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Introducción
El Servicio Geológico Mexicano (2018) sostiene que en 1970 inició la explotación de mármol en el municipio de Tecali de Herrera y zonas aledañas. A partir de entonces, el estado de Puebla se ha convertido en un importante productor de mármol, tal es su importancia que durante el año de 2017 la producción minera únicamente de Puebla representó el 3.8% de la producción nacional. Los principales centros mineros productores de mármol a nivel estatal son Amozoc, Puebla, Tepexi de Rodríguez, Tecali de Herrera y Tepeaca. De la lista mencionada, los últimos dos municipios constituyen la región de estudio del presente trabajo.
Mediante un estudio de caso realizado en la zona de Tecali de Herrera por la Coordinación General de Minería, se identificaron los principales actores de la cadena de distribución:
Extractoras de mármol: agrupaciones de ejidatarios, dueños de terrenos donde se ubican los yacimientos; 2) comercializadoras: empresas privadas que garantizan su suministro mediante contratos de compra con los propietarios de los ejidos, 3) jornaleros: trabajadores que cumplen funciones de extracción del mineral, 4) intermediarios: se dedican al acopio del mineral en bruto, 5) brokers: mayoristas o comisionistas, que buscan mercancía para colocarla en el mercado, se enfocan en volumen de material; 6) distribuidores: propietarios de lapidarias, joyerías y tiendas de artesanías, por lo general se valen de intermediarios para conseguir material en bruto y losas con o sin pulido para ser transformada en talleres; y, finalmente, 7) consumidor final: un segmento que ha adquirido cada vez más relevancia y que se relaciona con el mundo de la arquitectura y la decoración de interiores, así como la adquisición para piezas de joyería (Coordinación General de Minería, 2015, p. 21).
En los últimos años Puebla se ha mantenido dentro de los primeros 10 lugares del ranking nacional de estados productores de mármol (Servicio Geológico Mexicano, 2018). Sin embargo, las aportaciones metodológicas sobre innovación en el sector del mármol son realmente precarias, lo mismo ocurre con estudios que incluyen a más miembros involucrados en el proceso.
Respecto al tema de las empresas dedicadas al mármol, la Coordinación General de Minería (2015) asevera que enfrentan dos grandes retos. El primero es sobre el conocimiento acerca de los usos y las propiedades del mármol, el cual es escaso en mercados de consumo, hecho que contribuye de manera importante a que la demanda nacional de este material se haya mantenido en niveles relativamente mesurados. El segundo es que los principales demandantes de productos de mármol pertenecen a un estrato conformado por personas con alto poder adquisitivo, como hoteles de gran turismo, zonas residenciales, aeropuertos, constructoras, tiendas mayoristas, entre otros. No obstante, el Servicio Geológico Mexicano (2018) ratifica que, en los últimos años la dinámica de crecimiento de la economía mexicana ha estado condicionada por factores estructurales e históricos que han limitado el desarrollo nacional, acrecentado por el impacto súbito y generalizado de la pandemia del coronavirus y las medidas de suspensión de las actividades que se adoptaron para contenerla, lo que ocasionó una drástica contracción de la economía nacional.
Las empresas de mármol de los municipios de Tecali de Herrera y de Tepeaca del estado de Puebla, están sujetas, entre otras consideraciones, a las percepciones de los clientes, razón por la cual profundizar en el comportamiento de compra es indispensable para que puedan mantener una posición competitiva en el mercado. En otras palabras, si la percepción en la adquisición de los productos de mármol es positiva, también lo será el grado de satisfacción, lo que en conjunto conducirá a la lealtad y retención de los clientes.
El proceso innovador se ha enfocado especialmente en los productores y comerciantes, omitiendo a los demás integrantes de la cadena, como lo son clientes y usuarios, esto ha provocado un rezago en temas, como satisfacción del cliente, experiencia de compra y lealtad, razón por la cual las empresas de mármol deben prestar atención a los gustos, preferencias y necesitades de estos con el fin de cumplir y superar sus expectativas.
