1. Introducción

Tanto el enfoque de las percepciones de la calidad como el establecimiento de los juicios de satisfacción han permitido que sean reconocidos como elementos fundamentales para explicar y determinar las conductas deseables del consumidor (^{Zeithaml, Berry y Parasuraman, 1996}). Los distintos enfoques a través de los cuáles han sido evaluados estos conceptos desde la década de los 80's en torno a la importancia que se le ha dado al concepto de calidad con orientación a los servicios y su constante valoración, han generado importantes cambios que se han traducido como fundamentales para alcanzar el éxito de cualquier modelo de empresa.

La complejidad de los factores que definen y relacionan la calidad del servicio y la satisfacción del cliente, han servido de base para el desarrollo de múltiples modelos, que es uno de los desafíos más críticos para brindar un servicio de alta calidad, ya que debe convertirse en la principal estrategia comercial competitiva en las empresas orientadas a servicios (^{Kim y Kim, 2020}).

La satisfacción del cliente se produce a partir de las emociones de placer o decepción de los clientes, pues de acuerdo con ^{Kotler y Caslione (2009}) como se citó en ^{Ali, Jusoh, Qasim, Azeem (2021)}, son los resultados de la comparación entre el desempeño de las características de un servicio y las expectativas de los clientes. La satisfacción del cliente se mantiene como un enfoque clave de las empresas, ya que si los clientes se encuentran satisfechos seguirán siendo leales a las empresas (Faizan, 2015 citado en ^{Ali et al., 2021}) y para conservar un negocio y hacerlo provechoso, los clientes deben estar satisfechos (Radovic-Markovic, Shoaib Farooq y Markovic, 2017). Para obtener una ventaja competitiva, las empresas tienden a esforzarse por satisfacer a sus clientes (^{Escobedo, Luque, Ríos y Tapia, 2019}; ^{Ramírez-Asís, Maguiña-Palma y Huerta-Soto, 2020}). Además, se considera una herramienta útil (satisfacción) para medir la efectividad del producto o servicio utilizado y experimentado por los clientes (^{Ali et al., 2021}).

Para poder ocupar un lugar en el mercado y tener una ventaja competitiva, es necesario que las empresas proveedoras de internet ofrezcan servicios de calidad. Actualmente es más recurrente la exigencia de los consumidores en este aspecto, y para poder cumplir con sus expectativas de satisfacción es muy importante conocer la percepción de sensibilidad y empatia y cómo pueden estos conceptos influir, en dado momento con la calidad y la satisfacción al adquirir un servicio de proveeduría de internet. Por lo que este trabajo plantea un modelo de medición de la satisfacción, considerando la percepción de la calidad del servicio en función de la sensibilidad y la empatia del sur del Estado de Quintana Roo, México.

2. Justificación

De acuerdo con las cifras aportadas por ^{Statista Research Department (2023)} "en 2022, se estimó que aproximadamente 98,6 millones de personas en México tenían acceso a internet, lo que supone un incremento de alrededor de 16 millones con respecto al número de usuarios registrados en 2021". El pronóstico para 2026, de acuerdo con esta empresa es que la cantidad de usuarios se incremente en un promedio de 118,2 millones de usuarios mexicanos.

La influencia de la tecnología es darse cuenta de que Internet es "un gran servicio", porque todas las empresas y organizaciones que operan con internet esencialmente brindan servicios, ya sea que brinden información, realicen funciones básicas de servicio al cliente o faciliten transacciones. Internet está revolucionando la forma de trabajar, socializar, crear, compartir información y organizar el flujo de personas, ideas y cosas de todo el mundo (^{Marín, González y Elias, 2019}).

En el entorno actual, existen diversos factores que hacen esencial el uso del servicio de internet como una herramienta más de trabajo, entre otras funciones.

