1leslier maureen valenzuela fernández



Descargar 118.48 Kb.
Fecha de conversión14.02.2017
Tamaño118.48 Kb.
TÍTULO DEL PAPER

XXIV ENCUENTRO NACIONAL DE FACULTADES DE ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA


LA INFLUENCIA DE LA GESTIÓN ORIENTADA AL VALOR DEL CLIENTE Y EL ROL DE LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES (TICS) EN LA TOMA DE MEJORES DECISIONES ESTRATÉGICAS PARA EMPRESAS DEL SECTOR TURÍSTICO.

Autores:
1LESLIER MAUREEN VALENZUELA FERNÁNDEZ,

Universidad del Bío-Bío, Chile. Facultad de Ciencias Empresariales

Avenida Collao 1202, Casilla 5-C, Concepción, Chile.

e-mail: lvalenzu@ubiobio.cl Fono: (56) (41)2731765
2JESÚS GARCÍA DE MADARIAGA MIRANDA

Universidad Complutense de Madrid.

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Campus de Somosaguas; 28223 Pozuelo de Alarcón. Madrid, España

e-mail jesusmadariaga@ccee.ucm.es Fono: (34) (91) 3942532
3EDUARDO TORRES MORAGA

Universidad de Chile. Facultad de Economía y Negocios.

Av. Diagonal Paraguay 257, Santiago, Chile

e- mail: eduardot@unegocios.cl

Fono: (56 2) 9783366

* Agradecimientos a la Dirección de Investigación de la Universidad del Bío-Bío por el financiamiento otorgado para llevar a cabo esta investigación a través de Proyecto Regular 072316 4/R
RESUMEN

La globalización de los negocios y el entorno altamente competitivo, exigen que las compañías inviertan en tecnologías de la información y las comunicaciones (TICs) así como en sistemas de gestión de relaciones con clientes (Customer Relationship Management, CRM) para que las empresas puedan generar conocimiento. De esta manera, las empresas podrán desarrollar una oferta más flexible que satisfaga mejor las necesidades de sus clientes y les permita a su vez alcanzar mayores niveles de rentabilidad. Este trabajo realiza una revisión de la literatura acerca del rol de las TICs y CRM para optimizar el valor de las relaciones con su cartera de clientes. El estudio empírico se ha aplicado a las agencias de viajes en España, como sector clave de la industria turística. Los resultados muestran la existencia de una relación positiva y significativa entre la orientación al valor del cliente y la toma de mejores decisiones estratégicas de marketing.


PALABRAS CLAVE: Orientación al valor del cliente, TICs, CRM, decisiones estratégicas y sector turístico.
JEL: MARKETING Y NEGOCIOS INTERNACIONALES

1. INTRODUCCIÓN

Las empresas líderes han empezado a tomar conciencia de que en la globalización de la economía y de sus negocios son cada vez menos rentable las estrategias dirigidas a mercados masivos, siendo necesario gestionar las relaciones con sus clientes de forma individualizada. Por otra parte, los directivos comienzan a emplear nuevas herramientas y planteamientos que respondan a las necesidades cambiantes del entorno y de su cartera de clientes.

Este enfoque empresarial exige a su vez, un gran cambio en la filosofía de gestión estratégica, pasando de estrategias de marketing dirigidas a la transacción a estrategias de marketing orientadas a la relación y al valor del cliente. En efecto, los objetivos del marketing relacional apuntan a la identificación individualizada de cada cliente, la recolección de información sobre el mismo y la implantación de estrategias de marketing personalizadas en busca de mantener relaciones positivas y duraderas con el cliente que permitan la fidelización de éste como base para aumentar la rentabilidad del negocio de la empresa.

Bajo este escenario, muchas empresas comienzan a gestionar su cartera de clientes como un activo fundamental para lograr una ventaja competitiva sostenible en el tiempo, haciendo hincapié en que el verdadero negocio no está en la cantidad de clientes, sino en saber mantener y rentabilizar a los clientes que implican un mayor beneficio para la empresa.

En todo este proceso de cambios, las tecnologías de la información y de las comunicaciones (TICs)1 juegan un papel fundamental, ya que si bien no son las causantes de este proceso, sí lo están acelerando. La importancia de estos avances tecnológicos radica en su potencial para alterar las actividades económicas y sociales, concretamente las prácticas empresariales que están siendo modificadas para avanzar hacia una sociedad de la información y el conocimiento.

Acorde a la Comisión Europea (1994) el término sociedad de la información es usado para designar los cambios económicos y sociales que se están generando con la creciente utilización de las TICs. El concepto de sociedad del conocimiento implica que estos cambios responden no sólo a un mayor uso de la información y de sus tecnologías, sino más bien a la capacidad para generar, procesar y aplicar con eficacia la información. Debe entenderse que la mera acumulación de datos no proporciona la base para poder identificar una ventaja competitiva sustancial. Es necesario que esos datos se transformen en conocimientos, ya que es el conocimiento el factor clave para la creación de riqueza.

En este sentido, las TICs son una oportunidad real para que las empresas puedan enfrentar los desafíos del futuro, con una competencia creciente y con un mercado más exigente y cambiante. Estas tecnologías posibilitan a las empresas mantener un nivel de comunicación multi-canal con el cliente que les permita no sólo conocer sus necesidades y preferencias, sino que también, adaptarse a sus requerimientos en tiempos más cortos, mantener relaciones personalizadas, permanente, muchas veces a tiempo real y geográficamente dispersa o a escala mundial.

El uso de las TICs ayuda a las compañías diferenciarse por la inteligencia de sus procesos y por el valor de las relaciones con sus empleados, proveedores y especialmente, con sus clientes, a través del conocimiento de sus necesidades, comportamiento y rentabilidad. Durante los últimos años las TICs han jugado un rol clave para el desarrollo de una estrategia de gestión de relaciones con clientes (Customer Relationship Management, CRM).

