Un modelo de evaluaciones basadas en scripts de experiencias de consumo que implican fallos y acciones correctoras

• Autores: Jennifer Peralta Montecinos
• Directores de la Tesis: Benjamín Sierra Díez (dir. tes.), Miguel Ángel Ruiz Díaz (dir. tes.), Luis Venancio Oceja Fernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2009
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael San Martín Castellanos (presid.), Amalio Blanco Abarca (secret.), Carlos Enrique Falces Delgado (voc.), José Ramos López (voc.), Vicente Martínez Tur (voc.)
• Materias:
  • Psicología
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen

  • En esta tesis se ha investigado, en el marco de la teoría del script, cómo evalúan los consumidores lo obtenido en encuentros con servicios, en los cuales a un fallo en la prestación le sigue una acción correctora. En primer lugar, se ha examinado la estructura del script como estándar de comparación de las evaluaciones de justicia distributiva, justicia procedural y justicia interaccional, así como de los juicios de satisfacción y de calidad percibida. A continuación, se ha propuesto un modelo para dar cuenta de las relaciones simultáneas entre estas evaluaciones, basadas en las expectativas del script, y de su impacto en la intención de volver a utilizar el servicio.

    A través de tres estudios experimentales se ha constatado que el script actúa como punto de comparación para evaluar, en términos de justicia percibida, satisfacción y calidad percibida, lo obtenido durante encuentros con servicios descritos mediante escenarios hipotéticos. El modelo global estimado para dar cuenta de las relaciones simultáneas entre las evaluaciones basadas en las expectativas del script y de su impacto sobre la intención de volver a utilizar el servicio, presenta buenos índices de ajuste. En un estudio posterior, realizado con experiencias recordadas referidas a encuentros con servicios, se han replicado los efectos de las expectativas basadas en el script sobre las evaluaciones y el modelo inicialmente estimado.