EL ANÁLISIS DE IMPORTANCIA-VALORACIÓN APLICADO A LA GESTIÓN DE SERVICIOS

Javier Ábalo Piñeiro, Jesús Varela Mallou y Antonio Rial Boubeta

Universidad de Santiago

El Análisis de Importancia-Valoración (IPA: Importance-Performance Analysis) constituye una aproximación indirecta a la medida de la satisfacción que permite representar, de manera sencilla y funcional, los puntos fuertes y áreas de mejora de un determinado producto o servicio. Partiendo de la importancia y la valoración que los usuarios otorgan a cada uno de los atributos relevantes de un servicio, es posible obtener un gráfico dividido en cuatro cuadrantes en los que se incluyan recomendaciones para la gestión de los recursos organizacionales. Sin embargo, esta herramienta ha estado sujeta a controversias desde sus orígenes, referidas fundamentalmente a la colocación de los ejes que definen los cuadrantes y a la conceptualización y medición de la importancia de los atributos que componen el servicio. El objetivo de este trabajo es proponer una alternativa en la representación del IPA que permita superar las limitaciones y contradicciones derivadas de la técnica original sin desechar la representación clásica. El análisis se aplica a los datos obtenidos en una encuesta sobre la satisfacción con los servicios sanitarios de atención primaria de Galicia. Los resultados permitirán efectuar recomendaciones a los gestores de la atención primaria de cara a la planificación de futuras acciones estratégicas.

Importance-Performance Analysis for services management. Importance-Performance Analysis (IPA) constitutes an indirect aproximation to user’s satisfaction measurement that allows to represent, in an easy and functional way, the main points and improvement areas of a specific product or service. Beginning from the importance and judgements concerning the performance that users grant to each prominent attributes of a service, it is possible to obtain a graphic divided into four quadrants in which recommendations for the organization economic resources management are included. Nevertheless, this tool has raised controversies since its origins, referred fundamentally to the placement of the axes that define the quadrants and the conception and measurement of the importance of attributes that compose the service. The primary goal of this article is to propose an alternative to the IPA representation that allows to overcome the limitations and contradictions derived from the original technique, without rejecting the classical graph. The analysis applies to data obtained in a survey about satisfaction with primary health care services of Galicia. Results will permit to advise to primary health care managers with a view toward the planning of future strategic actions.

La necesidad de consultar al usuario para conocer aquellos elementos o atributos que considera cubiertos en un determinado servicio frente a los que presentan deficiencias, ha promovido el desarrollo de múltiples herramientas para el análisis de la información obtenida. Desde un punto de vista puramente estratégico se han propuesto diversas técnicas destinadas a obtener una evaluación y cuantificación de la calidad percibida de los servicios y la satisfacción del consumidor. Algunas de ellas se fundamentan en la consideración de que existen constructos, como las expectativas con las que acuden los sujetos a la búsqueda del servicio (Grönroos, 1984; Martínez-Tur, Zurriaga, Luque y Moliner, 2005; Parasuraman, Zeithaml y Berry, 1985, 1988) o la importancia que otorgan a cada uno de los elementos que lo componen (Martilla y James, 1977), que influyen y modulan decisivamente la satisfacción de los sujetos con cada elemento del servicio. En este sentido, una de las técnicas que ha alcanzado mayor relevancia debido a su gran poder explicativo y claridad expositiva es el Análisis de Importancia-Valoración¹ (Importance-Performance Analysis (IPA), Martilla y James, 1977), que consiste en analizar conjuntamente la importancia que los usuarios conceden a los atributos o elementos que componen un producto o servicio, y la valoración que hacen de los mismos tras haberlos comprado o experimentado.

El IPA se fundamenta en una serie de aportaciones teóricas entre las que destacan los modelos multiatributo y de expectativa-valor (Fishbein y Ajzen, 1975; Rosenberg, 1956; Wilkie y Pessemier, 1973). Partiendo de una visión cognitiva del ser humano como un «procesador de información», estos modelos sostienen que cada servicio está compuesto por una serie de atributos independientes y que las actitudes de los consumidores se conforman mediante la agregación ponderada de las evaluaciones de cada uno de estos atributos, por lo que se sugiere la necesidad de realizar un análisis pormenorizado de todos los elementos que configuran el servicio (Varela, Picón y Braña, 2004; Varela, Prat, Voces y Rial, 2006). De esta manera, la valoración global de los consumidores o usuarios puede ser estimada mediante la agregación de la importancia o relevancia que posee cada uno de los atributos para los sujetos y la valoración de la prestación de cada uno de esos atributos o procesos por parte del proveedor del servicio. Esta definición quedaría formulada mediante la siguiente expresión (Fishbein y Ajzen, 1975):

donde V_&111; es la valoración global del servicio;

I es la importancia que tiene cada atributo para los sujetos;

V es la valoración que recibe cada atributo y

n es el número de atributos que configuran el servicio.

