Aplicación de métodos de análisis cuantitativos para tomar decisiones (página 2)

– El Método de las Jerarquías Analíticas (AHP). – El Método ELECTRE. – El Método axiomático de ARROW y RAYNAUD. Todos estos métodos discretos se caracterizan porque son métodos de sobre clasificación. ¿Qué quiere decir esto? La alternativa A sobre clasifica a la alternativa B (o la alternativa A es preferible a la alternativa B), cuando A es igual o superior a B en una mayoría de criterios y cuando en los restantes criterios la diferencia de puntuación no es demasiado importante. Fundamentos básicos de los métodos de sobre clasificación: 1. Son menos sólidos teóricamente pero más fáciles de aplicar a problemas reales. 2. Tienen un número reducido de alternativas o de elecciones posibles que deben ser evaluadas en base a varios atributos o criterios. No podemos dejar de mencionar que la sobre-clasificación se establece en base a dos conceptos: concordancia y discordancia. La concordancia cuantifica hasta qué punto para un elevado número de atributos la alternativa A es más preferida que B. La discordancia cuantifica hasta qué punto no existe ningún atributo para el que B sea mucho mejor que A.

En nuestro caso práctico, desarrollaremos el método de las Jerarquías Analíticas (AHP), el que se basa en la obtención de preferencias o pesos de importancia para los criterios y las alternativas. Para ello, el decisor establece "juicios de valores" a través de la escala numérica de Saaty (del 1 al 9) comparando por parejas tanto los criterios como las alternativas.

Para la aplicación de este método es necesario que tanto los criterios como las alternativas se puedan estructurar de forma jerárquica. El primer nivel de jerarquía corresponde al propósito general del problema, el segundo a los criterios y el tercero a las alternativas.

Método de análisis Jerárquico

El objetivo de esta técnica es determinar el peso relativo o preferencia de los parámetros, determinados por consenso, elaborando una Matriz de comparaciones pareadas por expertos, resultado de la valoración realizada por los expertos con el objetivo de determinar, en una escala de 1 a 9, el grado de importancia de los atributos del producto Sol Palmeras y de los hoteles de la competencia. Se procede aplicando la encuesta que se muestra en el Anexo No. 1 a cada experto. Seguidamente se determina a partir de las encuestas aplicadas una matriz de comparaciones pareadas modal para cada atributo. Las referidas matrices son procesadas con el auxilio de software DECISOFT, el cual nos calculará el orden prioritario que dan los expertos a cada atributo de la competencia. El Orden Prioritario final es la multiplicación de las prioridades de cada atributo.

Debe destacarse que este es uno de los métodos heurísticos más efectivos y de mayor utilización para la toma de decisiones. Entre sus aplicaciones debemos mencionar lo referente a la determinación de los factores que están en una decisión no estructurada en la que deben tenerse en cuenta varios criterios para la toma de decisión (decisiones multicriterios), así como la ponderación de criterios o en la determinación de su importancia relativa.

Además puede ser aplicada como previsión del comportamiento de variables conocidas o en la determinación perspectiva de la composición de un sistema.

Evaluación de la competencia de los especialistas y método del Coeficiente de Concordancia de Kendall

En la investigación realizada se requiere la participación de expertos, dado que se requiere determinar las percepciones que se tienen del estado de los atributos del producto estudiado así como determinar las ponderaciones que estas personas, conocedoras del producto, le otorgan a los diferentes atributos de este.

Para ello se emplea el Método de los Expertos. El método se vale de juicios de opinión de expertos en la temática abordada y la cantidad a incluir se determina mediante la expresión a* n donde:  

a (Número entre 0.1 y 1, prefijado por el investigador, de acuerdo con Cuetara.[1]

n (Elementos que caracterizan un determinado objeto de  estudio (número de  atributos).

Una vez determinada la cantidad de expertos que participarán es necesario precisar quienes serán estos. Para la selección del experto se utiliza el Coeficiente de Competencia de Oñate (1988)[2], el cual se determina de  acuerdo con la opinión del experto o un tercero sobre su nivel de  conocimiento con respecto a las finanzas en el turismo y las fuentes que  permiten comprobar la valoración. El Coeficiente de Competencia (Ki) se calcula como:

donde:

KCi: Coeficiente de Conocimiento o información que tiene el experto potencial i respecto a producto turístico hotelero , calculado sobre la valoración del propio experto o un tercero.

