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Introducción
Las empresas hoy, deben concentrar sus esfuerzos y direccionar sus recursos en el conocimiento del cliente; es decir, en saber qué esperan y cómo perciben los servicios ofertados (Tsafaraski, Kokotas & Pantouvakis, 2018). Basados en lo anterior, estas empresas deben pasar de una lógica de gestión de bienes a una de servicios, por medio de la implementación de estrategias enfocadas en la satisfacción de los clientes (Zeithaml, Bitner & Gremler, 2009), transcendiendo así a un marketing relacional. Para lo anterior, factores como la calidad de servicio y el valor percibido, deben ser tenidos en cuenta y con esto lograr diferenciarse de la competencia (Tsafaraski et al., 2018).
Para el sector de las telecomunicaciones, esta lógica enfocada en el cliente, no es diferente, y más en un país como Colombia, donde el sector cuenta con un número de competidores que va en ascenso (Algarra, 2018), que incurren en costos fijos altos y se caracterizan por su alta imitación de ofertas. Además, se viene dando un incremento en el uso de los servicios con buenos resultados (Combariza, García, Alvarado, España & Rivera, 2012). Adicional a ello, el sector es muy dinámico, con una demanda de conexiones de banda ancha fija en aumento y con creaciones de planes cada vez más adaptados a las necesidades de los clientes (Combariza et al., 2012).
A pesar de dicho dinamismo, se viene presentando una disminución en la demanda de servicios fijos domiciliarios desde 2011, dada la portación a servicios móviles (MINTIC, 2016) reflejada en 35 millones de colombianos portados de un operador a otro para 2015 (El Tiempo, 2015). Por lo tanto, las empresas deben procurar satisfacer a sus clientes, para que cambien de tipo de servicio, pero no de operador, y esto lo pueden lograr brindando una buena calidad de servicio y tratando de superar las expectativas de los clientes (Zeithaml et al., 1991). Además, deben revisar otros antecedentes de la satisfacción, como el valor percibido (Lam, Shankar, Erramilli & Murthy, 2004), al ser considerado un factor más completo de valoración del servicio (Bolton & Drew, 1991).
Dado lo anterior, este estudio tiene como objetivo proponer un modelo conceptual que muestre los antecedentes de la satisfacción de los clientes de las empresas de telecomunicaciones de las principales ciudades de Colombia, como lo son la calidad de servicio, adaptando el modelo SERVQUAL, y el valor percibido. Es así como, en la primera parte, se presenta la revisión de la literatura, donde se destacan sectores como el de la banca, salud, educación y turismo (López & Serrano, 2001; Naik, Gantasala & Prabhakar, 2010; Yépez, Ricaurte & Jurado, 2018); y el sector de telecomunicaciones, con estudios a nivel internacional (Boohene & Agyapong, 2011; Arslan, Iftikhar & Zaman, 2014; Bustamante, 2015), aportando, por tanto, a los estudios en este campo, en un sector de Colombia donde no se identificaron investigaciones de este tipo. En la segunda parte, se detalla la sección de la metodología. Luego, se discuten los resultados, y se finaliza con las conclusiones e implicaciones de investigación futura.
Marco teórico
Expectativas
Las expectativas, en un mercado competitivo y con muchos oferentes, se forman por parte de los consumidores de acuerdo con las alternativas que se les presenta (Naumann, Williams & Khan, 2009). Este constructo es definido como un marco de referencia para predecir qué pasará en una nueva interacción con la empresa y con éste se forman niveles de servicio ideales, deseados o adecuados (Churchill Jr. & Surprenant, 1982; Berry, Zeithaml & Parasurama, 1991; 1993; Zeithaml, Bitner & Gremler, 2009; Vigg & Bhargav, 2014).
La importancia de este constructo se evidencia en el impacto que tiene en las evaluaciones que hace el cliente luego del uso del servicio (Nath, Devlin & Reid, 2018). Lo anterior, se ha sugerido en estudios donde se plantean que las expectativas sirven para implementar estrategias que provean un servicio superior (Parasuraman et al., 1991; 1993), y se tiene algo similar para el sector de las telecomunicaciones, donde se sugiere los oferentes se centren en actividades que ayuden a cumplir o superar las expectativas de sus clientes (Vigg & Bhargav, 2014).
