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versión impresa ISSN 0186-1042

Contad. Adm vol.68 no.3 Ciudad de México jul./sep. 2023  Epub 16-Ene-2026

https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2023.4626 

Artículos

Optimización del Net Promoter Score (NPS) con factores de expansión, una medición de experiencia de clientes en riesgo reputacional

José Carlos Trejo García1 

María de Lourdes Soto Rosales1  * 
http://orcid.org/0000-0002-2446-7161

Héctor Alonso Olivares Aguayo2 

1 Instituto Politécnico Nacional, México

2 Universidad la Salle, México


Resumen

Actualmente, la experiencia de consumo del cliente-usuario es analizada mediante encuestas de satisfacción, jugando un papel importante en la creación y/o mantenimiento del valor económico de una organización, así como medida del riesgo reputacional. Derivado de ello, surge el interés creciente por la medición del grado de satisfacción y lealtad. De esta manera, el objetivo de la presente investigación es proponer una alternativa y optimización para medir la satisfacción del cliente-usuario de una organización. El presente trabajo innova con proponer la integración de un factor de expansión mensual al cálculo ortodoxo del NPS, mismo que determina niveles de importancia para cada canal de atención; dicho factor considera el número de afluencia y las encuestas realizadas por canal. Así, los resultados arrojan una importante sobreestimación del cálculo convencional de aproximadamente 38% en comparación con el método propuesto, por lo que las organizaciones deben considerar elementos complementarios a la proporción de los promotores y detractores, tal es el caso de la relativa importancia de cada canal de atención ofrecida a los clientes.

Código JEL: G2; G20; G21

Palabras clave: satisfacción del cliente; Net Promoter Score; canales de atención; riesgo reputacional

Abstract

Customer experience is currently analyzed through satisfaction surveys, which play a key role in creating and/or maintaining the economic value of an organization, as well as in measuring reputational risk. As a result, there is a growing interest in measuring the degree of satisfaction and loyalty. In this way, the objective of this research is to propose an optimum alternative to measure the organization’s client-user satisfaction. This paper introduces an innovative approach by integrating a monthly expansion factor into the NPS conventional calculation, which assigns levels of importance for each service channel used; this factor considers the number of visitors and the surveys applied by channel. The results demonstrate, a significant underestimation of the conventional calculation of approximately 38% compared to the proposed method. Organizations should consider additional factors beyond the simple proportion of promoters and detractors, such as the relative importance of each service channel available to customers.

JEL Code: G2; G20; G21

Keywords: customer satisfaction; Net Promoter Score; service channels; reputational risk

Introducción

El deterioro reputacional de una organización ya sea pública o privada puede generar impactos económicos importantes, tal es el caso de las pérdidas monetarias. En este sentido resulta primordial, al igual que otros riesgos, dar el seguimiento continuo a este tipo de riesgo reputacional mediante su evaluación y medición con el fin de limitar y controlar dichas pérdidas.

Las continuas transformaciones económicas, sociales y tecnológicas traen consigo cambios trascendentales en las exigencias de los clientes-usuarios de productos y servicios. De esta manera, el aprendizaje y conocimiento sobre estas nuevas exigencias incitan a las organizaciones a mantener un equilibrio de dos vertientes; por un lado, la capacidad de las instituciones para crear y/o mantener su valor agregado; y por otro, su permanencia en el mercado.

Por lo anterior, las organizaciones se enfrentan al reto de mantener una relación benéfica con sus clientes-usuarios a través de la capacidad de ofrecer experiencias que los impacten de manera positiva a la hora del consumo del producto o la prestación del servicio. De esta manera, la creación de valor de las organizaciones se da por medio de las experiencias positivas que generan la satisfacción del cliente-usuario.

Rechhield (2012) menciona que el crecimiento real de una organización puede suscitarse cuando ésta es capaz de mantener satisfechos a sus clientes, de tal manera que promueven, a través de su recomendación, el producto o servicio a sus familiares y amigos. Consecuentemente, propone el Net Promoter Score (NPS), un indicador de medición de la satisfacción del cliente-usuario que permite identificar su experiencia de consumo. Es a través de los canales de atención donde surge esta experiencia. Los canales de atención, como punto de contacto, forman un importante papel para la comunicación y, sobre todo, establecer una relación con los clientes-usuarios.

Bajo esta perspectiva, cualquier organización (pública o privada) preocupada por la percepción de sus clientes, acreditados, empresarios u otros agentes involucrados con los que establece alguna interacción pueden dar seguimiento al indicador NPS; reflejando el nivel de satisfacción de los usuarios y, a su vez con la posibilidad de considerar los distintos canales de atención disponibles por las organizaciones. No obstante, derivado de la experiencia empírica, el cálculo convencional suele arrojar resultados en suma positivos, dejando una brecha en su cálculo real y los resultados obtenidos recolectados de encuestas en distintos canales de atención.

Los canales de atención resultarán relevantes dentro de los resultados del presente trabajo ya que, dadas las condiciones específicas en las que se presentan, tanto la afluencia de clientes-usuarios y la aplicación de encuestas, tendrán un grado de importancia distinto para el cálculo del NPS de cualquier organización.

Por lo tanto, el objetivo del presente trabajo es proponer una alternativa y optimización para medir la satisfacción del cliente-usuario de una organización; mientras que la hipótesis es que al tomar la afluencia de los canales de atención para su medición y la consideración del número de encuestas aplicadas en cada canal, no sesgará los resultados como en el cálculo ortodoxo del NPS.

