Generation
of a service quality index for tourist food and beverage establishments
Ana Carola Flores Mancheno.[1],
Claudia Patricia Maldonado Erazo.[2], Jessica Cristina Bermeo García.[3] & Catalina Margarita Verdugo Bernal=
. [4]
Recibido: 22-06-2020 /Aceptado: 20-07-2020 / Public=
ado:
07-08-2020
Abstract.=
DOI:
https://=
doi.org/10.33262/concienciadigital.v3i3.1.1362
Quality represents a constant challenge that must =
be
faced by both tourism and non-tourism companies, because it depends on the =
evolution
of the needs that the client has, for which various methods or mechanisms h=
ave
been developed within the academic literature for your measurement. The pre=
sent
research aims to generate an index that allows evaluating the quality of the
food and beverage service provided by tourist establishments in the city of
Riobamba, province of Chimborazo. The methodology used corresponds to a fac=
tor
analysis that synthesizes the information of 10 criteria identified in the
three most representative virtual reservation platforms in the world. The m=
ain
contribution that this study provides is the generation of a much more flex=
ible
measurement method that can be adapted to the variability of quality within
tourist services, and that can be replicated in other sectors.
Resumen
La
calidad representa un constante desafío que debe ser afrontado por las empr=
esas
tanto turísticas como no turísticas, debido a que ésta depende de la evoluc=
ión
de las necesidades que el cliente posee, por lo cual dentro de la literatura
académica se han desarrollado diversos métodos o mecanismos para su medició=
n.
La presente investigación tiene como objetivo generar un índice que permita
evaluar la calidad del servicio de alimentos y bebidas que brindan los
establecimientos turísticos de la ciudad de Riobamba, provincia de Chimbora=
zo.
La metodología empleada corresponde a un análisis factorial que sintetiza la
información de 10 criterios identificados en las tres plataformas virtuales=
de
reserva más representativas del mundo. El principal aporte que brinda este
estudio es la generación de un método de medición mucho más flexible que pu=
ede
adaptarse a la variabilidad de la calidad dentro de los servicios turístico=
s, y
que puede ser replicado hacia otros sectores.
P=
alabras
claves: Calidad=
, Servicio,
Constructo, Análisis
factorial.
Intro=
ducción
La
calidad de los servicios se establece día con día en un requisito indispens=
able
para alcanzar el posicionamiento y la competitividad deseada en el mercado =
(Bethencourt et a=
l.,
2005).
Cuando se analiza el concepto calidad, éste siempre viene vinculado con el
cliente, puesto que es él quien establece los requerimientos para determina=
r la
calidad de lo que consume, por lo cual Cubillos y Rozo (=
2009) plantean que la calidad es un concepto con relaci=
ón
directa e inherente a la misma esencia del ser humano.
Al
estar vinculada la calidad a los requerimientos establecidos por el cliente=
, se
convierte en una condición de cambio constante y compleja de medir, puesto =
que las
necesidades y exigencias varían, por lo que, establecer mecanismos para
conseguir y comprender la calidad es un reto continuo para el sector
empresarial.
Integrar
la calidad dentro de los servicios que se prestan al cliente, no solo influ=
irá
en la experiencia que el cliente puede vivir, sino que también influirá en =
la
productividad del servicio, en el ambiente laboral del personal, tanto inte=
rno
como externo y en la mejora de la gestión administrativa de la empresa (Fraser et al., 2=
013), esto viene respaldado por Álvarez (2005) quien sostiene que el abordaje de la problemática=
de
la calidad no solo se centra en la satisfacción de necesidades, sino que és=
ta
corresponde a un sistema holístico que integra a toda la cadena de valor, p=
ara
alcanzar así una calidad global (Castellucci, 200=
9)
El
propósito de este estudio es generar un índice que permita evaluar la calid=
ad del
servicio de alimentos y bebidas que brindan los establecimientos turísticos=
de
la ciudad de Riobamba, provincia de Chimborazo, calculado a través de las
exigencias actuales del mercado tradicional como digital.
