La nécessité de consulter l’utilisateur de connaître les éléments ou des attributs qu’il juge couvert dans un certain service contre ceux qui présentent des lacunes, elle a Promu le développement de plusieurs outils pour l’analyse des informations obtenues. D’un point de vue purement stratégique, diverses techniques ont été proposées pour obtenir une évaluation et une quantification de la qualité de la qualité perçue et de la satisfaction des consommateurs. Certains d’entre eux sont basés sur la considération selon laquelle il existe des constructions, telles que les attentes avec lesquelles ces sujets sont arrivés à la recherche de service (Grönroos, 1984, Martínez-Tur, Zurriaga, Luque et Moliner, 2005, Parasuraman, Zeithaml et Berry, 1985, 1988) ou l’importance accordée à chacun des éléments qui le composent (Hamme et James, 1977), qui influencent et modulent la satisfaction des sujets avec chaque élément du service. En ce sens, l’une des techniques qui a atteint une plus grande pertinence en raison de sa grande puissance explicative et de sa clarté d’exposition explicative est l’analyse de l’évaluation de l’importance1 (IMPA), Hamilla et James, 1977), qui consiste à analyser conjointement l’importance que les utilisateurs accordent attributs ou éléments qui composent un produit ou un service, et l’évaluation qu’ils en font après avoir été achetées ou expérimentées.
L’IPA est basé sur une série de contributions théoriques entre ceux qui mettent en évidence une valeur multidiatrique et d’attente Modèles (Fishbein et Ajzen, 1975, Rosenberg, 1956, Wilkie et Pessemier, 1973). À partir d’une vision cognitive de l’être humain en tant que « processeur d’information », ces modèles font valoir que chaque service est composé d’une série d’attributs indépendants et que les attitudes des consommateurs sont satisfaites par l’agrégation pondérée des évaluations de chacun de chacun Attributs, de sorte que la nécessité d’effectuer une analyse détaillée de tous les éléments qui configurent le service (Varela, Picón et Braña, 2004, Varela, Prat, Voces et Rial, 2006). De cette manière, l’évaluation globale des consommateurs ou des utilisateurs peut être estimée par agrégation de l’importance ou de la pertinence que chacun des attributs pour les sujets et l’évaluation de chacun de ces attributs ou processus par le fournisseur de services. Cette définition serait formulée par l’expression suivante (Fishbein et Ajzen, 1975):
où v & 111; C’est l’évaluation globale du service;
I est l’importance de chaque attribut pour les sujets;
V est l’évaluation que chaque attribut reçoit et
n est le nombre d’attributs qui configurent le service.
Dans cette ligne, plusieurs études ont mis de Manifester que tous les attributs n’expliquent pas la satisfaction globale de manière égale avec un certain service. Ainsi, les consommateurs jugent souvent leurs performances basées uniquement sur un nombre limité de fonctionnalités (Edwards et Newman, 1983, Myers et Alpert, 1968, Wilkie et Pessemier, 1973), de sorte que les attributs les plus importants affecteront considérablement l’évaluation de l’utilisateur pendant que le Le moins important influencera à peine leur évaluation globale (Fishbein et Ajzen, 1975, Swan et Peums, 1976). Pour tout cela, il acquiert la pertinence de l’importance de l’importance de chaque attribut afin de « méditer » l’évaluation, donnant tout lieu à une mesure indirecte de la satisfaction qui servira de base à proposer une représentation graphique dont l’analyse aidera à établir Les lignes d’action visant à améliorer continuellement le service offert, optimisant les ressources disponibles pour les zones d’amélioration identifiées et à atteindre ainsi l’avantage concurrentiel souhaité.
graphiquement, l’analyse de l’évaluation de l’importance est représentée biaxialement comme Échantillon de la figure 1. Dans l’arbre de commande, l’importance est décrite, tandis que l’axe Abscisas correspond aux évaluations. Les scores moyens de l’importance et de l’évaluation obtenus pour chaque attribut définissent leur position dans le graphique. En fonction du quadrant sur lequel chacun de chacun des attributs du service, le gestionnaire doit diriger l’action stratégique dans l’une ou une autre signification.
