HOME | ÍNDICE POR TÍTULO | NORMAS PUBLICACIÓN

Espacios. Vol. 37 (Nº 25) Año 2016. Pág. 25

El efecto directo y la mediación entre la reputación y la retención de clientes en un proveedor de servicios

Direct effect and the mediation between the reputation and the retention of customers in a provider of services

Luciene EBERLE 1; Gabriel Sperandio MILAN 2; Deonir DE TONI 3; Fernanda LAZZARI 4

Recibido: 25/04/16 • Aprobado: 12/05/2016

Contenido

1. Introducción

2 Referencial teórico e hipótesis de investigación

3 Método de investigación

4 Presentación de los resultados

5 Consideraciones finales

Referencias

1. Introducción

Las estrategias de retención de clientes deben ser dirigidas de manera que las acciones sean orientadas a la maximización de la probabilidad de que el  cliente haga futuras compras, aumentando el volumen de negocios y reduciendo al mínimo la posibilidad de que él compre a un proveedor alternativo (Gustafsson, Johnson, e Roos, 2005; Aurier y N'Goala, 2010), estableciendo así un ciclo virtuoso, potenciando el aumento de la rentabilidad (Milán y de Toni, 2012).

Entre los diferentes sectores de la economía, la prestación de servicios de salud se destaca por sus peculiaridades. Según Leisen y Hyman (2004), los servicios de salud necesitan generar resultados positivos en sus negocios, tales como la retención de clientes, estimulando que los clientes (empresas y / o receptores, los pacientes) vuelvan a repetir su elección cuando sea necesario y hagan recomendaciones de sus servicios a terceros. Otro aspecto importante en este sector es la relación que debe establecerse entre la operadora de los planes de salud y los clientes (Piva et al., 2007), con el objetivo de buscar la continuidad de los contratos, que es la duración de las relaciones, de modo que puedan lograr una mayor sostenibilidad y rentabilidad de los clientes y de la propia organización.

En este sentido, Wallenburg y Lukassen (2011) definen la retención del cliente cuando hay la renovación de los contratos de los planes de salud existentes y cuyas fechas de caducidad sean cercanas, lo que aumenta la  motivavión  de los clientes para repetir la intención de compra o de contratación otra vez (Berry y Bendapudi, 2007). Los autores sugieren que deben desarrollarse estudios para tener en cuenta el alto nivel de contacto entre el cliente y los proveedores de servicios, tal es el caso de  los servicios de salud.

En base a esto, el presente estudio tuvo como objetivo investigar los factores que influyen en la continuidad de las relaciones entre los clientes y proveedores de servicios en un ambiente de servicios corporativos (empresarial), considerando que este contexto trae mayores probabilidades para que se mantengan relaciones. La contribución de este trabajo es demostrar la relación entre los constructos reputación del proveedor de servicios y la confianza como antecedentes de la retención de clientes (Milan et al., 2013; Han y Hyun, 2013), y demostrar que son necesarias nuevas investigaciones de confianza como clave mediadora de las relaciones a largo plazo (Morgan y Hunt, 1994), esto último no fue confirmado en este estudio.

Con el fin de ilustrar los resultados del estudio, este artículo presenta, en primer lugar, la fundamentación teórica y las hipótesis testeadas y después el método de investigación, con su modelo estructural probado. En la secuencia, la prueba de la mediación de confianza en la relación entre la reputación del proveedor de servicios y la retención de clientes es presentada. Por último, se realiza la discusión de los resultados y consideraciones finales, las limitaciones de la investigación y sugerencias para futuros estudios.

2. Referencial teórico e hipótesis de investigación

Al hacer el análisis de las recomendaciones que se encuentran en la literatura para el desarrollo de nuevas investigaciones en relación con los antecedentes de la retención de clientes, se destaca el estudio de Dagger y O'Brien (2010), que sugiere que se desarrollen más estudios para identificar la influencia de los antecedentes de la retención de clientes, por ejemplo, la confianza y la reputación del proveedor de servicios (Hume y Mort, 2010).

El modelo empírico que fue la base de este estudio se basa en la investigación aplicada por Eberle, Milan y Matos (2016), que puso a prueba las construcciones de valor percibido, reputación, confianza y costes de cambio como antecedentes de la retención de clientes en el contexto de un B2B de un proveedor de servicios.

