3. Metodología

3.1.  Datos y muestra

El trabajo de campo de esta investigación se llevó a cabo mediante la recopilación de datos de un banco nacional muy arraigado que ofrece una gran diversidad de servicios financieros (por ejemplo, cuentas de ahorro, préstamos, hipotecas, planes de pensiones, etc.) a clientes individuales (B2C). Los datos combinan la información transaccional y perceptiva con actividades de marketing específicas y con datos demográficos para obtener una imagen completa sobre los consumidores que nos permite validar empíricamente el modelo conceptual. Cabe señalar que la información perceptiva ha sido obtenida a partir de una encuesta que se realizó con los clientes del banco colaborador por una empresa de
investigación de mercado en diciembre de 2012. La participación en la encuesta fue
de carácter voluntario y se presentó al cliente de la entidad por vía telefónica. La empresa de investigación contactó con un total de 5.848 clientes representativos del banco de los cuales se disponía de información transaccional. Se obtuvo finalmente una muestra efectiva de 1.990 cuestionarios, lo que constituye una tasa de respuesta del 34,19 %. Se garantizó la confidencialidad y el anonimato, y la empresa de investigación de mercados trató de evitar que los clientes respondieran de forma artificial o deshonesta (Podsakoff, MacKenzie, Lee y Podsakoff, 2003). Los datos recogidos por el cuestionario aparecen reflejados en la ficha técnica.

Cuadro 1.  Ficha técnica

Universo

Clientes del banco.

Marco muestral

Clientes del banco colaborador.

Método de recogida de información

Encuesta por vía telefónica.

Procedimiento de muestreo

Método probabilístico.

Número de encuestas

5.848 clientes (1.990 encuestas válidas).

Tasa de respuesta: 34,19 %.

Periodo de recogida de información

Diciembre de 2012.

Fuente: Elaboración propia.

En cuanto al diseño del cuestionario, se introdujeron separaciones y pausas entre las diferentes variables de manera que los encuestados no pudieran usar sus respuestas anteriores en las posteriores. El diseño de la encuesta también aseguró que los participantes no pudieran establecer vínculos causa-efecto entre las variables dependientes e independientes. Antes de lanzar la encuesta, se realizó un pretest con usuarios de servicios financieros (estudiantes e investigadores de varias universidades) para verificar la comprensión y la adecuación de todos los elementos. Dado el uso de la información perceptiva, fue necesario asegurarse de que el sesgo del método común no fuese una cuestión crítica. Para ello, se aplicaron
varios métodos estadísticos y de procedimiento (Podsakoff et al., 2003), incluyendo un análisis factorial exploratorio en el que todos los ítems se cargaron en sus respectivas variables.

Además de la información perceptiva, tal como hemos señalado anteriormente, se tuvo también acceso a datos objetivos sobre las transacciones realizadas por los clientes, las actividades de marketing específicas desarrolladas por el banco, la rentabilidad del cliente y la información demográfica del cliente. Para garantizar la causalidad en nuestros modelos, se utilizó la información de 2012 para medir la actividad de transacción del cliente (por ejemplo, compra cruzada, número de canales utilizados, duración de la relación), así como cualquier actividad de marketing dirigida por el banco (es decir, marketing directo) que pudiera afectar a las actitudes de los clientes al final del año (información recogida en la encuesta). La rentabilidad del cliente se midió a principios de 2013
(enero a marzo).

3.2.  Las variables del estudio

Las variables empleadas en el análisis de datos y sus estadísticos descriptivos se muestran en el cuadro 1 del anexo. Los ítems empleados para medir las variables perceptivas aparecen en el cuadro 2 del anexo; todos, adaptados de estudios anteriores, como se indica a continuación. Para todas estas variables, los encuestados tuvieron que calificar las afirmaciones sobre la compañía de 1 (muy en desacuerdo) a 7 (muy de acuerdo). El cuadro 2 del anexo también muestra las alfas de Cronbach de las construcciones, que superan el umbral crítico de 0,7 (Nunnally y Bernstein, 1994). El cuadro 3 del anexo incluye la matriz de correlación para las variables de estudio. Si bien los valores de correlación entre las medidas subjetivas podrían considerarse altos, los resultados del análisis factorial exploratorio realizado utilizando SPSS, incluidas todas las escalas, llevaron a una solución de factores favorable en la que todos los ítems se cargaron en sus respectivas variables.

Para medir la calidad de la experiencia del cliente, hemos seguido la propuesta de Chen y Chen (2010), quienes midieron la calidad de la experiencia del cliente en el contexto del turismo mediante la aplicación de las escalas de calidad de experiencia desarrolladas por Otto y Ritchie (1996) con cuatro factores: hedónico, tranquilidad, participación y reconocimiento. De acuerdo con Chen y Chen (2010), el componente hedónico se asocia con respuestas afectivas (es decir, emoción, disfrute y memorización), por lo que pedimos a los clientes que valoraran el nivel de placer por ser cliente del banco. Respecto a la tranquilidad, se refiere a la necesidad de seguridad y comodidad física y psicológica (Chen y Chen, 2010). En este caso, se requirió a los clientes que examinasen el grado de comodidad al interactuar con el banco, así como la seguridad personal. La participación se refiere al deseo de tener la opción y el control en la oferta de los productos o servicios y la demanda de ser educados (Chen y Chen, 2010). Para su medición, pedimos a los clientes
que examinasen el nivel de gusto de interactuar con el banco. Finalmente, el reconocimiento está vinculado a sentirse importante y seguro (Chen y Chen, 2010). Por lo tanto, les pedimos a los clientes que evaluaran si el banco se preocupaba por mantenerlos como clientes, así como la calidad de la relación con el banco, ya que la calidad de la relación es valorada por los clientes al brindar confianza y un trato especial (Lemke et al., 2011) y refleja bastante bien la calidad de la experiencia con la empresa. En total, utilizamos siete ítems para medir la calidad de la experiencia del cliente para las cuatro dimensiones mencionadas anteriormente.

