La Calidad de E-Servicio en Portales Web B2C: Evaluación Mediante Sistemas de Inferencia Borrosos

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1 La Calidad de E-Servicio en Portales Web B2C: Evaluación Mediante Sistemas de Inferencia Borrosos The E-Service Quality in B2C Websites: Evaluation by means of Fuzzy Inference Systems. Castro A 1, Puente J 2, de la Fuente D 3, Parreño J 4, Lozano J 5 Abstract The present paper proposes a model to evaluate B2C websites. It has been considered a set of dimensions that have influence in the evaluation according to the literature review and a study of reliability. Once validated the model, it makes use of fuzzy inference systems in order to reduce the uncertainty associated with the decision-making process. As a result of this research, a model capable of designing a simple and intuitive knowledge base is obtained (experts I users) in the evaluation of B2C websites, thus allowing a further optimization of the results obtained. Resumen El presente artículo propone un modelo para evaluar la calidad de e- servicio en portales web B2C. Para ello, se ha considerado un conjunto de dimen- 1 Adrián Castro López ( 2 Javier Puente García ( 3 David de la Fuente ( 4 José Parreño Fernández ( ) 5 Jesús Lozano Mosterín (

2 siones relevantes en la evaluación de acuerdo con la revisión de la literatura y un estudio de fiabilidad. Una vez validado el modelo, se hace uso de sistemas de inferencia borrosos con el fin de reducir la incertidumbre asociada a los procesos de decisión. Como resultado de este estudio, se obtiene un modelo capaz de diseñar de forma sencilla e intuitiva la base de conocimiento (expertos y/o usuarios) en la evaluación de portales B2C, permitiendo así una mayor optimización de los resultados obtenidos. Keywords: Fuzzy Inference Systems, E-service, Quality Service, B2C Websites Evaluation Palabras clave: Sistemas de Inferencia Borrosos, E-servicio, Calidad de E- servicio, Evaluación de Portales B2C. 1 Introducción El crecimiento de las actividades comerciales online está siendo particularmente rápido debido a las nuevas oportunidades de negocio entre empresas y consumidores que este tipo de negocio supone. Este canal permite llegar a colectivos y áreas geográficas impensables hace unos años para algunas empresas (Pires and Aisbett, 2003). Entre los diferentes tipos de E-commerce, el comercio B2C (Business to Consumer) cubre aquellos portales web y transacciones a través de los cuales las empresas venden bienes y servicios a clientes directamente por Internet. La eficiencia y la rentabilidad de este tipo de comercio electrónico ha transformado la web en un entorno global para las empresas. Sin embargo, los consumidores encuentran muchas dificultades en los procesos de compra online relacionadas con la búsqueda y navegación en el portal web, con la evaluación y comparación de productos o con el proceso de pago, entre otros. Todos estos inconvenientes afectan determinantemente a la satisfacción de los clientes con los sitios web B2C (Kuo et al., 2011). El presente trabajo propone inicialmente un análisis exhaustivo de las variables influyentes en el diseño y evaluación de sitios web B2C. Una vez validado el modelo propuesto se realiza una propuesta metodológica basada en la teoría de conjuntos borrosos. Ésta metodología, permite mejorar la interpretación de la base de conocimiento inducido en el sistema de decisión, mejorando así el comportamiento del modelo frente a otros sistemas más simples. 1146

