Integración de R Statistics con Asp.net para automatización del método musa como modelo de satisfacción del cliente.

Julián Andrés Quimbayo Castro

Resumen


La medición de la satisfacción de los clientes en las empresas, independiente del tipo de servicio o bien que ofrezcan, ha permitido identificar, definir y consolidar estrategias que conlleven a programas de lealtad exitosos para los clientes. Con miras a minimizar las brechas que alejen a los clientes de las empresas y teniendo en cuenta las políticas actuales de las organizaciones donde la mejora continua es el aliado de la calidad en cuanto a la satisfacción del cliente y entendiendo que un cliente satisfecho con un servicio está más dispuesto a volver a usarlo en el futuro y a recomendarlo a otros posibles clientes (Oliver, 1980), surge la investigación en curso que se centra en la creación de una otro lado en apoyo, se aprovechará ASP.NET, que proporcionan un mecanismo útil para la exposición de cálculos estadísticos y gráficos en aplicaciones web. Usando este enfoque, todos estos modelos propuestos y técnicas, hasta el momento, adoptan los siguientes principios fundamentales (Grigoroudis, 1999):

a) Los datos del problema se basan en juicios de los clientes y deben recogerse directamente de ellos.
b) Medición de la satisfacción del cliente es un problema de la evaluación multivariado dado que la satisfacción global de cliente dependede un conjunto de variables representando dimensiones del servicio.

Con base en estos supuestos el problema de la evaluación de satisfacción del cliente se planta en un contexto de análisis multicriterio, Es allí donde las empresas a través de la plataforma podrán acceder y determinar cuáles son los variables parciales de los servicios adecuados para el proceso inicial, teniendo en cuenta los datos tomados previamente de encuestas aplicadas, con el fin de obtener como salidas diagramas de acción que indiquen el status quo (bajo desempeño/baja importancia), aprovechar la oportunidad competitiva (alto desempeño / baja importancia) y Oportunidad de Mejora (bajo desempeño /alta importancia), en cada una de la variables asignadas para la medición e integración dentro de la plataforma en tiempo real para la toma de decisión frente a las estrategias de la organización.


Palabras clave


MUSA; Integración; Satisfacción Cliente; Calidad Total

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Referencias


Grigoroudis, E. (1999). Measuring and analysing satisfaction methodology: A multicriteria aggregation-disaggregation approach. Tesis, Ph.D. Department of Production Engineering and Management, Technical University of Crete, Grecia.

Grigoroudis, E., & Siskos, Y. (2010). Customer Satisfaction Evaluation: Methods for Mesuring and Implementing Service. Springer.

Mendez, C. (2004). Calidad total y cultura corporativa. Estudio de tres empresas en Colombia. Universidad y Empresa, 3(3-4-5), 101.

Oliver, R. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decision. Journal of Marketing Research, 17, pp. 460 - 469.




DOI: https://doi.org/10.23850/2422068X.362

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ISSN: 2422-068X

E-ISSN:2590-7956

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