Aunque no hay consenso sobre la definición de lealtad del consumidor (Ruiz-Alejos, 2015) ni sobre las herramientas empleadas para su medición (Nuviala, García, Bernal, Grao, Teva & Pérez, 2014), sí lo hay con respecto a su importancia para la empresa. Así, se reporta que es la principal fuente de ventajas competitivas en el área de marketing (García, Herrero & Rodríguez, 2006) y –por ello–, es un factor esencial para concretar los objetivos de rentabilidad y supervivencia de los negocios a largo plazo (Reichheld, 2001). Es así hasta el punto que, en muchas ocasiones, las empresas prefieren retener a los clientes en lugar de asumir los costos que implica conseguir nuevos compradores (Jolley, Mizerski & Olaru, 2006).

Existen tres enfoques sobre lealtad del cliente (Uncles, Dowling & Hammond, 2003): i) Conductual: que asume como único indicador de la lealtad la repetición de compra de una marca en particular, que la reduce a una orientación conductista (Baptista & León, 2013), por lo cual ha recibido críticas, principalmente por las enormes dificultades que debe afrontar la empresa para influir en el comportamiento del cliente al no conocer con precisión las causas de la lealtad (Delgado, 2004); ii) Actitudinal: propugna la lealtad como una actitud que supone que diversas sensaciones del consumidor crean un vínculo individual con el servicio (Setó, 2003); y, iii) la integración de ambos enfoques que plantea la lealtad como un proceso dinámico y como un constructo bidimensional: actitudinal y de comportamiento, que le confiere mayor poder predictivo (Dick & Basu, 1994). Este tercer enfoque, caracterizado por una fuerte disposición interna hacia la marca y cuya lealtad se desarrolla de forma repetitiva, ha sido aplicado en supermercados (Roldán, Balbuena & Muñoz, 2010; Coelho do Vale & Matos, 2016; Coelho do Vale, Matos & Caiado, 2016) y –por ello– fue plasmado en la escala de medición pertinente (Tabla Nº 1), en la cual se han adaptado ítems creados por diversos autores (Leung, Wai-Kwan & Yuk-Fai, 1998; Flavián & Torres, 2003; Zeithaml, Bitner & Gremler, 1996) para medir la lealtad de los clientes en negocios de propiedad privada, como modelo de referencia para este estudio, ya que no hay investigaciones previas que hayan abordado la lealtad de usuarios en supermercados de propiedad estatal.

Tabla 1 Tabla 1 Variables manifiestas del constructo lealtad (LEA) Fuente: Leung et al. (1998); Flavián & Torres (2003), Zeithaml et al. (1996)

Para explicar las causas de la lealtad del cliente en el sector servicios se han estudiado como antecedentes (directos o indirectos) los constructos calidad y satisfacción del cliente (Oliver, 1999; Correia & Miranda, 2006); y también, de manera específica, en el sector de supermercados o retail (Paiva, Sandoval & Bernardin, 2012; Pilelienė & Grigaliūnaitė, 2013; Gallarza, Ruiz & Gil, 2016).

Se define como “una evaluación a largo plazo post-consumo o post-uso, susceptible de cambio en cada transacción, fuente de desarrollo y cambio de las actitudes hacia el objeto de consumo o uso, y que es el resultado de procesos psicosociales de carácter cognitivo y afectivo” (Calabuig, Crespo & Mundina, 2012).

Vázquez et al. (1996) desarrollaron la escala denominada Calsuper, para evaluar la calidad de servicio y de los productos en supermercados, cuyas dimensiones son:

Evidencia física (EVIF): tiene un significado más amplio que la dimensión elementos tangibles de la escala Servqual desarrollada para medir la calidad servicios (Zeithaml, Bitner & Gremler, 2012). Considera la apariencia de las instalaciones físicas, así como la facilidad y conveniencia de compra. En este estudio se consideró a EVIF como unidimensional.