Estudios anteriores han examinado la importancia percibida de la tecnología para los clientes, en particular la capacidad de la tecnología para empoderar a las personas y su control sobre el desarrollo de sus actividades en línea (^{Eisingerich, Marchand, Fritze y Dong, 2019}). La tecnología ayuda a las personas a lograr objetivos focales como la satisfacción y el crecimiento personal (^{Wolf, Jahn, Hammerschmidt, y Weiger, 2021}). De hecho, desde la pandemia, ha habido un aumento en el uso de Internet con fines de entretenimiento (^{Beech, 2020}) y los clientes confían más en la tecnología para continuar con actividades de servicios como atención médica, educación y compras (^{Wyman, 2020}). Además, ha habido un aumento en el uso de las redes sociales como método de comunicación, como se ve en el aumento del compromiso de los clientes en línea con los medios de comunicación, la industria del entretenimiento (^{Arens, 2020}) y la industria de la moda (^{Berg, Gonzalo, Grabenhofer, Lobis y Magnus, 2020}). Dado que la tecnología permite un intercambio de mensajes conveniente e inmediato (^{Gelbrich, Hagel y Orsingher, 2020}), muchos clientes confían en las redes sociales para comunicarse con los proveedores.

La demanda de más servicios digitales ha motivado a las empresas a invertir en desarrollo digital (^{Venkataraman, Daugherty y Wilson, 2020}). Algunas han utilizado las redes sociales para llegar a su audiencia, pero han tenido problemas para ofrecer una calidad eficiente debido a las herramientas tecnológicas limitadas (^{lansiti y Richards, 2020}). De acuerdo con los resultados de ^{Abdullah, Prabhu y Othman (2022)} sugieren que la calidad percibida de los servicios que los operadores de internet proporcionan a los clientes, influye significativamente en el nivel de satisfacción del cliente, ya que los clientes buscan una mejor conectividad, disponibilidad de Wi-Fi y otros servicios.

En el sur de Quintana Roo, México, específicamente en la zona urbana existe una cierta cantidad de proveedores de servicios de internet, cada uno de estos, ofrecen paquetes de internet que pueden llegar a adecuarse a las necesidades de los clientes, para poder satisfacerlos en esta materia.

Los servicios de Internet presentan con frecuencia muchos comentarios negativos en términos de velocidad, conectividad, calidad y precio (^{Uzir,Jerin,Al Halbusi,Abdul Hamid yAbdul Latiff, 2020}). En este contexto, nos interesa analizar la satisfacción de los clientes hacia los proveedores de servicios de Internet. El hecho de que estos proveedores de internet, ofrezcan sus servicios a la población quintanarroense, nos permite a través de la presente investigación, orientarnos a la medición cuantitativa del nivel de calidad y satisfacción percibido por los usuarios de internet en la zona urbana, con sus respectivos proveedores contratados.

3. Objetivo de la investigación

Este estudio se realizó para examinar la relación entre los constructos de calidad del servicio, la satisfacción general y la empatía de los usuarios con base a los servicios que proporcionan los proveedores de internet en el sur de Quintana Roo, México, específicamente en la zona urbana.

De igual manera obtener el grado de satisfacción del cliente con respecto al servicio contratado del proveedor de internet. La información recabada es de gran utilidad para los usuarios de internet actuales y futuros en la zona urbana, así como para las compañías proveedoras de éste tipo de servicios, debido a que se pueden observar los aspectos débiles del servicio ofrecido.

4. Marco teórico y planteamiento de hipótesis

La satisfacción es una condición previa para el éxito de las entidades comerciales. El mercado dinámico implica más iniciativas impulsadas por los clientes para satisfacer, comprender y retener las necesidades y los deseos de los clientes y construir una relación íntima a largo plazo que conduzca al crecimiento del negocio.

La calidad se ha materializado como un medio estratégico para lograr la eficiencia operativa y el desarrollo empresarial (^{Jain y Gupta, 2004}). Esto no solo aplica para el sector de bienes sino también para los sectores de servicios debido al incremento de las necesidades y el rápido desarrollo del sector de servicios, lo que obliga a los proveedores a examinar las deficiencias del mercado no solo para retener a los clientes sino también para mejorar la prestación de servicios (^{Morrison Coulthard, 2004}). Para determinar la calidad del servicio, los académicos y gerentes de esta industria utilizan diferentes modelos. Entre los modelos, SERVQUAL es el más dominante, apto y ampliamente aceptado para evaluar la calidad, eficiencia y eficacia operativa en la industria de servicios (^{Khan, Lima y Mahmud, 2021}; ^{Morrison Coulthard, 2004}; ^{Monica y Ramanaiah, 2018}). En la década de 1980 ^{Parasuraman, Zeithaml y Berry (1985)} desarrollaron el modelo y la metodología SERVQUAL que se utiliza para lograr la puntuación máxima de expectativas y percepciones (^{Monica y Ramanaiah, 2018}; ^{Morrison Coulthard, 2004}). Una puntuación que considera mayor nivel de calidad del servicio conduce a lograr la mayor satisfacción de los clientes.

