INTRODUCCIÓN

Las formas de comercialización de los servicios de telefonía móvil han evolucionado en función de los distintos escenarios de mercado, de la regulación del sector, y de los avances tecnológicos de la industria. Factores que sin duda han sido fundamentales para su espectacular desarrollo, permitiendo reducir los costos e incrementar la cantidad y calidad de los ser­vicios ofrecidos (Arrau y Pimentel, 2007). El sector de las telecomunicaciones en Chile era caracteriza­do por el alto nivel de concentración, baja compe­titividad y contratos de exclusividad y permanencia (Raineri, 2008). Dado lo anterior, las compañías han desarrollado una especial preocupación por compren­der el proceso de decisión de compra del consumidor, arrojando luces sobre los factores que determinan la intención de compra de los clientes finales entre las diferentes operadoras del mercado (Riquelme, 2001).

En el año 2010 se promulga la “Ley de portabilidad numérica” (Ley Nº 20 471.) cuya finalidad principal fue regular el mercado y fomentar una mayor com­petencia entre los proveedores para así conseguir mejores tarifas de servicio, además de proteger a los usuarios de prácticas abusivas.

Se estima que las barreras de cambio, el funciona­miento, y otras características intrínsecas al servicio pueden desempeñar un papel fundamental entre los clientes (Martins, Hor-Meyll y Ferreira,2013). Los proveedores, por otra parte, son quienes deben es­forzarse en mejorar los servicios ofrecidos (Oyatoye, Adebiyi y Amole, 2013) con el objetivo de ofrecer planes innovadores, mejor conectividad y atención por parte del personal de las compañías (Govind y Pri­yanka, 2011). Se estima que la calidad de la comuni­cación ya no es la única variable de elección (Hansen, 2003). Las variables de conectividad, atención del personal, claridad de las tarifas y facilidades de pago son ahora fundamentales en determinar la intención de compra (Lobos y Sepúlveda, 2009).

Considerando lo anterior, surgen algunas preguntas de relevancia no sólo para la gestión de las actua­les compañías operantes, sino que también para las nuevas entrantes, así como para efectos de políticas públicas, en particular, en el área de la regulación. ¿Qué variables determinan la intención de compra? y ¿existen variables asociadas a la calidad del servicio que expliquen tales decisiones?, son algunas de las interrogantes planteadas.

En esta línea, la presente investigación tiene como principal objetivo determinar los factores que explican la intención de compra en el mercado de telefonía móvil en la ciudad de Concepción. Los resultados per­mitirán constituir significativas implicaciones para la toma de decisiones de las actuales empresas ope­rantes y nuevas entrantes, de acuerdo a los intereses de sus usuarios, de modo que las compañías puedan gestar mejores estrategias, ofreciendo mejores servi­cios y productos para lograr una mayor fidelización de sus clientes y atraer a potenciales usuarios.

REVISIÓN DE LITERATURA

Las investigaciones académicas han tratado de comprender las intenciones de compra mediante la medición de la calidad de los servicios por medio del modelo SERVQUAL (Arias, 2011). Han considerado atributos relacionados con elementos tangibles, fia­bilidad, capacidad de respuesta, seguridad, gestión y control de los riesgos y factores éticos (Zeithaml, Parasuraman y Berry, 1992).

Karjaluoto y cols., (2005) estudiaron los factores que influyen en la intención de adquirir nuevos teléfonos móviles y los factores que influyen en su cambio. Sus resultados señalan que los problemas técnicos son la razón principal para cambiar de teléfono móvil. El precio, la marca, la interfaz (sistema operativo) y las propiedades, son los factores que más influyen en la elección real entre las marcas. En tanto, algunos de los factores más importantes que afectan a las em­presas de servicios de telefonía móvil son la calidad del servicio y el comportamiento de cambio de los clientes (Liang, Ma y Qi, 2013). El servicio al cliente, la estructura de precios y los sistemas de facturación son las dimensiones de calidad de servicio que tienen mayor significancia (Santouridis y Trivellas, 2010). Otros estudios (Vera, 2012) señalan que seis atribu­tos de calidad del servicio (precio accesible por mi­nuto, personal empático, claridad en la señal, rapidez en centros de atención personal, cobertura territorial amplia, diversidad en modelos de aparatos) se rela­cionan estadísticamente tanto con satisfacción como con lealtad.