La relación entre satisfacción de los consumidores y calidad de servicio percibida ha sido demostrada (López, González & Muñoz, 2014), pero hay controversia en la dirección de esta relación (González, Rodríguez & Alen, 2007). En la presente investigación se adopta la línea de investigación que postula la satisfacción como un consecuente de la calidad de servicio percibida (Ekinci, 2004). Se han identificado diversos factores que tienen gran influencia en la satisfacción de los clientes del sector minorista: i) percepción de los precios en comparación con los de la competencia, que también tiene gran incidencia en la lealtad (Gobiraj, Balasundaram & Gandhi, 2010); ii) calidad y variedad de la oferta conforme con las necesidades del cliente (Kristensen, Juhl & Ostergaard, 2001); y, iii) características del minorista, tales como localización geográfica, tiempo de espera en cajas, horarios de apertura, así como servicios complementarios que agilizan los procesos de compra o disminuyen los tiempos de suministro del servicio: formas de pago disponibles y facilidad de aparcamiento (Malik, Zameer, Hameed & Uzair, 2016), aunque la percepción de la calidad de algunos de estos servicios complementarios pudiera estar moderada por factores socioeconómicos de los clientes (Carrete & Ferrer, 2010; Barnesa, Colabianchic, Hibberta, Porterd, Lawsone & Liesea, 2016).

Actualmente, las firmas reconocen la importancia que tiene la satisfacción del cliente para el buen desarrollo del negocio, pero la literatura entrega varias definiciones alternativas e, incluso dispares (Ruiz, 2011; Ruiz-Alejos, 2015). En las definiciones más actualizadas se asume que la satisfacción posee componentes cognitivos y emocionales. Con base en el primer componente se predice que la satisfacción global resulta de la contrastación, por parte del consumidor, de sus expectativas. Las mismas funcionan como un umbral de referencia previo, versus su experiencia, derivada de la información obtenida a partir del consumo, la compra o el encuentro de servicio, entre otras fuentes (Bolton & Drew, 1991; Terblanche, 2017). El segundo componente postula que las emociones del consumidor influyen en la evaluación del consumo de bienes o servicios (Bigné & Andreu, 2004; Ladhari, Souiden & Dufour, 2017). Con base en la escala mostrada en la Tabla Nº 3, se propone la hipótesis siguiente:

H.: La satisfacción (SAT) percibida por los usuarios de un minorista alimentario de propiedad pública influye directa y positivamente en la lealtad de la empresa.

Tabla 3 Tabla 3 Variables manifiestas del constructo SAT Fuente: ítems adaptados de Gail & Scott (1995), Chang & Tu (2005), Lu, Guo & An, (2007), Arroyo et al. (2008), Carrete & Ferrer (2010), Toniut (2013, p. 70), Malik et al. (2016)

A continuación, se relaciona la creación de Mercal con una nueva visión política del gobierno de turno, que ha pretendido utilizar esta empresa como una de sus banderas más importantes de los cambios sociales impulsados. Por tanto, además del servicio que ofrece, Mercal debería proyectar una imagen corporativa muy vinculada con el proyecto político que la generó. Posteriormente, se define la imagen política como un constructo relevante, asociado a otros no menos importantes como la calidad, la satisfacción y la lealtad del usuario.

Gómez (2006) describe las características de las misiones sociales en cuanto a creación de lealtades e identidades con el proyecto político chavista. Entre ellas destaca que gran parte del personal a cargo de las misiones participa en una dinámica social destinada a consolidar los vínculos de lealtad del personal, de los usuarios y de la comunidad en general, con los actores políticos gubernamentales. Para ello se emplean imágenes, símbolos, frases y actitudes que expresan la tendencia de las misiones a identificarse con elementos ideológicos que representan el proyecto político gubernamental.

La relación de lealtad hacia el líder y su proyecto político promueve un tipo de participación pasiva en los beneficiarios de las misiones, quienes son adoctrinados para asumir los beneficios sociales como favores del líder y no como la materialización de derechos sociales (Gómez & Alarcón, 2009; Albornoz, 2013).

Ahora bien, con base en Pérez (2011, p. 14) la imagen política se define como la percepción de la empresa (o institución) pública que se genera a partir de un cúmulo de información, impresiones, expectativas, creencias y sentimientos que una persona acumula sobre dicha empresa y que la relacionan con una determinada corriente o grupo político, que la administra o influye en la dirección de la misma. De manera que, el grupo político en el poder difunde su ideología (Schuster & Morales, 2015), mediante políticas públicas (Rey, 2014). Para ello utiliza empresas (o instituciones) públicas, creadas (como el caso de Mercal) o no durante su gestión, con el fin de legitimar su poder y así retenerlo por un tiempo que puede ser indefinido, debido a su aspiración hegemónica. De hecho, los programas sociales denominados en Venezuela “misiones” (por ejemplo, la misión Mercal) son de naturaleza clientelar (Molina, 2008), con una evidente racionalidad político-partidista en su gestión (Alvarado, 2004). De esta manera se pretende trasmitir una imagen de fusión de partido político, gobierno de turno y empresa o institución pública, a semejanza de las teocracias, donde gobierno y religión se amalgaman.