De este modo, se observó que algunos autores defienden la reputación como antecedente de la confianza (Shmatikov y Talcott, 2005; Milan y De Toni, 2012), ya que la reputación se relaciona directamente con la confianza de los clientes en el proveedor de servicios (Ganesan, 1994), pues la reputación de las empresas de servicios aumenta el mantenimiento de las relaciones, aumentando así la retención de clientes (Walker, 2010; Fombrum, 1996; Milan et al., 2013).

Esto llevó al desarrollo de varios estudios en diferentes tipos de ambientes de servicio, para confirmar que la reputación del proveedor de servicios es un antecedente de la confianza, como por ejemplo, en el sector turístico (De Ruyter, Moorman, y Lemmink, 2001) en servicios financieros (Johnson y Grayson, 2005), en servicios legales (McKnight y Chervany, 2002), y en servicios online (Koufaris y Hampton-Sosa, 2004). En este contexto, fue identificada una probable brecha en la investigación, ya que no se probaron estos constructos en la prestación de los servicios de salud. Además, Doney y Cannon (1997) sostienen que este posible vínculo entre la reputación y la confianza se ve influenciado por otras personas y organizaciones, que tienen una estrecha relación con el futuro cliente. Por lo tanto surge la primera hipótesis de investigación:

H1: Una buena reputación de la empresa de servicios influye positivamente en la confianza del cliente en el proveedor de servicios.

Otros estudios han demostrado los efectos positivos de la reputación de la empresa proveedora de servicios no sólo acerca de la confianza, sino también en la retención de clientes (Caruana y Ewing, 2010; Walsh, Beatty, y Shiu, 2009). Una reputación positiva también puede ser entendida como un aspecto diferencial que ofrece incentivos continuos para que los clientes mantengan y expandan las relaciones con un proveedor de servicio particular (Rhee y Haunschild, 2006; Walker, 2010).

Es importante destacar que, en las empresas de servicios, la reputación tiende a aumentar la capacidad de satisfacer las necesidades y deseos de los clientes, y motivar su intención de recompra, causando, por lo tanto, el aumento de los niveles de retención de clientes (Milan y De Toni, 2012). Además, hay evidencias de un efecto positivo de la reputación en la retención de clientes (Bartikowski, Walsh y Beatty, 2011). Teniendo eso en cuenta, se propone la siguiente hipótesis de investigación:

H2: La reputación positiva de la empresa proveedora de servicios influye positivamente en la retención de clientes.

Otro constructo investigado como antecedente de retención de clientes fue la confianza. En el mismo sentido, el estudio realizado por Jiang, Henneberg, y Naudé (2011) confirmó que la confianza es un antecedente de la retención de clientes, que puede desarrollarse para apoyar la confianza mutua y los estrechos vínculos relacionales entre los socios comerciales, lo que garantiza resultados futuros positivos. Como complemento, Chenet, Daga y O'Sullivan (2010) también propusieron que los altos niveles de confianza están asociados con la retención de clientes y la rentabilidad de las empresas, y es esencial para las relaciones cliente-empresa en una perspectiva a largo plazo (Doney y Cannon, 1997; Ganesan, 1994; Morgan y Hunt, 1994; Lacey, 2012), lo que refleja la propensión de un cliente a confiar en el proveedor de servicios elegido.

N'Goala (2007) señala que las limitaciones de su investigación se centraron en el hecho de que la confianza puede ser más fuerte en el comienzo de una relación y, por lo tanto, más estudios deben examinar con más detalle el alcance de la retención de clientes. Por lo tanto, el autor sugiere que se mida la relación entre la confianza y la retención de clientes en los servicios contractuales (continuados), mostrando la necesidad de estudios en los servicios de salud, con la intención de asegurar si los posibles fallos en prestación de servicios afectan los niveles de confianza de los clientes en relación con el proveedor de servicios. Por lo tanto, presentamos el siguiente hipótesis de investigación:

H3: La confianza depositada por el cliente en el proveedor de servicios influye positivamente en la retención de clientes.

Para facilitar la comprensión, el modelo teórico probado con sus respectivas hipótesis de investigación, se muestra en la Figura 1.

Figura 1 - Modelo Teórico Proposto

Fuente: Elaborada por los autores. 