Calidad de Servicio
La evaluación de la calidad de servicio nace de la opinión del cliente quien informa a la empresa si está ofreciendo un servicio con una calidad alta o baja (Strenitzerová & Gaňa, 2018). Este factor es por tanto entendido como la comparación entre las expectativas y la experiencia que tiene el cliente con el rendimiento del servicio (Parasuraman, et al., 1985; Grönroos, 1984; Berry et al., 1985; Bolton & Drew, 1991; Boohene & Agyapong, 2011; Vigg & Bhargav, 2014); y, cuando se trata de evaluar dicha calidad, se dan respuestas cognitivas a nivel de atributos del servicio como lo son los aspectos tangibles y el aspecto interactivo proporcionado desde los empleados (Chiou & Droge, 2006).
Para esta investigación, se acepta la definición de Parasuraman et al. (1985; 1993), dada su aceptación en muchos sectores económicos, y por contener factores como las expectativas y la percepción del servicio. Además, su definición tiene referentes adaptables al contexto de las telecomunicaciones, como lo son las 5 dimensiones determinantes de la calidad de servicio. Por tanto, la calidad de servicio se define como el juicio global del cliente sobre la superioridad del servicio, que resulta de comparar sus expectativas y percepciones sobre el servicio ofrecido.
A continuación, en la Tabla 1, se relacionan las 5 dimensiones determinantes de la calidad de servicio.
Tabla 1 Dimensiones SERVQUAL
| Dimensión | Definición |
|---|---|
| Confiabilidad | Habilidad para ofrecer un servicio confiable y consecuente. |
| Capacidad de respuesta | Disposición para brindar un servicio ágil y ayudando a los usuarios. |
| Seguridad | Preparación de los empleados, cortesía, y habilidad para transmitir confianza y seguridad. |
| Empatía | Proveer cuidado y atención individual y personalizada a los clientes. |
| Elementos Tangibles | Apariencia de las instalaciones físicas, equipo, personal y materiales para comunicaciones. |
Fuente: Parasuraman et al. (1985; 1993)
Muchos estudios han evaluado la calidad de servicio con el SERVQUAL. En Venezuela para el sector de las telecomunicaciones y, en Colombia, para el sector hotelero, salud y educación, se tiene evidencia de que la mejor forma de que los clientes elijan una empresa es mejorando la calidad de sus servicios (López & Serrano, 2001; Wang, Lo & Yang, 2004; Valdunciel, Flórez & Dávila, 2007; Losada & Rodriguez, 2007; Pineda, Estrada & Parra, 2011; Boohene & Agyapong, 2011; Vergara, Quesada & Blanco, 2011; Galbán, Clemenza & Araujo, 2013; Bustamante, 2015; Meesala & Paul, 2018; Yépez et al., 2018). Para las telecomunicaciones en Colombia, no se han hecho adaptaciones del SERVQUAL.
Relación Expectativas y Calidad de Servicio
Algunos estudios han demostrado que un factor determinante de la calidad de servicio en general es la brecha que se da entre el rendimiento del servicio y lo que se esperaba de éste (Bolton & Drew, 1991; Parasuraman et al., 1991; 1993), siendo por tanto el constructo expectativas un antecedente de la calidad de servicio y con un efecto positivo a través de la percepción del rendimiento/funcionamiento (Spreng & Mackoy, 1996).
Elección del modelo SERVQUAL para evaluar la calidad de servicio
El SERVQUAL es un modelo que ha recibido críticas de algunos autores, y entre ellos están Cronin & Taylor (1992; 1994), quienes proponen el modelo SERVPERF, sin la inclusión de las expectativas; sin embargo, se logra identificar que, a pesar de la omisión de dicho factor en el modelo, sugieren la existencia del constructo al reconocer su diferencia frente a la satisfacción. Además, aunque se ha querido demostrar la superioridad de un modelo sobre el otro, tanto SERVPERF como SERVQUAL, tienen un poder predictivo similar (Miranda, Tavares & Queiró, 2018), y existe evidencia de que la implementación del SERVQUAL es posible en múltiples contextos en todo el mundo (por ejemplo, Vigg & Bhargav, 2014; Strenitzerová & Gaňa, 2018), sin implicar inestabilidad en las dimensiones.
Soportando lo anterior, existen modelos para revisar la calidad de servicio y su relación con factores como las expectativas y la satisfacción, y muchos de estos con adaptaciones del modelo SERVQUAL a las condiciones del sector específico a evaluar. Por un lado, existe el modelo MUSA (Tsafaraski et al., 2018); también se tiene a Roca, Cabello, González & Courel (2018), con el modelo EVENTQUAL, para megaeventos deportivos. Y, por último, se tiene a Miranda et al. (2018), con una extensión del modelo SERVQUAL para la industria ferroviaria. Por tanto, se acepta el modelo SERVQUAL para adaptar las dimensiones al sector de las telecomunicaciones en Colombia, y se establece la siguiente hipótesis:
H1: Las expectativas tienen una influencia positiva y directa sobre la calidad de servicio que ofrecen las empresas de telecomunicaciones.