KAi: Coeficiente de Argumentación de los criterios del experto potencial i.

Para determinar el Coeficiente de Conocimiento del experto potencial (KCi) se emplea el siguiente cuestionario que muestra la tabla 2.1:

Tabla 2.1: Determinación del Coeficiente de Conocimiento de los expertos potenciales. Fuente: elaboración propia a partir de Frías y González (2006).

En la primera columna aparecen las competencias que debe poseer un sujeto para calificarlo como experto en el ámbito de las finanzas hoteleras. La segunda columna establece una ponderación de los atributos y las restantes expresan la votación que realiza el propio evaluado o la percepción que tiene un tercero acerca de la presencia de la característica en el sujeto objeto de evaluación. Podrá emitirse una votación con cualquier valor en el intervalo (0;1) para definir la magnitud en que el atributo se encuentra presente en el experto i. El Coeficiente de Conocimiento de Experto Potencial i se determina como:

donde:

Rij: Es la valoración del experto i sobre al atributo j, (i=1,m)

Pj: Ponderación del atributo j ( j=1,n)

El Coeficiente de Argumentación de los expertos se determina siguiendo los criterios que muestra la tabla 2.2:

Tabla 2.2: Escala para determinar el Coeficiente de Argumentación de los expertos.

Fuente: Frías y González (2006).

Las fuentes de conocimientos se clasifican según los criterios en alto, medio y bajo asignando el valor predeterminado a cada fuente. La suma de los resultados de la tabla 2.3 ofrece el valor total del Coeficiente de Argumentación para cada Experto.

Tabla 2.3: Determinación del Coeficiente de Argumentación de los expertos potenciales. Fuente: elaboración propia a partir de Frías y González (2006).

El Coeficiente de competencia K del experto i, se obtiene -como ya se ha visto- al promediar la puntuación correspondiente de los coeficientes de Conocimiento y Argumentación. Serán considerados en el estudio descriptivo de las finanzas en la hotelería aquellos expertos cuyo Coeficiente de Competencia adopte un valor en el rango 0.8 < K < 1.Una vez que los expertos han sido seleccionados, estos emiten sus criterios de forma anónima mediante cuestionarios o encuestas. Con los resultados se elabora la Matriz de Rangos, ilustrada en la tabla 2.4:

Tabla 2.4: Matriz de rangos para el método de Expertos. Fuente: Cuétara (2000)

Donde:

m: Cantidad de expertos   (i=1,m).

n: Cantidad de criterios o atributos a evaluar   (j=1,n)

Rmn: Es la evaluación en puntos de la escala establecida para el criterio o atributo j realizada por  el experto i de acuerdo al rango prefijado.

Para probar que ha sido alcanzado un acuerdo entre los involucrados se determina el Coeficiente de Concordancia de Kendall o Coeficiente de Correlación de Rango (W) mediante la expresión:

Si se satisface la condición señalada para la región crítica, se rechaza Ho por lo tanto, la concordancia sería no casual y existiría comunidad de preferencia entre los expertos.

Método Axiomático de clasificación de Arrow y Raynaud

Este método intenta obtener un modelo con criterios múltiples que sea eficaz para la toma de decisiones en el campo de la gestión empresarial.  En efecto, basta considerar cada criterio como un agente social para que el correlato formal entre problemas multicriterio y elección social sea perfecta (Romero,1993 ). 

El problema decisional que conciben Arroud y Raymond consiste en clasificar un conjunto finito de alternativas (el autor asume las alternativas como un producto turístico o unidad operativa) desde la mejor a la peor según un orden débil que no sea trivial y que sea una síntesis válida de las clasificaciones de alternativas efectuadas por un conjunto finito de criterios relevantes (clasificación por orden de importancia), limitándose conscientemente al caso puramente ordinal (datos ordinales) y estableciendo un sistema axiomático que soporte conscientemente el problema de la clasificación por orden de importancia.