En esta línea, varios estudios han puesto de manifiesto que no todos los atributos explican por igual la satisfacción global con un determinado servicio. Así, los consumidores suelen juzgar su rendimiento basándose únicamente en un número limitado de características (Edwards y Newman, 1983; Myers y Alpert, 1968; Wilkie y Pessemier, 1973), por lo que los atributos más importantes afectarán en gran medida a la evaluación del usuario mientras que los menos importantes apenas influirán en su valoración global (Fishbein y Ajzen, 1975; Swan y Combs, 1976). Por todo ello, adquiere relevancia la medición de la importancia de cada atributo con el objeto de «ponderar» la valoración, dando todo ello lugar a una medida indirecta de la satisfacción que servirá de base para proponer una representación gráfica cuyo análisis ayudará a establecer las líneas de actuación encaminadas a la mejora continua del servicio ofrecido, optimizando los recursos disponibles hacia las áreas de mejora identificadas y logrando así la ventaja competitiva deseada.

Gráficamente, el Análisis de Importancia-Valoración se representa biaxialmente como se muestra en la figura 1. En el eje de ordenadas se describen las Importancias, mientras que el eje de abscisas corresponde a las Valoraciones. Las puntuaciones medias de la importancia y de la valoración obtenidas para cada atributo definen su posición en el gráfico. En función del cuadrante sobre el que recaiga cada uno de los atributos del servicio, el gestor deberá dirigir la acción estratégica en uno u otro sentido.

De esta forma, el IPA ofrece de manera sencilla y directa claras implicaciones para posteriores acciones de márketing, ayudando al gestor del servicio a centrarse en los atributos más prioritarios y a optimizar los recursos de su organización con el fin de aumentar el nivel de satisfacción de sus clientes o usuarios. El análisis de la satisfacción del usuario constituye además un elemento esencial en la predicción de la lealtad (Cronin, Brady y Hult, 2000; Marzo, Martínez-Tur, Ramos y Peiró, 2002) y proporciona el feedback imprescindible para la correcta gestión de los recursos (Varela, Rial y García-Cueto, 2003).

Originada dentro del ámbito del márketing, esta técnica ha sido aplicada en campos muy diversos: sanitario (Dolinsky, 1991; Dolinsky y Caputo, 1991; Hawes y Rao, 1985; Yavas y Shemwell, 2001), educativo (Alberty y Mihalik, 1989; Ford, Joseph y Joseph, 1999; Nale, Rauch, Wathen y Barr, 2000; Ortinau, Bush, Bush y Twible, 1989), industrial (Hansen y Bush, 1999; Matzler, Bailom, Hinterhuber, Renzl y Pichler, 2004; Sampson y Showalter, 1999), márketing interno (Novatorov, 1997), calidad de servicio (Ennew, Reed y Binks, 1993; Matzler, Sauerwein y Heischmidt, 2003) o en el ámbito turístico (Duke y Persia, 1996; Evans y Chon, 1989; Hollenhorst, Olson y Fortney, 1992; Hudson, Hudson y Miller, 2004; Picón, Varela, Rial y García, 2001; Uysal, Howard y Jamrozy, 1991; Zhang y Chow, 2004).

Sin embargo, también han sido numerosos los problemas que se le han achacado al IPA a la hora de obtener unos datos fiables y generar recomendaciones adecuadas, entre los que destacan dos: la colocación de los ejes y la conceptualización y medición de la importancia de los atributos.

El primero de los problemas asociados inicialmente a este análisis es el referido a la incertidumbre en la colocación de los ejes definitorios de los cuadrantes, disposición que incidirá definitivamente en su interpretación. Martilla y James (1977) consideran que su posicionamiento depende del «buen juicio del investigador», ya que una de las virtudes del análisis es la identificación de niveles de importancia y valoración relativos, más que absolutos. Como consecuencia de ello, la mayor parte de los estudios publicados han optado por establecer los ejes, o bien en la media global de las puntuaciones de importancia por un lado y de las puntuaciones de valoración por otro (Alberty y Mihalik, 1989; Guadagnolo, 1985; Hollenhorst et al., 1992; Martilla y James, 1977), o bien en la mitad de la escala empleada (Evans y Chon, 1989; Havitz, Twynam y Lorenzo, 1991; Richardson, 1987; Williams y Neal, 1993). El problema es que, como bien señala Novatorov (1997, p.12), posicionar los ejes en distintos puntos puede conducir a diferentes interpretaciones.

Para superar esta limitación se han hecho múltiples propuestas, desde la inicial de Martilla y James (1977) respecto a la colocación de los ejes en función de las puntuaciones obtenidas (reposicionando los ejes cuando todos los valores obtenidos se encuentran en un extremo de la escala), hasta otras recomendaciones como la de Sethna (1982) que, sin referirse explícitamente a la colocación de los ejes, hace hincapié en el análisis de las discrepancias existentes entre las puntuaciones de importancia y de valoración. La conclusión de Sethna es que cuanto mayor es la diferencia entre la importancia y la valoración de un atributo (a favor de la importancia), mayor es la insatisfacción del cliente respecto a ese atributo y, por lo tanto, mayor es la necesidad de aplicar una acción correctora. En la misma línea, Novatorov (1997) señala que la lista de las discrepancias entre valoración e importancia puede ser más útil para los gestores en el diseño de acciones estratégicas que el uso directo de la representación del IPA.