Este
artículo se divide en cuatro secciones. Después de la introducción donde se
contextualiza el tema y se plantea el objetivo, se realiza una revisión de =
la
literatura sobre el concepto de calidad y sus métodos de medición. En la
tercera sección se describe el enfoque metodológico utilizado para el análi=
sis
de los datos y a continuación se exponen los resultados obtenidos. Finalmen=
te,
en la última sección se presentan las principales conclusiones.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;mso-bidi-font-style:ita=
lic'>a.&n=
bsp;
Calidad: breve conceptualización
Calidad es un término=
que
tal como menciona Castellucci (2009) presenta
múltiples significados que han ido variando o en su defecto evolucionando e=
n la
medida que se ha desarrollado el estudio de este tema, a pesar de ello se
continua en el trabajo de su definición debido a que este concepto continua
presentando dificultades de precisión.
En un breve proceso
cronológico para la comprensión de la evolución del concepto hasta la
actualidad se presenta la figura 1, esta analiza la calidad desde una visión
macro.
Figura 1. Evolución del
concepto de calidad
Adaptación
de Cubillos y Rozo (2009)
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;mso-bidi-font-style:ita=
lic'>b.&n=
bsp;
Calidad y turismo
De acuerdo con dos Anjos =
&
de Abreu (2009) la evaluación de la calidad se convierte e=
n un
proceso más complejo de establecer dentro de los servicios que en los
productos, debido a la heterogeneidad e intangibilidad de los mismos.
De esta manera, el estudio de la calidad no ha sido algo ignorado po=
r el
turismo, debido a que el turismo es netamente un servicio (Entorno
Turístico, 2020). La calidad ha sido
analizada a distintas escalas del sistema turístico, ratificando que este c=
oncepto
es algo subjetivo, pues depende de la percepción del cliente. Puntualmente,
dentro del servicio de alimentos y bebidas la calidad se ha centrado en las=
expectativas
que posee el cliente versus el servicio que recibe.
Para conseguir medirl=
a se
han generado distintas técnicas con diversos grados de complejidad, la más
común es el desarrollo de un cuestionario para conocer el grado de satisfac=
ción
del cliente (Camisón et al., 2007), que generalm=
ente
se aplica a modo de feedback. Es frecuente que en este proceso=
se
mida la calidad desde diferentes aristas, pero no se consigue una visión
integral de la satisfacción alcanzada.
Entre los modelos de
medición más elaborados, se encuentra el SERVQUAL que integra 5 elementos q=
ue
son la fiabilidad, confianza, tangibilidad, empatía y capacidad de respuest=
a,
es decir, se genera un instrumento a partir del cual se busca medir lo que =
el
cliente desea o espera del servicio que consume (Parasuraman et al., 1994).
Adicionalmente, se
presenta el modelo SERVPERF que mide los mismos criterios que el modelo
anterior, destacando como ventajas: facilidad de aplicación, rapidez en la
obtención de los resultados y mayor precisión de respuesta al evitar las am=
bigüedades
(Chiriboga et al., 2018; Teas, 1993). Ambos métodos
han sido validados en innumerables investigaciones.
A pesar de ello, los
criterios propuesto por estos modelos no llegan a contener todas las
necesidades actuales del cliente, que inician desde el momento en que éste
decide consumir el servicio hasta cuando regresa a su hogar.
Debido a la falta de
elementos que se acoplen a las nuevas exigencias, se ha optado por el diseñ=
o de
un índice sintético que tome en consideración el turismo 2.0 a partir de los
criterios que el turista puede valorar dentro de las plataformas de reserva=
de
servicios. Esta consideración se efectuó debido a que, con el avance a un
turismo 2.0, la calidad no solo se limita a las experiencias de familiares y
amigos, sino que, integran las perspectivas de otros usuarios sin necesidad=
de que
estén relacionados previamente (citar).
