La influencia de las TIC del minorista sobre la satisfacción del cliente en la recuperación del servicio

LA INFLUENCIA DE LAS TIC DEL MINORISTA SOBRE LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE EN LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO Fayos Gardó, Teresa; Ruíz Molina, Eugenia; Moliner Velázquez, Beatriz Universidad de Valencia RESUMEN En el contexto de consumidores minoristas que experimentaron un fallo en el servicio recibido, utilizamos un modelo de ecuaciones estructurales y el análisis multigrupo para testar en primer lugar, los efectos de las atribuciones y esfuerzos de recuperación sobre la satisfacción y su posterior efecto sobre el boca-oído convencional y online, y en segundo lugar, el efecto moderador de las tecnologías de información y comunicación entre los esfuerzos de recuperación y la satisfacción. Los resultados confirman los efectos de las atribuciones y de los esfuerzos de recuperación sobre la satisfacción, así como el impacto sobre el bocaoído, y el papel moderador de las TIC en la relación esfuerzos de recuperaciónsatisfacción con la recuperación. Después de la discusión se proponen implicaciones y futuras líneas de investigación. Palabras clave: Recuperación del servicio, comercio minorista, atribuciones causales, TIC, bocaoído, satisfacción del consumidor. ABSTRACT Within the context of retail customers who experienced service failure, SEM and multigroup analysis are used to test, first, the direct effects of causal attributions and recovery efforts on satisfaction, and its ultimate effect on online and conventional word-of-mouth. Our second aim is to test the moderating role of TIC on the relationship between retailer’s efforts and satisfaction with the service recovery. Results confirm effects of attributions and efforts on satisfaction, the impact of satisfaction on WOM, and the moderating influence of TICs in the relation recovery efforts and satisfaction. Discussion, implications and further research lines are proposed. Keywords: Service recovery, retailer, causal attributions, ITC, WOM, consumer satisfaction. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1341 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS PONENCIAS Dist 1. Introducción En las últimas décadas, la literatura sobre Marketing ha destacado la importancia que tiene fortalecer las relaciones entre las empresas y sus clientes. En el contexto actual en el que los consumidores son cada vez más exigentes y menos fieles, los clientes que mantienen relaciones duraderas con su proveedor de servicio representan un activo valioso ya que compran con más frecuencia y gastan más en cada visita (DeWulf et al., 2001), están dispuestos a pagar mayor precio (Palmatier et al., 2007), y cuestan menos a la empresa (Rigby et al., 2002). Sin embargo, en el proceso de prestación del servicio las empresas no son capaces de eliminar todos los fallos, incluso aunque tengan una clara orientación al cliente y ofrezcan altos niveles de excelencia (Del Rio et al., 2009), por lo que cuando el cliente percibe algún fallo se genera un nivel de insatisfacción que puede favorecer el cambio de proveedor, el boca-oído negativo o cualquier forma de queja (Crié, 2003). Por tanto, recuperar al cliente es crucial para evitar estas consecuencias negativas. La literatura sobre la recuperación del servicio es extensa y su interés continúa siendo de gran importancia tanto para académicos como gestores. Kunz y Hogreve (2011) confirman esta tendencia argumentando que, no sólo la diferenciación de los servicios a través de estrategias eficaces de recuperación es necesaria para alcanzar una ventaja competitiva, sino que las nuevas formas de entrega del servicio exigen también nuevas estrategias de recuperación del cliente. La investigación sobre la recuperación del servicio ha considerado la teoría de la justicia como su principal marco teórico (p.e. Smith y Bolton, 1998; Smith et al., 1999; Roschk et al., 2013; Choi y Choi, 2014) prestando escasa atención a las atribuciones causales en sus tres dimensiones como antecedente de la satisfacción con la recuperación; Es más, en general, este antecedente ha sido investigado sin considerar de forma simultanea las atribuciones