4.2. Influencia de la empatía sobre la calidad y la satisfacción.

Las investigaciones de ^{Nguyen, Pham, Tran y Pham (2020)}; ^{Abdallah y Adel (2020)} indican que el factor de empatía de SERVQUAL tienen un efecto significativo en la satisfacción del cliente de los proveedores de servicios.

También se pueden observar los hallazgos de ^{Buhaljoti (2019)} respecto a su investigación orientada a conocer los factores, que influyen en la satisfacción del cliente hacia los proveedores de servicios de Internet en Albania, a través de la recopilación de información de 430 suscriptores, pudo demostrar que la empatía del personal de recepción afecta positivamente la percepción general de la calidad del servicio y afecta también positivamente la satisfacción del cliente. Concluyen que la satisfacción del cliente se basa en su interacción con el personal, en el sentido de que las empresas que brindan servicios de telecomunicaciones deben preocuparse por la selección y capacitación del personal para fortalecer la orientación al cliente y mejorar la empatía del personal.

De acuerdo con los resultados de ^{Zarei, Asgarnezhad Nuri y Noroozi (2019)} la calidad del servicio de Internet influye significativamente en la satisfacción del consumidor considerando relevante la calidad del servicio de Internet y su influencia de manera mensurable en el comportamiento de compra. Así mismo, los resultados de ^{Joudeh y Dandis (2018)} y ^{Van Es (2012)} indicaron que la calidad del servicio de internet tiene una influencia positiva en la satisfacción del cliente que a su vez puede influir en el nivel de lealtad del cliente.

Desde el enfoque de la percepción de empatía de los clientes del proveedor de servicios de Internet, ^{Boamah (2020)} concluye en su estudio que existe una escasa percepción de empatía de los clientes del proveedor de servicios de Internet debido a que se encuentra por debajo de la expectativa que indicó una diferencia negativa de (-6.3). Por lo que determinan que, para fines del estudio, no se están cumpliendo las expectativas del cliente sobre la empatía. En este caso, los clientes tienen la expectativa de que el proveedor de internet debería proporcionar los productos que mejor se adapten a las necesidades de los usuarios.

La investigación desarrollada por ^{Kesuma, Yunus, Siregar y Muzammil (2021)} confirmó que la satisfacción del cliente, la confianza y la lealtad del cliente se vieron directamente afectadas tanto por la calidad del servicio como por la imagen corporativa.

Por otra parte, el estudio desarrollado por ^{Hendeniya y Fernando (2022)} encontró que la empatía tiene un impacto positivo significativo sobre la calidad del servicio de Internet y en la satisfacción del cliente, con especial referencia a los proveedores de servicio. La Figura 1 presenta el modelo conceptual de esta investigación:

Fuente: Elaboración propia.

Figura 1 Modelo conceptual del impacto de la calidad en la satisfacción y la empatía.  

El modelo conceptual representa los vínculos entre los constructos que representan la sensibilidad, calidad, empatía y la satisfacción. También indica la relación hipotética entre las variables, la orientación de las flechas indican relaciones causales significativas.

Desde este enfoque se plantean las siguientes hipótesis:

• H(1): La calidad del servicio del proveedor de Internet tiene un efecto directo, positivo y significativo en la satisfacción del cliente.

• H(2): La empatía afecta de manera directa y significativa en la calidad

• H(3): La empatía afecta de manera directa y significativa en la satisfacción del cliente

• H(4): La sensibilidad afecta de manera directa y significativa en la calidad del servicio del proveedor de Internet

• H(5): La sensibilidad afecta de manera directa y significativa en la satisfacción del cliente.

5. Metodología

5.1. Muestreo y recolección de datos

El tipo de investigación aplicada es de carácter explicativa, de tipo transversal simple. La recolección de datos fue con base en un muestreo no probabilístico (^{Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018}); y mediante un "muestreo por conveniencia", para conocer las opiniones de los usuarios que cuentan con el servicio de algún proveedor de internet. A juicio del investigador se entrevistaron personas que fueran jefes de familia en los hogares y si el participante paga el servicio de proveedor de internet por sí mismo o es pagada por otra persona, situación laboral, si usa Internet en casa o en el trabajo.