Además de las tres hipótesis de investigación presentadas, basadas en la suposición defendida por Morgan y Hunt (1994), que dice que la confianza es una variable mediadora clave en el contexto de las relaciones, tratamos de investigar esa posibilidad. Además de este supuesto, Auh (2005) sostiene que la confianza es un mediador clave de las relaciones en los ambientes de servicio, donde los altos costos de cambios sociales pueden ayudar a fomentar una relación duradera, potenciando, por tanto, la retención de clientes.

Además, Briggs y Grisaffe (2010) muestran una influencia significativa de la mediación de la confianza en la continuidad de los intercambios relacionales. En este sentido, se refuerza la necesidad de desarrollarse nuevos estudios de comprobación de la confianza como un mediador de la retención y lealtad del cliente en empresas proveedoras de servicios (Sajtos, Brodie y Whittome, 2010; Chan y Ndubisi, 2004).

Por lo tanto, hemos tratado de determinar si habría un efecto indirecto (Hayes, 2013; José, 2013) entre la reputación del proveedor de servicios y la retención de clientes, siendo esta una relación mediada por la confianza. Es decir, poniendose a prueba la mediación de la confianza en relación con los otros dos constructos. Por lo tanto, se propuso, sin embargo, la siguiente hipótesis de investigación:

H4: La relación entre la reputación del proveedor de servicios y la retención de clientes es mediada por la confianza depositada por el cliente en el proveedor de servicios.

3. Método de investigación

El método de investigación utilizado buscó un enfoque cuantitativo descriptivo, basado en una colección de datos estructurada con la aplicación de una survey transversal (Malhotra, Birks, y Wills, 2012). Para el análisis de las relaciones intrínsecas con el modelo teórico propuesto, se utilizó la técnica Modelado de Ecuaciones Estructurales (Byrne, 2010; Kline, 2011).

La población objetivo selecionada para la investigación incluyó a los clientes de los planes colectivos de salud (empresariales), que ocupa el segundo lugar del mercado de Rio Grande do Sul (RS), y este operador comprende 3.128 clientes (empresas) en este región.

Cada participante de la investigación llenó la herramienta de recogida de datos (cuestionario), a través del método de auto-informe (Malhotra, Birks, y Wills, 2012). Vale la pena señalar que los encuestados eran responsables de la negociación de los contratos de planes de salud en sus empresas, y al mismo tiempo eran los ejecutivos o directores de las áreas de recursos humanos o administrativa y financiera, teniendo en cuenta la técnica de informantes clave (Jaworski y Kohli, 1993). Como resultado, se determinó una muestra aleatoria, a través de sorteo, entre los componentes de la población objetivo (Malhotra, Birks, y Wills, 2012), donde se obtuvo una muestra de 283 casos válidos.

Para la preparación del instrumento de recolección de datos se utilizó una escala de Likert de siete puntos de intervalo, teniendo en sus extremos "1. Discrepo Totalmente" a "7. Totalmente de acuerdo". Las escalas utilizadas fueron operacionalizadas con base en estudios anteriores, tal como se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1 - Operacionalización de los Constructos

Obs.: Situaciones con puntajes inversos: REPUT_3, CONF_2 y 9 e RETEN_5.
Fuente: Datos de la investigación.

En el caso de la validación del cuestionario de la investigación, se realizó la validación del contenido o validez nominal (Malhotra, Birks, y Wills, 2012). Vale la pena mencionar que las escalas fueron traducidos al portugués y sometidas al proceso de traducción inversa (back translation), que se llevó a cabo por uno de los investigadores que detiene el dominio sobre el idioma Inglés, como se recomienda en la literatura (Netemeyer, Bearden y Sharma, 2003). De este modo, el instrumento de recolección de datos fue sometido a tres expertos en el campo, y después de esto, se aplicó una prueba previa con ocho clientes de los planes de salud colectivos (empresariales), y estos casos no se utilizaron en la muestra final. La recolección de datos se llevó a cabo entre junio y agosto de 2013.

3.1 Preparación del análisis de los datos

Esta etapa comprende la limpieza de los datos inconsistentes (missings) por estar fuera del patrón de codificación de la norma (Malhotra, Birks, y Wills, 2012). Por lo tanto, se optó por incluir en la muestra sólo aquellos cuestionarios con datos completos (listwise deletion), por un total de 283 cuestionarios válidos, y se eliminaron tres cuestionarios. Los siguientes 13 casos fueron excluidos a partir de la verificación de las observaciones atípicas univariadas, teniendo en cuenta las calificaciones estándar (Z scores) que mostraron valores más altos que |3| (Hair Jr, etal., 2009). Más adelante, la identificación de los outliers multivariantes se realizó mediante el cálculo de la distancia de Mahalanobis (D2, p< 0,005 e gl = 30). Por lo tanto, los valores hallados variaron de 0,25 a 3,22 y un caso fue eliminado de la base de datos porque mostró un índice mayor que 3 (D2/gl).

