Un análisis fsQCA de condiciones necesarias para la satisfacción de los clientes de hoteles.

MSc. Vladimir Perdomo-Verdecia,

vlaperver@alum.us.es.

Universidad de Oriente.

Dr. Macarena Sacristán-Díaz,

macarena-sd@us.es.

Universidad de Sevilla.

Dr. Pedro Garrido-Vega,

pgarrido@us.es.

Universidad de Sevilla.

RESUMEN

El El propósito de este estudio es evaluar el comportamiento de las dimensiones de la calidad y su efecto en la satisfacción del cliente del sector hotelero, considerando los resultados de las encuestas de calidad a los clientes. El método de análisis cualitativo comparativo de conjuntos difusos (fsQCA) permitió conocer a partir del análisis de necesidad de las condiciones explicativas que, en el caso del hotel estudiado, la calidad de los alimentos del buffet (BFQ) ha sido la variable que ha incidido en la satisfacción por el precio pagado (SPP) de los clientes y que, en las circunstancias actuales, puede ser una respuesta estratégica para la toma de decisiones en el sector hotelero.

PALABRAS CLAVE: Satisfacción del cliente, Calidad del servicio, hoteles, Análisis cualitativo comparativo con conjuntos difusos (fsQCA).

ABSTRACT

The purpose of this study is to evaluate the behavior of quality dimensions and their effect on customer satisfaction in the hotel sector, considering the results of quality variables in surveys. The qualitative comparative analysis of fuzzy sets (fsQCA) method allowed us to know from the analysis of the need for explanatory conditions that, in the case of the hotel analyzed, the quality of buffet food (BFQ) has been the variable that has influenced the satisfaction for the price paid (SPP) of the clients and that, under current circumstances can be a strategic response for decision-making for the hotel sector.

KEY WORDS: Customer satisfaction, Quality of service, hotels, Fuzzy set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA).

1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

La reciente pandemia de COVID-19 ha causado una crisis mundial sin precedentes en la industria de la hospitalidad. Los hoteles, uno de los principales actores económicos del sector turístico, están llamados a cambiar de rumbo y adaptarse a las nuevas condiciones (Bonfanti et al., 2021). Sin embargo, es particularmente importante que la gerencia comprenda en detalle las percepciones y motivaciones de los huéspedes para la planificación y ejecución del servicio (Lu et al., 2015).

Gestionar los procesos y actividades hoteleras bajo los principios de Lean Management (LM) y la identificación del valor para los clientes, proporcionan una oportunidad para mejorar la competitividad y la eficiencia, en la que la innovación y la tecnología pueden jugar un papel fundamental (Perdomo-Verdecia et al., 2022).  Además, los valores añadidos para los clientes tienen efectos positivos y significativos sobre su satisfacción, de manera que mejoraría tanto la satisfacción como su retención (Sim et al., 2006 y Worsfold et al., 2016). Las investigaciones de El-Adly (2019) muestran que la calidad del servicio es una de las dimensiones del valor percibido de un hotel con un efecto positivo indirecto significativo en la lealtad del cliente a través de la satisfacción del cliente.

La satisfacción del cliente, según Zeithaml & Bitner (2003), es un concepto amplio y se ve afectada por muchos factores como la calidad del servicio, que resulta uno de sus principales determinantes y una oportunidad para la participación activa de los clientes en la evaluación de los productos y servicios hoteleros. Evaluar la calidad utilizando indicadores efectivos permiten a los gerentes de los hoteles tomar decisiones en los servicios para una mejora continua (AL-Ghaswyneh, 2020).

Siguiendo los hallazgos de Badarch & Zanabar (2017), es un hecho irrefutable que el impacto de la calidad del servicio sobre la satisfacción del cliente representa un factor clave para el éxito del hotel. Sin embargo, se han encontrado diferentes investigaciones sin coincidencias sobre cuáles de las dimensiones de calidad inciden sobre la satisfacción de los clientes (Marković & Raspor, 2013; Minh et al., 2015; Badarch & Zanabar, 2017 y Ali et al.,2021), y no queda claro qué estrategias deben seguirse por los proveedores del servicio. Además, Sharma & Srivastava (2018) confirman que los hoteles pueden analizar el resultado y trabajar en las dimensiones que no tienen impacto en la satisfacción del cliente e improvisar el nivel de calidad del servicio.