Adicionalmente, variables tales como las tarifas del servicio y planes (bolsas), la calidad de la red, la ca­lidad del servicio y la imagen de marca, desempeñan un papel vital en la elección de un proveedor de ser­vicio móvil (Govind y Priyanka, 2011). Los operadores de los servicios deben atraer y mantener a los clientes a través de planes innovadores, mejor conectividad y buena voluntad por parte del personal de las compa­ñías, introduciendo también mejoras en sus servicios de atención al cliente; siendo estas las principales razones al momento de sus elecciones (Malhotra, y cols., 2011). Entre las preferencias de los clientes se encuentran un servicio asequible, una amplia cober­tura y una claridad de la llamada como los atributos más deseados por los consumidores, en lugar de es­trategias de promoción que implican enormes costos (Oyatoye, Adebiyi y Amole,2013).

Por lo tanto, la comunicación no es la única necesidad que los teléfonos móviles deben cumplir (Hansen, 2003), siendo en el mercado chileno, las variables de conectividad, atención de personal, transparencia del servicio en el proceso de facturación o cobro, además de la disponibilidad y facilidad de los medios de pago, fundamentales en la existencia de la relación causal entre calidad, satisfacción y lealtad en la industria de telefonía móvil (Lobos y Sepúlveda, 2009).

En síntesis y en relación a diversos autores, las elec­ciones o preferencias entre los consumidores que determinan la intención de compra está atribuida por variables relacionadas con el precio, la marca, el sis­tema operativo y las propiedades (Karjaluoto y cols., 2005). Govind y Priyanka, (2011) señalan que las tari­fas del servicio y planes (bolsas), la calidad de la red y del servicio e imagen de la marca son los factores de­terminantes entre las elecciones. Oyatoye, Adebiyi y Amole, (2013), atribuyen tales decisiones a variables tales como un servicio asequible, la amplia cobertura y la claridad en las llamadas; mientras que Malho­tra, y cols., (2011) indican que los operadores deben atraer a los clientes con planes innovadores, mejor conectividad, buena voluntad por parte del personal y mejoras en el servicio de atención al cliente. No obstante, para otros autores las variables antes men­cionadas configuran dimensiones aplicables a la cali­dad del servicio. Es así como Santouridis y Trivellas, (2010) determinan que el servicio al cliente, la es­tructura de precios y los sistemas de facturación son las dimensiones de la calidad del servicio con mayor significancia. Por su parte, Vera, (2012), identifica que los factores precio accesible por minuto, el personal empático, claridad en la señal, la rapidez en centros de atención personal, cobertura territorial amplia y la diversidad de los modelos son los atributos de la cali­dad del servicio con mayor relevancia.; mientras que Lobos y Sepúlveda, (2009), atribuyen a las dimen­siones de conectividad, atención del personal, trans­parencia del servicio en el proceso de facturación o cobro y la disponibilidad y facilidad de los medios de pago, fundamentales en la calidad del servicio.

Por lo tanto, dada la revisión de literatura se propone un modelo no jerárquico, donde un conjunto de varia­bles influyen en la conducta del consumidor, específi­camente en la intención de compra.