De cette manière, l’IPA propose des implications simples et clairs simples pour la suite. Actions de marketing, aidant le gestionnaire de services à se concentrer sur les attributs les plus prioritaires et à optimiser les ressources de leur organisation afin d’accroître le niveau de satisfaction de leurs clients ou de leurs utilisateurs.L’analyse de la satisfaction des utilisateurs est également un élément essentiel de la prévision de la fidélité (Cronin, Brady et Hult, 2000, Mars, Martínez-Tur, Ramos et Peiró, 2002) et fournit les commentaires essentiels à la gestion correcte des ressources (Varela , Rial et García-Cueto, 2003).
Procédé dans le champ d’application du marketing, cette technique a été appliquée dans des domaines très divers: sanitaire (Dolinsky, 1991, Dolinsky et Caputo, 1991, Hawes et Rao, 1985, Yavas et Shemwell, 2001), éducatif (Alberté et Mihalik, 1989, Ford, Joseph et Joseph, 1999, Nale, Rauch, Wathen et Barr, 2000; Ortinau, Bush, Bush et Twible, 1989), Industriel (Hansen et Bush, 1999, Matzler, Bailom, Hinterhuber, Renzl et Pichler, 2004, Sampson et Showalter, 1999), Marketing interne (Novatorov, 1997), Qualité de service (Ennew, Reed et Binks, 1993, Matzler, Sauerwein et Heischmidt, 2003 ) Ou dans la sphère touristique (duc et la Persia, 1996, Evans et Chon, 1989, Hollenhorst, Olson et Fortney, 1992, Hudson, Hudson et mille Ler, 2004; Picón, Varela, Rial et García, 2001; Uysal, Howard et Jamrozy, 1991; Zhang et Chow, 2004).
Cependant, de nombreux problèmes ont également été attribués à l’IPA lorsqu’il s’agit d’obtenir des données fiables et de générer des recommandations adéquates, dont deux se démarquent: le placement d’axes et de conceptualisation et de mesure de la Importance des attributs.
Le premier des problèmes initialement associés à cette analyse fait référence à l’incertitude dans la mise en place des axes définis des quadrants, la volonté qui affectera certainement son interprétation. Hamilla et James (1977) considèrent que leur positionnement dépend du « bon jugement de la chercheuse », étant donné que l’une des vertus de l’analyse est l’identification des niveaux d’importance relative et de valorisation, plus que absolu. En conséquence, la plupart des études publiées ont choisi d’établir les axes, ou dans la moyenne mondiale des scores importants d’une part et des scores d’évaluation par une autre (Alberté et Mihalik, 1989, Guadagnolo, 1985; Hollenhorst et al., 1992, Hampe et James, 1977), ou au milieu de l’échelle des employés (Evans et Chon, 1989, Havitz, Twamnam et Lorenzo, 1991, Richardson, 1987, Williams et Neal, 1993). Le problème est que, comme le souligne Novatorov (1997, p.12), le positionnement des axes à différents points peut entraîner différentes interprétations.
Pour surmonter cette limitation, plusieurs propositions ont été apportées à partir de la première fois. de Hamilla et de James (1977) concernant la mise en place des axes en fonction des scores obtenus (repositionnant les axes lorsque toutes les valeurs obtenues sont à une extrémité de la balance), jusqu’à d’autres recommandations telles que celle de SetchNa (1982) que, sans parler explicitement de l’emplacement des axes, souligne l’analyse des divergences entre les scores d’importance et d’évaluation. La conclusion de Set à Sethna est que la différence est importante entre l’importance et l’évaluation d’un attribut (en faveur de l’importance), plus l’insatisfaction du client est satisfaite par rapport à cet attribut et, par conséquent, plus la nécessité d’appliquer une action corrective. Dans la même ligne, Novatorov (1997) souligne que la liste des divergences entre l’évaluation et l’importance peut être plus utile pour les gestionnaires de la conception d’actions stratégiques que l’utilisation directe de la représentation de l’IPA.
