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Otra posibilidad, utilizada en los estudios de calidad de servicio llevados a cabo con el modelo QUO en dnx, consiste en generar un gráfico de dispersión a partir de las puntuaciones de cada ítem en cada una de las áreas medidas, en vez de hallar el gap existente entre ambas. De esta forma situaríamos en un eje las puntuaciones de, por ejemplo, la Importancia otorgada a cada atributo y en el otro, las correspondientes a la Satisfacción con cada uno de ellos.
Adicionalmente se puede hallar la correlación entre las medidas de satisfacción en cada ítem y un índice de satisfacción general, que nos informaría del impacto o importancia real de cada atributo, y que se puede representar mediante un código cromático o mostrando directamente el índice de correlación. La interpretación de este gráfico resulta muy sencilla y el análisis de los cuadrantes es de gran interés a la hora de implementar acciones determinadas en áreas concretas.
Otro conocido modelo para medir el grado de satisfacción del cliente con un servicio en base a los atributos que lo componen, es el del profesor Noriaki Kano, también conocido simplemente como modelo Kano. En este modelo también se evalúa doblemente cada atributo: cuando se ofrece en el servicio (modo funcional) y cuando está ausente del mismo (modo disfuncional). La escala aquí utilizada no es ordinal, sino categórica, siendo el cruce de dichas categorías en cada uno de los modos evaluados (funcional y disfuncional) la que clasificaría cada atributo dentro de uno de los seis tipos contemplados en este modelo:
- Atributos que satisfacen: son aquellos en los que la satisfacción está relacionada de forma directamente proporcional con la funcionalidad del mismo.
- Atributos requeridos: los que aumentan la insatisfacción si no se ofrecen, pero no contribuyen a aumentar la satisfacción por encima de un límite.
- Atributos que deleitan: estos no disminuyen la satisfacción del cliente cuando no están funcionales, pero la aumentan mucho y rápidamente cuando sí se presentan.
- Atributos neutros: su presencia o ausencia no contribuye a aumentar o disminuir la satisfacción.
- Atributos cuestionables: los que producen valoraciones contradictorias.
- Atributos invertidos: producen valoraciones positivas cuando no están presente y negativas cuando sí lo están.
Sin haber pretendido ser muy exhaustivo, se ha intentado presentar por un lado, la importancia de la medición de la calidad de los servicios y, por otro, los pasos a seguir y los problemas más frecuentes a la hora de medirla. Problemas que comprenden desde la definición de lo que se quiere medir, hasta la construcción de un instrumento adecuado y el procesamiento de la información recogida.
Pero este no es un campo estático y requiere, sobretodo en su vertiente online, una continua investigación y revisión de sus modelos que nos permita acercarnos todavía más a las variables que forman parte del proceso de valoración de los servicios.
(1) A modo de descripción general, en un Gráfico de Control se representa la variación que sufre, a lo largo del proceso de producción, una característica de calidad determinada que se ha medido en diferentes momentos o que se ha recogido de muestras distintas. Dicha variación tiende a comportarse de forma aleatoria, fluctuando alrededor de la media, cuando el proceso está bajo control.
También se representan indicadores de valores máximos y mínimos, denominados Límites de Control, y fijados por métodos estadísticos, que actúan como alarmas ante posibles fallos en el proceso. Mediante estos gráficos de control se puede controlar las variaciones de distintas medidas físicas de objetos, como el peso, la longitud o el volumen, utilizando la distribución normal como instrumento de contraste de hipótesis (Gráficos de Control por Variables), o de medidas más cualitativas que no son directamente mensurables, como por ejemplo porcentaje de unidades defectuosas o de paradas de la línea de producción por mes, utilizando distribuciones binomiales y de Poisson para los distintos contrastes.
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