado El resto satisfechos

Porcentaje correcto

El resto 53 2 96,4 nivel de satisfacción general satisfechos 6 14 70,0

Paso 1

Porcentaje global 89,3 a El valor de corte es ,500

II. 04(2) 24

138

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_1 -2,236 ,547 16,696 1 ,000 ,107 ,037 ,312 FAC2_1 -,070 ,408 ,030 1 ,863 ,932 ,419 2,073 FAC3_1 -,434 ,356 1,484 1 ,223 ,648 ,322 1,303 FAC4_1 -,527 ,378 1,948 1 ,163 ,590 ,281 1,238 FAC5_1 -,483 ,399 1,467 1 ,226 ,617 ,282 1,348

Paso 1(a)

Constante -1,783 ,452 15,561 1 ,000 ,168 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1, FAC5_1. Para este análisis de regresión logística, las pruebas “ómnibus” de significancia global del modelo,

junto con los estadísticos de prueba “Wald” individuales para cada coeficiente y sus respectivos niveles

de significancia, dan muestra de la validez del modelo para explicar con al menos uno de los factores el

nivel de satisfacción de los clientes de Mercancías.

Para la unidad de negocios de mercancías resulto solo un factor significativo y las variables que se

agrupan en este factor, con sus respectivas ponderaciones, se muestran a continuación:

Factor1: (Beta asociado regresión = ,107)

- Los tiempos de entrega de los envíos. (0.819)

- El trato que se le da a las mercancías. (0.739)

Según estos resultados, estas serían las variables con mayor poder de predicción y mas influyentes en

explicar el nivel de satisfacción de los clientes de la unidad de negocios de Mercancías.

A continuación se muestran los índices de satisfacción de las variables correlacionadas con este factor.

II. 04(2) 24

139

Los tiempos de entrega de sus envíos son

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy cumplidos 27 25.0 25.5 25.5 cumplidos 73 67.6 68.9 94.3 Incumplidos 5 4.6 4.7 99.1 Muy incumplidos 1 .9 .9 100.0

Valid

Total 106 98.1 100.0 System Missing 2 1.9 Missing Total 2 1.9

Total 108 100.0 Los índices de satisfacción referentes a esta variable muestran un 25% de los clientes de la unidad de

negocios de mercancías totalmente satisfechos, un 5.5% que tiene claras intenciones de cambio de

proveedor de transporte y un 68% que puede presentar intenciones de cambio si no se mejora

sustancialmente el desempeño de las operaciones relacionadas con los tiempo de entrega. En resumen

se tienen que implementar planes de mejora para aumentar el porcentaje de clientes muy satisfechos y

disminuir la posibilidad de cambio de proveedor por las falencias que presente el servicio en el

cumplimiento de los tiempos de entrega.

En cuanto al trato que le dan a sus mercancías usted está

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy satisfecho 31 28.7 29.2 29.2 Satisfecho 66 61.1 62.3 91.5 Insatisfecho 7 6.5 6.6 98.1 Muy insatisfecho 1 .9 .9 99.1 5 1 .9 .9 100.0

Valid

Total 106 98.1 100.0 System Missing 2 1.9 Missing Total 2 1.9

Total 108 100.0

Los índices de satisfacción relacionados con esta variable presentan a un 29.2% de clientes totalmente

satisfechos, un 15% con claras intenciones de cambio de proveedor por el mas desempeño del servicio

en esta variable y un 61.1% que podría presentar intenciones de cambio de proveedor si no se mejora

sustancialmente el trato a las mercancías.

II. 04(2) 24

140

Regresión logística 1 formato de encuesta fmerc08 Nacional

Para el caso del mercado natural de las receptorias se corrieron tres análisis factoriales por las razones

que ya se expusieron en el respectivo análisis. Por eso para cada análisis factorial se corrió una

regresión logística utilizando como variable dependiente en los tres casos “El servicio prestado en las

receptorías” y como variables independientes los puntajes generados para cada factor en los tres

análisis factoriales. El objetivo de correr estas tres regresiones es verificar que efectivamente las

dimensiones con mejor poder de predicción y mas influencia en el nivel de satisfacción de los clientes

que visitan las receptorías, son las mismas en los tres análisis de regresión, con esto se asegura la

validez de las regresiones corridas y de las dimensiones resultantes.