La intención de compra, está en función del nivel de evaluación del factor cobertura (Lobos y Sepúlveda, 2009; Govind y Priyanka, 2011; Malhotra, y cols., 2011; Vera, 2012; Oyatoye, Adebiyi y Amole, 2013), formalizada bajo la Hipótesis 1 (H1:)la variable co­bertura es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción; de la variable bolsas (Govind y Priyanka, 2011), estableciendo la hipótesis 2 (H2): la variable bolsas es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción; de la relación precio/servicio (Karjaluoto y cols., 2005; Santouridis y Trivellas, 2010; Govind y Priyanka, 2011; Vera, 2012; Oyatoye, Adebiyi y Amole, 2013), planteando la hipótesis 3 (H3): la variable re­lación precio/servicio es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía mó­vil en el gran Concepción; los trámites de incorpora­ción (Lobos y Sepúlveda, 2009), formalizada según la hipótesis 4 (H4): la variable trámites de incorporación es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concep­ción; prestación de servicios complementarios (Kar­jaluoto y cols., 2005), representada bajo la hipótesis 5 (H5): la variable servicios complementarios es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción; el factor gestión del servicio (Lobos y Sepúlveda, 2009; Santouridis y Trivellas, 2010; Govind y Priyanka, 2011; Malhotra, y cols., 2011; Vera, 2012; Liang, Ma y Qi,2013), estableciendo la hipótesis 6 (H6): la variable gestión del servicio es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía mó­vil en el gran Concepción; el conocimiento, explicado por la hipótesis 7 (H7): la variable conocimiento es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción; el factor innovación (Malhotra, y cols., 2011), definido bajo la hipótesis 8 (H8): la variable innovación es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción; y finalmente la imagen (Karjaluoto y cols., 2005; Govind y Priyanka, 2011), establecida según la hipótesis 9 (H9): la variable imagen es una dimensión que explica la intención de compra de los usuarios de telefonía móvil en el gran Concepción.

METODOLOGÍA

A partir de los resultados extraídos de la anterior etapa y en consideración a la literatura estudiada, se realiza un cuestionario piloto, en el cual las variables están valoradas mediante escala likert de siete po­siciones. Previamente se examina con un grupo de usuarios con el objetivo contrastar su consistencia y sentido.

Las hipótesis de investigación se contrastan con técnicas de correlación policórica , de manera de comprobar el supuesto de normalidad bivariada de los datos. Posteriormente se aplica un análisis EFA (análisis factorial exploratorio) con el objeto de esta­blecer los factores latentes que determinan la inten­ción de compra de los usuarios, además de corrobo­rar la fiabilidad de estos, mediante el análisis de los coeficientes alpha de Cronbach. Dichos factores se validan con un CFA (análisis factorial confirmatorio); para luego converger en un modelo causal a través de ecuaciones estructurales con Lisrel 8.8 (Ruiz, Pardo y San Martín,2010).

Muestra

Con la finalidad de lograr una mayor diversidad de los encuestados, representar las distintas realidades de la comuna, y así obtener óptimos resultados en cuan­to a una muestra lo más representativa posible, se seleccionaron los 12 lugares más transitados de la ciudad de Concepción, realizándose un total de 379 entrevistas durante el mes de mayo de 2013, utilizan­do un muestreo no probabilístico por conveniencia. De acuerdo a la distribución sociodemográfica de la muestra, el 42% de los entrevistados correspondieron al sexo masculino. La edad mínima de los entrevista­dos corresponde a 15 años, no existiendo limitante en la edad máxima, donde la mayor proporción co­rresponde a edades que fluctúan entre los 21 y los 25 años (34%), entre los 26 y 30 años (22%) y entre los 31 y los 40 años (16%). En cuanto al nivel de estudios de la muestra, destaca el 19% de los entrevistados con enseñanza media completa, el 30% de los en­cuestados que señalan tener estudios profesionales incompletos y el 16% con estudios profesionales ter­minados. Finalmente y en relación a las actividades u ocupaciones con mayor relevancia, se determinó que 21% correspondieron a estudiantes, el 58% a traba­jadores dependientes o asalariados y un 9% de los entrevistados a trabajadores independientes.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Análisis factorial exploratorio