origen, control y estabilidad. Así, para el contexto minorista que nos ocupa, consideramos que las atribuciones que los consumidores realizan sobre las causas del fallo en el servicio (Maxham y Netemeyer, 2002) y los esfuerzos y estrategias de recuperación de las empresas (Cambra et al., 2011) pueden ser antecedentes de la satisfacción del consumidor con la recuperación del servicio y deberían por tanto ser estudiadas. Por otra parte, la satisfacción con la recuperación del servicio tiene un impacto positivo en la lealtad (Cambra et al., 2013), y en el boca-oído (Kau y Loh, 2006), tanto convencional o personal, como online (Chan y Ngai, 2011). Por lo tanto, estudiando estas relaciones esperamos obtener conocimiento sobre, en primer lugar, que dimensión de las atribuciones causales tiene mayor influencia en la satisfacción con la recuperación del servicio y como los esfuerzos de recuperación del servicio influyen en dicha satisfacción, y en segundo lugar, que comportamiento boca-oído, convencional o electrónico, depende en mayor medida de la satisfacción con la recuperación. Por último, la literatura ha recogido distintas variables moderadoras en el proceso de recuperación del servicio, como por ejemplo el tipo de servicio (p.e. Lii et al., 2013; Singh y Crisafulli, 2016), la edad (p.e. Roschk et al., 2013), la estabilidad y las atribuciones de control (p.e. Nikbin et al. 2013), la gravedad del fallo (p.e. Balaji y Sarkar, 2013), el género (p.e. Cambra et al., 2013), el tipo de compensación (p.e. Bradley y Sparks 2012), o el grado de implicación del consumidor (p.e. Cambra et al., 2015). Sin embargo, algunas variables relacionadas con la percepción del consumidor del uso de las TIC han sido menos estudiadas y necesitan investigación adicional. Por tanto, el objetivo de este trabajo es analizar la satisfacción del consumidor con la recuperación del servicio en el contexto minorista testando, en primer lugar la cadena de relaciones: “atribuciones causales (en sus dimensiones de origen, estabilidad y control) y esfuerzos de recuperación → satisfacción con la recuperación del servicio → intención de bocaoído convencional y online”, y en segundo lugar el efecto moderador de las TIC en la relación existente entre los esfuerzos de recuperación y la satisfacción con la recuperación. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1342 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS 2. Propuesta del modelo y formulación de hipótesis 2.1. Satisfacción con la recuperación del servicio La “recuperación del servicio” se define como el conjunto de acciones que una empresa realiza para responder al fallo de un servicio (Grönroos, 1988). Existen numerosas evidencias empíricas del efecto que tiene una recuperación exitosa en la satisfacción del cliente (p.e. Smith et al., 1999), en la conducta de boca-oreja (p.e. Susskind, 2002), en la lealtad (p.e. Maxham y Netemeyer, 2002) y en la rentabilidad (p.e. Rust et al., 2004). A pesar de estas consecuencias beneficiosas para la empresa, estudios recientes revelan que las estrategias de recuperación son todavía inefectivas debido a los altos índices de insatisfacción que existen con la solución de quejas y la ausencia de procesos de tratamiento de quejas en muchas empresas (Michel et al., 2009). Por lo tanto, analizaremos en primer lugar los antecedentes de la satisfacción con la recuperación del servicio, después las consecuencias tanto del boca-oído convencional como el on-line, y finalmente el efecto moderador de las TIC en la relación entre los esfuerzos de recuperación del servicio y la satisfacción del consumidor con dicha recuperación. 