Teniendo en cuenta el análisis de datos realizado para probar las hipótesis de análisis multivariadas, se encontró que la suposición de normalidad, de homocedasticidad, de linealidad y de multicolinealidad mostró los valores recomendados en la bibliografía y, por lo tanto, ningún caso tuvo que ser eliminado (Hair Jr. et al., 2009).

4. Presentación de los resultados

La muestra final fue de 269 casos, con la eliminación de 14 casos debido a los outliers. En cuanto al tiempo del cliente, es decir, el tiempo de contrato con el operador de los planes de salud, hay una tendencia al mantenimiento de la relación con el proveedor de servicios, lo que indica una posible evidencia de incidencia de retención de clientes. El tiempo de cliente varió de unos pocos meses a 35 años, y el tiempo promedio de clientes es 10,97 años; el tiempo de 10 años como cliente tuvo el porcentaje más alto (12,30%), seguido de 20 años (11,90%). 9,70% de los encuestados tienen 15 años de plazo del contrato y 8,20% tienen contrato hace 5 años, lo que representó el 42,10% de la muestra.

4.2 Validación individual de los constructos

Para la validación individual de los constructos, fueron evaluadas: la unidimensionalidad, la confianza, la validez convergente y la validez discriminante. Para la medición y el análisis de la unidimensionalidad se realizó el Análisis Factorial Exploratorio (AFE) a través de componentes principales y rotación ortogonal Varimax (Afifi, May, y Clark, 2012). Al analizar la importancia de la matriz de correlación por la prueba de esfericidad de Bartlett, se encontró que las correlaciones fueron significativas al nível 0.000. Además, la prueba de KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) tuvo el resultado de 0,918, siguiendo las indicaciones de la literatura (Afifi, May, y Clark, 2012). Por otra parte, la varianza total explicada fue de 83,29%. También fueron hechos los cálculos de Alfa de Cronbach, que osciló entre 0,727 a 0,861, y la confianza compuesta, que varió desde 0,756 hasta 0,943, siendo considerados los niveles aceptables (Furr y Bacharach, 2014; Malhotra, Birks, y Wills, 2012).

La verificación de la validez convergente de los constructos fue precedida por el Análisis Factorial Confirmatorio (CFA), con los valores de las cargas factoriales de las variables, considerando como parâmetros los valores por encima de 0,5 (Kline, 2011), como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2- Alpha de Cronbach, Confianza Composta e Varianza Extraída

Fuente: Datos de la investigación

La validez discriminante ha sido comprobada mediante el cálculo de las varianzas compartidas, siguiendo el método propuesto por Fornell y Larcker (1981), en el que las varianzas extraídas de los constructos se comparan con las variaciones compartidas, y son calculadas por las correlaciones entre los constructos al cuadrado, según la tabla 3. Los resultados muestran que la varianza compartida es menor que la varianza extraída y asume así una validez discriminante adecuada de los constructos analizados.

Tabla 3 - Validadez Discriminante

Fuente: Datos de la investigación.

4.3 Prueba del modelo teórico y de las hipótesis de investigación

En función de esto, a partir de la estimación del modelo híbrido, que se realizó por el método de estimación de MLE (Maximum Likelihood), que refleja en los resultados del análisis de las matrices de covariables estimadas y observadas (Kline, 2011).

Al verificar las medidas de ajuste, se observa que el resultado de las medidas de ajuste TLI (0,907) y CFI (0,921) fue satisfactorio. El RMSEA (0,070) también se encuadró dentro de los parâmetros recomendados, es decir, valores de 0,05 a 0,08 son aceptables (Hair Jr. et al., 2009; Kline, 2011). Las medidas restantes GFI (0,875) AGFI (0,837) y NFI (0,809) están en la zona fronteriza porque presentan valores por encima de 0,80, pero por debajo del valor de referencia recomendado, que es 0,90 (Byrne 2010; Kline, 2011), como se muestra en la Tabla 4. Sin embargo, es importante mencionar que, de acuerdo con Bagozzi y Yi (2012), en muchos casos, el GFI y el AGFI obtienen resultados en valores por debajo de 0,90, pues son medidas de ajuste que dependen en mucho del tamaño de la muestra, y no tienen un rendimiento tan satisfactorio como otras mediciones, tales como, por ejemplo, CFI y RMSEA.

