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Acta universitaria

versión On-line ISSN 2007-9621versión impresa ISSN 0188-6266

Acta univ vol.29  México  2019  Epub 01-Dic-2019

https://doi.org/10.15174/au.2019.2076 

Artículos

Determinantes del comportamiento de queja del consumidor en México

Determinants of consumer complaint behavior in Mexico

Ignacio Javier Cruz Rodríguez1  * 

Javier Galán Figueroa2 

1Centro de Estudios Socioeconómicos (CISE) de la Universidad Autónoma de Coahuila. Unidad Campo Redondo Edificio “S” Saltillo, Coahuila. México. C.P. 25280.

2Posgrado en Economía, Universidad Nacional Autónoma de México


Resumen

El objetivo del trabajo es explicar los determinantes del comportamiento de queja del consumidor en los niveles socioeconómico y empresa. Para ello se acude a la metodología de datos de panel estático a fin de estimar el impacto de los determinantes de las quejas de los consumidores. Los resultados a nivel socioeconómico indican que las quejas se encuentran determinadas por el ingreso, las conciliaciones a favor de los consumidores y por la población residente en zonas urbanas. Mientras a nivel empresa los resultados muestran que tanto la cuota de mercado como el tamaño de la firma afectan positivamente las quejas. Se concluye que los resultados coinciden con la literatura revisada y que se puede esperar un aumento en el número de quejas presentadas por los consumidores.

Palabras clave: Datos de panel; efectos fijos y efectos aleatorios; satisfacción de los consumidores, quejas del consumidor

Abstract

This work aims to quantify the determinants of consumer complaint behavior in socioeconomic and business levels. For this purpose, the static panel data methodology is used in order to estimate the impact of consumer complaints both at the federal level of the Mexican Republic and at the level of the main companies that are considered leaders in their field. The results by the state indicate that the complaints are determined by income, reconciliations in favor of consumers and population residing in urban areas. While at the company level, the results show that both market share and company size positively affect consumer complaints. In conclusion, the results agree with the literature reviewed, and a rise in the number of complaints is possible.

Keywords: Panel data models; fixed effects and random effects; consumers satisfaction; consumer complaint

Introducción

El comportamiento de queja del consumidor (CQC) es definido por Crie (2003) como un proceso que constituye un subconjunto de todas las posibles respuestas sobre la insatisfacción percibida en torno a un episodio de compra durante el consumo o durante la posesión de los bienes o servicios consumidos. El CQC es una variable de suma importancia para diversos actores económicos. Para las empresas, la importancia reside al menos en dos hechos; en primer lugar, puede ayudar a las mismas a desarrollar un negocio sostenible y, segundo, puede reducir los efectos de las impresiones negativas generadas por la insatisfacción durante el episodio de compra. Para el gobierno, particularmente para las agencias de protección a los derechos de los consumidores, un mayor conocimiento del tema puede coadyuvar a la mejora en el diseño de políticas públicas, mientras que para los consumidores representa la oportunidad de recibir una disculpa o una posible solución que lleve al resarcimiento del daño que han percibido (Zemke & Bell, 1990).

Diversos autores, como Mattila & Wirtz (2004) y Moliner (2007), utilizan la clasificación de CQC de Day & Landon (1976), en la que se considera que la insatisfacción que experimenta un consumidor puede traducirse en algún tipo de acción o puede no llevar a cabo ninguno1. Las quejas pueden ser tanto públicas como privadas. Las quejas públicas son acciones directas hacia el vendedor o hacia un tercero como una agencia gubernamental de defensoría de derechos del consumidor o, bien, una organización no gubernamental. Las quejas públicas hechas a las agencias gubernamentales, como la Procuraduría Federal del Consumidor (Profeco), son el objeto de estudio de este trabajo2.

Por su parte, las quejas privadas pueden englobar comunicación negativa conocidas como boca a boca, que son hechas a familiares y amigos, o la decisión de no volver a comprar el producto o servicio, incluso organizar boicots contra una marca o empresa. Existen estudios que combinan las quejas hechas por los consumidores, tal es el caso de Ha Chan, Fun Tang & Kei Sou (2017), quienes combinan a nivel privado y público el CQC en la industria hotelera en Macao. Para explicar esto último se considera el trabajo de Moliner (2007) en donde hace mención sobre la existencia de algunas variables que actúan en favor de la aparición de comportamiento de queja público y otras en favor del privado, como el perfil de los consumidores, el cual puede ser del tipo individualista o colectivista. También en el trabajo de Min Gyung, Chung Hun & Mattila (2014) explica que los clientes asiáticos son más colectivistas que los occidentales y esto los lleva a ser más propensos a quejarse boca-boca con sus conocidos mientras que los individualistas prefieren utilizar los métodos de confrontación.

Según Landon (1980), para que un consumidor inicie una acción de comportamiento de queja es necesario que experimente, primero, insatisfacción respecto de la compra. Para ello, Butelli (2007) declara que la insatisfacción antecede al comportamiento de queja, aunque esta puede no ser suficiente para detonarla. Michael (2001) define la insatisfacción como la no conformidad de la prestación causada por un servicio deficiente. De acuerdo con Bonifield & Cole (2007) y Mattila & Ro (2008), la insatisfacción desencadena procesos que explican la respuesta del consumidor cuando ha experimentado una falla en el servicio. Por tanto, la experiencia de insatisfacción puede variar entre sectores; por ejemplo, Bigné, Andreu & Gnoth (2005) reportan que en el sector restaurantes y hoteles, dada su naturaleza hedónica, la experiencia insatisfactoria suele ser más común.

Por otro lado, Oliver (1980) define la satisfacción y la insatisfacción con base en la diferencia percibida entre la expectativa y la experiencia real en un acto de consumo. Cuando la experiencia sobrepasa a la expectativa, el consumidor estará satisfecho, pero si la expectativa no es alcanzada por la experiencia, el consumidor estará insatisfecho. Según Galán (2016), Malhotra, Oly & Agarwal (2008) y Stigler (1961), la expectativa que posea un consumidor sobre un producto o servicio puede provenir de factores tales como la publicidad, experiencias previas, necesidades o preferencias del consumidor, recomendaciones de otros consumidores, así como la imagen del proveedor. Una vez que se ha llevado a cabo la queja, el CQC puede ser visto por la empresa como una retroalimentación que puede ser utilizada para incrementar la satisfacción de los consumidores futuros, la lealtad a la marca y los beneficios de la firma.