2.2. Antecedentes de la satisfacción con la recuperación del servicio Entre los antecedentes con la satisfacción del consumidor con la recuperación del servicio la literatura ha subrayado la importancia de las atribuciones causales y los esfuerzos de recuperación. Respecto a las primeras y de acuerdo con la teoría de las atribuciones, los consumidores intentan identificar las causas del resultado de la experiencia de compra (Weiner, 2000), analizando las razones del éxito o del fallo de su experiencia de acuerdo con tres criterios: origen, estabilidad y control (Folkes et al., 1987). En primer lugar, en cuanto al origen distinguimos entre casusas internas, externas y situacionales. Los consumidores perciben las causas como internas cuando asumen que ellos han causado el problema (Heidenreich et al., 2015), como externas si atribuyen el problema al prestador del servicio y situacionales si son responsabilidad a factores del entorno o a terceras partes. Las atribuciones externas son usuales ya que los consumidores suelen percibir que los fallos son responsabilidad de la empresa (Smith et al., 1999; Hess et al., 2003), y su elevado impacto en la satisfacción del consumidor ha sido subrayado (Maxham y Netemeyer, 2002), confirmando la evidencia empírica su influencia directa sobre la insatisfacción en el servicio (p.e. Moliner et al., 2009). En segundo lugar, las atribuciones estables se refieren a la valoración de la probabilidad de que la causa del problema se produzca de nuevo. Las causas pueden ser estables/permanentes o inestables/temporales. La causa del fallo es estable o permanente cuando los individuos perciben que volverá a suceder en el futuro, mientras que son inestables o temporales si son un caso aislado. Estudios previos relacionan las atribuciones estables con la satisfacción concluyendo que la percepción de causas estables tiene efectos negativos sobre la satisfacción del consumidor (p.e. Smith y Bolton, 1998) y una influencia directa en el nivel de insatisfacción (Moliner et al. 2009, 2010). De forma similar, Casado y Mas (2002) indican que la satisfacción es menor cuando los consumidores perciben que el problema sucede repetidamente. Finalmente, las atribuciones controlables tienen lugar cuando los individuos analizan si la parte responsable del fallo del servicio tiene control sobre las causas, es decir, si se puede prevenir el problema. Una situación puede ser controlable o evitable si los consumidores piensan que la parte responsable del problema puede intervenir para evitarlas, mientras que un fallo incontrolable o inevitable sucede cuando consideran que la persona responsable no puede actuar evitándolo. Existen evidencias empíricas del impacto negativo del control de las atribuciones sobre la satisfacción, por ejemplo Choi y Mattila (2008) encontraron que los consumidores perciben que cuando la empresa no hace nada para resolver el problema pero tiene la capacidad de hacerlo, están menos satisfechos que cuando se desconoce si la empresa tiene control sobre la situación. De forma similar Magnini et al. (2007) indican que la satisfacción es mayor cuando el consumidor percibe que la empresa tiene poco control sobre la causa del problema. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1343 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Por tanto, de acuerdo con estas atribuciones, cuando los consumidores perciben que el prestador del servicio es el responsable del fallo, que el problema puede suceder de nuevo y cuando la empresa podría haberlo evitado, se sentirán más insatisfechos y desarrollaran actitudes desfavorables hacia la empresa (Folkes, 1984; Gooding y Kinicki, 1995). Asumimos por tanto que en el sector minorista, cuanto más atribuya el consumidor el fallo al prestador del servicio en la tienda (atribuciones externas), menos satisfecho estará. De forma similar, cuando considere que las causas son temporales (atribuciones inestables) y poco controlables (atribuciones incontrolables), mayor será su satisfacción. Por lo tanto proponemos las siguientes hipótesis, representadas en la Figura 1: H1a) Las atribuciones externas afectan negativamente a la satisfacción con la recuperación del servicio. H1b) Las atribuciones inestables influyen de forma positiva a la satisfacción con la recuperación del servicio. H1c) Las atribuciones incontrolables influyen de forma positiva en la satisfacción con la recuperación del servicio Las recientes conceptualizaciones de la recuperación del servicio indican la importancia de tres elementos en el proceso de recuperación: consumidor, proceso y empleados (Edvardsson et al., 2011), tal y como se refleja en la definición de recuperación del servicio de Michel et al. (2009: 267) “acciones integradores que una empresa realiza para reestablecer la satisfacción y lealtad de un