Esta interpretación es afín a la propuesta desde la teoría de la desconfirmación de expectativas (Cardozo, 1965; Oliver, 1980), que sostiene que el usuario se forma unas expectativas acerca de las características y de la prestación de un determinado servicio para, posteriormente, comparar dichas expectativas con la percepción o valoración de lo recibido. Esta comparación resultará en confirmación (cuando se cumplan las expectativas) o en «desconfirmación» (cuando no se cumplan esas expectativas). A su vez, la desconfirmación será positiva y generará satisfacción si la valoración del servicio excede a las expectativas y será negativa, generando insatisfacción, si es inferior. Un esquema muy similar es el que desarrollaron en el ámbito de la calidad percibida Parasuraman et al. (1985, 1988).

No se entrará aquí a valorar las diferencias conceptuales y metodológicas entre la «calidad percibida» y la «satisfacción», ya que no es éste el objetivo del presente trabajo. Sí interesaría discernir, sin embargo, entre la conceptualización y la medición de los términos expectativas e importancia, dado que algunos autores (por ejemplo, Ennew et al., 1992; Evans y Chon, 1989; Hollenhorst et al., 1992) han llegado a emplear ambos conceptos indistintamente, siendo en realidad constructos bien diferentes y con claras implicaciones teóricas y metodológicas a la hora de su empleo en el gráfico IPA, ya que dependiendo del tipo de conceptualización la obtención de la importancia de cada atributo podría ofrecer distintas implicaciones a la hora de representar e interpretar un IPA (Jaccard, Brinberg y Ackerman, 1986).

Aunque la literatura del IPA no ofrece una clara definición de la importancia, generalmente se ha concebido como el nivel de saliencia de un atributo que probablemente conduzca a una inminente decisión de compra (Oh, 2001, pp. 618-619). Siguiendo esta línea de pensamiento y tomando en consideración un determinado servicio, la importancia de un atributo o proceso será independiente del proveedor de dicho servicio. Por el contrario, la conceptualización clásica de las expectativas como estándares predictivos o «de lo esperado» asociados a la satisfacción del cliente (Oliver, 1980) es intrínsicamente dependiente del proveedor concreto del servicio. Así, se podría decir que la importancia de un atributo es algo absoluto que no varía entre servicios del mismo tipo, mientras que las expectativas son relativas a un servicio concreto.

Si se conceptualizan las expectativas como estándares normativos (lo que «debe ser», acepción asociada tradicionalmente a los estudios de calidad de servicio –Martínez-Tur, Peiró y Ramos, 2001–), entonces ya no son dependientes del proveedor del servicio, pero la diferencia respecto a la importancia surge del hecho de que ésta permite discriminar, de entre los atributos de un mismo servicio, la contribución relativa de cada uno de ellos a la satisfacción global independientemente de la ejecución del servicio, mientras que las expectativas normativas contribuirán a la satisfacción únicamente en conjunción con las percepciones individuales sobre la ejecución de cada uno de los procesos o atributos del servicio. De esta forma, como quedó reflejado al inicio de esta exposición, la importancia quedaría definida como una ponderación de cada uno de los atributos sobre sus valoraciones particulares a la hora de alcanzar la satisfacción global. Con esta explicación, se pretende dejar claro que a lo largo de este trabajo también se van a abordar discrepancias, pero no desde la perspectiva clásica entre expectativas y valoraciones, sino entre éstas e importancias.

Un último problema destacable que se ha asociado tradicionalmente a esta técnica es el referido a la obtención misma de la información, es decir, al formato de respuesta que se le ofrece al sujeto cuando se requieren sus respuestas acerca de la importancia y la valoración otorgadas a cada atributo. Habitualmente, a raíz del trabajo inicial de Martilla y James (1977), se han obtenido puntuaciones directas en ambas dimensiones, con escalas que suelen oscilar entre los 4 puntos (e.g., Martilla y James, 1977; Dolinsky y Caputo, 1991) y los 7 puntos (Hollenhorst et al., 1992). Si bien la cuantificación de la valoración se ha basado en este formato de medida en la mayoría de las ocasiones, se han propuesto diferentes métodos para obtener la medida de la importancia (Bacon, 2003). Así, frente a las medidas directas se ha cuantificado la importancia de cada atributo a partir de coeficientes de regresión obtenidos en relación a un criterio de satisfacción global (Danaher y Mattsson, 1994; Dolinsky, 1991; Neslin, 1981; Taylor, 1997; Wittink y Bayer, 1994). Otras investigaciones han llegado a identificar 6 maneras alternativas de obtener medidas de la importancia (Jaccard et al., 1986), llegando a la conclusión de que los resultados obtenidos dependen del tipo de método empleado y que, por lo tanto, éste determinará los resultados presentados en el gráfico IPA.