A los estudios sobre innovación se le suman variables de diversas dimensiones, como lo son las basadas en la mercadotecnia y la organización, enriqueciendo así los estudios multidisciplinarios. No obstante, Román Bermeo y Vilema Escudero (2017) afirman que, a pesar del interés despertado en la comunidad académica, son pocos los estudios elaborados con la finalidad de dar luz a sobre su naturaleza y alcance. Con referencia a la situación en México, López López y Villarreal Peralta (2017) aseveran que es un campo que permanece considerablemente inexplorado, lo que representa un escenario de gran interés para la investigación académica. Si bien los estudios sobre la innovación tecnológica son mucho más numerosos que los relacionados con la innovación no tecnológica (Godin, 2008) este hecho únicamente sirve como motivación para profundizar en el tema y aportar al acervo literario.
Innovación no tecnológica
Para Albornoz (2009), la innovación aplicada en las empresas representa el propósito de mejorar su posición competitiva mediante la incorporación de nuevas tecnologías y conocimientos de diferente índole. El proceso de innovación consiste en una serie de actividades que van más allá de las científicas y tecnológicas, abarcan también las organizaciones financieras y comerciales.
Con respecto a la taxonomía de la innovación, el Manual de Oslo (2018) afirma que se divide de la siguiente manera:
De bienes o servicios. Corresponde a la introducción de un bien y servicio nuevo o significativamente mejorado, en cuanto a sus características o uso definido.
De proceso. Se relaciona con la implementación de métodos de producción y distribución nuevos o mejorados, llevados a cabo mediante equipos, técnicas o programas informáticos.
De mercadotecnia. La aplicación de un nuevo método de comercialización que implique cambios significativos del diseño, empaquetado, posicionamiento, promoción o precio.
De organización. Asociada a desarrollar nuevos métodos en las prácticas de la empresa, en el lugar de trabajo o en la forma en que se gestionan las relaciones externas de la entidad.
El gobierno de Chile (2012) en su séptima encuesta de innovación señala que la innovación se puede clasificar de acuerdo con el uso de la tecnología. En otras palabras, si se trata de su aplicación en productos o servicios, se le conoce como innovación tecnológica, mientras que a la relacionada con la mercadotecnia y organización se le define como innovación no tecnológica.
La elaboración en innovaciones de mercadotecnia incluye esfuerzos ligados a la elaboración y a la introducción de nuevos métodos de comercialización no empleados previamente por las empresas e implica el desarrollo de nuevas actividades requeridas para su introducción. Esta clasificación también engloba la adquisición de conocimientos, maquinarias, equipos y otros bienes de capital del exterior, así como actividades de formación. Los preparativos para este tipo de innovación están vinculados con el desarrollo de cuatro tipos de instrumentos: la preparación para la introducción de nuevos métodos de comercialización en el diseño o envasado del producto, en la tarificación, en el posicionamiento del producto y su promoción (Manual de Oslo, 2018).
Una innovación organizacional se refiere al desarrollo de nuevos métodos de organización aplicados a las prácticas del negocio o a las relaciones externas de la empresa (Godin, 2008). Asimismo, Kamien y Schwartz (1982) aseveran que esta clasificación se enfoca principalmente en innovaciones no tecnológicas (estrategia, de gestión, organizativa, de mercadotecnia, cambios estéticos y similares); la innovación organizativa se manifiesta como el factor más importante a la hora de explicar la conducta de las empresas innovadoras, en todos los casos, favorece la innovación. Sin embargo, es particularmente relevante en sectores con desventajas tecnológicas.
Satisfacción y lealtad del cliente
Hoy en día las empresas han tomado conciencia de la relevancia estratégica de contar con una cartera de clientes leales y satisfechos. Por lo tanto, no es extraño que la lealtad de los clientes sea una cuestión prioritaria tanto para empresarios como para académicos. Según Peña Escobar, Ramírez Reyes y Osorio Gómez (2015), la lealtad del cliente consiste en medir, gestionar y crear valor con el fin de convertir a los clientes satisfechos en clientes leales. Además, afirma que es más fácil y barato mantener a un cliente ya conquistado que conquistar nuevos clientes. Esto no significa el abandono de nuevos negocios, sino que es crucial para cualquiera empresa, de cualquier sector, en cualquier mercado contar con estrategias de fidelización basadas en la planificación y creación de beneficios mutuos.