El presente trabajo contempla una revisión teórica sobre las distintas concepciones entorno a la satisfacción del cliente y su importancia, misma en la que se menciona el NPS como métrica para la satisfacción, así como algunas técnicas que han derivado del mismo. Asimismo, se integra una explicación del cálculo convencional del NPS y la propuesta, el factor de expansión mensual. La sección de resultados presenta el análisis realizado enfatizando los hallazgos subyacentes de esta investigación. Finalmente, las conclusiones con algunas posibles recomendaciones derivadas de los resultados de optimización del nuevo cálculo.

Revisión de la literatura

Ante el constante dinamismo del entorno, principalmente el económico, social y tecnológico; las empresas e instituciones proveedoras de bienes y servicios se ven en la continua necesidad de implementar estrategias para cubrir las nuevas exigencias de los clientes y/o usuarios, con la finalidad de cuidar su reputación ante el cliente y procurar su permanencia dentro del mercado, garantizando a su vez el crecimiento sostenido de la organización. El interés por este crecimiento; no a corto plazo sino más bien a mediano y largo plazo; y al mismo tiempo, del control del riesgo reputacional, ha motivado la búsqueda de indicadores que no sólo reflejen dichas exigencias, también que permitan medir el grado de satisfacción y lealtad; así como la experiencia en la atención del servicio brindado por parte de las entidades, instituciones públicas y privadas en la sociedad.

En los últimos años, el reto de las organizaciones ha sido la generación de indicadores de medición para el entendimiento del usuario-cliente, mismo que se ha puesto como pilar fundamental para el crecimiento de la empresa (Reichheld & Markey, 2012). De igual forma, han sido considerados para definir los procesos de gestión de calidad resultando imprescindible la evaluación de la satisfacción (Medina & et al, 2014). De esta manera, las organizaciones que se preocupan por la creación y la entrega de valor agregado al cliente se ven beneficiadas en el largo plazo (Kotler & Armstrong, 2013), ya sea en forma de ingresos, utilidades, valor de mercado (Pérez, Martínez, & Lagunares, 2014) y otras.

Es entonces, a través de dicha creación y entrega de valor que se promueve la satisfacción, lealdad y una mejor experiencia. Por tanto, las empresas u organizaciones buscan relaciones fructíferas con los clientes o usuarios para elevar la satisfacción y lealtad (Guadarrama & Rosales, 2015) mediante la calidad del servicio. Consecuentemente, esta relación implica; por un lado, la satisfacción; y por otro su reciprocidad, llamada lealtad (Kotler & Armstrong, 2013).

Considerando que la satisfacción es el cumplimiento de las necesidades y deseos del cliente-usuario (Oliver, 1999), entonces un cliente o usuario satisfecho repite su compra o consumo y atrae a más y nuevos-usuarios (Guadarrama & Rosales, 2015). No obstante, es la experiencia el componente principal para aumentar la satisfacción de los clientes, logrando producir circunstancias que originan conocimientos en el consumidor, estas pueden ser positivas o negativas (Torres & Mora, 2016).

Ahora bien, no se llega a la experiencia a través de la satisfacción del cliente-usuario sin haber tomado en cuenta la calidad. Es por lo que se propuso en su momento el modelo SERVQUAL1, el cual mide la calidad de servicio por medio de los comentarios del consumidor (Cruz, Orduña, & Álvarez, 2018), considerando tanto la percepción, las expectativas y la experiencia, todas dentro de una escala. Las dimensiones que se integran en este modelo son: i) la fiabilidad, cuando la organización realiza el servicio prometido de forma fiable, ii) sensibilidad, ofrecer el servicio rápido y adecuado, iii) la seguridad, que los empleados generen credibilidad y confianza, iv) la empatía, atención personalizada y adaptado al consumidor, y v) los elementos tangibles, apariencia física2 (Matsumoto, 2014). La forma de recopilación de información de este modelo es a través de un cuestionario en el cual; la primera sección capta las expectativas sobre el servicio; la segunda, la percepción hacia la empresa; y la tercera, la calificación del servicio considerando las cinco dimensiones mencionadas (Cruz, Orduña, & Álvarez, 2018). Posteriormente surgen modificaciones sobre este mismo modelo3.

En seguida, el Modelo Jerárquico Multidimensional, propuesto por Brady y Cronin en 2001, el cual consiste en determinar percepciones sobre la calidad del servicio mediante una evaluación de múltiples niveles para resultar una percepción global, siendo así la calidad percibida una variable multidimensional (Colmenares & Saavedra, 2007). La propuesta metodológica se basa en la aplicación de un cuestionario que logra determinar factores de calidad que son utilizados para un análisis factorial posterior. Sin embargo, la percepción global es la más importante, misma que se considera como una evaluación general sobre el desempeño de la organización.

Hasta este punto del marco temporal, solo se consideraban estos modelos como propuestas de medida de la evaluación de la calidad del servicio, aunque en algunas investigaciones ya se habían hecho aportaciones, pero eran propuestas a nivel conceptual sobre la satisfacción y calidad del servicio. Cabe destacar que dichos modelos de medición consideran la experiencia de los usuarios, ya sea de manera directa o implícita.

En 2003 se dio a conocer el NPS que es una métrica que se realiza con una pregunta que permite a las organizaciones conocer los sentimientos y actitudes de los clientes, de esta manera se refleja el desempeño de una organización.

Dicho indicador fue propuesto por Rechhield (2012) porque pensó que el crecimiento real de una organización se consigue cuando los clientes están satisfechos hasta el punto de recomendar a sus conocidos y colegas. Por ese motivo, se debe establecer una relación con los clientes escuchándolos, conociendo lo que les desagrada del servicio y creando experiencias que los hagan sentirse satisfechos. Esta relación se establece analizando factores de satisfacción que tienen que ver con la experiencia del consumidor como: atención de peticiones, quejas, reclamos o solicitudes, atención personalizada, confianza que genera la institución, facilidad de los trámites, facilidades digitales, programa de fidelización, publicidad de la marca, tiempos de espera en las sedes de atención al usuario y valores agregados (Deloitte, 2018). Todos estos factores se identifican a través de los canales de atención disponibles para los usuarios y/o clientes de bienes y servicios.