En la interpretación de los resultados del AFE se con­sideran significativas aquellas variables con cargas factoriales mayores a 0,5. Se reducen entonces los 43 atributos a cinco factores explicativos de la inten­ción de compra (IC), relacionados con aspectos aso­ciados a la calidad del servicio (cobertura, trámites de incorporación, gestión del servicio) y las actitudes del consumidor (innovación, imagen). De acuerdo a los factores asociados a la calidad del servicio, el factor cobertura está definida por las dimensiones referen­tes a la calidad de la señal y cobertura; los trámites de incorporación corresponde a temas relacionados con la facilidad, rapidez y cantidad de documentos solici­tados para el ingreso a una determinada compañía, mientras que la gestión del servicio incluye dimensio­nes referentes a la solución oportuna de los reclamos, atención del personal y el grado de compromiso con el cliente. En relación a los factores asociados a las actitudes del consumidor, la innovación constante en productos y servicios y la puesta en venta de gran va­riedad de avances tecnológicos, son las dimensiones que describen el factor innovación. En cuanto al fac­tor imagen, se relaciona con la transparencia, cerca­nía y confianza proyectada hacia los clientes. El valor del estadístico Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) es superior a 0,8, el test de esfericidad de Barlett muestra un nivel de significación del 0,00, lo que indica una cierta estructura de correlación (Luque, 2004).

Análisis de las escalas, fiabilidad y validez

El modelo propuesto para ser confirmado se especifi­ca en la siguiente ecuación:

IC = β1cobertura + β2trámites incorporación + β3innovación + β4imagen + β5gestión + error.

Siendo los βn coeficientes comunes para todas las compañías operadoras y la variable dependiente in­tención de compra, representante de la intención in­dividual de los entrevistados.

Comenzamos empleando el coeficiente de alpha de Cronbach para medir la fiabilidad de los ítems si­guiendo las recomendaciones de (Nunnaly y Berns­tein, 1994). Todos los valores fueron superiores a 0,6, aceptables considerado el carácter exploratorio de la investigación (Hair, Anderson, Tatham y Black, 1999).

Para el análisis de la fiabilidad conjunta se utilizará: a) el coeficiente de fiabilidad compuesta para cada una de las dimensiones críticas, y b) la varianza extraída. El coeficiente de fiabilidad compuesta se considera más adecuado que el alfa de Cronbach porque no depende del número de atributos asociados a cada concepto (Vandenbosch, 1996). Todos los coeficien­tes mostraron un valor superior a 0.7, valor mínimo recomendado en la literatura científica (Bagozzi y Yi, 1988). En la Tabla 1 se resumen estos resultados.

Tabla 1

Parámetros confirmatorios de variables.

Fuente. Elaboración propia.

La varianza extraída (AVE) (Fornell y Larcker, 1981) re­fleja la cantidad total de la varianza de los indicadores recogida por el constructo latente. Cuanto mayor sea su valor, más representativos son los indicadores de la dimensión crítica en la que cargan. Todos los facto­res exceden el valor recomendado de 0.5 (Bagozzi y Yi, 1988; Hair, Anderson, Tatham y Black, 1999).

En cuanto al estudio de la validez convergente las cargas estandarizadas de los elementos fueron todas significativas y superiores al valor recomendado de 0.7 (Steenkamp y Van Trijp, 1991). A continuación se procedió a comprobar la validez discriminante em­pleando la matriz de correlaciones estandarizadas. Todas fueron menores que 0.9 según la recomenda­ción de Luque (2004).

La ausencia de normalidad multivariante ha llevado a emplear como método de estimación apropiado el de máxima verosimilitud robusto (Satorra y Bender, 2001). El método emplea la matriz de varianzas - co­varianzas asintótica. Un par de índices de ajuste fue­ron la base para evaluar el modelo: Goodness of fit index (GFI) (Jöreskog y Sörbom, 1986) y; comparative fit index (CFI) (Bentler, 1990). Además, se incluyen otros índices como la chi cuadrado y el root mean square error of approximation (RMSEA) (Steiger, 1990) que se consideran apropiados para la evalua­ción del modelo (Hu y Bentler, 1999). Los resultados indican un adecuado ajuste. (χ2/gl: 1.64; GFI: 0.97 y CFI: 0.94; RMSEA: 0.042).