consumidor después de un fallo en el servicio (recuperación del consumidor), para asegurar que los fallos motiven la mejora del proceso (recuperación del proceso) y para entrenar y recompensar a los empleados en este objetivo (recuperación del empleado)”. Existe consenso en la literatura del mayor impacto de una recuperación exitosa sobre la satisfacción y lealtad del consumidor (Zeithaml et al., 1996; Maxham y Netemeyer, 2002). Cuando sucede un fallo y la empresa actúa para recuperar el servicio, los consumidores no solo evalúan la solución o resultado, sino también el proceso de recuperación (Tax et al., 1998). Así, la recuperación del servicio tiene dos dimensiones, resultado y proceso (Duffy et al., 2006). En la estrategia de recuperación de la empresa las principales acciones incluyen disculpa, compensación, rapidez de respuesta (p.e. Gelbrich y Roschk, 2011; Mostafa et al., 2014), facilitación, explicación, cortesía, resolución del problema, esfuerzo y seguimiento (Mostafa et al., 2014). Santos et al. (2013) resumen las prácticas de recuperación en tres factores: respuesta rápida, resultado justo y apoyo del empleado. Los esfuerzos en la recuperación del servicio pueden definirse como la percepción que tiene el consumidor de la energía y recursos que la empresa dedica a resolver el problema (De Matos et al. 2007; Huang 2008). Los consumidores pueden tener distintos niveles de tolerancia en su percepción del esfuerzo de recuperación (Baksi, 2014), siendo considerados como un antecedente clave sobre la satisfacción con la recuperación (Huang, 2008; Ha y Jang, 2009; Cambra et al., 2011). Existe evidencia de que la satisfacción del consumidor aumenta cuando percibe que la empresa está realizando un esfuerzo para recuperar un fallo en el servicio (p.e. Gruber et al., 2009; Cambra et al., 2013; Balaji y Sarkar ,2013), incluso aunque la solución o el resultado final no sea satisfactorio (p.e. Bandhari et al., 2007). Por tanto: H2: La percepción del consumidor de los esfuerzos de recuperación del servicio influye de forma positiva sobre la satisfacción con la recuperación. 2.3. Consecuencias de la satisfacción con la recuperación del servicio Investigaciones previas han confirmado la relación entre la satisfacción y la recuperación del servicio y la lealtad (p.e. Nikbin et al,. 2013). Sin embargo, no se había prestado demasiada atención a una de las más reconocidas dimensiones de la lealtad, el boca-oído (Carl, 2006) hasta recientemente (WOMMA, 2017). En general el boca-oído se ha definido como una comunicación interpersonal entre consumidores respecto a un producto, servicio o empresa, siendo el emisor de la información un individuo independiente (Harrison-Walker, 2001; Litvin XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1344 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS et al., 2008) de forma que la información transmitida parece más real y creíble y tiene mayor efecto, que la publicidad o promoción, sobre las decisiones de otros consumidores (Sen, 2008). El desarrollo tecnológico ha permitido el desarrollo de la versión virtual del boca-oído (i.e. boca-oído electrónico, online boca-oído, e-boca-oído) que ha sido definido como “todas aquellas comunicaciones informales dirigidas a consumidores, a través de tecnologías basadas en internet, relacionadas con el uso o características de bienes y servicios específicos o las empresas vendedoras de los mismos” (Litvin et al., 2008: 461). Aunque algunos estudios argumentan que este tipo de comunicación tiene menor impacto que el boca-oído convencional (p.e. Sen y Lerman, 2007), el boca-oído electrónico es cada vez más importante tanto para investigadores como para profesionales (Lee y Koo, 2012; WOMMA, 2017). A través del uso de internet como canal de comunicación boca-oído, los individuos pueden compartir información de tres modos: uno-a-uno (correo electrónico o mensajería), uno-a-muchos (sitios web) y muchos-a-muchos (blogs, redes sociales, etc.) (Chan y Ngai, 2011). La velocidad, la ausencia de la presión del cara a cara y la posibilidad para las empresas de interactuar con los consumidores son características importantes del boca-oído online (Serra y Salvi, 2014). Adicionalmente, el boca-oído ha