3 2 Estado del Arte En el presente apartado se detallan aquellas variables más utilizadas para evaluar la calidad del e-servicio en portales web B2C, según la bibliografía consultada (ver Tabla 1). Tabla 1 Variables relevantes en la evaluación de la calidad de e-servicio DISEÑO. El diseño web es una actividad que consiste en la planificación, modelado e implementación de portales web. Autores: Rangathan y Ganapathy (2001), Alpar (2001), Melián y Padrón (2005), Brown y Jayakody (2008), Lin (2009), Oppenheim y Ward (2010), Stefani y Xenos (2011). INFORMACIÓN. La información, en su sentido más general, se define como un conjunto organizado de datos procesados, que constituyen un mensaje que permite mejorar el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje. Autores: Chang y Sangjae (2002), DeLone y McLean (2003), Evanshitzki et al. (2004), Melián y Padrón (2005), Cao et al. (2006), Meziane y Nefti (2006), Nielsen (2006), Joia y Barbosa (2008), Bauernfeind et al. (2009), Lin (2009), Sun y Lin (2009), Oppenheim y Ward (2010). GARANTÍA. La garantía suele referirse a la acción que una persona o empresa despliegan con el objeto de afianzar aquello que se haya estipulado. A través de la concreción o presentación de una garantía, se pretende dotar de una mayor seguridad al cumplimiento de una obligación o al pago de una deuda, según corresponda. Autores: Santos (2003), Melián y Padrón (2005). OFERTA. En términos generales una oferta es aquella propuesta realizada para ejecutar o cumplir algo. Autores: Yang et al. (2000), Melián y Padrón (2005), Cao et al. (2006). PERSONALIZACIÓN. La personalización consiste en la adaptación de los productos o servicios a las necesidades del cliente, de tal forma, que éste se sienta exclusivo, especial, único y diferente.autores: Melián y Padrón (2005), Koutsabasis et al (2008) Adjei y Clark (2009), Bauernfeind et al (2009), Oppenheim y Ward (2010). SEGURIDAD PAGOS. La seguridad en los pagos se define como la garantía de protección con respecto a las transacciones realizadas y los medios de pago utilizados durante el proceso de compra. Autores: Madu y Madu (2002), Francis y White (2002), Venkataiahgari et al. (2006), Oppenheim y Ward (2010). PRIVACIDAD. La privacidad del servicio se define como la garantía de protección de los datos de interés suministrados por el cliente en relación con su archivo, tratamiento y conservación. En el caso del comercio electrónico se refiere únicamente a los datos de carácter personal del cliente. Autores: Ranganathan y Ganapathy (2001), Oppenheim y Ward (2010), Stefani y Xenos (2011). CONFIANZA. La confianza se define como la esperanza que se tiene en algo o alguien. En el caso concreto del comercio electrónico, hace referencia a la esperanza que tiene el cliente online en que la compra realizada a través de un portal web se realice bajo sus expectativas. Autores: Kaplan y Nieschwietz (2003), Oppenheim y Ward (2010), Hong y Cho (2011). 1147

4 3 Modelo de Evaluación Propuesto El modelo propuesto ha sido resultado de una exhaustiva revisión bibliográfica y de un Método Delphi realizado por expertos en Marketing Online en España. Adicionalmente, se ha realizado un pre-test para conocer el sentir de los usuarios de portales de moda online. La Figura 1 ilustra el modelo de evaluación propuesto. La recogida de información se ha llevado a cabo a través de encuestas personales realizadas a compradores habituales en Internet. Las escalas para la evaluación de portales web fueron sometidas a un pre-test con 50 clientes habituales en la compra de artículos por Internet, con la finalidad de poner a prueba la correcta comprensión de las preguntas y añadir, eliminar o modificar en su caso, la composición del cuestionario final. El universo objeto de estudio ha sido definido como el conjunto de individuos mayores de 18 años que son compradores habituales en Internet y que pertenecen al entorno geográfico de España. Fig. 1 Modelo de Evaluación Calidad del Servicio en Portales Web B2C. Para determinar la utilización del modelo de evaluación de portales web B2C se ha evaluado la unidimensionalidad, fiabilidad y validez de las escalas de medida. En la primera fase de validación se han considerado las variables estudiadas con todos los ítems que figuraban en el cuestionario, manifestando este análisis exploratorio la necesidad de eliminar algunos de ellos para optimizar la composición de las escalas. Para ello, se ha utilizado el paquete estadístico SPSS versión 19 para Windows. Como resultado de este pre-test se ha realizado un análisis factorial exploratorio de componentes principales con rotación Varimax y un análisis de fiabilidad mediante coeficiente de α de Cronbach. En la Tabla 2 se muestran los resultados obtenidos de este estudio. 1148