Análisis de las relaciones causales

Una vez comprobadas la fiabilidad y validez de las es­calas empleadas, se procede al análisis de las relacio­nes causales de los modelos (Kaplan, 2000). En pri­mer lugar, ha resultado en el sentido teórico esperado la relación entre el factor trámites de incorporación y la intención de compra (H4: β= 0.11; p= 1.96) tal y como se había señalado en la literatura especializada (Lobos y Sepúlveda, 2009). En segundo lugar, se afir­ma la relación entre el factor innovación y la intención de compra (H8: β= 0.20; p= 3.12) de acuerdo a lo destacado en la literatura (Malhotra, y cols., 2011). Por último, el factor gestión del servicio efectivamen­te se relaciona con la intención de compra (H6: β= 0.35; p= 2.87) según lo evidenciado en la literatura especializada (Lobos y Sepúlveda, 2009; Santouridis y Trivellas, 2010; Govind y Priyanka, 2011; Malhotra, y cols., 2011; Vera, 2012; Liang, Ma y Qi, 2013).

Por lo tanto, la facilidad y rapidez en los trámites de incorporación a una determinada compañía, son di­mensiones que efectivamente describen al factor trá­mites de incorporación y este a su vez a la intención de compra, comprobando la relación causal entre am­bos factores. El tiempo de respuesta hacia los recla­mos, la responsabilidad ante los acuerdos y contratos y la percepción hacia una compañía responsable con sus trabajadores, son las dimensiones que definen al factor gestión de servicio y por tanto, a la intención de compra, corroborando la relación causal entre los factores.

Por su parte el factor innovación, es explicado por las dimensiones asociadas a la constante innovación en producto y servicios para estar en la vanguardia a nivel mundial y la gran variedad de avances tecnoló­gicos puestos en venta. De este modo se afirma la re­lación causal entre el factor y la intención de compra.

En contraste, los resultados muestran que los facto­res cobertura (H1: β= -0.01; p= -0.17) e imagen (H9: β= 0.16; p= 1.63) no explican la intención de compra.

CONCLUSIONES

En referencia a los resultados del modelo estructural, es posible afirmar la relación causal entre la intención de compra y variables asociadas a la calidad del servi­cio y actitudes del consumidor. Los resultados indican que el primer determinante de la intención de compra es la variable trámites de incorporación, el cual al ser contrastado con la literatura especializada, confirma su relevancia ya que la calidad percibida en relación a la rapidez y una menor burocracia para el ingreso a una determinada compañía, pueden resultar de­terminante en una eventual segunda contratación. Debido a lo anterior, actualmente en el mercado las empresas de telefonía móvil se encuentran en cons­tante búsqueda de nuevas formas de diferenciarse, más aún con la entrada de nuevos participantes en la industria. Un ejemplo, es la nueva operadora Nextel quien ha incorporado dentro de sus políticas de con­tratación, procesos de trámites más ágiles, simples y sin burocracia a través de diversas plataformas de atención.

El segundo determinante de la intención de compra es el factor innovación, elemento que ha tomado fuerza con el paso del tiempo y que prima hoy por hoy en variados mercados, muy especialmente en los segmentos jóvenes de consumidores. La constante innovación en productos y servicios, y la puesta en venta de gran variedad de avances tecnológicos, son dimensiones que los usuarios valoran al momento de adquirir un teléfono móvil, pues en la actualidad los equipos telefónicos ya no son un mero instrumento de comunicación, sino más bien, se han convertido en símbolos de estatus, ya que características como la delgadez del equipo, diseño, las interfaces del menú y sus sistemas operativos son las representa­ciones de sus estilos y personalidades. Por lo tanto, la innovación va más allá de simples atributos tangibles; de acuerdo a las actitudes, los usuarios otorgan un componente afectivo basado en emociones o senti­mientos, ayudándolos a adquirir comodidad, eficien­cia y muchas veces simplificación en el trabajo.

El tercer y último determinante de la intención de compra es la evaluación de la gestión de servicio, la que se ve explicada por aspectos relacionados con los tiempos de respuesta hacia los reclamos, la res­ponsabilidad de las compañías ante los acuerdos y contratos firmados con los clientes y la percepción hacia una compañía responsable con sus trabajado­res.

La significancia del factor radica en la forma en que las empresas entregan, crean y ejercen estrategias o planes para mejor su calidad en relación a los ser­vicios y por consiguiente, aumentar la satisfacción de los usuarios. De acuerdo a la literatura, estudios respaldan la relevancia del constructo no sólo en las intenciones de compra en la que se basa esta inves­tigación, sino también, en procesos de toma de de­cisiones relacionadas a la permanencia o cambio de una determinada compañía (Barroso y Picón, 2004; Villalobos, 2009; Díaz, 2013).