A partir de los elementos anteriores, en esta investigación se tratan de cubrir brechas del conocimiento para optimizar el mejor resultado de satisfacción del cliente, a través de las variaciones de las dimensiones de la calidad del servicio. Para ello, empleando un enfoque de investigación diferente y no utilizado en este campo hasta el momento, se lleva a cabo un estudio exploratorio con el objetivo de evaluar el comportamiento de las dimensiones de calidad y su efecto en la satisfacción del cliente del sector hotelero. El análisis se realiza con los datos de las encuestas a los clientes de un hotel, considerando los resultados de las variables calidad como condiciones explicativas del nivel de satisfacción, con el método de análisis cualitativo comparativo de conjuntos difusos (fsQCA).

2. ANTECEDENTES

2.1. CALIDAD DEL SERVICIO Y SATISFACCIÓN DE LOS CLIENTES

Aunque El-Adly (2019) conceptualiza la satisfacción del cliente (SC) como una construcción unidimensional que refleja la impresión formada en un huésped a lo largo del tiempo sobre el desempeño del hotel, no queda claro como los atributos del servicio determinan la satisfacción del cliente, aunque se encuentran referencias a sus antecedentes (las emociones y la calidad del servicio) y consecuencias (lealtad) (Sánchez et al., 2018). Los estudios anteriores en hospitalidad se han centrado principalmente en los antecedentes de la SC y de la calidad de servicio (SQ); sin embargo, comprender su vínculo con las actitudes a largo plazo de los clientes y sus decisiones de compra futuras es especialmente importante para los gerentes de la industria (Oh & Parks, 1996).

Las dimensiones de SQ tienen una correlación positiva significativa con la SC (Sim et al., 2006; Marković & Raspor, 2013; Ren et al., 2016; Azhani et al., 2017; Ali et al., 2021 y Purba et al., 2022). Además, como los componentes de SQ se traducen en las operaciones diarias del hotel que pueden ser manipuladas por la administración y son los instrumentos para impulsar el rendimiento del hotel, es posible entonces proporcionar un buen servicio a los clientes por parte de la empresa y crear la SC.

Wirtz y Lovelock, (2021) también definen la SC como una actitud que se decide en base a la experiencia adquirida, la satisfacción como la sensación de placer o la decepción que una persona siente al comparar el rendimiento de un producto o los resultados percibidos con las expectativas. Si los consumidores están satisfechos, harán compras repetidas y recomendarán a otros que compren en el mismo lugar. Por lo tanto, las empresas deben comenzar a pensar en la importancia del servicio al cliente de una manera más madura a través de la SQ. Cada vez se reconoce más que la SQ es un aspecto vital requerido para mantener el negocio y ganar a la competencia (Purba et al., 2022).

La SQ es una medida de lo bien que el nivel de servicio entregado coincide con las expectativas del cliente; ofrecer un servicio de calidad significa ajustarse a las expectativas del cliente de manera consistente (Lewis & Booms, 1983). De acuerdo con Salim (2013), la calidad del servicio es el cumplimiento de las necesidades y deseos del consumidor y su precisión de entrega para satisfacer las expectativas del consumidor.

2.2. DIMENSIONES DE CALIDAD DEL SERVICIO EN HOTELES

Considerando el estudio de Ladhari (2008), en términos cualitativos, el conocimiento de los componentes de la SQ puede ayudar a los gerentes de servicios a identificar las fortalezas y debilidades de sus propias empresas y a hacer comparaciones con otras empresas de la misma industria de servicios. Los gerentes pueden usar grupos focales de clientes para obtener información sobre sus expectativas y sobre lo bien que se desempeña la empresa en las dimensiones identificadas en las escalas apropiadas específicas de la industria.

