Satisfacción, calidad percibida y fidelización de los usuarios. Cuna Más - Midis - 2017

Descripción del Articulo

La investigación presentó como propósito determinar la influencia de la satisfacción, calidad percibida y fidelización de los usuarios. Cuna Más - Midis - 2017. Dicho estudio utilizó el método hipotético deductivo, de diseño no experimental, transversal. La población estuvo constituida por los usuar...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Borda Luna, Nilza
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/19242
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/19242
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Satisfacción
Calidad Percibida
Fidelización de los Usuarios.
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02
Descripción
Sumario:La investigación presentó como propósito determinar la influencia de la satisfacción, calidad percibida y fidelización de los usuarios. Cuna Más - Midis - 2017. Dicho estudio utilizó el método hipotético deductivo, de diseño no experimental, transversal. La población estuvo constituida por los usuarios del Cuna Más - Midis – 2017. Se utilizó el muestreo probabilístico, con un tamaño muestral de 384 usuarios. Para construir, validar y demostrar la confiabilidad de los instrumentos se ha considerado la validez de contenido, mediante la técnica de opinión de expertos y su instrumento es el informe de juicio de expertos de las variables de estudio; se utilizó la técnica de la encuesta y su instrumento el cuestionario, con preguntas tipo Escala de Likert. Para la confiabilidad de los instrumentos se usó Alpha de Cronbach. Las encuestas nos permitieron determinar la la influencia de la satisfacción, calidad percibida y fidelización de los usuarios. Concluyéndose la influencia de la satisfacción, calidad percibida y fidelización de los usuarios Cuna Más - Midis – 2017, de acuerdo a los resultados estadísticos del modelo de regresión logística que explica la influencia de las variables independientes a la dependiente en el 72.9%.
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