Hasta este momento, el indicador NPS se ha convertido en el favorito para la mayoría de las organizaciones dada su practicidad en el cálculo y fácil interpretación. Como ya se mencionó, han surgido modelos adicionales que toman como referencia la experiencia del cliente, pero sin considerar aún el peso o la importancia de los canales de atención puestos a disposición por los productores de bienes y servicio.

En seguimiento, se usó el NPS convencional (Rechhield, 2012) como modelo de gestión de la experiencia del cliente con dos fases. En el primer enfoque de este cálculo, llamado top-down, se realiza la aplicación de la encuesta en distintos puntos de contacto para obtener las categorías, obteniendo así los puntos de contacto críticos que generan promotores (clientes con una opinión positiva del bien y/o servicio) y detractores (clientes con una opinión negativa del bien y/o servicio). El segundo enfoque, nombrado bottom-up, permite la identificación de las causas raíz, en específico de los detractores (Brian & Company Inc., 2012), también con este conocimiento de la causa de la elección de los detractores, se puede obtener una ponderación de las mismas raíces.

Al igual, se ha llegado a comprobar que existe una relación razonable entre los factores de satisfacción; respuesta, tiempos de entrega, confiabilidad de entregas, calidad y competitividad en precio; la lealtad del cliente y el NPS, éstos últimos medidos en una sola pregunta de recomendación (Gonzáles & Baldemar, 2014).

También se propuso el índice EMO Index que resume del estado emocional de un cliente o grupo de clientes (EMO Clúster) en función de su experiencia en la compañía, y encuentra una subestimación de los detractores con el NPS. Finalmente, se concluye que éste índice es mejor predictor del comportamiento real de fuga o permanencia del cliente (EMO Insights, 2022).

En México, en búsqueda de la competitividad y la rentabilidad, las organizaciones tienen como principal estrategia la satisfacción del cliente, misma que se busca a través de relaciones cada vez más cercanas, personalizadas y diferenciadas. De ahí surgen las mejores prácticas y tendencias en términos de la experiencia en las industrias (KPMG, 2019). De acuerdo con Centro de Excelencia de Experiencia del Cliente, las industrias con mejor evaluación de la experiencia de calidad son: hotelería y transporte, entretenimiento, autoservicio, tiendas especializadas y, restaurantes y fast food.

Cabe destacar que en la presente investigación se pretende dar una aportación e innovación para mejorar la metodología convencional del NPS, considerando un factor de expansión; con niveles de afluencia por canal, además de considerar las encuestas de experiencia convencionales. Por consiguiente, la consideración central de este trabajo se enfoca en la experiencia y lealtad, pero principalmente llevarlo a una medición de impacto económico-social.

Metodología y datos utilizados

Para efectos de la metodología propuesta, se parte del cálculo ortodoxo o convencional del NPS. Como se mencionó, este indicador considera una pregunta, la cual es: ¿nos recomendaría (o este producto/servicio/marca) a sus amigos o colegas?”. Esta pregunta tiene una escala de 0 a 10 puntos que le permite al cliente-usuario elegir la puntuación de acuerdo con su percepción sobre el servicio recibido. De esta forma, se ubican a los clientes en tres categorías: (Reichheld & Markey, 2012):

  • Promotores: quienes responden con nueve o diez, e indican que su relación con la empresa ha afectado positivamente a sus vidas, y hablan de la empresa con sus familiares y amigos.

  • Neutros: puntúan a la empresa con un siete o un ocho, son clientes satisfechos, pero neutros, no son clientes fidelizados, y sus comportamientos y actitudes son diferentes. Hacen pocas recomendaciones; si las hacen son poco entusiastas y condicionadas.

  • Detractores: puntúan a la empresa con seis o menos. Esta respuesta indica un grado insatisfacción, son desalentados e incluso molestos por el trato.

Acto posterior a la categorización es determinar los porcentajes de las categorías respecto al total de encuestas. En específico, se necesita saber qué porcentaje representan los promotores y los detractores, para efectuar la diferencia entre la participación de Promotores y Detractores versus el total de encuestas. De esta manera, se puede representar el cálculo del NPS con corte mensual con la siguiente fórmula:

NPSj=PromotoresjTEj-DetractoresjTEj (1)

Donde;

TE hace referencia al total de encuestas realizadas,

Promotores es la participación de usuarios promotores o satisfechos del total de encuestas, y

Detractores es la participación de usuarios detractores o insatisfechos del total de encuestas.

Cuando, j es el mes observado.

Ya se ha hablado sobre la importancia de los canales de atención para la comunicación y relación con el cliente-usuario. De modo que se propone la integración de un factor de expansión (como medida de ponderación) al cálculo del NPS.

Con dicha ponderación se pretende corregir el desequilibrio que puede suscitarse en los elementos de una muestra por medio de un factor que aumenta o disminuye la importancia de cada elemento. En este caso, se habla de los canales de atención como dichos elementos con sus características distintas en cuanto a afluencia y número de encuestas aplicadas.

La técnica que hay detrás de esta propuesta se encuentra en la técnica del factor de expansión usado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) para la estimación poblacional a través del inverso de la probabilidad de selección de cada una de las viviendas en la i-ésima Unidad Primaria de Muestreo (UPM) del h-ésimo estrato, de la e-ésima entidad (INEGI, 2020).