Tabla 4 - Medidas de Ajustes del Modelo

Fuente: Datos de la investigación

Avanzando en la validación del modelo, fueron examinados los coeficientes no estandarizados, los errores estándar, los coeficientes estandarizados, los t-values, las probabilidades, la importancia y magnitud de los coeficientes de regresión estimados. Por lo tanto, la Tabla 5 muestra la prueba de hipótesis realizada.

Tabla 5 - Prueba de Hipótesis

Obs.: Nivel de significancia de 0,05.
Fuente: Datos de la investigación

De acuerdo con el análisis de los resultados, las tres hipótesis de investigación fueron apoyadas estadísticamente. Además, comprobados los coeficientes de determinación (R2) (Hair Jr. et al., 2009). Cuando se trata de los coeficientes de determinación (R2), observamos los siguientes resultados para el modelo estructural: 73,8% de varianza de la retención de clientes puede explicarse por sus variables independientes, en este caso, la confianza y la reputación del proveedor de servicios. Los resultados sugieren un alto poder explicativo para los constructos insertados en el modelo (Meyers, Gamst, y Guarino, 2013).

4.4 Análisis de la mediación

Para probar la mediación prevista en la H4, fueron adoptados los procedimientos recomendados por Zhao, Lynch Jr. y Chen (2010) y Predicador y Hayes (2004), a partir de la técnica de Análisis de Regresión Lineal. Según Vieira (2009), una variable pasa a ser considerada como mediadora  cuando esté presente en la ecuación de regresión, disminuyendo la magnitud de la relación entre la variable independiente y la variable dependiente.

En este sentido, al analizar la mediación, el efecto indirecto de la variable independiente sobre la variable dependiente debe ser significativa. Por lo tanto, la mediación se produce mismo que el efecto total (c') sea insignificante. El procedimiento propuesto por Zhao, Lynch y Chen (2010) se basa en las proposiciones de Predicador y Hayes (2004), que sugieren el uso de bootstrapping para estimar la variación del efecto indirecto. Cuando se utiliza el bootstrapping, el efecto indirecto se considera significativo cuando el intervalo de confianza (95%) no contiene cero, es decir, el intervalo no contiene un efecto nulo. Por lo tanto, para asegurar que se encuentre el efecto indirecto, los caminos entre la variable independiente y la variable mediadora y entre la variable mediadora y la variable dependiente deben ser significativos. La mediación es completa cuando el efecto directo de la variable independiente sobre la variable dependiente es insignificante en presencia del mediador, y es parcial cuando el efecto es significativo (Figura 2).

Figura 2 – La Mediación Confianza

Obs.: Los valores están estandarizados. ** p<0,01.
Fuente: Elaborada por los autores.

Por lo tanto, la reputación de la empresa de servicios ha sido probada como una variable independiente, la confianza como una variable mediadora y la retención del cliente com uns variable dependiente. Se puede observar que la trayectoria entre la variable independiente y la variable mediadora fue significativa (ɑ=0,72; t=17,32; p=0,000), así como la relación entre la variable mediadora y la variable dependiente (b=0,47; t=7,89; p=0,000). El efecto indirecto de la reputación de la empresa proveedora de servicios en la retención de clientes mediada por la confianza también fueron significativos (a x b=0,34; z=7,20; p=0,000). Además, el intervalo de confianza (95%) para el efecto indirecto, calculado utilizando 5.000 muestras por el procedimiento de bootstrapping, no incluye cero o efecto nulo (0,25 a 0,43). El efecto total de la reputación de la empresa de servicios en la retención de clientes fue significativo (c=0,66, t=14,70, p=0,000), así como el efecto directo de la reputación sobre la retención de clientes (c'=0,32, t=5,45, p=0,000). Estos resultados muestran que la confianza no juega un papel mediador en la relación entre la reputación del proveedor de servicios y la retención de clientes, no apoyando la H4.