Recientemente, Bacon (2003) ha tratado de validar dentro del contexto del IPA la mejor manera de obtener infomación acerca de la importancia atribuida a cada atributo. La conclusión es que las medidas directas son las que mejor cuantifican la importancia, antes que otras medidas de tipo indirecto como las obtenidas a través de coeficientes de regresión (Bacon, 2003), por lo que, en principio, estas medidas parecen ser las más adecuadas para representar adecuadamente la información en el gráfico IPA.

El principal objetivo de este trabajo es proponer y poner a prueba una nueva alternativa que permita solucionar el problema de la relativa arbitrariedad que existe a la hora de posicionar los ejes, de cara a la interpretación rigurosa de los resultados. Para ello se profundizará en el estudio de la técnica analizando los resultados obtenidos según la metodología original de Martilla y James (1977), poniendo de manifiesto sus deficiencias e introduciendo el análisis de las diferencias entre las valoraciones y las importancias como base de una nueva forma de representar gráficamente los resultados en base tanto a las discrepancias como a la división en cuadrantes. La representación obtenida permitirá aproximarse a la evaluación de la satisfacción con los servicios sanitarios de atención primaria de Galicia desde la perspectiva de sus propios usuarios y maximizar la utilidad de la información de cara a la gestión de la organización.

Método

Participantes

Este trabajo forma parte de un estudio más amplio encaminado a la evaluación integral de los servicios sanitarios de atención primaria de Galicia desde la perspectiva del usuario. Con el fin de asegurar la representatividad de los resultados en las 7 áreas sanitarias de la comunidad (nivel de confianza del 95,5%), se llevó a cabo un muestreo polietápico en dos fases: muestreo por conglomerados y muestreo incidental por cuotas dentro de los conglomerados.

De los 514 centros de salud existentes en Galicia fueron seleccionados 75, distribuidos entre las 7 áreas sanitarias en función de la población de usuarios de cada una de ellas. La selección de los conglomerados dentro de cada área se realizó de manera aleatoria. Los sujetos participantes en el estudio se seleccionaron finalmente mediante muestreo incidental en los propios centros de salud tras la visita al médico de cabecera. En total, 1.601 usuarios de la asistencia primaria en Galicia fueron seleccionados sobre un universo (infinito) de referencia compuesto por todos los sujetos mayores de 18 años usuarios del servicio. En dicho muestreo se cubrieron cuotas de sexo (varones: 48,2%; mujeres: 51,8%) y edad (menores de 27: 23,6%; 28-40: 29%; 41-55: 23,3%; mayores de 55: 24,2%).

Procedimiento

Siguiendo las indicaciones de Martilla y James (1977) para la correcta aplicación de la técnica, se adoptaron dos estrategias para la identificación de los atributos esenciales del servicio. Por una parte, la revisión de la bibliografía existente sobre márketing sanitario, satisfacción y calidad de servicio en la atención primaria y, por otra, la investigación cualitativa, plasmada en dos grupos de discusión: uno con profesionales del servicio y otro con los propios usuarios. En base a la información obtenida se identificaron ocho atributos o componentes básicos del servicio.

A partir de estos ocho atributos se elaboraron dos tipos de preguntas para cada uno de ellos: primero se pidió a los sujetos que cuantificasen la importancia que concedían a los 8 componentes del servicio, en una escala desde 0 (nada importante) hasta 10 (muy importante). En una batería de preguntas posterior se les pidió que valorasen cada uno de los 8 atributos identificados del servicio, también en una escala de 0 (valoración muy mala) a 10 (valoración muy buena). De nuevo se siguió la recomendación de Martilla y James (1977) de separar en lo posible las dos preguntas dentro del cuestionario con el fin de evitar que las respuestas a la primera pregunta pudieran influir en las de la segunda. Una vez recogidos los datos se procedió a su análisis mediante el paquete estadístico SPSS 11.5 para Windows.

En el cuadro 1 aparecen recogidos los ocho atributos identificados.

Resultados

Las puntuaciones medias obtenidas para cada uno de los 8 atributos del servicio se exponen en la tabla 1.

Como se puede observar, para todos los elementos del servicio las puntuaciones de importancia son mayores que las puntuaciones de valoración, por lo que en principio todas las áreas son susceptibles de mejora. Sin embargo, basándonos en la representación clásica del análisis, todos los elementos del servicio caerían en el cuadrante referido a «mantener el buen trabajo», es decir, ¡ningún área presentaría deficiencias! (fig. 2).

Esta primera representación presenta un claro sesgo ya que la información proporcionada por la diferencia entre la valoración y la importancia apunta hacia la deficiencia en el servicio y, sin embargo, la recomendación efectuada al gestor es que prosiga con el «buen trabajo». Por ello, es necesario plantearse la modificación del gráfico de cara a una representación más coherente y acorde con la realidad. La primera transformación pertinente, ya apuntada por Martilla y James (1977), se basa en la modificación de la escala. En este sentido, al no haber valores medios inferiores a 5 en ninguna de las dos dimensiones se ha optado por establecer el inicio de la escala en este punto. Consecuentemente, la disposición de los ejes se modifica hasta situarlos en el punto medio de la nueva escala (7.5). La nueva representación quedaría tal y como se muestra en la figura 3.