Considerando la técnica mencionada del factor de expansión de INEGI (2020), se propone enfatizar en la afluencia de usuarios en cada canal disponible por parte de la empresa u organización y, por tanto, se calcula la probabilidad mensual de afluencia por cada canal (PAij) respecto del total de canales disponibles en periodos de observación mensual. Esto es:

PAij=AijTAj (2)

Donde;

Aij refiere a la afluencia mensual del canal de estudio, y

TAj es el total de afluencia de todos los canales del mes de estudio.

Cuando;

j, es el mes observado

i, es el canal observado

En otras palabras, es la proporción mensual de la afluencia del canal de estudio (ecuación 2). De manera análoga, se calcula la proporción mensual de encuestas por canal (PEij).

PEij=EijTEj (3)

Donde;

Eij es el numero mensual de encuestas realizadas del canal de estudio, y

TEj es el total de encuestas realizadas en todos los canales del mes de estudio.

Cuando;

j, es el mes observado

i, es el canal observado

Entonces, se tiene que la probabilidad (Pij) de elegir una encuesta del canal de estudio y con determinado número de afluencia es:

Pij=PEijPAij (4)

La probabilidad presentada resaltaría a aquellos canales que aplican un mayor número de encuestas.

Suponga que se tiene un tipo de canal con una proporción de encuestados del 50%, y una proporción de afluencia de 25%, la relación de acuerdo con la ecuación 4 sería 200%. Esto se interpreta como mayor peso a este canal por el hecho de aplicar más encuestas. Un segundo supuesto es que la afluencia en dicho canal tiene un porcentaje menor (25%), esto por un menor número de afluencia en comparación con otros canales. Considerando que, no solo hay un canal de atención sino otros más como punto de contacto con el cliente-usuario, entonces la proporción no es significativa como para darle un peso mayor a este canal porque implica que los otros canales concentran el 75% de afluencia. Esta situación claramente deja con menor peso a los canales que brindan mayor atención al usuario-cliente.

Con base en los supuestos anteriores, para evitar el no considerar la participación de todos los canales de atención puestos a disposición de los usuarios o clientes, se propone calcular un factor de expansión considerado como la inversa de la probabilidad de elegir una encuesta realizada en un canal con un determinado número de afluencia considerando las ecuaciones 2 y 3.

Fij=PAijPEij (5)

Donde, Fij es el factor de expansión mensual del canal de estudio.

Recordando el supuesto establecido, y aplicando la ecuación 5, se establecía un factor de 0.50, el cual indica una relación de las proporciones menor a uno, dando un peso menor al canal considerado. Por lo tanto, este factor penaliza al canal por el número bajo de afluencia en relación con los demás canales.

Como resultado de la incorporación del factor de expansión propuesto (ecuación 5) en el NPS mensual (ecuación 1) por canal (i), se tiene:

NPSij=Promotores*FijTEij-Detractores*FijTEij (6)

En el caso del NPS global de la Institución, la ecuación sería:

NPSj=inPromotores*FijTEj-inDetractores*FijTEj (7)

De esta manera, la propuesta del uso de un factor de expansión aumentará o disminuirá el valor de categorías de promotores o detractores, ahora en función de la afluencia por canal de atención y el número de encuestas realizadas. Cabe destacar que, este factor absorberá los cambios que llegaran a tener por los niveles de afluencia y del número de encuestas observados al mes.

Con la finalidad de comprobar lo anterior, se utilizaron datos representativos de una muestra de atención y servicio, además de encuestas de experiencia de servicio que pertenecen a una organización y que por motivos de confidencialidad por parte de la organización se reserva el derecho de revelar el nombre. Para este trabajo llamaremos simplemente la Institución.

La Institución cuenta con cuatro tipos de canales de atención donde se da servicio de atención al cliente como punto de contacto:

  • Canal 1, que representa a las sucursales donde los clientes-usuarios acuden por algún trámite;

  • Canal 2, donde la Institución informa a los usuarios sobre los servicios que brinda a través de una página web;

  • Canal 3, es una aplicación personalizada móvil en el que el cliente-usuario puede consultar información y movimientos; y

  • Canal 44, en el que se da atención vía telefónica.

La afluencia mensual de usuarios disponible de julio a diciembre 2021 de cada canal se muestra en el Figura 1:

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados disponibles por la Institución.

Figura 1 Afluencia por canal julio-agosto 2021 

Como se puede observar, el Canal 3 lidera en número de afluencia para todos los meses; evidentemente, la evolución de la tecnología ha dado la pauta para considerar nuevas herramientas para dar servicio y establecer contacto con el cliente de forma eficiente (KPMG, 2019). En este sentido, no es de extrañar que una aplicación personalizada para el cliente sea el canal con mayor afluencia, sin embargo, se tiene una importante variación al paso de los meses.

Considerando también el contexto temporal sobre las repercusiones de la emergencia sanitaria nacional (COVID-19), esto limitó durante el 2021 al Canal 1 que brinda atención personalizada y presencial, por tal motivo presentó poca afluencia en los meses que coincide con el semáforo rojo epidemiológico, aunque al final de año, cuando retornó a verde en diversas entidades federativas, se reestablecieron las cifras. En general, ante dicha emergencia la afluencia de todos los canales disminuyó.

Por otro lado, considerando el número de encuestas aplicadas por la Institución, se considera que se omite el dato para el Canal 4 por falta de información. En general, el número de encuestas en cada uno de los canales y de forma total no fueron en suma representativas en relación con la afluencia (Figura 2).

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados disponibles de la Institución.

Figura 2 Número de encuestas realizadas por canal de julio a diciembre, 2021 

En la figura 2 se observa que el Canal 1, tuvo un decremento importante en los meses agosto y septiembre del 2021, como se mencionó derivado del efecto del semáforo COVID, lo que limitó tanto la oferta de servicio presencial en sucursales y en esta perspectiva el número de encuestas aplicadas. Posteriormente, un incremento importante en los meses noviembre y diciembre del mismo año en el Canal 1, de tal manera que en este último mes se aplicaron 4 veces más el número de encuestas que en julio, por tanto, en este mes fue el canal con mayor número de encuestas.

