La reputación en el subsector de comidas preparadas
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URI: http://hdl.handle.net/10317/5930ISSN: 2386-3676 (Papel)
ISSN: 2444-2968 (Digital)
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Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT), Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial (ETSII), Escuela Técnica Superior de Arquitectura y Edificación (ETSAE), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos y de Ingeniería de Minas (ETSICCPIM), Facultad de Ciencias de la Empresa (FCCE), Parque Tecnológico de Fuente Álamo (PTFA), Vicerrectorado de Estudiantes y Extensión de la UPCT, Vicerrectorado de Investigación e Innovación de la UPCT, y Vicerrectorado de Internacionalización y Cooperación al Desarrollo de la UPCT.Fecha de publicación
2016-11Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
DÍAZ BERMÚDEZ, Ana María, MARTÍNEZ LEÓN, Inocencia y OLMEDO CIFUENTES, Isabel. La reputación en el subsector de comidas preparadas. En: Anuario jóvenes investigadores: noviembre 2016, nº 9, 228-231 p. ISSN: 2386-3676Palabras clave
CalidadClientes
Lealtad
Reputación
Satisfacción
Clients
Loyalty
Quality
Reputation
Satisfaction
Resumen
[ESP] Este artículo ahonda en la relación de la reputación percibida por los clientes con la calidad, la satisfacción y la lealtad en el subsector de comidas preparadas. Tras definir los conceptos, adaptamos escalas de medida al subsector y analizamos estadísticamente los datos recogidos de un cuestionario (n=199). Examinamos la evaluación otorgada por los clientes a esos conceptos (por sexos) y su impacto en la reputación, así como las interacciones entre ellos. Finalmente, deducimos que la satisfacción pierde relevancia en el modelo general de la reputación basada en el cliente y ofrecemos escalas de medida corregidas apropiadas para el subsector. [ENG] This article delves into the relationship of customer-based reputation with quality, satisfaction and loyalty within a relatively new subsector: prepared meals. After defining all concepts, we adapt previous
measuring models and, by statistical analyses on a customer survey data base (n=199), we examine clients' given value to those ...
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