, Rody Osmar Joel Carranza Diaz1 , Daniel Jesús Castro Vargas1* Analysis of Service Quality and Its Predictive Capacity Regarding Customer Satisfaction at Distribuciones Díaz, Chota – 2022
Edyth Fiorela Campos Latorre1 , Rody Osmar Joel Carranza Diaz1 , Daniel Jesús Castro Vargas1*
Recibido: 05/05/2026 Aceptado: 30/09/2026 Publicado: 13/10/2026
DOI: https://doi.org/10.37518/2663-6360x2026v9n1p25
La excelencia en la atención constituye un aspecto clave para garantizar la percepción positiva del usuario; sin embargo, en el contexto de empresas distribuidoras pueden presentarse dificultades en la gestión de pedidos y en la comunicación con los clientes. En ese sentido, se analizó la calidad del servicio y su capacidad predictiva sobre la satisfacción del cliente en la empresa Distribuciones Díaz. Mediante la aplicación de un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, sustentado en la técnica de encuesta, se administró un instrumento estructurado de 20 ítems (10 evaluando la calidad del servicio y 10 la satisfacción del cliente) a una muestra representativa de n=198 clientes. Se consideraron como factores investigados a la calidad del servicio y la satisfacción del cliente. Dicha información se sometió a un análisis estadístico inferencial de correlación. Se aplicó regresión lineal simple para estimar asociación y capacidad predictiva. Los resultados obtenidos permitieron evidenciar un modelo predictivo significativo y alto (R2=0,685; p < 0,001) entre la calidad del servicio brindado y la satisfacción del cliente. En consecuencia, en base a lo obtenido, se determinó que el modelo estadístico evalúa la variación en la satisfacción de los clientes a partir del nivel de calidad del servicio ofrecido. Por ello, si Distribuciones Díaz potencia la calidad de atención y servicio presentado, tenderá a incrementar la aceptación y preferencia de sus clientes.
Palabras clave: Calidad del servicio, satisfacción del cliente, distribución comercial, gestión de calidad, empresas comerciales.
Excellence in service delivery is a key factor in ensuring a positive user perception; however, distribution companies often face challenges regarding order management and customer communication. In this context, the study analyzed service quality and its predictive capacity regarding customer satisfaction at the company Distribuciones Díaz. Using a quantitative approach and a non-experimental design based on survey methodology, a structured 20-item instrument—comprising 10 items evaluating service quality and 10 evaluating customer satisfaction—was administered to a representative sample of 198 customers. Service quality and customer satisfaction were the factors investigated. The data underwent inferential statistical correlation analysis, and simple linear regression was applied to estimate the association and predictive capacity. The results revealed a significant, strong predictive model (R2 = 0.685; p < 0.001) linking the quality of service provided to customer satisfaction. Consequently, the findings indicate that the statistical model assesses variations in customer satisfaction based on the level of service quality offered. Therefore, if Distribuciones Díaz enhances the quality of the care and service it provides, it is likely to increase customer acceptance and preference.
Keywords: Service quality, customer satisfaction, commercial distribution, quality management, commercial enterprises.
Uno de los roles fundamentales a ser aplicados en una organización o empresa es la calidad total, la cual se encuentra estrechamente relacionada con el servicio al cliente (relación de consumidor y marca), conllevando a una aceptación y entorno positivo (Lo et al., 2024). Teóricamente, la satisfacción del cliente se fundamenta en el modelo cognitivo propuesto por Oliver (1980), el cual postula que la satisfacción es el resultado cognitivo y afectivo que experimenta el consumidor al comparar el rendimiento percibido del servicio recibido con sus expectativas iniciales (Mondragón y Terán 2021; Armstrong, 2013).
Para la evaluación operativa de la calidad del servicio, el presente estudio se fundamenta en el modelo multidimensional SERVQUAL, desarrollado por Parasuraman et al. (1988). Este modelo clásico postula que la calidad del servicio percibido por el consumidor se evalúa a través de cinco dimensiones clave: elementos tangibles, fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía. Si bien el instrumento original fue diseñado con un enfoque de medición de discrepancias (expectativas versus percepciones), en la presente investigación se adapta metodológicamente mediante una escala de valoración de percepción directa de desempeño adaptada al sector de comercialización y distribución, permitiendo capturar de manera eficiente la valoración del consumidor en entornos comerciales dinámicos.