El Canal 2 tuvo un comportamiento moderado en los meses de estudio, siendo su caída más significativa de julio a agosto del 2021 con 495 encuestas menos de un mes a otro. Posteriormente, las encuestas no tuvieron cambios significativos más que una disminución en noviembre a diciembre de 138 encuestas.

Por otro lado, el Canal 3 correspondiente al portal web de información, duplica el número de encuestas aplicadas de octubre a noviembre, acto que se contrapone con la disminución con el siguiente mes (diciembre) de 2,236 encuestas menos. Relativamente, se puede establecer una relación entre la disminución en los últimos meses del Canal 2 y 3 con la apertura de sucursales y, por tanto, el incremento significativo del Canal 1 en los meses respectivos. Cabe destacar que este canal aplica el mayor número de encuestas en lo que va de agosto a octubre del 2021.

El número total de encuestas aplicadas toma el comportamiento del Canal 1, derivado del modesto comportamiento de los otros canales. Sin embargo, cabe destacar que en el mes de noviembre estas encuestas representaron solamente el 0.28% del total de afluencia de los canales de dicho mes.

Con estos datos se puede mostrar la importancia de considerar los comportamientos observados tanto en la afluencia por canal de atención como el número de encuestas aplicadas, ya que no son los mismos en los canales de manera proporcional, además de tener cierta variabilidad a lo largo de los meses de estudio.

En adelante, se presentan los resultados de esta investigación que va desde la consideración de los datos disponibles analizados, así como las condiciones del modelo propuesto para medir objetivamente los niveles de experiencia a nivel grupo de canales disponibles por la Institución para los clientes-usuarios.

Resultados

Como se mencionó anteriormente, este trabajo tiene la finalidad de presentar un factor de expansión mensual por canal. Por tanto, primeramente, se parte de la consideración de las ecuaciones 2 y 3 para la obtención de las proporciones de afluencia mensuales (Tabla 1) y proporciones mensuales de encuestas por canal (Tabla 2).

Tabla 1 Proporciones mensuales de afluencia por canal, 2021 

Canal Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Canal 1 1.16% 1.00% 1.33% 1.58% 1.50% 1.34%
Canal 2 27.22% 27.22% 29.21% 28.04% 26.98% 27.67%
Canal 3 63.47% 63.87% 61.27% 61.24% 63.71% 64.44%
Canal 4 8.15% 7.91% 8.18% 9.14% 7.82% 6.54%
Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados disponibles de la Institución.

Tabla 2 Proporciones mensuales de encuestas por canal, 2021 

Canal Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Canal 1 51.74% 12.09% 12.80% 14.69% 56.28% 79.53%
Canal 2 11.92% 18.86% 14.82% 15.34% 4.92% 2.60%
Canal 3 36.34% 69.05% 72.38% 69.97% 38.80% 17.87%
Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados disponibles de la Institución.

Evidentemente la Tabla 1 informa lo que se veía en la Figura 1: el Canal 1 tiene menor afluencia de atención y el Canal 3 tiene mayor afluencia.

La Tabla 2 es congruente con la Figura 2, el cual refleja principalmente un repunte en el número de encuestas en el Canal 1 en los últimos dos meses del 2021 por el regreso a semáforo COVID-19 a verde.

Con los datos anteriores, se presenta el factor de expansión mensual por canal y que cumple con la ecuación 5 en la Tabla 3.

Tabla 3 Factor de expansión mensual por canal, 2021 

Canal Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Canal 1 0.02 0.08 0.10 0.11 0.03 0.02
Canal 2 2.28 1.44 1.97 1.83 5.22 10.64
Canal 3 1.75 0.92 0.85 0.88 1.56 3.61

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados disponibles de la Institución.

Nótese un mayor peso al Canal 2 en la mayoría de los meses derivado de la relación proporción afluencia-número de encuestas.

Ahora, recuérdese que dentro del cálculo convencional del NPS se obtiene el número de promotores, detractores y neutros con la encuesta realizada (Tabla 4). En este caso, la Institución obtuvo el siguiente número por categoría y por canal.

Tabla 4 Número de promotores, neutro y detractores por canal, 2021 

Mes Canal 1 Canal 2 Canal 3
Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores
Julio 245 403 7,324 773 322 741 3,727 786 1,086
Agosto 41 62 757 522 234 586 3,219 704 990
Septiembre 31 69 810 297 216 541 3,338 510 1,300
Octubre 42 75 982 305 244 598 3,482 500 1,251
Noviembre 349 587 12,427 424 216 636 6,452 991 2,621
Diciembre 838 1,518 32,478 422 174 545 5,624 705 1,499

Fuente: Elaboración propia con datos disponibles de la Institución

En la Tabla 4 se puede observar que los clientes-usuarios que son promotores vienen particularmente del Canal 1 y Canal 3 en todos los meses. Del último canal mencionado, que es la aplicación personalizada, tiene el número más alto de promotores en agosto, septiembre y octubre del 2021, mientras que el Canal 1, la sucursal, tiene más promotores en julio, noviembre y diciembre del mismo año, estos dos últimos meses con un nivel muy alto de promotores. El mayor número clientes-usuarios que son neutros se tienen en el Canal 3 de julio a noviembre del 2021, el Canal 1, tiene en diciembre el mayor número en esta categoría. El número mayor de la categoría detractores se concentra en el Canal 3 en todos los meses (ver Figura 3).

