Modelo de marketing relacional y fidelización de cliente para la empresa TIA S.A, en Quito, Ecuador

Descripción del Articulo

La importancia del Marketing Relacional (MR) es trabajar orientado al cliente, en otras palabras, entablar relaciones sólidas que perduren en el tiempo mediante interacciones que permitan fidelizarlos y competir en el mercado. Este trabajo tuvo como propósito analizar la relación que existe entre el...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Aucanshala Sanga, Alejandra Bertha
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7155
Enlace del recurso:http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7155
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Marketing relacional
Fidelización de cliente
Industria
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Descripción
Sumario:La importancia del Marketing Relacional (MR) es trabajar orientado al cliente, en otras palabras, entablar relaciones sólidas que perduren en el tiempo mediante interacciones que permitan fidelizarlos y competir en el mercado. Este trabajo tuvo como propósito analizar la relación que existe entre el marketing relacional y la fidelidad de los clientes (FC) de la empresa Tiendas Industriales Asociadas (TIA) S.A, Quito, Ecuador. Para ello, se revisó la literatura para identificar el instrumento y los estudios previos a esta investigación. La recolección de datos se realizó a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia, con 252 clientes de la empresa. Posteriormente, se realizó el análisis confirmatorio. Los resultados indicaron que se cumple la hipótesis general propuesta, ya que el modelo empírico se ajustó al modelo teórico propuesto y se encontró un efecto positivo y directo del MR sobre la lealtad de los clientes con un β = 0.653 y un p < 0.001. Los valores reportados para las medidas de ajuste (X2 = 597.631, GL = 315, p < .0001, CFI = 0.936, RMSEA = 0.060, TLI= 0.929, IFI=0.937, AGFI = 820, GFI= 850) indican un buen ajuste del modelo, lo que apoya la validez de los resultados obtenidos.
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