Cette interprétation est liée à la proposition de la théorie de la disconfirmation des attentes (Cardozo, 1965, Oliver, 1980), qui soutient que l’utilisateur forme les attentes concernant les caractéristiques et la fourniture d’un certain service de comparaison de ces attentes avec la perception ou évaluation de ce qui est reçu. Cette comparaison entraînera une confirmation (lorsque les attentes sont remplies) ou dans la « disconfirmation » (lorsque ces attentes ne sont pas remplies). À son tour, la disconfirmation sera positive et générera une satisfaction si l’évaluation du service dépasse les attentes et sera négative, générant de l’insatisfaction, s’il est inférieur. Un système très similaire est celui qui s’est développé dans le domaine de la qualité perçue parasuraman et al. (1985, 1988).
n’entrera pas ici pour évaluer les différences conceptuelles et méthodologiques entre la « qualité perçue » et « satisfaction », car ce n’est pas le but du travail actuel. Je serais toutefois intéressée par la conceptualisation et la mesure des attentes et de l’importance, depuis certains auteurs (par exemple, Ennew et al., 1992, Evans et Chon, 1989, Hollenhorst et al., 1992) sont venus utiliser les deux concepts sans discrimination, être en réalité bien des constructions différentes et des implications théoriques et méthodologiques claires au moment de leur emploi dans le graphique IPA, car en fonction du type de conceptualisation, obtenant l’importance de chaque attribut qu’il pourrait offrir différentes implications lors de la représentation et de l’interprétation d’une IPA (Jaccard, Brinberg et Ackerman, 1986).
Bien que la littérature de l’IPA n’offre pas une définition claire de l’importance, elle a généralement été conçue comme le niveau de saillance d’un attribut qui conduit probablement à une décision d’achat imminente (OH, 2001, p. 618-619). Suite à cette ligne de pensée et en tenant compte d’un certain service, l’importance d’un attribut ou d’un processus sera indépendante du fournisseur de ce service. Au contraire, la conceptualisation classique des attentes telles que les normes prédictives ou «que prévu» associée à la satisfaction de la clientèle (Oliver, 1980) est intrinsèquement dépendante du fournisseur de services spécifique. Ainsi, on pourrait dire que l’importance d’un attribut est absolue qui ne varie pas entre les services du même type, tandis que les attentes sont relatives à un service spécifique.
Si les attentes sont conceptualisées comme des normes normatives (ce qui « devrait » être « , traditionnellement associé à des études de qualité de service -Martínez-Tur, Peiró et Ramos, 2001-), alors ils ne dépendent plus du service fournisseur, mais la différence concernant l’importance découle du fait qu’il lui permet de discriminer, entre les attributs du même service, la contribution relative de chacun d’entre eux à la satisfaction mondiale quelle que soit l’exécution du service, tandis que les attentes réglementaires seront Contribuer à la satisfaction uniquement conjointement avec des perceptions individuelles sur l’exécution de chacun des processus ou des attributs du service. De cette manière, comme cela a été reflété au début de cette exposition, l’importance serait définie comme une pondération de chacun des attributs sur leurs évaluations particulières lorsqu’il s’agit de réaliser une satisfaction globale. Avec cette explication, il est prévu de préciser que tout au long de ces travaux seront également traités des divergences, mais pas du point de vue classique entre les attentes et les évaluations, mais entre eux et l’importance.
Un dernier problème remarquable que Il est traditionnellement associé à cette technique est celui qui concerne l’obtention de l’information, c’est-à-dire le format de réponse offert au sujet lorsque leurs réponses sont nécessaires sur l’importance et l’évaluation accordées à chaque attribut. Habituellement, à la suite des travaux initiaux de Hamilla et de James (1977), des scores directs ont été obtenus dans les deux dimensions, avec des échelles qui vont généralement entre 4 points (par exemple, Hamme et James, 1977, Dolinsky et Caputo, 1991) et le 7 Points (Hollenhorst et al., 1992). Bien que la quantification de l’évaluation repose sur ce format de mesure à la plupart des cas, des méthodes différentes ont été proposées pour obtenir la mesure de l’importance (Bacon, 2003). Ainsi, contre des mesures directes, l’importance de chaque attribut a été quantifiée à partir de coefficients de régression obtenus en relation avec un critère mondial de satisfaction (Danaher et Matson, 1994, Dolinsky, 1991, Neslin, 1981, Taylor, 1997, Wittink et Bayer, 1994) . D’autres recherches sont venues identifier 6 moyens alternatifs d’obtenir des mesures d’importance (Jaccard et al., 1986), atteignant la conclusion que les résultats obtenus dépendent du type de méthode utilisée et que, par conséquent, il déterminera les résultats présentés dans le Graphique IPA.