Fuente: Elaboración propia con datos disponibles de la Institución

Figura 3 Número total de detractores, neutros y promotores por canal, 2021 

El canal donde se concentran más los promotores es en el Canal 1, mientras que los detractores están en el Canal 3. El Canal 2 tiene un menor número considerando todas las categorías. Las proporciones mensuales por canal resultarían como se muestra en la Tabla 5:

Tabla 5 Proporciones mensuales de promotores, neutros y detractores por canal, 2021 

Mes Canal 1 Canal 2 Canal 3
Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores
Julio 3.07% 5.06% 91.87% 42.10% 17.54% 40.36% 66.57% 14.04% 19.40%
Agosto 4.77% 7.21% 88.02% 38.90% 17.44% 43.67% 65.52% 14.33% 20.15%
Septiembre 3.41% 7.58% 89.01% 28.18% 20.49% 51.33% 64.84% 9.91% 25.25%
Octubre 3.82% 6.82% 89.35% 26.59% 21.27% 52.14% 66.54% 9.55% 23.91%
Noviembre 2.61% 4.39% 93.00% 33.23% 16.93% 49.84% 64.11% 9.85% 26.04%
Diciembre 2.41% 4.36% 93.24% 36.99% 15.25% 47.77% 71.84% 9.01% 19.15%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

En el Canal 1 la mayoría de los encuestados fueron promotores en todos los meses; el Canal 2 tiene una distribución más o menos equitativa entre promotores y detractores; y en el Canal 3, la mayoría fueron detractores.

Ahora bien, siguiendo la idea planteada en la propuesta con la ecuación 6, que es multiplicar el valor absoluto de las categorías por encuestas por el respectivo factor de expansión obtenido en la Tabla 3, se obtiene la Tabla 6:

Tabla 6 Promotores, neutro y detractores con factor de expansión mensual por canal, 2021 

Mes Canal 1 Canal 2 Canal 3
Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores
Julio 6 9 165 1,765 735 1,692 6,510 1,373 1,897
Agosto 3 5 63 753 338 846 2,977 651 916
Septiembre 3 7 84 585 426 1,066 2,826 432 1,101
Octubre 5 8 105 557 446 1,093 3,048 438 1,095
Noviembre 9 15 315 2,212 1,127 3,318 10,089 1,550 4,098
Diciembre 14 26 548 4,491 1,852 5,800 20,281 2,542 5,406

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

De esta manera, se observa un cambio significativo en el número de encuestas por categoría del Canal 1 y Canal 3 provocado por el factor de expansión mensual, el cual ya considera los pesos de cada elemento revisado (afluencia de atención y encuesta).

Con los datos presentados hasta este momento y atendiendo a la ecuación 6, se tiene la comparación (Tabla 7) entre el cálculo convencional del NPS y este mismo indicador, pero ahora con el factor de expansión.

Tabla 7 NPS convencional versus NPS con factor de expansión mensual 

Mes Canal 1 Canal 2 Canal 3
NPS
convencional
NPS con factor de
expansión
NPS
convencional
NPS con factor de
expansión
NPS
convencional
NPS con factor de
expansión
Julio 88.80% 88.80% -1.74% -1.74% -47.17% -47.17%
Agosto 83.26% 83.26% 4.77% 4.77% -45.37% -45.37%
Septiembre 85.60% 85.60% 23.15% 23.15% -39.59% -39.59%
Octubre 85.53% 85.53% 25.54% 25.54% -42.63% -42.67%
Noviembre 90.38% 90.38% 16.61% 16.61% -38.07% -38.07%
Diciembre 90.83% 90.83% 10.78% 10.78% -52.70% -52.68%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

La Tabla 7 muestra que no hay un cambio significativo por canal en el indicador NPS. Lo anterior dado el efecto proporcional del factor ya que es aplicado al valor de promotores y detractores.

Ahora, con base en las ecuaciones 6 y 7 para el cálculo del NPS global para la Institución, se puede identificar la diferencia de los totales por categoría con y sin el factor de expansión. La Tabla 8 presenta los totales por categoría (de primeras columnas) y los totales de los valores ponderados por el factor de expansión (ultimas columnas) por categoría de todos los meses.

Tabla 8 Promotores, neutros y detractores de la Institución, 2021 

Mes Categoría (cálculo convencional) Total Categoría (con factor de expansión) Total
Detractores Pasivos Promotores Detractores Pasivos Promotores
Julio 4,745 1,511 9,151 15,407 8,280 2,117 3,753 14,151
Agosto 3,782 1,000 2,333 7,115 3,734 994 1,824 6,552
Septiembre 3,666 795 2,651 7,112 3,414 865 2,251 6,530
Octubre 3,829 819 2,831 7,479 3,610 892 2,293 6,795
Noviembre 7,225 1,794 15,684 24,703 12,310 2,692 7,732 22,733
Diciembre 6,884 2,397 34,522 43,803 24,787 4,420 11,754 40,960

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

Como se puede notar que cuando se utiliza el factor de expansión al conteo por categoría, el número de promotores, pasivos y detractores cambia de manera proporcional, por tanto, no hay sesgo de información hacia una categoría en específico utilizando este factor. Es evidente que, la Institución tiene más detractores que promotores y neutros en todos los meses, además se evidencia el incremento del número de encuestas en los últimos meses, derivado de la apertura por la emergencia sanitaria. Ahora las proporciones son las que presentan un cambio como se muestra en la Tabla 9:

Tabla 9 Proporciones de las categorías con factor de expansión mensual, 2021 

Mes Categoría (cálculo convencional) Total Categoría (con factor de expansión) Total
Detractor Pasivo Promotores Detractores Pasivos Promotores
Julio 30.80% 9.81% 59.40% 100.00% 58.51% 14.96% 26.52% 100.00%
Agosto 53.16% 14.05% 32.79% 100.00% 56.99% 15.17% 27.84% 100.00%
Septiembre 51.55% 11.18% 37.28% 100.00% 52.29% 13.24% 34.47% 100.00%
Octubre 51.20% 10.95% 37.85% 100.00% 53.12% 13.12% 33.75% 100.00%
Noviembre 29.25% 7.26% 63.49% 100.00% 54.15% 11.84% 34.01% 100.00%
Diciembre 15.72% 5.47% 78.81% 100.00% 60.51% 10.79% 28.70% 100.00%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

