Análisis de la calidad de e-servicio mediante técnicas de marketing e inteligencia artificial. Aplicación al sector textil y moda

El objetivo principal de esta Tesis Doctoral es analizar la calidad de e-servicio en portales web B2C del sector de textil y moda mediante el uso conjunto de metodologias de marketing e inteligencia artificial. Las investigaciones consultadas dentro de este ambito suelen centrarse en realizar un analisis utilizando una de las mencionadas tecnicas, pero no es frecuente encontrar trabajos que aborden ambas conjuntamente, especialmente en el sector textil y moda a traves de Internet. Asi pues, surge la necesidad de estudiar la experiencia de servicio y la calidad de e-servicio que se deriva de la misma, incorporando cuestiones vinculadas a la calidad intrinseca (calidad utilitaria) y con las emociones experimentadas por el usuario (calidad hedonica). En la presente Tesis Doctoral, se propone la aplicacion secuencial de las dos metodologias comentadas. Para ello, se realizaron 435 encuestas personales a usuarios habituales en la compra/busqueda en plataformas de textil y moda. Los modelos utilizados para el analisis de calidad de e-servicio tienen como objetivo analizar las categorias y dimensiones de calidad de e-servicio, asi como su importancia para lograr la satisfaccion y/o lealtad de sus clientes. Para ello, el modelo propuesto se divide en dos etapas. En la primera etapa se evaluan las dimensiones latentes que integran la calidad de e-servicio en este tipo de plataformas de venta. De esta etapa se concluye que la calidad de e-servicio integra dos variables: calidad utilitaria y calidad hedonica. A partir de esta informacion, se definieron diferentes mapas de percepcion y de importancia-percepcion, cuyos valores permitieron determinar que portales web se encuentran mejor valorados por su calidad utilitaria y hedonica. La segunda etapa pretende analizar las relaciones causales entre calidad de e-servicio, satisfaccion y lealtad, mediante el uso de ecuaciones estructurales. De este analisis se puede confirmar la presencia de una relacion causal directa y positiva entre calidad de e-servicio (calidad utilitaria y hedonica) y satisfaccion, entre calidad utilitaria e intencion de compra (excepto para usuarios que solo buscan informacion), entre calidad hedonica y WOM y entre satisfaccion y lealtad (WOM, intencion de compra y tolerancia al precio). Ademas, la calidad utilitaria es la variable mas importante para los usuarios que solo buscan informacion, mientras que para los usuarios que buscan y compran lo sera la calidad hedonica. Dado el caracter ? crisp? y estatico de los modelos de calidad de e-servicio, la informacion derivada de los mismos ha sido utilizada como input de partida en otras metodologias fundamentadas en modelos de inteligencia artificial que permitan su tratamiento borroso. Asi, tambien se ha llevado a cabo una investigacion empirica utilizando modelos de logica borrosa (FDSS, FTOPSIS y GUAJE), con el fin de poder gestionar la incertidumbre inherente a la calificacion de algunas variables relevantes del modelo asi como para favorecer el caracter adaptativo y dinamico en la evaluacion de portales web. Los sistemas de inferencia borrosos (FDSS) permiten incorporar al modelo propuesto de calidad de e-servicio un componente de incertidumbre, que los hace mas proximos a la realidad de la evaluacion gracias al uso que hacen del lenguaje natural. La metodologia FTOPSIS, parte del calculo de la matriz normalizada y ponderada de valoraciones borrosas de cada variable del modelo propuesto para cada portal evaluado. A partir de esta matriz, se establece un coeficiente de proximidad de cada portal web evaluado, que permite establecer el ranking de los mismos. En general, las metodologias comentadas, no permiten tener en cuenta simultaneamente el parecer de expertos y usuarios. Por ello, se ha optado por utilizar el programa GUAJE que facilita que la evaluacion tenga un caracter mas interpretable y dinamico. Esto es debido a que la base de conocimiento para la evaluacion, puede ser generada de forma automatica y continua con las opiniones de usuarios y expertos permitiendo adaptarse en el tiempo a los cambios en las preferencias de los consumidores. Asi, es posible conseguir una valoracion mas precisa e interpretable en el tiempo sobre la percepcion de la calidad de e-servicio. En resumen, dado el caracter estatico de los metodos de evaluacion de la calidad de e-servicio, parece una buena opcion plantear una aplicacion conjunta de evaluacion mediante el uso de tecnicas de marketing y de inteligencia artificial. De este modo, la empresa puede reorientar sus estrategias de inversion y facilitar lo que realmente valora el usuario, mejorando asi su percepcion de calidad de e-servicio y en consecuencia su satisfaccion.