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PROYECTO FINAL DE CARRERA CURSO ACADÉMICO 2009-2010 ANALÍSIS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES PARA EL ÍNDICE EUROPEO DE SATISFACCIÓN DEL CLIENTE CON EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES APLICADO AL CASO D.O SOMONTANO. Autor: Juan Pedro Gracia Aibar Director: Luis Navarro Elola Titulación: Ingeniería Industrial Departamento de Economía y Dirección de Empresas Centro Politécnico Superior. Universidad de Zaragoza Fecha: Julio 2010 Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 2 1. ANALÍSIS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES PARA EL ÍNDICE EUROPEO DE SATISFACCIÓN DEL CLIENTE CON EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES APLICADO AL CASO D.O SOMONTANO RESUMEN Este proyecto ha sido desarrollado dentro del Departamento de Economía y Dirección de Empresas en el área de Organización de Empresas enmarcado dentro del convenio de colaboración entre el Área y el Consejo Regulador de la D.O Somontano. Su principal objetivo ha sido el análisis de las encuestas de satisfacción de cliente, basadas en el modelo de ecuaciones estructurales ECSI (European Costumer Satisfaction Index). Este modelo tiene como utilidad el estudio de las relaciones matemático-estadísticas entre los diferentes parámetros que lo forman (las variables o también llamadas constructos y sus respectivos indicadores) que a posteriori permiten sacar conclusiones de cara a la gestión empresarial. El método elegido para analizar el modelo ha sido el PLS (Partial Least Squares o Mínimos Cuadrados Parciales en castellano), ya que como se verá en las siguientes páginas, sus características principales de flexibilidad en el modelado así como su precisión en la predicción, lo hacen muy adecuado para este proyecto. Las principales tareas que se han ejecutado en el transcurso de este proyecto se han divido en dos tipos: Documentación y Análisis Computacional. En las tareas de Documentación debido a que son unos modelos relativamente recientes, se ha recopilado información tanto de su fundamentación teórica como ya de cara al enfoque práctico, de los análisis a realizar para poder llevar a cabo con éxito todo el proceso de tratamiento de los datos extraídos de las encuestas. Para las tareas de Análisis Computacional, se han utilizado dos paquetes de software diferentes (SPSS y Smart-PLS) con lo que se practican 3 tipos de pruebas diferentes. Un primer análisis de Fiabilidad, posteriormente un segundo análisis Factorial (en estos dos casos el software utilizado fue el SPSS) el objetivo de ambos es depurar los datos de los indicadores para que por último, en el análisis del modelo ECSI se trabaje con unos datos que no provoquen distorsiones y lleven a extraer resultados/conclusiones válidas. Con los resultados obtenidos para las relaciones entre los parámetros de este análisis (sea relaciones entre las propias variables o entre una variable y sus indicadores) y aplicándoles los criterios expuestos en la teoría, se elaboran unas conclusiones enfocadas a dar practicidad a los resultados matemáticos del estudio realizado, dando al Consejo Regulador una “imagen” de los criterios y la satisfacción de sus clientes a día de hoy y una propuesta de líneas de actuación para consolidar y a partir de ahí mejorar la Fidelización de sus clientes. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 3 1. AGRADECIMIENTOS Quiero dar las gracias a mis padres y resto de mi familia por haber estado siempre ahí cuando los he necesitado y no dejar que me rindiese nunca. Se da por hecho que su apoyo es incondicional, pero no por ello debe ser menos agradecido y valorado. Gracias a mi director de proyecto Luis Navarro, a Jesús Pastor y Salvador Nevot por su inestimable ayuda y consejos. Por último, pero no por ello menos importantes, gracias a todas las personas que he tenido el placer de cruzarme a lo largo de estos años y que me han acompañado en el “camino”, fuese al principio o al final, en Zaragoza o en Milán. Gracias por haberme regalado tantos momentos inolvidables, haber podido conoceros ha sido lo mejor que me llevo de todos estos años. A todos y todas, una y mil veces gracias. . Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 4 1. TABLA DE CONTENIDOS Página  1.- Introducción 5  2.- Modelos de Ecuaciones Estructurales 8 2.1 – Introducción 8 2.2 – Historia 10 2.3 – Causalidad y Correlación 11 2.4 - Path analysis 12 2.5 - Como elaborar un modelo 14 2.6 - Método de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) 16  3.- ECSI ( Índice Europeo de Satisfacción del cliente) 17 3.1 – Introducción 17 3.2 - Modelo estructural subyacente del ECSI 18 3.3 - Definición de las componentes del modelo y sus relaciones 18 3.4 - Medición de las variables latentes 20 3.5 - Formulación de modelos del ECSI 21 3.6 - Estimación de los parámetros del Modelo 22  4.- Metodología del Análisis 23 4.1 – Introducción 23 4.2 - Análisis de Fiabilidad 23 4.3 - Análisis Factorial 25 4.4 - Análisis por el método de mínimos cuadrados parciales 27  5.- Resultados 29 5.1 - Resultados Análisis de Fiabilidad 29 5.2 - Resultados Análisis Factorial 30 5.3 - Resultados Análisis PLS. 31  6.- Conclusiones y posibles estudios futuros 33  ANEXOS. 39 A.1– Encuesta ECSI separada por variables. 40 A.2 – Resultados Análisis de Fiabilidad 46 A.3 – Resultados Análisis Factorial 59 A.4 – Resultados Análisis PLS. 73 A.5 – Tabla estadístico T-Student. 85  Bibliografía. 87 Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 5 1. 1. INTRODUCCIÓN En los tiempos que corren, con el agravante de una crisis financiera a nivel mundial, las empresas se ven acuciadas a una competición salvaje entre ellas, para en la mayor parte de los casos tener como objetivo el perder el menor porcentaje de beneficios o cuota de mercado posible, y lograr sobrevivir en esta dura época. Hay varias estrategias para lograrlo, bien sea optimizando los recursos de la propia empresa, la posibilidad abrirse a mercados emergentes, afianzar su cuota de mercado, apostar por la innovación, implantando una política de reducción de costes, o más bien diseñando un plan estratégico de actuación con una combinación de todas ellas. Todo esto implica la palabra mejorar y para mejorar lo primero es conocerse bien a sí mismo, sus fortalezas y sus debilidades. Un factor clave que debe estudiar son sus clientes, sus preferencias y sus tendencias, para poder adaptarse mejor a ellos, darles un mejor servicio y en consecuencia incrementar su satisfacción. Este es el objeto de este proyecto, el estudio de la satisfacción del cliente. El contexto de este proyecto está enmarcado dentro del convenio de colaboración entre el Área de Organización de Empresa del departamento de Dirección y Economía de Empresas de la Universidad de Zaragoza y el Consejo Regulador de la D.O Somontano. Este objetivo se logra aplicando