El hecho de situar los ejes en el punto medio de la escala ya ha sido adoptado en múltiples investigaciones (e.g., Evans y Chon, 1989; Havitz et al., 1991; Richardson, 1987; Williams y Neal, 1993). Como se observa en la figura 3, con esta modificación la interpretación cambia completamente, ya que la mayor parte de los atributos se sitúan en el cuadrante «concentrarse aquí». De todas formas, todavía persiste la información contradictoria derivada de la representación en cuadrantes del IPA original.

Otro criterio comúnmente adoptado consiste en situar cada uno de los ejes en la media de sus respectivas dimensiones (e.g., Alberty y Mihalik, 1989; Guadagnolo, 1985; Hollenhorst et al., 1992; Martilla y James, 1977). De esta forma, los ejes quedarían dispuestos como se muestra en la figura 4 (Valoración= 7.23; Importancia= 8.49).

Con esta estrategia se consigue distribuir los distintos atributos entre los cuatro cuadrantes de una forma más o menos equitativa (dos en cada uno), de manera que se obtiene una visión general pero parcialmente artificiosa de los puntos fuertes y las áreas de mejora del servicio. Sin embargo, no debemos olvidar que en mayor o menor medida todos los atributos son susceptibles de mejora, algo que no muestra la representación gráfica, por lo que de nuevo la información proporcionada resulta ser contradictoria.

Con el fin de solventar este tipo de problemas se procedió a realizar un análisis de las discrepancias que se producen entre las puntuaciones de valoración y las de importancia. De acuerdo con este enfoque, cuanto menor sea el valor que resulta de restar las importancias a las valoraciones, mayor prioridad tendrá el atributo a la hora de dedicarle los recursos de la organización, tanto humanos como materiales y/o económicos (Sethna, 1982).

Recientemente, Bacon (2003) ha comparado empíricamente los modelos basados en la representación en cuadrantes (modelos clásicos) frente a los denominados «modelos diagonales» que dividen el espacio IPA en dos mitades triangulares (Hawes y Rao, 1985; Nale et al., 2000; Sampson y Showalter, 1999; Slack, 1994). En estos modelos todos los puntos situados sobre la diagonal (de 45º) representan atributos donde la importancia excede a la valoración y, por lo tanto, representan altas prioridades para la mejora del servicio. La conclusión de su estudio es que los modelos diagonales son los que mejor predicen las prioridades expresadas directamente por los usuarios.

En este sentido, con el objetivo de mantener en la medida de lo posible la estructura primigenia del IPA, se ha considerado que lo ideal sería combinar la información proporcionada por los cuadrantes con la información de las discrepancias reales que existen entre la valoración y la importancia (véase tabla 1). Para conseguir este objetivo gráficamente será preciso dibujar, conforme a los modelos diagonales, una línea que represente los puntos del espacio cuya valoración es igual a la importancia, es decir, aquellos cuya discrepancia es igual a cero (figura 5). De esta forma, los atributos que se sitúen por encima de la diagonal serán aquellos en los que habrá que concentrar los esfuerzos de gestión del servicio, ya que estarán suscitando insatisfacción entre los usuarios, mientras que el área triangular inferior se subdividirá en las tres áreas restantes formadas a partir de la prolongación de los ejes en la parte inferior del gráfico. Para ello se ha optado por situar los ejes en la media de las puntuaciones obtenidas para cada dimensión puesto que esta disposición posibilitará la distribución de los atributos positivos en función de sus puntuaciones relativas de importancia y valoración.

Este método alternativo consigue reunir las ventajas de la representación basada en las discrepancias (mostrando la magnitud de las diferencias importancia-valoración en función de la distancia de un atributo respecto a la diagonal), y las ventajas de la representación clásica en cuadrantes (la representación geométrica es más intuituiva que la aritmética).

A partir de esta representación triaxial se procede al análisis diagnóstico y estratégico de la información obtenida. Como se observa en la figura 5, los 8 atributos del servicio de atención primaria de Galicia están representados por encima de la diagonal en el espacio «concentrarse aquí», lo que indica que todos ellos son susceptibles de mejora. Sin embargo, no todos presentan la misma prioridad, puesto que la distancia existente entre cada uno de los puntos y la diagonal es sustancialmente diferente entre los atributos. En este sentido, aquellos componentes del servicio que están más alejados de la diagonal representan los componentes o procesos del servicio con una mayor discrepancia negativa, es decir, aquellos cuya importancia excede en alto grado a la valoración de los usuarios y que, por lo tanto, constituyen las áreas prioritarias de actuación. En el caso que nos ocupa, el tiempo de espera en consulta, las instalaciones y equipamiento, y la facilidad y rapidez para conseguir cita son los atributos en los que se debería centrar el gestor organizacional de cara a la mejora en el servicio prestado al usuario de los servicios de atención primaria de Galicia, sin menoscabo de posibles actuaciones en el resto de las áreas identificadas.