Contrario a esto, la no aplicación y desempeño de esta variable en una organización genera problemáticas críticas las cuales se traducen en la reducción de su cartera de clientes y reducción de ingresos. Tal es el caso documentado en empresas de telefonía móvil en Cochabamba, Bolivia (Almeida y Azero, 2021); asimismo en organizaciones públicas como la Dirección Distrital de Pueblo Viejo en Ecuador, donde la inoportuna entrega de servicios que brinda esta institución ha conllevado a presentar quejas por parte de los usuarios generando desvaloración de la organización (Muñoz, 2021); algunos aspectos importantes a destacar en estos problemas son la falta de puestos de atención, ausencia de comunicación y la insuficiente captación y carencia de conocimiento para desarrollar las actividades (Herawati Hidayat et al., 2023).
Por otra parte, estudios evidencian que el cliente prefiere asumir un mayor costo a cambio de un servicio de calidad y una atención personalizada, demostrando que la pérdida de clientes responde con mayor frecuencia a deficiencias en el servicio que a tarifas elevadas (Scarilli, 2020). Deficiencias operativas similares se observan en entidades financieras públicas del país como el Banco de la Nación de Perú, caracterizadas por prolongados tiempos de espera y fallos en el sistema (Salas, 2022); del mismo modo en el ámbito local, la municipalidad Provincial de Chota experimenta limitaciones temporales en la atención que provocan congestión e insatisfacción ciudadana (Vásquez, 2021).
No obstante, la amplia literatura existente sobre la calidad de servicios en sectores financieros, públicos y de hostelería, se identificó un vacío científico significativo respecto al análisis empírico y predictivo del modelo SERVQUAL aplicado específicamente a empresas comercializadoras y distribuidoras de bebidas de consumo masivo como la red de distribución de la marca Coca-Cola en zonas altoandinas y contextos urbanos. Gran parte de estudios previos se han concentrado en servicios públicos y bancarios, dejando un vacío sobre cómo las cinco dimensiones SERVQUAL operan y predicen la satisfacción del cliente ante problemáticas logísticas recurrentes, tales como el retraso en la entrega de pedidos y las fallas en la comunicación directa.
En consecuencia, el presente estudio aporta novedad científica al evaluar econométricamente y estadísticamente el peso predictivo específico de cada dimensión del modelo adaptado de Parasuraman et al. (1988) sobre la satisfacción del cliente en el sector de distribución comercial minorista. Para ello, se analizó la eficiencia del servicio y la percepción del cliente en la empresa Distribuciones Díaz, teniendo como objetivo central determinar la asociación y el valor predictivo de la calidad de los servicios presentados sobre la percepción de satisfacción de sus clientes. Con este propósito, se formularon objetivos específicos orientados a evaluar la asociación y capacidad predictiva particular de los elementos tangibles, la fiabilidad, la capacidad de respuesta, la seguridad y la empatía en la satisfacción del cliente en Distribuciones Díaz, Chota – 2022.
El trabajo de investigación se efectuó en la provincia y distrito de Chota (6°33′37′′S 78°38′59′′O), en la región Cajamarca, mediante la administración de cuestionarios dirigidos específicamente a los usuarios de la empresa Distribuciones Díaz, situada en el distrito de Chota.
Este estudio desarrollado fue de tipo básico, con un diseño no experimental y transversal, con alcance explicativo según lo señalado por Tamayo (2003), con un nivel explicativo de acuerdo con Hernández y Mendoza (2018). En el estudio no se modificaron los factores de análisis, por ello, la calidad del servicio fue establecida como variable independiente, mientras que la satisfacción del cliente se tomó como variable dependiente.
Asimismo, se utilizó estadística inferencial y se aplicó regresión lineal simple para estimar asociación y la capacidad predictiva de la variable independiente sobre la satisfacción del consumidor; para ello se verifico la normalidad estadística usando la prueba de Kolmogórov-Smirnov, y posteriormente se empleó el modelo de regresión lineal reportando el coeficiente de determinación (R2).
Previo a la recopilación de información o datos, se trabajó con una muestra de estudio conformada por 198 clientes de Distribuciones Díaz, dicha muestra se obtuvo de una población de 410 clientes según la fórmula presentada en la ecuación 1.