En consecuencia, la
calidad del servicio al ser tan difícil medir, ésta debe ser analizada como=
un
constructo subjetivo, generado a partir de la percepción del consumidor (Villalba, 2013). Por lo tanto=
, se
propone la aplicación del análisis factorial (AF) como un método de reducci=
ón
de datos que permite la integración de variables e identificación de factor=
es subyacentes.
=
Metodologia
El
estudio fue de tipo observacional, descriptivo y de corte transversal. El
levantamiento de la información se realizó a través de una encuesta dirigid=
a a
los clientes de los 32 establecimientos de alimentos y bebidas que se
encuentran ubicados en el centro de la ciudad y forman parte del catastro
turístico municipal del año 2019.
La
fase de muestreo tuvo la duración de un mes; se seleccionaron 10 clientes de
cada establecimiento obteniendo 320 encuestas, con propósito de cumplir los
requerimientos de muestreo exigidos por el AF (Hair et al., 199=
9); los clientes seleccionados fueron escogidos de
manera aleatoria bastándose como criterio de inclusión, que hayan realizado=
un
consumo dentro del establecimiento.
La
encuesta se aplicó de lunes a viernes en cuatro horarios diferentes y estuvo
compuesta por diez preguntas que evaluaron la calidad percibida en los
siguientes criterios o ítems: ubicación, accesibilidad, horario de apertura,
servicio, ambiente, seguridad, higiene de baterías sanitarias, estándar de
baterías sanitarias, higiene del personal y una evaluación general del
establecimiento; los cuales se determinaron luego de efectuar un contraste
entre los ítems de evaluación empleados por las tres plataformas de mayor u=
so
para la reserva de servicios (TripAdvisor, Booking y
Airbnb) vinculando de esta manera las características del turismo 2.0. Cada
pregunta fue puntuada en una escala de 0 a 10, siendo este último el que de=
nota
la máxima calidad.
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;mso-bidi-font-style:ita=
lic'>c.&n=
bsp;
Análisis de datos
Se
inició el análisis a través de la descripción de las características de los
establecimientos de alimentos y bebidas de acuerdo a su tipología y, se rea=
lizó
un análisis descriptivo de la evaluación obtenida en cada uno de los diez
ítems.
Posteriormente,
para la integración de los ítems evaluados y obtención del índice sintético=
, se
realizó un AF exploratorio mediante el método de componentes principales y,=
a
través del criterio de Kaiser se identificaron el número de dimensiones o
factores subyacentes, a quienes llamaremos subíndices; a cada subíndice se =
le
asignó un nombre de acuerdo a la contribución de los ítems que lo integran.=
Se
generó una ecuación para el índice sintético de calidad a través de los
coeficientes de ponderación y los subíndices identificados. Los coeficiente=
s de
ponderación fueron calculados como el cociente del porcentaje de variabilid=
ad
explicada por cada subíndice y el porcentaje de variabilidad total explicada
por el número de factores seleccionados (Castro & Cas=
ique,
2008).
Además,
se evaluó el determinante de la matriz de correlaciones, el test de Esferic=
idad
de Bartlett y el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO=
) como
indicadores de la pertinencia del AF.
Resultados=
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:10.0pt;mso-bidi-font-style:ita=
lic'>a.&n=
bsp;
Descripción de los establecimientos e ít=
ems
de evaluación
Los
32 establecimientos de alimentos y bebidas que se encuentran en el centro d=
e la
ciudad, de acuerdo al catastro turístico municipal se clasifican como: bar,
cafetería, fuente de soda y restaurante. En la figura 2 se muestra la
distribución de los mismos, observándose que, el 66% pertenece a la tipolog=
ía
de restaurante.
Figura 2. Distribució=
n de
los establecimientos
=
=
Elaborado
por: Grupo de Investigación
En
la tabla 1 se resume el puntaje obtenido para cada uno de los diez ítems
evaluados, generados a partir de las 320 encuestas (HAIR), siendo el promed=
io
de éstos 7,28 sobre 10 puntos. Siete de los ítems superan la puntuación
promedio, destacándose la evaluación general del establecimiento con 7,85
puntos. Por otro lado, los ítems con menor evaluación son: seguridad (5,9
puntos), estándar de baterías sanitarias (6,96 puntos) e higiene de las
baterías sanitarias (7,13 puntos).