Con el fin de testar esta nueva propuesta se retomará el artículo original de Martilla y James (1977), donde los 14 atributos identificados, referidos a un servicio de venta de automóviles, se reparten entre los cuatro cuadrantes del gráfico IPA. La representación final se muestra en la figura 6 con la escala de medida original de 1 a 4. Como se puede observar, hasta 7 atributos caen en el cuadrante «mantener el buen trabajo», mientras que únicamente 3 requieren del desarrollo de estrategias encaminadas a su mejora. Sin embargo, si se lleva a cabo un análisis de las discrepancias entre las puntuaciones de valoración y de importancia se obtienen resultados negativos excepto para dos atributos (el 12 y el 14). Consecuentemente, todos los atributos situados originalmente en el cuadrante «mantener el buen trabajo» serán en realidad deficiencias del servicio ya que, a juicio de los usuarios, la importancia que tienen para ellos es superior a la valoración de la ejecución por parte del proveedor del servicio.

Si se representan estos mismos datos en el gráfico IPA desarrollado en este trabajo, las recomendaciones a nivel estratégico muestran una clara divergencia con las extraídas de la representación original (fig. 7). Así, los 7 atributos que originalmente eran considerados puntos fuertes del servicio recaen ahora en la mitad triangular superior del gráfico, lo que indica que en mayor o menor medida todos estos componentes del servicio representan en realidad áreas de mejora, resultado congruente con las discrepancias obtenidas para cada atributo.

Los atributos que presentan discrepancia positiva se distribuyen entre las tres áreas restantes. Conforme a esto, el atributo 12 presenta puntuaciones relativamente bajas en ambas dimensiones (2.49 la valoración y 2.43 la importancia), por lo que la recomendación estratégica será la de «baja prioridad». Por el contrario, el atributo 14 es el que obtiene la mayor valoración (3.33) y la menor importancia (2.05), llevando asociado la indicación de un «posible derroche de recursos».

A raíz de estos resultados se puede observar que la nueva representación conserva toda la capacidad expositiva y explicativa original del IPA, además de incorporar la información extraída de las discrepancias entre ambas dimensiones. De esta forma se pretende informar lo más fiel y sencillamente posible de los verdaderos puntos fuertes y áreas de mejora del servicio, información que influirá decisivamente en la gestión estratégica de los recursos de la organización.

P ALIGN="JUSTIFY">Discusión y conclusiones

El Análisis de Importancia-Valoración proporciona, de manera sencilla y directa, resultados relevantes con implicaciones para la planificación de márketing. Los propios autores originales de esta técnica señalaban como principales ventajas su bajo coste y facilidad de entendimiento, en el sentido de que esta técnica permitía superar las dificultades de comprensión de los gestores ante la exposición de complejos resultados estadísticos. Sin embargo, una de las limitaciones de este análisis radica en la relativa arbitrariedad que existe a la hora de posicionar los ejes de coordenadas que dan lugar a los cuadrantes. Este problema ha quedado reflejado en las distintas representaciones de los resultados que hemos obtenido sobre una muestra de 1.601 sujetos, relativos a la evaluación de la calidad asistencial de los servicios sanitarios de atención primaria de Galicia. Con el fin de solventar esta dificultad, se ha procedido a realizar un análisis de las discrepancias que se producen entre las puntuaciones de valoración y las de importancia (Sethna, 1982). La combinación de ambas perspectivas (la representación en cuadrantes por una parte y la información obtenida de las discrepancias por la otra) ha permitido representar de forma novedosa los resultados obtenidos, conservando la capacidad explicativa e interpretativa del IPA y enriqueciendo las conclusiones a partir del análisis puntual de las discrepancias.

Sin embargo, hay aspectos que es necesario seguir investigando para poder incorporarlos al IPA. En este sentido, uno de los métodos de medición de la importancia que no ha suscitado el interés de los investigadores dentro del ámbito del IPA es el basado en la ordenación de los atributos. Dado que uno de los problemas más habituales de las medidas absolutas de importancia (a través de puntuaciones directas) radica en que, partiendo de una selección correcta de los atributos, todos ellos tienen un alto grado de importancia para los usuarios, dichas puntuaciones tienden a ser siempre muy homogéneas y poco discriminativas, provocando que todos los atributos «caigan» en un mismo cuadrante (Oh, 2001). Hollenhorst et al. (1992) afirman que éste es un problema frecuente en las aplicaciones empíricas del IPA, como se ha comprobado en nuestro caso, mientras que Neslin (1981) muestra que la importancia relativa tiene una mayor validez predictiva que la importancia expresada de forma absoluta.