a los productos comercializados bajo la D.O Somontano el Índice de Satisfacción del Cliente Europeo o llamado en inglés ECSI (European Costumer Satisfaction Index). Este índice es un modelo de ecuaciones estructurales, ha sido desarrollado en la última década y derivado del ya puesto en marcha con anterioridad en EEUU, el ACSI (American Costumer Satisfaction Index). Un modelo de estas características permite el estudio de las relaciones entre las distintas variables o también llamadas constructos (en el contexto de las ciencias sociales) que lo componen. En este proyecto se ha considerado oportuno estudiar el caso con dos modelos ECSI diferentes (la diferencia reside en considerar una única variable de Calidad o dividirla en dos diferentes una referente a la Calidad del Producto y otra para la Calidad del Servicio) esto ha sido debido a que tanto por ser la primera incursión con este índice en un estudio del sector vinícola (por tanto la diferenciación entre Calidad de Producto y Servicio quizá no era del todo diáfana) como al hecho que en la bibliografía consultada, se dejaba las dos variantes como válidas, y además se añadía la recomendación de escoger aquella que nos de unos mejores resultados a la hora de extraer conclusiones del estudio, por la flexibilidad en la modelización que permiten las ecuaciones estructurales. Estas variables no se pueden medir directamente, por ello se denominan latentes y deben ser observadas a través de unos indicadores. Para ello se realizó una encuesta basada en las variables presentes en este modelo (Expectativas, Imagen, Fidelización, Satisfacción, Valor del Servicio, Calidad del Producto y Calidad del Servicio).y a cada una de estas variables se le asociaron unas preguntas, que son los indicadores anteriormente mencionados. Esta encuesta se encuentra en el Anexo A.1 si se desea su consulta. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 6 1. Una vez obtenidas las encuestas rellenadas por los clientes, en este caso un total de 235, se introdujeron en una base de datos en el ordenador, ya que se sometieron a tres análisis computacionales distintos, antes de poder extraer unas conclusiones prácticas de la aplicación del ECSI. El primer análisis que se realiza es el de Fiabilidad, con el software SPSS, esta fase del estudio se explica detalladamente, tanto en el capítulo 4.1 con su metodología y pruebas características, así como en el capítulo 5.1 y en el anexo A.2, los resultados que se han obtenido. Cabe decir que en el anexo están todos los parámetros y pasos detallados que se han dado para cada variable, si se ha desechado algún indicador el porqué, mientras que en la memoria se describe de una manera más concisa, por cuestiones de limitación en su extensión. Posteriormente se pasa al análisis Factorial, el cual se realiza como en el caso anterior con el software SPSS, Se parte de menos indicadores que en la fase anterior de fiabilidad, ya que algunos indicadores han sido descartados por no superar los valores umbrales dentro de los parámetros de las distintas pruebas que se calculan para la medición de la fiabilidad. También dentro de la memoria en el apartado 4.2 viene desarrollada su metodología, pruebas y criterios de aceptación, y en las secciones 5.2 y anexo A.3 de igual manera de nuevo que para el análisis de fiabilidad, los resultados del análisis. El último análisis, el propio del ECSI (ya que los dos anteriores están enfocados a la depuración de los indicadores, a través de parámetros estadísticos) se realiza aplicando el método de Mínimos Cuadrados Parciales o en inglés PLS (Partial Least Squares). Un modelo de ecuaciones estructurales se puede analizar por varios métodos, covarianzas o PLS, en este caso, y como se verá en la sección 2.6, se ha considerado oportuno realizarlo con este método, porque era el que mejor se adaptaba a las características de este estudio. En este análisis se estudian a la vez, los 2 modelos internos del ECSI (todo modelo de ecuaciones estructurales, tiene 2 modelos internos, uno de medida y otro estructural). El estudio del modelo de medida es para comprobar que no hace falta descartar ningún indicador más, y que los que quedan, son adecuados. El estudio del modelo estructural es el importante de cara a extraer conclusiones prácticas de la aplicación del índice, ya que son los valores de los parámetros de esta fase del análisis los que nos cuantifican las relaciones entre las variables, así como cómo la consistencia del modelo para el caso de la D.O Somontano. Al terminar todo este proceso de análisis, con sus tres fases diferenciadas, se tiene información suficiente con la que se elaboran unas conclusiones prácticas tanto, de la satisfacción de los clientes de la D.O, como de la potencial de Fidelización de estos, o de la imagen de marca que tienen de la D.O. De esta manera se cumplen los objetivos y el alcance que se tenían al comienzo de este proyecto. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 7 1. Para finalizar esta introducción se describirá el contenido de las siguientes secciones de este PFC en las que se abordarán los siguientes aspectos: En el capítulo segundo, referente a los Modelos de Ecuaciones Estructurales, se dará una visión global de estos modelos, partiendo de una introducción dónde se explican sus características relevantes, una aproximación histórica, posteriormente 2 sub-secciones dedicadas a dos conceptos básicos para poder entender la base teórica de esta técnica (causalidad y path analysis), se continua con un capitulo comentando como se desarrolla un modelo de este tipo, las distintas fases que se pasan en el proceso y finalizando con una explicación tanto de la fundamentación teórica como de las pruebas a realizar en unos análisis con el método de los Mínimos Cuadrados Parciales, el cual ha sido elegido para estudiar los modelos con los que se trabaja en este proyecto. El capítulo tercero, es acerca del ECSI, el modelo de ecuaciones estructurales particular que se usa en este trabajo, sus orígenes y una descripción exhaustiva de su esquema, sus variables, como se estiman y analizan sus parámetros. En el capítulo cuarto, se explicará la metodología de los diversos análisis que se hacen a los datos sacados de las encuestas (que son los indicadores de cada variable del modelo ECSI), los distintos tipos de análisis que se llevan a cabo (Fiabilidad, Factorial y por último el de Mínimos Cuadrados Parciales) las pruebas características que se realizan dentro de cada uno de ellos, el porqué han de llevarse a cabo estas pruebas, y los valores críticos o recomendables que deben tener los parámetros de los indicadores en esas pruebas para ser válidos y que no deban ser apartados del análisis. El capítulo quinto está dedicado a comentar los resultados de cada uno de los análisis, y la aplicación real que se les puede dar a los resultados extraídos, especialmente del modelo ECSI que es del que se puede obtener información más valiosa de cara a la gestión empresarial. La última sección va dedicada exclusivamente a las conclusiones extraídas del proyecto, las posibles vías de estudio y aplicación futuras, así como una opinión personal de cómo ha sido todo el proceso de desarrollo de este trabajo. Referente a los anexos, en el A.1 se incluye la encuesta realizada por el consejo regulador a sus clientes, en los diferentes puntos de contacto con los clientes. Los tres siguientes son el resultado de todos los procesos de cálculo que se han llevado en cada uno de los 3 análisis (el A.2 para el de Fiabilidad, el A.3 para el Factorial y el A.4 para el PLS). El anexo A.5 es una tabla de la T-Student, de la que es necesaria extraer un valor, para poder contrastarlo en las pruebas dentro del análisis PLS del modelo estructural en concreto para la de remuestreo con la generación de un Bootstrap. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 8 1. 2. MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES 2.1 Introducción. En el campo de la administración de empresas se han sucedido múltiples herramientas metodológicas que daban la posibilidad de diseñar, validar modelos y metodologías complejas. Por ejemplo el análisis factorial o la regresión múltiple pueden considerarse categorías particulares en la aplicación de los modelos estructurales. De las últimas herramientas de aplicación a este campo, del análisis multivariante, destacan los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) los cuales tienen como principal característica el poder hacer regresiones múltiples entre variables medidas y variables latentes. Este tipo de análisis ayuda a vincular datos y teoría. Una de las características principales de estos modelos es el hecho de simplificar las grandes matrices multivariantes, que son desproporcionadas entre el volumen de datos que acumulan para la limitada capacidad humana de procesamiento, con lo que hacen difícil el extraer de ellos información valiosa, por ello los MEE al condensar las relaciones entre un gran número de variables en pocos factores, logran extraer lo esencial entre tanto dato, con lo que se logra una relación interpretabilidad y completitud del análisis muy alta. Finalmente y a modo de capitulación, las 5 razones por las que los modelos de ecuaciones estructurales son tan populares hoy en día, que podrían ser llamadas las 5 C’s, son: 1) Trabajar con constructos (en este proyecto las variables del modelo ECSI) que se miden a través de indicadores (las preguntas de la encuesta), para después evaluar la calidad de dicha medición. 2) Considerar los fenómenos desde una perspectiva más real, con toda su complejidad, abandonando la estadística tradicional univariante y bivariante y adentrándose en la multivariante, con variables tanto endógenas como exógenas. Esto permite considerar sus múltiples causas y sus numerosos aspectos, a diferencia de las perspectivas tradicionales. 3) Considerar conjuntamente la medida con la predicción, análisis factorial con el “path analysis” (en posteriores secciones se explicará más detalladamente), de esta manera se evalúan los efectos de las variables latentes entre sí, sin influencia del error de medida, ya que se admite que los fenómenos reales y los fenómenos medidos son realidades distintas, al aceptar el error de medida inherente al estudio este se introduce como parte de la especificación del modelo y de esta forma es posible cuantificar la calidad de la medición de nuestros datos. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 9 1. 4) Introducir la perspectiva confirmatoria en el modelado estadístico. El investigador no solo puede, sino que debe introducir su conocimiento teórico en la especificación del modelo antes de su estimación. Esto hace que aplique su propio criterio y conocimientos, modificándolo de forma flexible según su ajuste a los datos. Aquí reside su diferencia con otros modelos estadísticos más rígidos, donde la receta sustituye la responsabilidad del investigador, pues en ningún momento se permite especificar su teoría. 5) Descomponer las covarianzas observadas y no solo las varianzas, dentro de una perspectiva del análisis de la interdependencia. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 16 1. 2.6 Método de mínimos cuadrados parciales (PLS) A modo de reseña histórica decir que PLS fue desarrollado por el profesor sueco Herman Word. Inicialmente se le denominó con el nombre de NIPALS (non linear iterative partial least Squares) y posteriormente PLS. Aunque se diseño básico terminó de completarse en 1977, se ha seguido completando y mejorando en etapas posteriores. Hoy en día la metodología PLS es una alternativa apropiada para desarrollar los métodos de ecuaciones estructurales en las áreas de conocimiento de Organización de Empresas y Marketing. En ellas se dan bastantes de las condiciones ya nombradas anteriormente y que hacer de PLS la metodología más adecuada para analizar estos casos: o Conjuntos de datos pequeños o Medidas poco desarrolladas o Teorías no desarrolladas sólidamente o Datos con distribuciones no normales o Presencia de indicadores formativos y reflectivos. o Interés por predecir la variable dependiente. El primer paso a dar en el análisis PLS es la descripción gráfica del modelo (expuesto en el capítulo 2.3, ya que se basa en el path analysis), es decir se ha de diseñar el modelo estructural así como las relaciones existentes entre los indicadores y los constructos. Los modelos estructurales de este proyecto fin de carrera se presentan en el próximo capítulo, que se habla exclusivamente del modelo ECSI, en el se podrán ver las 2 variantes (nomogramas) que se han estudiado en este trabajo. Acerca de la modelización PLS, y para completar este apartado es conveniente exponer unas conclusiones. Se puede afirmar que aunque ya ha sido defendida la adecuación de la modelización flexible (PLS) al área de administración de empresas, hay que dejar claras las razones que conducen a elegir esta técnica: - El objetivo es la predicción, pretende comprobar el poder predictivo que muestra el modelo ECSI para el caso particular de este proyecto, la satisfacción del cliente de la D.O Somontano. - Las hipótesis se derivan de una teoría a nivel macro, de la cual no se conocen todas las variables relevantes o destacadas. - La teoría no está sólidamente desarrollada. Como se ha comentado antes estos modelos comenzaron a desarrollarse hace unos años y se han ido mejorando poco a poco. - Algunas variables presentan distribuciones no normales. - Un diseño de investigación no experimental como es la realización de encuestas. - El modelo de estudio es de gran complejidad y se dispone de una muestra de estudio no muy amplia. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 17 1. 