Las tecnologías de la información (bases de datos, software de análisis, multimedia, etcétera.) y los desarrollos en inteligencia de negocios permiten que las organizaciones satisfagan de manera eficaz las necesidades de cada cliente.
____________________________________________________________________

1. Este término comprende el conjunto de tecnologías de la microelectrónica, informática y de las telecomunicaciones (Miner, 1998).

Por otra parte, la cantidad y calidad de los datos e información se tornan imprescindibles, pues son la base de la elaboración de los diagnósticos previos para la toma de decisiones. No ser consciente de los problemas de calidad más recurrentes o no tomar medidas para solucionarlos puede arrojar como consecuencia el deterioro de la imagen de marca, devoluciones, confusión en los perfiles de clientes y cálculo erróneo de su valor. Todo esto supone para las empresas mayores costes y menor eficacia y rentabilidad de sus acciones de marketing.

El CRM involucra una nueva visión de futuro de la gestión empresarial y de marketing que está apuntando no sólo en comprender y conocer el valor del cliente con el objeto de mantener relaciones duraderas, sino que además, se está orientando a optimizar cada uno de los aspectos que incrementan el valor del tiempo de vida de la relación cliente-empresa basando su gestión en el concepto de cliente como un activo.



2. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN

Este estudio pretende divulgar, a través de una revisión de la literatura académica y empresarial, el importante papel que están jugando las tecnologías de la información y las comunicaciones para gestionar las relaciones y el intercambio de valor con el cliente.

Por otra parte, la investigación busca aportar evidencia empírica eligiendo el sector turístico debido su gran relevancia socio-económica. La industria turística es una de las principales industrias mundiales generadora de empleo, tanto de forma directa como inducida, ya que afecta a un gran número de agentes y sectores de variadas actividades económicas. Es un sector estratégico en la sociedad contemporánea, puesto que en términos estructurales es un sector donde predominan las pequeñas y medianas empresas (PYMEs).

Además, las empresas del sector turístico, más que en ningún otro sector, deben necesariamente adoptar un enfoque estratégico claramente centrado en el cliente. Un caso específico de ello, son los altos niveles de llegada de turistas en los que se sitúa España, los cuales han comenzado a generar problemas de congestión por la masificación que se produce en temporada alta. Por lo tanto, el volumen de turistas ya no debería ser la unidad de medida del éxito del modelo turístico, sino que la métrica de debería ser su rentabilidad.

Por último, el estudio explora las variables explicativas de la gestión orientada al valor del cliente a través de la propuesta de un modelo causal. Este modelo está sustentado en las siguientes dimensiones: conocimiento sobre el cliente, análisis del valor del cliente, evaluación del intercambio de valor entre la empresa y su cliente, cultura organizacional orientada al cliente y decisiones estratégicas de marketing basada en el valor de la cartera de clientes.
3. MARCO TEÓRICO
La gestión del valor del cliente es un tema que está suscitando un gran interés entre investigadores destacados del marketing como: Berger et al. (2002), Hogan et al. (2002), Reinartz y Kumar (2003), Venkatesan y Kumar (2004), Rust et al. (2004), Reinartz et al. (2004), Gupta et al. (2006) entre otros. Esta inquietud surge fundamentalmente, como consecuencia de que las nuevas generaciones de negocios orientadas al mercado ya no sólo requieren conocer las necesidades de determinados segmentos de mercados y elaborar productos y servicios que satisfagan esas necesidades de una forma superior a la competencia. Si no más bien, las empresas buscan conocer las necesidades cada vez más exigentes y cambiantes de un cliente en particular, con el propósito de satisfacer sus necesidades específicas y de rentabilizar a cada cliente de la empresa.

Este paradigma sitúa al cliente en el centro de todo el negocio y la gestión integrada de la relación con él, se yergue como estrategia básica de supervivencia y crecimiento. Al centrarse en el cliente, éste pasa a estar por delante de los procesos internos de la organización y la forma en que el cliente quiere interactuar con ella es lo prioritario, y no al contrario. De esta manera el “actuar para el cliente” pasa a ser substituido por “actuar con el cliente” y en ello, los medios de comunicación y contacto, obviamente, pasan a ser cruciales.

Por ende, este nuevo enfoque de gestión es posible debido a la evolución notable que han tenido las TICs, puesto que estas tecnologías permiten gestionar de manera diferente nuevas formas de relación con el cliente que enfaticen la maximización del valor que éste espera de la empresa. Las tecnologías de la información (bases de datos relacionales, software de análisis, multimedia, etcetera) y los desarrollos en inteligencia artificial han abierto expectativas importantes que simplemente no existían en el pasado. El almacén (data warehouse), y minería (data miming) de datos y la respuesta personalizada al cliente permiten a las organizaciones diseñar productos que cubren las necesidades esperadas de cada cliente. Además, los nuevos medios como la World Wide Web, agilizan la comunicación de cualquier organización con sus clientes de una forma personalizada (García de Madariaga (1), 2002).

Con estas estrategias, sistemas, soluciones, procesos y tecnologías las organizaciones buscan la forma de realizar acciones de fidelización sobre los clientes de más interés, maximizando la rentabilidad de los recursos disponibles. Pero para la correcta planificación, implantación y gestión de un sistema CRM es imprescindible tener una idea muy clara de los objetivos que se persiguen. Y el enfoque predominante es la orientación al mercado (García de Madariaga (2), 2002, p.4) puesto que el carácter sostenible de la orientación al mercado como ventaja competitiva deriva del hecho de su dificultad de imitación, y de la posibilidad de múltiples aplicaciones en los procesos de gestión de la información del mercado para la formulación de las estrategias (Martín Armario et al., 2001, p.35).