Récemment, Bacon (2003) a essayé de valider dans la toité de l’IPA de la meilleure façon d’obtenir des informations sur l’importance attribuée à chaque attribut. La conclusion est que les mesures directes sont celles qui mieux quantifiaient l’importance, plutôt que d’autres mesures de type indirect, telles que celles obtenues par le biais de coefficients de régression (Bacon, 2003), de sorte que, en principe, ces mesures semblent être les plus appropriées pour obtenir de manière adéquate représentant les informations dans le graphique IPA.
L’objectif principal de ce travail est de proposer et de tester une nouvelle alternative permettant de résoudre le problème de l’arbitraire relatif qui existe lors de la positionnement des axes, afin de la positionnement des axes. interprétation rigoureuse des résultats.Pour cela, il sera approfondi dans l’étude de la technique analysant les résultats obtenus en fonction de la méthodologie originale de Hamilla et de James (1977), montrant leurs lacunes et introduisant l’analyse des différences entre les évaluations et l’importance comme base de Une nouvelle forme pour représenter graphiquement les résultats en fonction des divergences et de la division Quadrant. La représentation obtenue permettra d’approfondir l’évaluation de la satisfaction des services de santé des soins primaires de la Galice du point de vue de ses propres utilisateurs et d’optimiser l’utilité des informations dans la gestion de l’organisation.
Méthode
Participants
Ce travail fait partie d’une étude plus large visant à l’évaluation intégrale des services de soins primaires de Galice de la perspective du nom d’utilisateur. Afin de garantir la représentativité des résultats dans les 7 secteurs de la santé de la Communauté (niveau de confiance de 95,5%), un échantillonnage en polyéthique a été effectué en deux phases: échantillonnage par des conglomérats et échantillonnage accidentel par des quotas dans les conglomérats.
des 514 centres de santé existants en Galice 75 ont été sélectionnés, répartis entre les 7 zones sanitaires en fonction de la population d’utilisateurs de chacun d’eux. La sélection des conglomérats dans chaque zone a été effectuée de manière aléatoire. Les sujets participant à l’étude ont finalement été sélectionnés par échantillonnage accidentel dans les centres de santé eux-mêmes après la visite du médecin directeur. Au total, 1 601 utilisateurs de soins primaires en Galice ont été sélectionnés sur un univers de référence de référence (Infinity) composé de tous les sujets de plus de 18 ans utilisateurs de services de service. Dans ledit échantillonnage, des quotas de sexe étaient couverts (hommes: 48,2%, femmes: 51,8%) et âge (moins de 27: 23,6%, 28-40: 29%; 41-55: 23,3%; plus de 55: 24,2%).
Procédure
À la suite des indications de Hamme et de James (1977) pour l’application correcte de la technique, deux stratégies ont été adoptées pour l’identification des attributs essentiels du service. D’une part, la révision de la bibliographie existante sur le marketing sanitaire, la satisfaction et la qualité de service des soins primaires et, de l’autre, des recherches qualitatives, incarnées dans deux groupes de discussion: une avec des professionnels du service et un autre avec les utilisateurs eux-mêmes. Sur la base des informations obtenues, huit attributs ou composants de base du service ont été identifiés.
Sur la base de ces huit attributs, deux types de questions ont été développés pour chacun d’entre eux: premiers les sujets étaient tenus de quantifier l’importance Cela a accordé les 8 composants du service, sur une échelle de 0 (rien d’important) à 10 (très important). Dans une batterie de questions ultérieures, ils ont été invités à valoriser chacun des 8 attributs identifiés du service, également sur une échelle de 0 (très mauvaise évaluation) à 10 (très bonne évaluation). Encore une fois, la recommandation de Hampe et de James (1977) a suivi autant que possible les deux questions dans le questionnaire afin d’empêcher les réponses à la première question pourraient influer sur ceux de la seconde. Une fois les données collectées, elle a été analysée via le package statistique SPSS 11.5 pour Windows.