La complejidad inmersa en los conceptos de lealtad y satisfacción del cliente han servido de base para el desarrollo de estudios multidisciplinarios que permiten evaluar esta relación desde deferentes ópticas y fusionando a la par diferentes conceptos, sirviendo de base para la toma de decisiones (Falk, Hammerschimdt y Schepers, 2010).
Para Arenal (2016), el grado de satisfacción de un cliente es una dimensión que permite acceder al nivel de fidelidad hacia un producto o una empresa, por ejemplo, un cliente que no se siente complacido tomará las acciones de dejar de consumir el producto y por ende buscar un sustituto. Por otra parte, un cliente bien atendido mantendrá de alguna forma vínculos comerciales con la empresa, pero sólo hasta que encuentre una oferta mejor que supere sus expectativas. Asimismo, Carvache-Franco, Carvache-Franco, Macas y Orden (2018) definen la satisfacción del cliente como la evaluación que este efectúa del producto o servicio ofrecido sobre lo que espera recibir, en otras palabras, si se logran o se superan las expectativas.
Por otra parte, para Gupta y Zeithaml (2006) el concepto de lealtad suele medirse en términos de frecuencia de compra repetitiva, el volumen de compra, la compra de productos adicionales ofrecidos por la misma empresa o bien mediante criterios de actitud, como la intención de recompra, la intención de recomendar a otros o la probabilidad de cambiar de marca y comprar más. En este sentido, para Grande (1996), la fidelidad o lealtad se puede definir como "la propensión a comprar la misma marca o frecuentar el mismo establecimiento para satisfacer una misma necesidad" (p.167).
La lealtad es el resultado de diversos factores como la experiencia de uso, el reconocimiento, la calidad percibida, asociaciones a la marca o producto, entre otras. El más importante es la experiencia de uso, dado que no se puede concebir la fidelidad hasta que el producto no ha sido comprado o probado (León y Olabarría, 1991).
Marco referencial. Una aproximación al sector del mármol
La definición del mármol, según Betancourt Chávez, Lizárraga Mendiola, Narayanasamy, Olguín Coca y Sáenz López (2015), es la siguiente: “Piedra metamórfica, es decir que cambia dependiendo de variables como la presión, el calor y la temperatura, la cual puede alcanzar un alto grado de cristalización y admite el pulimiento” (p. 3). Desde la posición de Guillem López (2001), la utilización primordial se centra su uso arquitectónico como lo es revestimiento de muros, cuartos de baño, salas de espera, vestíbulos de grandes hoteles, hospitales y bancos, por mencionar algunos. Su implementación como elemento estructural, material de escultura, arte funerario, entre otros es cuantitativamente menos importante.
México cuenta con amplias superficies de afloramiento rocoso compuesto por rocas carbonatadas que ofrecen potencial, como piedras dimensionables. Existen zonas productoras de mármol muy importantes, de las cuales destacan dos: 1) La comarca Lagunera, ubicada en los límites de los estados de Coahuila, Durango y Zacatecas, y 2) Puebla. Adicional a estas zonas, existen otros estados productores de relevancia, como lo son Querétaro, Hidalgo, Oaxaca y Jalisco (Coordinación General de Minería, 2015).
De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2024), pese a la gran superficie mencionada, la producción actual la concentran los estados de Puebla, Durango y Coahuila, que en conjunto generan el cincuenta por ciento de la producción bruta total de mármol. El Servicio Geológico Mexicano (2018) sostiene que, a nivel estatal, están registradas 80 plantas de diversas capacidades para tratamiento de minerales no metálicos; dentro de las que destacan 56 plantas para mármol, ónix, travertino y carbonato de calcio.
Materiales y métodos
Enfoque, alcance y diseño de la investigación
De acuerdo con los lineamientos de Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), la investigación tuvo un enfoque cuantitativo dado que empleó un método estadístico para la comprobación de las hipótesis planteadas, el diseño es no experimental, de tipo trasversal. Asimismo, el alcance fue exploratorio y descriptivo, para procesar los datos recabados de utilizó un software llamado Smart PLS (versión 3.3.2).