Autores como Singh (1991) argumentan que las empresas reconocen el grado de insatisfacción del consumidor usando indicadores de lealtad. El CQC podría ser visto como la antesala de la pérdida del cliente, lo cual puede implicar la disminución de la cuota de mercado, así como el incremento de los costos en los que se incurre para atraer nuevos clientes. A este respecto, Fundin & Bergman (2003) han argumentado que el costo de ganar un nuevo cliente podría equivaler a cinco o seis veces el costo de retener a un cliente ya existente.

En este documento se busca contribuir a la exploración del comportamiento de queja de los consumidores en México, dado que existe poca profundización al respecto. Para estudiar el CQC en México, el presente documento se encuentra dividido en cinco secciones. En la segunda, se reporta la literatura de los determinantes de queja de los consumidores. En la tercera, se analiza el CQC tanto a nivel de los estados de la República Mexicana como a nivel empresa, mientras en la cuarta sección se lleva a cabo el análisis empírico donde se estiman, a través de la metodología de datos de panel estático, los factores que determinan el CQC, para ello se consideran datos por estado de la República Mexicana, así como a nivel empresa; por último, se presentan las conclusiones.

Determinantes del comportamiento de queja del consumidor. Revisión de la literatura

En esta sección se revisa la literatura respecto de los determinantes del CQC a fin de dar soporte a los resultados que se presentarán en la cuarta parte de este documento. Los determinantes del CQC han sido ampliamente documentados en la literatura anglosajona; no obstante, en México la evidencia es escasa. Cornwell, Bligh & Babakus (1991) analizan el CQC de los mexicoamericanos en los Estados Unidos, encontrando que la etnicidad puede ser un factor importante en el estudio del CQC. Para el caso específico de México, Audeves-Pérez, Solís-Carcaño & Álvarez-Romero (2013) buscaron cuantificar el nivel de satisfacción de los clientes que adquirieron una vivienda mediante una encuesta delimitada al estado de Yucatán. Ellos encontraron que las empresas no buscan la satisfacción de los clientes, sino que reaccionan a las quejas que reciben tratando de resolverlas.

Con la finalidad de encontrar qué variables son los determinantes del CQC, se dividió su estudio en dos subsecciones, una para cada línea. En la primera se utiliza el aspecto socioeconómico y en la segunda los elementos asociados a la empresa. En cada subsección se mencionan los autores que la literatura reporta que han estudiado la relación de cada variable con el CQC. Esto vinculará cada una de las dos grandes líneas (socioeconómico y empresa) y los autores respectivos vinculados.

Una de las primeras variables dentro del grupo de las variables socioeconómicas que se analizará es el ingreso. La literatura reporta la existencia de una relación positiva entre el ingreso y el CQC a nivel país. Morganosky & Buckley (1987) utilizan una encuesta con residentes en Estados Unidos. Los resultados indican que las personas con mayores niveles de ingreso tienen mayor propensión a presentar una queja o reclamación. Sarabia-Sánchez & Parra (2001) encuentran que, además de tener una relación positiva, la variable ingreso es la de mayor impacto en el número de reclamaciones que recibió el Instituto Nacional Español para una serie de 12 sectores de esa economía. Phau & Sari (2004) encuentran que los consumidores indonesios de altos ingresos se quejan en mayor medida que los de menores ingresos.

La explicación de los autores mencionados gira en torno a que, en economías donde el ingreso es más alto, las personas suelen estar educadas y tienden a conocer sus derechos, por lo que son más propensas a presentar una queja. Dada la evidencia analizada, se postula como hipótesis que el ingreso y el CQC mantienen una relación positiva. Otra variable que la literatura reporta como determinante es la percepción que puede tener el consumidor sobre la probabilidad de éxito de la queja. Según Hirschman (1970), antes de incurrir en el comportamiento de queja, los consumidores evalúan dos aspectos. Primero, los costos y beneficios de la acción quejosa y, segundo, la posibilidad de obtener una resolución favorable. Blodgett & Grambois (1992) desarrollan un modelo conceptual para el sector minorista en el que explícitamente se reconoce que el CQC depende en gran medida de la búsqueda de recompensa del consumidor insatisfecho.

Cuando un consumidor se ha quejado con la agencia de protección al consumidor, esta se ve obligada a llevar a cabo una conciliación en la que el consumidor que se quejó puede obtener una compensación por parte de la empresa3. En este sentido, la obtención de la compensación es identificada como una queja que ha tenido éxito para el consumidor que hizo uso de su derecho. La búsqueda de esta compensación es la finalidad que persiguen las personas que deciden quejarse ante una agencia de protección al consumidor.

No debe perderse de vista que una misma persona puede quejarse todas las veces que sienta insatisfacción dentro de un periodo de tiempo; además, los consumidores, al saber que pueden obtener una compensación, pueden sentirse incentivados en presentar su inconformidad por lo que las conciliaciones pueden incentivar el CQC. Varela (1992) indica que es altamente probable que un consumidor lleve a cabo su queja cuando se combina la experiencia de la insatisfacción por el producto adquirido con el hecho de que el individuo tiene la percepción de que la probabilidad de éxito de su queja sea alta y, por tanto, pueda obtener una compensación; es decir, a mayor probabilidad de éxito, mayor comportamiento de queja.

De la misma forma, Blodgett, Wakefield & Barnes (1995) utilizan un modelo dinámico para explicar que la percepción de probabilidad de éxito es la variable que mejor predice la búsqueda de recompensa por parte de los consumidores, además de tener una relación positiva. Moliner, Berenger-Contrí, Gil & Fuentes (2008) aplican un modelo de regresión múltiple a restaurantes españoles, encontrando que la probabilidad de éxito de la queja que percibe el consumidor es la variable de mayor impacto. En este sentido, un hallazgo coincidente es el de Jin (2010), quien encuentra para el caso de empresas comercializadoras minoristas en China que las variables de mayor impacto en la intención de queja son4: la probabilidad de éxito de la queja y la actitud respecto de la queja de parte del consumidor. Además, la evidencia al respecto de esta relación indica que cuando el consumidor sabe que lo puede asesorar un abogado, la probabilidad de que presente su queja aumentará, ya que el consumidor tiene claro que la queja puede resultar en un ingreso para él (Cosma, Pancotto & Vezzani, 2018).