Satisfacción
Umar & Bahrun (2017), definen la satisfacción como la evaluación posterior a la comparación entre las expectativas y la experiencia de compra por parte del cliente. Este constructo es concebido como la actitud frente a la suma de las satisfacciones con los atributos presentes en un servicio (Churchill Jr. & Surprenant, 1982; Bolton & Drew, 1991; Carrizo-Moreira, Freitas-Da Silva & Ferreira-Moutinho, 2017), y es un importante factor en la recompra de productos, específicamente cuando hay intangibilidad y se convierte en un elemento que aumenta cuando el rendimiento del servicio supera las expectativas (Meesala & Paul, 2018).
Es así como la satisfacción se da desde el placer que produce el consumo, al logra cubrir una necesidad y generar con ello una sensación o sentimiento agradable comparado con un patrón de placer o displacer (Oliver, 1999a; Kim, Park & Jeong, 2004). Además, la disconformidad (expectativas frente a la experiencia) muestra si la satisfacción es alta o baja cuando las expectativas se superan o caen por debajo de lo que el cliente esperaba (Churchill Jr. & Surprenant, 1982; Bolton & Drew, 1991; Boohene & Agyapong, 2011).
Relación entre expectativas, calidad de servicio y satisfacción
A nivel mundial se ha comprobado la existencia de relaciones entre las expectativas, la calidad de servicio y la satisfacción (Oliver, 1980; Churchill & Surprenant, 1982; Parasuraman et al. 1985; 1993; Bolton & Drew, 1991; Spreng & Mackoy, 1996; Arslan et al., 2014; Miranda et al., 2018; Vijayakumar & Shivdas, 2018). En Latinoamérica, también se han demostrado estas relaciones con trabajos como el de Bustamante (2015), quien sugiere que, si se provee un mal servicio, se crea una experiencia insatisfactoria en lo clientes, siendo necesario ofrecer un conjunto consistente de experiencias satisfactorias para obtener una evaluación positiva de la calidad de servicio (Galbán et al., 2013). Por lo tanto, las dimensiones de calidad deben ser usadas para lograr satisfacer a los clientes (Tsafaraski et al., 2018).
Por otro lado, cuando se trata de la utilidad que genera el servicio, la calidad técnica es la que produce satisfacción; y cuando es algo emocional, la satisfacción se da desde la calidad en la interacción con el personal del servicio (Chiou & Droge, 2006; Kasiri, Cheng, Sambasivanc, & Sidin, 2017). Para el sector de las telecomunicaciones, se han demostrado dichas relaciones, con la adaptación del modelo SERVQUAL, y donde se destacan aspectos que van desde la calidad en la red, calidad de la llamada, la estructura de precios, hasta la capacidad de respuesta de los empleados (Wang et al., 2004; Park & Jeong, 2004; Boohene & Agyapong, 2011; Rahhal, 2015). A nivel Colombia, no se tienen estudios específicos sobre estas relaciones en el sector de las telecomunicaciones, pero sí para el sector bancario (Valdunciel et al., 2007).
Dado lo anterior, se establecen las siguientes hipótesis:
H2: las expectativas influyen de manera directa y positiva sobre la satisfacción del cliente de las empresas de telecomunicaciones
H3: la calidad de servicio influye de manera directa y positiva sobre la satisfacción del cliente de las empresas de telecomunicaciones.
Valor Percibido
El valor percibido es una evaluación donde se confrontan los beneficios y sacrificios en los que incurren un cliente con el uso del servicio, y que contiene tanto una dimension afectiva (Escamilla & Núñez, 2014), como una cognitiva (Lam et al., 2004). Esto, porque los sacrificios o costos se refieren tanto a los monetarios como no monetarios (esfuerzo, tiempo) y se comparan con un marco de referencia que el cliente tenga (Zeithaml, 1988; Bolton & Drew 1991; Ravald & Grönroos, 1996). Por otro lado, Oliver (1999b), sugiere basado en los modelos de Zeithaml, que el valor es una función positiva de lo que se recibe y una función negativa de lo que se sacrifica.