En este contexto, la imagen política de Mercal se midió a partir del núcleo ideológico del grupo político en funciones de gobierno (Tabla Nº 4), caracterizado por una terminología distintiva, con definiciones generalmente ambiguas (Capriles, 2006). Destacan entre ellas las expresiones o ideas con las cuales se identifica dicho gobierno (Canelón, 2016): bolivariano, revolucionario, socialista, centrado en los pobres, inclusión social y continuidad en el poder, entre otras, que son asociadas –en este caso– a una política pública como elementos de su estrategia comunicacional. Con base en la escala mostrada en la Tabla Nº 4, se propone la hipótesis siguiente:

H.: La imagen política percibida (IPOL) por los usuarios de un minorista alimentario de propiedad pública influye directa y positivamente en la lealtad (LEA) de la empresa.

Tabla 4 Tabla 4 Variables manifiestas del constructo IPOL Fuente: elaboración propia

Mercal (Mercados de Alimentos, CA) funciona en varias modalidades: Supermercal, Mercal, Mercalitos y Bodegas, entre otras (Quintero & Benítez, 2011, p.5). Su formato comercial es tipo descuento duro (hard-discount), recibe subsidios estatales y abarata costos eliminando intermediarios, en un modelo y estructura de negocios muy particular, con la finalidad de beneficiar a sectores con menor capacidad de compra (Ochoa, 2009). Sin embargo, se le han criticado sus fines proselitistas y su inviabilidad financiera (Ochoa, 2009).

Mercal es el principal representante en Venezuela del formato comercial tipo descuento duro, pero su condición de cadena pública subsidiada por el Estado le diferencia de sus equivalentes tradicionales en el ámbito mundial (Colmenares & Saavedra, 2007), que son empresas de capital privado. Una forma de negocio que pudiera comparársele es un nuevo tipo de supermercado subvencionado, construido inicialmente en el Bronx, Nueva York (Elbel et al. 2015), en el marco del programa de Salud denominado FRESCO, iniciativa para mejorar el suministro de alimentos en los barrios más pobres (Elbel et al., 2015, Tamara et al., 2015).

Por otra parte, parece más pertinente emplear el término usuario y no cliente, para definir a las personas que acuden a comprar en Mercal, C.A. Esto se debe a que dicha organización está asociada a los programas sociales venezolanos denominados misiones (Aponte, 2007; Carrero, 2006; D’Elia & Quiroz, 2010).

Aunque se ha propuesto un valor mínimo de 0,70 de aceptación de cargas de ítems o path loading (Henseler, Ringle & Sinkovics, 2009; Rela, Awang, Ramli, Taufik, Sum & Muhammad, 2020), otros autores han fijado un umbral más bajo de 0,6 (Urbach & Ahlemann, 2010; Latan & Ramli, 2013). Esto sirvió en una primera fase como base para descartar ítems inapropiados y, en caso de que la dimensión a la cual pertenecían no alcanzara los valores apropiados de alfa de Cronbach de la varianza extraída media (Average Variance Extracted-AVE) o del índice de fiabilidad compuesta (IFC) del constructo, también se eliminó esa dimensión. Con este procedimiento se descartaron: i) las dimensiones FIA, IPE y POL del constructo CAL, por lo cual se desestimó el apoyo empírico para las hipótesis H., H., H. y H.; pero sí se sustentó H.; ii) los ítems Sat1, Sat2 y Sat6 al Sat9 del constructo SAT; iii) los ítems Ipol2 e Ipol7 de la variable latente IPOL; y, iv) los ítems Lea6 al Lea8 de la variable latente LEA. De esta manera se logró una adecuada medición de los constructos CAL (medida por la única dimensión EVIF), SAT, IPOL y LEA (Tabla Nº 5). Las cargas de los ítems retenidos estuvieron en un rango entre 0,657 (Evif2) y 0,910 (Ipol3), confirmando la validez individual del instrumento de medida utilizado. La significatividad de las cargas de los ítems, al emplear el método de bootstrapping con 5.000 submuestras, evidenció que todas son altamente significativas (. = 0,001).