A continuación se muestran los resultados de las tres regresiones:

Resumen del procesamiento de los casos

Casos no ponderados(a) N Porcentaje Incluidos en el análisis 379 87,9 Casos perdidos 52 12,1

Casos seleccionados

Total 431 100,0 Casos no seleccionados 0 ,0 Total 431 100,0 a Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para ver el número total de casos. Codificación de la variable dependiente Valor original Valor interno los demás 0 Satisfechos 1

II. 04(2) 24

141

Historial de iteraciones(a,b,c,d)

Coeficientes

Iteración

-2 Log de la verosimilitud

Constante FAC1_1 FAC2_1 FAC3_1 FAC4_1 FAC5_1

1 422,070 ,028 -,905 -,296 -,121 ,170 ,033 2 408,307 -,038 -1,343 -,443 -,321 ,226 -,111 3 407,623 -,062 -1,464 -,484 -,379 ,246 -,163

Paso 1

4 407,621 -,064 -1,471 -,487 -,383 ,248 -,166 a Método: Introducir b En el modelo se incluye una constante. c -2 Log de la verosimilitud inicial: 525,340 d La estimación ha finalizado en el número de iteración 4 porque el logaritmo de la verosimilitud ha disminuido en menos de un ,010 por ciento. Pruebas ómnibus sobre los coeficientes del modelo

Chi-cuadrado gl Sig.

Paso 117,719 5 ,000 Bloque 117,719 5 ,000

Paso 1

Modelo 117,719 5 ,000

Tabla de clasificación(a) Pronosticado

nivel de satisfacción receptorias Observado los demás Satisfechos

Porcentaje correcto

los demás 133 54 71,1 nivel de satisfacción receptorias Satisfechos 47 145 75,5

Paso 1

Porcentaje global 73,4 a El valor de corte es ,500

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_1 -1,471 ,176 69,922 1 ,000 ,230 ,163 ,324 FAC2_1 -,487 ,132 13,628 1 ,000 ,615 ,475 ,796 FAC3_1 -,383 ,145 6,970 1 ,008 ,682 ,513 ,906 FAC4_1 ,248 ,126 3,879 1 ,049 1,281 1,001 1,639 FAC5_1 -,166 ,141 1,391 1 ,238 ,847 ,643 1,116

Paso 1(a)

Constante -,064 ,123 ,273 1 ,601 ,938 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1, FAC5_1. Las pruebas ómnibus del modelo en general y los estadísticos de Wald para cada coeficiente de la

regresión, resaltan la validez del modelo y afirman el poder explicativo de por lo menos un factor en el

nivel de satisfacción de los clientes de las receptorías.

II. 04(2) 24

142

Con un nivel de confianza del 99%, los coeficientes beta, asociados a cada factor, que resultaron

significativos fueron el uno el dos y el tres. Las variables asociadas a dichos factores, con sus

respectivas ponderaciones en cada factor, se muestran a continuación:

Factor1: (beta asociado regresión = ,230)

- El trato del personal que atiende las receptorías (0.751)

- Las actividades que se llevan a cabo en las receptorías (0.660)

- El trato y manejo que se le da a la mercancías y documentos (0.645)

- La presentación personal de los funcionarios que atienden en las receptorias (0.568)

- Los horarios de atención (0.550)

Las variables que ponderan mas alto dentro de este factor son las tres primeras, esto llevaría a pensar

que son a las de mayor influencia y mayor poder de predicción en el nivel de satisfacción del cliente,

sin embargo las ponderaciones de las otras dos no están muy lejos de las primeras lo que demuestra que

las cinco variables son determinante en el nivel de satisfacción y que no se pueden dejar en un segundo

plano a la hora de crear estrategias de mejora de la calidad del servicio.

Factor2: (Beta asociado regresión = ,615)

- Acceso a la comunicación con envía (0.809)

- Información suministrada al comunicarse con envía (0.629)

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía (0.585)

II. 04(2) 24

143

En este caso si existe una mayor diferencia entre la ponderación de la primera variable y las asociadas a

las dos restantes. Esto indica que es a esta variable a la que se le tiene que poner mayor atención a la

hora de armar planes de mejora que se relacionen con esta dimensión del servicio.

Factor3: (Beta asociado regresión = ,682)

- Las instalaciones de las receptorias (0,815)

- Como se sienten los usuarios al entrar en las receptorías (0,723)

Según los resultados de la regresión logística, este sería el factor con mayor poder de explicación y

predicción entre los tres resultantes, indicando que tiene mayor prioridad frente a los demás y que las

variables incluidas en este factor serían las mas importantes en el nivel de satisfacción de las

receptorías de envía.

A continuación se presentan los índices de satisfacción de las variables que tuvieron mayor correlación

con los factores significativos en orden de importancia según el coeficiente asociado por la regresión

logística.

como son las instalaciones de las receptorias

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

excelente 57 14.6 14.8 14.8 buenas 256 65.6 66.7 81.5 regular 61 15.6 15.9 97.4 malas 5 1.3 1.3 98.7 5 5 1.3 1.3 100.0

Valid

Total 384 98.5 100.0 System Missing 6 1.5 Missing Total 6 1.5

Total 390 100.0

Los indicies de satisfacción indican que un 14.8% de los clientes de las receptorías se encuentra

totalmente satisfecho con este aspecto, sin embargo existe un porcentaje mayor del 16.9% que tiene

claras intenciones de cambio de proveedor de transporte y un 66.7% que podría llegar a tener

II. 04(2) 24

144

intenciones de cambio de proveedor de transporte si no se mejora significativamente este aspecto de la

calidad del servicio de las receptorías. En resumen se tiene que actuar a manera de estrategias y planes

de mejora para este aspecto particular del servicio de las receptorías.