¿Cómo determinar importancias cuando esto sucede? La obtención de una medida ordinal de la importancia de cada uno de los atributos seleccionados respecto a un determinado producto o servicio permitiría superar esta limitación a partir de medidas relativas más que absolutas. Este procedimiento ayudaría a identificar con mayor seguridad áreas prioritarias de mejora, que es, en definitiva, el objetivo del IPA. El problema de las medidas alternativas de importancia dentro del contexto del IPA radica en cómo representarlas manteniendo el mismo formato gráfico de presentación de los resultados. Confiamos en que investigaciones futuras en este sentido contribuyan al desarrollo aplicado de esta técnica y, en consecuencia, al desarrollo de programas de márketing efectivos desde el punto de vista de la psicología del consumidor.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido realizado con la colaboración de la Subdirección Xeral de Atención Primaria (Servicio Galego de Saúde).

Nota

¹ Si bien la traducción habitual del término performance en el ámbito de la psicología social y del márketing se corresponde con su traducción literal (desempeño, rendimiento), dada la escasa o nula literatura existente en castellano sobre el IPA hemos optado por traducir el término como valoración, con el fin de destacar el constructo que realmente se incorpora al gráfico: la percepción que tiene el usuario del desempeño del servicio, es decir, su valoración desde un punto de vista subjetivo.

Alberty, S., y Mihalik, B. (1989). The use of importance-performance analysis as an evaluative technique in adult education. Evaluation Review, 13(1), 33-44.

Bartlett, P., y Einert, A.E. (1992). Analysis of the design function of an adult softball complex in a new public recreational park. Journal of Park Recreation Administration, 10(1), 71-81.

Bacon, D.R. (2003). A comparison of approaches to Importance-Performance Analysis. International Journal of Market Research, 45(1), 55-71.

Cardozo, R.N. (1965). An empirical study of customer effort, expectation, and satisfaction. Journal of Marketing Research, 2, 244-249.

Cronin, J., Brady, M., y Hult, G.T. (2000). Assessing the effects of quality, value and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments. Journal of Retailing, 76, 193-218.

Danaher, P.J., y Mattsson, J. (1994). Customer satisfaction during the service delivery process. European Journal of Marketing, 28(5): 5-16.

Dolinsky, A.L. (1991). Considering the competition in strategy development: an extension of importance-performance analysis. Journal of Health Care Marketing, 11(1), 31-36.

Dolinsky, A.L., y Caputo, R.K. (1991). Adding a competitive dimension to importance-performance analysis: an application to traditional health care systems. Health Care Marketing Quarterly, 8(3), 61-79.

Duke, C.R., y Persia, M.A. (1996). Performance-importance analysis of escorted tour evaluations. Journal of Travel & Tourism Marketing, 5(3), 207-223.

Edwards, W., y Newman, J.R. (1983). Multiattribute evaluation. Beverly Hills, CA: Sage.

Ennew, C.T., Reed, G.V., y Binks, M.R. (1993). Importance-Performance Analysis and the measurement of service quality. European Journal of Marketing, 27(2), 59-70.

Evans, M.R., y Chon, K. (1989). Formulating and evaluating tourism policy using importance-performance analysis. Hospitality Education and Research Journal, 13, 203-213.

Fishbein, M., y Ajzen, I. (1975). Beliefs, attitudes, intentions and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.

Ford, J.B., Joseph, M., y Joseph, B. (1999). Importance-performance analysis as a strategic tool for service marketers: The case of service quality perceptions of business students in New Zealand and the USA. Journal of Services Marketing, 13(2), 171-186.

Grönroos, C. (1984). A Service Quality Model and its marketing implications. European Journal of Marketing, 18(4), 36-44.

Guadagnolo, F. (1985). The importance-performance analysis: an evaluation and marketing tool. Journal of Park Recreation Administration, 3(2), 13-22.

Hansen, E., y Bush, R.J. (1999). Understanding customer quality requirements. Model and application. Industrial Marketing Management, 2, 119-130.

Havitz, M.E., Twynam, D.G., y Lorenzo, J.M. (1991). Importance-performance analysis as a staff evaluation tool. Journal of Park and Recreation Administration, 9(1), 43-54.

Hawes, J.M., y Rao, C.P. (1985). Using Importance-Performace Analysis to develop health care marketing strategies. Journal of Health Care Marketing, 5(4), 19-25.

Hollenhorst, S., Olson, D., y Fortney, R. (1992). Use of importance-performance analysis to evaluate state park cabins: the case of the West Virginia state park system. Journal of Park and Recreation Administration, 10(1), 1-11.

Hudson, S., Hudson, P., y Miller, G.A. (2004). The measurement of service quality in the tour operating sector: A methodological comparison. Journal of Travel Research, 42(3), 305-313.

Jaccard, J., Brinberg, D., y Ackerman, L.J. (1986). Assessing attribute importance: A comparision of six methods. Journal of Consumer Research, 12, 463-468.

Martilla, J.A., y James, J.C. (1977). Importance-Performance Analysis. Journal of Marketing, 41, 77-79.

Martínez-Tur, V., Peiró, J.M., y Ramos, J. (2001). Calidad de servicio y satisfacción del cliente. Madrid: Síntesis.

Martínez-Tur, V., Zurriaga, R., Luque, O., y Moliner, C. (2005). Efecto modulador del tipo de segmento en la predicción de la satisfacción del consumidor. Psicothema, 17, 281-285.