Esta perspectiva es congruente con la creciente y sofisticada cartera de clientes que confrontan las empresas, los cuales demandan altos niveles de servicio y tiempos muy cortos de respuesta a través de los múltiples canales de acceso (Pan y Lee, 2003). Por consiguiente, se torna fundamental disponer de sistemas de gestión de información que faciliten el proceso de gestión con grandes volúmenes de datos y obtener un tiempo de respuesta esperado mucho menor para entablar relaciones personalizadas con los clientes.

En un ambiente de fuerte turbulencia las organizaciones no pueden mantener actitudes caracterizadas por intentar captar nuevos clientes y/o crecer con los mercados. La clave para sobrevivir en mercados maduros con productos de ciclos de vida cada vez más cortos, es mantener a los clientes fieles a la organización, tratando que éstos realicen el mayor número de operaciones posibles con ésta (por ejemplo, a través de la venta cruzada), evitando que sean compartidos con otras entidades rivales (García de Madariaga (2), 2002, p.4). Esto demanda una continua evolución hacia una orientación de gestión no sólo de relaciones duraderas con los clientes, sino más bien una gestión enfocada en maximizar el valor de la cartera de clientes de la empresa.

Por lo tanto, el CRM hace referencia tanto a la estrategia de negocio, enfocada a seleccionar y gestionar una relación con los mejores clientes para optimizar su valor a largo plazo, como a las aplicaciones concretas de software necesarias para procesar la información de esos clientes y desarrollar esa relación (Renart, 2004). Con relación a su definición coexisten tantos enunciados como compañías que han intentado su implantación (Bigham, 2001, p.15). Esta confusión se constata claramente en el mundo empresarial ya que es frecuente observar como los directivos de empresas intentan reinventar el concepto de orientación al mercado o usar los términos CRM y marketing relacional como sinónimos. Acorde a la Asociación Española de Marketing Relacional (AEMR) (2002), “CRM es el conjunto de estrategias de negocio, marketing, comunicación e infraestructuras tecnológicas, diseñadas con el objetivo de construir una relación duradera con los clientes, identificando, comprendiendo y satisfaciendo sus necesidades. CRM va más allá del marketing de relación, es un concepto más amplio, es una actitud ante los clientes y ante la propia organización, que se apoya en procesos multicanal (teléfono, Internet, correo, fuerza de ventas…) para crear y añadir valor a la empresa y a sus clientes”. Según la definición de Reinartz et al. (2004) (definición en la que se basa este estudio) “CRM es un proceso sistemático para gestionar la relación de iniciación, mantención y terminación con el cliente a través de todos los puntos de contactos con el cliente para maximizar el valor del portafolio de sus relaciones”

Esencialmente, el énfasis del marketing relacional yace en la estrategia CRM, puesto que su objetivo principal es construir relaciones estables y de continuidad con los mejores clientes de la empresa, implementando un conjunto de acciones que permitan profundizar en la relación y aumentar el grado de satisfacción y lealtad.

Como resultado, el eje central es retener clientes a través de venderles nuevos productos (cross-selling) y con más margen (up-selling). Para llevar a cabo estas decisiones estratégicas las empresas necesariamente deben obtener conocimiento sobre el valor de cada segmento o cliente individual, situación que ha sido posible básicamente por la revolución de las TICs, que juegan un papel clave en la evolución del marketing y de las necesidades del mercado.

Por otra parte, la captación de nuevos clientes es cada vez más difícil debido a que la oferta de productos es cada vez más parecida y fácil de imitar. Frente a esta situación, la diferenciación de la oferta tiende a migrar hacia el servicio que acompaña al producto y hacia el trato que recibe el cliente.

Esto exige a las empresas una mayor interacción personalizada con sus clientes, siendo crucial la creación de una base de datos accesible para todos los departamentos de la empresa y que contenga información relevante sobre el cliente: información demográfica, socio-económica, necesidades y preferencias, historial de las ventas, comportamientos de compra, etcétera.

En definitiva, el CRM es una estrategia cuyo propósito es seleccionar y gestionar los clientes con el fin de optimizar su valor a largo plazo. Su implementación requiere una filosofía de negocio centrada en el cliente y una cultura de empresa que apoye decididamente los procesos de marketing, ventas y servicio. Las aplicaciones CRM permiten implantar la gestión de la relación con los clientes cuando la empresa tiene el liderazgo, la estrategia y la cultura acertada.

Netamente, desde el punto de vista de la disciplina del marketing es fundamental el desarrollo de nuevas métricas y modelos que ayuden a cuantificar y evaluar las decisiones estratégicas de marketing. En este sentido, el valor del tiempo de vida del cliente (Customer Lifetime Value, CLV) está ganando una mayor importancia como métrica de la teoría y practica del marketing (Gupta et al., 2006). El valor de la empresa en el largo plazo está determinado en su mayor parte por el valor de toda su cartera de clientes actuales y potenciales, cuya denominación anglosajona es conocida como Customer Equity (CE).

Existen varias aportaciones sobre la definición de CLV y CE. Según Britan y Mondschein (1996) el CLV es definido como “la contribución total neta que un cliente genera durante su tiempo de vida sobre el total de la cartera de clientes”. Hwang et al. (2004) destacan que el CE se determina como “la suma de todos los ingresos ganados desde todos los clientes de la empresa en el tiempo de vida de las transacciones después de la deducción del total coste de atraer, vender y servir a los clientes, tomando en cuenta el valor del tiempo del dinero”.