La
seguridad es el ítem que posee mayor variabilidad en su evaluación, ya que =
el
coeficiente de variación alcanza un 26,05%, mostrando con ello que, es muy
diversa la percepción de calidad que tienen los clientes sobre la seguridad=
de
los establecimientos que fueron parte de este estudio.
Tabla 1. Estadísticos
descriptivos de la evaluación a los establecimientos
|
Estadísticos descriptivos |
Media |
Desv |
Coef |
|
Ubicación (UB) |
7,42 |
0,76 |
10,24% |
|
Accesibilidad (AC) |
7,42 |
0,78 |
10,55% |
|
Higiene del personal (HP) |
7,67 |
0,90 |
11,79% |
|
Horario de apertura (HA) |
7,38 |
0,89 |
12,07% |
|
Servicio (SE) |
7,63 |
0,95 |
12,46% |
|
Evaluación general (EG) |
7,85 |
0,98 |
12,54% |
|
Higiene de baterías sanitarias (H=
B) |
7,13 |
1,00 |
14,03% |
|
Ambiente (AM) |
7,48 |
1,06 |
14,12% |
|
Estándar de baterías sanitarias (=
EB) |
6,96 |
1,21 |
17,31% |
|
Seguridad (SG) |
5,90 |
1,54 |
26,05% |
|
Media |
7,28 |
|
|
Elaborado por:
Grupo de Investigación
b.&n=
bsp;
Obtención del índice sintético
·
Pertinencia y validez del AF
=
La
validez del AF como método de reducción de datos se lo realizó a partir de =
la
evaluación del determinante de la matriz de correlaciones, el test de Esfer=
icidad
de Bartlett y el índice KMO. Cuando el determinante de la matriz de
correlaciones se aproxima a cero, significa que existen variables con intercorrelaciones muy altas, siendo factible realiza=
r el
AF (Montoya, 2002).
El
test de esfericidad de Bartlett prueba, si la matriz de correlaciones es una
matriz identidad, es decir, prueba si las variables se encuentran
correlacionadas entre sí. Si las variables no están in=
tercorrelacionadas,
entonces el test de esfericidad de Bartlett debe presentar un valor de sign=
ificancia
(valor p) superior al límite de 0,05. Además, el índice KMO, medido entre 0=
y
1, alcanza este último valor cuando cada variable es perfectamente predicha=
sin
error por las otras variables, considerándose como adecuado el AF si el KMO=
es
superior a 0,80 (Hair et al., 1999).
En=
la
tabla 2 se presentan las correlaciones existentes entre los ítems evaluados,
donde 10 de ellas son mayores o iguales a 0,50. Lo deseable es que exista un
número sustancial de correlaciones mayores a 0,30 (Hair
et al., 1999). Aquí se observa que, la evalu=
ación
general del establecimiento se encuentra asociada principalmente con las co=
ndiciones
higiénico sanitarias, ambiente y servicio del lugar. Se evidencia la
factibilidad de realizar el análisis factorial ya que, el valor del
determinante (0,021) que se encuentra al pie de la matriz se aproxima a cer=
o.