Marzo, J.C., Martínez-Tur, V., Ramos, J., y Peiró, J.M. (2002). La satisfacción del usuario desde el modelo de la confirmación de expectativas: respuesta a algunos interrogantes. Psicothema, 14, 765-770.

Matzler, K., Bailom, F., Hinterhuber, H.H, Renzl, B., y Pichler, J. (2004). The asymmetric relationship between attribute-level performance and overall customer satisfaction: A reconsideration of the importance-performance analysis. Industrial Marketing Management, 33(4), 271-277.

Matzler, K., Sauerwein, E., y Heischmidt, K.A. (2003). Importance-Performance Analysis revisited: The role of the factor structure of customer satisfaction. Service Industries Journal, 23(2), 112-130.

Myers, J.H., y Alpert, M.I. (1968). Determinant Buying Attitudes: Meaning and Measurement. Journal of Marketing, 32(4), 13-20.

Nale, R.D., Rauch, D.A., Wathen, S.A., y Barr, P.B. (2000). An exploratory look at the use of importance-performance analysis as a curricular assessment tool in a school of business. Journal of Workplace Learning, 12 (4), 139-145.

Neslin, S.A. (1981). Linking product features to perceptions: self-stated versus statistically revealed importance weights. Journal of Marketing Research, 18(1), 80-86.

Novatorov, E.V. (1997). An importance-performance approach to evaluating internal marketing in a recreation centre. Managing Leisure, 2, 1-16.

Oh, H. (2001). Revisiting importance-performance analysis. Tourism Management, 22, 617-627.

Oliver, R. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decision. Journal of Marketing Research, 17, 460-469.

Ortinau, D.J., Bush, A., Bush, R.P., y Twible, J.L. (1989). The use of importance-performance analysis for improving the quality of marketing education: interpreting faculty-course evaluations. Journal of Marketing Education, 11(2), 78-86.

Parasuraman, A., Zeithaml, V., y Berry, L. (1985). A conceptual model of service quality and its implications for future research. Journal of Marketing, 49(4), 41-50.

Parasuraman, A., Zeithaml, V., y Berry, L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, 64(1), 12-40.

Picón, E., Varela, J., Rial, A., y García, A. (2001, marzo). Evaluación de la satisfacción del consumidor mediante Análisis de la Importancia-Valoración: una aplicación a la evaluación de destinos turísticos. Comunicación. I Congreso Galego de Calidade. Santiago de Compostela.

Richardson, S.L. (1987). An importance-performance approach to evaluating communication effectiveness. Journal of Park and Recreation Administration, 5(4), 71-83.

Rosenberg, M.J. (1956). Cognitive Structure and Attitudinal Affect. Journal of Abnormal and Social Psychology, 53, 367-372.

Sampson, S.E., y Showalter, M.J. (1999). The performance-importance response function: Observations and implications. Service Industries Journal, 19(3), 1-26.

Sethna, B.N. (1982). Extensions and Testing of Importance-Performance Analysis. Business Economics, 20, 28-31.

Swan, J.E., y Combs, L.J. (1976). Product Performance and Consumer Satisfaction: A New Concept. Journal of Marketing, 40(2), 25-33.

Taylor, S.A. (1997). Assessing regression-based importance weights for quality perceptions and satisfaction judgments in the presence of higher order and/or interaction effects. Journal of Retailing, 73(1), 135-159.

Uysal, M., Howard, G., y Jamrozy, U. (1991). An application of importance-performance analysis to a ski resort: A case study in North Carolina. Visions in Leisure and Business, 10, 16-25.

Varela, J., Picón, E., y Braña, T. (2004). Segmentation of the Spanish domestic tourism market. Psicothema, 16, 76-83.

Varela, J., Prat, R., Voces, C., y Rial, A. (2006). Una nueva escala para la evaluación de la calidad de los servicios de hostelería. Psicothema, 18, 135-142.

Varela, J., Rial, A., y García-Cueto, E. (2003). Presentación de una escala de satisfacción con los servicios sanitarios de atención primaria. Psicothema, 15, 656-661.

Wilkie, W.L., y Pessemier, E.A. (1973). Issues in Marketing’s Use of Multi-attribute Attitude Models. Journal of Marketing Research, 10(4), 428-441.

Williams, A.E., y Neal, L.L. (1993). Motivational assessment in organizations. An aplication of Importance-Performance Analysis. Journal of Park and Recreation Administration, 11(2), 60-71.

Wittink, D.R., y Bayer, L.R. (1994). The measurement imperative. Marketing Research, 6(4), 14-22.

Yavas, U., y Shemwell, D.J. (2001). Modified importance-performance analysis: an application to hospitals. International Journal of Health Care Quality Assurance, 14(3), 104-110.

Zhang, H.Q., y Chow, I. (2004). Application of importance-performance model in tour guides’ performance: Evidence from mainland Chinese outbound visitors in Hong Kong. Tourism Management, 25, 81-91.