Tableau 1 Les huit attributs identifiés sont collectés.
résultats
Le Les scores moyens obtenus pour chacun des 8 attributs de service sont exposés dans le tableau 1.
Comme on peut le voir, car tous les éléments des scores d’importance de service sont supérieurs à des scores d’évaluation, donc en principe, toutes les zones sont susceptibles. à améliorer. Toutefois, sur la base de la représentation classique de l’analyse, tous les éléments du service tomberaient dans le quadrant faisaient référence à la « maintien de bon travail », c’est-à-dire qu’aucune zone ne présenterait des lacunes! (Fig. 2).
Cette première représentation présente un biais clair puisque les informations fournies par la différence entre la valorisation et l’importance indiquent la déficience dans le service et, toutefois, la recommandation apportée au gestionnaire. est-ce qu’il continue avec le « bon travail ». Par conséquent, il est nécessaire d’envisager la modification du graphique face à une représentation plus cohérente et en fonction de la réalité. La première transformation pertinente, déjà pointée par Hamme et James (1977), est basée sur la modification de l’échelle. En ce sens, puisqu’il n’y a aucun moyen de moins de 5 dans aucune des deux dimensions, il a été choisi d’établir le début de la balance à ce stade. Par conséquent, la disposition des axes est modifiée pour les placer au point milieu de la nouvelle échelle (7.5). La nouvelle représentation serait comme indiqué à la figure 3.
Le fait de placer les axes au point central de la balance a déjà été adopté dans plusieurs enquêtes (par exemple, Evans et Chon, 1989, Havitz et al., 1991, Richardson, 1987, Williams et Neal, 1993). Comme observé à la figure 3, cette modification change complètement, car la plupart des attributs sont situés dans le quadrant « Concentré ici ». En tout état de cause, les informations contradictoires dérivées de la représentation des quadrants de l’IPA d’origine persistent toujours.
Un autre critère généralement adopté consiste à placer chacun des axes dans la moyenne de leurs dimensions respectives (par exemple, alberté et Mihalik, 1989; Guadagnolo, 1985, Hollenhorst et al., 1992, Hamme et James, 1977). De cette manière, les axes seraient disposés comme indiqué sur la figure 4 (valorisation = 7,23, importance = 8,49).
Avec cette stratégie, vous pouvez distribuer les différents attributs entre les quatre quadrants dans un autre ou moins équitable (deux dans chacun), de sorte qu’un aperçu général artificiel des forces et des domaines de l’amélioration du service est obtenu. Cependant, nous ne devons pas oublier que dans une mesure plus importait ou moins, tous les attributs sont sensibles à une amélioration, ce qui ne montre pas une représentation graphique. À nouveau, les informations fournies sont contradictoires.
Pour être résolu ce type du problème, une analyse des divergences qui se produisent entre les scores d’évaluation et ceux d’importance ont été poursuivis. Selon cette approche, plus la valeur résultant de soustraire l’importance des évaluations, la priorité la plus élevée aura l’attribut au moment de consacrer les ressources de l’Organisation, humaines et matérielles et / ou économiques (Setethna, 1982) .
Récemment, Bacon (2003) a comparé des modèles empiriquement basés sur une représentation dans des quadrants (modèles classiques) contre les « modèles diagonaux » qui divisent l’espace IPA dans deux moitiés triangulaires (Hawes et RAO, 1985, Nale et al., 2000, Sampson et Showalter, 1999, Slack, 1994). Dans ces modèles, tous les points situés sur la diagonale (45º) représentent des attributs lorsque l’importance dépasse l’évaluation et représente donc des priorités élevées pour l’amélioration du service. La conclusion de son étude est que les modèles diagonaux sont les meilleurs prédisent les priorités exprimées directement par les utilisateurs.
