Resumen Dentro del campo de la estrategia, en general, y de la perspectiva de los Recursos y Capacidades (ryc), en particular, una de las mayores críticas planteadas es la escasa atención prestada a la cuestión sobre cómo los recursos generan valor para el cliente.






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4. LA CAPACIDAD DE PERCEPCIÓN COMO BASE PARA LA CREACIÓN DE VALOR.
Entre los recursos y capacidades con una mayor influencia sobre el valor para el cliente hemos destacado, en esta investigación, el papel del aprendizaje sobre el mercado. Este aprendizaje permite que la oferta de la empresa se adapte a los deseos y necesidades de los clientes e, incluso, que los anticipe. Igualmente, va a permitir mejorar los atributos de la oferta o generar nuevas y mejores consecuencias para el cliente, así como, reducir determinados costes que puedan suponer un decremento de valor para el cliente. En este sentido, McNaughton et al. (2001) apuntan que los activos basados en el mercado (entre los que se encuentra la CP) pueden generar valor para los clientes reduciendo los costes de búsqueda, cumpliendo mejor los requerimientos de precio y rendimiento, mejorando el servicio, fomentando la confianza, innovando con nuevos productos o reduciendo el riesgo.

En definitiva, la habilidad para aprender de los mercados de forma continua va a permitir conocer y satisfacer los deseos y necesidades del cliente, así como, mejorar la oferta competitiva de la empresa a través del conocimiento de la competencia (Sinkula, 1994). De hecho, la percepción o aprendizaje del mercado se ha erigido en numerosos trabajos como antecedente del valor para el cliente (Day, 1994b; Slater y Narver, 1995; Slater y Narver, 2000; Spiteri y Dion, 2004). A partir de estos argumentos, planteamos la siguiente hipótesis de trabajo:
H1: La capacidad de percepción del mercado de la empresa tiene una influencia positiva sobre la creación de valor para el cliente.
Por otro lado, dado que el aprendizaje se centra en la comprensión y satisfacción de las necesidades expresadas y latentes de los clientes, provocará mayores resultados relacionados con el éxito de los nuevos productos o el crecimiento de las ventas (Day, 1994b; Slater y Narver, 1995). Así, el aprendizaje sobre el mercado puede permitir detectar segmentos de mercado emergentes con mayores posibilidades de crecimiento (Slater y Narver, 2000). Además, la capacidad de aprender más rápido que la competencia permitirá a las empresas mejorar su posición competitiva (Slater y Narver, 1995). Por todo ello, planteamos la siguiente hipótesis de trabajo:
H2: La capacidad de percepción del mercado de la empresa tiene una influencia positiva sobre los resultados de mercado.
Asimismo, hemos analizado que, bajo la perspectiva RYC, la creación de valor constituye un camino para la consecución de una ventaja competitiva (Tuominen, 2004; Mocciaro y Battista, 2005). Esta posición puede derivar no sólo de un incremento de las ventas, gracias al mayor atractivo de la oferta, sino también de unos beneficios superiores. De este modo, cuando un producto o servicio tiene un valor superior para el cliente, éste puede estar dispuesto a pagar un precio más elevado. Igualmente, una percepción superior de valor se podrá traducir en una mayor satisfacción y ésta, a su vez, en una mayor lealtad (Reichheld, 1996; McNaughton et al., 2001; McNaughton et al., 2002; Spiteri y Dion, 2004; Hooley et al., 2005). El incremento de los resultados financieros puede ser consecuencia, por tanto, del incremento de las ventas y de la posibilidad de obtener márgenes superiores. Estos argumentos nos llevan a plantear las siguientes hipótesis de trabajo:
H3: La creación de valor para los clientes por parte de la empresa tiene una influencia positiva sobre los resultados de mercado.

H4: La creación de valor para los clientes por parte de la empresa tiene una influencia positiva sobre los resultados financieros.

H5: Los resultados de mercado influyen positivamente sobre los resultados financieros de la empresa.
Figura 3. Modelo de Creación de Valor.