A la luz de esta investigación, es posible señalar que las empresas de telecomunicaciones en general y es­pecíficamente del sector móvil, deben considerar a la hora de diseñar sus estrategias, los criterios que los usuarios realmente valoran cuando evalúan sus inten­ciones de compra. En relación al actual escenario de la industria chilena y debido a la eliminación de los contratos de amarre y exclusividad, es recomendable en el caso de los trámites de incorporación, minimi­zar las burocracias aún presentes en algunas de las compañías operantes, de manera que estos trámi­tes sean más gratos de realizar para los potenciales clientes. En cuanto a la innovación, la entrada de nuevos participantes al mercado, ha promovido una mayor competencia entre las compañías lo que ha implicado que estas realicen esfuerzos adicionales en la entrega de productos y servicios vanguardistas. Es recomendable que las empresas sigan potenciando este recurso dentro de sus estrategias competitivas, ante un mercado cada vez más exigente y en cons­tante evolución.

Si bien la gestión de servicios comprende diversas áreas, para los usuarios las más trascendentales son las referidas a la resolución de problemas. En este sentido, una correcta atención al cliente y eficientes tiempos de respuesta especialmente hacia los recla­mos, contribuyen de gran manera a su satisfacción y a la percepción que este tiene sobre la calidad ofre­cida.

Limitaciones y futuras líneas de investigación

Finalmente, es posible señalar que para el caso de futuras investigaciones, este estudio ofrece linea­mientos teóricos y prácticos que intentan explicar el comportamiento de compra de los consumidores del sector de telefonía móvil. Sin embargo, es necesario manifestar también que las limitantes de este estudio podrían marcar una pauta para eventuales nuevas in­vestigaciones sobre esta materia.

De acuerdo a lo anterior y en relación al tamaño de la muestra, sería recomendable ampliar el panorama, en tiempo y zona geográfica, ya que si se cuenta con una base de datos sólida, es posible centrar el estu­dio por compañía operadora, lo que podría constituir significativas implicaciones para la toma de decisio­nes estratégicas de estas empresas, de acuerdo a los intereses de sus usuarios. Así también, el extender la zona geográfica considerando no solo el gran Concep­ción, sino también otras comunas de la región o del país, permitirían comparar las conductas de compra de los consumidores de acuerdo a las realidades de cada sector, de modo que las empresas puedan ges­tar mejores estrategias, ofreciendo mejores servicios y productos para lograr una mayor fidelización de sus clientes y atraer a potenciales usuarios.

BIBLIOGRAFÍA

Arias, A. (2011). El enfoque a los clientes. Calidad de los servicios: La filosofía de Parasuraman. Ma¬drid: Facultad de Ciencias de la Documentación.

Arrau, P. y Pimentel, R. (2007). Análisis económico estratégico de la industria de telefonía móvil en Chile. Santiago: Gerens S.A.

Bagozzi, R. y Yi, Y. (1988). On the evaluation of struc¬tural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 74-94.

Barroso, C. y Picón, A. (2004). La importancia de los costes de cambio en el comportamiento del cliente. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa, 209-232.

Bentler, P. (1990). Comparative fit indexes in structu¬ral models. Psychological Bulletin, 238-246.

Díaz, J. (2013). Análisis de los costes de cambio del mercado de la telefonía móvil. Oviedo: Tesis de Maestría no publicada.

Fornell, C. y Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Re¬search, 39-50.

Govind, N. y Priyanka, J. (2011). Consumer’s prefe¬rences for mobile service provider: An empirical study in Agra. IUP Journal of Marketing Manage¬ment, 42-55.

Hair, J., Anderson, E., Tatham, R. y Black. (1999). Análisis Multivariante. Pearson .

Hansen, L. (June de 2003). Service layer essential for future success. Obtenido de Ericsson Mobi¬lity World, General article: http://www.ericsson. com/mobilityworld

Hu, L. y Bentler, P. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional cri¬teria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 1-55.