En este contexto, la atención a la calidad del servicio desde la perspectiva del cliente se considera como uno de los factores más importantes que deciden el éxito de las empresas turísticas y hoteleras. Por lo tanto, la medición de la calidad del servicio y la evaluación de su impacto en la satisfacción del cliente ha sido un tema muy importante para académicos y profesionales en muchas industrias de servicios, incluidas las industrias turística y hotelera (Minh et al., 2015).

Parasuraman et al. (1985, 1988) desarrollaron la escala SERVQUAL con el objetivo de proporcionar un instrumento genérico para medir la SQ en una amplia gama de categorías de servicios. Inicialmente, Parasuraman et al. (1985) concluyeron que los consumidores evalúan la SQ comparando sus expectativas (del servicio a recibir) con sus percepciones (del servicio realmente recibido) en diez dimensiones: tangibles, confiabilidad, capacidad de respuesta, comunicación, credibilidad, seguridad, competencia, comprensión / conocimiento de los clientes, cortesía y acceso. Posteriormente, Parasuraman et al. (1988), redujeron las diez dimensiones originales a cinco:

(1) tangibles (la apariencia de instalaciones físicas, equipo y personal);

(2) confiabilidad (la capacidad de realizar el servicio prometido de manera eficaz y precisa);

(3) capacidad de respuesta (la voluntad de ayudar a los clientes y proporcionar un servicio rápido);

(4) empatía (la provisión de cuidado individual y atención a los clientes); y

(5) seguridad (el conocimiento y la cortesía de los empleados y su capacidad de inspirar confianza).

Diversos estudios han tratado de identificar en hoteles cuales de las dimensiones de la calidad incidían de manera determinante en la satisfacción del cliente. Para el Hotel Spa en Grecia, las humanas (capacidad de respuesta y confiabilidad) y el ambiente (tangibles) resultaron ser las dimensiones más importantes (Bakirtzoglou et al., 2018). Por otro lado, Nunkoo et al. (2020) proporcionaron pautas específicas con intervenciones gerenciales para mejorar la calidad del servicio y la satisfacción de los huéspedes según la categoría de hoteles de Sudáfrica; para categorías de hotel de una y dos estrellas, los predictores más importantes fueron la infraestructura del alojamiento y la experiencia de los empleados; para los establecimientos de tres estrellas fueron la seguridad y la calidad de las habitaciones; y en los alojamientos de cuatro y cinco estrellas, destacaron el tiempo de espera y la interacción con el cliente. Los resultados de Park et al. (2021) indicaron que confiabilidad, competencia, eficiencia, y las actividades de ocio influyeron positivamente en la satisfacción del cliente. Considerando la investigación de Lu et al. (2015) en hoteles de 5 estrellas de Taiwán, los gerentes evaluaban la satisfacción en términos de los servicios brindados, y, sin embargo, los huéspedes conceptualizaban la satisfacción en términos del valor recibido por el precio del hospedaje.

Los resultados anteriores ponen de manifiesto la necesidad de evaluar cómo el comportamiento de las dimensiones de calidad y sus interacciones influyen en el resultado de la satisfacción del cliente, identificando las particularidades de los hoteles, como su categoría o como el efecto de la estacionalidad de la ocupación.

3. METODOLOGÍA

Esta investigación se realiza a través de un análisis comparativo cualitativo (QCA), que es un enfoque de investigación comparativa de casos con técnicas basadas en la teoría de conjuntos y el álgebra de Boole, y que tiene como objetivo combinar algunas de las fortalezas de los métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Desde su lanzamiento en 1987, QCA se ha aplicado ampliamente en las ciencias sociales como una técnica de análisis de datos asimétricos que combina la lógica y la intensidad empírica de enfoques cualitativos (Marx et al., 2014).

Una diferencia importante entre los métodos cuantitativos convencionales y los métodos comparativos configuracionales es que el resultado se centra en recetas causales y no se utiliza un lenguaje centrado en variables dependientes e independientes, sino en condiciones y resultados, donde se entiende que las interacciones entre dichas condiciones, conocidas como configuraciones, y no su impacto aislado, son las que provocan el resultado de interés (Medina et al., 2017).

