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
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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.
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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.
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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.
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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
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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
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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
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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
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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?
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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.
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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
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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
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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)
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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
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• 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
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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
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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
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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
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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.
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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.
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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
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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.
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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.
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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.
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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
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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
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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.
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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
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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
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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.
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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.
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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)
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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.
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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.
- Hair, Anderson, Tatham & Black. Multivariate Data Analysis, grupo editorial Prentice Hall.
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Research Vol. 6 No. 4. Recuperado el 14 de Septiembre del 2004 de la base electrónica de
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- Diane H. Schmalensee. (1994). “Finding the Perfect Scale”. Marketing Research Vol. 6 No.
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