Cuando visita una receptoria se siente en un sitio

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Acogedor 327 83.8 84.7 84.7 poco acogedor 48 12.3 12.4 97.2 nada acogedor 4 1.0 1.0 98.2 4 7 1.8 1.8 100.0

Valid

Total 386 99.0 100.0 System Missing 4 1.0 Missing Total 4 1.0

Total 390 100.0

Esta variable requiere de especial atención no solo por su relativa influencia en el nivel de satisfacción

sino por la manera en que está codificada. La escala de esta pregunta difiere de las demás en el número

de las categorías y tiene que ser interpretada con cuidado. El porcentaje que dice sentirse en un sitio

acogedor es del 83.8 % frente a un 13.4% que dice no sentirse de a gusto dentro del lugar. Si la escala

hubiese tenido las cuatro categorías, el porcentaje de los que dicen sentirse en un lugar acogedor se

hubiese repartido seguramente entre dos de estas. Si se agregara la categoría “muy acogedor”

seguramente el 83% se repartiría entre esta categoría y la de acogedor en proporciones desconocidas.

Por esta razón no se puede decir con certeza cual es el porcentaje que se siente totalmente a gusto con

el local de las receptorías. Lo único que si se debe hacer es implementar planes de mejora para

mantener índices altos de satisfacción y evitar la deserción de clientes por causa del mal desempeño de

envía en este aspecto.

II. 04(2) 24

145

comunicarse con envía es

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

muy fácil 55 14.1 14.5 14.5 fácil 248 63.6 65.3 79.7 difícil 49 12.6 12.9 92.6 muy difícil 9 2.3 2.4 95.0 NO HA LLAMADO 18 4.6 4.7 99.7 6 1 .3 .3 100.0

Valid

Total 380 97.4 100.0 System Missing 10 2.6 Missing Total 10 2.6

Total 390 100.0 Los índices de satisfacción con respecto a esta variable revelan a un 14.5% que esta totalmente

satisfecho con el acceso a las líneas telefónicas. Hay un porcentaje mayor de insatisfechos que de muy

satisfechos del 14.9% y un 63% que podría presentar intenciones de cambio sino se implementa planes

de mejora y mantenimiento del servicio que ataquen esta importante variable.

Debido a que esta variable presenta una correlación con este factor bastante alta y significativamente

mayor que las otras dos, no se entraría a analizar las restantes pues además de presentar correlaciones

no tan altas con el factor, están relacionadas con esta variable y cualquier plan de mejora que se

implemente para la mejora de esta incidirá en

las otras dos.

el trato de las personas de receptoria es

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

excelente 239 61.3 61.8 61.8 bueno 137 35.1 35.4 97.2 regular 6 1.5 1.6 98.7 malo 5 1.3 1.3 100.0

Valid

Total 387 99.2 100.0 System Missing 3 .8 Missing Total 3 .8

Total 390 100.0

II. 04(2) 24

146

Para esta variable los indicadores de satisfacción son del 61.8% de clientes totalmente satisfechos con

el trato del personal que atiende las receptorías que es un índice bastante alto de satisfacción. El 35.4%

puede llegar a presentar intenciones de cambio si no se solucionan los pequeños inconvenientes en el

trato del personal que atiende y el 2.8% definitivamente cambiará de proveedor de servicios de

transporte.

como son las actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorias para el envío de sus mercancías

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

muy ágiles 120 30.8 31.3 31.3 ágiles 242 62.1 63.2 94.5 demorados 19 4.9 5.0 99.5 muy demorados 2 .5 .5 100.0

Valid

Total 383 98.2 100.0 System Missing 7 1.8 Missing Total 7 1.8

Total 390 100.0 En cuanto a las actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorias, un 31.3% dice estar

totalmente satisfecho con este aspecto, un 62.1% podría llegar a querer cambiarse a otro proveedor de

transporte y un 5.4% definitivamente cambiara de proveedor. Se tendrían que implementar mejoras en

este aspecto para reducir al 100% el margen de retiro de clientes y la posibilidad de presentarse la

intención de cambio de proveedor.

como califica el trato a sus mercancías

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

excelente 154 39.5 40.0 40.0 bueno 220 56.4 57.1 97.1 regular 9 2.3 2.3 99.5 malo 2 .5 .5 100.0