Jöreskog, K. y Sörbom, D. (1986). LISREL VI, analy¬sis of linear structural relationships by maximum likelihood, instrumental variables, and least squa¬res methods. New York: Scientific Software.

Kaplan, D. (2000). Structural equation modeling: Foundations and extensions. California: Thousand oaks: Sage publications.

Karjaluoto, H., Karvonen, J., Kesti, M., Koivumäki, T., Mannimen, M., Pakola, J.,Ristola, A., Salo, J. (2005). Factors affecting consumer choice of mo¬bile phones: Two studies from Finland. Journal of Euromarketing, 59-82.

Ley de portabilidad numérica, Ley 20 471, 2010, Bi¬blioteca del Congreso Nacional de Chile.

Liang, D., Ma, Z. y Qi, L. (2013). Service quality and customer switching behavior in China’s mobile phone service sector. Journal of Business Re¬search, 1161-1167.

Lobos, C., y Sepúlveda, M. (2009). Construcción de una medición de alidad del servicio de la telefo¬nía móvil en Chile. Santiago: Tesis de Maestría no publicada.

Luque, T. (1997). Investigación de Marketing: Funda¬mentos. Barcelona: Editorial Ariel S.A.

Luque, T. (2004). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Editorial Pi¬rámide.

Malhotra, G., Mukherjee, A., Nandi, A. y Sinharay, S. (2011). Consumer behavior towards mobile pho¬ne service provider: An empirical research on mo¬bile number portability in India. Journal Advances in Management, 44-49.

Martins, R., Hor-Meyll, L. y Ferreira, J. (2013). Fac¬tors affecting mobile users’ switching intentions: A comparative study between the Brazilian and German markets. Brazilian Administration Re¬view, 239-262.

Nunnaly, J. y Bernstein, I. (1994). Psychometric theory. New York: McGraw-Hill.

Ogasawara, H. (2011). Asymptotic expansions of the distributions of the polyserial correlations coeffi¬cients. Behaviormetrika, 38(2), 153-168.

Oyatoye, E., Adebiyi, S. y Amole, B. (2013). An em¬pirical study on consumers preference for mobile elecommunication attributes in Nigeria. British Journal of Economics, Management y Trade, 419-428.

Raineri, R. (2008). Análisis del mercado de telefonía móvil e incentivo de operadores preexistentes ante el concurso de la banda 3G en Chile. San¬tiago.

Riquelme, H. (2001). Do consumers know what they want? Journal of Consumer Marketing , 437-448.

Ruiz, M., Pardo, A. y San Martín, R. (2010). Modelos de Ecuaciones Estructurales. Papeles del Psicólo¬go, 34-45.

Santouridis, L. y Trivellas, P. (2010). Investigating the impact of service quality and customer satisfac¬tion on customer loyalty in mobile telephony in Greece. The TQM Journal, 330-343.

Satorra, A. y Bender, P. (2001). A scaled difference chi-square test statistic for moment structure analysis. Psychometrika, 507-514.

Steenkamp, J. y Van Trijp, H. (1991). The use of lisrel in validating marketing constructs. International Journal of Research in Marketing, 283-299.

Steiger, J. (1990). Structural model evaluation and modification: An interval estimation approach. Mutivariate Behavioral Research, 173-180.

Vandenbosch, M. (1996). Confirmatory compositional approaches to the development of product spa¬ces. European Journal of Marketing, 23-46.

Vera, J. (2012). Atributos de calidad de servicio de la telefonía móvil para clientes mexicanos y su impacto en la satisfacción y en la lealtad hacia la marca. Contaduría y Administración , 39-63.

Villalobos, F. (2009). La historia de la telefonía mó¬vil de Costa Rica: El futuro y el nuevo modelo de desarrollo. San José: Tesis de Maestría no publi¬cada.

Zeithaml, V., Parasuraman, A. y Berry, L. (1992). Cali¬dad total en la gestión de servicios: Cómo lograr el equilibrio entre las percepciones y las expecta¬tivas de los consumidores. Madrid: Ediciones Díaz de Santos.

Notas de autor