Se puede observar entonces, que ambos conceptos están estrechamente relacionados, ya que el CE está sustentado en la métrica del lifetime value de clientes individuales de la empresa, cuyo punto clave es que el valor futuro del cliente introduce el concepto de potencialidad, lo que implica una visión estratégica del activo “cliente” en vez de una visión de corto plazo y netamente táctica.

Por consiguiente, el CRM estaría involucrando una nueva visión de futuro de la gestión empresarial y de marketing que está apuntando no sólo en comprender y conocer el valor del cliente con el objeto de mantener relaciones duraderas, sino que además, se está orientando a optimizar cada uno de los aspectos que incrementan el CLV basando su gestión en el concepto de cliente como un activo.

En este contexto es lógico referirse al nuevo enfoque del CRM como la gestión del valor del cliente (Customer Value Management, CVM). El CVM presenta una mayor perspectiva de gestión de beneficios, con una clara orientación hacia el valor del cliente, fundamentada en la premisa de que los recursos son escasos y por tanto, deben ser cuidadosamente asignados a los clientes con mayor valor para la empresa, ya que son éstos los que aumentan la rentabilidad del negocio (Valenzuela et al., 2006).
4. VARIABLES DEL ESTUDIO
El modelo propuesto plantea en primer lugar, como variables explicativas el “conocimiento sobre el cliente” ya que la información del cliente de una manera permanente, confiable y en concordancia a los objetivos estratégicos debería ser la base de un buen sistema de información y gestión. Como información clave para realizar una segmentación o tipificación de la cartera de clientes de manera correcta y oportuna se debe mencionar las preferencias y motivaciones del cliente, comportamientos de compra (niveles de gasto, frecuencia, porqué compra el cliente, propensión de compra en el hogar, etcétera.) y, de manera complementaria las características demográficas y socio-económicas.

Usando esta corriente de entrada, se plantea en segundo lugar, que las empresas estarían en mejores condiciones para “analizar el valor de sus clientes”. Esto es por una parte, comprender cuáles son los aspectos que el cliente más valora y que finalmente, inciden en su toma de decisión de compra (Woodruff y Gardial, 1996; Woodruff, 1997; Flint y Woodruff, 2001). Por otra parte, analizar cómo la empresa está entregando el valor que el cliente necesita para determinar los puntos fuertes y débiles de la organización.

Como tercera variable explicativa el modelo propone la evaluación sistemática del intercambio de valor requerido y percibido por el cliente versus el valor entregado por la empresa (Woodruff y Gardial, 1996; Woodruff, 1997; Flint y Woodruff, 2001; Bigné et al. 2000; Woodall, 2003). Además se propone que los directivos deberían evaluar la forma cómo el valor entregado por la empresa está siendo comunicado a los clientes y cómo se están distribuyendo los recursos para maximizar el CLV.

La cuarta variable exógena del modelo es la cultura organizacional orientada al cliente puesto que esta filosofía de gestión empresarial requiere que las empresas posean una cultura organizacional y objetivos estratégicos orientados al valor del cliente. Esto conlleva que las compañías deberían adaptar su estructura, procesos y capacidades de gestión a este nuevo enfoque de negocio, para que exista un apoyo real a las decisiones estratégicas de marketing. De acuerdo con Slater y Narver (1995) la orientación al mercado implica una cultura que atribuye prioridad a la rentabilidad de largo plazo y a mantener un valor superior para los clientes, considerando al mismo tiempo el interés de la empresa. Para ello, debe existir una coordinación ínter- funcional comprometida sistemáticamente para crear todas las condiciones necesarias que ofrezcan valor a los clientes y, en general, a todos los agentes de la cadena de valor, incluyendo la empresa en cuestión (Narver y Slater, 1990).

En la segunda fase del modelo se establece como variable dependiente la toma de mejores decisiones estratégica de marketing basadas en el valor del cliente (CLV/CE). Según varios modelos básicos del CLV y/o CE (Berger y Bechwati, 2001; Reinartz y Kumar, 2003) las variables que conforman el valor de la cartera de clientes están clasificadas en tres categorías: tasa de retención, costes incurridos e ingresos generados (Reinartz y Kumar, 2003). La tasa de retención es un factor que es definido con respecto a un cliente individual, y se refiere a la probabilidad de que un cliente individual permanezca leal a un particular proveedor o empresa y que siga produciendo el ingreso esperado, así como también, los costes dentro de un período de tiempo fijo. Por medio de las tasas de retención, los márgenes de contribución previstos o anticipados son ajustados a la probabilidad de ocurrencia del acontecimiento (Dwyer, 1997).

Los métodos básicos para predecir los costes del cliente son aquellos que comúnmente son usados en la contabilidad relacionada con productos. Se destacan los costes de adquisición, de marketing y de recuperación. Con respecto a los costes de adquisición, éstos deben ser contabilizados cuando es posible vislumbrar el CLV de un futuro cliente. Para los clientes actuales debe considerarse como costes de inversión incurridos por la empresa para adquirir un cliente. Los costes de marketing representan costes de retención y desarrollo de clientes. Estos costes incluyen todas las actividades o acciones de marketing que apuntan a mejorar la rentabilidad de cada cliente. Por ejemplo, costes de promoción (envío de saludos personalizados, envío de catálogos, promoción de venta, etcétera), costes de recuperación incurridos antes del final de la relación para evitar la deserción, lo que se conoce como “churn costs”, que son los costes incurridos para persuadir (Keane y Wang, 1995) y costes que surgen después del termino de la relación, derivados de los esfuerzos realizados para recuperar a un cliente.