Específicamente, el análisis comparativo cualitativo de conjuntos difuso (fsQCA) identifica una o varias configuraciones causales que conducen al resultado o a la negación (o ausencia) del resultado. Por lo tanto, el fsQCA captura la equifinalidad, es decir, que el mismo resultado podría resultar de varias combinaciones diferentes de condiciones causales (Ragin, 2008; Fiss, 2011). Este método aborda la deficiencia de la mayoría de los métodos tradicionales que suponen que las condiciones causales son construcciones "independientes" y que el impacto en la variable de resultado es tanto aditivo como lineal (Valaei et al., 2019).

La unión de la teoría fsQCA y la investigación de patrones en la lógica dominante de servicio es propicia para avanzar en la teoría, el método y la práctica en la investigación de servicios (Wu et al., 2014). Siendo un enfoque apropiado para un análisis de configuración compleja (Ragin, 2000), fsQCA supera el problema de otras técnicas que favorecen la estimación de efectos separados, únicos y netos de cada variable, por estar centrado en la complejidad causal, donde los casos son entendidos como una combinación específica de factores con interacción que producen un cierto resultado de interés (Medina et al., 2017). En este estudio se identifican las dimensiones de calidad (condiciones causales) combinadas para producir caminos alternativos (configuraciones) y lograr una solución similar de SC (resultado), y se propone un paradigma de investigación diferente que incluye la construcción asimétrica de teorías de resultados de casos centrada en configuraciones (Pappas & Woodside, 2021).

El método fsQCA ofrece dos tipos de configuraciones que incluyen condiciones necesarias y suficientes. Estas configuraciones pueden estar marcadas por su presencia, su ausencia o la condición de "no importar". Las medidas deben calibrarse en conjuntos difusos con valores que van de 0 a 1, donde el valor de 1 denota la completa pertenencia al conjunto, mientras que el de 0 denota la no pertenencia al conjunto. Por lo tanto, todas las variables son continuas, con escala de 0 a 1 que indica el nivel de su membresía. La transformación de variables en conjuntos calibrados se realiza mediante el programa fsQCA, estableciendo tres umbrales significativos; membresía completa, no membresía completa y el punto de cruce, que describe si el caso está más dentro o más fuera de un conjunto (Ragin, 2008b).

3.1 ANALISIS DE LAS CONDICIONES NECESARIAS Y SUFICIENTES.

Las ideas de necesidad y suficiencia son capaces de ofrecer análisis más sofisticados y detallados de las relaciones causales y su naturaleza en cada caso, que son difíciles de capturar en las técnicas estadísticas ordinarias (Medina et al., 2017). El análisis fsQCA comienza probando si alguna de las condiciones causales puede considerarse necesaria para el resultado o para la ausencia del resultado (Schneider & Wageman, 2010). Una condición causal se considera necesaria si siempre está presente (o ausente) cuando el resultado está presente (o ausente) (Rihoux & Ragin, 2008b).

Una causa específica o una combinación de condiciones causales constituye uno de los varios caminos posibles hacia un resultado y cuando es un superconjunto del resultado indica una situación consistente con la necesidad. La consistencia se refiere al grado en que cierta configuración de condiciones que muestran el resultado de interés se encuentra entre el total de casos de esa configuración y la cobertura muestra la proporción de casos en los que aparecen tanto la condición como el resultado de interés de entre los casos que muestran dicha condición (Medina et al., 2017).

Una condición o combinación de condiciones es "casi siempre necesaria" si la puntuación de consistencia excede el umbral de 0,80 (Ragin, 2000). Para el análisis de necesidad, se recomienda un punto de referencia de consistencia de al menos >0.90, así como una medida de alta cobertura para indicar que la condición necesaria potencial es empíricamente relevante (Ragin, 2008).