Región de estudio
La Coordinación General de Minería (2015) afirma que Puebla posee un amplio potencial geológico y minero; en específico el sector de piedra natural es uno sumamente tradicional y complejo en México, dado que conlleva desde diversas actividades y actores involucrados. De acuerdo con datos del Servicio Geológico Mexicano (2018), Puebla cuenta con 217 municipios, de los cuales cinco están clasificados como los principales centros mineros productores de mármol: Amozoc, Puebla, Tepexi de Rodríguez, Tecali de Herrera y Tepeaca. La región de estudio está enfocada en los clientes finales y usuarios que adquieren productos de mármol de los dos últimos municipios mencionados, a los cuales se les aplicó la encuesta in situ durante el periodo de enero a marzo del 2024.
Tamaño de muestra y muestreo
La selección de la muestra se realizó a partir de un muestreo no probabilístico donde se utilizó el método de conveniencia y bola de nieve. La razón de seleccionar este tipo de muestreo se basó en su utilidad para el diseño del estudio que no busca principalmente una “representatividad” de los sujetos de la población, sino una meticulosa y controlada elección con características previamente determinadas en el planteamiento del problema (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).
De acuerdo con López-Roldán y Fachelli (2015), se considera una población infinita a toda aquella que tiene 100.000 unidades o más, tal es el caso de los clientes y usuarios, ya que sería un error basarse únicamente en los índices de turismo gubernamentales, dado que la gama de clientes de este sector incluye a diversos miembros a parte de los turistas. Para calcular el tamaño de la muestra, se utilizó la fórmula de población infinita dando un total de 76 encuestas a realizar.
Elaboración del instrumento de recopilación de información primaria
Siguiendo la recomendación del Manual de Oslo (2018), se diseñó un cuestionario lo más breve posible, estructurado y con indicaciones claras. Cabe resaltar que en una sola encuesta no es posible cubrir todos los temas principales y secundarios, razón por la cual se diseñó una encuesta con preguntas cerradas con un total de 19 ítems con respuestas en escala Likert, la tabla 1 muestra que temas corresponden a cada pregunta.
Tabla 1 Contenido de las encuestas
| Variable | Clave | Ítem |
|---|---|---|
| Innovación en mercadotecnia y organización | IM1 | Productos nuevos |
| IM2 | Diversificación de los métodos de pago | |
| IM3 | Calidad percibida | |
| IM4 | Técnicas de promoción | |
| IM5 | Mejora en la atención de los empleados | |
| IM6 | Servicios de instalación o envío a domicilio | |
| IM7 | Inversión en tecnología | |
| Beneficios percibidos | BP1 | Sentimiento de recompensa |
| BP2 | Vínculo social | |
| BP3 | Apoyo con productos pesados | |
| BP4 | Rapidez en la atención y el servicio | |
| Sacrificios de los clientes | SC1 | Tiempo de traslado |
| SC2 | Costos logísticos | |
| SC3 | Sacrificio económico | |
| Satisfacción | SF1 | Nivel de satisfacción |
| SF2 | Probabilidad de recompra | |
| Lealtad | LE1 | Competencia |
| LE2 | Posicionamiento | |
| LE3 | Preferencia | |
| Demográficos | DE1 | Edad |
| DE2 | Género | |
| DE3 | Grado académico | |
| DE4 | Profesión |
Fuente: Elaboración propia a partir de la literatura
Para el análisis de datos se utilizó un modelo de ecuaciones estructurales basado en la covarianza y en el análisis factorial, el cual de acuerdo con Marín-García y Alfalla-Luque (2019) en los últimos tiempos ha contado con amplia difusión en el área de las ciencias sociales, es el denominado PLS-SEM, el cual tiene como objetivo la predicción de las variables latentes y se apoya en la estimación de mínimos cuadrados ordinarios.