5 Tabla 2 Resultados obtenidos Análisis Factorial y α Crombach DIS INF GAR OFE PER SPA SES CON % Información Explicada 59,3 68,4 65,7 54,4 52,5 65,1 90,6 82,1 α Crombach 0,83 0,90 0,87 0,75 0,63 0,81 0,89 0,79 El coeficiente de α de Cronbach, indicador utilizado para determinar la fiabilidad de las escalas, tal como se puede ver en la tabla anterior, supera el valor umbral 0,6 recomendado en estudios exploratorios (Hair et al. 1999) en todas las variables propuestas. Además, en todos los casos, dichas variables presentan un porcentaje acumulado de varianza explicada superior al 50%. 4 Metodología La metodología utilizada en esta investigación se basa en los sistemas de inferencia borrosos de ayuda a la decisión. Éstos, se fundamentan en la Teoría de conjuntos borrosos desarrollada por Zadeh (1965), permitiendo incorporar la incertidumbre asociada a los procesos de decisión, haciendo que éstos se aproximen mejor a la realidad (Martin y Sanz, 2005). En los sistemas de inferencia borrosos, las variables, de tipo lingüístico, permiten procesar información tanto cualitativa como cuantitativa dado que toman como valores etiquetas asociables a conceptos del lenguaje común. Esto contrasta con las variables numéricas tradicionales cuyos valores son exclusivamente números (Ponce, 2011). En nuestro caso, la evaluación de la calidad de e-servicio percibida -por expertos o usuarios- presenta un alto nivel de subjetividad. Por este motivo, el uso de etiquetas de tipo lingüístico permitirá una mejor adaptación de los criterios de calificación dados en la evaluación de portales web B2C. Además, se probará que el diseño de un sistema borroso en el ámbito del comercio electrónico B2C, y más en concreto en la evaluación de sus portales web, permite una mejor interpretación de la base de conocimiento insertado en el sistema de decisión, mejorando así los resultados obtenidos en la salida del modelo propuesto. 4.1 Sistemas de Inferencia Borrosos En nuestro caso, para poder aplicar los sistemas de inferencia borrosos, hemos utilizado la aplicación Matlab fuzzy logic toolbox versión 2.0. (Mamdani and Gains, 1981). 1149

6 Para realizar la inferencia se requiere una base de conocimiento constituida a partir del saber hacer de un experto en el problema, capaz de explicar el funcionamiento del sistema a través de un conjunto de reglas lingüísticas construidas con las variables de entrada y de salida. Así, en primer lugar, es necesario definir el rango y la forma de las etiquetas en que se particionan los dominios de las variables del sistema para poder definirlas de forma borrosa. Los sistemas de decisión borrosos de tipo Mamdami, apoyados en lo anterior, permiten realizar inferencias de este tipo en un proceso que consta de cinco etapas (Chen & Klein, 1997): Borrosificación, Aplicación de componentes borrosos a los antecedentes, Implicación al consecuente de cada regla, Agregación de consecuentes y Desborrosificación. Adicionalmente se establecerá la adecuada secuenciación de los subsistemas borrosos integrantes del modelo y se incorporará el conocimiento de evaluación en forma de reglas condicionales para cada subsistema de calificación (de modo que permita la asignación intuitiva de etiquetas lingüísticas en todas sus variables). La Figura 2 representa las etiquetas empleadas para las variables de entrada y de salida, respectivamente: Fig. 2 Definición de etiquetas. Posteriormente, se definen las cuatro bases de reglas a utilizar para cada subsistema de evaluación acudiendo al conocimiento del experto: Calidad Web, Servicio Ofertado, Seguridad en el Servicio, y Evaluación Final (ver Fig. 3). Fig. 3 Bases de reglas para cada uno de los subsistemas parciales y final. A modo de ejemplo, la celda sombreada de la tabla relativa a la seguridad expresaría la regla: si la valoración de la seguridad en los pagos es media, la privacidad es baja y la confianza es alta, entonces la calificación final de la seguridad será media. Tras diseñar un sistema borroso, puede inferirse la valoración de un portal web según los valores crisp de sus variables de entrada. Los mapas de inferencia dados por el modelo permiten analizar fácilmente la congruencia de las evaluaciones obtenidas (en ellos las valoraciones de las variables de salida vienen dadas por la 1150

7 altura de la superficie en cada punto). Así por ejemplo, en la Figura 4 se muestra el mapa de soluciones de evaluación del subsistema Calidad Web. Información Diseño Fig. 4 Mapa de soluciones del subsistema Calidad Web. Al analizar la evaluación de la calidad de la web en función de la información recibida por el usuario y del diseño, se puede observar que debido al conocimiento insertado en las reglas, si el diseño es bajo y la calidad de la información no es la adecuada, se obtendrá una mala calificación de la calidad web. Esta disconformidad sobre la calidad del portal web puede deberse a una falta de adaptación del diseño e información al cliente debido a: la dificultad para navegar en el portal, el uso de excesiva información o poca precisión sobre el producto requerido o que la información se encuentre en un idioma diferente al del cliente potencial. Sin embargo, se observa cómo al crecer la valoración dada al diseño y a la información, la calificación de la calidad web sube notoriamente (en mayor grado para la variable Diseño ). Este análisis de podría extender al resto de variables (tanto de entrada como de salida) del modelo de evaluación propuesto. 5 Conclusiones y Ampliaciones Futuras En el presente estudio se ha realizado un análisis de las principales variables utilizadas en la evaluación de portales web del sector textil. Para ello, se ha realizado una revisión bibliográfica exhaustiva, junto con un método Delphi y un pre-test. Una vez considerada la adecuación de las diferentes variables, se ha realizado un estudio de mercado a usuarios habituales en la búsqueda/compra de artículos de moda a través de Internet, consiguiendo así la validación del modelo propuesto. Una vez validado el modelo propuesto, se ha analizado la incertidumbre asociada a los procesos de evaluación de este tipo de portales web. Como resultado, se ha conseguido un modelo, fundamentado en los sistemas de inferencia borrosos, capaz de mejorar la interpretación de la base de conocimiento inducido en el sistema de decisión, mejorando así el comportamiento frente a otros sistemas más simples. Como futuras líneas de investigación se pretende fusionar los sistemas borrosos con redes neuronales a fin de lograr una base de conocimiento más dinámica. 1151