En el siguiente apartado vamos a analizar la metodología de la investigación desarrollada para el contraste de las hipótesis de trabajo.
5. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN.
La investigación desarrollada en el presente trabajo tiene naturaleza causal, cuantitativa y transversal. El estudio empírico se desarrolla en el sector de las entidades aseguradoras dirigidas a particulares que operan en España.


Ficha técnica

Población objeto de estudio

74 entidades4

Ámbito geográfico

Nacional

Unidad muestral

Entidades aseguradoras

Método de recogida de la información

Postal

Nº de cuestionarios válidos

51

Tasa de respuesta

68,92%

Porcentaje del mercado representado

57,88%


La persona encuestada corresponde al perfil del director general, director regional o de zona o, en su defecto, al director de marketing. En todos los casos se considera un informante clave con una amplia perspectiva, tanto de la empresa en su conjunto, como de las diferentes actividades y estrategias desarrolladas por la misma. El proceso de captación de datos se inició en marzo de 2005 y concluyó en octubre de ese mismo año, habiéndose obtenido 51 cuestionarios válidos.

La técnica de análisis utilizada para contrastar las hipótesis propuestas en la investigación es el modelo de ecuaciones estructurales a través de los programas informáticos AMOS 5 y SPSS 12.
Escalas de medida.

Los constructos incluidos en nuestro estudio han sido medidos mediante escalas existentes en la literatura. Se trata, por tanto, de instrumentos cuya validez y fiabilidad ya ha sido probada en otras investigaciones. Todas las variables se midieron empleando una escala Likert cuyo rango de valores variaba del valor 1 “En ninguna medida” al valor 7 “En un grado máximo”, en el caso de las capacidades, y del valor 1 “Mucho más bajos” al valor 7 “Mucho más altos”, en el caso de los efectos o resultados. Pasamos a analizar y justificar cada una de las escalas de medida empleadas5.

Capacidad de percepción del mercado (6 ítems): Nuestro modelo parte de los planteamientos de Day (1994a; 2000a), por ello optamos por la escala utilizada por Mazaira (2002) en un estudio con variables similares, que fue elaborada a partir de las propuestas de Huber (1991), Sinkula (1994) y Day (2000a), entre otros. La razón fundamental para elegir esta escala fue que se trataba de un modelo de capacidades basado en el aprendizaje.

Creación de valor para el cliente (3 ítems): La escasez de propuestas de medición en relación con la CVC ha supuesto una dificultad añadida a la hora de seleccionar el instrumento más adecuado. Entre los pocos trabajos que realizan una aportación en este sentido podemos citar el de Tuominen (2004), el de Hooley et al. (2005) y el de Tuominen et al. (2006). Dado que las propuestas que se realizan en los tres trabajos son muy similares en cuanto a los indicadores utilizados (satisfacción y lealtad), optamos por la propuesta de Hooley et al. (2005), dado que es algo más completa, se refiere concretamente a la creación de valor para el cliente –frente a otras propuestas que analizan la creación de valor para todos los stakeholders- y esta más cercana a nuestro enfoque de capacidades organizativas.

Resultados (2 y 3 ítems, respectivamente): Para medir los resultados de la empresa, en concreto, el resultado financiero (RF) y el resultado de mercado (RM), optamos por la propuesta de Hooley et al. (2005).
6. ANÁLISIS DE RESULTADOS.
En primer lugar, comenzaremos analizando las distintas escalas de medición que van a ser utilizadas en nuestro trabajo a través del AFC. Dado que las escalas de Creación de Valor y las de Resultados están compuestas por un reducido número de indicadores (3, 2 y 3, respectivamente), optamos por depurarlas en el modelo global. A continuación pasaremos a contrastar las distintas hipótesis de trabajo.

La escala de partida relativa a la capacidad de percepción (Mazaira, 2002) está compuesta por seis indicadores. El estudio de la fiabilidad de la escala, según el coeficiente del α de Cronbach, no planteó la necesidad de eliminar ningún ítem, alcanzando un valor de 0.894.

A continuación se han estimado las cargas estandarizadas, los ratios críticos y la fiabilidad individual de cada ítem (tablas 1 y 2).
Tabla 1. Validez y Fiabilidad de los ítems de la escala.