De acuerdo con la evidencia revisada, la probabilidad de éxito explica al comportamiento de queja debido a que el consumidor tiene la percepción de que la empresa le puede reparar el daño que le causó la insatisfacción derivada de su episodio de consumo. Por las anteriores razones, se plantea la hipótesis de que la probabilidad de éxito de la queja y el CQC se encuentran relacionadas positivamente.

El género es una variable poco explorada en los estudios que han buscado determinar su influencia en el CQC. Moyer (1984) encontró que el género masculino es más propenso a quejarse que su contraparte, mientras que Kolodinsky (1993) indica lo contrario al encontrar que son las mujeres las que más se quejan. Este mismo autor recomienda que el género no debe dejarse de lado al momento de analizar el CQC pues encuentra que esta variable afecta de manera importante las quejas del sector de atención médica norteamericano, pero, como lo menciona Moliner (2007), no existe acuerdo al momento de señalar a un determinado género como el de mayor tendencia a manifestar quejas.

Por su parte, el tipo de población es una variable que ha sido poco explorada como determinante del CQC. Por tipo de población se refiere a urbana y rural. Existen varias razones por las que esta distinción puede servir para explicar el comportamiento de queja. Según Liefeld (1980), la población rural no tiene acceso al número de bienes y servicios que se tienen en las ciudades, por lo que la posibilidad de sentir insatisfacción en un episodio de compra es menor. Dado que las agencias de protección al consumidor se encuentran establecidas en ciudades, para la población rural quejarse podría significar mayores costos de traslado y de tiempo para dar seguimiento a su querella debido a que tendrán que destinar un mayor gasto. La relación entre CQC y tipo de población no es clara. Kolodinsky (1993) encuentra una relación negativa, pero no significativa. Derivado de lo anterior, se plantea la hipótesis que la población urbana y el CQC tienen una relación positiva.

Respecto a las variables ligadas a la empresa, existe evidencia de que el tamaño de la firma que origina el comportamiento de queja de sus clientes determina el volumen de las quejas que recibe. Oster (1980) fue uno de los primeros autores en reportar que el tamaño de la firma ejerce influencia sobre el CQC. Con una muestra de mil quinientas quejas encuentra que el tamaño de la empresa y el número de quejas presentan una relación positiva. El departamento de asuntos del consumidor (1986) encuentra que los consumidores que se han quejado estarían dispuestos a volver a adquirir productos de la empresa si esta resuelve satisfactoriamente. El estudio del departamento de asuntos del consumidor indica que las grandes empresas pueden resolver rápidamente la queja dado que su tamaño le permite tener un departamento de atención al cliente y, por ello, pueden incentivar la recompra de sus productos. En este sentido, una conclusión semejante la obtiene Kolodinsky (1993), quien construye un modelo basado en la demanda a fin de estimar la probabilidad de que un consumidor incurra en alguna de las siguientes cuatro posibles acciones: sin acción, privadas, públicas o privadas y públicas. En el estudio de Garín-Muñoz, Pérez-Amaral, Gijón & López (2016), los autores estudian las quejas de los consumidores en la industria de las telecomunicaciones en España, entre sus conclusiones indican que un manejo apropiado de las quejas constituye una fuente de mejora de la rentabilidad y en un aumento de la satisfacción de los usuarios. Siguiendo esta evidencia, se postula como hipótesis que el tamaño de la firma y el CQC presentan una relación positiva.

Respecto al grado de competencia en un mercado, el paradigma conocido como Salida-Voz-Lealtad de Hirschman (1970) ha sido utilizado como soporte a las investigaciones de este tipo. Este paradigma explica que cuando los consumidores experimentan insatisfacción, pueden actuar en dos posibles maneras: dejar de consumir o usar la voz. Usar su voz significa reclamar. Si deja de consumir a una empresa, el consumidor estará en posibilidades de sustituir su consumo con el producto de otra firma; por otro lado, si la estructura de mercado es un monopolio, el consumidor no tendrá la opción de sustituir de empresa proveedora del producto o servicio.

Es por ello, que cuanto más se acerque el sector a una situación de monopolio, más frecuentes serán las respuestas de queja (Moliner, 2007). Según Butelli (2007), si la estructura de mercado es de pocos competidores, el consumidor tendrá pocas opciones para optar por otros productos. Por el contrario, la presencia de muchas empresas en un mercado aumenta la disponibilidad de productos y puede obligar a las empresas a ser sensibles al comportamiento de queja del consumidor. Andreasen (1985) reporta que el poco grado de competencia en el mercado de atención médica incentiva la insatisfacción del usuario y, con ello, la propensión a quejarse. Por las razones expuestas, la hipótesis que se pretende probar es que existe una relación positiva entre el grado de concentración de mercado y el volumen de quejas presentadas.

Existen otras variables que la literatura ha demostrado son determinantes del comportamiento de queja del consumidor, como puede ser la edad, el conocimiento de las normas o leyes que tengan los mismos, entre otras que no se mencionaron en este apartado, pues no se encontró disponible la información al respecto que pudiera ser integrada en los modelos que se presentarán más adelante.

Evolución del comportamiento de queja del consumidor en México

En este apartado se analiza el CQC en la economía mexicana a partir de la información disponible, lo que permite analizarlo en dos dimensiones: a nivel empresa y a nivel entidad federativa. El volumen de quejas que se ha presentado ante la Procuraduría Federal del Consumidor (Profeco) será tomado como representativo del CQC que es un comportamiento de carácter público. En este punto se puede reflexionar sobre las quejas que se realizan en redes sociales. Este tipo de queja es de carácter público, pues mucha gente puede enterarse de esta; la facilidad con la que se puede expresar permite que sea recurrente para que el consumidor exprese su insatisfacción. Los departamentos de atención al cliente de las empresas pueden mantenerse al pendiente de este tipo de queja para tratar de resolver el problema antes de que llegue a una procuraduría de protección al consumidor. Incluir este tipo de queja en el análisis que aquí se presenta podría enriquecerlo, pero la información no se encuentra disponible.