Dans ce sens, dans le but de maintenir autant que possible la structure primale de l’IPA, elle a On estime que l’idéal serait de combiner les informations fournies par les quadrants avec les informations des divergences réelles qui existent entre l’évaluation et l’importance (voir tableau 1). Pour atteindre cet objectif graphiquement, il sera nécessaire de dessiner, selon les modèles diagonaux, une ligne qui représente les points de l’espace dont l’évaluation est égale à l’importance, c’est-à-dire celles dont la divergence est égale à zéro (Figure 5). De cette manière, les attributs situés au-dessus de la diagonale seront ceux dans lesquels les efforts de gestion des services devront se concentrer, car l’insatisfaction entre les utilisateurs augmentera, tandis que la zone triangulaire inférieure sera subdivisée dans les trois domaines qui sont formés de l’extension des axes au bas du graphique. Pour cela, il a été choisi de placer les axes dans la moyenne des scores obtenus pour chaque dimension, car cette disposition permettra la distribution d’attributs positifs en fonction de leurs scores relatifs d’importance et d’évaluation.
Cette méthode Alternative parvient à rassembler les avantages de la représentation en fonction des divergences (montrant l’ampleur des différences d’évaluation de l’importance en fonction de la distance d’un attribut par rapport à la diagonale) et les avantages de la représentation classique chez les quadrants (la représentation géométrique est plus intuitable que Arithmétique).
Sur la base de cette représentation triaxiale, l’analyse de diagnostic et stratégique des informations obtenues est poursuivie. Comme observé à la figure 5, les 8 attributs du service de soins primaires de Galice sont représentés au-dessus de la diagonale dans l’espace «Concentré ici», ce qui indique que tous sont sensibles à une amélioration. Cependant, tous ne présentent pas la même priorité, car la distance entre chacun des points et la diagonale est sensiblement différente entre les attributs. En ce sens, ces composantes du service qui sont plus éloignées de la diagonale représentent les composants ou les processus de service avec une plus grande écart négatif, c’est-à-dire ceux dont l’importance dépasse de haut degré à l’évaluation des utilisateurs et que, par conséquent, ils constituent la domaines d’action prioritaires.Dans le cas où nous nous préoccupons, le délai d’attente en consultation, les installations et les équipements, ainsi que la facilité et la rapidité pour obtenir un rendez-vous sont les attributs dans lesquels le gestionnaire d’organisation devrait se concentrer sur l’amélioration du service fourni à l’utilisateur des soins primaires. Services de Galice, sans altérer les actions possibles dans le reste des zones identifiées.
Afin de tester cette nouvelle proposition reprendra l’article original de Hamilla et James (1977), où les 14 attributs identifiés, se référant à la référence. Pour un service de vente de voitures, sont distribués parmi les quatre quadrants du graphique IPA. La représentation finale est illustrée à la figure 6 avec l’échelle de mesure d’origine de 1 à 4. Comme on peut le voir, jusqu’à ce que 7 attributs entrent dans le quadrant « maintenir bon travail », tandis que 3 nécessitent l’élaboration de stratégies visant à améliorer son amélioration. Toutefois, si une analyse des divergences entre les scores d’évaluation est effectuée et des résultats négatifs sont obtenus à l’exception de deux attributs (12 et 14). Par conséquent, tous les attributs situés à l’origine dans le quadrant «maintien de bon travail» seront effectivement des carences de service depuis, dans le jugement des utilisateurs, l’importance qu’ils ont pour eux est supérieure à l’évaluation de l’exécution par le fournisseur du service.
Si ces mêmes données sont représentées dans le graphique IPA développé dans ce travail, des recommandations à un niveau stratégique montrent une divergence claire avec celles extraites de la représentation initiale (Fig. 7). Ainsi, les 7 attributs qui étaient initialement considérés comme des atouts du service tombent désormais dans la moitié triangulaire supérieure du graphique, ce qui indique que, dans une mesure plus ou moins, toutes ces composantes du service représentent réellement des domaines d’amélioration, un résultat compatible avec la divergences obtenues pour chaque attribut.
Les attributs qui présentent une divergence positive sont répartis entre les trois domaines restants. Selon cela, l’attribut 12 présente des scores relativement faibles dans les deux dimensions (2,49 évaluation et 2,43 importance), la recommandation stratégique sera donc celle de « priorité faible ». Au contraire, l’attribut 14 est celui qui obtient la plus grande évaluation (3.33) et la moindre importance (2.05), portant l’indication d’un « gaspillage possible de ressources » associé.