En relación con las tres dimensiones de la equidad del cliente, esta se midió en función del trabajo de Vogel et al. (2008). Medimos el valor de la marca mediante la adaptación del trabajo de investigación de Rust et al. (2004). La equidad de la relación se midió utilizando las escalas propuestas por Rust et al. (2004) y Vogel et al. (2008).

Sobre la influencia social, se aplicaron medidas de un solo ítem para las tres dimensiones: la exposición, la valencia y la amplitud. En línea con el trabajo de Harrison-Walker (2001), la
exposición se midió en la frecuencia en que la experiencia con el banco ha sido un tema de conversación entre un consumidor y otros individuos de su propia red social. La valencia se midió pidiéndoles a los encuestados que identificasen si el tono dominante de las conversaciones con su red social sobre las experiencias con el banco fue positivo. Finalmente, la amplitud se midió en función del trabajo de Cheung, Lee y Rabjohn (2008), al pedir a los encuestados que indicasen el grado de diversidad de temas que surgen en las conversaciones con otros clientes sobre experiencias con el banco.

Con la información proporcionada por el banco colaborador, la rentabilidad del cliente se midió por la diferencia entre los ingresos y los costes del cliente. Con el fin de establecer las relaciones causales entre la calidad de experiencia del cliente y la rentabilidad del cliente, esta variable se midió en los tres meses posteriores a la encuesta (de enero a marzo de 2013). Como información adicional, consideramos una serie de variables, que incluyen el comportamiento de compra del cliente, las actividades de la empresa y la información demográfica. Como se señaló anteriormente, se describen en el cuadro 1
del anexo.

3.3.  El modelo econométrico

Con la información recopilada, hemos desarrollado un modelo de regresión de dos ecuaciones estimadas simultáneamente que nos permite testar empíricamente el modelo conceptual propuesto y las hipótesis asociadas. Según Zellner (1962), la estimación simultánea permite que los errores estén correlacionados entre ecuaciones para un individuo determinado. El modelo consiste en j = 1 ... m ecuaciones de regresión lineal para i = 1 ... N individuos. Este tipo de estimación presenta una serie de ventajas. En primer lugar, garantiza la eficiencia en la estimación combinando información de diferentes ecuaciones. Un sistema de múltiples ecuaciones se estima de forma más eficiente cuando los términos de error de las regresiones consideradas pueden correlacionarse. En segundo lugar, «dado que algunas variables son variables dependientes e independientes en diferentes regresiones, esta técnica permite aliviar los problemas de endogeneidad» (Autry y Golicic, 2010, p. 95).

Para respetar la causalidad en la sucesión de los efectos propuestos, se incluye información objetiva a nivel de cliente entre enero de 2012 y diciembre de 2012 (t0); datos de percepción del cliente procedentes de la encuesta en diciembre de 2012 (t1); y la rentabilidad del cliente de enero a marzo de 2013 (t2). El modelo consta de j = 2 regresiones lineales: (1) una para los antecedentes de la experiencia del cliente y (2) una para las consecuencias sobre la rentabilidad del cliente.

Para la ecuación de los antecedentes de la experiencia del cliente, la variable dependiente es la calidad de la experiencia del cliente, mientras que el conjunto de las variables explicativas incluye las tres dimensiones de la equidad del cliente, la influencia social, así como una serie de variables adicionales que controlan la heterogeneidad en la experiencia del cliente. Especificamos este modelo de regresión lineal de la siguiente manera:

CECi  =  β0  +  β1  +  EVi  +  β2EBi  +  β3ERi  +  β4Exposicióni  + β5Valenciai  +  β6Amplitudi  +  β7Controli  +  εi

Donde CECi representa la calidad percibida de la experiencia del cliente por parte del cliente i; EVi, EBi y ERi capturan las tres dimensiones de la equidad del cliente: la equidad de valor, la equidad de marca y la equidad de relación, respectivamente, según la percepción del cliente i; Exposicióni, Valenciai y Amplitudi representan las tres dimensiones de la influencia social; Controli representa un vector de variables de control que incluyen el comportamiento de compra del cliente (por ejemplo, la duración de la relación, la compra cruzada), las actividades de marketing específicas y la información demográfica; y εi es el término de error.

En este estudio, estamos interesados principalmente en los parámetros β13, que miden el impacto directo de las tres dimensiones de la equidad del cliente en la calidad de la experiencia del cliente; también, en los parámetros β46, que capturan el impacto directo de las tres dimensiones de la influencia social en la experiencia del cliente.

Para la ecuación de las consecuencias, se incluyen el impacto de la calidad de la experiencia del cliente y un conjunto de variables explicativas adicionales que incorporan las actividades de marketing específicas, el comportamiento transaccional (por ejemplo, número de canales usados, duración de la relación y compra cruzada), junto con la información demográfica sobre la rentabilidad del cliente, que es la variable dependiente. El modelo de regresión lineal se especifica de la siguiente manera:

RCi = α0 + α1 x CECi + α2Controli+ ωi

Donde RCi representa la rentabilidad del cliente i; Controli representa un vector de variables de control que incluyen actividades de marketing específicas, el comportamiento de compra del cliente (por ejemplo, número de canales usados, duración de la relación y compra cruzada) e información demográfica; y ωi es el término de error para la ecuación.

Aquí, estamos interesados en el parámetro α1, que captura el impacto de la calidad de la experiencia del cliente en la rentabilidad del cliente.