8 6 Referencias Adjei M, Clark M (2010) Relationship marketing in a B2C context: the moderating role of personality traits. Journal of Retailing and Consumer Services. 17: Alpar P (2001) Satisfaction with a web site: It s measurement, factors and correlates. Working Paper No. 99/01. Philipps-Univesität Marburg, Institute für Wirtschaftsinformatik. Bauernfeind U, Mayr T, Zins A (2006) A conceptual model for quality dimensions for B2C recommender systems. ECIS Proceedings, Brown I, y Jayakody R (2008) B2C e-commerce success: a test and validation of a revised conceptual model. Electronic Journal Information Systems Evaluation. 11: Cao M, Zhang Q,Seydel J (2006) B2C e-commerce web site quality: an empirical examination. Industrial Management & Data Systems, 105: Chang L, Sangaje L (2002) A cognitive map simulation approach to adjusting the design factors of the electronic commerce web sites. Expert Systems with Applications, 24:1-11. Chen, CB, Klein CM (1997) An efficient approach to solving Fuzzy MADM Problems. Fuzzy Sets and Systems. 88: Evanschitzy H (2004) E-satisfaction: a re-examination. Journal of Retailing. 80: Francis J, White L (2002) PIRQUAL: A escale for measuring customer expectations and perceptions of quality in Internet retailing. In K.Evans and L. Scheer (Eds), Marketing educator s conference: Marketing theory and applications. 13: Hong IB, Cho H (2011) The impact of consumer trust on attiutdinal loyalty and purchase intentions in B2C marketplaces: Intermediary vs seller trust. International Journal of Information Management. 31: Joia LA, Barbosa de Oliveira LC (2008) Development and testing of an e-commerce web site evaluation model. Journal of Electronic Commerce in Organizations. 6: Kaplan SE, Nieschwietz RJ (2003) A Web assurance services model of trust for B2C e- commerce. International Journal of Accounting Information Systems. 4: Koutsabasis P, Stravraskis M, Viorres N, Darzentas JS, Spyrou T, Jarzentas J (2008) A descriptive reference framework for the personalization of e-business applications. Electron Commerce Res. 8: Kuo HM, Chen CW, Chen CW (2011) A study of merchandise information and interface design on B2C websites. Journal of Marine Science and Technology. 19: Lin HF (2009) An application of fuzzy AHP for evaluating course website quality. Computers & Education. 10:1016. Madu CN, Madu AA (2002) Dimensions of e-quality. InternationalJournal of Quality & Reliability Management. 19: Mamdani EH, Gaines BR (1981) Fuzzy reasoning and its applications, NY. Academic Press. Martin B, Sanz A, García A (2005) Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. 3º Ed.. RA-MA. Melián L, y Padrón V (2005) Quality in e-commerce B2C: perceptions and expectations. Conferencia IADIS Ibero-Americana. Meziane F, Nefti S (2006) Evaluating E-commerce trust fuzzy logic. School of Computing, Science and Engineering. University of Salford. United Kingdom. Nielsen J, Loranger H (2006) Prioritizing Web Usability. New Riders. Berkeley. Oppenheim C, Ward L (2010) Evaluation of web sites for B2C e-commerce. Aslib Proceedings. 58: Pires, GD., Aisbett J (2003) Relationship between technology adoption and strategy in businessto-business makets. The case of e-commerce, Industrial Marketing Management. 32: Ponce, P (2011) Inteligencia Artificial con aplicaciones a la ingeniería. Marcombo. Barcelona. Ranganathan C, Ganapathy S (2001) Key dimensions of business-to-consumer web sites. Information& Management. 39:

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