Es por tanto, el valor, una evaluación que plantea varias facetas; por un lado, desde lo relativo, por el involucramiento de las preferencias de los clientes que se convierten en elementos para dar un juicio a través de los servicios; y por otro lado, desde la experiencia, porque el valor no solo depende de la compra en sí, sino de las vivencias derivadas del consumo (Holbrook, 1999). Adicional, Konuk (2018), sugiere que la utilidad y los costos son componentes importantes de ese valor percibido, y un precio bajo puede también incrementar ese valor que percibe el cliente.
Relación entre calidad de servicio, satisfacción y valor percibido
Las empresas pueden proponerle valor al cliente tratando de mejorar la satisfacción de éste, y considerando en sus estrategias no solo lo que se les ofrece, sino también lo que dicho cliente tiene que sacrificar para acceder al producto o servicio (Zeithaml, 1988; Bolton & Drew 1991; Ravald & Grönroos, 1996; Taylor & Hunter, 2003). Estudios a nivel mundial han demostrado la existencia de la relación entre calidad de servicio, satisfacción y valor percibido (por ejemplo, Konuk, 2018; Vijayakumar & Shivdas, 2018). En Colombia, no se tienen estudios que evidencien la relación entre estos constructos en el sector de las telecomunicaciones. Solo se evidencian estudios para el país, para el sector salud y educación (Vergara & Quesada, 2011; Betancur, Montoya & Tavera, 2017).
A pesar de lo anterior, investigaciones internacionales, para dicho sector, sí han logrado demostrar la relación directa entre la calidad de servicio y el valor percibido. El constructo satisfacción, también ingresa en la relación con la calidad de servicio, pero mediada por el valor percibido. Esto se argumenta en el hecho de que los clientes no se van a sentir satisfechos con una oferta de calidad, si lo que valoran es otro atributo del servicio que no se incluye en dicha calidad. Por lo tanto, el impacto en la satisfacción va a depender no solo de un servicio de calidad, sino que, este constructo va a valer la pena si los clientes ven en ello un valor que se está mejorando (Wang et al., 2004; Bustamante, 2015).
Dado lo anterior, se establecen las siguientes hipótesis:
H4: la calidad de servicio influye de manera positiva y directa sobre el valor percibido del cliente de las empresas de telecomunicaciones.
H5: el valor percibido del cliente influye de manera positiva y directa sobre la “satisfacción” del cliente de las empresas de telecomunicaciones.
Metodología
Variables de medida
Para la medida de los constructos expectativas y calidad de servicio, se adaptó el modelo SERVQUAL de Parasuraman et al. (1985; 1993), y se usaron 22 ítems correspondientes a la percepción y 5 ítems por dimensión para evaluar las expectativas. Se usaron 5 ítems para el constructo satisfacción (Taylor & Hunter, 2003; Wang et al., 2004; Kim et al., 2004; Chiou & Droge, 2006; Bustamante, 2015). Y, por último, 5 ítems para el factor valor percibido (Sirdeshmukh et al., 2002; Wang et al., 2004). Las variables fueron adaptadas al contexto de las telecomunicaciones y se midieron utilizando una escala Likert de 5 puntos que varió entre 1 = muy en desacuerdo y 5 = muy de acuerdo, para todos los constructos.
Por otro lado, la validez de contenido para las escalas de medida, se llevó a cabo con una encuesta piloto aplicada a expertos en los constructos estudiados. Dichos expertos pertenecen a la Universidad de Antioquia y al Instituto Tecnológico Metropolitano. Adicional, se aplicó la encuesta piloto en el sector real, específicamente con algunos integrantes del área de servicio al cliente de una de las empresas de telecomunicaciones en Colombia, a la que perteneció la investigadora.
Muestra y procedimientos
El estudio se realizó en dos fases. La primera consistió en la revisión de literatura; la segunda, fue una fase descriptiva de corte transversal simple, para explicar el fenómeno de estudio por medio de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), y con ello medir estadísticamente las relaciones entre los constructos propuestos. A continuación, se describe la muestra seleccionada y los procedimientos correspondientes.
En Colombia, para el primer trimestre de 2017, se tenían 17.034.012 personas con acceso a telecomunicaciones fijas (televisión: 4.081.361; internet fijo: 6.053.127; telefonía fija: 6.899.524). Las ciudades con mayor número de líneas de telefonía básica y con mayor índice de penetración de internet fijo fueron Bogotá (más de 7.000.000; 21.8%), Medellín (más de 2.000.000; 15.9%), Cali (más de 1.500.000; 14.1%) y Barranquilla (más de 700.000; 12.1%), las cuales se consideran las principales ciudades del país. Dado lo anterior, el tamaño de la muestra se definió como una no probabilística a juicio y conveniencia de la investigadora. Dicho criterio, se da por el gran tamaño de la población, que implica dificultades para abarcar toda una muestra probabilística aleatoria. Además, se requería la facilidad para segmentar la población y lograr su disponibilidad en las principales ciudades del país.