Valid

Total 385 98.7 100.0 System Missing 5 1.3 Missing Total 5 1.3

Total 390 100.0

II. 04(2) 24

147

Los índices de satisfacción en cuanto al trato de las mercancías se refiere muestran a un 40%

totalmente satisfecho contra un 57.1% que puede llegar a presentar intenciones de cambio de proveedor

por las fallas que se puedan presentar en la parte del trato a las mercancías y un 2.9% que

definitivamente se retirará de los servicios de envía. Los planes y estrategias deberán ser desarrollados

enfatizando subir los índices de satisfacción.

como califica la presentación del personal

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

excelente 229 58.7 59.0 59.0 buena 157 40.3 40.5 99.5 regular 2 .5 .5 100.0

Valid

Total 388 99.5 100.0 System Missing 2 .5 Missing Total 2 .5

Total 390 100.0 En cuanto a la presentación personal d los operarios, un 59% dice esta totalmente satisfecho con esta

variable, un 40.5% que puede presentar intenciones de cambio y un 0.05% que definitivamente

dejarían de utilizar los servicio de envía por el mal desempeño de sus servicios en esta variable.

como son los horarios de recepción

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

muy amplios 47 12.1 12.1 12.1 amplios 246 63.1 63.6 75.7 restringidos 77 19.7 19.9 95.6 muy restringidos 17 4.4 4.4 100.0

Valid

Total 387 99.2 100.0 System Missing 3 .8 Missing Total 3 .8

Total 390 100.0

En cuanto a los horarios de recepción de las mercancías y documentos, los índices de satisfacción

presentan a un 12.1% que esta muy satisfecho con los horarios, un 63.1% que podría tener intenciones

de cambio si no se implementan planes de mejora en este aspecto y un 24.3% que definitivamente

cambiaría a envía por otro proveedor por el mal desempeño del servicio de envía en esta variable.

II. 04(2) 24

148

En los otros análisis de regresión logística del formato de encuesta fmerc08 Nacional, correspondientes

a los análisis factoriales con 4 y 6 variables, resultaron como significativos los siguientes factores con

sus respectivas variables agrupadas.

Para seis factores:

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_2 -1,451 ,176 67,816 1 ,000 ,234 ,166 ,331 FAC2_2 -,474 ,132 12,931 1 ,000 ,623 ,481 ,806 FAC3_2 -,392 ,141 7,734 1 ,005 ,675 ,512 ,891 FAC4_2 -,116 ,127 ,830 1 ,362 ,891 ,695 1,142 FAC5_2 -,165 ,143 1,331 1 ,249 ,848 ,641 1,122 FAC6_2 ,305 ,127 5,799 1 ,016 1,357 1,058 1,739

Paso 1(a)

Constante -,063 ,123 ,265 1 ,607 ,939 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_2, FAC2_2, FAC3_2, FAC4_2, FAC5_2, FAC6_2.

Factor1: (Beta asociado regresión = 0.234)

- Trato personal de los funcionarios de las receptorías.

- Actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorías.

- Trato y manejo que se le da a las mercancías y documentos

- Los horarios de atención de las receptorías

- Presentación Personal de los funcionarios de las receptorías

Factor2: (Beta asociado regresión = 0.623)

- Acceso a la comunicación con envía

- Información suministrada al comunicarse con envía

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía.

II. 04(2) 24

149

Factor3: (Beta asociado regresión = 0.675)

- Como se sienten los usuarios al entrar en las receptorías

- Las instalaciones de las receptorias

Factor6: (Beta asociado regresión = 1.357)

- Solución satisfactoria a inconvenientes presentados

Para 4 factores:

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_3 -1,465 ,177 68,756 1 ,000 ,231 ,163 ,327 FAC2_3 -,531 ,133 15,951 1 ,000 ,588 ,453 ,763 FAC3_3 -,371 ,143 6,775 1 ,009 ,690 ,521 ,912 FAC4_3 -,060 ,139 ,186 1 ,666 ,942 ,716 1,238

Paso 1(a)

Constante -,063 ,122 ,263 1 ,608 ,939 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_3, FAC2_3, FAC3_3, FAC4_3.

Factor1: (Beta asociado regresión = 0.231)

- Trato personal de los funcionarios de las receptorías

- Actividades que se llevan a cabo dentro de las receptorías

- Trato y manejo que se le da a las mercancías y documentos

- Presentación personal de los funcionarios que atienden las receptorías

- Los horarios de atención de las receptorías

-

Factor2: (Beta asociado regresión = 0.588)

- Acceso a la comunicación con envía

- Información suministrada al comunicarse con envía

II. 04(2) 24

150

- Ubicar una receptoría para utilizar los servicios de envía

Factor3: (Beta asociado regresión = 0.690)

- Las instalaciones de las receptorías

- Como se sienten los clientes cuando entran a una receptoría

Como se puede ver, en los tres análisis resultaron significativos los mismos tres factores con sus

respectivas variables. Los valores de los coeficientes resultaron distintos, pero acordes al mismo orden

prioritario de mayor a menor valor del coeficiente, que resultó del análisis de regresión con cinco

factores.