Para la recopilación de datos se aplicó la técnica de la encuesta personal por intercepción utilizando un cuestionario que contenía cuatro constructos adaptados del modelo SERVQUAL (^{Parasuraman et al., 1988}, utilizado por ^{Matsumoto (2014}) en el artículo "Desarrollo del Modelo Servqual para la medición de la calidad del servicio en la empresa de publicidad Ayuda Experto" y comprendió l7 ítems, que corresponden a preguntas diseñadas para obtener la información necesaria que permite responder los objetivos propuestos. Las variables son de tipo métrico y fueron elaboradas con escalas de Likert de 7 puntos que va desde 1 para 'totalmente en desacuerdo' y 7 para 'totalmente de acuerdo' con cada planteamiento relacionado con la temática (^{Malhotra, 2008}).

El instrumento fue aplicado de manera individual durante los meses de septiembre a noviembre del 2022. Se recolectaron en total 384 encuestas de usuarios de proveedores de servicios de internet. Las aplicaciones se realizaron en la zona sur del Estado de Quintana Roo, México, específicamente en el municipio de Othón P. Blanco y se contó con una participación en el estudio de 55.5% mujeres y 44.5% de hombres. Es significativo observar que el 65.9% cuenta con un rango de edad de 18 a 35 años, y 18% lo comprende personas de 36 a 44 años. Con respecto al tiempo que tienen los usuarios de haber contratado los servicios del proveedor de internet, encontramos que el 35% tiene de 3 a 4 años, el 29% de uno a dos años, el 15% menos de un año y 5 años o más el 21%. Así mismo, el 40% realiza un pago mensual al proveedor por uso de internet entre 450 y 549 pesos.

Considerando el año de implementación del estudio (2022), los proveedores de internet de la ciudad son diversos, como se puede observar en la Figura 2.

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Proveedores de servicio de Internet en la ciudad y porcentaje de usuarios  

Con respecto a la preferencia que tienen los usuarios en la contratación de proveedor de servicio de internet, se observa que la empresa Infinitum es la que cuenta con el mayor número de clientes con 39%, seguida de Wizz con el 38.3% y muy por debajo se encuentra Telecable con el 12.8%, también podemos ubicar a Totalplay y otros que en conjunto representan al 10% de los usuarios.

6. Resultados

En el análisis de las dimensiones se encontró que la desviación estándar del 100% de los ítems es superior a 1 (Tabla 1); por otro lado, en el Alpha de Cronbach donde se evaluó la consistencia interna (Tabla 2), el primer constructo "calidad" arrojó un Alpha marginal de 0. 853. Garson (2010) comenta que en ciencias sociales el corte del Alpha debe ser 0.80 o superior para un conjunto de elementos a tener en cuenta para una escala, pero es posible utilizar 0.70 como aceptable para una investigación confirmatoria. En ese sentido, ^{Cronbach (1951) Numally (1978)} y ^{Thiétart (2001)} establecen que para que el constructo sea fiable tiene que presentar un coeficiente de alpha de cronbach igual o mayor que 0.7. En el segundo constructo, "empatia", arrojó un alpha de 0.892, en el tercer constructo "satisfacción", arrojó un alpha de 0.851. El constructo de "sensibilidad" obtuvo un Alpha de 0.806. El alfa de Cronbach -conjunta- de las variables medidas fue de 0.944.

En el constructo de calidad el promedio más alto está representado por el ítem "A6--Cuando un usuario tiene un problema, el proveedor de internet muestra interés en resolverlo", y "A5--Cuando el proveedor de internet promete hacer algo, en un plazo de tiempo, lo hace", respecto al constructo empatía los mejores resultados se presentan en el ítem "A2l--este proveedor de internet tiene empleados que dan a sus usuarios una atención personalizada" y "AI8-- este proveedor de internet brinda una atención individualizada a los clientes", respecto a la satisfacción, "AI5--Los usuarios de este proveedor se sienten seguros en sus transacciones con el proveedor de internet (pagos)" y "Al4--Con este proveedor de internet los empleados son siempre amables con sus usuarios". En relación con sensibilidad, A9-Los empleados del proveedor de internet comunican a los usuarios cuando se realizarán los servicios y All-Los empleados del proveedor siempre están dispuestos a ayudar a los usuarios.