Tabla 2. Matriz
de correlaciones de los ítems evaluados
|
|
UB |
AC |
HA |
SE |
AM |
SG |
HB |
EB |
HP |
EG |
|
UB |
1,00 |
|||||||||
|
AC |
0,30 |
1,00 |
||||||||
|
HA |
0,07 |
0,30 |
1,00 |
|||||||
|
SE |
0,38 |
0,25 |
0,19 |
1,00 |
||||||
|
AM |
0,45 |
0,13 |
0,16 |
0,44 |
1,00 |
|||||
|
SG |
0,09 |
0,21 |
0,23 |
0,29 |
0,13 |
1,00 |
||||
|
HB |
0,36 |
0,38 |
0,36 |
0,43 |
0,47 |
0,35 |
1,00 |
|||
|
EB |
0,32 |
0,39 |
0,23 |
0,51 |
0,50 |
0,32 |
0,67 |
1,00 |
||
|
HP |
0,28 |
0,28 |
0,25 |
0,47 |
0,49 |
0,29 |
0,53 |
0,55 |
1,00 |
|
|
EG |
0,45 |
0,27 |
0,11 |
0,55 |
0,63 |
0,21 |
0,53 |
0,58 |
0,68 |
1,00 |
|
Determinante
=3D 0,021 |
A =
partir
del test de Esfericidad de Bartlett (tabla 3) se corrobora la validez de la
aplicación del AF, debido a que la significancia obtenida es 0,000. En cuan=
to
al índice KMO (0,86) comprueba el grado de relación conjunta entre los ítem=
s,
considerándose que éstos pueden ser predecibles a partir de los demás.
Tabla 3. KMO y prueba de Bartlett
|
Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin |
0,860 |
|
|
Prueba de esfericidad de Bartlett |
Chi-cuadrado
aproximado |
1218,461 |
|
gl |
45 |
|
|
Sig. |
0,000 |
Co=
n la
verificación de la pertinencia y validez del análisis factorial, se procede=
con
la extracción de los factores subyacentes a través de la agrupación de los =
10
ítems evaluados.
·&nb=
sp;
Extracción de los factores
Pa=
ra
seleccionar el número de factores que explicaran los 10 ítems, se utilizó el
criterio de Kaiser, que consiste en conservar aquellos factores cuyo autova=
lor
asociado sea mayor que 1 (Hair
et al., 1999). En la figura 3 se observa que=
los
dos primeros componentes tienen autovalores mayores a 1, por lo que se extr=
aen
dos factores.
Figura 3. Diagrama de
sedimentación
En=
la tabla
XX se detallan los autovalores iniciales de cada componente, en ella se
evidencia que los dos primeros componentes tienen autovalores mayores a 1 y=
que
en conjunto explican el 56,66% de la variabilidad de los 10 ítems, de tal
manera que, se identifican dos factores subyacentes que resumen dicha
información.
Tabla 4. Autovalores
y varianza total explicada
|
Autovalores
iniciales |
Suma de las
saturaciones al cuadrado de la rotación |
|||||
|
Total |
% de la varianz=
a |
% acumulado |
Total |
% de la varianz=
a |
% acumulado |
|
|
1 |
4,416 |
44,161 |
44,161 |
3,572 |
35,718 |
35,718 |
|
2 |
1,251 |
12,505 |
56,666 |
2,095 |
20,948 |
56,666 |
|
3 |
0,895 |
8,951 |
65,617 |
|
|
|
|
4 |
0,77 |
7,697 |
73,313 |
|
|
|
|
5 |
0,657 |
6,569 |
79,882 |
|
|
|
|
6 |
0,563 |
5,627 |
85,509 |
|
|
|
|
7 |
0,508 |
5,076 |
90,586 |
|
|
|
|
8 |
0,399 |
3,994 |
94,58 |
|
|
|
|
9 |
0,288 |
2,885 |
97,465 |
|
|
|
|
10 |
0,254 |
2,535 |
100 |
|
|
|
|
Método de extracción: Análisis de Componentes principales |
En=
la tabla
5, se presenta las cargas factoriales rotadas utilizando el método Varimax, logrando así que, la identificación de los
factores subyacentes sea más sencilla. Las cargas factoriales, representan =
la
correlación que existe entre cada ítem y el factor, lo deseable es que cada
ítem contribuya en la formación de un solo factor, por lo que, idealmente l=
os
valores mayores a 0,5 se consideran adecuados (Pérez,
2004). De acuerdo a lo indicado, se
generan dos factores a quienes se los denominará subíndices los mismos que =
se
encuentran compuestos de la siguiente manera:
-&nb=
sp;
Subíndice de Condición del Servicio (SCS): Está compuesto por siete ítems=
los
cuales son: evaluación general, ambiente, higiene del personal, servicio, están=
dar
de baterías sanitarias, ubicación e higiene de baterías sanitarias.