En el análisis de regresión para el caso de los seis factores, uno más resultó siendo significativo y fue el

número seis que tiene como particularidad que agrupa a una sola variable y fue incluido en el conjunto

de factores pues su valor propio estaba muy cercano a uno.

En el análisis de regresión con cuatro factores, como se mencionó en el análisis factorial, se excluye a

dos variables del conjunto total, “solución satisfactoria” y “Colores corporativos” sin embargo el

resultado va acorde con los otros dos análisis de regresión lo que ratifica la significancia de los tres

factores resultantes.

II. 04(2) 24

151

Regresión logística formato de Encuesta Fmerc09 Nacional

Resumen del procesamiento de los casos

Casos no ponderados(a) N Porcentaje Incluidos en el análisis 208 77,3 Casos perdidos 61 22,7

Casos seleccionados

Total 269 100,0 Casos no seleccionados 0 ,0 Total 269 100,0 a Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para ver el número total de casos. Codificación de la variable dependiente Valor original Valor interno ,00 0 1,00 1

Historial de iteraciones(a,b,c,d)

Coeficientes

Iteración

-2 Log de la verosimilitud

Constante FAC1_1 FAC2_1 FAC3_1 FAC4_1

1 177,710 -,865 -,984 ,029 ,328 ,093 2 157,391 -1,296 -1,698 ,017 ,633 ,098 3 154,660 -1,526 -2,075 ,022 ,801 ,111 4 154,579 -1,574 -2,155 ,025 ,835 ,114

Paso 1

5 154,579 -1,576 -2,158 ,025 ,837 ,114 a Método: Introducir b En el modelo se incluye una constante. c -2 Log de la verosimilitud inicial: 248,090 d La estimación ha finalizado en el número de iteración 5 porque el logaritmo de la verosimilitud ha disminuido en menos de un ,010 por ciento. Pruebas ómnibus sobre los coeficientes del modelo

Chi-cuadrado gl Sig.

Paso 93,512 4 ,000 Bloque 93,512 4 ,000

Paso 1

Modelo 93,512 4 ,000

II. 04(2) 24

152

Tabla de clasificación(a) Pronosticado

nivel de satisfacción pro Observado ,00 1,00

Porcentaje correcto

,00 138 11 92,6 nivel de satisfacción pro 1,00 23 36 61,0

Paso 1

Porcentaje global 83,7 a El valor de corte es ,500

Variables en la ecuación I.C. 95,0% para EXP(B)

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Inferior Superior FAC1_1 -2,158 ,317 46,384 1 ,000 ,116 ,062 ,215 FAC2_1 ,025 ,199 ,016 1 ,898 1,026 ,694 1,516 FAC3_1 ,837 ,230 13,277 1 ,000 2,308 1,472 3,620 FAC4_1 ,114 ,213 ,288 1 ,591 1,121 ,739 1,700

Paso 1(a)

Constante -1,576 ,240 42,993 1 ,000 ,207 a Variable(s) introducida(s) en el paso 1: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1. Las pruebas ómnibus de significancia global del modelo junto con los estadísticos de prueba Wald

individuales para los coeficientes, comprueban el poder explicativo y de predicción del modelo en el

nivel de satisfacción de los clientes prospectos, a través de por lo menos uno de los factores.

A continuación se muestran los factores significativos con sus respectivos coeficientes y sus variables

agrupadas con sus correlaciones para cada factor:

Factor1: (Beta asociado regresión = 0,116)

- La puntualidad en los horarios de recolección del proveedor actual (0,755)

- El trato y manejo que el proveedor actual le da a las mercancías y documentos (0,707)

- Los tiempos de entrega (0.643 )

- Solicitar el servicio de recolección (0.624)

- El trato del personal de recolección y entrega (0.561)

- Las condiciones de facturación (0.577)

II. 04(2) 24

153

Factor3: (Beta asociado regresión = 2,308)

- El precio que el proveedor cobra (0,619)

- Le portafolio de servicios que el proveedor ofrece (0,615)

Según los resultados recién expuestos, estas serían las variables determinantes del nivel de satisfacción

de los clientes prospectos.