La aplicación de este método se realizó en cuatro etapas. La primera consistió en la descripción del modelo, para ello se representó gráficamente las variables a utilizar y se desarrollaron las hipótesis de investigación; la segunda etapa se enfocó en la validez y fiabilidad del modelo de medida o también llamado modelo externo, donde se realizó un ejercicio de valoración del modelo estructural mediante el alfa de Cronbach y el coeficiente de confiabilidad compuesta en la que se revisó la fiabilidad individual de los reactivos. Posteriormente, se procedió a analizar la validez convergente mediante el uso de la varianza promedio extraída (Average Variance Extracted, AVE, por sus siglas en inglés). Por último, en lo relativo a la validez discriminante se empleó el criterio de Fornell-Larcker.
Resultados
Las encuestas fueron aplicadas in situ. Para evitar impresiones en papel, se empleó un formulario de Google; mediante un dispositivo móvil se llevó a cabo la recolección de datos. Posterior a la descarga de datos, estos fueron vaciados a Excel y exportados al programa estadístico Smart PLS (Versión 3.3.2) para poder ser procesados y modelados. En la tabla 2 se aprecian los datos demográficos de los encuestados.
Tabla 2 Datos demográficos de los clientes finales y usuarios encuestados
| Clientes | Cantidad | Porcentaje | |
|---|---|---|---|
| Género | Mujeres | 27 | 35.52 |
| Hombres | 49 | 64.47 | |
| Edad | 21 - 30 años | 19 | 25.00 |
| 31 - 40 años | 23 | 30.26 | |
| 41- 50 años | 21 | 27.63 | |
| 51- 60 años | 6 | 7.89 | |
| 61 - 70 años | 7 | 9.21 | |
| Nivel de estudios | Secundaria | 9 | 11.84 |
| Preparatoria | 19 | 25.00 | |
| Licenciatura | 38 | 50.00 | |
| Maestría | 10 | 13.16 | |
| Ocupación | Comerciante | 19 | 25.00 |
| Empleado | 9 | 11.84 | |
| Médico | 3 | 3.95 | |
| Profesor | 4 | 5.26 | |
| Ama de casa | 4 | 5.26 | |
| Constructor | 8 | 10.53 | |
| Arquitecto | 15 | 19.74 | |
| Ingeniero civil | 11 | 14.47 | |
| Obrero | 3 | 3.95 |
Fuente: Elaboración propia
Etapa 1: Descripción del modelo teórico y estructural
Se tomó como dimensión principal la innovación no tecnológica fusionada con otras variables como los beneficios y sacrificios percibidos por los clientes, así como la satisfacción y la lealtad. El modelo teórico se elaboró a partir de la revisión de la literatura, se observa que está compuesto por cinco constructos o variables, de las cuales surgen cinco hipótesis, las cuales se describen después de la figura 1.
Hipótesis de investigación
H1. La apreciación que tienen los clientes sobre los esfuerzos que realizan las empresas del mármol en innovación no tecnológica tiene un efecto positivo y significativo respecto a los beneficios percibidos.
H2. La percepción que tienen los clientes sobre la innovación no tecnológica de las empresas de mármol tiene un efecto positivo y significativo en los sacrificios o costes percibidos por el cliente.
H3. Los beneficios percibidos tienen un efecto positivo y significativo sobre la satisfacción del cliente.
H4. Los sacrificios y costos tienen un efecto negativo y significativo sobre la satisfacción del cliente.
H5. La satisfacción hacia las empresas tiene un efecto positivo y significativo sobre la lealtad de los clientes.
La figura 2 representa la estimación del modelo teórico modelado en el software, ya con los datos de las variables cargadas y reproducidas en Smart PLS. En este modelo se observa que las cargas factoriales de cada indicador, los coeficientes de regresión estandarizadas o también conocidos como coeficientes path son aceptables. Nunnally y Bernstein (1994) han clasificado la ponderación de estos indicadores de la siguiente manera: si el valor es al menor a 0.7 se considera un nivel “modesto”, generalmente empleado en estudios exploratorios; si el valor es de 0.8 a 0.9 se considera una etapa más avanzada de la investigación.