También, se eligió un cuestionario virtual para la recolección de la información, que consistió en la contratación de la empresa Código E-marketing para hacer 100 mil envíos del instrumento a las principales ciudades del país, con un segmento de personas que contaran con servicios de telecomunicaciones fijos. De los 100 mil envíos, se logró recopilar una muestra de 324 clientes (70% pertenece al área metropolitana de Medellín; 22% al área metropolitana de Bogotá; el resto se divide entre Cali y Barranquilla). Dicha muestra se considera significativa dada la cantidad de constructos estudiados, y por las condiciones de recolección de la información, que se dio en una época difícil del año por la temporada decembrina, vacaciones y el reintegro de los usuarios a sus puestos de trabajo.
Las personas que contestaron la encuesta son mayores de edad, entre los 25 y 49 años (86%), solteros (34%) y casados (24%), empleados (91%), con un nivel de ingresos entre MXN $4.519 (COP $737.717, salario mínimo en pesos colombianos para el 2017) y MXN 27.568 (COP $4.500.000) (77%), y con formación profesional de magísteres y doctores (83%). En la Tabla 2, se relaciona la ficha técnica del estudio.
Tabla 2 Ficha técnica del estudio
| Unidad muestral | Usuarios de servicios de telecomunicaciones fijos mayores de edad (> 18 años) |
| Ámbito de estudio | Medellín, Bogotá, Cali y Barranquilla y sus áreas metropolitanas |
| Método de recogida de información | Envío de encuesta virtual |
| Procedimiento de muestreo | Por conveniencia y juicio |
| Tamaño muestral | n=324 |
| Nivel de Confianza | 95% |
| Error Muestral | 5% |
| Fecha del trabajo de campo | Entre diciembre de 2016 y febrero de 2017 |
Fuente: Elaboración propia
Para los resultados y el análisis descriptivo, se usó el software estadístico SPSS 23. Además, se usó un Modelo de Ecuación Estructural de mínimos cuadrados parciales, para probar las hipótesis, con el software SmartPLS 3.0 (Ringle, Wende & Becker, 2015). La elección de PLS-SEM, se debe a la propuesta de un nuevo objeto de estudio y un nuevo instrumento de medición para el sector de telecomunicaciones de Colombia (Aldás, 2017), el cual presenta bastantes elementos para medir los 4 constructos del modelo (36 ítems), y contiene dimensiones formativas y variables reflexivas (Chin, 1998; Hair et al., 2017).
Presentación y Análisis de resultados
En el modelo propuesto, el SERVQUAL contiene dimensiones formativas y se presenta como un factor de segundo orden, implicando posibles inconvenientes en el análisis PLS-SEM (Aldás, 2017); es decir, el constructo calidad de servicio, se muestra como un factor no observable, sin elementos o variables asociadas, siendo los indicadores los que causan dicho factor y no al contrario. Lo anterior se resolvió con la eliminación del constructo calidad de servicio, y permitiendo que las 5 dimensiones del SERVQUAL enviaran las relaciones estructurales directamente al resto de constructos con los que tiene una relación (Hair et al., 2017; Aldás, 2017). Luego, se procedió con la estimación del modelo sin el constructo de segundo orden, cuya relación estructural se preservó manteniéndose los valores factoriales de las dimensiones y luego usándose como elementos que construyen ese constructo. De allí, se procedió con el análisis del modelo final por PLS-SEM. A continuación, se relacionan los criterios que se tuvieron en cuenta para el análisis de resultados con PLS-SEM.
Tabla 4 Criterios para indicadores PLS-SEM
| Etapas de validación | Indicador | Criterio | Fuente |
|---|---|---|---|
| Criterios para constructos reflectivos | Alfa de Cronbach (AC) | => 0.7 | (Nunnally & Bernstein, 1994) |
| Fiabilidad Compuesta (FC) | =>0.7 | (Fornell & Larcker, 1981) | |
| Validez convergente: media varianza extraída (AVE) | =>0.5 | ||
| Validez convergente: Tamaño de las cargas y nivel de significancia | =>0.6; p<0.001 | (Bagozzi and Yi, 1988) | |
| Validez discriminante: raíces cuadradas de la varianza extraída (AVE), y la relación Heterotrait-Monotrait (HT/MT) | =< 0.9 | (Chin, 1998) | |
| Criterios para constructos formativos | Diagnóstico de multicolinealidad: inflación de varianza del factor (VIF) e índice de tolerancia (TOL) | =<5 (VIF); => 0.20 (TOL) | (Hair et al., 2017) |
| Análisis de peso y carga: peso significativo, cargas, coeficientes estandarizados o carga significativa. | p<0.001 | ||
| Criterios para el Modelo Estructural | Coeficiente de determinación (valor ). | =<0.75 y => 0.51 relevante, =< 0.50 y => 0.26, moderado, y < 0.25 débil | (Hair et al., 2017) |
| Nivel de significancia de las relaciones estructurales | p<0.001 | ||
| Relevancia predictiva (): para garantizar la normalidad de los datos | > 0 | (Stone, 1974; Geisser,1975; Tenenhaus et al., 2005). |
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 5, muestra los promedios, desviaciones estándar (DE) y el Alfa de Cronbach de las dimensiones del modelo SERVQUAL.