Por lo tanto, la reputación de la empresa proveedora de servicios tiene un efecto directo y significativo en la retención de clientes. Sin embargo, el poder explicativo representado por el coeficiente de determinación (R2) de los constructos reputación del proveedor de servicios y confianza es mayor (R2=0,55) que lo representado simplemente por el constructo reputación del proveedor de servicios (R2=0,45). Por lo tanto, a pesar de la reputación tener un efecto directo en la retención de clientes sin necesariamente ser mediada por la confianza, estos dos constructos juntos pueden explicar la retención de clientes con mayor intensidad en el contexto estudiado.

5. Consideraciones finales

Tomando como punto de partida el enfoque de los estudios empíricos que relacionan los constructos contemplados, un nuevo modelo teórico fue propuesto y probado. Por lo tanto, fue posible reflexionar sobre algunas de las contribuciones importantes de la investigación, en el contexto de los intercambios relacionales en un mercado corporativo, en este caso, en el sector de los servicios de salud. Fue entonces posible obtener evidencia empírica que apoya las tres hipótesis iniciales, es decir: que la reputación de la empresa proveedora de servicios influye positivamente en la confianza del cliente en el proveedor de servicios (H1), que la reputación de la empresa proveedora de servicios influye positivamente en la retención de clientes (H2) y la confianza depositada por el cliente en el proveedor de servicios influye positivamente en la retención de clientes (H3).

Un hecho que apoya la elección de estos constructos es que el operador de los planes de salud renova sus contratos con sus clientes-empresas basados en la reputación corporativa y en la confianza construida con el tiempo, y que es depositada por los clientes, y además es un proceso basado en la continuidad de las relaciones con el proveedor de servicios de salud (Surujlal y Dhurup, 2012). Otra contribución importante es la confirmación de que la reputación de la empresa proveedora de servicios influye positivamente en la retención de clientes. La relevancia de esta contribución es respaldada también por Han y Hyun (2013), quienes señalan que, dependiendo de los servicios que se van a utilizar, la reputación y la imagen formada sobre un producto y / o servicio afecta directamente a la toma de decisiones futuras de clientes para repetir las compras o consumos y su respectivo proveedor (o el proveedor de servicios).

En cuanto a la retención de clientes, es apropiado comentar que, en general, los servicios de salud tienen una alta relación entre el prestador del servicio y los clientes (usuarios de los servicios), y no es sólo la experiencia del usuario como un paciente que determina la posibilidad de ser retenido por el operador. En congruencia con esto, el estudio de Chachal y Kumari (2011) señala que los operadores de los planes de salud deben reconocer cuáles son los elementos del servicio que pueden hacer de los clientes más comprometidos y retenidos a lo largo del tiempo.

Por otra parte, no fue apoyada H4, que aborda la relación entre la reputación del proveedor de servicios y la retención de clientes que es medida por la confianza por parte del cliente en el proveedor de servicios. Esta es también una contribución importante ya que contradice la suposición clásica defendida por Morgan y Hunt (1994) que la confianza es una variable mediadora-clave. Tal evidencia instiga a desarrollar nuevos estudios para comprobar efectivamente el efecto de la confianza o si él depende del análisis del contexto.

Este estudio reforzó algunas proposiciones importantes, por ejemplo, en el estudio de Milan et al. (2013), que indican que la comprensión de gestión de los planes de salud debe centrarse en una perspectiva relacional, por lo que es necesario un esfuerzo continuo en la realización de la continuidad de las relaciones en el momento de la renovación de los contratos de servicio.

Además de esto, como desarrollo de futuros estudios, se sugiere la replicación del modelo teórico de las relaciones B2C (Business-to-Consumer), y en otros contextos de prestación de servicios. Existe la posibilidad, sin embargo, de probar otros constructos y relaciones alternativas que surgieron en la literatura, como posibles antecedentes de retención de clientes, tales como el compromiso, los costes de cambio, las tácticas de unión y fidelidad de los clientes. En cuanto a la especificación del modelo, también sería posible poner a prueba los costes de cambio como un mediador entre la confianza y la retención de clientes.

Referencias

Afifi, A., May, S., & Clark, V. A. (2012). Practical multivariate analysis (5th edition). Boca Raton: Taylor & Francis Group.

Auh, S. (2005). The effects of soft and hard service attributes on loyalty: the mediating role of trust. The Journal of Services Marketing, 19(2), 81-92.