Etapa 2: Consistencia interna
Para conocer la fiabilidad del constructo, se realizó un análisis a partir del coeficiente del alfa de Cron bach (CA) y la fiabilidad compuesta del constructo (CR) como medidas de consistencia interna. El Alpha de Cronbach se incrementa en la medida en que la correlación entre los ítems se incremente, su valor máximo es 1 y su mínimo es 0, aunque en ocasiones puede ser negativo. Comúnmente se aceptan valores de 0.7 o incluso hasta de 0.6 como indicadores de una confiabilidad aceptable, valores mayores a 0.8 representan una excelente confiabilidad (Fornell y Larcker, 1981).
Etapa 3: Validez Convergente
Respecto a la Fiabilidad compuesta, esta es superior a 0.7 en los constructos, resultado favorable de acuerdo con Nunnally y Bernstein (1994), lo cual representa consistencia interna en los constructos del modelo; en otras palabras, simboliza un buen grado de validez convergente. De acuerdo con Fornell y Larcker (1981), la validez convergente señala que un conjunto de indicadores o ítems representan a un único constructo subyacente. Esta declaración es validada con la Varianza Promedio Extraída (AVE), la cual mide que la varianza del constructo se puede interpretar mediante los indicadores seleccionados; sugieren 0.5 como límite inferior de una AVE aceptable, lo cual representa que más del 50% de la varianza del constructo se debe a sus indicadores. De esta forma el ajuste de los indicadores es significativo y se presume que están altamente correlacionados. Tanto los valores de la consistencia interna como de la validez convergente los podemos ver reflejados en la tabla 3.
Tabla 3 Instrumento de medida del modelo estructural
| Variable | Clave | Carga factorial | Alfa de Cronbach CA | Fiabilidad compuesta CR | Varianza Promedio Extraída AVE |
|---|---|---|---|---|---|
| F1. Innovación no tecnológica | IM3 | 0.770 | 0.710 | 0.821 | 0.536 |
| IM4 | 0.779 | ||||
| IM5 | 0.748 | ||||
| IM6 | 0.730 | ||||
| IM7 | 0.719 | ||||
| F2. Beneficios percibidos | BP2 | 0.712 | 0.708 | 0.820 | 0.540 |
| BP3 | 0.729 | ||||
| BP4 | 0.911 | ||||
| F3. Sacrificios y costes | SC1 | 0.845 | 0.766 | 0.782 | 0.508 |
| SC2 | 0.703 | ||||
| F4. Satisfacción de los clientes | SF1 | 0.844 | 0.737 | 0.881 | 0.787 |
| SF2 | 0.928 | ||||
| F5. Lealtad de los clientes | LE2 | 0.952 | 0.873 | 0.940 | 0.887 |
| LE3 | 0.931 |
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Smart PLS
Etapa 4: Validez discriminante
En esta etapa se calculó la validez discriminante con el criterio de Fornell-Larcker, el cual encuentra evidencia de validez discriminante (tabla 4) en la que se observa que todas las cargas más altas se encuentran en sus propios constructos. Por ende, la validez discriminante demostró que la construcción de cada variable es diferente de las otras.
Tabla 4 Matriz de correlaciones de acuerdo con el criterio de Fornell-Larcker
| Beneficios | Innovación | Lealtad | Sacrificios | Satisfacción | |
|---|---|---|---|---|---|
| Beneficios | 0.735 | ||||
| Innovación | 0.553 | 0.732 | |||
| Lealtad | 0.473 | 0.489 | 0.942 | ||
| Sacrificios | 0.211 | 0.555 | 0.062 | 0.677 | |
| Satisfacción | 0.672 | 0.449 | 0.574 | 0.171 | 0.887 |
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Smart PLS.
Nota: Las raíces cuadradas de AVE se muestran en diagonal.
Después de lograr la evaluación y análisis del instrumento de medida, las hipótesis se comprobaron ejecutando un proceso de bootstraping mediante un número de submuestras de 500, como lo sustentan Hair, Black, Babin y Anderson (2010). La Tabla 5 muestra los resultados del contraste de las hipótesis, donde se puede apreciar que las cinco hipótesis tienen una influencia significativa con sus respectivas variables latentes, como se había supuesto en un inicio. Para Martínez Ávila y Fierro Moreno (2018) el nivel de significancia se establece a partir del valor de la t Student que deriva del proceso de re-muestreo o bootstrapping, que es una técnica no paramétrica (no hay parámetros iniciales; se prueba si los caminos entre variables son factibles), la cual evalúa la precisión de las estimaciones de PLS.