- =
Subíndice de Factores de Acceso (SFA): Compuesto por tres ítems: horarios de apertura,
seguridad y accesibilidad.
=
=
Tabla 5. Matriz
de componentes rotados
|
Ítems |
Componentes o
factores |
||
|
SCS |
SFA |
||
|
EG<= o:p> |
0,863 |
0,138 |
|
|
AM<= o:p> |
0,807 |
0,030 |
|
|
HP<= o:p> |
0,681 |
0,358 |
|
|
SE<= o:p> |
0,666 |
0,266 |
|
|
EB<= o:p> |
0,662 |
0,461 |
|
|
UB<= o:p> |
0,657 |
0,004 |
|
|
HB<= o:p> |
0,583 |
0,564 |
|
|
HA |
-0,009 |
0,747 |
|
|
SG |
0,119 |
0,638 |
|
|
AC |
0,210 |
0,616 |
|
|
Método de extracción: Análisis de componentes principales. |
|||
|
Método de rotación: Normalización Varimax
con Kaiser. |
|||
|
a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones. |
|||
<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif;mso-fareast-f=
ont-family:
Calibri;mso-fareast-theme-font:minor-latin;mso-fareast-language:EN-US'>
· =
Ecuación
del índice sintético
Pa=
ra la
integración de los dos subíndices y de sus respectivos ítems en un solo
indicador, primero se calculan los coeficientes de ponderación, dividiendo =
el
porcentaje de variabilidad explicada por cada subíndice para el porcentaje =
de
variabilidad total explicada por los dos factores extraídos.
Lu=
ego,
se calculan los subíndices, sumando los valores de los ítems dentro de cada
factor y dividiendo este valor para la puntuación máxima que podría ser
alcanzada. En el caso del primer subíndice, se suman las puntuaciones de lo=
s 7
ítems que lo conforman y se divide para 70; de manera análoga se procede co=
n el
segundo subíndice, es decir, se suman las puntuaciones de los 3 ítems que lo
integran y se divide para 30. Como cada establecimiento tiene la evaluación=
a
través de 10 encuestas, se promedian estos valores obteniendo una sola
puntuación por establecimiento.
De esta manera, el Índice de Calidad del Servicio (ICS) queda integr=
ado
por la ecuación:
Ob=
teniéndose
un índice de calidad cuyo rango de evaluación está definido entre 0 y 1.
En=
la
tabla 6 se observa a los establecimientos ordenados de manera descendente de
acuerdo a la valoración de calidad alcanzada, misma que se calculó a través=
de
las puntuaciones de los subíndices. Aquí se aprecia que, tanto los restaura=
ntes
(REST) como bares, cafeterías y fuentes de soda (BCF) tienen diversas
puntuaciones, las mismas que fluctúan entre 0,55 y 0,87 sobre 1 punto, con =
una
media de 0,72 y desviación estándar de 0,06.