3. ÍNDICE EUROPEO DE SATISFACCIÓN DE CLIENTE 3.1 Introducción. Las empresas para elaborar sus planes estratégicos deben conocer el grado de satisfacción que sus productos y servicios proporcionan a los clientes. Este hecho ha llevado a que las instituciones de los países desarrollados hayan elaborado métodos estadísticos para poder medir la satisfacción del cliente. En Europa se ha creado el Índice Europeo de Satisfacción de cliente (ECSI). Viene impulsado por la necesidad de disponer de información, periódica, desglosada y comparable acerca de la calidad en los diferentes sectores económicos europeos. Es una adaptación del ACSI (el modelo americano de satisfacción de cliente). Sus diferencias más notables son que en el modelo europeo no se considera estrictamente que la satisfacción influya directamente sobre las quejas, por tanto la variable quejas generalmente no es incluida en los modelos de estudio y en cambio se añade una variable adicional Imagen independiente, que tiene efecto directo sobre las Expectativas, Satisfacción y Fidelización. La base del ECSI reside en la teoría de Modelos de Ecuaciones Estructurales que relacionan sus diferentes variables/constructos con la satisfacción. Las variables/constructos presentes en el modelo subyacente del ECSI son: - Expectativas. - Fidelización. - Imagen. - Calidad de Producto. - Calidad de Servicio. - Satisfacción. - Valor del Servicio. Siendo la variable principal o resultado, la Satisfacción. También hay otros modelos alternativos en los que se incluye una variable quejas que como se ha comentado antes, puede incluirse o no, según el caso a estudiar. Otra alternativa es considerar una única variable Calidad Percibida (en la que están agrupadas las 2 “Calidades “previamente enumeradas, la Calidad Producto y la Calidad de Servicio). En este proyecto, al no haber unas preguntas específicas para las quejas en la encuesta con la que se ha trabajado, no se incluirá esta variable en los modelos utilizados en este PFC. En este trabajo la estimación de los parámetros del modelo se realiza mediante el método de Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares, PLS) empleando ecuaciones lineales simultáneas. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 18 1. 3.2 Modelo estructural subyacente del ECSI. Este modelo mide la satisfacción del cliente en el campo de la calidad percibida de los servicios, proporcionando el nivel global de satisfacción del cliente y además explicando las relaciones de causalidad entre las variables que lo forman. El fundamento teórico para elaborar cada indicador de la satisfacción en este modelo se basa en el paradigma de la desconfirmación, mediante el cual el cliente establece su nivel de satisfacción, a partir de la calidad percibida al experimentar el “servicio” del producto. 3.3 Definición de los componentes del modelo y sus relaciones. La primera tarea a realizar para elaborar el ECSI ha sido definir las variables latentes y sus relaciones. Expectativas: Es el nivel previo de referencia que tiene el cliente antes de consumir el producto o servicio que adquiere. Este variable produce un efecto directo sobre las 2 calidades (percibida y servicio), el valor del servicio y la satisfacción. Fidelización del cliente: Es la variable de rendimiento del índice de satisfacción del cliente y mide la capacidad de retención de los clientes por parte de la empresa, en función del nivel logrado en ese índice. Imagen del Servicio: Es la componente que se encarga de evaluar la imagen de marca que tiene el cliente sobre la empresa en su totalidad y sobre sus productos o servicios que presta. Es la única variable exógena (independiente del modelo) y que influye directamente sobre las Expectativas, la Satisfacción del cliente, con la que conjuntamente incidirá en la Fidelización del cliente con la empresa. Calidad Percibida: Es una variable clave que determina la satisfacción del cliente según la forma en que éste haya experimentado el servicio; influye tanto de manera directa como indirecta. La indirecta sería a través del componente Valor del Servicio, en función de la valoración que realiza el cliente de la relación calidad-precio del servicio. Este modelo con el que se trabaja en el proyecto ha diferenciado en 2 subcomponentes la variable Calidad Percibida Calidad del Producto o “hardware”: Es la base del servicio, en cuanto a las características genéricas/principales del servicio que se ofrece. En este caso la opinión del cliente acerca del vino en sí. Calidad del servicio o “software”: Son aspectos específicos de la prestación del servicio en sí mismo como servicios de información, publicidad, distribución, puntos de venta. Satisfacción de cliente: Es la variable principal resultante del modelo. Evalúa la actitud o estado psicológico del consumidor tras su experiencia con el servicio. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 19 1. Valor del Servicio: Es la relación calidad-precio que el cliente tiene una vez ha recibido el servicio, es una variable intermedia entre la calidad de servicio y la satisfacción. En las 2 siguientes figuras se pueden ver los 2 modelos con los que se trabaja en este proyecto: Figura 2. Diagrama Path del ECSI. Figura 3. Diagrama Path del ECSI con una sola variable de Calidad. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 20 1. 3.4 Medición de las variables latentes. Los siete componentes del ECSI son variables latentes (endógenas o dependientes todas, menos la imagen, la única exógena o independiente). Cada una de ellas esta medida por varios indicadores que son las preguntas del cuestionario realizado a los clientes de la D.O Somontano. A continuación se enumeran los distintos indicadores usados para realizar el análisis desglosado para cada una de las variables: Expectativas: Preguntas de la 14 a la 17 (en los análisis denominadas EXP1 a EXP4 consecutivamente. Imagen: Preguntas de la 19 a la 22 (en los análisis denominadas IMA1 a IMA4) Valor del servicio: Preguntas de la 23 a la 25 (en los análisis denominadas VAL 1 a VAL3). Calidad del Producto: Preguntas de la 26 a la 29 (en los análisis denominadas QPE1 a QPE4). Calidad del Servicio: Preguntas de la 30 a la 32(en los análisis denominadas QSE1 a QSE3). Satisfacción: Preguntas de la 33 a la 36 (en los análisis denominadas SAS1 a SAS4). Fidelización: Preguntas de la 37 a la 40(en los análisis denominadas FID1 a FID4). Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 21 1. 3.5 - Formulación de modelos del ECSI (Medida y Estructural). Para poder lograr una estimación de las variables o constructos del ECSI, hay que plantear las ecuaciones que nos relacionarán cada una de estas componentes con sus indicadores, en resumen, elaborar el modelo estructural y el de medición que subyacen en el ECSI: 1. Modelo de medición: Especifica las ecuaciones que vinculan las variables latentes a las observadas o indicadores x (indicadores variable exógena, imagen) e y (indicadores resto variables), expresado de forma matricial sería: x =Λx ξ+δ y =Λy ε+ε ξ: imagen la variable latente exógena, ε: las variables latentes endógenas. Λx la matriz de coeficientes de los indicadores de la variable exógena (Imagen en este caso) Λy matrices de coeficientes de los indicadores de variables endógenas δ y ε son los errores de medida. 