Respecto al análisis a nivel entidad federativa, la estructura de la información permite observar cómo se distribuyen las quejas presentadas por consumidores para cada estado. Esta información no contiene el destinatario de la queja, solamente la demarcación en la que se llevó a cabo. Cabe mencionar que la información para el análisis a nivel entidad federativa se encuentra disponible en el periodo 2006-2014.

En la Figura 1 se puede observar la distribución promedio del total de quejas reportadas por habitante a través de la Profeco para cada entidad federativa. Para la descripción se dividió a las entidades federativas en tres niveles de quejas: alto, medio y bajo. Se observa que los altos niveles de quejas por habitante se encuentran aglomerados en la península de Yucatán, así como en el centro-occidente del país, mientras que las entidades con bajos niveles de quejas por habitante se aglomeran en el centro y sur. En el norte del país se encuentran los niveles medios de quejas presentadas.

Fuente: Elaboración propia con información de Profeco.

Figura 1 1. Promedio de la distribución de las quejas a nivel Entidad Federativa 

La media de las quejas por habitante puede permitir interpretar de la Figura 1 donde la media por estado se representa por la línea continua. La media de las quejas por habitante es de 0.113; hay alrededor de 17 estados que se localizan por debajo de la media, entre los que destaca el Estado de México, por su alta densidad poblacional, y que además se diferencia del Distrito Federal (considerando que entre ambas entidades tienen una población superior a los 23 millones de habitantes), el cual se encuentra muy por encima de la media en las quejas por habitante, esto podría indicar que en el Estado de México la población tiene aversión a quejarse. Otros estados que están por debajo de la media y tienen las mismas características del Estado de México son Puebla y Nuevo León, que presentan una baja participación de su población en quejarse. El criterio para determinar si las aquejas son altas, bajas y media son respectivamente: por encima de 0.200; entre 0.025 y 0.100; y entre 0.101 y 0.199.

El caso del estado de Nuevo León llama la atención pues es una entidad cuyo Producto Interno Bruto (PIB) per cápita se encuentra por encima de la media nacional. En la Figura 2 se aprecia que los estados que se encuentran por encima de la media en el porcentaje de quejas son aquellos que también cuentan con un PIB per cápita por encima de la media.

Fuente: Elaboración propia con datos de la Profeco.

Figura 2 Número de quejas por habitante por entidad federativa 

Con respecto al análisis de las empresas con mayores quejas ante Profeco, la información disponible permitió obtener seis empresas que coinciden en aparecer en las listas de las empresas que reciben mayor número de quejas: Wal-Mart, Liverpool, Telcel, Comisión Federal de Electricidad (CFE), Telmex y Movistar. En primer lugar, la empresa con mayor número de quejas en el periodo de estudio (2006-2012) es la CFE, que tuvo un promedio anual de 9209 quejas. En la Figura 3 se puede apreciar el comportamiento del número total de quejas de la CFE, la cual presenta un incremento acentuado en el año 2010 al incrementar los reclamos por la insatisfacción por el servicio al doble.

Fuente: Elaboración propias con información de la Profeco.

Figura 3 Evolución de quejas Comisión Federal de Electricidad 

Dicho incremento puede deberse a que en el año 2009 Luz y Fuerza del Centro (LFC) fue desincorporada, y la operación técnica de dicha empresa pasó a manos de CFE. Cabe mencionar que la literatura reporta que los consumidores presentan mayores niveles de insatisfacción y mayor cantidad de quejas con los servicios que con los productos (Best & Andreasen, 1977). Sarabia-Sánchez & Parra (2001) encuentran que el sector telefonía es el que recibe una mayor cantidad de quejas en el periodo 1990-1999, seguido del servicio de suministro de energía eléctrica, reportando que respecto del total de quejas que recibió el sector servicios, 29.9% correspondió al sector telefonía y 28.5% al sector de suministro de electricidad.

El caso de México reporta circunstancias similares, ya que las empresas que tienen el mayor número de quejas son del sector productor de energía eléctrica y telecomunicaciones. En la Figura 4 se agruparon las empresas de telefonía como Teléfonos de México (Telmex), que recibió un promedio anual de 4250 quejas, mientras que Radio Móvil DIPSA (Telcel) recibió un promedio anual de 3619 y Movistar recibió 1018 quejas.

Fuente: Elaboración propia con información de la Profeco.

Figura 4 Comportamiento de quejas empresas de telefonía 

En la Figura 5 se puede observar la evolución de las quejas de dos empresas comerciales minoristas, como son Wal-Mart y Liverpool. El promedio de quejas promedio anual que tuvieron estas empresas fueron 433 y 327, respectivamente.

Fuente: Elaboración propia con información de la Profeco.

Figura 5 Evolución de quejas en empresas comerciales minoristas 

Análisis econométrico

En este apartado se busca estimar el impacto de los determinantes del CQC en dos niveles. La estructura de la información disponible no permite estimar un solo modelo en el que se incluyan todas las variables. A nivel entidad federativa se tiene la información del total de quejas presentadas por los consumidores que ahí viven mientras que, a nivel empresa, se tiene al total de quejas que reciben las empresas, pero en este caso no se tiene la desagregación del lugar en el que fue presentada la queja.

De acuerdo a la revisión de la literatura presentada en los apartados anteriores, el comportamiento de las quejas de los consumidores depende: i) del nivel ingreso; ii) la residencia de los individuos, si estos viven en una zona urbana o rural; iii) variable género; y iv) las conciliaciones entre el consumidor y las empresas, las cuales son reportadas por la Profeco. El ingreso está calculado en términos per cápita, la población rural y la urbana están medidas en porcentaje respecto del total de la población, las conciliaciones son una variable proxy que se obtiene de la probabilidad de tener éxito en la queja y es obtenida a través del cociente de conciliaciones llevadas a cabo sobre el total de quejas presentadas. La variable género está representada por el porcentaje de hombres sobre el total de población, mientras que las quejas se presentan en términos per cápita.