Con relación a los ingresos generados se destacan los ingresos provenientes de mejores ventas (up selling), de la venta cruzada (cross selling) y de los márgenes de contribución resultantes. El up-selling simboliza la retención del valor de un cliente ya que se producen como consecuencia de una mayor cuantía de compra por transacción y/o más transacciones por período o debido a un efecto de precios (Reinartz y Kumar, 2003), y que valoran otros factores clave de la relación como son la entrega oportuna, servicio post-venta, confianza en la calidad, facilidades de pago, entre otros.
5. METODOLOGÍA USADA EN EL ESTUDIO
Las empresas elegidas como objeto de estudio son las agencias de viajes en España, puesto que actúan como impulsor del sector turístico por su crucial labor de intermediación entre los productores turísticos y los turistas. Se encuadran en un subsector configurado principalmente por pequeñas y medianas empresas, las cuales se enfrentan a un reducido número de grandes grupos que ostentan una amplia red de locales por las diferentes Comunidades Autónomas, concentrando el grueso del empleo sectorial y especialmente de la facturación. La representatividad de las empresas que componen la muestra con relación a su nivel de facturación, resultados netos y su plantilla de empleados se ha comprobado mediante el empleo de la prueba T para una muestra. Se ha corroborado que las diferencias entre la muestra y la población no son significativas.

Los resultados obtenidos permiten concluir que los datos de la muestra son compatibles con el valor poblacional propuesto y, en consecuencia, se puede mantener la hipótesis nula de que la media de la muestra es igual a la media de la población. Se ha utilizado como universo las agencias de viajes registradas en la base de datos España 30.000-Fomento de la Producción (2006). La unidad de análisis han sido las respuestas de los altos directivos de las agencias de viajes que operan en España.

Para obtener los datos primarios se ha utilizado el método de encuestas auto-administradas realizadas mediante estrategia multicanal: Internet (Sitio Web, correo electrónico), teléfono, persona a persona, usando escalas ya validadas y un panel de expertos para evaluar cada ítem de la escala y asegurar la validez de contenido. Se obtuvo 82 casos válidos con una tasa de respuesta de 24 por ciento del total de la población. Las empresas encuestadas durante el año 2006 representan el 55,34 por ciento del total facturado en la población. El 16,1 por ciento de estas agencias presentan niveles de facturación entre los 100 y 500 millones de euros.

Los estudios estadísticos se han llevado a cabo utilizando los software SPSS versión 14.0 y AMOS 6.0 para Windows. Con relación a la unidimensionalidad se ha realizado un análisis factorial exploratorio (AFE) de componentes principales con rotación varimax. El criterio para aceptar que los indicadores reflectivos son integrantes del constructo, es una carga mayor o igual que 0,70 para un tamaño muestral mínimo de 60 casos (este estudio cuenta con 82 casos válidos) necesario para la significación de 0,05 y un nivel de potencia de 80 por ciento, con errores estándar supuestamente dos veces mayores que los coeficientes convencionales de correlación (Hair et al., 1999) y una varianza explicada superior al 50 por ciento. No obstante, para algunos casos se han aceptado valores inferiores pero próximos a 0,7 ya que son variables manifiestas fundamentales en términos teóricos y son valores aceptables para investigaciones de naturaleza exploratoria (Hair et al., 1999). Por lo tanto, se mantuvo esta variable ya que teóricamente es relevante para el modelo propuesto.

También se ha usado el modelo alfa de Cronbach para medir la fiabilidad en cada una de las dimensiones identificadas, ya que permite comprobar si los indicadores de la escala son homogéneos y, por tanto, están midiendo la misma variable latente. Para este estudio se ha utilizado un criterio conservador como valor óptimo mayor o igual que 0,7 (Ver tabla 1).

TABLA 1

Análisis de la Unidimensionalidad y Fiabilidad de la Escala

Variable

latente


Componentes

Variables

observadas



Peso de cada

Variable observada



KMO

Varianza

Explicada

acumulada


Coeficiente

Alfa de Cronbach



Conocimiento sobre el cliente

C1:

Conocimiento



CSC1

CSC2


CSC3

0,799

0.894


0.698

0,678

71,88

0,735

Análisis del valor del cliente

C1: Análisis

AVC6

AVC7


AVC8

0,814

0,809


0,874

0,840


0,793

69,683

0,839

Evaluación del intercambio de valor

C1: Evaluación

EIV11

EIV12


EIV13

EIV17


EIV18

EIV19


0,720

0,756


0,871

0,788


0,845

0,766


0,793

62,853

0,875

Cultura orientada al cliente

C1: Cultura

COC

COC


COC

COC


0,772

0,921


0,924

0,764


0,754

72,039

0,870



Decisiones estratégicas de marketing basadas en el CLV/CE

C1: Estrategias de desarrollo (Ingresos genrados)

DEV21

DEV27


DEV28

0,806

0,844


0,909

0,732

28,305

0,884

C2:

Costes de inversión de clientes



DEV23

DEV24


DEV26


0,814

0,854


0,797

0,732

52,891

0,804

C3:

Estrategias de retención



DEV29

DEV30


DEV31

0,614

0,812


0,794

0,732

73,645

0,715

El KMO y el porcentaje acumulado de varianza explicada en todos los casos son superiores a 0,70 y a 0,50 respectivamente. Del mismo modo, el coeficiente de Cronbach como indicador de fiabilidad de las dimensiones supera en todos lo casos el valor óptimo de 0,7. Cabe mencionar que la fiabilidad no asegura la validez de las escalas. Es una condición necesaria pero no suficiente ya que la validez está dada por el grado en que la escala elaborada representa correctamente el concepto que se está estudiando, es decir, el grado en que la escala está libre de errores sistemáticos o no aleatorios (Hair et al., 1999).

La validez convergente se ha evaluado mediante los coeficientes de lambda estandarizados para cada variable latente. Todas las variables han obtenido un coeficiente de regresión estandarizado superior a 0,60 ó 0,50 con un nivel de significación del 95 por ciento para garantizar la convergencia del modelo de medida (Hair et al., 1999).