Donde: n representa al tamaño de muestra y N corresponde a la población (410),
Z = 95% (1.96)
p = probabilidad esperada (0.5)
q = 1 - p (0.5)
e = error (0.05)
Para la colecta de datos se empleó un cuestionario estructurado bajo una escala ordinal de cinco opciones de valoración (1 = Totalmente en desacuerdo, 2 = en desacuerdo, 3 = indiferente, 4 = de acuerdo y 5 = totalmente de acuerdo). El instrumento constó de 20 ítems en total: diez ítems destinados a medir la variable independiente (distribuidos en las cinco dimensiones del modelo SERVQUAL: elementos tangibles fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía) y diez ítems orientados a evaluar la variable dependiente (satisfacción del cliente a partir de su rendimiento percibido y expectativas).
Tipo de muestreo:
Se aplicó un muestreo probabilístico de tipo aleatorio simple, asegurando que cada uno de los N = 410 clientes del marco muestral de la empresa Distribuciones Díaz tuviera la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra definitiva de n = 198 participantes.
Luego de ello, el instrumento que se utilizó para ambas variables se procedió a un sometimiento de validación y coherencia de los 20 ítems a través del juicio especializado. Posteriormente, para evaluar la confiabilidad, se realizó una prueba piloto aplicando el instrumento a una muestra preliminar de 30 clientes con características similares a la población de estudio. A partir de los datos obtenidos en esta prueba piloto, se calculó el coeficiente de consistencia interna mediante el estadístico Alfa de Cronbach, cuyos resultados globales y por dimensiones se reportan en la Tabla 1, confirmando una alta confiabilidad del instrumento aplicado.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Alfa de Cronbach | 0,881 |
| Basada en elementos estandarizados | 0,887 |
| N elementos (ítems analizados) | 20 |
De acuerdo con los hallazgos consignados en la Tabla 1, se observa que el coeficiente Alfa de Cronbach se encontró un valor de 0,881, lo que demuestra una alta confiabilidad del instrumento, con respecto a las variables relacionadas con la calidad del servicio y satisfacción de los usuarios de la empresa. Posteriormente, el instrumento fue aplicado a la muestra que está conformada por los usuarios de la empresa en cuestión, con una población muestral la cual fue conformada por 198 usuarios de la empresa Distribuciones Díaz. Los datos se procesaron en un programa analizador de datos de Excel y programas estadísticos.
Respecto al objetivo general de la investigación, se aplicó regresión lineal simple para estimar asociación y capacidad predictiva de la calidad del servicio sobre la satisfacción del cliente en Distribuciones Díaz. El modelo demostró un coeficiente de determinación R2 = 0,685 (R = 0,828; B = 0,942; error estándar = 3,475; t = 20,65; IC95% [0,852, 1,032]; F = 426,42), con un valor de p < 0,001, lo cual evidencia que el modelo estadístico predice de manera óptima la variación de la satisfacción a partir del nivel de servicio ofrecido, mostrados en la Tabla 2.
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,828a | 0,685 | 0,684 | 3,47502 |
| a. Variable predictora: Calidad de Servicio | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Los hallazgos obtenidos presentan concordancia general con la literatura previa en cuanto a la covariación positiva entre las variables, destacando los trabajos de Bravo (2021), quien al emplear modelos de regresión reportó un coeficiente de determinación comparable (R2 = 0,444). Asimismo, los resultados se alinean con las investigaciones de Rivera (2019) y Morales (2021), quienes, a pesar de haber utilizado estadísticos de asociación bivariados por rangos como el coeficiente Rho de Spearman (p = 0,536 y p = 0,736 respectivamente), estos coinciden en evidenciar una vinculación directa y significativa. Si bien los coeficientes de correlación no son métricos directamente equivalentes al coeficiente de determinación de un modelo predictivo, los antecedentes corroboran la manera consistente que a mayores niveles de calidad de servicio se incrementa la valoración favorable de la satisfacción del consumidor. Esto es respaldado por Cardozo (2021), quien afirma que un servicio de calidad comprende y reúne un conjunto de procedimientos, acciones y estrategias orientados a brindar una adecuada atención al cliente.
En función del primer objetivo específico, los hallazgos demostraron la asociación y capacidad predictiva de los elementos tangibles sobre la satisfacción del cliente. Considerando un umbral de decisión de α = 0,05, el p-valor obtenido (p < 0,001) resultó menor que dicho umbral, evidenciando una asociación estadísticamente significativa. Mediante el análisis de regresión lineal simple se obtuvo un coeficiente R2 = 0,307 (R = 0,554; B = 0,531; β = 0,554; error estándar = 5,016; t = 9,29; IC95% [0,418, 0,643]; F = 86,30) (Tabla 3).