Capacidad de Percepción

Indicadores

Cargas Est.

C.R.

Fiabilidad

CP1

0.746

*

0.556

CP2

0.833

6.008

0.694

CP3

0.689

4.860

0.474

CP4

0.812

5.735

0.659

CP5

0.896

6.363

0.803

CP6

0.620

4.361

0.384

* La carga inicial se fijó igual a la unidad.
La fiabilidad de los ítems CP3 y CP6 es inferior a los límites aconsejados, por lo que fueron eliminados. Las cargas finales, una vez eliminados dichos ítems aparecen recogidas en la siguiente tabla:
Tabla 2. Validez y Fiabilidad de los ítems de la escala (2).

Capacidad de Percepción

Indicadores

Cargas Est.

C.R.

Fiabilidad

CP1

0.729

*

0.531

CP2

0.822

5.725

0.676

CP4

0.836

5.691

0.700

CP5

0.903

6.103

0.816

Fiabilidad del constructo = 0.8030

Varianza extraída = 0.5062

* La carga inicial se fijó igual a la unidad.
Una vez depurada la escala, el AFC permite estimar la fiabilidad del constructo y la varianza extraída, cuyos valores superan los niveles recomendados. Con respecto a las medidas de bondad del ajuste final de esta escala, los resultados aparecen en la tabla 3.
Tabla 3. Ajuste del modelo de medida de la escala depurada “Capacidad de Percepción”.

Medidas de ajuste absoluto

Escala de Capacidad de Percepción

Grados de libertad

2

Valor ji-cuadrado y nivel de significación

1.481 (p = 0.477)

Noncentrality Parameter (NCP)

0.000

Goodness of Fit Index (GFI)

0.985

Root Mean Square Residual (RMSR)

0.039

Root Mean Square Error Appro. (RMSEA)

0.000

Medidas incrementales de ajuste




Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)

0.927

Normed Fit Index (NFI)

0.988

Comparative Fit Index (CFI)

1


Como podemos ver, las medidas de ajuste, tanto absolutas como incrementales, superan los valores recomendados. La escala final está compuesta por cuatro indicadores: CP1, CP2, CP4 y CP5.

Respecto al contraste de las hipótesis propuestas en la investigación debemos señalar que el método de estimación es ML o Máxima Verosimilitud (Luque, 2000). Comenzamos el estudio analizando el modelo de medida. La tabla 4 recoge los resultados finales relativos a la validez y a la fiabilidad de cada uno de los indicadores una vez eliminado el indicador PC1 cuya fiabilidad era inferior a 0,5.


Tabla 4. Validez y fiabilidad de los ítems del modelo de medida.




Capacidad de Percepción

Creación de Valor

Resultado de Mercado

Resultado Financiero

Indicadores

Carg.

Est.

C.R.

Fiab.

Ind.

Carg.

Est.

C.R.

Fiab.

Ind.

Carg.

Est.

C.R.

Fiab.

Ind.

Carg.

Est.

C.R.

Fiab.

Ind.

CP1

0,711

*

0,505

-

-

-

-

-

-

-

-

-

CP2

0,819

5,604

0,670

-

-

-

-

-

-

-

-

-

CP4

0,853

5,763

0,727

-

-

-

-

-

-

-

-

-

CP5

0,922

6,170

0,850

-

-

-

-

-

-

-

-

-

PC2

-

-

-

0,962

*

0,926

-

-

-

-

-

-

PC3

-

-

-

0,746

7,430

0,556

-

-

-

-

-

-

PM1

-

-

-

-

-

-

0,914

*

0,835

-

-

-

PM2

-

-

-

-

-

-

0,816

6,634

0,665

-

-

-

PF1

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0,900

*

0,809

PF2

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0,939

11,119

0,881

PF3

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0,943

11,364

0,888

* La carga inicial se fijó igual a la unidad.
Como se observa, los resultados alcanzados muestran que las cargas son todas significativas al nivel α = 0,05. Por su parte, las medidas de bondad del ajuste se muestran en la tabla 5, mientras que la fiabilidad compuesta de cada constructo y la varianza extraída del mismo se muestran en la tabla 6.
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