Con relación a la validez discriminante, se ha usado la varianza extraída media (Average Variance Extracted, AVE)2 como una buena forma de medir que las dimensiones estudiadas tienen una entidad propia y su contenido no es solapado con el contenido de las restantes dimensiones (Fornell y Larcker, 1981). Para casi todos los casos del estudio los resultados corroboran la validez discriminante puesto que las correlaciones entre los constructos son más bajas que la raíz cuadrada de la AVE. Solamente, para los constructos conocimiento sobre el cliente y análisis del valor del cliente hubo solapamiento. Esto tiene explicación ya que conceptualmente estos constructos están estrechamente relacionados. Por lo tanto, se decide unir estas variables latentes en un nuevo constructo llamado “conocimiento y análisis del valor del cliente”


6. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Fruto de los resultados obtenidos en los análisis descriptivos, AFE, AFC, índices de fiabilidad y validez la escala final quedó conformada de un total de 23 indicadores. El ajuste del modelo de medida ha revelado que los indicadores seleccionados son estadísticamente significativos para los constructos propuestos. Asimismo, el análisis factorial confirmatorio (AFC) (Ver anexo I), el cual es particularmente útil para evaluar la estructura subyacente de las variables latentes y la validez discriminante entre las diversas dimensiones de cada escala de medida, permitió comprobar los resultados del AFE y confirmar si efectivamente, se debía suprimir algunos indicadores para generar mejores ajustes en el modelo de medición y que se cumpliera con los requerimientos de validez discriminante.

Los resultados obtenidos en el AFC para cada uno de los constructos son satisfactorios en términos de ajuste absoluto (X2, GFI) y de ajuste incremental (NFI, TLI, IFI, CFI) y, valores aceptables en términos de parsimonia. El criterio para aceptar estos contrastes, exige que los valores t (CR) asociados con los parámetros estimados deben ser superiores a 1,96 ó 2,58 en valor absoluto, para un 5 ó 1 por ciento de nivel de significación respectivamente. Los resultados del estudio empírico señalan que las estimaciones son estadísticamente significativas a un nivel de 0,01 aportando el fundamento teórico para la evaluación de los indicadores de cada variable latente.

____________________________________________________________________________________________________

2. El criterio de aceptación recomendado para la AVE de cada variable latente es de un valor superior al 50 por ciento según Hair et al. (1999).
7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Es importante tener presente que la evaluación de la calidad del ajuste de un modelo es más un proceso relativo que un criterio absoluto (Hair et al., 1999). Bajo esta perspectiva, aunque el modelo explicativo propuesto en esta investigación no excede las pautas recomendadas en algunos índices del AFC, se acepta con reservas hasta que en futuros estudios o réplicas del mismo, se pueda añadir constructos adicionales, medidas refinadas o relaciones causales reespecificadas. Además, los resultados obtenidos son bastante satisfactorios si se toma en cuenta que los parámetros estimados son elevados, que el ajuste del modelo de medida es bueno, y que este estudio es una primera aproximación teórica para la gestión orientada al valor del cliente. Por consiguiente, el modelo explicativo aplicado a las agencias de viajes en España permite concluir que estas empresas tomarán mejores decisiones estratégicas de marketing basadas en el CE, cuanto mayor sea el grado de orientación al valor del cliente que tengan las mismas.

El factor que más influye en el grado de orientación al valor del cliente de las empresas estudiadas ha sido la evaluación del intercambio de valor seguido de la cultura organizacional orientada al cliente. Este resultado es lógico si se piensa que, quizás, las empresas consideren implícitamente en la evaluación del valor recibido versus el valor entregado, el conocimiento y análisis del valor del cliente. Por ende, se puede deducir que estos dos aspectos, la evaluación del intercambio de valor y la cultura organizacional orientada al cliente, son esenciales para determinar si las empresas poseen una filosofía de gestión orientada al valor del cliente. A partir del estudio empírico también es posible observar que efectivamente las empresas que toman decisiones estratégicas de marketing basadas en el CE, mejoran su tasa de retención de clientes rentables y los ingresos generados por los clientes durante su tiempo de vida. Esto se explica porque al conseguir que los clientes rentables permanezcan leales a la organización se logra que éstos continúen produciendo el ingreso esperado o lo que es mejor, que evolucionen en sus compras aportando un mayor beneficio para el negocio.

Por lo tanto, la implantación del CRM requiere muchos cambios estratégicos, organizativos y tecnológicos en una organización, basados en el intercambio de valor entre la empresa y sus clientes. El punto de partida es el apoyo de los directivos de la empresa, puesto que la dirección cumple un rol fundamental para sensibilizar, persuadir, comunicar y gestionar el cambio de enfoque centrado en el cliente. Con relación al proceso de la estrategia de CRM, éste requiere el apoyo de soluciones tecnológicas que faciliten su implantación y que potencien su desarrollo. Primordialmente herramientas de almacenamiento de datos y de gestión de información que permitan obtener cantidad de datos y también calidad de los mismos y de la información.

De esta manera, el CRM podrá gestionar una amplia y confiable información sobre los clientes (datos socio-demográficos, económicos, qué tipo de productos compra, su frecuencia y cuantía, formas de pago, etc.). Al mismo tiempo, permite a la empresa conocer la rentabilidad actual y futura del cliente, su grado de fidelización y las posibles acciones de marketing a efectuar acordes al perfil del cliente. Por lo tanto, la implementación óptima de CRM permitirá a las compañías conocer, comprender y anticiparse en mejor manera a las necesidades, preferencias y comportamientos de compra de sus clientes actuales y también de los potenciales y, en función de este conocimiento, aplicar estrategias de marketing proactivas con mayor precisión y acierto que les permita rentabilizar su negocio.