sido identificado tanto como antecedente como una consecuencia de la evaluación del consumidor (Godes y Mayzlin, 2004). Existe soporte empírico del efecto de la satisfacción con la recuperación del servicio sobre las intenciones de generar boca-oído positivo (p.e. Maxham y Netemeyer, 2002, Farquhar y Panther, 2007, Singh y Crisafulli, 2016, y Kau y Loh, 2006) consideran que es posible incrementar la confianza y el boca-oído mejorando la satisfacción con la recuperación del servicio. Komunda y Osarenkhoe (2012) afirman que la satisfacción con el tratamiento de la queja está directamente relacionado con el boca-oído positivo, mientras que Chaparro et al. (2015) indican que la satisfacción con la recuperación del servicio predice positivamente el boca-oído a través de la satisfacción acumulada. Es más, es menos probable que los consumidores satisfechos con la recuperación realicen comentarios boca-oído negativos (p.e. Balaji y Sarkar, 2013). Por tanto, esperamos que la satisfacción con la recuperación del servicio tenga un impacto positivo tanto en el boca-oído convencional como en el electrónico: H3: La satisfacción con la recuperación del servicio influye positivamente en el H3a) boca-oído convencional y en el H3b) e-boca-oído. Por último, asumimos la existencia de una relación entre el boca-oído convencional y el electrónico, a pesar que Moliner et al. (2015) indican que hasta ahora apenas ha sido estudiada dicha relación. El crecimiento en el uso de las TIC ha introducido cambios importantes en las situaciones de compra (Varadarajan y Yadav, 2002) y compartir opiniones sobre las experiencias de compra a través de internet es ahora una práctica habitual. Como la satisfacción con la resolución del problema incrementa la intención a recomendar (p.e. Kau y Loh, 2006; Komunda y Osarenkhoe, 2012) y como los consumidores pueden a través de las redes sociales contar sus experiencias sobre productos y servicios (Schindler y Bickart, 2003), asumimos que si un consumidor recomienda de forma positiva “off-line”, es seguro que también lo hará electrónicamente cuando tenga la oportunidad, por lo que proponemos: H4: El boca-oído convencional influye positivamente en el e-boca-oído. 2.4. Papel moderador de las tecnologías de información y comunicación (TIC) en la satisfacción con la recuperación del servicio Ryssel et al. (2004: 198) definen las TIC como “cualquier tipo de tecnología utilizada para crear capturar, manipular, comunicar, intercambiar, presentar y usar la información de distintas formas”. Las TIC son importantes facilitadores de una comunicación efectiva (Tronvoll, 2007), y juegan un papel primordial en la prestación del servicio facilitando la comunicación, almacenaje y procesamiento de la información (Rust y Miu, 2006). Distintos autores han subrayado la habilidad de la tecnología para recuperar un fallo del servicio y deleitar a los consumidores (p.e. Bitner et al., 2000). La tecnología permite interactuar con otros XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1345 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS consumidores (Meuter et al., 2005), y aprender como ellos han resuelto fallos anteriores (Heidenreich et al., 2015). Adicionalmente, los consumidores que habitualmente interactúan online, son más tolerantes a niveles más bajos de recuperación (Harris et al. 2006) y pueden estar más dispuestos a participar activamente en la búsqueda de soluciones (Heidenreich et al., 2015) o incluso en resolver ellos mismos el problema (Harris et al., 2006), lo que puede llevar a una mayor satisfacción según Dong et al. (2008). Algunos estudios en el contexto de los servicios sugieren que la percepción del consumidor sobre el uso de las TIC por el suministrador del servicio afecta positivamente a la satisfacción (p.e. Kim y Qu, 2014; Moliner et al., 2015), mientras otros evidencian que una menor satisfacción con el prestador del servicio es debida en parte al trato impersonal y a la falta de señales sociales (p.e. Bennington et al., 2000). Así, la relevancia de los factores sociales sobre la satisfacción del consumidor parece depender del tipo de servicio y exige diferentes estilos de comunicación (Schumann et al., 2012). De hecho, se ha señalado