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,554a | 0,307 | 0,303 | 5,015665 |
| a. Variable predictora: Elementos Tangibles | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Este hallazgo presenta similitud con lo reportado por Córdova (2021), en sus estudios desarrollados en Tacna – Perú, quien mediante la aplicación del coeficiente Tau b de Kendall se obtuvo un valor de 0,514, llegando a la comprobación de que entre los factores de elementos tangibles y la satisfacción del cliente usuario o consumidor. Asimismo, Crispín et al. (2020), en sus estudios llevados a cabo en la ciudad de Huánuco – Perú, usando el coeficiente estadístico de Spearman obtuvo un valor de 0,699 confirmando un nexo significativo entre las dos factores.
En relación con la segunda dimensión, se estableció que la fiabilidad predice de manera significativa la satisfacción del cliente. Considerando un umbral de decisión de α = 0,05, el p-valor obtenido (p < 0,001) resultó menor que dicho umbral, evidenciando una asociación estadísticamente significativa. Los resultados de la regresión lineal indican un coeficiente de determinación R2 = 0,492 (R = 0,701; B = 0,715; β = 0,701; error estándar = 4,446; t = 13,84; IC95% [0,613, 0,817]; F = 191,56) (Tabla 4).
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,701a | 0,492 | 0,489 | 4,44609 |
| a. Variable predictora: Fiabilidad | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Los resultados obtenidos guardan concordancia con los señalado por Huamán (2021) en sus estudios desarrollados en Chiclayo – Perú, quien mediante la evaluación del coeficiente estadístico de Spearman obtuvo un valor = 0,302 concluyendo que la fiabilidad y el factor satisfacción del cliente mantienen una relación. Asimismo, una investigación realizada por Crispín et al. (2020), realizado en Huánuco – Perú, obtuvo un coeficiente de 0,746 confirmando una relación significativa entre ambos factores.
Los hallazgos correspondientes al tercer objetivo específico permitieron identificar que la capacidad de respuesta presenta capacidad predictiva sobre la satisfacción del cliente. Considerando un umbral de decisión de α = 0,05, el p-valor obtenido (p < 0,001) resultó menor que dicho umbral, evidenciando una asociación estadísticamente significativa. El análisis de regresión lineal muestra un coeficiente R2 = 0,343 (R = 0,585; B = 0,574; β = 0,585; error estándar = 5,021; t = 10,11; IC95% [0,462, 0,686]; F = 102,21) (Tabla 5).
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,585a | 0,343 | 0,339 | 5,02144 |
| a. Variable predictora: Capacidad de Respuesta | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Los hallazgos obtenidos guardan concordancia por lo señalado por Rodas (2021) en sus estudios realizados en Lima – Perú, ya que aplicando el coeficiente de Tau b de Kendall obtuvo un resultado de 0,731, demostrando la relación entre la capacidad de respuesta y la satisfacción del cliente. Así también Huamán (2021) en Chiclayo – Perú, reportó un coeficiente estadístico de Spearman = 0,368 confirmando que hay un nexo de relación.
Respecto al cuarto objetivo específico, los resultados evidenciaron que la seguridad muestra una capacidad predictiva significativa sobre la satisfacción del cliente. Considerando un umbral de decisión de α = 0,05, el p-valor obtenido (p < 0,001) resultó menor que dicho umbral, evidenciando una asociación estadísticamente significativa. Mediante el modelo de regresión lineal se obtuvo un coeficiente R2 = 0,507 (R = 0,712; B = 0,724; β = 0,712; error estándar = 4,349; t = 14,28; IC95% [0,624, 0,824]; F = 203,92), con un nivel de significancia estadística de p < 0,001 (Tabla 6).
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,712a | 0,507 | 0,504 | 4,34949 |
| a. Variable predictora: Seguridad | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Este hallazgo concuerda con lo señalado por los estudios de Huamán (2021) en sus estudios desarrollados en Chiclayo – Perú, donde usando el coeficiente estadístico de Spearman mostró un valor = 0,368, demostrando que entre la seguridad y la satisfacción del cliente existe relación. Del mismo modo, las investigaciones realizadas por Crispín et al. (2020), en Huánuco, Perú, reportaron un coeficiente estadístico de Spearman de 0,753, confirmando significativa entre ambos factores.