Lo anterior se expresa a través de la siguiente relación:

quejasit=fingresoit,urbanait,ruralit,hombresit,conciliacionesit (1)

La Relación (1) indica que las variables se encuentran definidas a partir de observaciones longitudinales para un conjunto de individuos, i, en un determinado periodo temporal, t. Para estimarla se considera la metodología de datos de panel lineal estático. De acuerdo con Arellano (1992), Arellano & Bover (1990), Baltagi (2005) y Greene (2018), un modelo de panel en su forma estática se encuentra definido a partir de datos de corte transversal, donde la heterogeneidad individual (o el efecto individual) es parte fundamental para determinar el comportamiento de la variable endógena para un conjunto de individuos y espacio temporal.

De esta manera, la función de regresión a estimar se expresa en la siguiente ecuación (Baltagi, 2005; Greene, 2018):

yit=xit,β+zi,α+εit (2)

en donde hay k parámetros a estimar en x it , sin incluir al término constante. El parámetro zi,α es el efecto individual, o heterogeneidad, en donde el término constante y las variables individuales (no observables) se encuentran dentro de z i . El término εit es el componente error del modelo que se compone por los efectos individuales específicos no observables y por el error idiosincrático (Wooldridge, 2010).

La estimación de la Ecuación (2) se puede obtener a través de los siguientes métodos. i) Regresión agrupada, donde el parámetro z i contiene solo un término constante, el cual es estimado de manera eficiente y consistente, mediante el uso de los MCO, por lo que se asume que el modelo contiene un intercepto, α, y una pendiente, β. ii) Efectos fijos, en donde se asume que el parámetro z i es no observable y se encuentra correlacionada con x it , por lo que el estimador β de los MCO es inconsistente debido a la omisión de variables. El modelo de efectos fijos se define en la Ecuación (3):

yit=xit,β+αi+εit (3)

donde αi=zi,α incluye todos los efectos observables, además permite obtener una media condicional. La metodología de los efectos fijos considera al término α i como el término constante para un grupo específico, i, en el modelo de regresión. iii) Efectos aleatorios, en esta metodología se asume que la heterogeneidad del comportamiento individual no se encuentra correlacionada con las variables que están incorporadas en la ecuación de la regresión. El modelo de efectos aleatorios se especifica en la siguiente expresión:

yit=xit,β+Ezi,α+zi,α-Ezi,α+εit (4a)

yit=xit,β+α+ui+εit (4b)

La Ecuación (4b) es un modelo de regresión lineal donde el término error está compuesto por un término aleatorio para un grupo específico, u i , y por un término aleatorio εit, para cada grupo individual, i, y para cada periodo, t. Cabe mencionar que ambos residuales son estocásticos y su diferencia consiste en que el efecto individual no observable, u i , se encuentra correlacionado con los regresores del modelo. Para estimar la Ecuación (1) se utiliza la metodología de los modelos de efectos fijos y aleatorios cuyos resultados se presentan en la Tabla 1.

Tabla 1 Resultados empíricos CQC con variables socioeconómicas 

Variable dependiente: Log(Quejas por Habitante)
Variable Modelo 1
MCO
Modelo 2
Efectos Fijos
Modelo 3
Efectos Aleatorios
Log(PIB per cápita) 0.633 (0.033) 0.174 (0.030) 0.299 (0.031)
Conciliaciones 0.043* (0.170) 0.046 (0.013) 0.057 (0.015)
Log(población urbana) -0.505 (0.055) 0.849 (0.098) 0.389 0.095
Log(población rural) -0.094 (0.025) -0.037* (0.055) -0.089* (0.048)
Log(Hombres) 0.042* (0.056) -1.817 (0.104) -1.301 (0.097)
Intercepto 3.472 (0.455) 11.567 (0.375) 10.074 (0.386)
Prueba de Hausman
Chi(2) 450.94 P-value 0.000

Las cifras en paréntesis representan al error estándar de los parámetros. Mientras el asterisco indica que el parámetro es estadísticamente no significativo al 95 por ciento.

Fuente: Elaboración propia.

En la Tabla 1 se presentan tres modelos para explicar el comportamiento de la variable de estudio Quejas por Habitante la cual representa al CQC. El primero se obtiene por MCO, el segundo modelo representa la estimación por efectos fijos, el tercer modelo representa la regresión de efectos aleatorios. Para determinar qué modelo es preferible (efectos fijos versus aleatorios), se recurre a la prueba de Hausman, cuya hipótesis nula indica que la estimación por efectos aleatorios es preferible sobre el de efectos fijos. Mientras la hipótesis alterna indica que los efectos fijos son preferibles debido al comportamiento heterogéneo de los individuos que conforman la muestra. De acuerdo a la Tabla 1, los estadísticos de la prueba de Hausman indican que se rechaza la hipótesis nula, por lo que el modelo de efectos fijos es preferible para explicar el comportamiento de las quejas, las cuales son explicadas por el PIB, cuyo resultado coincide con el de Morganosky & Buckley (1987), Phau & Sari (2004), Sarabia-Sánchez & Parra (2001) y en el sentido de que un aumento del ingreso tiene como impacto un incremento en el comportamiento de queja; la variable conciliaciones, que fue proxy de la probabilidad de éxito, coincide con los de Blodgett & Grambois (1992), Blodgett et al. (1995), Jin (2010) y Moliner et al. (2008). Esto significa que mientras mayor sea la percepción de éxito de la queja que tengan los consumidores antes de presentar la queja, mayor número de quejas se presentarán. Esto se da de esa manera porque los individuos tienen la certeza de que la autoridad les está dando respuesta a sus quejas, con lo que podrían obtener una compensación, incentivando la presentación de la querella. Por su parte, el parámetro de la población urbana resultó positivo, indicando que la población que vive en zonas urbanas sí influye positivamente sobre las quejas, mientras que el parámetro de la población rural resultó ser estadísticamente no significativo. Lo anterior implica que la población que vive lejos de las ciudades no presenta quejas sobre su insatisfacción, dadas las condiciones de calidad de vida que cuentan las personas que residen en provincia o zonas rurales, como pobreza, bajo ingreso per cápita, bajo nivel educativo, entre otros. Se puede deducir que este tipo de población no tiene incentivos para presentar una queja. Este resultado coincide con Kolodinsky (1993).

A continuación, se considera la misma metodología de datos de panel a nivel empresa; con base en la información disponible, se considera como variable dependiente el número de quejas recibidas de cada empresa sobre sus ventas, las cuales están en función al tamaño de la empresa y a su cuota de mercado. Lo anterior se puede expresar en la siguiente relación:

quejasit=fTamaño_Empresait,Cuota_Mercadoit (5)

Con respecto a las variables que determinan el comportamiento de las quejas, a nivel empresa, se requiere señalar las siguientes particularidades: la variable que representará la concentración de mercado será la cuota de mercado, ya que una alta participación de mercado puede ser indicativa de un mercado concentrado. Para ello, se han utilizado las ventas a precios de 2008 y se calculó la participación de mercado de las empresas mencionadas (en la sección anterior), excepto la cuota de CFE, cuya participación de mercado se calculó tomando el número de usuarios que recibieron energía eléctrica donde operaba CFE, respecto del nacional. Cabe recordar que Luz y Fuerza del Centro operaba algunos municipios del centro del país; no obstante, una vez que fue desincorporada, la CFE obtuvo el total del mercado. Para el caso de la variable tamaño de la empresa se calculó como el número de trabajadores sobre ventas.

La estimación de la Expresión (5) se sigue la misma metodología utilizada en la Expresión (1) (modelo de efectos fijos versus aleatorios), cuyos resultados se presentan en la siguiente Tabla 2, donde se presentan cuatro modelos. El primero es por mínimos cuadrados; el segundo modelo incluye variables binarias, donde cada una de ellas representa las empresas que gozan de una mayor cuota en sus respectivos mercados, donde el intercepto representa el comportamiento de las quejas de la CFE si el número de quejas de las demás empresas son cero. Cabe mencionar que en este modelo las variables explicativas binarias buscan demostrar si hay diferencias en el CQC entre las empresas seleccionadas. De acuerdo a la estimación, se aprecia que sí existe diferencias entre las variables binarias, salvo aquella que representa a la empresa de Telmex que resultó ser estadísticamente no significativa. Esto implica que el no haber evidencia de diferencias entre la CFE y Telmex en el número de quejas probablemente se deba a que estas empresas son las que cuentan con la mayor cuota y tamaño, además de ser consideradas como dominantes en su respectivo mercado.

Tabla 2 Resultados empíricos CQC por empresa 

Variable dependiente: Quejas
Variable Modelo 1
MCO
Modelo 2
MCO con dummies
Modelo 3
Efectos Fijos
Modelo 4
Electos Aleatorios
Tamaño -0.05296 (0.00906) 0.0766 (0.02313) 0.0767 (0.0231) 0.00105 (0.01988)
Cuota de Mercado 0.01132* (0.00788) 0.07448 (0.02048) 0.0745 (0.0205) 0.03493 (0.01396)
Telmex -0.00768* (0.00482)
Telcel 0.02136 (0.00482)
Movistar 0.08197 (0.01696)
Walmart -0.0308 (0.01178)
Liverpool -0.05647 (0.01227)
Intercepto 0.03913 (0.0059) -0.05647 (0.01976) -0.05052 (0.01507) 0.00335 (0.00139)
Prueba de Hausman
Chi(2) 49.69 P-value 0.000

Las cifras en paréntesis representan al error estándar de los parámetros. Mientras el asterisco indica que el parámetro es estadísticamente no significativo al 95 por ciento.

Fuente: Elaboración propia.

El signo negativo de la constante significa que la CFE es la que mantiene el mayor nivel de quejas y, dado que el coeficiente de Telmex resulto no significativa, esto implica que también esta empresa es la que mantiene el mayor número de quejas. En este segundo modelo se tiene que la bondad de ajuste es de 0.86, un valor mayor a la del modelo 1. Esto señala que las diferencias en tamaño y cuota de mercado de las empresas sí influyen en el comportamiento de las quejas. El tercer modelo es estimado mediante los supuestos de efectos fijos. En este modelo, sus coeficientes tamaño y cuota de mercado son similares al segundo modelo, indicando con ello que estas variables repercuten positivamente al comportamiento de las quejas. Para determinar que el modelo de efectos fijos es preferible sobre el de MCO con variables binarias, se lleva a cabo la prueba de la F restringida para determinar si, en el modelo, el intercepto es único para las empresas. Para el caso del modelo de efectos fijos de la Tabla 2 se tiene un valor de la F restringida (5251) de 6031 con un p-value de 0.000. Por tanto, el modelo de efectos fijos es preferible sobre el de MCO. El cuarto modelo representa la regresión de efectos aleatorios. Para determinar qué modelo es preferible (efectos fijos versus aleatorios), se recurre a la prueba de Hausman. De acuerdo a la Tabla 2, los estadísticos de la prueba de Hausman indican que se rechaza la hipótesis nula, por lo que el modelo de efectos fijos es seleccionado para explicar que el comportamiento de las quejas es determinado por el tamaño de la empresa, coincidiendo con Kolodinsky (1995). Departamento de asuntos del consumidor (1986) y mientras que la cuota de mercado de las empresas es significativa coincidiendo con Andersen (1985), Butelli (2007) y Moliner (2007).

Cabe mencionar que, de acuerdo a la literatura revisada, existen otras variables que determinan el CQC, tales como el tipo de personalidad o la importancia de la situación de compra, entre otras más; no obstante, dichas variables no se incluyeron debido a problemas de falta de información disponible. En estudios próximos, derivados del presente, se tratará con diferentes metodologías para incorporar el mayor número de variables que aporten información a fin de identificar los factores que determinan en la variable CQC en la República Mexicana.

Los resultados encontrados pueden tener algunas implicaciones importantes, pues el aumento del ingreso en los ciudadanos generará un aumento de las quejas que llevan a cabo los consumidores, por lo que este resultado se convierte en una alerta para la Profeco. De la misma forma, las quejas pueden aumentar en la medida en que los consumidores obtengan beneficios de las conciliaciones llevadas a cabo por la procuraduría, pues este hecho será interpretado por los consumidores insatisfechos como una mayor probabilidad de éxito de su queja que desembocaría en que los consumidores que se quejaron verían aumentado su ingreso al obtenerlo de una conciliación exitosa. Además, entre más eficiente sea Profeco para gestionar y recuperar los montos en favor del consumidor, las quejas pueden incrementar, pues los consumidores percibirán que sus quejas tienen una mayor probabilidad de éxito.

Para el caso del análisis a nivel empresa, la discusión de resultados puede significar también una alerta para la Profeco debido a que el crecimiento de las firmas llevará a un aumento de las quejas. Las empresas tomadas en cuenta en este análisis son firmas de gran tamaño que no se puede esperar que disminuyan su dimensión.

Conclusiones

El objetivo de este trabajo fue estimar el impacto que tienen los determinantes del comportamiento de queja del consumidor en dos dimensiones: a nivel socioeconómico con información a nivel entidad federativa y a nivel empresa con información a nivel firma. Dicho objetivo buscó contribuir a la comprensión del comportamiento de queja de los consumidores, que es una variable poco estudiada en México. Este artículo es uno de los pocos que se preocupa por abordar esta temática; en esto reside su principal contribución.

Para ello se utilizaron dos modelos de panel: a nivel socioeconómico y a nivel empresa. En el primero de los casos, los hallazgos sugieren que tanto el PIB por habitante como la probabilidad de éxito de la queja y el porcentaje de población urbana tienen impacto positivo. El aumento en el ingreso implica que se puede esperar un aumento de las quejas por habitante realizadas por los consumidores. Conforme aumente la probabilidad de éxito de las quejas, es decir, conforme los consumidores obtengan más beneficios después de una conciliación, aumentarán las quejas, pues otros consumidores intentarán obtener tales beneficios. De la misma manera, el hallazgo de la relación población urbana con el comportamiento de queja del consumidor indica la poca propensión de los consumidores ubicados fuera de la ciudad por quejase.

Para el modelo a nivel empresa los resultados indican que tanto la participación de mercado como la concentración de mercado impactan positivamente al volumen de quejas que los consumidores presentan ante Profeco, señalando la importancia que se mejoren las políticas de fomento a la competencia. Los resultados en este modelo indican que el impacto de ambas variables en el CQC es muy parecido. Las empresas pueden esperar que el volumen de quejas que reciben incremente con lo que se pueden preparar para la atención que requerirán los consumidores.

Referencias

Andreasen, A. R. (1985). Consumer response to dissatisfaction in loose monopolies: The case of medical care. Journal of Consumer Research, 12(2), pp. 135-141. doi: https://doi.org/10.1086/208502 [ Links ]

Arellano, M. (1992). Introducción al análisis econométrico con datos de panel. España: Imprenta del Banco de España [ Links ]

Arellano, M., & Bover, O. (1990). La econometría de datos de panel. Investigaciones Económicas (Segunda Época), 14(1), 3-45. [ Links ]

Audeves-Pérez, S., Solís-Carcaño, R., & Álvarez-Romero, S. (2003). Satisfacción y respuestas conductuales de los clientes que compran una vivienda y gestión de las empresas constructoras de la voz del cliente. Revista de la construcción, 12(1), 100-108. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-915X2013000100010 [ Links ]

Baltagi, H. B. (2005). Econometric analysis of panel data. West Sussex, Inglaterra: John Wiley & Sons. [ Links ]

Best, A., & Andreasen, A. R. (1977). Consumer response to unsatisfactory purchases: A survey of perceiving defeats, voicing complaints and obtaining redress. Law and Society Review, 11(4), 701-742. doi: http://dx.doi.org/10.2307/3053179 [ Links ]

Bigné, J. E., Andreu, L., & Gnoth, J. (2005). The theme park experience: an analysis of pleasure, arousal and satisfaction. Tourism Management, 26(6), 833-844. doi: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2004.05.006 [ Links ]

Blodgett, J., & Grambois, D. (1992). Towards an integrated conceptual model of consumer complaining behavior. Journal of Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and complaining behavior, 5, 93-103. [ Links ]

Blodgett, J. G., Wakefield, K. L., & Barnes, J. H. (1995). The effects of consumer service on consumer complaining behavior. Journal of Service Marketing, 9(4), 31-42. doi: https://doi.org/10.1108/08876049510094487 [ Links ]

Bonifield, C., & Cole, C. (2007). Affective responses to service failure: anger, regret, and retaliatory versus conciliatory responses. Marketing Letters, 18(2), 85-99. doi: https://doi.org/10.1007/s11002-006-9006-6 [ Links ]

Butelli, S. (2007). Consumer complaint behavior (CCB): a literature review. Newcastle upon Tyne, Inglaterra: Northumbria University. [ Links ]

Cornwell, B., Bligh, A., & Babakus, E. (1991). Complaint behavior of Mexican-American Consumer to a Third-Party Agency. The Journal of Consumer Affairs, 25(1), 1-18. doi: https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.1991.tb00278.x [ Links ]

Cosma, S., Pancotto, F., & Vezzani, P. (2018). Customer complaining and probability of default in consumer credit. Centro de Estudios en Banca y Finanzas, 68, 1-28. [ Links ]

Crie, D. (2003). Consumer’s complaint behavior. Taxonomy, typology and determinants: toward a unified ontology. Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management, 11(1), 60-79. doi: https://doi.org/10.1057/palgrave.dbm.3240206 [ Links ]

Day, R. L., & Landon, E. L. (1996). Collecting comprehensive consumer compliant data by Survey Research, En: B. B. Anderson (eds.), NA Advences in Consumer Research (pp. 263-268). Cincinnati, OH: Association for Consumer Research. [ Links ]

Fundin, A. P., & Bergman B. L. S. (2003). Exploring the customer feedback process. Measuring Business Excellence, 7(2), 55-65. doi: https://doi.org/10.1108/13683040310477995 [ Links ]

Galán Figueroa, J. (2016). Los precios a través de la economía de la información. Una aplicación entre el peso mexicano y el dólar estadounidense, 2014-2016. Economía Informa, 401, 4-17. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecin.2016.11.001 [ Links ]

Garín-Muñoz, T., Pérez-Amaral, T., Gijón, C., y López, R. (2016). Consumer complaint behavior in telecommunications: The case of mobile phone users in Spain. Telecomunications Policy, 40(8), 804-820. doi: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.05.002 [ Links ]

Greene, W. (2018). Econometric Analysis. New York: Pearson. [ Links ]

Ha Chan, G. S., Fun Tang, I. L., & Kei Sou, A. H. (2017). An exploration of consumer complaint behavior towards the hotel industry: Case study. Macao. International Journal on Marketing Studies, 9(5), 56-76. doi: http://doi.org/10.5539/ijms.v9n5p56 [ Links ]

Hirschman, A. (1970). Exit, Voice and Loyalty: responses to decline in firm’s organizations, and states. Massachusetts, Estados Unidos: Harvard University Press. [ Links ]

Hoyer, W. D., & Maclnnis, D. J. (2007). Consumer Behavior. Boston, Massachusetts: Houghton Mifflin Company. [ Links ]

Jin, L. (2010). Determinants of consumer complaint Intention: Empirical study in the context of China´s retail industry. Nankai Business Review International, 1(1), 87-99. doi: https://doi.org/10.1108/20408741011032872 [ Links ]

Kolodinsky, J. (1993). Complaints, redress, and subsequent purchases of medical services by dissatisfied consumers. Journal of Consumer Policy, 16(2), 193-214. doi: https://doi.org/10.1007/BF01418376 [ Links ]

Kolodonsky, J. (1995). Usefulness of economics in explaining consumer complaints, The Journal of Consumer Affairs , 29(1).29-54. doi: https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.1995.tb00038.x [ Links ]

Landon, L. E. (1980). The direction of consumer complaint research. Advances in Consumer Research, 7, 335-338. [ Links ]

Liefeld, P. (1980). Urban/rural consumer expectations and evaluations of their consumer realities. En: H., Keith Hunt, & R. L., Day (Eds.). Refining concepts and measures of consumer satisfaction and complaining behavior (pp. 95-101). Bloomington, School of Business. [ Links ]

Malhotra, N. K., Only, N., & Agarwal, J. (2008). Comportamiento de quejas públicas frente a privadas y deserción del cliente en Malasia: Valoración de los factores moderadores. EsicMarket, 131, 61-95. [ Links ]

Mattila, A. S., & Ro, H. (2008). Discrete negative emotions and customer dissatisfaction responses in a casual restaurant setting. Journal of Hospitality & Tourism Research, 32(1), 89-107. doi: https://doi.org/10.1177/1096348007309570 [ Links ]

Mattila, A., & Wirtz, J. (2004). Consumer complaint to firms and the determinants of channel choice. Journal of Service Marketing , 18(2), 147-155. doi: https://doi.org/10.1108/08876040410528746 [ Links ]

Michael, S. (2001). Analyzing service failures and recoveries: a process approach, International Journal of Service Management, 12(1), 20-33. doi: https://doi.org/10.1108/09564230110382754 [ Links ]

Min Gyung, K., Chung Hun, L., & Mattila, A. S. (2014). Determinants of Consumer Complaint Behaviour in a Restaurant Context: The Role of Culture, Price Level, and Customer Loyalty. Journal of Hospitality Marketing and Management, 23(8), 885-906. doi: https://doi.org/10.1080/19368623.2014.896762 [ Links ]

Moliner, V. B. (2007). Determinantes del comportamiento de queja del consumidor: Una revisión. Estudios sobre consumo, 80, 29-47. [ Links ]

Moliner, V. B., Berenguer-Contrí, G., Gil, S. I., & Fuentes, B. M. (2008). Análisis del comportamiento de queja del consumidor del consumidor: Una investigación exploratoria en el contexto de los restaurantes. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa, 14(2), 13-33. doi: https://doi.org/10.1016/S1135-2523(12)60021-5 [ Links ]

Morganosky, M., & Buckey, H. (1987). Complaint behavior: analysis by demographics, lifestyle and consumer value. Advances in Consumer Research, Association for Consumer Research, 14, 223-226. [ Links ]

Moyer, M. S. (1984). Characteristics of consumer complaints: implications for marketing and public policy. Journal of Public Policy and Marketing, 3(1), 67-84. doi: https://doi.org/10.1177/074391568400300105 [ Links ]

Office of Consumer Affairs. (1986). Consumer Complaint Handling in America: An update study. Washington, D. C, United States: Technical Assistance Research Program (TARP) [ Links ]

Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction Decisions. Journal of Marketing Research, 17(4), 460-469. [ Links ]

Oster, S. (1980). The Determinants of Consumer Compliant. The Review of Economics and Statistics, 62(4), 603-609. [ Links ]

Phau, I., & Sari, R. P. (2004). Engaging in complaint behavior An Indonesian perspective, Marketing Intelligence and Planning, 22(4), 407-426. doi: http://dx.doi.org/10.1108/02634500410542770. [ Links ]

Sarabia-Sánchez, F. J., & Parra, M. C. (2001). El comportamiento de queja y reclamación y la insatisfacción del consumidor. Estudios sobre consumo, 59, 10-29. [ Links ]

Singh, J. (1991). Industry characteristics and consumer dissatisfaction. The Journal of Consumer Affairs , 25(1), 19-56. doi: https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.1991.tb00279.x [ Links ]

Stigler, G. (1961). The economics of information. Journal of Political Economy, 69(3), 213-225. [ Links ]

Varela, G. J. A. (1992). Satisfacción / insatisfacción de los consumidores y comportamientos postconsumo derivados. Estudios sobre Consumo, 23, 80-100. [ Links ]

Wooldridge, J. M. (2010). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. D. F. México: Cengage Learning [ Links ]

Zemke, R., & Bell, C. (1990). Service Recovery: doing it right the second time. Training Magazine, 127(6), 42-49. [ Links ]

1 Otra clasificación del tipo de consumidores según su comportamiento de queja es la de Hoyer & Mclinnis (2007), quienes indican que existen cuatro tipos de consumidores que se han quejado: activos, vociferantes, coléricos y activistas.

2La información en poder de la Procuraduría Federal del Consumidor (Profeco) ha sido obtenida vía el Instituto Federal de Acceso a la Información Pública (IFAI).

3Puede consultarse el procedimiento de conciliación en la página web de Profeco.

4La intención de queja no es lo mismo que la queja ya realizada. La intención de realizar la queja es un comportamiento previo a su formalización.

Como citar: Cruz-Rodríguez, I. J., & Galán-Figueroa, J. (2019). Determinantes del comportamiento de queja del consumidor en México. Acta Universitaria 29, e2076. doi. http://doi.org/10.15174.au.2019.2076

Recibido: 11 de Julio de 2017; Aprobado: 08 de Febrero de 2019; Publicado: 18 de Septiembre de 2019

*Autor de correspondencia: Correo electrónico: ijcruzro@conacyt.mx

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