En el análisis de la suficiencia se utiliza la minimización booleana como herramienta para identificar condiciones cuya presencia o ausencia no es relevante para producir un cierto resultado. La incorporación de una tabla de la verdad permite identificar todas las combinaciones posibles de condiciones para abordar la diversidad limitada de los datos empíricos (Medina et al., 2017). Esta tabla de la verdad necesita ser optimizada en base a la frecuencia y la consistencia (Ragin, 2008). La frecuencia describe el número de observaciones para cada combinación posible para establecer un punto de corte y garantizar un número mínimo de observaciones empíricas.

En el análisis fsQCA, surgen remanentes, que son configuraciones de condiciones que no tienen casos empíricos reales observados, formando parte de la llamada diversidad limitada. Dependiendo del tratamiento dado a los remanentes, surgen tres tipos de soluciones; la solución compleja (minimizando solo para las configuraciones que contengan información empírica), la solución parsimoniosa (minimiza todas las configuraciones posibles) y la solución intermedia (incluye en la minimización solo algunos remanentes por razones teóricas o empíricas).

3.2 RECOGIDA DE DATOS

La población objeto de estudio en este trabajo fueron los 358.809 clientes alojados en un hotel cinco estrellas de Santiago de Cuba durante siete años, con una muestra de 30.769 clientes encuestados de manera estratificada y estandarizada por los gestores de la marca hotelera, garantizando un nivel de error del 3%.

La encuesta utiliza una escala Likert de cinco puntos, con un rango que va de “fuerte desacuerdo” (1) a “total acuerdo” (5). Los resultados fueron promediados por meses para facilitar la calibración y análisis de los datos obtenidos para las seis condiciones de SQ y el SC. Se obtienen así 126 observaciones de las condiciones SQ para cada temporada de ocupación, considerando los tres meses de mayor ocupación (enero, febrero y noviembre) y los tres meses de menor ocupación (septiembre, octubre y mayo). Las condiciones SQ seleccionadas por interés del hotel fueron: Rapidez y Eficiencia de la Recepción (RSR), Confort de las Habitaciones (RC), Calidad de los Alimentos Buffet (BFQ), Calidad Alimentos Restaurante Especializado (RFQ), Calidad de las Bebidas Bares (BBQ) y Limpieza de las Habitaciones (HC).

Para la calibración de los datos y lograr conjuntos difusos con sus valores que van de 0 a 1 en fsQCA fueron elegidos los valores 0.95, 0.50, 0.05 como los tres umbrales (Ragin, 2008a). De acuerdo con Ragin (2008b), los casos que están exactamente en 0.5 se eliminan en fsQCA, ya que se dificulta el análisis de las condiciones que se establecen en este punto. Para superar esto, Fiss (2011) sugiere agregar una constante de 0.001 después de la calibración, a las condiciones causales por debajo de los puntajes de membresía completa de 1.

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Para iniciar el análisis fsQCA se presentan las matrices de datos. En las tablas 1 y 2 se tabulan los resultados de la encuesta normalizados y calibrados con el método directo de atribución, correspondientes a las condiciones y los resultados de acuerdo con la temporada de ocupación.

Tabla 1.

Valores calibrados obtenidos de las encuestas en temporada alta.

Temporada alta (noviembre, enero y febrero)
Casos	Condiciones						Resultados
	RSE	RC	BFQ	RFQ	Barbacoa	HC	SPP
J01	0,541	0,601	0,671	0,601	0,651	0,431	0,801
F01	0,531	0,581	0,621	0,421	0,461	0,451	0,771
N01	0,411	0,511	0,601	0,421	0,481	0,421	0,721
J02	0,331	0,481	0,551	0,311	0,301	0,321	0,801
F02	0,441	0,501	0,621	0,421	0,521	0,401	0,771
N02	0,471	0,541	0,601	0,431	0,501	0,381	0,721
J03	0,601	0,671	0,661	0,561	0,541	0,541	0,801
F03	0,541	0,711	0,711	0,521	0,601	0,561	0,771
N03	0,431	0,511	0,561	0,411	0,531	0,421	0,721
J04	0,421	0,541	0,641	0,301	0,361	0,491	0,801
F04	0,381	0,501	0,611	0,321	0,441	0,461	0,771
N04	0,491	0,611	0,651	0,461	0,521	0,571	0,721
J05	0,571	0,621	0,661	0,451	0,501	0,551	0,801
F05	0,551	0,601	0,671	0,541	0,581	0,521	0,771
N05	0,411	0,661	0,571	0,531	0,561	0,541	0,721
J06	0,521	0,651	0,641	0,511	0,451	0,551	0,801
F06	0,511	0,701	0,631	0,571	0,661	0,581	0,771
N06	0,501	0,631	0,671	0,581	0,651	0,601	0,721
J07	0,481	0,701	0,691	0,551	0,551	0,611	0,761
F07	0,461	0,601	0,611	0,491	0,591	0,591	0,751
N07	0,461	0,631	0,591	0,511	0,591	0,511	0,721