Suivre ces résultats, il peut Soyez noté que la nouvelle représentation conserve toutes les capacités d’exposition et explicatives initiales de l’IPA, en plus d’intégrer les informations extraites des divergences entre les deux dimensions. De cette manière, il est destiné à informer les plus fidèles et tout simplement possibles des véritables forces et domaines d’amélioration du service, des informations qui influenceront de manière décisive la gestion stratégique des ressources de l’organisation.
p align = « justifier » > Discussion et conclusions
L’analyse de l’évaluation de l’importance fournit, de manière simple et directe, des résultats pertinents avec des implications pour la planification marketing. Les auteurs originaux de cette technique ont indiqué comme des avantages principaux leur faible coût et leur facilité d’accord, en ce sens que cette technique a permis de surmonter les difficultés de comprendre les gestionnaires avant l’exposition de résultats statistiques complexes. Cependant, l’une des limitations de cette analyse réside dans l’arbitraire relatif qui existe lors de la positionnement des axes de coordonnées qui donnent lieu aux quadrants. Ce problème a été reflété dans les différentes représentations des résultats que nous avons obtenus sur un échantillon de 1 601 sujets relatifs à l’évaluation de la qualité de la santé des services de soins primaires de Galice. Afin de résoudre cette difficulté, une analyse des divergences qui se produisent entre les scores d’évaluation et ceux d’importance (Setathna, 1982) a été réalisée. La combinaison des deux perspectives (représentation dans des quadrants sur une partie et les informations obtenues des divergences de l’autre) a permis de révéler de nouveau des résultats obtenus, de retenir les capacités explicatives et interprétatives de l’IPA et enrichissant les conclusions de l’analyse ponctuelle de la divergences.
Cependant, il existe des aspects qui doivent continuer à enquêter pour pouvoir les intégrer à l’IPA. En ce sens, l’une des méthodes de mesure de l’importance que l’intérêt des chercheurs n’a pas été suscité dans la portée de l’IPA repose sur la gestion des attributs.Depuis l’un des problèmes les plus courants de mesures absolues d’importance (par des scores directs) réside dans cela, à partir d’une sélection correcte d’attributs, ils ont tous un haut degré d’importance pour les utilisateurs, ces scores ont tendance à être toujours très homogènes et peu discriminant, causant tous les attributs « tomber » dans le même quadrant (OH, 2001). Hollenhorst et al. (1992) affirmant qu’il s’agit d’un problème fréquent dans les applications empiriques de l’IPA, comme cela a été prouvé dans notre cas, tandis que NESLIN (1981) montre que l’importance relative a une plus grande validité prédictive que l’importance exprimée absolument.
Comment déterminer les importations lorsque cela se produit? L’obtention d’une mesure ordinale de l’importance de chacun des attributs sélectionnés concernant un produit ou un service donné permettrait de surmonter cette limitation de plusieurs mesures absolues. Cette procédure aiderait à identifier plus que les domaines d’amélioration prioritaires, ce qui est en bref que l’objectif de l’IPA. Le problème des mesures d’importance alternatives dans le contexte de l’IPA réside dans la manière de les représenter de maintenir le même format graphique de la présentation des résultats. Nous faisons confiance à ce que les futures enquêtes à cet égard contribuent au développement appliqué de cette technique et, par conséquent, au développement de programmes de marketing efficaces du point de vue de la psychologie des consommateurs.
Remerciements
Ce travail a été fait avec la collaboration de la sous-rédaction de soins primaires de Xerral (Service Saúde Galego).
Note
1 tandis que la traduction habituelle de la performance du terme dans la portée de la portée sociale et la psychologie du marketing correspond à sa traduction littérale (performance, performance), compte tenu de la littérature rare ou de la littérature existante dans l’espagnol sur l’IPA, nous avons choisi de traduire le terme de valorisation, afin de mettre en évidence la construction qu’il est vraiment intégré au graphique. : la perception de l’utilisateur de la performance du service, c’est-à-dire son évaluation d’un point de vue subjectif.