Es fundamental comprender que la orientación al valor del cliente implica por una parte, el valor que percibe un cliente de la experiencia de su relación con la empresa, el cual debe ser potenciado por la misma. Y por otra, implica aquellos elementos estratégicos que una compañía recibe de sus clientes y en función de los cuales debe aprender a clasificarlos, atribuyéndoles a cada uno un distinto nivel de valor.

Por valor del cliente, no sólo englobamos la facturación que genera al negocio de la empresa, ya que hay clientes que a pesar de generar potentes ingresos, son menos rentables que otros. Por lo tanto, por valor del cliente se debe entender la capacidad de recorrido que el cliente tiene en la compañía, su poder referencial o capacidad para atraer a nuevos clientes, su probabilidad de adquirir nuevos servicios o productos; en definitiva su valor actual y potencial.

Por último, se puede afirmar que el enfoque relacional constituye una buena estrategia de diferenciación, ya que el trato al cliente es difícilmente imitable por la competencia, por lo tanto, cada relación entre la empresa y su cliente es única. En este sentido, la experiencia emocional positiva que se logra de la relación entre la empresa y cada cliente a lo largo del ciclo de vida del cliente es lo que permitirá a la compañía obtener una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AEMR (2002). Primer estudio de CRM en España. Asociación Española de Marketing Relacional (AEMR), Barcelona.

BERGER, P. Y BECHWATI, N. (2001). “The allocation of promotion budget to maximize customer equity”, OMEGA, Vol. 29, n0 1, pgs. 49-61.

BERGER, P.; BOLTON, R.; BOWMAN, D.; KUMAR, V.; PARASURAMAN, A. y TERRY, C. (2002). “Marketing actions and the value of customer assets: a framework for customer asset management”, Journal of Service Research, Vol. 5 n0 1 august: 39- 54.

BIGHAM, J.B. (2001). “Trained a relationship”, ABA Bank Marketing, diciembre: 14-19.

BIGNÉ, J.E., MOLINER, M.A. Y CALLARISA, L.J. (2000). “El valor y la fidelización de clientes: propuesta de modelo dinámico de comportamiento”, Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa. Vol. 9, Nº 3:65-78.

BITRAN, G. R. Y MONDSCHEIN, S. (1996). “Mailing decisions in the catalog sales industry”, Management Science, Vol. 49, n0 9, pgs. 1364-1381.

COMISIÓN EUROPEA (1994). Europa y la sociedad global de la información. Dirección General de Empresa, Comisión Europea, Oficina de Publicaciones Oficiales de las Comunidades Europeas.

DWYER, R. F. (1997). “Customer lifetime valuation to support marketing decision making”, Journal of Direct Marketing, Vol. 11 n0 4: 6-13.

FLINT, D. J., Y WOODRUFF, R. B. (2001): The initiators of changes in customers' desired value. Industrial Marketing Management, Vol. 30: 321-337.

FORNELL, C. Y LARCKER, D. (1981). “Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error”, Journal of Marketing Research, Vol. 18 February:39-50.

GARCÍA DE MADARIAGA, J. (1) (2002). “Cambios en la cadena de valor de la distribución de servicios turísticos ante los nuevos desarrollos tecnológicos. Distribución y Consumo”, monográfico sobre Comercio y Turismo. n0 61 enero-febrero: 51-59.

GARCÍA DE MADARIAGA, J. (2) (2002). “¿Está el sector turístico preparado para afrontar los cambios en la gestión de relaciones con sus clientes?” 2o Seminario el Marketing de las Empresas de Servicios. La gestión del cambio y el cambio de la gestión. De la inferencia a la referencia, octubre: 1:17.

GRANT, R.M. (1995). “Contemporary strategy analysis: concepts, techniques, applications”. Basil Blackwell. Cambridge Massachusetts: 452.

GUPTA, N.; HANSSENS, D.; HARDIE B.; KAHN W.; KUMAR, V.; LIN, N.; RAVISHANKER, N. Y SRIRAM, S. (2006). “Modeling Customer Lifetime Value”, Journal of Service Research, Vol. 9, nº 9, November, pgs.139-155.

HAIR, J.; ANDERSON, R..; TATHAM, R. Y BLACK, W. (1999). “Análisis multivariante”, Prentice Hall (5a Ed.), Madrid.

HOGAN, J.; LEMON, K. y RUST, R. (2002). “Customer equity management: charting new directions for the future of marketing” Journal of Service Research, Vol. 5 Nº1 august: 4-12.

HWANG, H.; JUNG, T. Y SUH, E. (2004). “An LTV model and customer segmentation based on customer value: a case study on the wireless telecommunication industry”, Expert systems with applications, Vol.26, pgs. 181-188.

KEANE, T. J. Y WANG, P. (1995). “Applications for the lifetime value model in modern newspaper publishing”. Journal of Direct Marketing, Vol.9 n0 2, pgs. 59–66.

KUMAR, V., LEMON, K. Y PARASURAMAN, A. (2006). “Managing customers for value. An overview and research agenda”, Journal of Service Research, Vol. 9, November nº 2, :pgs. 87-94.

MARKETING SCIENCE INSTITUTE (2004). “Research Priorities. A guide to MSI research programs and procedures”, Cambridge, M.A. October 2004.

MARTÍN ARMARIO, E y COSSÍO SILVA, J (2001). “La orientación al mercado y el rendimiento empresarial: el caso de la banca comercial española”, Cuadernos de Gestión Vol. 1 N0 1 febrero: 33-64.

NARVER, J.C. Y SLATER, S.F. (1990). “The effect of a market orientation on business profitability”, Journal of Marketing, Vol. 54, October, pgs. 20-35.