Sin embargo, a la hora de proponer estrategias de mejora basadas en los resultados de este grupo de

clientes en especial, no se puede hacer caso omiso de lo concluido en los análisis factoriales, pues los

betas estimados a partir de la regresión logística son basados en los puntajes generados por el análisis

factorial y estos a la vez, provienen de la información recolectada a través del cuestionario con las

dimensiones y atributos definidos a priori sin certeza alguna proveniente de una investigación

cualitativa. Sería más prudente determinar las estrategias de mejora, relacionadas con los resultados de

este grupo de clientes en particular, a partir de una investigación de mercados orientada especialmente

a la satisfacción de los clientes prospectos en especial.

Sin embargo para seguir con el esquema general se presentan a continuación los índices de satisfacción

de las variables más altamente correlacionadas con los respectivos factores significativos.

La puntualidad en los horarios de recolección de su proveedor

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelente 85 31.6 32.1 32.1 Buena 156 58.0 58.9 90.9 Regular 19 7.1 7.2 98.1 Mala 4 1.5 1.5 99.6 5 1 .4 .4 100.0

Valid

Total 265 98.5 100.0 System Missing 4 1.5 Missing Total 4 1.5

Total 269 100.0

II. 04(2) 24

154

como percibe el trato que el proveedor le da a las mercancías

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy satisfecho 68 25.3 25.4 25.4 Satisfecho 190 70.6 70.9 96.3 Insatisfecho 8 3.0 3.0 99.3 Muy insatisfecho 2 .7 .7 100.0

Valid

Total 268 99.6 100.0 System Missing 1 .4 Missing Total 1 .4

Total 269 100.0

Los tiempos de entrega de su proveedor de transporte

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy cumplidos 76 28.3 28.6 28.6 Cumplidos 172 63.9 64.7 93.2 Incumplidos 17 6.3 6.4 99.6 Muy incumplidos 1 .4 .4 100.0

Valid

Total 266 98.9 100.0 System Missing 3 1.1 Missing Total 3 1.1

Total 269 100.0

Solicitar el servicio de recolección de su proveedor

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Muy fácil 71 26.4 26.9 26.9 Fácil 173 64.3 65.5 92.4 Difícil 17 6.3 6.4 98.9 Muy difícil 2 .7 .8 99.6 5 1 .4 .4 100.0

Valid

Total 264 98.1 100.0 System Missing 5 1.9 Missing Total 5 1.9

Total 269 100.0

el trato de los funcionarios de su proveedor

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Excelente 89 33.1 33.3 33.3 Bueno 165 61.3 61.8 95.1 Regular 12 4.5 4.5 99.6 Malo 1 .4 .4 100.0

Valid

Total 267 99.3 100.0 System Missing 2 .7 Missing Total 2 .7

Total 269 100.0

II. 04(2) 24

155

11. DISCUSIÓN:

Los resultados y aportes de esta tesis dependieron fundamentalmente de la correspondencia que se

generara entre los modelos propuestos por la teoría y el propuesto por este estudio. Al aplicar el

resultado del modelo propuesto en una empresa en particular surgieron resultados propios del contexto

donde se hizo la aplicación y otros que coincidieron con las metodologías y algunos resultados de los

estudios descritos en el marco teórico del estudio. La finalidad entonces de este proyecto de grado fue

poder retroalimentar esa teoría acerca de los modelos de medición de satisfacción propuestos por

autores especializados en el tema y que los mismos retroalimentaran, a través de sus metodologías y en

ciertos casos de sus resultados, al modelo propuesto por mi en la tesis.

En este orden de ideas los aspectos fundamentales son:

- Para la construcción de este modelo de medición se tuvo en cuenta el modelo utilizado con

anterioridad en la empresa para medir el nivel de satisfacción actual de los clientes de envía.

Este aspecto hace parte de la estrategia propuesta por los autores Susan J. Devlin, H.K Dong

y fue el punto de partida para la construcción del nuevo sistema de medición pues dio los

principales lineamientos a seguir en la elaboración del sistema de medición.

- Otro de los aportes principales de la teoría propuesta por la mayoría de los artículos

analizados en el marco teórico de este estudio, es la validación, verificación y definición de

las dimensiones de la calidad del servicio a través de los análisis factoriales como

herramienta de análisis de datos. En este modelo de medición los resultados y el empleo de

los análisis factoriales son el sustento y el punto de partida para analizar la información.

- La mayoría de los autores estaban interesados en no solo identificar y validar las

dimensiones de la calidad del servicio sino en cuantificar el poder de predicción y

explicación de las mismas. Para esta instancia el aporte de este estudio a la teoría expuesta

II. 04(2) 24

156

por los autores es importante pues muchos de ellos utilizaban o aconsejaban el uso de

regresiones múltiples y lineales para tales fines y con base en los resultados de la aplicación

de este sistema en el sector real, se percató de las limitaciones existentes de estas técnicas

multivariadas sugeridas en la cuantificación del poder explicativo y de predicción de las

dimensiones del servicio en la satisfacción de los clientes. La regresión lineal, como se dijo

en alguna instancia del documento, supone normalidad de los datos y esta dada por una

función de probabilidad continua multivariada que va en contra de la naturaleza discreta de

la información. Es por esto que en este estudio, para cuantificar el poder explicativo y de

predicción de las variables, se utilizó la regresión logística que trabaja con datos discretos y

continuos y no requiere la validación de tantos supuestos estadísticos.