La Tabla 9 muestra una distribución de las proporciones distinta entre las categorías bajo el cálculo convencional y el cálculo con el factor de expansión. En el caso de los promotores, con el uso del factor, se logra suavizar su proporción en aquellos meses donde se mostraba un porcentaje sesgado hacia esta categoría. Lo anterior, sucede de igual forma para los meses donde los detractores tenían proporciones muy bajas a diferencia de las demás categorías. Entonces, derivado del uso del factor de expansión, se observa que los promotores tienen una proporción menor en todos los meses como lo era cuando se tenía el cálculo convencional. Por lo tanto, se observa la ventaja del factor de expansión mensual que regula los efectos del canal con mayor número de encuestas realizadas y con el mayor número de promotores, el mismo que estaba sobreestimando el indicador NPS convencional (ver Tabla 5). A continuación, la Tabla 10 muestra el comparativo de los resultados del NPS con el cálculo convencional y con el uso del factor de expansión.

Tabla 10 NPS ortodoxo versus NPS con factor de expansión mensual, 2021 

Mes NPS convencional NPS con factor de expansión mensual
Julio 28.60% -31.99%
Agosto -20.37% -29.15%
Septiembre -14.27% -17.81%
Octubre -13.34% -19.37%
Noviembre 34.24% -20.14%
Diciembre 63.10% -31.82%

Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la Institución.

En este caso, se presenta una sobreestimación con el método convencional, caso contrario sucede con el método propuesto. La sobreestimación se presentaba únicamente por el número de encuestas del Canal 1, el cual reportó el mayor número de promotores y así sesgaba el indicador muy por encima hacia un valor de 63.10% al cierre de diciembre. Mientas que con el factor de expansión propuesto conlleva a considerar tanto el número de encuestas, pero también la afluencia de atención a usuarios-clientes, resultado un NPS es de -31.82%, un valor más real y con fuertes bases actuariales. La sobreestimación promedio en los meses de estudio es de 38.04 puntos porcentuales.

Conclusiones

Como consecuencia de los cambios inherentes de la sociedad, la economía y la tecnología, surgen nuevas exigencias de parte de los consumidores, mismas que las organizaciones deben cubrir para garantizar su crecimiento y tratar de controlar el riesgo reputacional inmerso en su actividad.

Como se mencionó, las organizaciones que tiene una buena relación con el cliente son las que tienen más posibilidades de crecimiento y permanencia en el mercado, es por lo que, un riesgo no cuantificable, como lo es el riesgo reputacional se vuelve imprescindible. Por tanto, es relevante conocer la percepción de los stakeholders sobre la imagen de la compañía, es decir, la reputación con la que cuenta una organización.

La satisfacción de estas exigencias del consumidor del producto o servicio brindado van de la mano con la experiencia del consumidor. Comúnmente, esta experiencia se lleva a cabo en los puntos de contacto con el cliente-usuario, los canales de atención.

Como se notó en la bibliografía, la métrica más común utilizada para esta medición de la satisfacción y lealtad es el Net Promoter Score o NPS con la proporción de promotores y detractores. La técnica propuesta en este trabajo integró la importancia de los canales al cálculo del NPS. A través del factor de expansión mensual se pudo determinar una ponderación para cada canal permitiendo medir su importancia de acuerdo con la afluencia de atención y el número de encuestas realizadas en el mismo, y los cambios en estas variables en cada uno de los meses de estudio del 2021, considerando la emergencia sanitaria del COVID-19.

Los resultados reflejan un nulo cambio en el cálculo del NPS por canal de manera mensual. No obstante, para el NPS global mensual se presenta una sobreestimación del NPS convencional en comparación con la propuesta de un NPS calculado con el factor de expansión mensual (con información de afluencia y encuestas). La sobreestimación identificada es derivada del único peso que se le da convencionalmente a la proporción de promotores de un canal especifico, cuando se identificó que incluso existen casos con mayor proporción de afluencia, situación que no es considerada.

Es entonces que el NPS global calculado con el factor de expansión mensual permite absorber los cambios en el número de afluencia y encuestas realizadas en cada uno de los canales de los meses de estudio. De esta manera, se calculó matemáticamente con base en el análisis de comportamiento de variables, un factor de expansión mensual por cada canal para asignar la importancia a cada elemento relevante (afluencia de atención y encuestas).

Un punto importante por considerar en la presente investigación es que en el caso de estudio no se tuvo una representación significativa del número de encuestas en relación con el número de afluencia de la Institución. Hasta este momento, no se ha identificado bibliografía o estudios que mencionen un número determinado de encuestas para considerar confiable el cálculo del NPS en cualquier organización, sin embargo, la disponibilidad de los datos utilizados permitió lograr el objetivo de la optimización del indicador NPS con factor de expansión.

Dada la relevancia de los canales de atención como punto de contacto con el cliente-usuario, al establecer un resultado del NPS como indicador de seguimiento de la experiencia del servicio, debe tener congruencia con la importancia de cada canal de atención utilizado y sobre todo la calidad del servicio brindado en cada uno de ellos, misma que se identifica mediante las encuestas.