Tabla 5 Media, desviación estándar y alfa de Cronbach
| Constructo | Media | Desviación Estándar | Confiabilidad Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|
| Calidad de servicio | |||
| Confiabilidad | 3.0 | 1.2 | 0.888 |
| Capacidad de respuesta | 2.9 | 1.1 | 0.895 |
| Seguridad | 3.3 | 1.0 | 0.894 |
| Empatía | 3.1 | 1.1 | 0.895 |
| Elementos Tangibles | 3.6 | 1.0 | 0.865 |
Fuente: Elaboración propia
Bajo los criterios de la Tabla 4, se logra confirmar con el Alfa de Cronbach, la confiabilidad de las 5 dimensiones del modelo SERVQUAL.
Medición del modelo
La Tabla 6, muestra la consistencia interna y la confiabilidad del instrumento de medida de los constructos reflexivos, analizado desde los valores aceptables del alfa de Cronbach (AC) y la Fiabilidad Compuesta (FC). También, se presentan los valores correspondientes a la validez convergente, por medio de los valores de la Varianza Extraída. Todo cumple con los criterios expuestos anteriormente, por tanto, los elementos del instrumento han medido los constructos de manera adecuada.
Tabla 6 Consistencia interna, Fiabilidad, AVE y coeficientes
| Constructos | Ítems | Cargas | AC | FC | AVE |
|---|---|---|---|---|---|
| Expectativas | EXP1 | **0.849 | |||
| EXP2 | **0.872 | ||||
| EXP3 | **0.836 | 0.87 | 0.905 | 0.658 | |
| EXP4 | **0.849 | ||||
| EXP5 | **0.624 | ||||
| Satisfacción | SAT1 | **0,963 | |||
| SAT2 | **0,959 | ||||
| SAT3 | **0,958 | 0.975 | 0.980 | 0.909 | |
| SAT4 | **0.916 | ||||
| SAT5 | **0.969 | ||||
| Valor Percibido | VP1 | **0.901 | |||
| VP2 | **0.937 | ||||
| VP3 | **0.956 | 0.96 | 0.97 | 0.877 | |
| VP4 | **0.948 | ||||
| VP5 | **0.941 |
Nota: ** Indica las rutas significativas p<0.001
Fuente: Elaboración propia. SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015).
Para la validez discriminante, se calcularon los valores de la diagonal, correspondientes a la raíz cuadrada de la Varianza Extraída (AVE); luego, se revisó que la AVE fuera mayor que la correlación cuadrática más alta presentada debajo de la diagonal y la relación HTMT presentada en la parte superior de la diagonal. Para cada factor, se logró demostrar dicha validez (ver Tabla 7).
Tabla 7 Validez Discriminante
| 1 | 2 | 3 | |
| Expectativas (1) | 0.811 | 0.742 | 0.787 |
| Satisfacción (2) | 0.735 | 0.953 | 0.871 |
| Valor Percibido (3) | 0.689 | 0.847 | 0.937 |
Nota: Diagonal: AVE; debajo de la diagonal: correlación al cuadrado; por encima de la diagonal: relación HTMT
Fuente: Elaboración propia. SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015).
Instrumento de medida para el constructo de segundo orden
La relevancia relativa de peso-carga de las dimensiones de la calidad de servicio (SERV-QUAL), se validó mediante los pesos. Se logra evidenciar que las dimensiones son significativas (p> 0,001), y que las más importantes son la confiabilidad y la capacidad de respuesta (FIA: ß=0.382; CR: ß=0.260). Si bien la dimensión tangibilidad es significativa, es la que menor peso tiene (T: ß=0.093), contando por tanto con un mayor peso y una mayor carga las dimensiones referentes a la relación con el cliente y no la de elementos tangibles, lo cual es coherente con otros estudios (Arslan et al., 2014; Rahhal, 2015). Por otro lado, para las dimensiones formativas, se verificó la VIF, para revisar la bondad del modelo a estimar, cuyos valores deben estar por debajo de 5 con una TOL superior a 0.20 (Hair et al., 2017). Todas las dimensiones cumplieron con los criterios mencionados (ver Tabla 8).