Aurier, P., & N'Goala, G. (2010). The differing and mediating roles of trust and relationship commitment in service relationship maintenance and development. Journal of the Academic Marketing Science, 38(3), 303-325.

Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (2012). Specification, evaluation, and interpretation of structural equation models. Journal of the Academy Marketing Science, 40(1), 8-34.

Bartikowski, B., Walsh, G., & Beatty, S. E. (2011). Culture and age as moderators in the corporate reputation and loyalty relationship. Journal of Business Research, 64(9), 966-972.

Berry, L., & Bendapudi, N. (2007). Health care: a fertile field for service research. Journal of Service Research, 10(2), 111-122.

Briggs, E., Grisaffe, D. (2010). Service performance-loyalty intentional link in a business-to-business context: the role of relational exchange outcomes and customer characteristics. Journal of Service Research, 13(1), 37-51.

Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: basic concepts applications, and programming (2nd edition). New York: Routledge.

Chan, K. W., Ndubisi (2004). Building customer loyalty in the digital age through Relationship Marketing (RM): examining the mediation effect of trust, ICOQM Proceeding, 25-27, 293-302.

Caruana, A., & Ewing, M. T. (2010). How corporate reputation, quality, and value influence online loyalty. Journal of Business Research, 63(9/10), 1.103-1.110.

Chachal H., & Kumari, N. (2011). Evaluating customer relationship dynamics in healthcare sector through indoor patient's judgment. Management Research Review, 34(6), 626-648.

Chenet, P., Dagger, T. S., & O'Sullivan, D. (2010). Service quality, trust, commitment and service differentiation in business relationships. Journal of Services Marketing, 24(5),         336-346.

Dagger, T. S., & O'Brien, T. K. (2010). Does experience matter differences in relationship benefits, satisfaction, trust, commitment and loyalty for novice and experienced services users. European Journal of Marketing, 44(9/10), 1.528-1.552.

De Ruyter, K., Moorman, L., & Lemmink, J. (2001). Antecedents of commitment and trust in customer-supplier relationships in high technology markets. Industrial Marketing Management, 30(3), 271-286.

Doney, P., & Cannon, J. P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61(2), 35-51.

Eberle, L., Milan, G. S., Matos, C. A. (2016). Antecedents to customer retention in a corporate context. Brazilian Business Review, 13(1), 1-23.

Fombrun, C. J. (1996). Reputation: realizing value from the corporate image. Boston: Harvard Business School Press.

Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobserved variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

Furr, R. M., & Bacharach, V. R. (2014). Psychometrics: an introduction (2nd edition). Thousand Oaks: Sage Publications.

Ganesan, S. (1994). Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 58(2), 1-19.

Ganesh, J., Arnold, M. J., & Reynolds, K. (2000). Understanding the customer base of service providers: an examination of the differences between switchers and stayers. Journal of Marketing, 64(3), 65-87.

Gustafsson, A., Johnson, M. D., & Roos, I. (2005). The effects of customer satisfaction, relationship commitment dimensions, and triggers on customer retention. Journal of Marketing, 69(4), 210-218.

Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise multivariada de dados (6. ed.). Porto Alegre: Bookman.

Han, H., & Hyun, S. S. (2013). Image congruence and relationship quality in predicting switching intention: consyicuousness of product use as a moderator variable. International Journal of Hospitality Management, 37(3), 303-329.

Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis a regression-based approach. New York: The Guilford Press.

Hewett, K., Money, R. B., & Sharma, S. (2002). An exploration of the moderating role of buyer corporate culture in industrial buyer-seller relationships. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(3), 229-239.

Hume, M., & Mort, G. S. (2010). The consequence of appraisal emotion, service quality, perceived value and customer satisfaction on repurchase intent in the performing arts. The Journal of Services Marketing, 24(2), 170-182.

Jaworski, B. J., & Kohli, A. K. (1993). Market orientation: antecedents and consequences. Journal of Marketing, 57(3), 53-71.

Jiang, Z., Henneberg, S. C., & Naudé, P. (2011). The importance of trust vis-à-vis reliance in business relationships: some international findings. International Marketing Review, 28(4), 318-339.

Johnson, D., & Grayson, K. (2005). Cognitive and affective trust in service relationship. Journal of Business Research, 58(4), 500-507.

Jose, P. E. (2013). Doing statistical mediation and moderation. New York: The Guilford Press.