Finalmente, esta investigación es la pauta para el mejoramiento de la medición de la satisfacción, por lo que, debe ser considerada por administradores de riesgos, empresas e investigadores, así como profesores y estudiantes de finanzas al ser un método más preciso que permite conocer la verdadera posición de una organización para el cliente. Con ello, se puede gestionar el riesgo reputacional de forma más certera. De esta manera, conocer con objetividad esta importancia trae consigo estrategias de gestión, para fortalecer aquel o aquellos canales con menor afluencia o menor número de encuestas aplicadas; además de que el impacto económico, financiero y reputacional de una marca al generar servicios con calidad, implica crecimiento y permanencia en el mercado, de igual manera permite considerar el riesgo en estos mismos ámbitos en el caso de no contar con su medición.

Referencias

Brian & Company Inc. (2012). "NPS como modelo de gestión de la experienca del cliente". Madrid. [ Links ]

Colmenares, O., & Saavedra, J. (2007). "Aproximación teórica de los modelos conceptuales de la calidad del servicio". Universidad de Zulia, 6(4). Octubre/diciembre 2007 - Buenos Aires. ISSN: 1666-1680. Obtenido de: http://www.cyta.com.ar/ta0604/v6n4a2.htm . Consultado: 20 de febrero de 2022. [ Links ]

Cruz, A., Orduña, M., & Álvarez, J. (2019). "Evolución del concepto de calidad y los modelos de medición de calidad en el servicio". 15(30) Innovaciones de Negocios. doi:https://doi.org/10.29105/rinn15.30-7. Obtenido de: https://revistainnovaciones.uanl.mx/index.php/revin/article/view/291 . Consultado: 15 febrero de 2022. [ Links ]

Deloitte. (2018). "NPS sector bancario". Colombia. Obtenido de: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/co/Documents/strategy/DELOITTE%20-%20Estudio%20ejemplo%20sector%20Bancario.docx.pdf . Consultado el 15 de febrero de 2022. [ Links ]

EMO Insights. (2022). emoindights.com. Disponible en: https://emoinsights.com/downloads/Net_Promoter_Score_Suficente.pdf . Consultado: el 28 de Marzo de 2022. [ Links ]

Gonzáles, E., & Baldemar, J. (2014). "Índice de Promotor Neto y su relación con la satisfacción del cliente y la lealtad". Revista Electrónica Nova, 7(13), 411-437. Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-07052015000100021 . Consultado: el 28 de Marzo de 2022. [ Links ]

Guadarrama, T., & Rosales, E. (2015). "Marketing relacional: valor, satisfacción, lealtad y retención del cliente. Análisis y reflexión teórica". Ciencia y Sociedad, 40(2). ISSN: 0378-7680. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/870/87041161004.pdf . Consultado: 15 de febrero de 2022. [ Links ]

INEGI. (2020). "Encuesta Nacional de Ingresos Gastos de los Hogares 2020". México. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/contenidos/productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/889463901228.pdf . Consultado 28 de Marzo de 2022. [ Links ]

Kotler, P., & Armstrong, G. (2013). "Fundamentos de marketing". México: Pearson. ISBN: 978-607-32-1722-4. [ Links ]

KPMG. (2019). "Marcas en México: obsesión por el cliente". KPMG en México. Obtenido de https://www.amda.mx/wp-content/uploads/kpmg_marcas-completo_191211.pdf . Consultado 8 de Marzo de 2022. [ Links ]

Matsumoto, R. (2014). "Desarrollo del Modelo Servqual para la medición de la calidad del servicio en la empresa de publicidad Ayuda Experto". Universidad Católica Boliviana "San Pablo". Obtenido de: https://www.redalyc.org/pdf/4259/425941264005.pdf . Consultado 28 de febrero de 2022. [ Links ]

Medina, J., & al., e. (2014). "Análisis de la satisfacción de cliente mediante el uso de cuestionarios con preguntas abiertas". Universidad de Colombia. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/496/49632758012.pdf . Consultado15 de Marzo de 2022. [ Links ]

Oliver, R. (1999). "Whence consumer loyalty". Journal of Marketing. Obtenido de https://doi.org/10.2307/1252099. [ Links ]

Pérez, H., Martínez, M., & Lagunares, M. (2014). "El impacto de la satisfacción en la confianza del consumidor en establecimientos de autoservicios". Revista de Investigación y Análisis. ISSN: 1665-7039. Consultado 28 de Marzo de 2022. [ Links ]

Reichheld, F., & Markey, B. (2012). "La pregunta decisiva 2.0". España: LID. doi: EAN-ISBN13: 9788483566602. [ Links ]

Torres, M., & Mora, C. (2016). "Experiencia de consumo y los niveles de satisfacción de los usuarios de establecimientos de comida rápida en el municipio Libertador del estado Mérida, Venezuela". Universidad de los Andes (1). Obtenido de https://www.redalyc.org/journal/4655/465549683004/html/ . Consultado 8 de Marzo de 2022. [ Links ]

1 Propuesto entre 1985 y 1988 por Parasuraman, Zeithaml y Berry.

2 Por ejemplo: instalaciones, infraestructura, equipos y materiales.

3 Modelos de deficiencias en 1985 y el Modelo SERVPERF en 1992 (Cruz, Orduña, & Álvarez, 2018).

4 En este canal se registra la afluencia por el número de llamadas.

La revisión por pares es responsabilidad de la Universidad Nacional Autónoma de México.

Cómo citar. Trejo García, J. C., Soto Rosales, M. de L., & Olivares Aguayo, H. A. (2023). Optimización del Net Promoter Score (NPS) con factores de expansión, una medición de experiencia de clientes en riesgo reputacional. Contaduría Y Administración, 68(3), e400. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2023.4626.

Recibido: 13 de Abril de 2022; Aprobado: 22 de Marzo de 2023; Publicado: 23 de Marzo de 2023

* Autor para correspondencia. Correo electrónico: mlsotor@ipn.mx (M. L. Soto Rosales).

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