- Entre los aportes principales del artículo escrito por Linda I. Nowak, Judith H. Washburn,

están los ya mencionados en la revisión bibliográfica y son los objetivos particulares de este

estudio:

1) Determinar cual de las cuatro dimensiones del servicio tiene mayor influencia

o prioridad en la satisfacción de los clientes.

2) Medir las percepciones que los clientes tienen del desempeño de la empresa

en las dimensiones de la calidad del servicio establecidas a priori.

3) Examinar cual de las cuatros dimensiones tiene mayor poder de predicción en

la Satisfacción de los clientes.

- Otro de los aportes significativos de este artículo es medir el nivel de satisfacción a través de

la mejor categoría de la escala propuesta pues como el autor dice literalmente “existe una

gran diferencia entre estar satisfecho en general y estar completamente satisfecho. Esta

diferencia es crítica en mercados donde los clientes tienen gran poder de decisión”

- Con base en el análisis de resultados se encontró un inconveniente cuando se quiso analizar

los índices de satisfacción de las variables determinantes y fue que era complicado

II. 04(2) 24

157

establecer cuales eran niveles de satisfacción altos y cuales bajos para poder establecer con

mayor claridad planes de mejora a implementar en la compañía. Este problema se lo

atribuyo a la utilización de la escala con cuatro categorías, que por carecer de mas

categorías, sesga un poco la escogencia del entrevistado siendo en cierta forma obligado a

escoger alguna de las cuatro, cuando en verdad su percepción puede caer en otro rango o

puede no ser evaluada por esta escala. También se le atribuye a que es muy difícil distribuir

implícitamente el nivel satisfacción en solo 4 categorías y determinar la cantidad o monto

por el que cada categoría es mayor que la otra. Con una escala más grande de por ejemplo 7

categorías, los problemas citados anteriormente no tendrían lugar. Este es un aporte que

proviene de la obtención y análisis de los resultados de este estudio en particular a la teoría

propuesta en el marco teórico.

- En cuanto al tercer artículo de A Parasuraman, Valerie A. Zeithaml, Leonard L. Berry,

como se dijo en la revisión bibliográfica hay muchos aspectos a tener en cuenta del proceso

descrito por ellos. Entre estos están, el proceso de filtración de las dimensiones e ítems del

servicio de la calidad y el uso de las escalas de medición de expectativas y requerimientos.

En cuanto al primero se tiene que decir que no se adoptaron los análisis de consistencia

interna de las escalas, a través del calculo de los alfas, pues estos llevaban al borrado y

reestructuración de los ítems en las dimensiones del servicio. En el caso particular del

instrumento utilizado para la medición en este estudio, se contaba con un número bastante

reducido de variables en juego que según la empresa eran indispensables conservar en su

totalidad pues todas iban de acuerdo a los procesos definidos por la empresa. Se es consiente

que muchas de las inconsistencias conceptuales en la agrupación de las variables dentro de

los factores, se debe a que los ítems no guardaban relación muy estrecha con las

dimensiones del servicio establecidas a priori que se hubiese podido detectar con el cálculo

de los alfas.

II. 04(2) 24

158

Sin embargo, el calculo de los alfas tiene mayor aplicación cuando se cuenta con un

conjunto mucho mayor de variables a manipular.

- En cuanto al uso de las escalas de medición en este estudio, ya se mencionó los posibles

inconvenientes que generaron en el análisis de la información, sin embargo hay otro aporte

de la teoría hacia el diseño de este instrumento como tal, y es que finalmente la utilización

de las escalas depende del investigador, de los objetivos y naturaleza del estudio y de la

empresa a la que se le esta llevando el proceso de medición de satisfacción de cliente. Este

último aspecto se menciono en el análisis de la revisión bibliográfica.

- Como principal aporte a la teoría, no solamente expuesta en el marco teórico sino a la

expuesta en investigación de mercados , esta la propuesta del diseño del sistema de

medición de satisfacción de cliente elaborada en uno de los incisos de este estudio, pues

aunque es basada en otros estudios y en una aplicación particular, trata de corregir aspectos

de otros sistemas de medición y para efectos de su aplicación en el sector de transporte de

carga y mensajería es una herramienta precisa y confiable.

12. CONCLUSIONES:

1) Haber evaluado el modelo anterior, utilizado para la medición de la satisfacción en envía, dio

las bases para construir otro nuevo a partir de las falencias y fortalezas del modelo antiguo.