Considerando el uso que le dan los usuarios al servicio de internet (Figura 3), se pudo observar que el mayor porcentaje se orienta a entretenimiento con el 30.5%, le sigue la conectividad para fines educativos con el 24.5%, y por asuntos de trabajo el l9%. Es importante señalar que el acceso a redes sociales se consideró un porcentaje de 8.9%, esto debido a que los usuarios no lo consideraron como entretenimiento, en todo caso, se incrementaría el porcentaje. Para establecer comunicación con otras personas representó el l0.4%.

6.1. Modelo de medición

Para el análisis estadístico de los datos se siguió el procedimiento de la técnica de modelos de ecuaciones estructurales (MEC) para examinar modelos complejos que presentan un gran número de constructos, indicadores y relaciones (^{Garthwaite 1994}; ^{Barclay, Higgins y Thompson (1995)}. PLS-SEM se considera particularmente apropiado para esta investigación porque permite la estimación simultánea de varias relaciones causales entre una o más variables independientes y la variable dependiente (^{Hair, Ringle y Sarstedt, 2015}). Las variables latentes de primer orden se expusieron a evaluaciones de confiabilidad, validez convergente y validez discriminante. La prueba de confiabilidad se midió a nivel de constructo y de ítems.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 3 Uso del servicio de internet.  

6.2. Validez convergente

Se toma como base la regla propuesta por ^{Hulland (1999)} de conservar los ítems con cargas de 0.7 o más, aquellos indicadores de los modelos de medición reflectivos que no alcanzaron el nivel aceptable de Habilidad (Tabla 2) fueron eliminados. La validez de convergencia es evaluada con el valor de la Varianza Promedio Extraída (AVE), misma que debe ser mayor a 0.5 (^{Becker, Ringle y Sarstedt, 2018}). (Criterio de Fornell-Larcker) (^{Seidel y Back, 2009}). En el modelo final (Tabla 2), los constructos reflectivos, presentan un valor mínimo por arriba del límite (0.720). La validez de convergencia también es demostrada cuando los ítems cargan de manera alta en sus factores asociados (carga mayor a 0.5) y éstas deben ser mayores en el constructo asignado.

Tabla 2 Resultados del modelo de medición (n=384). 

*significativo con alpha de 0.05 para una prueba de dos colas.

Fuente: Elaboración propia.

6.3. Validez discriminante

La validez discriminante se probó utilizando dos métodos. El primer método consistió en determinar si la raíz cuadrada de AVE de cada constructo fue más alta que su correlación con cualquier otro constructo (conforme al criterio de Fornell-Larcker). El segundo método fue verificar si las cargas externas para cada constructo eran mayores que sus cargas cruzadas con los constructos restantes (^{Martínez y Fierro, 2018}).

En el modelo, el índice de Habilidad compuesta (Tabla 4), para los constructos reflectivos, es mayor a 0.809 (rho_a) excediendo el valor mínimo aceptable de 0.70 (^{Seidel y Back, 2009}; ^{Hair, Anderson, Tatham y Black, 1998}). En cuanto a la validez discriminante, ^{Fornell y Larcker (1981)} sugieren que un puntaje de 0.5 del AVE, indica un nivel aceptable de validez discriminante. El promedio de varianza extraída (AVE) para los constructos reflectivos varía entre 0.69 y 0.72 (Tabla 2).Tal validez, para los modelos de medición reflectivos también es demostrada cuando la raíz del promedio de varianza extraída (AVE) de cada constructo es mayor que la correlación con cualquier otra variable latente (^{Seidel y Back, 2009}; ^{Delie y Lenz, 2008}). La Tabla 3 compara la raíz de AVE en la diagonal de las tablas con el triángulo superior de la matriz que contiene las correlaciones entre constructos. La raíz AVE es más grande que la correlación para cada columna y fila respectiva de los constructos reflectivos, sugiriendo validez discriminante (^{Seidel y Back, 2009}; ^{Duarte y Raposo, 2010}) y convergente aceptable (^{Duarte y Raposo, 2010}). ^{Chin (1998)}, ^{Seidel y Back (2009)}, coinciden respecto a que la validez discriminante se cumple al comparar las cargas cruzadas de los indicadores asignados al constructo reflectivo, contra el resto de ellas. En el modelo, no se revelan problemas de validez discriminante, dado que todos los indicadores muestran cargas mayores en su respectivo constructo con respecto a otros constructos reflectivos (^{Duarte y Raposo, 2010}).