PORTER, M.E. (1985): Competitive advantage. Creating and sustaining superior performance. The Free Press, New York. Edición Española: Ventaja -competitiva. Creación y Sostenimiento de un desempeño superior. CECSA, México, 1987.

REINARTZ, W. Y KUMAR, V. (2003). “The impact of customer relationship characteristics on profitable lifetime duration”, Journal of Marketing, Vol. 67, January, pgs. 77- 99.

REINARTZ, W.; KRAFFT M.. Y HOYER, W. (2004). “The customer relationship management process: its measurement and impact on performance”, Journal of Marketing Research, Vol. XLI, August, pgs. 293-305.

RUST, R. LEMON, K. Y ZEITHAML, V. (2004). “Return on marketing: using customer equity to focus marketing strategy”, Journal of Marketing, Vol. 68, January, pgs. 109-127.

RUST, R.T.; ZEITHAML, V. A. y LEMON, K. N. (2000). “Driving customer equity: how customer lifetime value is reshaping corporate strategy”, New York. The Free Press.

SCHMITT, B. (2004). “CEM (Customer experience management): Cómo optimizar la gestión de la experiencia del cliente”, Mc Graw Hill, Madrid.

SLATER, S.E. y NARVER, J (1995). “Market orientation and the learning organisation”, Journal of Marketing, Vol. 59, July, pgs. 63-74.

VALENZUELA L., GARCÍA DE MADARIAGA Y BLASCO F. (2006). “Evolución del marketing hacia la gestión orientada al valor del cliente: revisión y análisis” Theoria, Vol. 15 (2): 99-105, Octubre 2006.

VENKATESAN R. y KUMAR V. (2004). “A customer lifetime value framework for customer selection and resource allocation strategy”, Journal of Marketing, Vol. 68:106-125. October 2004.

WOODALL, T. (2003). “Conceptualising value for the customer: an attributional, structural and dispositional analysis”, Academy of Marketing Science Review, Vancouver. Tomo-2003.

WOODRUFF, R. B. (1997). “Customer value: The next source for competitive advantage”, Academy of Marketing Science, Vol. 25 N0 2 spring: 139-153.

WOODRUFF, R.B. y GARDIAL S.F. (1996). “Know your customer: new approaches to customer value and satisfaction”, Cambridge, MA: Blackwell.



ANEXO I

a) Análisis Factorial Confirmatorio (Análisis del Valor del Cliente)

Estimación de la Bondad De Ajuste

Medidas de Ajuste

Criterios

Resultados del AFC

Índices de Ajuste Absoluto

X2 (sig.)
GFI (valores desde 0 a 1 para el ajuste)

>0.05
0= malo y 1= perfecto

3,527 (2)

sig. ,171

0,981


Índices de Ajuste Incremental

NFI /TLI va de 0 (ningún ajuste) a 1 (ajuste perfecto) (recomendado 0,9)

IFI / CFI (> valor implica > ajuste)



> ó = 0.9
entre 0 y 1

,976/,967
,989/,989

Índice de Ajuste de Parsimonia

PNFI (valores elevados son mejores)

PGFI (valores elevados son mejores)



Entre 0 y 1

Entre 0 y 1



,325

,330




b) Análisis Factorial Confirmatorio (Evaluación del intercambio de valor)

Estimación de la Bondad De Ajuste

Medidas de Ajuste

Criterios

Resultados del AFC

Índices de Ajuste Absoluto

X2 (sig.)
GFI (valores desde 0 a 1 para el ajuste)

>0.05
0= malo y 1= perfecto

45,842 (9) sig. ,000

0,841



Índices de Ajuste Incremental

NFI /TLI va de 0 (ningún ajuste) a 1 (ajuste perfecto) (recomendado 0,9)

IFI / CFI (> valor implica > ajuste)



> ó = 0.9
entre 0 y 1

,834/,765
,862/,859

Índice de Ajuste de Parsimonia

PNFI (valores elevados son mejores)

PGFI (valores elevados son mejores)



Entre 0 y 1

Entre 0 y 1



,501

,628




c) Análisis Factorial Confirmatorio (Cultura orientada al cliente)

Índices de Ajuste Absoluto

X2 (sig.)
GFI (valores desde 0 a 1 para el ajuste)

>0.05
0= malo y 1= perfecto

2,655(2) sig. ,265

0,985



Índices de Ajuste Incremental

NFI /TLI va de 0 (ningún ajuste) a 1 (ajuste perfecto) (recomendado 0,9)

IFI / CFI (> valor implica > ajuste)



> ó = 0.9
entre 0 y 1

,987/,990
,997/,997

Índice de Ajuste de Parsimonia

PNFI (valores elevados son mejores)

PGFI (valores elevados son mejores)



Entre 0 y 1

Entre 0 y 1



,329

,332



d) Análisis Factorial Confirmatorio (Decisiones estratégicas de marketing)



Estimación de la Bondad De Ajuste

Medidas de Ajuste

Criterios

Resultados del AFC

Índices de Ajuste Absoluto

X2 (sig.)
GFI (valores desde 0 a 1 para el ajuste)

>0.05
0= malo y 1= perfecto

51,093 (24)

sig. ,001

0,885


Índices de Ajuste Incremental

NFI /TLI va de 0 (ningún ajuste) a 1 (ajuste perfecto) (recomendado 0,9)

IFI / CFI (> valor implica > ajuste)



> ó = 0.9
entre 0 y 1

,864/,880
,923/,920

Índice de Ajuste de Parsimonia

PNFI (valores elevados son mejores)

PGFI (valores elevados son mejores)



Entre 0 y 1

Entre 0 y 1



,576

,613
















Compartir con tus amigos:


La base de datos está protegida por derechos de autor ©bazica.org 2019
enviar mensaje

    Página principal