En el trabajo aplicamos este método para construir un ranking de los principales mercados de la entidad estudiada, a partir de contar con un grupo de criterios relevantes de la comercialización hotelera relacionados con las estancias, precios, ingresos y días de estancia.

2.6.3. Métodos de tendencias.

El análisis de tendencias abarca un sin número de métodos que van desde el análisis simplemente visual de un grupo de datos hasta el análisis mas sofisticado con la integración de funciones matemáticas de diversa complejidad. Primeramente, resulta oportuno definir los conceptos de Pronóstico y Predicción o Previsión, para ello nos referiremos a los dados por el Doctor Alberto Medina (2003) de la Universidad de Matanzas.

PRONÓSTICO: Es un proceso de estimación de un acontecimiento futuro proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los cuales se combinan sistemáticamente en forma predeterminada para hacer una estimación del futuro.

PREDICCION O PREVISION: Proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada.

Es posible encontrar ejemplos de decisiones gerenciales que se hayan tomado en ausencia de alguna forma de pronóstico. El pronóstico en sí, no es un producto final, sino que debe utilizarse como una herramienta en la toma de decisiones.

Las técnicas empleadas en la realización de pronósticos varían en función del contenido del contexto en que se mueve el fenómeno objeto de la previsión. En principio, las técnicas pueden clasificarse en dos grandes categorías: técnicas cuantitativas y técnicas cualitativas. Varios autores como (Anderson, 1997, ESEM, 2005) , coinciden en que:

• Las técnicas cualitativas se basan fundamentalmente en el conocimiento humano y efectúan las estimaciones futuras a partir de informaciones cualitativas tales como, opiniones de uno o más expertos, analogías, comparaciones, etc. En ocasiones son conocidas como técnicas subjetivas y en ellas, la distinción entre pronóstico y previsión no es tan acusada.

• Las técnicas cuantitativas se apoyan en dos técnicas estadísticas convencionales: El análisis de series de tiempo o cronológicas y los modelos causales.

Schroeder (1990), refiere a que, en los modelos causales, el tiempo no es la variable independiente base para la recogida de la información, sino que se suponen establecidas unas relaciones determinadas entre algunas de las variables que intervienen y se trata de determinar cuales son "exactamente" estas relaciones, siendo la forma más común de encontrarlas como ecuaciones de regresión, los tres tipos de pronósticos a los que se hizo referencia se pueden usar de manera conjunta.

Modelos cualitativos.

En ocasiones, las previsiones no se realizan utilizando modelos matemáticos formales, sino simplemente a través de las opiniones de los expertos en la materia. La práctica común es reunir a varios expertos en la materia, los cuales, tras una serie de reuniones y discusiones, llegan a una conclusión (dinámica de grupos). El problema de esta práctica es que en todo grupo suele surgir un líder, el cual ejerce tal influencia sobre los demás que el grupo globalmente asume sus opiniones particulares. Para evitar este problema han surgido diversas variaciones a esta técnica:

• a) Método Delphi.

• b) Brainstorming. .

• c) Sinéctica y Pensamiento Lateral.

• d) Analogías.

• e) Modelo o Mapa Contextual.

• f) Analogías Morfológicas.

• g) Análisis de Vacíos,etc.

Modelos cuantitativos.

Se basan en modelos matemáticos, principalmente de tipo estadístico, los cuales han de ser alimentados por abundante información histórica sobre las variables a estudiar. Es por ello que sólo serán realmente efectivos si el sistema ha alcanzado cierto nivel de estabilidad. Se pueden distinguir dos tipos de modelos cuantitativos:

• Series temporales. Partiendo de unos conjuntos ordenados de observaciones recogidas durante varios períodos iguales de tiempo que nos indican la evolución de los valores de las variables objeto de estudio en relación al tiempo, se trata de extrapolar ese comportamiento hacia el futuro. Existen muchos métodos que hacen uso de esta información, alguno de los cuales se abordarán en próximos epígrafes.