que la tecnología y el servicio personal ofrece a los consumidores diferentes beneficios, por lo que las organizaciones necesitan ambas capacidades (Berry y Berry, 2016). Dado que los servicios cuyos procesos están basados en TIC pueden implicar que el consumidor perciba una mayor calidad de servicio (Ghosh et al., 2004), consideramos que en el contexto de nuestro estudio las TIC tendrán un efecto moderador en la relación entre los esfuerzos de recuperación del servicio y la satisfacción con dicha recuperación. Como las TIC permiten una más eficiente gestión de los procesos y de los flujos de información, si los consumidores perciben que la tienda utiliza las TIC de forma intensiva, puede que valoren más positivamente los esfuerzos por recuperación del servicio. Específicamente se asume que la influencia de los esfuerzos por recuperar el servicio que realiza el minorista sobre la satisfacción del consumidor con la recuperación será mayor cuando los consumidores perciben un uso elevado de las TIC por el minorista. Por lo tanto, proponemos la siguiente hipótesis (Figura 1): H5: El impacto de los esfuerzos por recuperar el servicio sobre la satisfacción con la recuperación es mayor en los consumidores que perciben un mayor uso de las TIC por los minoristas que en aquellos que perciben un uso menor. FIGURA 1 Propuesta de modelo 3. Estudio empírico 3.1. Metodología El estudio de la recuperación del servicio minorista se ha realizado en el contexto de experiencias de compra y/o consumo que incluyen esfuerzos de recuperación del servicio por H4 Atribuciones externas Atribuciones inestables Atribuciones incontrolables Uncontrollable attributions Satisfacción con la recuperación del servicio Percepción de uso tecnologías de información y comunicación Boca-oído convencional convencional Efecto directo Efecto moderador H1a Esfuerzos de recuperación del servicio H1b H1c H2 H3a H3b H5 e-Boca-oído ATRIBUCIONES XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1346 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS parte de minoristas. El método aplicado para la recogida de información ha sido la técnica retrospectiva del recuerdo, de tal forma que el individuo ha tenido que recordar una situación insatisfactoria en cualquier tienda donde haya habido actuación por parte del empleado para solucionar el problema. Las escalas han sido seleccionadas de la literatura más relevante y se han adaptado a nuestro contexto de estudio empleando un formato de tipo Likert de 5 puntos. El cuestionario se sometió a una prueba piloto para verificar su funcionamiento. La escala para las atribuciones externas (2 items) se adaptó de Maxham y Netemeyer (2002), las de atribuciones inestables e incontrolables de Wirtz y Mattila (2004), la de esfuerzos de recuperación del servicio (4 items) se basó en Bradley y Sparks (2012), la satisfacción con la recuperación del servicio se mide con 3 items de Goodwin y Roos (1992), y las escalas de boca-oído convencional y on-line (3 items en cada una) se adaptaron de Maxham y Netemeyer (2002), Zeithaml et al. (1996), Blodgett et al. (1997) y De Matos et al. (2009). Por último, la escala para medir el uso percibido de la ICT del minorista (4 items) se adaptó de Wu et al. (2006). El trabajo de campo se ha desarrollado en diferentes ubicaciones comerciales de una ciudad española que han facilitado la localización y disponibilidad de consumidores. Mediante un muestreo aleatorio, se ha obtenido una muestra de 304 sujetos, cuyas características sociodemográficas y relacionadas con la experiencia de compra se muestran en las tablas 1 y 2. TABLA 1. Perfil de la muestra (en %) Género Edad Ocupación Estudios Ingresos (€) Hombres 31,6 ≤ 20 6,6 Trabajando 44,1 Primarios 22 ≤ 1000 35,7 Mujeres 68,4 21-30 15,5 Estudiando 7,9 Bachiller 20,4 1000-2000 43,5 31-40 19,1 Trabajando y estudiando 4,9 Formación profesional 19,4 2000-3000 18 41-50 27,6 3000-4000 1,8 51-60 16,4 En paro 18,1 Diplomatura 13,8 > 4000 1 61-70 10,5 Jubilado/a 15,5 Licenciatura 24,4 > 70 4,3 Amo/a de casa 19,5 TABLA 2 Características de la experiencia de compra (en %). Motivos del problema Tipo de tienda Tiempo transcurrido Producto en mal estado, caducado o roto 37,5 Alimentación 22,4 Menos de 1 