Finalmente, en cuanto al quinto objetivo específico, se estableció que la empatía explica de manera significativa las variaciones en la satisfacción del consumidor. Considerando un umbral de decisión de α = 0,05, el p-valor obtenido (p < 0,001) resultó menor que dicho umbral, evidenciando una asociación estadísticamente significativa. El análisis de regresión lineal arrojó un coeficiente R2 = 0,360 (R = 0,600; B = 0,598; β = 0,600; error estándar = 4,956; t = 10,53; IC95% [0,486, 0,710]; F = 110,88), con un valor de significancia estadística de p < 0,001 (Tabla 7).
| Resumen del modelob | ||||
|---|---|---|---|---|
| Modelo | R | R2 | R2 ajustado | Medida del error de estimación |
| 1 | 0,600a | 0,360 | 0,356 | 4,95550 |
| a. Variable predictora: Empatía | ||||
| b. Variable respuesta: Satisfacción del Cliente | ||||
Los resultados obtenidos guardan concordancia con lo señalado por Córdova (2021) en su estudio realizado en Tacna – Perú, ya que aplicó el coeficiente Tau b de Kendall y obtuvo un resultado de 0,448, demostrando la coexistencia de la empatía y la satisfacción del cliente. Asimismo, los estudios de Vásquez (2021) realizados en Trujillo – Perú, reportó un coeficiente estadístico de Spearman de 0,864, corroborando una relación significativa entre ambos factores
Se aplicó regresión lineal simple para estimar asociación y capacidad predictiva determinándose que la calidad de los servicios posee una capacidad predictiva estadísticamente significativa sobre la satisfacción del consumidor en la empresa de Distribuciones Diaz, Chota – 2022. Este resultado evidencia un modelo predictivo (R2 = 0,685; p < 0,001) donde los niveles de satisfacción varían de manera directa en función de la calidad del servicio ofrecido. En consecuencia, mayores niveles de calidad en la atención se asocian de manera favorable con una mayor predicción de satisfacción en los clientes.
Asimismo, se concluyó que los elementos tangibles se asocian y predicen de manera significativa la satisfacción del cliente en Distribuciones Diaz, Chota – 2022 (R2 = 0,307; p < 0,001). Esto indica que variaciones en aspectos físicos como la apariencia del personal y las condiciones de las instalaciones se relacionan directamente con el nivel de satisfacción percibido por el consumidor.
Igualmente, la dimensión fiabilidad mostró una capacidad predictiva y asociación significativa con la satisfacción del consumidor en Distribuciones Diaz, Chota – 2022 (R2 = 0,492; p < 0,001). Esto indica que factores como el compromiso en la atención y el cumplimiento de los tiempos establecidos se vinculan de manera directa con la estimación de una mayor satisfacción en los usuarios.
Asimismo, se comprobó que la capacidad de respuesta predice y se relaciona significativamente con la satisfacción del consumidor (R2 = 0,343; p < 0,001). Por ello, se infiere que niveles óptimos de rapidez y eficiencia en la prestación del servicio se asocia con una evaluación positiva por parte de los clientes.
Del mismo modo, la dimensión seguridad muestra un aporte predictivo significativo sobre la satisfacción del consumidor (R2 = 0,507; p < 0,001). En ese sentido, la transmisión de confianza, cortesía y credibilidad por parte del personal se asocia estadísticamente con mayores niveles de satisfacción en el cliente al momento de concretar sus transacciones.
Finalmente, se estableció que la empatía explica de manera significativa las variaciones en la satisfacción del consumidor (R2 = 0,360; p < 0,001). Por consiguiente, se determina que la demostración de interés, predisposición y asistencia personalizada por parte del personal guardan una correspondencia predictiva y directa con la valoración positiva de la satisfacción del cliente.
Agradecemos el apoyo y colaboración por parte del Gerente General de Distribuciones Diaz, trabajadores y usuarios por facilitarnos la información requerida y necesaria para poder realizar con éxito la presente investigación, el cual es un aporte que repercutirá en futuras investigaciones.
Los autores realizaron el estudio sin recibir apoyo financiero o patrocinio institucional.
Se declara la inexistencia de conflictos de interés relacionados con el contenido del estudio.
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