• Modelos causales. En este caso, el tiempo no es la variable independiente base para la recogida de la información, sino que se suponen establecidas unas relaciones determinadas entre algunas de las variables que intervienen, y se trata de determinar cuáles son exactamente esas relaciones. Los métodos existentes serán analizados posteriormente.

Métodos de pronósticos causales.

Los métodos causales de pronóstico, en general, desarrollan un modelo de causa y efecto entre la demanda y otras variables (ESEM, 2005). Existen los siguientes métodos:

• Regresión: Este método relaciona la demanda con otras variables internas o externas que tienden a causar cambios en la demanda. El método usa los mínimos cuadrados para obtener el mejor ajuste entre las variables. Se aplica en la planeación a corto y mediano plazo para producción agregada o inventarios que involucren pocos productos. Es útil cuando existen fuertes relaciones causales.

• Modelos econométricos: Sistema de ecuaciones de regresión interdependiente que describe algún sector de la actividad económica de ventas o utilidades. Se aplican en los pronósticos de ventas por clases de productos para planeación a corto y mediano plazo.

• Modelos de insumo-producto: Método de pronóstico que describe los flujos de un sector de la economía a otro. Predice los insumos necesarios para producir los productos requeridos en otro sector. Se aplican en los pronósticos de ventas de una compañía o nacionales, por sector industrial.

• Modelos de simulación: Simulación del sistema de distribución que describe por ejemplo, los cambios de las ventas y los flujos del tiempo. Refleja los efectos de la red de distribución. Se aplican en los pronósticos de ventas de la empresa por grupos principales de producción.

Pronóstico por serie de tiempo. Componentes de una serie de tiempo.

Ha sido costumbre clasificar las fluctuaciones de una serie cronológica o de tiempo en cuatro tipos básicos de variaciones, las cuales, superpuestas y actuando en conjunto, explican los cambios en las series durante un período de tiempo y dan a las series un aspecto irregular. Estos cuatro componentes de una serie, según Anderson (1997), ESEM, 2005) son:

• 1. Tendencia……………………………………..(T)

• 2. Componente estacional…………………..(E)

• 3. Componente cíclico……………………….(C(

• 4. Componente irregular o aleatoria……..(I)

Figura No.2.1 Componentes de una serie de tiempo.

Métodos de pronósticos de una serie de tiempo.

A continuación se considera el caso de las series temporales desprovistas de estacionalidad y se analizan diversos procedimientos para ajustar la tendencia, los cuales son (Medina A, 2005):

• Mano alzada.

• Demanda del periodo anterior.

• Media aritmética.

• Semipromedios.

• Promedios móviles.

• Medias móviles ponderadas.

• Proyección con uso de tasas (aritmética y geométrica).

• Suavizamiento exponencial.

• Suavizamiento exponencial con tendencia.

• Mínimos cuadrados.

• Tendencias parabólicas.

• Tendencia exponencial.

• Modelo de Box-Jenkins.

Una explicación detallada de estos métodos se muestra en el Anexo No. 2. En nuestro trabajo utilizamos el métodos de mínimos cuadrados para determinar la ecuación de regresión de los Ingresos Totales y el Precio Medio para los años 2007 y 2008.

Variación estacional.

Mientras que el análisis de la tendencia tiene implicaciones en la planificación administrativa a largo plazo, el análisis del componente estacional de una serie histórica tiene implicaciones a corto plazo más inmediatas.

La identificación del componente estacional en una serie histórica difieren del análisis de la tendencia por lo menos en dos formas. Primero, mientras que la tendencia se determine directamente de los datos disponibles, el componente estacional se determina eliminando los otros componentes de los datos, de manera que sólo quede el estacional. Segundo, mientras que la tendencia se representa por una línea de mejor ajuste, o ecuación, un valor estacional diferenciado tiene que calcularse para cada mes (o estación, etc.) del año, generalmente en forma de un número índice.

Se han desarrollado varios métodos de medición de la variación estacional; entre estos podemos citar: Método del porcentaje promedio, Método de relación con la tendencia, Suavizado exponencial con estacionalidades y Suavizado exponencial por tendencia y estacionalidad. En nuestra investigación aplicaremos el Método del Ptocentaje Promedio, dado por la facilidad de su aplicación, en la determinación de la estacionalidad de las estancias en el año 2007, comprobándose la estimación realizada con los datos reales de ese año.