Tabla 8 Instrumento de medida para el constructo formativo.
| Constructo | Dimensiones | Estadísticas de colinealidad | Pesos-Cargas | ||||
| TOL | VIF | Beta Pesos | Sig.Pesos | Beta Cargas | Sig.Cargas | ||
| Calidad de Servicio | Confiabilidad | 0.320 | 3.12 | 0.382 | 0.000 | 0.926 | 0.000 |
| Capacidad de respuesta | 0.253 | 3.96 | 0.260 | 0.000 | 0.913 | 0.000 | |
| Seguridad | 0.267 | 3.74 | 0.186 | 0.000 | 0.889 | 0.000 | |
| Empatía | 0.318 | 3.15 | 0.203 | 0.000 | 0.880 | 0.000 | |
| Elementos tangibles | 0.513 | 1.95 | 0.093 | 0.000 | 0.701 | 0.000 | |
Fuente: Elaboración propia. SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015).
Modelo Estructural. Contraste de hipótesis
Los resultados del contraste de las hipótesis del modelo y su capacidad predictiva, han demostrado que los valores R2 han sido estadísticamente significativos: Calidad de servicio (R2=0.725), Satisfacción (R2=0.795), y Valor percibido (R2=0.579). Para evaluar la relevancia predictiva Q2 se procedió con el análisis mediante el procedimiento de remuestreo Blind-folding, y se evidencia que todas las variables dependientes tienen relevancia predictiva: Calidad de servicio (Q2 = 0.507), Satisfacción (Q2 = 0.676), y Valor Percibido (Q2 = 0.471).
Posteriormente, se llevaron a cabo las pruebas de hipótesis calculadas por medio del Bootstrapping para obtener los coeficientes de las trayectorias y sus valores t. De las 5 hipótesis planteadas, 4 fueron significativas (p <0,001). Se confirman las relaciones positivas y directas de calidad de servicio - expectativas H1 (t=53.129, p.value <0.05), calidad del servicio - satisfacción H3 (t=6.207, p.value <0.05), calidad de servicio - valor percibido H4 (t=34.254, p.value <0.05), y, valor percibido - satisfacción H5 (t=11.422, p.value <0.05). Estos resultados van alineados con otros estudios (Zeithaml, 1988; Bolton & Drew 1991; Spreng & Mackoy, 1996; Ravald & Grönroos, 1996; Taylor & Hunter, 2003; Wang et al., 2004; Lozada & Rodriguez, 2007; Pineda et al., 2011; Arslan et al., 2014; Bustamante, 2015; Konuk, 2018; Miranda et al., 2018; Vijayakumar & Shivdas, 2018; Yépez et al., 2018).
La relación expectativas y satisfacción no fue soportada H2 (t=0.615, p.value>0.05). Esto se explica por la intermediación del constructo valor percibido en la relación, lo cual está alineado a los resultados de otros estudios (por ejemplo, Spreng & Mackoy, 1996; Vigg et al., 2014; Tsafaraski et al., 2018).
Tabla 9 Resultados del modelo estructural.
| Hipótesis | Relaciones | Coeficientes | t -valor | P-Valor | Conclusión |
| H1 | EXP -> QS | **0.853 | 53.129 | 0.000 | Soportada |
| H2 | EXP -> SAT | 0.038 | 0.615 | 0.539 | No soportada |
| H3 | QS -> SAT | **0.407 | 6.207 | 0.000 | Soportada |
| H4 | QS -> VP | **0.764 | 34.254 | 0.000 | Soportada |
| H5 | VP -> SAT | **0.510 | 11.422 | 0.000 | Soportada |
Nota: **Indica las rutas significativas p<0,001
Fuente: Elaboración propia. SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015).
Lo anterior, por tanto, ratifica que los clientes con solo percibir un nivel de calidad del servicio alto no van a estar satisfechos (Wang et al., 2004; Vergara & Quesada, 2011; Bustamante, 2015; Betancur et al., 2017). Es así como se aprecian las relaciones indirectas (ver Tabla 10), donde un cliente satisfecho significa entregar un servicio de calidad que cumpla o supere sus expectativas y logre contemplar lo que ellos más valoran. Esto, en la misma línea de lo planteado por otros autores como Konuk (2018).