Tabla 5 Comprobación de hipótesis
| Hipótesis | Relación causal | Coeficientes path (estandarizado β) | Estadístico t Student (Boostraping) | P-valor | Resultado |
|---|---|---|---|---|---|
| H1 | Innovación no tecnológica -> Beneficios de la relación | 0.576 | 8.980 | 0.000 | Aceptada |
| H2 | Innovación no tecnológica -> Sacrificios o costes | 0.403 | 6.355 | 0.002 | Aceptada |
| H3 | Beneficios de la relación -> Satisfacción del cliente | 0.598 | 8.355 | 0.000 | Aceptada |
| H4 | Sacrificios o costes -> Satisfacción del cliente | 0.298 | 3.098 | 0.042 | Aceptada |
| H5 | Satisfacción del cliente -> Lealtad hacia las tiendas | 0.712 | 9.028 | 0.000 | Aceptada |
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Smart PLS.
* Parámetros para los coeficientes de path: 0.75 significa sustancial, 0.50 es moderado, 0.25 representa debilidad en la relación entre constructos (Hair et al., 2010)
Discusión
Mediante este estudio se valida la existencia de una relación positiva entre la satisfacción de los clientes y la lealtad, lo que va en línea con el estudio de Berry, Seiders y Grewal (2002), quienes afirman que el antecedente de la lealtad al establecimiento es la satisfacción del cliente. A través de este trabajo se comprobó que la satisfacción actúa como elemento mediador entre los beneficios percibidos con los sacrificios y costes.
Los resultados obtenidos contribuyeron a crear evidencia sobre los efectos positivos de la innovación no tecnológica. Además, su interpretación se basó en investigaciones expresadas del acervo literario. El estudio realizado coincide con el de Kafetzopoulos y Psomas (2016), donde especifican que la innovación en mercadotecnia afecta positivamente la satisfacción de los clientes. Asimismo, Kotler (1972) sugiere que unas altas cuotas de satisfacción del cliente pueden constituir el mejor indicador de los beneficios futuros de una empresa.
En cuanto a la innovación organizacional, un estudio de Damanpour (1991) identificó diez variables que están ligadas con la innovación: especialización, diferenciación funcional, actitudes de los directivos hacia el cambio, profesionalismo, centralización, fuentes de conocimiento técnico, intensidad administrativa, recursos inactivos, comunicación interna y externa. Es decir, las variables empleadas fueron correctas, pero trabajos futuros podría incluir más variables para fortalecer el modelo. Además, Peters, Riley, Siedschlag, Vahter y McQuinn (2018) señalaron que para las pymes de servicios de Alemania, Irlanda y Reino Unido la innovación no tecnológica está ligada a un mayor incremente en la competitividad.
Generalmente, los clientes se conducen y manifiestan un comportamiento de compra alineado con su nivel de satisfacción basado en su propia percepción, es decir, según la forma que perciben e interpretan el mundo que les rodea (Arnould, Price y Zinkhan, 2005). Se recomienda a las empresas de mármol monitorear continuamente el comportamiento de sus clientes para detectar la presencia de cambios que afecten sus intereses, ya que la satisfacción de los clientes afectará principalmente el comportamiento futuro de compra, esto implica una perspectiva a largo plazo.
Actualmente se debe estudiar a la innovación fuera de los laboratorios, por lo que debe entenderse como un proceso de aprendizaje donde el común denominador es el conocimiento, pero también el resultado de su aplicación. En otras palabras, se recogen las influencias del entorno, se transforma la empresa a través del conocimiento adquirido y este conocimiento se vierte nuevamente en el mercado, transformándolo a su vez en una nueva realidad que habrá que captar, de nuevo, para modificar la actuación de la empresa (Vilaseca-Requena, Torrent-Sellens y Jiménez-Zarco, 2003).