Tabla 3 Validez Discriminante a través del Criterio de Fornell-Larcker y el índice de Habilidad compuesta (Rho de Dillon-Goldsteins). 

Fuente: Elaboración propia.

6.4. Carga cruzada

En la Tabla 4, se muestran las cargas cruzadas de los indicadores reflectivos; todos ellos muestran una carga mayor en valor absoluto en el constructo al que han sido asignados, en relación a cualquier otro constructo reflectivo (^{Seidel y Back, 2009}). Se realiza mediante la comparación de las cargas externas de un indicador en los constructos asociados (^{Ruiz, Pardo y San Martín, 2010}), de esta manera se confirma la validez discriminante de los constructos.

Tabla 4 Cargas cruzadas de los indicadores reflectivos (n=384). 

Fuente: Elaboración propia

6.5. Modelo estructural (SEM)

Los resultados significativos del modelo estructural examinado se presentan en la Figura 2. El modelo explica el 77.3% de la varianza de Satisfacción (R2=0.773), directamente a través de Empatía, Sensibilidad y Calidad. Las hipótesis se probaron ejecutando un proceso de remuestreo o bootstraping con 5000 submuestras como establecen ^{Hair, Hult, Ringle y Sarstedt (2017)}. Lo que nos permitió obtener la significancia de los coeficientes path en el modelo y comparar los estimadores estadísticamente. Los resultados del modelo propuesto (Figura 4) respaldan el 80% de nuestras hipótesis, con un nivel de confianza del 95%. La Tabla 5 muestra los resultados de la contrastación de hipótesis, se puede ver que cuatro de las cinco hipótesis tienen una influencia significativa con sus respectivas variables latentes. En ese sentido, la calidad influye pero no de manera significativa en la satisfacción del cliente, Hl:(β = 0.066, t = 1.380, β =0.I68) muestra que la Hl no puede sostenerse. Así m ismo, la empatía influye significativamente en la calidad H2: (β = 0.314, t = 5.278, p =0.000). La hipótesis H3, la empatía influye significativamente en la satisfacción del cliente, está respaldada por (β = 0.538, t = 10.591, p =0.000); De manera similar, la sensibilidad del cliente influye significativamente en la calidad, H4: (β = 0.563, t =9.390, p =0.00); para finalizar, la hipótesis H5 la sensibilidad del cliente influye significativamente en la satisfacción del cliente debido a los valores (β = 0.321, t = 5.706, p =0.000).

Esto demuestra la validez del modelo para los servicios de proveedores de internet. Además, se utilizó el R2 para medir el tamaño del efecto. El R2 para la satisfacción del cliente fue de 0.773 y para la calidad de 0.707, que es muy bueno y superior al límite sugerido por ^{Cohen (1988)}, Por último, el residuo estandarizado cuadrático medio (SRMR) fue 0,061 donde un valor de SRMR < 0,08 es aceptable y SRMR < 0,05 es óptimo.

Tabla 5 Evaluación de los efectos en el modelo. 

*significativo con alpha de 0.05, para una prueba de dos colas, Ho: el coeficiente path es igual a 0.

Fuente: Elaboración propia.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 4 Modelo final con coeficientes path significativos.  

7. Discusión y conclusiones

En la prueba empírica se encontró que la sensibilidad y la empatía influyen de manera directa y positiva en la calidad y ésta a su vez está débilmente asociada con la satisfacción. Sin embargo, el modelo señala también que la sensibilidad y la empatía influyen de manera directa y positiva en la satisfacción siendo estos resultados también consistentes con los obtenidos por ^{Boamah (2020)} que también mostraron que la combinación de confiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía en el marco de la calidad del servicio, tiene un gran impacto en la satisfacción del cliente. Por tanto, la calidad será efectiva en términos de la percepción de la empatía y la sensibilidad implementada por los proveedores de servicios de internet y a su vez, la satisfacción también tiene un efecto directo y positivo mediante la empatía, la sensibilidad y la calidad.