Kline, R. B. (2011). Principles and  practice of  structural equation modeling. New York: The Guilford Press.

Koufaris, M., & Hampton-Sosa, W. (2004). The development of initial trust in an online company by new customers. Information and Management, 41(3), 377-397.

Lacey, R. (2012). How customer voice contributes to stronger service provider relationships. Journal of Services Marketing, 26(2), 137-144.

Leisen, B., & Hyman, M. R. (2004). Antecedents and consequences of trust in a service provider: the case of primary care physicians. Journal of Business Research, 57, 990-999.

Malhotra, N. K., Birks, D., & Wills, P. (2012). Marketing research: applied approach.         (4th edition). New York: Pearson.

McKnight, D. H., & Chervany, N. L. (2002). What trust means in e-commerce customer relationships: an interdisciplinary conceptual typology. International Journal Electronic Commercial, 6(2), 35-59.

Meyers, L. S., Gamst, G. C., & Guarino, A. J. (2013). Applied multivariate research: design and interpretation (2nd edition). Thousand Oaks: Sage Publications.

Milan, G. S., Camargo, M. E., De Toni, D., Pinto, M. M. B., & Costa, C. A. (2013). The relational practice existing between a service provider and its customers and the customer retention: a comparison between a theoretical model an rival. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 7, 904-915.

Milan, G. S., & De Toni, D. (2012). A construção de um modelo sobre a retenção de clientes e seus antecedentes em um ambiente de serviço. REAd – Revista Eletrônica de Administração, 18(2), 433-467.

Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.

Netemeyer, R. G., Bearden, W. O., & Sharma, S. (2003). Scaling procedures: issues and applications. Thousand Oaks: Sage Publications.

N'Goala, G. (2007). Customer switching resistance (CSR): the effects of perceived equity, trust and relationship commitment. International Journal of Service Industry Management, 18(5), 510-533.

Piva, L. C., Fumagalli, L. A. W., Baptista, P. P., & Silva, W. V. (2007). Relação entre satisfação, retenção e rentabilidade de cliente no setor de planos de saúde. RCA – Revista de Ciências da Administração, 9(19), 54-80.

Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36, 717-731.

Rhee, M., & Haunschild, P. R. (2006). The liability of good reputation: a study of product recalls in the U.S. automobile industry. Organization Science, 17(1), 101-117.

Sajtos, L., Brodie, R. J., Whittome, J. (2010). Impact of service failure: the protective layer of customer relationships. Journal of Service Research, 13(2), 216-229.

Shmatikov, V., & Talcott, C. (2005). Reputation-based trust management. Journal of Computer Security, 13(1), 167-190.

Surujlal, J., & Dhurup, M. (2012). Establishing and maintaining customer relationships in commercial health and fitness centers in South Africa. International Journal of Trade, Economics and Finance, 3(1), 14-1812.

Vieira, V. A. (2009). Moderação, mediação, moderadora-mediadora e efeitos indiretos em modelagem de equações estruturais: uma aplicação no modelo de desconfirmação de expectativas. RAUSP – Revista de Administração, 44(1), 17-33.

Walker, K. (2010). A systematic review of the corporate reputation literature: definition, measurement, and theory. Corporate Reputation Review, 12(4), 357-387.

Wallenburg, C. M., & Lukassen, P. (2011). Proactive improvement of logistics service providers as driver of customer loyalty. European Journal of Marketing, 45(3), 438-454.

Walsh G., Beatty, S. E., & Shiu E. (2009). The customer-based corporate reputation scale: replication and short form. Journal Business Research, 62(10), 924-930.

Zhao, X., Lynch Jr., J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197-206.

1. Doctora en Administración PUCRS / UCS. Profesora de Admnistración de la Universidad de Caxias do Sul (UCS). Email: leberle@ucs.br
2. Doctor en Ingeniería de Producción UFRGS. Profesor del Programa de Stricto Sensu de la Universidad de Caxias do Sul (UCS). Email: gsmilan@ucs.br
3. Doctor en Administración con énfasis en Marketing UFRGS. Profesor del Programa de Stricto Sensu de la Universidad de Caxias do Sul (UCS). Email: deonirdt@terra.com.br

4. Doctora em Administración con énfasis en Marketing UFRGS. Profesora del curso de Comércio Internacional de la Universidad de Caxias do Sul (UCS). Email: fernandalazzari@hotmail.com