Se estimaron los coeficientes alfa de Cronbach (α) y el IFC del constructo, consideradas como medidas de consistencia interna. Para el IFC se aceptan valores superiores a 0,60 en investigaciones exploratorias (Höck & Ringle, 2010), iguales o mayores que 0,70 para propósitos confirmatorios (Henseler, Ringle & Sarstedt, 2012; Yanti, Agussalim & Sari, 2020). El coeficiente α se asume entre 0,70 y 0,90 (Campo-Arias & Oviedo, 2008; Abdul & Mamun, 2020), aunque se admiten valores ≥ 0,60 (Malhotra & Birks, 2007). Los valores del α variaron entre 0,706 (SAT) y 0,885 (IPOL) y los valores de los IFC oscilaron entre 0,830 (EVIF) y 0,917 (IPOL). Igualmente, el estadístico AVE confirmó la validez convergente y discriminante de los constructos (Garson, 2016; Hair, Risher, Sarstedt & Ringle, 2019), ya que resultó superior al valor mínimo de 0,5 (Höck & Ringle (2010).

Tabla 5

EVIF fue la única de 4 dimensiones de CAL que resultó válida

No existen problemas de colinealidad entre los constructos, no son redundantes ni miden el mismo fenómeno, ya que los Índices de Inflación de la Varianza (VIF) (Tabla Nº 9) resultaron inferiores a 5 (Hair, Hult, Ringle & Sarstedt, 2017).

Tabla 9 Tabla 9 Valores VIF del modelo estructural Fuente: elaboración propia

Para establecer la significatividad de los coeficientes path (.) en la fase de contrastación de hipótesis (Tabla Nº 10) se utilizó la técnica Bootstrapping con el estadístico . de una sola cola (con .-1 g.l., donde . es igual 5000 submuestras), debido a que se especificó previamente la dirección de la relación entre los constructos (Kock, 2015). De manera global se observa que todos los coeficientes . estandarizados superan el umbral de 0,30, lo cual indica que existen relaciones fuertes entre las variables (Chin, 1998a). Se acepta la hipótesis H., confirmando que CAL tiene una influencia positiva sobre SAT (H.: . = 0,554, . < 0,001). Esta es la relación más importante por su mayor coeficiente beta estandarizado. Asimismo, la aceptación de H. implica que SAT tiene una influencia positiva sobre LEA (H.: . = 0,357, . < 0,001). Finalmente, se evidencia que IPOL tiene una influencia positiva y significativa sobre LEA (H.: . = 0,362, . < 0,001). Esta hipótesis (H.) es aceptada por tener apoyo empírico.

Tabla 10 Tabla 10 Contraste de hipótesis del modelo estructural Fuente: elaboración propia Fuente: elaboración propia β:

coeficientes path estandarizados; t: obtenidos con Bootstrapping (5000 submuestras)

Los valores de R. ajustados (Tabla Nº 11) de los constructos endógenos LEA (0,349) y SAT (0,305) superan el umbral mínimo de 0,10 (Falk & Miller, 1992). Asimismo, los R. se ubican en un rango moderado, fijado en valores mínimos de 0,20 ó 0,30 a máximos de 0,50 ó 0,60 (Sánchez, 2013). De manera que el 30,7% de la varianza de la variable satisfacción puede ser explicada por la variable EVIF (única dimensión de la calidad) y, también, el 34,9% de la varianza de la lealtad del usuario puede ser explicado por la satisfacción y por la imagen política. Debido a que el test de Stone-Geisser (Q.) resultó mayor que cero (Tabla 11), los constructos endógenos LEA y SAT son relevantes para el modelo (Chin, 1998b). La validez predictiva de estos constructos se considera media, con base en los puntos de corte de 0,02 (pequeña), 0,15 (media) y 0,35 (grande) según Hair et al. (2014). Para el tamaño del efecto (f.) se han establecido puntos de corte de 0,02; 0,15 y 0,35, que representan un efecto pequeño, mediano y grande, respectivamente (Cohen, 1988). El tamaño del efecto de CAL sobre SAT es alto; el efecto de IPOL sobre LEA es medio, al igual que el efecto de SAT sobre LEA (Tabla Nº 11).

Tabla 11 Tabla 11 Relevancia predictiva del modelo y tamaño de los efectos (f2) Fuente: Leung et al. (1998), Flavián & Torres (2003), Zeithaml et al. (1996)

Las tres medidas de ajuste global del modelo (Tabla Nº 12) indican que éste es válido. El residual estandarizado de la raíz cuadrada media (SRMR) resultó inferior a 0,08 (Hu & Bentler, 1999). La distancia geodésica (dG) y la distancia euclidiana al cuadrado (dULS) estuvieron por debajo del umbral de los cuantiles 95 de sus distribuciones (HI95%), tal como se exige en PLS-SEM (Henseler, 2017).

Tabla 12 Tabla 12 Medidas de ajuste del modelo Fuente: elaboración propia *

Bootstrapping (5.000 submuestras)