Factores que cuantifican la percepción de calidad en el servicio al cliente en un restaurante mexicano / Factors that quantify the perception of quality in customer service in a Mexican restaurant

Resumen Una de las industrias más destacadas de la economía mexicana es la restaurantera. Su importancia, debido a su número de empresas, creación de empleos y emprendimientos, ha ocasionado que se genere un alto índice de competitividad. Esto provoca que se busquen estrategias para mejorar la calidad del servicio que ofrecen, con el propósito de retener y atraer clientes. El objetivo de este trabajo fue identificar los factores que conforman la percepción de la calidad en el servicio en un restaurante mexicano. Para ello, se utilizó el instrumento DINESERV, mediante un enfoque cuantitativo y un análisis factorial confirmatorio. Los resultados mostraron que el instrumento DINESERV es válido para restaurantes mexicanos. Asimismo, se detectaron los factores que integran el servicio al cliente, enfatizando los aspectos de tangibilidad, confiabilidad, respuesta y empatía. Características como personal competente y con experiencia, tener siempre presente los intereses del cliente y la apariencia de la vestimenta y limpieza del personal de servicio son elementos clave para que el restaurante genere mayor satisfacción en sus clientes.

Abstract One of the most prominent industries in the Mexican economy is the restaurant industry. Its importance, due to the number of companies, job creation and business ventures, has caused a high competitiveness index to be generated. This causes the search of strategies to be sought to improve the quality of the service they offer, in order to retain and attract customers. The objective of this work was to identify the factors that comprise service quality perception in a Mexican restaurant. For that purpose, we employed the DINESERV instrument, through a quantitative approach and a confirmatory factor analysis. Results showed that the DINESERV instrument is valid for Mexican restaurants. Likewise, the factors that make up customer service were identified, emphasizing the aspects such as tangibility, reliability, response and empathy. Factors such as competent and experienced staff, always keeping in mind the interests of the client, the appearance of the service personnel´s clothing and cleanliness are key elements for the restaurant to generate greater satisfaction in its customers.

Estudio comparativo de técnicas de analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de educación superior / Comparative study of learning analytics techniques to predict student academic performance in higher education

Resumen La deserción escolar involucra diversos factores, entre ellos, el compromiso del estudiante, a través del cual se puede predecir su éxito en la escuela. Ese compromiso tiene varios componentes, tales como conductual, emocional y cognitivo. La motivación y el compromiso están fuertemente relacionadas, ya que la primera es un precursor del compromiso. El objetivo de este estudio fue comparar la eficacia de la regresión lineal contra dos técnicas de minería de datos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en la educación superior. Se hizo un estudio transversal explicativo en el que se encuestó a 222 estudiantes universitarios de una institución pública de la Ciudad de México. Se realizó un análisis de regresión lineal jerárquico (RL) y de técnicas de analítica del aprendizaje, como redes neuronales (RN) y máquinas de vector soporte (SVM). Para evaluar la exactitud de las técnicas de analítica del aprendizaje se realizó un análisis de varianza (ANOVA). Se compararon las técnicas de analítica del aprendizaje y de regresión lineal usando la validación cruzada. Los resultados mostraron que el compromiso conductual y la autoeficacia tuvieron efectos positivos en el desempeño del estudiante, mientras que la pasividad mostró un efecto negativo. Asimismo, las técnicas de RL y de SVM pronosticaron igualmente el desempeño académico de los estudiantes. La RL tuvo la ventaja de producir un modelo simple y de fácil interpretación. Por el contrario, la técnica de SVM generó un modelo más complejo, aunque, si el modelo tuviese como objetivo el pronóstico del desempeño, la técnica SVM sería la más adecuada, ya que no requiere la verificación de ningún supuesto estadístico.

Abstract The issue of school dropout involves factors such as students' engagement that can predict his or her success in school. It has been shown that student engagement has three components: behavioral, emotional and cognitive. Motivation and engagement are strongly related since the former is a precursor of engagement. The aim of this study was to compare the efficiency of linear regression against two data mining techniques to predict the students' academic performance in higher education. A descriptive cross-sectional study was carried out with 222 students from a public higher education institution in Mexico city. An analysis of hiererchical linear regression (LR) and learning analytics techniques such as neural networks (NN) and support vector machine (SVM) was conducted. To assess the accuracy of the learning analytics techniques, an analysis of variance (ANOVA) was carried out. The techniques were compared using cross validation. The results showed that behavioral engagement and self-efficacy had positive effects on student achievements, while passivity showed a negative effect. Likewise, the LR and SVM techniques had the same performance on predicting students' achievements. The LR has the advantage of producing a simple and easy model. On the contrary, the SVM technique generates a more complex model. Although, if the model were aimed to forecast the performance, the SVM technique would be the most appropriate, since it does not require to verify any statistical assumption.