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De acuerdo con la distribución geográfica de los consumidores existen diversas expectativas frente a la calidad en el Servicio. El estudio que compartiremos con ustedes explora desde el INSC, que pasa con esta diversidad en las comunas de la región metropolitana.
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5/28/2014
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Explorando la satisfacción con los servicio en las comunas de la
región metropolitana
Rodrigo Morrás O.
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Gran parte de las empresas de servicio operan con múltiples canales
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Las redes de sucursales distribuidas geográficamentes es uno
de los canales históricamente más importantes
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La estandarización y homogenización de las exigencias de calidad a las
unidades de negocios es una práctica difundida en la industria de los
servicios
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Sin embargo, también es reconocida la diversidad de espectativas del servicio en relación a contenidos y niveles de ellas, en clientes de distintos lugares geográficos
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Hacia un indicador de satisfacción comunal
El estudio que compartiremos con ustedes explora desde el INSC, que pasa con esta diversidad en las comunas de la región metropolitana.
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Aspectos metodológicosPara agrupar municipios homogéneos, analizamos la información de 34 comunas de la región metropolitana a partir de las siguientes variables mediante cluster analisis:
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Aspectos metodológicos
Se formaron los siguientes Cluster:
CERRO NAVIALA PINTANA
LO ESPEJORENCA
SAN RAMON
1 CERRILLOSCONCHALI
EL BOSQUEESTACION CENTRAL
HUECHURABALA GRANJALO PRADO
PEDRO AGUIRRE CERDAPEÑALOLENPUDAHUEL
QUINTA NORMALRECOLETA
SAN BERNARDOSAN JOAQUIN
2INDEPENDENCIA
LA CISTERNALA FLORIDA
MACULMAIPU
PUENTE ALTOQUILICURA
SAN MIGUELSANTIAGO
3 LA REINALAS CONDES
LO BARNECHEAÑUÑOA
PROVIDENCIAVITACURA
4
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Aspectos metodológicos
Utilizando la información de INSC y con las variables usadas para definir los premios, construimos un ranking de percepción global con los servicios recibidos de los habitantes de una comuna a partir del puntaje factorial total obtenida por ella.
Varianza total explicada
Factor % de la varianza % acumulado
1 62,409 62,409
2 35,104 97,513
Factores
1 2
Satisfaccion 0,958 -0,216
Valor 0,948 -0,251
Problemas -0,237 0,971
Naturalmente, podríamos llamar satisfacción al factor 1 y problemas al factor 2
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1 VITACURA
2 LAS CONDES
3 LO BARNECHEA
4 PROVIDENCIA
5 ÑUÑOA
6 MACUL
7 CERRILLOS
8 PUENTE ALTO
9 MAIPÚ
10 LA FLORIDA
11 QUINTA NORMAL
12 QUILICURA
13 SANTIAGO
14 SAN JOAQUÍN
15 LO PRADO
16 PEÑALOLEN
17 SAN MIGUEL
18 ESTACIÓN CENTRAL
19 SAN BERNARDO
20 PUDAHUEL
21 LA CISTERNA
22 RECOLETA
23 LA REINA
24 LA GRANJA
25 RENCA
26 LA PINTANA
27 CERRO NAVIA
28 HUECHURABA
29 EL BOSQUE
30 SAN RAMÓN
31 LO ESPEJO
32 INDEPENDENCIA
33 CONCHALÍ
34 P. A. CERDA
Ranking de satisfacción
4
1
2
3
5/28/2014
11
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Renca San Ramón La Pintana Cerro Navia Lo Espejo
Factor problema cluster 1
2012 2013
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
Renca San Ramón La Pintana Cerro Navia Lo Espejo
Factor satisfacción cluster 1
2012 2013
Comportamiento de los factores en el período 2012-2013
cluster 1
20
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12
Comportamiento de los factores en el período 2012-2013
cluster 2
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
Factor problema cluster 2
2012 2013
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
Factor satisfacción cluster 2
2012 2013
23
17
16
5/28/2014
13
Comportamiento de los factores en el período 2012-2013
cluster 3
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Factor problema cluster 3
2012 2013
-4
-3
-2
-1
0
1
2
Factor satisfacción cluster 3
2012 2013
21
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Comportamiento de los factores en el período 2012-2013
cluster 4
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Lo Barnechea Vitacura Las Condes Providencia Ñuñoa La Reina
Factor problema cluster 4
2012 2013
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Lo Barnechea Vitacura Las Condes Providencia Ñuñoa La Reina
Factor satisfacción cluster 4
2012 2013
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Comportamiento de los factores en el período 2012-2013 en los distintos cluster
La media de satisfacción de los cluster es inversa a la precariedad.
El factor satisfacción presenta una mayor correlación con la precariedad que el factor problema.
La satisfacción y los problemas de los cluster 1 y 4 son polares, mientras que estos factores en los cluster 2 y 3 son más homogéneos.
Con la información del año 2013, la correlación entre el puntaje factorial de las variables del INSC y el puntaje factorial para los cluster alcanzó un -76%.
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Gracias