Finalmente, se difiere con Damampour y Evans (1984), quienes afirman que las innovaciones no tecnológicas son consideradas menos efectivas porque son menos observables, más complejas de implementar y relativamente menos ventajosas. Si bien los estudios sobre la adopción de innovación tecnológicas son mucho más numerosos que los relacionados con la innovación no tecnológica (Godin, 2008), este hecho únicamente sirve como motivación para profundizar en el tema y aportar al acervo literario.
Conclusión
En este trabajo se presentó una metodología basada en la herramienta analítica PLS-SEM en ciencias sociales, para lo cual se seleccionó la problemática de las empresas del mármol, un campo poco estudiado en el cual es escaso o nulo el acervo literario que trate de explicar el fenómeno de la innovación no tecnológica a través de modelos causales.
Los resultados muestran una adecuada capacidad predictiva del modelo de investigación. Además, se consiguió comprobar las hipótesis propuestas en el modelo teórico, hecho que sirve de base para crear posibles soluciones a la problemática actual, y también nos permite explicar la compleja relación entre empresas y clientes. Dichas hipótesis fueron comprobadas mediante hechos reales para su aceptación, es decir, mediante hechos observables.
De acuerdo con el objetivo de este trabajo, se concluye que la innovación no tecnológica impacta de manera significativa tanto en la satisfacción como en la lealtad de los clientes. Acorde con los resultados, se confirma que la innovación no tecnológica tiene un efecto moderado respecto a los beneficios empresa-cliente (β=0.576; H1) y una relación débil entre innovación no tecnológica y sacrificios (β=0.403; H2). En lo referente al impacto en la satisfacción del cliente, se detectó una relación positiva y otra negativa; la influencia de los beneficios respecto a la satisfacción del cliente también es moderada (β=0.598; H3), mientras que el resultado de las variables de sacrificios con satisfacción representa el coeficiente más débil del modelo (β=0.298; H4). Finalmente se confirma la relación positiva entre la satisfacción del cliente y la lealtad de estos hacia las tiendas (β=0.712; H5), este valor es el único sustancial del modelo.
Los resultados alcanzados en esta investigación ofrecen evidencia empírica de que la innovación no tecnológica es elemental para desarrollar a las empresas de mármol y para mejorar su competitividad. Esta innovación ejerce una influencia notable sobre la satisfacción y lealtad de los clientes. En síntesis, son dos las principales resoluciones de la presente investigación. Primero, se sugiere a los tomadores de decisiones de las empresas de mármol tomar en cuenta dentro de sus estrategias la innovación no tecnológica como parte integral de la cultura innovadora, lo que se puede ver reflejado en mejorar no sólo el producto, sino también el servicio ofrecido. Segundo, direccionar los recursos de las empresas para que estén alineados con las necesidades de los clientes.
Si bien medir la innovación es, por sí misma, una tarea difícil, en las empresas dedicadas a las actividades primarias se presentan complicaciones adicionales debido a las complejidades propias del sector. Por mencionar algunas podemos resaltar el hecho de que las empresas no presentan una tendencia a la cooperación mutua, la gran mayoría son empresas de carácter familiar, el aspecto tecnológico no es el pilar de las empresas ni tienen las herramientas para expandirse a nuevos mercados, incluidos los internacionales.
Retomando la proclamación de la OCDE (2010), en los últimos años se ha incrementado el interés por las formas de innovación no tecnológicas y su aportación a la productividad, primordialmente en países donde la especialización industrial y estructural limitan el alcance en actividades de I+D basadas en tecnología, como es el caso del sector del mármol.
Futuras líneas de investigación
Como recomendaciones a trabajos futuros se propone ampliar el tamaño de la muestra con el fin de robustecer la estadística y resultados. De igual forma, se invita a incluir a más miembros involucrados en el proceso, como hoteles de gran turismo, zonas residenciales, aeropuertos, constructoras, tiendas mayoristas, entre otros. Se identificó como la principal limitación de esta investigación el hecho de enfocarse únicamente en la innovación en mercadotecnia y organización, dejando de lado la innovación en bienes y servicios, así como la innovación en proceso.