Se han considerados las temporadas de alta y baja ocupación del hotel para comprobar las posibles desviaciones de SQ que puedan estar incidiendo en la SC.

Tabla 2.

Valores calibrados obtenidos de las encuestas en temporada baja.

Temporada baja (mayo, septiembre y octubre)
Casos	Condiciones						Resultados
	RSE	RC	BFQ	RFQ	Barbacoa	HC	SPP
M01	0,531	0,581	0,681	0,441	0,591	0,461	0,761
S01	0,451	0,601	0,631	0,551	0,491	0,521	0,691
O01	0,541	0,621	0,611	0,541	0,531	0,481	0,701
M02	0,541	0,721	0,681	0,521	0,561	0,551	0,761
S02	0,371	0,611	0,661	0,471	0,471	0,551	0,731
O02	0,471	0,571	0,621	0,291	0,381	0,351	0,671
M03	0,491	0,661	0,651	0,511	0,641	0,581	0,761
S03	0,471	0,631	0,561	0,421	0,491	0,511	0,721
O03	0,461	0,521	0,621	0,421	0,591	0,511	0,691
M04	0,501	0,621	0,611	0,401	0,561	0,541	0,721
S04	0,591	0,691	0,711	0,421	0,571	0,551	0,801
O04	0,521	0,631	0,671	0,511	0,541	0,511	0,771
M05	0,541	0,621	0,691	0,461	0,581	0,551	0,761
S05	0,591	0,741	0,741	0,551	0,581	0,541	0,761
O05	0,461	0,671	0,651	0,521	0,511	0,521	0,711
M06	0,571	0,681	0,581	0,521	0,621	0,641	0,771
S06	0,441	0,681	0,681	0,311	0,671	0,711	0,811
O06	0,481	0,791	0,731	0,411	0,461	0,671	0,801
M07	0,451	0,731	0,651	0,481	0,481	0,551	0,761
S07	0,611	0,721	0,691	0,491	0,611	0,611	0,791
O07	0,651	0,761	0,681	0,491	0,581	0,701	0,821

Con los análisis de necesidad llevados a cabo a través del software fsQCA versión 3.0, fue posible tabular las variaciones de consistencia y cobertura de las diferentes condiciones y el resultado en estados presentes o ausentes.

Tabla 3.

Resultados del análisis de necesidad de las condiciones según la temporada de ocupación para SPP y ~SPP.

Temporada Alta					Temporada Baja
Condiciones	SPP				Condiciones	SPP
	Presencia		Ausencia			Presencia		Ausencia
	Consistencia	Cobertura	Consistencia	Cobertura		Consistencia	Cobertura	Consistencia	Cobertura
RSE	0,655635	1,0000	0,659878	0,8840	RSE	0,551485	1,0000	0,506422	0,9910
~RSE	0,923971	0,7556	1,000000	0,7183	~RSE	0,995049	0,6513	1,000000	0,7064
RC	0,559034	1,0000	0,614053	0,9648	RC	0,547525	1,0000	0,507339	1,0000
~RC	0,980322	0,7430	1,000000	0,6657	~RC	1,000000	0,6528	1,000000	0,7045
BFQ	0,932021	0,9180	0,882892	0,7638	BFQ	0,952475	0,8243	0,899083	0,8397
~BFQ	0,760286	0,8808	0,905295	0,9212	~BFQ	0,814851	0,8821	0,811927	0,9485
RFQ	0,811270	0,9428	0,812627	0,8295	RFQ	0,842574	0,9615	0,731193	0,9005
~RFQ	0,853309	0,8383	0,943992	0,8145	~RFQ	0,912871	0,7588	0,968807	0,8691
BBQ	0,870304	0,9311	0,849287	0,7980	BBQ	0,814851	0,9373	0,754128	0,9362
~BBQ	0,811270	0,8597	0,926680	0,8625	~BBQ	0,944554	0,7806	0,949541	0,8469
HC	0,286225	1,0000	0,325866	1,0000	HC	0,338614	1,0000	0,313761	1,0000
~HC	1,000000	0,6280	1,000000	0,5516	~HC	1,000000	0,5745	1,000000	0,6200