2. Modelo estructural: Especifica las ecuaciones causales lineales entre las variables latentes del modelo . ε = βε+τξ +υ Siendo: ε: variables endógenas β: matriz de coeficientes de las variables endógenas τ: matriz de coeficiente de la variable exógena, ξ: variable exógena, υ: término perturbación aleatoria Las ecuaciones estructurales propuestas para el modelo serían las siguientes: Imagen = Imagen Expectativa = γ10 Imagen + δ1 Calidad del producto = γ31 Expectativa + δ3 Calidad del servicio = γ21 Expectativa + δ2 Valor del servicio = γ41 Expectativa + γ42 Cal servicio + γ43 Cal producto + δ4 Satisfacción = γ50 Imagen + γ51 Expectativa +γ54 Val + γ52 Cal servicio + γ43 Cal producto + δ5 Fidelización = γ60 Imagen + γ65 Satisfacción + δ6. En el caso de optar solo por una variable de calidad, tendríamos una ecuación menos. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 22 1. 3.6 Estimación de los parámetros del modelo. El criterio que se ha seguido ha sido el del método de mínimos cuadrados parciales, con 2 análisis previos con SPSS, uno de fiabilidad y otro factorial, a todos los conjuntos de indicadores de cada variable. El procedimiento ha sido estimar mediante el programa Smart-PLS a la vez los valores de las variables independientes a partir de los valores estimados de las variables latentes dependientes, empleando un procedimiento de iteración en el que el algoritmo asigna valores a los ponderadores de los indicadores, hasta encontrar una convergencia estable. En el próximo apartado de esta memoria se describiría más exhaustivamente la metodología seguida para el análisis. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 23 1. 4. METODOLOGÍA DEL ANÁLISIS 4.1 Introducción. En este capítulo se describirán los 3 tipos de análisis distintos que se han llevado a cabo para la parte de análisis matemático-estadístico de este proyecto, se explicarán tanto el motivo de su realización como las pruebas características en cada uno de ellos, los parámetros que se estudiarán en cada caso y los intervalos de valores para saber la adecuación del resultado de cada prueba. Así de esta manera poder justificar los cambios y razonamientos que se den en los anexos, dónde se expondrá detalladamente todo los procesos de cálculo, separados para cada tipo de análisis, así como en los capítulos venideros de Resultados y de Conclusiones y posibles estudios futuros, que será dónde se tratará de “traducir” la información numérica de los cálculos, a unas pautas o conclusiones de cara a la gestión empresarial. 4.2 Análisis de Fiabilidad. Introducción y Pruebas Características. El primer análisis que se realizó a los datos obtenidos en los cuestionarios es el de fiabilidad. Con este paso, se quiere constatar que la escala de medida utilizada en las encuestas, es válida a través de de los resultados obtenidos en esta prueba. Es decir que los indicadores tiene la capacidad de medir para lo que teóricamente han sido diseñados. El motivo de realizar este análisis a este proyecto es comprobar que las preguntas del cuestionario, planificadas para ser los indicadores de cada constructo, cumplen su cometido y en el caso de no hacerlo, poder descartarlas en los posteriores análisis factorial y del método de mínimos cuadrados parciales, o bien modificarlas para posteriores evaluaciones del ECSI y “pulir” el cuestionario”. Este análisis se llevo a cabo mediante el paquete de software SPSS (“Statistical Product and Service Solutions”) es un programa informático muy popular en el mundo de los estudios de mercado, dadas la multitud de opciones que tiene y su capacidad para procesar bases de datos amplias. Para ello, primero se recopilaron las encuestas cumplimentadas por los clientes del Consejo Regulador D.O Somontano, y estas se introdujeron en una base de datos de Excel, la cual, a posteriori se exporto a formato compatible con SPSS. El análisis se realizó por separado para cada uno de los conjuntos de indicadores, que son 7 en total, tantos como constructos que forman el modelo subyacente del ECSI: Expectativas, Fidelización, Imagen, Calidad Producto, Calidad de Servicio, Satisfacción y Valor del servicio. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 24 1. A la hora de trabajar con el software y dentro de las diferentes pruebas que permite, Se utilizó la opción de “fiabilidad” y los 2 parámetros que se han utilizado fundamentalmente para realizar las valoraciones de cada conjunto han sido: -Alfa de Cronbach. - Correlación elemento-total. Ahora se procederá a definir estas 2 pruebas. Alfa de Cronbach. Es el indicador más ampliamente utilizado para este tipo de análisis. Este coeficiente determina la consistencia interna de una escala analizando la correlación media de una variable con todas las demás que integran dicha escala. Toma valores entre 0 y 1, aunque también puede mostrar valores negativos (lo que indicaría que en la escala hay ítems que miden lo opuesto al resto). Cuanto más se acerque el coeficiente a la unidad, mayor será la consistencia interna de los indicadores en la escala evaluada, aunque no existe un acuerdo generalizado sobre cuál es el límite que demarca cuándo una escala puede ser considerada como fiable o no. Según George y Mallery (1995), El criterio se puede resumir en esta tabla. Alfa <0.5 Fiabilidad no aceptable 0.5< Alfa < 0.6 Nivel pobre de fiabilidad 0.6 < Alfa < 0.7 Nivel débil 0.7 < Alfa <0.8 Nivel aceptable 0.8 < Alfa < 0.9 Nivel de fiabilidad bueno Alfa > 0.9 Fiabilidad excelente Tabla 1. Valoraciones de la escala de medida según los valores de Alfa de Cronbach Este parámetro se puede hallar por 2 caminos diferentes, calculándolo a través de la varianza de los datos y la varianza de la puntuación total o mediante la matriz de correlaciones de datos (como es en este caso). [1] Correlación Elemento-Total. Esta correlación es de gran relevancia porque indica la correlación lineal entre el elemento y la puntuación total (sin considerar el elemento en evaluación) obtenido por los jueces indicando la magnitud y dirección de esta relación. Los elementos cuyos coeficientes elemento-total arrojan valores menores a 0,35 deben ser desechados o reformulados ya que las correlaciones a partir de 0,35 son estadísticamente significativas más allá del nivel del 1% (Cohen-Manion, 1990). Una baja correlación entre el elemento y la puntuación total puede deberse a diversas causas, ya sea de mala redacción del elemento o que el mismo no sirve para medir lo que se desea medir. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 25 1. 