2) La definición a priori de las dimensiones de la calidad del servicio debe estar sujeta a una

investigación cualitativa que tenga en cuenta los criterios de las directivas de la compañía y de

los principales clientes de la misma. Esto puede evitar otro proceso de recolección de la

información que defina nuevamente las dimensiones del servicio.

3) La validación de las dimensiones de la calidad del servicio es un proceso fundamental para

asegurar que en verdad se están midiendo atributos significativos del servicio y que no se va a

II. 04(2) 24

159

incluir información redundante en el análisis de la información. Otro resultado de esta

validación es verificar que la definición a priori de las dimensiones del servicio es la correcta.

4) El análisis factorial, como herramienta de validación de las dimensiones del servicio, permite

simplificar la información y verificar qué variables conforman realmente las dimensiones del

servicio.

5) El resultado de todo estudio de medición de satisfacción de cliente debe ser, a parte de la

identificación de las dimensiones del servicio, la cuantificación del poder relativo de

explicación que tienen las mismas en el nivel de satisfacción del cliente.

6) La regresión logística, como herramienta de análisis de la información, permite identificar

dentro de las dimensiones del servicio resultantes del análisis factorial, cuales de ellas y en que

grado, son verdaderamente significativas en la explicación del nivel de satisfacción de los

clientes.

7) La regresión lineal como herramienta de análisis de datos discretos de encuestas es inadecuada

por los supuestos estadísticos que sigue.

8) La definición adecuada de un buen plan de muestreo disminuye notablemente los costos

asociados a la recolección de la información y provee un mayor margen de aleatoriedad en la

escogencia de los entrevistados.

9) Asumir que una población es infinita en términos estadísticos, para la definición de un tamaño

muestral, es un supuesto demasiado general y más cuando se tiene información precisa del

tamaño de la población.

10) El muestreo estratificado es una buena herramienta para el cálculo de la muestra pues

disminuye notablemente el tamaño muestral de la población y de los estratos en comparación

con otras técnicas de muestreo.

II. 04(2) 24

160

11) Las escalas de medición, para las encuestas de satisfacción de cliente, deben tener un rango

suficientemente amplio de categorías para no sesgar al entrevistado en la escogencia de sus

respuestas.

13. RECOMENDACIONES

Para las recomendaciones y planes de mejora a la empresa se tuvieron en cuenta las variables

determinantes en el nivel de satisfacción para cada grupo de clientes.

1) Diseñar compartimentos especiales para todo tipo de vehículo de recolección y reparto de

mercancías y documentos, en los que se proteja el empaque de los mismos durante su

transporte.

2) Crear conciencia interna en la compañía a través de campañas o documentos con

procedimientos en la que el buen trato a las mercancías y documentos sea compromiso de todos.

3) Sistematizar y digitalizar los formatos de contratos comerciales y el proceso de facturación de

tal manera que en el sistema de información de la compañía haya un registro y un vínculo

directo entre las condiciones comerciales para cada cliente y su proceso de facturación.

4) Hacer un estudio de tiempos y movimientos de los procesos de recolección y entrega para

identificar las causas de las demoras y retrasos en estos dos procesos.

5) Crear un formato de sugerencias quejas y reclamos así como un proceso especial dentro de la

operación de la empresa para tratarlos, en el cual todos los grupos de clientes de la compañía

puedan plasmar sus comentarios en el momento directo de la prestación del servicio.

6) Crear indicadores de gestión para la solución satisfactoria a las sugerencias quejas y reclamos

presentados por los clientes.

II. 04(2) 24

161

7) Tener un cronograma dentro del sistema para que se le haga mantenimiento periódico a todos

los vehículos de la compañía.

8) Capacitar constantemente a todos los auxiliares de recolección y reparto en el trato personal con

el cliente en el momento de la prestación del servicio.

9) Remodelar las instalaciones de las receptorías a nivel de fachada de los locales como de equipo

e infraestructura interna de los mismos.

10) Implementar un sistema audio respuesta para evitar la congestión de las líneas y los largos

tiempos de espera en el teléfono.

11) Capacitar a los operadores de servicio al cliente del call center en el buen trato y servicio

cuando se atienden las llamadas.

12) Capacitar constantemente al personal de las receptorías en el buen trato con el cliente, las

operaciones que se llevan a cabo dentro de las receptorías y en los servicios que envía presta.

Hacer énfasis también en la presentación personal de los mismos

13) Ampliar los horarios de recolección de las receptorias especialmente en épocas de alta

temporada.

14) Hacer una investigación de mercados para identificar el nivel de satisfacción de los clientes

prospectos.

II. 04(2) 24

162

14. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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Iberoamérica.

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