Nota: el símbolo ~ denota la ausencia de la condición o del resultado.

Los resultados obtenidos permiten hacer una valoración de las condiciones explicativas a partir de los valores de consistencia y cobertura. Considerando un punto de referencia de consistencia de al menos >0.90, se han destacado (con sombreado gris) en la tabla 3 las condiciones necesarias.

Es posible observar que para la temporada de alta ocupación las ausencias de todas las condiciones (~RSE, ~RC ~BFQ ~RFQ~BBQ ~HC) son necesarias para la ausencia del resultado ~SPP; sin embargo, para la ocurrencia del resultado SPP, resultan necesarias las condiciones (~RSE, ~RC, BFQ, ~HC). En tal caso, existen tres condiciones (~RSE, ~RC, ~HC) que se muestran necesarias tanto para la ocurrencia y como para la ausencia del resultado, con una cobertura superior a 0.55 (proporción en que cada una de estas condiciones con el resultado de interés se encuentra entre los casos de dicha condición). Por otro lado, la condición BFQ se muestra con valores de necesidad para la presencia del resultado (SPP), mientras que para la ausencia (~SPP) la necesidad corresponde a ~BFQ.

Para la temporada de baja ocupación las ausencias de las condiciones (~RSE, ~RC ~RFQ, ~BBQ ~HC) son necesarias para la ausencia del resultado ~SPP; sin embargo, para la ocurrencia del resultado SPP, resultan necesarias las condiciones (~RSE, ~RC, BFQ, ~RFQ, ~BBQ ~HC). En tal caso, existen cinco condiciones (~RSE, ~RC, ~RFQ, ~BBQ ~HC) que se muestran necesarias para la ocurrencia y ausencia del resultado, con una cobertura superior a 0.62. Además, la condición BFQ sigue siendo la condición cuya presencia incide en la presencia del resultado (SPP).

De manera general, se han encontrado condiciones con valores de consistencias superiores a 0.90 que pudieran hacer pensar en una contradicción, ya que son necesarias para la ausencia y presencia del resultado de interés. Sin embargo, desde el punto de vista empírico, pueden resultar condiciones que se han mantenido con altos valores de aceptación por los clientes para ambas temporadas de ocupación. En todo caso, aunque resulte necesario un análisis de suficiencia, se fortalece la idea de que el comportamiento de BFQ es el de mayor incidencia sobre los resultados.

5. CONCLUSIONES

Este trabajo muestra como fsQCA ha resultado una herramienta con un enfoque de investigación comparativa muy útil para identificar las condiciones explicativas que conducen al resultado o a la negación del resultado. Aunque la investigación no se ha sido concluido, y es debe realizarse el análisis de suficiencia, pueden destacarse los resultados provisionales. En las circunstancias actuales, el uso de fsQCA como herramienta puede ser una respuesta estratégica para la toma de decisiones en el sector hotelero, permitiría determinar cuáles son las dimensiones de la calidad del servicio hotelero que tienen la mayor incidencia en la satisfacción de sus clientes, lo que puede ayudar a la toma de decisiones. En este caso de estudio de necesidad, se ha podido observar que la calidad de los alimentos del buffet (BFQ) ha sido la variable que ha incidido mayormente en la satisfacción por el precio pagado (SPP) de los clientes.

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