4.3 Análisis Factorial. Introducción y Pruebas Características. El análisis factorial es una técnica de reducción de datos que sirve para encontrar grupos homogéneos de variables a partir de un conjunto numeroso de estas. Estos grupos homogéneos se forman con las variables que tienen una gran correlación entre sí e intentando que estos grupos sean independientes de otros. Cuando se recogen un gran número de variables de manera simultánea, por ejemplo en el caso de los cuestionarios a centros universitarios de este proyecto fin de carrera, puede interesar averiguar si las preguntas del cuestionario se agrupan siguiendo alguna forma característica, en este caso la batería de preguntas ya estaba agrupada por perspectivas y a su vez por objetivos. En este caso no interesa tanto observar posibles agrupaciones sino verificar y validar que las agrupaciones concebidas inicialmente son correctas. El análisis factorial es, por tanto, una técnica de reducción de la dimensionalidad de los datos. Su propósito último consiste en buscar el número mínimo de dimensiones capaces de explicar el máximo de información contenida en los datos. En el análisis factorial todas las variables son independientes en el sentido de que no existe a priori una dependencia conceptual de unas variables sobre otras. Un análisis factorial consta de cuatro fases o etapas: el cálculo de una matriz capaz de expresar la variabilidad conjunta de todas las variables, la extracción del número óptimo de factores, la rotación de la solución para facilitar su interpretación y la estimación de puntuaciones de las variables en las nuevas dimensiones.[2]. Como en el análisis de Fiabilidad el software utilizado para llevarlo a cabo ha sido SPSS. El método que utiliza este software es el denominado “método por componentes principales”. Su base erradica en considerar que es posible explicar el 100 % de la varianza observada y por ello sus comunalidades iniciales son iguales a uno. Se explica a continuación que datos/valores se han utilizado a la hora de realizar el análisis y los criterios a aplicar a la hora de realizar el análisis. KMO y prueba de esfericidad de Bartlett La media de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) contrasta si las correlaciones parciales entre las variables son suficientemente pequeñas. Permite comparar la magnitud de los coeficientes de correlación observados con la magnitud de los coeficientes de correlación parcial. EL estadístico KMO varía entre 0 y 1. Los valores pequeños indican que el análisis factorial puede no ser una buena idea, dado que las correlaciones entre los pares de variables no pueden ser explicadas por otras variables. Los menores que 0.5 indican que no debe utilizarse el análisis factorial con los datos muestrales que se están analizando. La prueba de esfericidad de Bartlett contrasta la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones es una matriz identidad, en cuyo caso no existirían correlaciones Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 32 1. Modelo Estructural En esta parte del análisis se comienza comprobando como el R2 (Valor de la cifra en el interior de los círculos es superior 0.1) que sirve para verificar el porcentaje de varianza de cada constructo que es explicada por el modelo. Se observa que una vez más se cumple para todos los constructos. En el caso de los parámetros β alguno da por debajo del valor umbral de 0.3, que se interpreta como que la relación entre ambas variables no es suficiente para considerarla significante, pero será en el capítulo dónde se comenté esto, ya que es la base para la interpretación y extracción de la información práctica que proporciona este índice. En la prueba del remuestreo Bootstrap los resultados confirman el éxito en la aplicación del modelo. Modelo ECSI 2 Figura 5. Nomograma Modelo ECSI 2. Referente a este modelo, y por no repetir de nuevo los mismos conceptos, ya que con la mera observación de la Figuera 5 se puede comprobar que los resultados son igualmente satisfactorios para este modelo, tanto las pruebas de la parte de medida como para las de la parte estructural. Quedando para el próximo capítulo la explicación de las conclusiones prácticas. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 33 1. 6. CONCLUSIONES Y POSIBLES ESTUDIOS FUTUROS Con la realización de este proyecto, se ha logrado el objetivo principal de aplicar el Índice Europeo de Satisfacción de Cliente con éxito al sector vinícola y particularizado en la D.O Somontano. La “materia prima” para trabajar con este índice o modelo, son encuestas rellenadas por los consumidores de vino. El estudio pretende mostrar a la DO Somontano no solo un índice de satisfacción respecto a sus productos y/o servicios que proporcionan a sus clientes, sino de la visión que tienen estos, de más áreas relacionadas con la satisfacción, como son: la Imagen, sus Expectativas, Fidelización y demás variables del modelo. Además gracias a la particularidad de los modelos de ecuaciones estructurales de cómo las relacionan y en consecuencia actúan a la hora de tomar decisiones sobre el consumo de productos de la D.O Somontano. Se pudo trabajar con estas encuestas gracias al acuerdo de colaboración entre el Consejo Regulador y el Área de Organización de Empresas, ya que el Consejo recolectó y posteriormente entregó al Área las encuestas cumplimentadas por sus clientes en distintos puntos de consumo de sus productos: Tiendas de la región, Bodegas, Restaurantes de la zona de Somontano. El primer paso una vez recibidas las encuestas fue el trasladarlas a una base de datos informatizada, que fuera compatible con el software SPSS y Smart-PLS. Como se ha descrito en las páginas previas de esta memoria se realizaron, tres análisis consecutivos a los datos, para paso a paso conseguir depurar los datos y poder obtener unos resultados correctos, de los que poder extraer unas conclusiones prácticas y aplicables a políticas empresariales, no solo limitándose este proyecto al trabajo matemático. A continuación se describirá tanto la situación actual de la satisfacción del cliente y otras áreas, sus fortalezas y debilidades, para posteriormente enumerar una serie de posibles vías de trabajo en pos de afianzar el estado actual, y en los casos que se ha considerado, mejorar la situación. Finalmente se comentarán las posibilidades de continuación de este trabajo, y la utilidad que pueden tener tanto para la D.O Somontano como para el sector vinícola en general. Lo primero que hay que clarificar acerca de estas conclusiones es que se deben entender que están reflejando la situación de la D.O Somontano como tal, no las de una bodega en particular. Es decir, la DO Somontano es la marca paraguas del resto de empresas adscritas y controladas por el CRDO Somontano (Consejo Regulador de la Denominación de Origen Somontano. Ello conlleva que estas empresas bodegueras con sus particularidades de producción, venta, calidad, imagen, pudiesen tener resultados distintos a los del conjunto analizado, si se particularizasen las encuestas solo a una bodega/marca concreta. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 34 1. El hecho de analizar una organización de estas características, no una empresa como tal, hace que a la hora de hablar de el concepto de la variable Calidad de Servicio, este muy relacionada con la variable Imagen, las cuales, como se verá a continuación han arrojado unos resultados menos positivos. Para extraer estas conclusiones hay que remitirse a los resultados del análisis del modelo PLS y en concreto a la hora de poder describir las relaciones entre las variables, su fortaleza o debilidad, dentro del análisis del modelo interno estructural se ha estudiado el parámetro β o coeficiente Path. Este parámetro nos da en una escala de 0 a 1 la relación entre dos variables conectadas, siendo 0.3 el valor umbral para considerar una relación entre un par de variables como significativa. En el caso que sea inferior, quiere decir que esta relación es débil y según el par de conceptos que sean, será interesante estudiar cómo se podría aumentar. Se comenzará hablando acerca de la situación actual que refleja el estudio, en ambos modelos estudiados. Comienza con una fuerte relación entre la Imagen y las Expectativas (β=0.540), cosa lógica ya que la Imagen que tienen los clientes de la D.O, les influye a la hora de crearse unas expectativas respecto al producto que van a consumir, o consumen. Una vez en la variable Expectativas se observa que de los cuatro “caminos” que salen de ella (en el modelo ECSI 1) tanto hacía la Calidad de Producto, a la de Servicio y a la Satisfacción se tiene unos valores de β significativos (por encima de 0.3), destacable el β entre Expectativas y Calidad de Producto que es igual a 0.486, esto refleja la fuerte relación entre las Expectativas que se tienen de un producto y la Calidad de este, es decir si el cliente tiene altas Expectativas del Producto, espera una alta Calidad y viceversa, lo mismo se puede concluir de las relaciones entre las Expectativas y la Calidad de Servicio y las Expectativas y la Satisfacción, pero algo más matizadas que en el caso anterior. La primera particularidad que se encuentra en este estudio es la nula relación entre las Expectativas y el Valor del Servicio (Que refleja la Calidad/Precio de los productos de la D.O). En otras palabras, Los clientes de la D.O no le prestan atención al precio del Producto, ya que lo consideran justo, y por ello no tienen en cuenta esta variable a la hora de tomar las decisiones de compra. Lo que realmente les importa por encima de todo a la hora de crearse unas expectativas, es la Calidad del Producto, la del Vino en sí, estando un escalón por debajo en cuanto a importancia, la Calidad de Servicio y la Satisfacción. Acerca del concepto Valor de Servicio (relación Calidad-Precio), de todos los path que entran o salen de él, el único con una relación significante es el de Calidad de Producto (β=0,312), es decir se confirma lo expuesto unas líneas más arriba, lo importante para los clientes es la Calidad del vino como tal, no el Precio. En cambio los clientes no consideran relevante la relación de la Calidad de Servicio (referente a información, publicidad, distribución, puntos de venta acerca de la D.O) con el nivel de Calidad-Precio, ni tampoco les influye en su satisfacción (β=0.181). Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 35 1. Respecto a las variables de Calidad, mirando en los resultados para el modelo ECSI 1, la calidad producto siempre tiene relaciones más fuertes. Además, siempre son más significantes con el resto de las variables que en el caso de la calidad de servicio, la cual solo tiene una relación significante con las expectativas, lo que nos indica que los clientes de la D.O a día de hoy, prestan mucha más atención a la calidad del producto que a la calidad del servicio que ofrece la DO. Aspecto negativo en el caso que el Consejo Regulador este haciendo un esfuerzo en fomentar su publicidad, la información a cliente, la distribución o los puntos de venta, ya que no está consiguiendo que el cliente lo valoré y tenga importancia para él, a la hora de decidir adquirir los productos comercializados bajo la D.O. Por ello esto sería una de las vías claras de trabajo. Si se atiende al modelo ECSI 2, dónde se ha valorado el concepto de Calidad como único, se observa como todas sus relaciones son significativas, algo lógico, ya que actualmente, más en el sector Vinícola con tanta competencia, es uno de los principales factores diferenciadores de los productos, ya que sin productos de calidad, una empresa está abocada al fracaso. Solo a partir de una organización que tenga clara la integración de la Calidad y sus técnicas en todos los estamentos y procesos, desde la base, se podrá crecer y luchar con opciones de éxito. Centrándose ahora en la variable principal de modelo, la Satisfacción, lo que influye a los clientes para lograrla, es la Calidad del Producto y las Expectativas. Siendo no significativas las relaciones como se ha visto antes, con la calidad de servicio y el Valor del servicio. Hay que comentar aparte su relación con la variable Imagen. Ya que tiene 2 lecturas interesantes, una directa y otra indirecta. La relación directa es débil (β=0.125) lo que da a deducir, que la Imagen que tiene los clientes a día de hoy de la D.O no es lo suficientemente fuerte como para influirles directamente en su satisfacción. Es decir la Imagen de marca de D.O Somontano, no tiene la fortaleza necesaria para que el cliente, sin probar el producto, este satisfecho. Este fenómeno en cambio si se puede observar con las grandes marcas rodeadas de un halo de misticismo por su exclusividad, como por ejemplo en el automovilismo un coche Ferrari, o en su propio sector con determinadas Bodegas de D.O.C. Rioja, las cuales tienen un Prestigio/Imagen de vino de lujo que su compra implica cubrir todas las expectativas, obteniendo la satisfacción. Esta idea se comentará más tarde como uno de los aspectos dónde se puede trabajar en futuro, para lograr establecer una relación directa significativa. En cambio, indirectamente si están relacionadas Satisfacción e Imagen a través de las Expectativas. El proceso sería así: El cliente percibe una Imagen de la D.O, se crea unas Expectativas y posteriormente estás le influyen en su satisfacción. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 36 1. Por último y en referencia a la Fidelización, variable que podría considerarse tan importante como la satisfacción, ya que es lo que al final busca una empresa/organización, que su clienta sea fiel, ya que de poco sirve para una empresa satisfacer a sus clientes sin lograr que se estabilicen como tales, pone en serio compromiso su éxito. De la Fidelización se extraen dos conclusiones básicas y además relacionadas con todo lo expuesto previamente. La relación directa entre Fidelización e Imagen es débil (β=0.141) como en el caso de la satisfacción, la Imagen de la D.O no tiene el poder todavía de fidelizar por si misma a los clientes. Por lo tanto, otra razón más que se suma al no conseguir la satisfacción a través de la Imagen, para trabajar en este aspecto fuertemente. La relación directa con la satisfacción en cambio si es bastante significativa (β=0.412), en otras palabras, el cliente se fideliza si está satisfecho, cosa evidente. Por tanto y a forma de resumen de la descripción anterior, cabe destacar los siguientes aspectos. 1) El proceso/camino principal del modelo es el que está formado por las variables: Imagen-Expectativas-Calidad de Producto o Calidad (si es el modelo ECSI 2)- Satisfacción- Fidelización. Es decir, el cliente con la Imagen en función de la marca, se crea unas expectativas, especialmente de la Calidad del Producto y si está cumple sus exigencias y cubre sus expectativas, el cliente quedara satisfecho, repitiendo la compra del producto y fidelizando al cliente. Esta sería la pauta de comportamiento general a día de hoy de los clientes de la D.O. 2) Tanto la Imagen como la Calidad del Servicio deben fortalecerse. El hecho que el Valor del Servicio no tenga una relación directa, es porque la clientela considera que los precios en relación con la calidad del producto son adecuados, y fundamentan los procesos de decisión en aspectos referentes a la Calidad. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 37 1. Las posibles recomendaciones o pautas de trabajo a seguir, por el Consejo Regulador deben de estar encaminadas a mejorar y fortalecer la Calidad del Servicio y la Imagen. Al no ser una empresa como tal un Consejo Regulador, sino un conglomerado de Bodegas, ambas variables están muy relacionadas en incluso se solapan, por tanto su fortalecimiento y mejora irán de la mano. Las medidas siguientes se cree podrían ser de utilidad para lograr los objetivos antes mencionados: - Apertura a nuevos mercados emergentes, especialmente aquellos que no tiene cultura vinícola propia. Exportaciones a países como China, Japón etc… - Conseguir presencia importante en tiendas especializadas de todo el mundo. - Promover la notoriedad en revistas del Sector (sea críticas de los productos, publicidad, reportajes de las bodegas). - Fortalecer presencia en stands durante concursos de cata, ferias. - Potenciar el turismo vinícola, visitas organizadas con cata, alentando esto con promociones y descuentos. - Dar a conocer las funciones y el trabajo de la propia D.O realizado por su Consejo Regulador, como se ha destacado antes, los clientes no perciben la Calidad de Servicio, por ello sería interesante lograr la difusión de todo lo que conlleva la D.O y que esto llegue al cliente, ya que no sirve de nada un buen trabajo como organización, como el que se está llevando ahora por ejemplo con el Festival de Música Somontano, los cursos, si a los clientes no lo tienen en cuenta. - Todo que englobe medidas de fortalecimiento de la Imagen, campañas de publicidad más intensas, orientadas con técnicas de Branding (Buscando fortalecer la marca). - Crear un apartado en la web de cara a los clientes, en los que mediante algún proceso de Fidelización puedan acceder a ofertas atractiva para ellos, y al mismo tiempo de rentabilidad a la D.O. - Intentar acaparar más cuota de mercado, en el canal HORECA (hoteles, restaurantes, cafeterías) Estudiando la realización de ofertas, en el precio de venta, por ejemplo, a restaurantes exclusivos, ya que el hecho que se consuman en esos círculos confieren una Imagen de nivel y exclusividad al vino. Más ahora, por ejemplo, con la nueva costumbre que se ha introducido, de si no se ha acabado en el restaurante poder llevar la botella a casa, pero siempre controlando que a cambio, el precio de venta en el restaurante este limitado, para facilitar su venta y consumo. Análisis de Ecuaciones Estructurales para el Índice Europeo de Satisfacción del Cliente con el Método de Mínimos Cuadrados Parciales aplicado al caso D.O Somontano 38 1. Si se lograse esta mejora en cuanto a la Imagen, sería clave a la hora de conseguir la satisfacción y la Fidelización de manera directa, sin tener que pasar por todas las variables que hay ahora, ya que esto mirándolo desde otra óptica, implica que tanto la Calidad de Producto, la de Servicio, y el Valor del servicio, van implícitos en la Imagen de marca, y para los clientes estos aspectos estarían asociados a la Imagen de la D.O, lo cual es un objetivo por el que trabajar sin ninguna duda. Todo esto sin perder la situación actual en cuanto a la Calidad del Producto, Expectativas y Satisfacción. Cambiando de tema, y hablando acerca de las posibles aplicaciones futuras de este proyecto y su continuidad. Se consideran interesantes las siguientes ideas: - - Integración de la herramienta en los procesos de decisión del Consejo regulador a modo de “termómetro” de la realidad de sus clientes. Repitiendo periódicamente el estudio, podría verse el efecto de las medidas tomadas. La inclusión en la web de esta encuesta para clientes-socios facilitaría la realización e incrementaría el número de la muestra. - Realizar esta encuesta tanto a otras D.O de Aragón, para ver las distintas visiones que tienen los clientes de cada una de ellas y poder contrastarlas. - Realizar el estudio a nivel nacional, ya que en casos como Rioja o Ribera del Duero sería muy interesante conocer cómo ven los clientes a unas D.O con tanto prestigio y fama durante años, también sería una manera de poder tomar referencias entre las D.O de cómo es su situación respecto a las demás. Conclusión Personal. De manera breve, expondré mi opinión personal de la realización de este proyecto, la principal dificultad ha sido la falta de información acerca de estos métodos en el aspecto de estudios prácticos, hay mucha información teórica, pero no es fácil encontrar ejemplos de interpretación de estudios, especialmente en castellano. Por otro lado he encontrado muy interesante el trabajo con SPSS y especialmente con el Smart-PLS era la primera vez que se utilizaba en este departamento, este software y ha sido interesante aprender a manejarlo en profundidad. Me ha servido para valorar, de cómo de algo tan trivial, como puede parecer una encuesta de este tipo, la cantidad de trabajo que conlleva el poder llegar a unos resultados y conclusiones interesantes a partir de su estudio. En el plano personal me quedo con la experiencia de trabajar con profesores como Jesús Pastor, Luis Navarro o Salvador Nevot, que me ha permitido conocerlos de una manera diferente a como se realiza durante la carrera, en un ambiente más personal y ha sido realmente gratificante y enriquecedor poder compartir horas, debatiendo y aprendiendo de ellos.