Tabla 10 Relaciones indirectas.
| Structural path | Path Coefficient | t -value | P-Value |
| EXP -> QS -> SAT | **0.347 | 6.235 | 0.000 |
| EXP -> QS -> VP -> SAT | **0.332 | 10.747 | 0.000 |
| EXP -> QS -> VP | **0.652 | 25.652 | 0.000 |
Nota: * *Indica las rutas significativas p<0,001
Fuente: Elaboración propia. SmartPLS (Ringle, Wende & Becker, 2015).
Conclusiones
Esta investigación permitió mostrar los antecedentes de la satisfacción de los usuarios del servicio de telecomunicaciones fijas en Colombia, siendo relevantes los constructos propuestos, expectativas, calidad de servicio y valor percibido de manera directa e indirecta. Para un país en pleno crecimiento del sector de las telecomunicaciones y donde los estudios de este tipo son pocos (se tienen para el caso latinoamericano los de Galbán et al. 2013 y Bustamante, 2015, por ejemplo), esta investigación es un aporte a la literatura.
Además, el modelo SERVQUAL, para mostrar los determinantes de la calidad de los servicios de las empresas de telecomunicaciones en las 4 ciudades seleccionadas, resultó pertinente, y permitió validar que son más relevantes para los clientes las dimensiones de relacionamiento que la de tangibilidad (acorde con lo propuesto por Valdunciel, Flórez & Dávila, 2007). Esto último, dado que las visitas a los puntos de atención tienden a ser esporádicas y son usadas para fines de cierre o apertura de relaciones comerciales o quejas; y si bien es importante que los puntos de atención estén bien ambientados, limpios, con equipos modernos y visiblemente atractivos, lo que realmente están evaluando de manera más positiva y acorde a sus expectativas, es que el servicio sea confiable y funcione bien desde el inicio, con información actual y verídica, ágil y amable, y en lo posible muy individualizada y acorde a las necesidades de los clientes.
También, se concluye que la relación expectativas y satisfacción para el caso de las telecomunicaciones en Colombia no se cumple, como en otros contextos (Bolton & Drew, 1991; Arslan et al., 2014), dado que debe estar mediada por la misma evaluación de la calidad del servicio, y lo que valora realmente el cliente del servicio. Sin embargo, los resultados van alineados a otros estudios de sectores como el hotelero, educativo y salud (López& Serrano, 2001; Losada & Rodriguez, 2007; Betancur et al., 2017; Yépez et al., 2018), llevados a cabo en Colombia, lo cual contribuye a una descripción del comportamiento del consumidor colombiano sobre su valoración de la calidad de servicio y su influencia en la satisfacción. Además, esto implica que hay un reto muy grande para las empresas actuales del sector, teniendo que apostarle a la innovación en experiencia del cliente, con un buen relacionamiento y con ofertas que se adapten a lo que sus clientes más valoran y necesitan.
Por tanto, desde una perspectiva gerencial, al ser la satisfacción un factor afectivo que tiende a ser esporádico, y que requiere ser reforzado desde los mismos atributos del servicio con una suma de satisfacciones (Churchill Jr. & Surprenant, 1982; Bolton & Drew, 1991; Carrizo-Moreira et al., 2017), las empresas deben crear estrategias de acercamiento con los clientes, apostarle a empatizar más con ellos y tratar de dar respuestas claras, rápidas y sinceras en cada momento de verdad. Deben escucharlos en cada queja o felicitación manifiesta y propender por cumplir desde el primer momento con las promesas de servicio, establecidas de manera contractual. Además, esto debe ir acompañado con diseños de servicio flexibles, para que sus evaluaciones del servicio sean de acuerdo con lo que valoran realmente y no con la percepción de sacrificios monetarios y no monetarios.
Este estudio tiene algunas limitaciones referentes a la muestra, la cual fue seleccionada por juicio y conveniencia, aplicada solo a 4 ciudades del país, y con un instrumento específico para el sector de las telecomunicaciones en Colombia, lo cual limita la generalización de los resultados. Por lo tanto, se sugiere para investigaciones futuras utilizar muestras más amplias y replicando el instrumento en más ciudades del país, y lograr identificar escalas que permitan proponer dimensiones adicionales al caso del sector aquí estudiado, no solo las propuestas por el modelo SERVQUAL. Adicional, se sugiere revisar la percepción de los empresarios de los atributos del servicio claves para brindar un producto de calidad y con ello identificar brechas en el servicio.