Al analizar el impacto de la satisfacción de los usuarios respecto al proveedor de internet, podemos observar que, en lo general, la percepción con respecto a las prácticas de sensibilidad de la empresa está bien desarrollada en cuanto a la (A9) información y comunicación que mantiene con los clientes respecto al seguimiento de los servicios, y con (A11 la disposición que tienen los empleados para ayudar a los clientes. También se observa que hay algunas que se encuentran escasamente desarrolladas como es el caso de la (A10) rapidez con la que trabajan los empleados de la empresa al atender las solicitudes de los clientes, cuyo factor es un poco bajo, pero impacta positivamente en el constructo de sensibilidad.

Por lo tanto, podría ser aceptable anticipar que la inversión en el desarrollo de la empatía por parte de los proveedores de internet, podría favorecer a la empresa en términos de rendimiento financiero (crecimiento de las ventas), enriquecido de igual manera con la implementación de estrategias de capacitación de los empleados en la prestación del servicio (empatía) coincidiendo con los hallazgos de (^{Ali y Raza, 2015}) y (^{Palladan y Ahmad, 2019}).

Con base a los resultados del modelo propuesto, la empatía ha sido valorada positivamente por los clientes en función de sus expectativas señalando de que el proveedor de internet, proporciona los productos que mejor se adaptan a sus necesidades y esta característica cumple un papel importante en la percepción de la calidad del servicio, coincidiendo los resultados con los obtenidos también por ^{Buhaljoti (2019)} y ^{Akroush y Mahadin (2019)} Sin embargo, algunos aspectos pudieran ser críticos también, por lo que el proveedor de internet deberá estar bien capacitado y experimentado en proporcionar atención personalizada, contar con personal que entienda las necesidades reales de los clientes puesto que estas interacciones pueden mejorar la relación con los clientes, y contar con estrategias y horarios de servicio apropiados. No se trata únicamente de proporcionar servicio, sino de fortalecer las relaciones con los clientes (^{Ali et al, 2021}) y conducir la proveeduría del servicio de internet a un modelo centrado en el cliente, para algunas empresas, lograrlo no será rápido ni sencillo, pero es el momento de iniciar este proceso si desean ser competitivos en el mercado creciente de usuarios.

8. Recomendaciones

Se sugiere por lo tanto, que el proveedor de internet debería poner mayor atención a mejorar la calidad del servicio, la sensibilidad del cliente, el servicio personalizado y una respuesta rápida a las solicitudes de los clientes.

En conclusión, este estudio revela que las variables consideradas en el modelo de calidad de servicio de proveedores de internet tienen relaciones positivas significativas con la satisfacción del cliente y la calidad. Además, ha demostrado que la variable empatía del servicio por parte de la empresa y su personal tiene suficiente impacto en la satisfacción del cliente y la calidad. En este caso, tanto la sensibilidad como la empatía del proveedor con el cliente tiene un amplio efecto sobre la satisfacción.

9. Implicaciones gerenciales

Con referencia a los hallazgos destacados en esta investigación; se aprecia la existencia de espacio para mejorar la calidad del servicio ofrecido por las empresas proveedoras de internet en Quintana Roo, México. Los usuarios de internet tienen necesidades específicas y bien definidas. Los proveedores de servicios de internet deben considerar esas necesidades y no tratar de imponer mecanismos de manipulación para que los clientes cambien a otro proveedor de servicios, ya que la literatura afirma que el costo de retener a un cliente es mucho menor que el costo de conseguir un nuevo cliente. Esto podría ser posible mediante la prestación de servicios basados en la empatía del servicio. Esta variable tiene el nivel más alto de estadísticas (t de 10.5), por lo tanto, se debe poner más énfasis en ello. Además de la empatía, también se debe tener en cuenta la sensibilidad y la calidad porque son los componentes del proceso que da fortaleza a la satisfacción del servicio y representan papeles esenciales en la prestación de servicios de orden cualitativos que aseguran la lealtad de los clientes

10. Limitaciones

La principal limitación de este estudio se circunscribe al tipo de muestra, para la aplicación se consideró a los clientes de una región, considerando que el estudio fue de tipo transversal, por lo que se sugiere desarrollar una investigación de corte longitudinal para mejorar los resultados del análisis durante distintos momentos. En ese sentido, se sugiere realizar investigaciones futuras ampliando el tamaño de la muestra representando otra diversidad de regiones para investigar las posibles diferencias en el comportamiento de los clientes respecto del uso de proveedores de internet.