Tabla=
6. Compo=
sición
de los subíndices e índice de calidad del servicio por establecimiento
|
Tipo de establecimiento |
SCS |
SFA |
ICS |
|
REST |
0,88 |
0,84 |
0,87 |
|
REST |
0,83 |
0,81 |
0,82 |
|
BCF |
0,83 |
0,77 |
0,81 |
|
REST |
0,81 |
0,79 |
0,80 |
|
REST |
0,80 |
0,78 |
0,79 |
|
REST |
0,77 |
0,75 |
0,76 |
|
REST |
0,78 |
0,72 |
0,76 |
|
BCF |
0,76 |
0,75 |
0,76 |
|
REST |
0,77 |
0,72 |
0,75 |
|
BCF |
0,80 |
0,65 |
0,74 |
|
REST |
0,80 |
0,65 |
0,74 |
|
REST |
0,80 |
0,64 |
0,74 |
|
REST |
0,82 |
0,60 |
0,74 |
|
BCF |
0,79 |
0,65 |
0,74 |
|
REST |
0,76 |
0,70 |
0,74 |
|
REST |
0,79 |
0,64 |
0,73 |
|
REST |
0,76 |
0,69 |
0,73 |
|
REST |
0,78 |
0,64 |
0,73 |
|
REST |
0,78 |
0,63 |
0,72 |
|
BCF |
0,71 |
0,71 |
0,71 |
|
REST |
0,70 |
0,71 |
0,70 |
|
BCF |
0,69 |
0,72 |
0,70 |
|
BCF |
0,68 |
0,71 |
0,69 |
|
REST |
0,68 |
0,71 |
0,69 |
|
REST |
0,71 |
0,65 |
0,69 |
|
REST |
0,67 |
0,71 |
0,68 |
|
REST |
0,67 |
0,69 |
0,68 |
|
BCF |
0,67 |
0,68 |
0,67 |
|
REST |
0,68 |
0,63 |
0,66 |
|
BCF |
0,67 |
0,63 |
0,66 |
|
BCF |
0,63 |
0,60 |
0,62 |
|
BCF |
0,56 |
0,52 |
0,55 |
=
Conclusiones
· =
Los
servicios presentan una alta complejidad para la medición de la calidad, he=
cho
que no es ajeno a los servicios turísticos, debido a la alta variabilidad d=
e la
percepción del cliente, factor por el cual se establece como uno de los cin=
co
pilares de trabajo del MINTUR asegurar la calidad en la prestación de servi=
cios
turísticos para con ello, generar una experiencia turística que cumpla con =
las
exceptivas del consumidor y que beneficie a la cadena de valor y los destin=
os
turísticos del país.
· =
Con
respecto al análisis efectuado, se ha podido validar que éste representa una
herramienta de gran utilidad puesto que ha permitido sintetizar la informac=
ión
de diez ítems en un solo índice, con lo cual, no se descarta que la generac=
ión
de información a mayor escala pueda ser traducida a información de fácil co=
mprensión.
· =
Un
68,75 de los establecimientos evaluados obtuvieron una puntuación de al men=
os
0,70 sobre 1 punto, evidenciando que una parte representativa de ellos posee
una calidad aceptable en el servicio prestado. Es necesario precisar que, la
seguridad es el ítem que alcanzó la menor evaluación en los establecimiento=
s,
siendo un elemento a mejorar dentro de este servicio turístico.
· =
Finalmente,
se recomienda ampliar el levantamiento de la información a los fines de sem=
anas
y hacer una comparación con el presente análisis, con fin de determinar si
existe diferencias significativas en la percepción de calidad abarcado el t=
ipo
de establecimiento y segmento de mercado.
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PARA
CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.
Flores Mancheno , A. C= ., Maldonado Erazo, C. P., Bermeo García, J. C., & Verdugo Bernal , C. M. (2020). Generación de un índice de calidad de servicio para establecimientos turísticos de alimentos y bebidas. ConcienciaDigita= l, 3(3.1), 44-57. https://doi= .org/10.33262/concienciadigital.v3i3.1.1362
El artículo qu=
e se
publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente
reflejan el pensamiento de la Revi=
sta Conciencia
Digital.
El artículo queda en propiedad de=
la
revista y, por tanto, su publicación parcial y/o total en otro medio tiene =
que
ser autorizado por el director de la Revista
Conciencia Digital.
[1]
[2]
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Recursos Naturales.
Riobamba, Ecuador., claudia.maldonado@espoch.edu.ec
[3] <= span lang=3DES-EC style=3D'font-family:"Times New Roman",serif;mso-ansi-language= :ES-EC'>Investigador independiente. Riobamba, Ecuador, jekabg91@gmail.com
[4]
www.concienciadigital.org