Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/35389
Title: Modelos para el análisis de atributos contemplados por los clientes en una estrategia de Marketing Relacional
Author: Luis Bassa, Carolina
Director: Gil Lafuente, Anna Maria
Keywords: Màrqueting de relacions
Marketing relacional
Relationship marketing
Serveis d'atenció al client
Customer services
Servicios de atención al cliente
CRM
Xarxes socials
Redes sociales
Social networks
Sistemes borrosos
Modelos borrosos
Fuzzy systems
Satisfacció del consumidor
Consumer satisfaction
Satisfacción del cliente
Issue Date: 15-Dec-2011
Publisher: Universitat de Barcelona
Abstract: [spa] El manejo de las relaciones con los clientes es uno de los aspectos más importantes de la gestión empresarial. En un entorno en el que las organizaciones pugnan por retener y fidelizar a los clientes, resultado del cambio permanente, se plantea el hecho de entender claramente qué están esperando los clientes por parte de las empresas cuando adquieren un producto o servicio. Este entendimiento abarca desde el contacto inicial, resultado de una compra o intención de compra, hasta momentos de mayor complejidad en la relaciones cliente-empresa, como pueden ser el manejo de quejas y el servicio post-venta. Cobra importancia entonces revisar el concepto de “necesidades o expectativas de los clientes” hacia las empresas. En este sentido resulta básica la identificación de los denominados “atributos contemplados por los clientes” al establecer algún tipo de relación contractual. Se busca comprender este concepto desde las dos partes que nos ocupan: 1) Desde la perspectiva de la empresa: Esto es, qué entiende la empresa de lo que el cliente realmente necesita 2) Desde la óptica del cliente: Cómo espera el cliente que la empresa responda ante a sus necesidades o expectativas. En este trabajo de investigación se presenta un planteamiento para analizar los atributos valorados por los clientes a la hora de recibir un servicio. Para concretar este planteamiento, se muestra en primer lugar el resultado de la investigación llevada a cabo en las principales bases de datos académicas para conocer el estado de la cuestión. Se presentan los trabajos más relevantes, relacionados con el tema que nos ocupa, que han sido realizados por investigadores y académicos sobre la teoría del Marketing Relacional hasta la fecha. Esto permite entender cómo ha sido la evolución de esta especialidad del Marketing hacia un modelo de gestión de las relaciones con los clientes. Con esta base teórica, se procede al desarrollo de nuevas aportaciones al conocimiento teórico de la relación entre las estrategias de marketing relacional y las expectativas de satisfacción de los clientes. Como elemento innovador, se incorpora a en este trabajo la Lógica Borrosa a través de varios modelos para el tratamiento de la incertidumbre combinados con modelos clásicos y maduros en la gestión de servicio a los clientes. La implementación de estos modelos combinados, radica en identificar un conjunto de herramientas que puedan ser utilizadas por las empresas de cualquier sector para identificar aquellos atributos que los clientes contemplan a la hora de recibir un producto o servicio y que pueden haber sido omitidos por las empresas. Finalmente, este trabajo plantea la aplicabilidad de los modelos propuestos a diversas industrias, seleccionando como industria piloto la Industria Financiera, en particular instituciones bancarias, por presentar una serie de servicios utilizados por un gran número de personas de diferentes características y por ser muy sensibles a ser continuamente evaluadas por sus usuarios.
[eng] MODELS FOR THE ANALYSIS OF ATTRIBUTES PROVIDED BY CUSTOMERS IN A RELATIONSHIP MARKETING STRATEGY Thesis submitted by Carolina Luis Bassa to obtain the degree of PHD in Business Director: Dr. Ana Maria Gil Lafuente ABSTRACT Customer Relationship is one of the most important aspects in business management. In an environment where organizations are struggling to retain and build customer loyalty, it is very important to understand what customers are waiting for when they purchase a product or service. This understanding extends from initial contact until after the purchase, such as the complaint handling and after-sales service. It is important to review the concept of "customer expectations". It is essential the identification of so-called "attributes provided by the clients" to establish some kind of contractual relationship from the two parties: 1) from the company’ perspective: This is what the company understands about what the customer really needs? 2) From the customer’ perspective: What does the client expect from the company, to respond to their needs or expectations? In this research we present an approach to analyze the attributes valued by customers when receiving a service. We show the result of the research conducted at the major academic databases in order to check the status of the matter. We present the most relevant papers related to the topic, which have been made by researchers and academics on the theory of Relationship Marketing to date. This allowed us to understand what has been the evolution of this specialty of Marketing, looking for a model for managing customer relationships. With this theoretical base, we proceed to the development of new contributions to theoretical knowledge of the relationship between relationship marketing strategies and expectations of customer satisfaction. As an innovation, we used in this work the Fuzzy Logic through several models for the treatment of uncertainty, combined with classical models in the management of customer service. These models combined, are a set of tools that can be used by companies in any industry to identify those attributes that customers referred to, in receiving a product or service that may have been missed by companies with the current tools. Finally, this paper discusses the applicability of the proposed models to several industries. We selected a bank, because it presents a number of services used by a large number of people for a long time.
URI: http://hdl.handle.net/2445/35389
Appears in Collections:Tesis Doctorals - Departament - Economia i Organització d'Empreses

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