mes 13,8 Producto de mala calidad 21,1 Textil 26,6 1-3 meses 17,1 No se cumplen las características contratadas 30,3 Equipamiento doméstico 22 3-6 meses 18,4 Servicio lento 1,6 6 meses-1 año 16,8 Atención inapropiada del empleado 2,6 Multiproducto 21,4 Más de 1 año 33,9 Error en la factura 4,9 Otras tiendas 7,6 Otros 2 Con los datos obtenidos, se realizó un análisis de componentes principales para agrupar los items en factores, y posteriormente para confirmar la validez del modelo propuesto se realizó un análisis de covarianza y se estimó el modelo de ecuaciones estructurales siguiendo el proceso en dos pasos sugerido por Anderson y Gerbing (1988). El proceso incluyó en primer lugar analizar la calidad del modelo de medida a través de un análisis factorial confirmatorio, y en segundo lugar, la estimación del modelo causal que permite testar las relaciones de las hipótesis planteadas (Figura 1). Como análisis preliminar se realiza un análisis de componentes principales (ACP) con rotación Varimax rotación para las atribuciones, esfuerzos de recuperación, satisfacción con la recuperación del servicio y boca-oído convencional y electrónico, así como también para la percepción de uso de las TIC del minorista como variable moderadora, para obtener la estructura de relaciones entre las variables de las diferentes escalas. Después de esta fase XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1347 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS exploratoria se sometió a los resultados del ACP a un análisis factorial confirmatorio, que como se comprueba en la Tabla 3 indican un ajuste aceptable del modelo. TABLA 3 Resultados del análisis factorial confirmatorio Constructo Item factores de carga estand. (error) t Cronbach α Fiabilidad compuesta Varianza media extraída F1. Atribuciones externas EA1 0.885 - 0.940 0.943 0.892 EA2 1.000 (0.083) 13.958* F2. Atribuciones inestables UnstA1 1.000 - - - - F3. Atribuciones incontrolables UncA1 1.000 - - - - F4. Esfuerzos de recuperación del servicio SRE1 0.804 - 0.812 0.827 0.549 SRE2 0.861 (0.057) 16.616* SRE3 0.620 (0.071) 9.136* SRE4 0.652 (0.066) 10.290* F5. Satisfacción con la recuperación del servicio S1 0.947 - 0.967 0.969 0.913 S2 0.963 (0.020) 50.974* S3 0.957 (0.022) 40.759* F6. Boca-oído convencional CWOM1 0.949 - 0.979 0.979 0.940 CWOM2 0.984 (0.016) 63.327* CWOM3 0.975 (0.016) 59.678* F7. e-boca-oído OWOM1 0.699 - 0.949 0.877 0.708 OWOM2 0.984 (0.118) 9.763* OWOM3 0.816 (0.113) 9.912* F8. Percepción de uso de las TIC ICT1 0.913 - 0.921 0.926 0.760 ICT2 0.938 (0.026) 39.780* ICT3 0.924 (0.031) 31.375* ICT4 0.689 (0.050) 15.004* Chi-square Satorra-Bentler: 287.58; Grados de libertad: 161; CFI: 0.977; IFI: 0.977; Bentler-Bonett NNFI: 0.970; RMSEA: 0.049. * Significativo, p < 0.05 Los resultados recogidos en la Tabla 3, muestran que tanto los coeficientes fiabilidad compuesta como el alfa de Cronbach están por encima del valor de 0.8 recomendado para todos los constructos, la varianza extraída por encima del 50% y los factores de carga estandarizada son significativos para todos los ítems, lo que nos permite confirmar la validez convergente del modelo propuesto. Se han calculado las correlaciones entre los constructos con el objetivo de comprobar la validez discriminante (Tabla 4). Se ha calculado también el intervalo de confianza descrito por Anderson y Gerbing (1988) para las correlaciones entre los pares de constructos. Este test requiere el cálculo de un intervalo de confianza de + / - dos errores estándar para la correlación entre dos constructos y determinar si dicho intervalo incluye el valor 1. En este caso, como ninguno de los intervalos incluye la unidad podemos confirmar la validez discriminante. TABLA 4 Medias, desviaciones standard, correlaciones entre constructos e intervalos de confianza Constructo Media Desv. est. Correlaciones F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F1. Atribuciones externas 3.290 1.430 -0.006 (-0.18, 0.17) -0.190 (-0.36, -0.02) -0.143 (-0.30, 0.02) -0.348 (-0.56, -0.14) -0.413 (-0.61, -0.21) -0.175 (-0.29, -0.06) -0.246 (-0.40, -0.09) F2. Atribuciones inestables 3.036 1.238 0.241 (0.06, 0.42) 0.365 (0.19, 0.54) 0.493 (0.29, 0.70) 0.352 (0.17, 0.54) -0.068 (-0.17, 0.04) 0.257 (0.10, 0.42) F3. Atribuciones incontrolables 2.613 1.153 0.139 (-0.02, 0.30) 0.348 (0.14, 0.52) 0.217 (0.04, 0.39) -0.059 (-0.15, 0.03) 0.217 (0.09, 0.35) F4. Esfuerzos de recuperación serv. 2.490 1.142 0.606 (0.43, 0.78) 0.540 (0.38, 0.70) 0.225 (0.13, 0.32) 0.413 (0.27, 0.55) F5. Satisfacción con recuperación del servicio 3.242 1.358 0.735 (0.55, 0.92) 0.187 (0.09, 0.28) 0.521 (0.35, 0.69) XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1348 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS F6. Boca-oído convencional 2.736 1.284 0.323 (0.22, 0.43) 0.559 (0.42, 0.70) F7. e-boca-oído 2.909 1.322 0.279 (0.19, 0.37) F8. Percepción de uso de las TIC 2.733 1.070 Finalmente, para testar las relaciones de las hipótesis entre constructos y el papel moderador del uso de las TIC por parte del minorista en la relación entre los esfuerzos de recuperación del servicio y la satisfacción del consumidor se estimó un modelo de ecuaciones estructurales. 3.2. Resultados Los resultados de la estimación del modelo de ecuaciones estructurales recogido en la Figura 1 se recogen en la Tabla 5. Con respecto a los antecedentes de la satisfacción, las atribuciones inestables e incontrolables influyen positiva y significativamente sobre la satisfacción del consumidor con la recuperación del servicio, sin embargo las atribuciones externas tienen una influencia negativa en dicha satisfacción, por lo que se confirman H1a, H1b y H1c. Los esfuerzos de recuperación influyen de forma positiva y significativa en la satisfacción con la recuperación del servicio, lo que verifica la H2. Las atribuciones inestables son el primer determinante de la satisfacción (0.609), seguidas del esfuerzo por recuperar (0.391), las atribuciones incontrolables (0.373) y las externas (-0.319). Los resultados en las relaciones de la satisfacción con el boca-oreja, muestran que la satisfacción tiene una influencia positiva significativa en el boca-oído convencional (0,711) mientras que el efecto sobre el e-boca-oído no es significativo. Por tanto, solo se confirma la H3a. Finalmente, el efecto del boca-oído convencional sobre el electrónico es positivo y significativo (0,388), confirmando H4. El ajuste global del modelo es aceptable al estar los índices alrededor del valor recomendado de 0.9 y el RMSEA por debajo del 0.08. TABLA 5 Resultados del modelo de ecuaciones estructurales Relación Standardized parameter Stand. error T Hipótesis Atribuciones externas → Satisfacción con recuperación ser. -0.319 0.048 -6.630* H1a confirmada Atribuciones inestables → Satisfacción con recuperación ser. 0.609 0.033 31.688* H1b confirmada Atribuciones incontrolables → Satisfacción con recuperación ser. 0.373 0.185 4.097* H1c confirmada Esfuerzos de recuperación del servicio → Satisfacción con recuperación serv. 0.391 0.066 6.839* H2 confirmada Satisfacción con recuperación serv. → boca oído convencional 0.711 0.038 18.014* H3a confirmada Satisfacción con recuperación serv. → e-boca-oído -0.098 0.043 -1.198 H3b no confirmada Boca-oído convencional → e-boca-oído 0.388 0.052 4.100* H4 confirmada Chi-square Satorra-Bentler: 199.84; Degrees of freedom: 120; CFI: 0.975; IFI: 0.975; Bentler-Bonett NNFI: 0.969; RMSEA: 0.057; * Significant, p < 0.05 De acuerdo con la hipótesis H5 esperábamos encontrar diferencias en la relación entre los esfuerzos de recuperación del servicio y la satisfacción del consumidor en función de su percepción del uso de las TIC por parte del minorista. Para comprobar el efecto moderador de esta variable se realizó un análisis multigrupo, definiéndose dos grupos considerando el valor medio como referencia (i.e. más bajo que la mediana y más alto que la mediana, excluyendo los valores que coincidieron con la mediana). Los resultados se recogen en la Tabla 6. TABLA 6 Resultados del análisis multigrupo Variables moderadoras y estadísticos de ajuste Coef. Chi2 p value Baja percepción uso TIC (N=162) Alta percepción uso TIC (N=111) Chi-square Satorra-Bentler: 288.34; Grados de libertad: 195; CFI: 0.964; IFI: 0.964; Bentler-Bonett NNFI: 0.955; RMSEA: 0.043 0.343 0.379 6.571 0.010 XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 1349 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS