Introducción

La industria hotelera -Latinoamericana en general y Mexicana en particular- es relevante en la actualidad tanto a nivel nacional como internacional por su aporte a la economía mundial (^{Santiago, Romero y Álvarez, 2017}). La expansión y estandarización de la oferta de servicios de alojamiento trajo consigo la necesidad -por parte de los oferentes- de buscar la lealtad de sus clientes. Como resultado, las empresas se dieron cuenta de la variedad de segmentos de viajeros que existían, así como la diversidad de necesidades diferentes que poseían cada uno de ellos, de las cuales una sola empresa no se puede hacer cargo, resultando en la especialización y la aparición de nuevas ofertas (^{Meléndez, 2015}).

Derivados de la estandarización de los procesos, servicios y amenidades, surgen los sistemas de evaluación de la calidad basados en el cumplimiento de ciertos criterios en un listado de oferta que se considera mínima para determinados niveles en la industria hotelera. El sistema más común y actual es el de la clasificación mediante estrellas (^{Secretaría de Turismo, 2016}), el cual va incrementando el tipo, número y calidad de servicios en función del número -del 1 al 5-. Los hoteles ejecutivos comúnmente se clasifican en 3 estrellas, brindando solo lo necesario para una estancia segura, impecable y cómoda, sin entrar a detalles con lujos. Estos hoteles son accesibles, modernos, económicos, con calidad, confortables, funcionales y sobre todo con gran ubicación estratégica. Entre sus principales servicios se encuentran: internet de alta velocidad, sala de juntas, desayuno buffet, habitaciones con escritorio, sala de convenciones, gimnasio, alberca pequeña y servicio de banquetes, entre otros (^{Angamarca, Cruz, Bucheli y Martínez, 2018}).

Específicamente, en el sector de alojamiento, la competitividad se ha intensificado de manera considerable. De acuerdo con el sexto informe de la ^{Secretaría de Turismo (2018)} a partir del año 2016 la oferta se ha incrementado en más de 20 mil habitaciones en promedio durante los últimos 5 años, dando como porcentaje de ocupación hotelera 61.2% en el año 2017. El hecho de que aumente la demanda de habitaciones -ocupación hotelera-, se traduce en que los establecimientos tienen que realizar adecuaciones en su infraestructura, no necesariamente resultando estas en la mejora de la calidad del servicio. En México, la oferta local que no es de cadena -producto de esfuerzos familiares o de la ubicación privilegiada en alguna zona comercial- suele ofrecer un lugar donde descansar, sin embargo, al paso de los años los productos y niveles de sofisticación de los servicios, así como la calidad que se puede ofrecer han ido aumentando sobre todo cuando se trata de comparaciones entre las opciones mexicanas con otros destinos internacionales -particularmente Estados Unidos de América-. Es por estas razones que los hoteles nacionales se han visto en la necesidad de implementar nuevas estrategias que les permitan alcanzar sus objetivos en cuanto a la percepción y sofisticación de la calidad así como en la retención de los clientes (^{Cifuentes, Osorio, Ramos y Vargas, 2018}). Para evaluar la calidad del servicio de la oferta mexicana en comparación con su contraparte anglosajona, se han llevado a cabo investigaciones para la adaptación de modelos de servicio -originalmente desarrollados en inglés y en contextos diferentes donde la oferta es más especializada-. Sin embargo, dichos estudios necesitan de más aplicaciones con diferentes muestras. Se han incluido países fuera de México -mayoritariamente en Estados Unidos y Europa- por lo que se propone una investigación con un enfoque al área de hoteles de tres estrellas de cadena por su rápido crecimiento y demanda (^{Hemsley-Brown y Alnawas, 2016}; ^{Ullah, Raza y Chander, 2016}). Los viajeros ejecutivos son un segmento con necesidades específicas y requerimientos de servicios diferentes a los convencionales ofrecidos por los hoteles de vacaciones y los locales que no son de cadena, he aquí la importancia del estudio de sus hábitos de consumo.

Esta investigación se centra en la identificación y uso de escalas previamente diseñadas y validación estadística confirmatoria de un modelo propuesto de las dimensiones que más influyen en la percepción de la calidad del servicio y en la lealtad del cliente que llevan a la intención de compra en los hoteles ejecutivos de tres estrellas en estados mexicanos seleccionados. Dentro de la literatura en español, se evidencia una gran cantidad de propuestas y pre acercamientos hacia la adaptación de modelos de calidad-lealtad-intención de compra sobre todo en el ambiente de la hotelería de alto nivel que dejan de lado el turismo de tres estrellas concentrándose en hoteles con servicios de cinco estrellas o de segunda categoría y/o rurales (^{Pérez, 2017}; ^{Veloz y Vasco, 2016}; ^{Ruiz, Vázquez y Díaz, 2015}).

Sin embargo, se trata de exploraciones preliminares que no incluyen análisis psicométricos formales como es el caso de la Modelación de Ecuaciones Estructurales, y mucho menos basadas en varianzas o mínimos cuadrados -PLS-SEM por sus siglas en inglés-. Excepto en el caso de todos aquellos análisis que se hacen en español sobre la calidad de la industria hotelera en donde se sigue utilizando el modelo SERVQUAL aun cuando la revisión de la literatura contemporánea indica que presenta serios problemas de validación de constructos y de explicación de varianza. Es decir, no todos los factores originalmente identificados explican de la forma más eficiente la expectativa y la percepción de la calidad de los clientes de los servicios hoteleros. Debido a esto, se hacen propuestas donde se modifican algunos y agregan nuevos específicamente adaptados a cada industria como es el caso de SERVPERF para servicios en general, DINESERV para servicios restauranteros e HISTOQUAL para casas históricas (^{Parra y Duque, 2015}). Se ha operacionalizado la variable intención de compra con tres ítems debido a que la medición de la intención resulta en una explicación con mejor capacidad predictiva que el análisis del comportamiento per se. El análisis a través de la calidad del servicio y la lealtad del cliente en función de la intención de compra nos permite esclarecer cómo estos factores influyen en la probabilidad de la continuación de los hábitos de compra en un país de Latinoamérica, específicamente en ciertos estados de México. Esto nos lleva la formulación de la pregunta de investigación: ¿Cuáles son los efectos directos e indirectos de la calidad del servicio hotelero sobre la intención de compra y la lealtad del consumidor mexicano del sector hotelero ejecutivo de tres estrellas?

Marco teórico y estado del arte

Uno de los modelos teóricos más reportados en la literatura para evaluar la calidad de servicio percibida por el cliente es el SERVQUAL de ^{Parasuraman, Berry y Zeithaml (1988)}. Los autores explican que la medición de la calidad se da a través de tres dimensiones que son calidad física, corporativa e interactiva. Este se consolida en una plataforma para la para la creación de nuevas propuestas enfocadas en sectores o industrias específicos. Entre las más destacadas para la industria hotelera se encuentran los modelos: LODGSERV, entendido como la expectación del servicio de una experiencia hotelera (^{Knutson, Stevens, Wullaert, Patton y Yokohama, 1990}); LODGQUAL, que también se enfoca a los servicios de alojamiento pero particularmente de cinco estrellas o de lujo (^{Getty y Thompson, 1994}); HOTELSERV, que tiene como objetivo evaluar de forma global la calidad del servicio hotelero basándose en tres factores -empleados, elementos tangibles y fiabilidad- (^{Wong Ooi Mei, Dean y White, 1999}) y finalmente, el modelo HOTELQUAL (^{Falces, Sierra, Becerra y Briñol, 1999}). De origen español y creado en base a la fuerte demanda por parte del sector de alojamiento, el HOTELQUAL se enfoca en tres dimensiones que son personal, instalaciones y organización del servicio (^{Bonilla, Guerrero y López, 2018}). Es el primer modelo desarrollado en español y que integra un factor específico que se enfoca tanto en el funcionamiento como en la organización de los servicios. Adicionalmente, fue utilizado en España para analizar la calidad de los diferentes hoteles representativos de la oferta alojamiento de la Comunidad de Madrid -incluyendo hostales- abarcando un radio mayor de establecimientos de tres estrellas. Como se puede observar en la Tabla 1 se define la variable independiente calidad de servicio, así como una comparación de los distintos enfoques de la variable y sus respectivas dimensiones.

Se aprecia que la mayoría de los autores optan por basar sus propuestas en el modelo SERVQUAL (^{Kursunluoglu, 2014}), con algunas variaciones y modificaciones, ya que es genérico y se adapta a las empresas que ofertan un servicio -restaurantes, bancos, hoteles, centros históricos, hostales y otros-, observando que la métrica HOTELQUAL se especializa en el sector hotelero, además, brinda la flexibilidad para adaptarlo a las diferentes categorías de los hoteles.

El concepto de lealtad ha cambiado a través del tiempo. La primera conceptualización de lealtad se le atribuye a ^{Copeland (1923)} que habla sobre el comportamiento de la recompra como la característica principal de la lealtad. Con el tiempo, el concepto evoluciona y se desarrolla. Algunos enfoques que empieza a tomar la lealtad incluyen el comportamental seguido por el actitudinal (^{Colmenares y Saavedra, 2007}). También, se empiezan a identificar dimensiones más específicas como la calidad del servicio, valor percibido, satisfacción, confianza, compromiso y comportamiento leal y a evaluar los efectos que tiene la calidad en el servicio sobre la lealtad siendo altamente significativos (^{Wilkins, Merrilees y Herington, 2009}). En el caso del modelo Customer Loyalty (^{Bobâlcă, Gătej y Ciobanu, 2012}) se exploran los factores: cognitivo, afectivo, conativo y acción. Finalmente, en la literatura más reciente, se identifica el efecto de la calidad sobre la lealtad, el cual se vuelve más sobresaliente al pasar el tiempo y se retoman las ideas originales sobre el impacto que tiene la calidad del servicio en la industria hotelera sobre la satisfacción y lealtad del cliente, así como de la rentabilidad (^{El, 2015}). Entre otras, la variable de calidad en el servicio se identifica en la literatura como antecedente de la actitud leal. Como consecuencia o resultado se reporta la recomendación y la re compra (^{Kandampully y Bilgihan, 2015}). En la Tabla 2 se define la variable independiente lealtad, además, se incluye una comparación de los distintos enfoques y sus respectivas dimensiones.

Al revisar los diferentes enfoques de lealtad del cliente en la literatura, sobresalen dos aspectos a resaltar: el primero es que los autores coinciden en que la variable se conforma por lo menos de dos atributos y el segundo, que estos se identifican como dimensiones, componentes, elementos y fases -en el caso específico de las Cognitivas, Afectivas, Intencionales y de Acción-. En esta exploración se observa que la mayoría de los autores señalan la propuesta de ^{Oliver (1999)}, como el referente original de donde se retoman las dimensiones cognitivas, afectivas, intencionales y de acción para operacionalizar el constructo de la lealtad del cliente, siendo estas las utilizadas en el análisis.

En el caso de la intención de compra -variable derivada de la teoría del Comportamiento Planeado de ^{Ajzen (1991)} la cual considera que el comportamiento humano es totalmente voluntario y se encuentra bajo control- se han hecho varias propuestas para su operacionalización y la comprobación de que la intención está correlacionada directamente con la compra con resultados exitosos. La credibilidad y transferibilidad de esta proviene de numerosos estudios correlacionales que muestran la capacidad de la misma para predecir las intenciones y comportamientos de las personas, así como la aceptación de que existen intervenciones que pueden modificar la actitud, la norma subjetiva y el control de comportamiento percibido que se reflejan en las intenciones y posteriormente en el comportamiento de consumo (^{Ginanjar y Hurriyati, 2019}; ^{Amaro y Duarte, 2015}). Basándose en la escala publicada originalmente en el libro Handbook of Marketing Scales, ha sido actualizada y adaptada en diferentes contextos como es el caso de la obtenida para este análisis que consta de tres ítems (^{Morwitz, Steckel y Gupta, 2007}; ^{Maxham, 2001}). La compra, recompra o recomendación están ligadas en la literatura al concepto de lealtad acuñado por Copeland. Consistencia es lo que caracteriza a una compra leal cuando el consumidor no acepta sustitutos a la hora de hacer la compra de un producto. También, la insistencia de recomprar una cierta marca-producto aun cuando existan esfuerzos mercadológicos externos que lo inviten a adquirir otra. En la Tabla 3 se define la variable dependiente de intención de compra y se incluye la comparación de los diversos enfoques y sus dimensiones.

Para finalizar la revisión teórica, se ilustra el modelo conceptual (Figura 1) y las hipótesis de la investigación (Tabla 4):

Fuente: Elaboración propia con referencia (^{Bobâlcă, Gătej y Ciobanu, 2012}; ^{Falces, Sierra, Becerra y Briñol, 1999}; ^{Maxham, 2001}).

Figura 1. Constructo del modelo propuesto 

Método

La presente investigación es de tipo transversal, polietápica y correlacional-causal. La primera etapa tiene una naturaleza exploratoria, realizando un análisis factorial a través de la técnica de componentes principales con el software estadístico SPSS™ versión 23. La segunda etapa aprovecha la capacidad de análisis en dos momentos que posee el software ADANCO™ versión 2.1.1, para confirmar la estructura factorial y, en una tercera etapa, realizar las pruebas de las hipótesis. Esta investigación propondrá un modelo híbrido, con la unión de aproximaciones previamente analizadas en contextos diferentes, para obtener las dimensiones relacionadas con la calidad del servicio, lealtad y su efecto sobre la intención de compra en una sola estructura factorial.

De la literatura se desprende que los esfuerzos para lograr un análisis cuantitativo de las variables de calidad de servicio y lealtad se han centrado en la utilización de técnicas estadísticas de primera generación. Las escalas más recientes, mayoritariamente escritas en inglés, como el caso de la escala Customer Loyalty, se están validando a través del uso de la técnica multivariante de segunda generación denominada Modelación de Ecuaciones Estructurales -SEM por sus siglas en inglés-. Esta, incluye dos tipos: CB y PLS. En el caso de la basada en covarianzas, -CB-SEM por sus siglas en inglés-, se tienen que cumplir las condiciones distribucionales de la regresión lineal. En el caso del análisis basado en varianzas o mínimos cuadrados -PLS-SEM-, esto no es necesario, debido al uso del procedimiento bootstrapping o re muestreo (^{Hair, Matthews, Matthews y Sarstedt, 2017}; ^{Wong, 2016}). Entre sus ventajas, se encuentra que funciona con muestras pequeñas, aún y cuando los datos no cumplan con todas las condiciones distribucionales de la estadística paramétrica, si el número de indicadores de cada variable es menor que tres, si hay multicolinearidad, si hay valores perdidos y si el número de observaciones es mejor que el número de variables explicativas (^{Civelek, 2018}).

Las variables de calidad de servicio e intención de compra, se han explorado densamente y se han hecho esfuerzos por validar confirmatoriamente la estructura factorial. Sin embargo, en el caso de la escala HOTELQUAL utilizada para medir la calidad en el servicio hotelero de tres y cuatro estrellas y desarrollada en español, sólo se han concretado aproximaciones exploratorias a través del análisis factorial bajo la extracción de componentes principales. La propuesta original de la escala Customer Loyalty, para medir la lealtad del cliente, incluye cuatro dimensiones o fases del proceso como la identifica originalmente ^{Oliver (1999)}. Posteriormente, se reporta que sólo tres dimensiones fueron significativas mediante el análisis más actual llevado a cabo por ^{Bobâlcă, Gătej y Ciobanu en el 2012}, quienes sugieren retomar la cuarta fase de la lealtad (Cognitiva). Se pondrán a prueba de nuevo las cuatro dimensiones originales de la escala Customer Loyalty -evaluada originalmente bajo el esquema de CB-SEM para obtener su validación confirmatoria a través de la aplicación del análisis PLS en conjunto con las dos escalas adicionales HOTELQUAL e Intención de compra a la luz de un segmento de huéspedes hispanoparlantes.

Para este análisis el primer procedimiento fue la traducción de los ítems originales asociados con la operacionalización de las dimensiones reportadas para explicar la variable dependiente intención de compra y la independiente lealtad dado que la escala HOTELQUAL se diseñó en español. Los ítems originales -13 para la escala de lealtad y 3 para la intención de compra, 16 en total- fueron traducidos al español y después sometidos a una revisión y evaluación por terceros a través de una lista de cotejo para calcular el coeficiente Kappa de Cohen (κ) para medir la concordancia inter-evaluador de los ítems categóricos (^{Shweta, Bajpai y Chaturvedi, 2015}). Una vez concluido el instrumento se entregó a 3 expertos diferentes en el área -Doctores de las áreas económico-administrativas de la Universidad de Colima- y se les pidió que leyeran cada una de las preguntas y las calificaran del 0 al 2 donde 0 es no entiendo lo que dice, 1 entiendo, pero no es muy claro, 2 es muy claro. Se tabularon los resultados de las 3 personas, se introdujeron los resultados en calculadora del índice de la Kappa de Cohen y se obtuvo de calificación 0.59 que según los limites propuestos por Landis y Koch está dentro del rango moderado. Se revisaron las respuestas y se modificaron las preguntas que tenían las calificaciones más bajas, se seleccionaron nuevamente tres personas diferentes a las anteriores y se repitió el proceso dando como resultado 0.81 esta calificación indica que la fuerza de concordancia casi perfecta (^{Landis y Koch, 1977}).

Posteriormente, se llevó a cabo una prueba piloto de 100 cuestionarios para analizar la consistencia interna y confiabilidad del instrumento. Estos se activaron en línea mediante el uso de aplicaciones web y se contactó a las personas que cumplieron con los siguientes requisitos: hombres y mujeres mayores de edad, que sean empleados y tengan gusto por viajar, así como que hayan visitado alguna de las cuatro cadenas de hoteles a evaluar. La plataforma en línea utilizada fue Qualtrics™ y para su distribución se utilizó un enlace publicado en redes sociales (Facebook™, Instagram™, WhatsApp™) y dirigido a personas de interés o en grupos y/o comunidades que tengan gusto por los viajes. También se invitó mediante correo electrónico directamente a individuos con estas características.

Después de analizar la prueba piloto y realizar los cambios necesarios, se llevó a cabo el trabajo de campo nuevamente en línea y el análisis factorial de componentes principales al haber operacionalizado las variables con escala de Likert de 7 niveles. Estos datos fueron sometidos posteriormente al análisis de Modelación de Ecuaciones Estructurales basado en varianzas o mínimos cuadrados -PLS-SEM por sus siglas en inglés- utilizando el software ADANCO™ versión 2.1.1. La modelación de ecuaciones estructurales permite en un análisis dos etapas o procedimientos. Entre ellos, métodos confirmatorios para modelos teóricos -función principal de los programas que permiten el SEM-. Se valida la estructura factorial del modelo teórico propuesto en la primera etapa. El modelo de medición es la parte del procedimiento que examina la correlación entre las variables latentes, sus medidas y errores (^{Escobedo, Hernández, Estebané y Martínez, 2016}). La modelación de ecuaciones estructurales provee validación discriminante y convergente en esta etapa al corroborar la estructura factorial teórica contra los datos y el tratamiento rotacional. En la tercera etapa el modelo estructural incluye la relación entre los constructos independientes y su relación -de existir- con la(s) dependientes. Es decir, se trata de una serie de regresiones lineales estructuradas que tienen como objetivo establecer criterios de causalidad entre las variables latentes. ¹

El perfil de la muestra incluye hombres y mujeres de 18 años en adelante que se encuentren envueltos en el ámbito de negocios por lo que su nivel de escolaridad debe de ser mínimo de educación media superior. Viajeros frecuentes con fines profesionales que conozcan y hayan utilizado los servicios de algunas de las cadenas de hoteles a investigar. La propuesta se hizo en base al segmento del viajero ejecutivo siendo la unidad de análisis cadenas de hoteles de tres estrellas en estados seleccionados en México. Las cadenas elegidas son: Holiday Inn Express, Wyndham Garden, City Express Hoteles y One Hoteles, mismas que cumplen con los requisitos anteriormente mencionados y en especial son las que cubren, literalmente, todo el territorio mexicano (^{Rodríguez, 2011}).

La muestra final fue de 140 viajeros de negocios que contestaron la encuesta auto-suministrada mediante un muestreo por conveniencia en línea, obteniendo de esta manera 200 respuestas sobre la evaluación de cada una de las cadenas de hoteles o 50 respuestas de cada una debido a que, en algunos casos, las personas que viajaron y se hospedaron en dos hoteles, podían responder dos veces, es decir, que se tienen más respuestas porque en la encuesta existe la posibilidad de contestar hasta cuatro veces en función de los hoteles visitados. Entre los estados representados se encuentran México, Jalisco, Michoacán, Nayarit y Colima. La Tabla 6 muestra los resultados demográficos de los viajantes de negocios que participaron en la investigación.

El instrumento de medición se redactó completamente en español. Para la realización del cuestionario final se utilizaron tres escalas propuestas por diferentes autores con sus respectivas dimensiones e ítems validadas exploratoriamente -utilizando técnicas de primera generación como es el caso de MANOVA y pruebas t en el caso de la intención de compra y Análisis de Componentes Principales en el caso de la escala HOTELQUAL- y en el caso de la lealtad del cliente, se validó confirmatoriamente el modelo original en inglés a través del uso de CB-SEM o SEM basado en covarianzas, planteando en esta investigación un enfoque diferente. Para medir la calidad del servicio en hoteles se usó la escala HOTELQUAL desarrollada por ^{Falces Delgado, Sierra Díez, Becerra Grande y Briñol Turnes (1999)}. Esta escala se divide en tres áreas diferenciadas: personal, instalaciones y funcionamiento, y organización del servicio, dando como resultado un total de 20 ítems para la medición de las tres áreas sin cambios. Para medir la lealtad del cliente se utilizó la escala Service Loyalty Measurement Scale (^{Bobâlcă, Gătej y Ciobanu, 2012}) que se divide en cuatro dimensiones: Cognitiva, Afectiva, Conativa y Acción y que se conforma por 13 ítems. Por último, para la medición de la intención de compra se utilizan 3 ítems que sirven para valorar la intención inmediata y futura de compra (^{Maxham, 2001}). En la Tabla 7 se muestra la propuesta operacional de las variables.

El primer análisis que se llevó a cabo fue el de consistencia interna de la prueba piloto con cada una de las escalas que conforman el modelo. El coeficiente de Alfa de Cronbach mide la consistencia interna de un instrumento y sus resultados se oscilan entre 0 y 1, interpretando que mientras más cercano sea a 1 mayor será la consistencia (^{Bonett y Wright, 2015}). La lealtad del cliente obtuvo un coeficiente de Alfa de Cronbach de 0.95, la calidad del servicio obtuvo un coeficiente de Alfa de Cronbach de 0.97, por último, la escala de intención de compra obtuvo un coeficiente de Alfa de Cronbach 0.89 indicando confiabilidad y consistencia interna en la escala.

Posteriormente, se llevó a cabo el análisis de componentes principales mediante la exploración factorial de todo el modelo. La prueba Kaiser-Meyer-Olkin -KMO- arrojó un coeficiente de 0.95 como buen indicador de bondad de ajuste. Del mismo modo el test de Esfericidad de Bartlett arrojó un Chi-cuadrado -X²- de 7500 con un nivel de significancia de 0.000 por lo que los datos son aprobados para continuar con el análisis. Por otro lado, los porcentajes de varianza explicada por cada uno de los componentes identificados reportados son: 53.07%, 11.90% y 4.36% respectivamente. Y por último una varianza total explicada 69.33%, es decir, las dimensiones identificadas teóricamente se agrupan en 3 componentes y explican el fenómeno en un alto porcentaje. Cabe aclarar que para mejorar las cargas factoriales y la ubicación de cada ítem en su respectivo componente, se eliminaron cuatro de la escala HOTELQUAL dando como resultado que los ítems se agruparon debidamente en 3 componentes que miden las variables de la investigación.

Después de la realización de los análisis correspondientes de consistencia interna y exploración factorial, se procedió a la modelación de ecuaciones estructurales mediante el programa ADANCO™ versión 2.1.1. En primera instancia se recurrió al análisis del modelo propuesto con sus tres variables y dimensiones correspondientes. En el caso del análisis PLS, los indicadores de bondad de ajuste son diferentes a los que tradicionalmente se reportan en el CB-SEM tales como el RMSEA, AGFI, CFI y el NFI o Tucker-Lewis Index -TLI-.

Se rescata de las aportaciones anteriores el primer indicador, el residual de raíz promedio estandarizado -SRMR-, el cual se convierte en un indicador de bondad de ajuste donde los modelos correctamente especificados pueden dar lugar a cargas de 0.06 o más, con un corte de valor máximo de 0.08. Las cargas de confiabilidad compuesta por encima del umbral de 0.8 para un Análisis Factorial Confirmatorio indican el logro de las medidas de consistencia interna confirmadas por las altas cargas de cada una de las dimensiones identificadas. En este caso con todos los indicadores se cumplen para todas excepto para la escala de la dimensión conativa con una carga de 0.69, pero que se conserva por su aporte a la estructura factorial.

Continuando con el análisis, se reporta el indicador más reciente para evaluar la validez discriminante, el heterotrait-monotrait ratio of correlations -HTMT- para el cual se obtuvieron datos superiores a 1, es decir, para su aprobación los datos deben de ser significativamente menores que 1 por lo que en este caso no son aprobados bajo este criterio (^{Henseler, Hubona y Ray, 2016}). Este es el modelo rediseñado y ajustado una vez eliminados los ítems y factores que no aportan beneficio a la bondad de ajuste y que intervienen en el principio de parsimonia para los modelos de ecuaciones estructurales. Se promediaron los ítems de cada dimensión para simplificar y reajustar el modelo y obteniendo tres variables latentes con sus ítems cada una. A continuación, se presenta el modelo simplificado. Figura 2.

Fuente: Elaboración propia por medio del software ADANCO™ versión 2.1.1.

Figura 2. Constructo del modelo con relaciones directas 

Resultados

El residual de raíz promedio estandarizado -SRMR- arrojó un resultado de 0.06. Por su parte, en la varianza extraída -AVE- se obtuvieron los siguientes datos: intención de compra 0.83, lealtad 0.76 y calidad 0.85, aprobando la validez convergente. El análisis de consistencia interna da como resultado los valores de los coeficientes de Alfa de Cronbach siguientes para cada constructo: intención de compra 0.89, lealtad 0.89 y calidad 0.91, indicadores confirmatorios de la estructura factorial propuesta. En la validez discriminante -HTMT- se obtuvieron datos inferiores a 1; lealtad → intención de compra 0.82, intención de compra → calidad 0.72 y lealtad → calidad 0.69. Obteniendo así la aprobación del modelo. Prosiguiendo, las cargas de confiabilidad compuesta se agrupan en debido orden y se encuentran por arriba de 0.8 para ser aceptados como se muestra en la Tabla 8.

El siguiente resultado obtenido fue el de coeficiente de determinación R² = 0.62 lo que significa que el efecto es significativo, con valores recomendados de R² para variables latentes basadas en: 0.67 -sustancial-, 0.33 -moderado- y 0.19 -débil- (^{Ringle, da Silva y Bido, 2015}). Por lo que se muestra en la Figura 7, la lealtad y calidad del servicio son muy significativas al momento de medir la intención de compra la cual es explicada en un 62% por el fenómeno. En la tabla que se muestra a continuación se reportan los valores de t, los valores p para una y dos colas y los tamaños de efecto f² para la confirmación de hipótesis presentadas al inicio de esta investigación, obteniendo resultados altos y confirmatorios por parte de las dos variables independientes.

El modelo propuesto aborda la relación de mediación de la lealtad entre la calidad del servicio e intención de compra, por lo que se procedió a su análisis obteniendo así un nuevo modelo mejorado de las relaciones causales. A continuación, se muestra el modelo final. Figura 3.

Fuente: Elaboración propia por medio del software ADANCO™ versión 2.1.1.

Figura 3. Constructo del modelo propuesto con la mediación de la lealtad 

El residual de raíz promedio estandarizado -SRMR-, se mantuvo en 0.06. Por su parte, en la varianza extraída -AVE- se obtuvieron los siguientes datos: intención de compra 0.85, lealtad 0.76 y calidad 0.83, los cuales se mantienen igual que la anterior. El análisis de consistencia interna da como resultado los valores de Alfa de Cronbach de cada dimensión siguientes: intención de compra 0.91, lealtad 0.89 y calidad 0.83. En la validez discriminante -HTMT- se obtuvieron datos anteriores inferiores a 1. El siguiente resultado obtenido fue el de coeficiente de determinación de lealtad R² = 0.40 y de intención de compra R² = 0.61 lo que significa que ambas relaciones son sustanciales. El efecto de la calidad de servicio es altamente significativo sobre la intención de compra al explicar un 32% de la varianza, mientras que para la lealtad es igualmente significativo explicando un 63% lo mismo que la lealtad hacia la intención de compra explicando un 54%. En la tabla que se muestra a continuación se reportan los valores de t, los valores p para una y dos colas y los tamaños de efecto f² para la confirmación de hipótesis presentadas al inicio de esta investigación, obteniendo resultados altos y confirmatorios por parte de las dos variables independientes y la mediación de la lealtad sobre calidad de servicio.

Estos resultados evidencian la mejoría del modelo estructural al arrojar altas cargas de los valores de t en comparación a la propuesta previa, por lo que el modelo de la mediación de la lealtad es el mejor, como se propone en la literatura donde se indica el efecto que tiene la calidad del servicio sobre la lealtad (^{Ashraf, Ilyas, Imtiaz y Ahmad, 2018}; ^{Gracia, Bakker y Grau, 2011}) y a su vez el efecto que tiene la lealtad sobre la intención de compra (^{Choi, Ko y Kim, 2016}; ^{Bloemer, De Ruyter y Wetzels, 1999}). Por último, se logra la aprobación de las hipótesis con las 3 propuestas sobre causalidad directa e indirecta.

Análisis y discusión

Se concluye que existe relación entre la intención de compra, la lealtad de los clientes y la calidad de servicio, así como estos dos últimos causan la intención de compra. En el caso del modelo indexado, primero se analizaron las relaciones directas de cada variable independiente con la dependiente para posteriormente analizar la mediación siguiendo las directrices establecidas en la literatura para identificar si hay cambios una vez que se agrega la mediación. En el caso del PLS-SEM, se puede soslayar el test de Sobel y continuar sin cumplir las condiciones distribucionales que se controlan con el procedimiento bootstrapping -o de re muestreo-, haciendo el análisis bajo el método de Preacher y Hayes en donde se prueban los efectos directos, si estos son significativos, entonces se incluye la variable mediadora (^{Hair, Hult, Ringle y Sarstedt, 2016}). Adicionalmente, se sugiere repetidamente la mediación de la variable lealtad tanto para la calidad del servicio como para la intención de compra. Posteriormente, se identifica el efecto de la varianza contabilizada -VAF- de la calidad en el servicio sobre la intención de compra que en este caso fue de 0.332 y se suma al efecto indirecto cuando se agrega la variable de lealtad siendo de 0.344, se suman y esto nos da el índice de 67.6% indicando que se trata de una mediación parcial, lo cual confirma lo estipulado en análisis previos. La calidad afecta de mayor manera la intención de compra de un viajero ejecutivo de tres estrellas cuando media la lealtad con sus cuatro dimensiones. Por lo que un dueño de hotel debe de estar consciente de la calidad de servicio que brinda repercute en la lealtad que tengan sus clientes y con ello su intención de compra, es decir, de alojarse y utilizar los servicios de ese hotel o cadena de hotel. El modelo con los efectos directos, reporta el indicador de bondad de ajuste SRMR de 0.06, evidencia de una correcta especificación. Sin embargo, el tratamiento que define la validación eficiente y la mejora con la mediación se muestra en los reportes de los valores t, los cuales se incrementan de forma importante con la mediación, así como los valores de los tamaños de efecto f² resultando en efectos moderados y fuertes (^{Hair, Matthews, Matthews y Sarstedt, 2017}).

En la literatura se reportan diversos estudios que relacionan las variables delimitadas dentro de este análisis de diferentes formas. Sin embargo, destaca la interesante relación dual que existe entre la calidad del servicio percibido y la intención de compra, la cual se reporta como directa y a la vez indirecta a través de la mediación de la satisfacción del cliente -también identificada y relacionada en la literatura como dimensión de la lealtad- y la misma lealtad (^{Maroco y Maroco, 2013}; ^{Mosahab, Mahamad y Ramayah, 2010}; ^{Alén, Rodríguez y Fraiz, 2007}). Más recientemente, se hace incluso la propuesta de un modelo integrador que incluye los constructos de calidad en el servicio hotelero de cuatro y tres estrellas en la localidad de Kaunas en Lituania y la lealtad de los clientes, ambos como factores predictores de la intención de compra como una actitud, la dinámica de compra repetida y la recomendación. Este modelo se denomina SERVQUALOYL y los resultados indican una alta relación entre la expectativa de calidad y la experiencia con la lealtad del cliente, y esto a su vez se traduce en cambios en la recompra y recomendación (^{Jasinskas, Streimikiene, Svagzdiene y Simanavicius, 2016}). Sin embargo, se aprecia una brecha de información sobre este modelo no solamente en la documentación en español sino también en inglés, es por ello que se considera importante la aportación teórica resultante de este análisis en el contexto hispanoparlante.

Respecto a la muestra, se externa la inquietud de que el análisis de componentes principales resultó muy sensible al tamaño por lo que no fue suficiente la recolecta de 200 respuestas, por tal motivo se recurre al principio de parsimonia al indexar los resultados simplificando el modelo al promediar los ítems, lo cual funcionó y los resultados fueron los esperados. Sin embargo, dentro de las limitaciones para efectos de comparar este modelo PLS con la contraparte CB-SEM claramente se invita a recolectar una muestra mayor en función del número de variables y dimensiones como se ha sugerido en la literatura (^{Hair, Hult, Ringle, Sarstedt y Thiele, 2017}). Por lo que, para la continuación de esta investigación, se recomienda recolectar una muestra mayor -500 respuestas aproximadamente-. Se concluye que el mejor modelo fue el indexado con la mediación de la lealtad. Los datos arrojados con el modelo sin la mediación mostraron altos índices para la comprobación de las hipótesis, sin embargo, desde el inicio del estudio se infirió la mediación para su evaluación ya que diversos autores la proponen y validan (^{Foroudi, Jin, Gupta, Foroudi y Kitchen, 2018}; ^{Iqbal, Hassan y Habibah, 2018}).

Para futuras investigaciones sobre el tema de hotelería se propone continuar con el mismo sector de tres estrellas para controlar si el tipo de hotel -en este caso enfocarse en hoteles de muy alta o baja categoría- modifican los efectos de la lealtad y calidad del servicio sobre la intención de compra de forma espuria. Es decir, que dado que el instrumento se deriva de una adaptación del SERVQUAL, y que este se asume aplicado a servicios de ciertas industrias, será importante controlar los altos niveles de calidad que se esperan en los hoteles de cadenas internacionales de cinco estrellas y más altas categorías así como por el contrario, que sea muy evidente la falta de calidad en hoteles de segunda u hostales, los cuales cumplen con el requisito del hospedaje, pero que no cuentan con una serie de elementos adicionales tanto tangibles como intangibles que constituyen la experiencia holística de un servicio hotelero estandarizado. También, una vez que se han identificado como en este caso dos cadenas nacionales -City Express Hoteles y One Hoteles City- y dos internacionales - Holiday Inn Express y Wyndham Garden-, extender el análisis para identificar si existen diferencias de grupos, aun cuando se trata de hoteles de cadenas, utilizando la escala HOTELQUAL en función de sus resultados eficientes al ser analizado bajo la técnica de modelación de ecuaciones estructurales.