Método del Porcentaje Promedio.

El método del porcentaje promedio suministra un procedimiento rápido y simple para elaborar un índice estacional (Medina A, 2005). El primer paso consiste en expresar la información de cada mes (o sub periodos) correspondientes, se promedian para obtener el conjunto de números que constituyen el índice estacional.

La media de los números que integran un índice estacional debe ser igual a 100. En este caso la suma de doce números índice mensuales debería ser 1200. Lo cual queda confirmado en el ejemplo anterior. Si se utiliza la mediana en lugar de la media, o si los errores de "redondeo", no se anulan entre sí, deben ajustarse los índices estaciónales multiplicándolos por una constante apropiada.

Una vez calculados los números índices, se requiere de realizar un pronóstico para el año próximo (por cualquiera de los métodos expuestos para el cálculo de la tendencia) y afectarlo por estos índices para obtener su correspondiente estimación mensual.

En esta parte del trabajo, después de abordar diversidad de conceptos como posicionamiento de producto, producto turístico y extensión del ciclo de vida de un producto, presentamos el procedimiento metodológico que utilizaremos en la investigación. Se puede comprender que no es más que utilizar la información del diagnóstico comercial e integrar los métodos de análisis cuantitativo a los análisis tradicionales del producto, el mercado y la competencia. Además se realiza la referencia al fundamento teórico de los métodos utilizados y como son aplicados en la investigación.

Conclusiones

El trabajo desarrollado en esta investigación sienta las bases para la aplicación de un grupo de métodos del análisis cuantitativo que pueden ser muy útiles en la actividad de comercial, todo el desarrollo teórico y práctico de los métodos que se lleva a cabo demuestra la necesidad de su aplicación de forma mas sistemática. De esta forma se pueden determinar las siguientes conclusiones:

• 1. La aplicación práctica de métodos de análisis cuantitativo para toma decisiones en la evaluación de la situación del producto ´Sol Palmeras´ demostró la utilidad de los referidos métodos en el sustento de los pronósticos y en la determinación de la situación del producto en su ciclo de vida.

• 2. La Determinación de las percepciones que sobre el estado del producto tiene los expertos facilitó determinar el estado actual de los atributos del hotel.

• 3.  La aplicación de la matriz de comparaciones pareadas de Saaty en el análisis de la competencia a partir de los criterios de los expertos facilitó conformar un Orden prioritario que ubica al producto estudiado en la competencia.

• 4. La aplicación del método de mínimos cuadrados demostró la factibilidad de este al formar una ecuación de regresión que ofreció datos aceptables de turistas-día y precio medio para los años 2010 y 2011.

• 5. La Evaluación de los mercados mas importantes del producto mediante el análisis de ranking facilita la consideración simultanea de un grupo de criterios importantes para valorar las estrategias a seguir en cada mercado.

Recomendaciones

Generalizar la aplicación práctica de métodos de análisis cuantitativo para toma decisiones en la evaluación de la situación de otros productos hoteleros de la Cadena Meliá Hotels International.

Utilizar los métodos aplicados en el trabajo para la elaboración completa de los Planes de Marketing.

Bibliografía

• 1. Acerenza Miguel A. (1981). Administración del turismo editorial trillas. Primera edición México.

• 2. Adams, Scott. (1998). Manual de Gestión empresarial. Ed. Granica. Barcelona.

• 3. Alberto Medina. (2005). Administración de Operaciones. Matanzas. Documento en Soporte Digital.

• 4. Aldridge, D., (1998). "Purchasing on the Net-The New Opportunities for Electronic Commerce", Electronic Markets Journal, USA.

• 5. Alet i Vilaginés, Josep: (1994) Marketing Directo Integrado. Como crear y fidelizar clientes creciendo con rentabilidad. 2da edición. Ediciones Gestión 2000 Barcelona

• 6. Anderson, Lee G. (1997). Administración de Operaciones. Mexico.Ed.Diana,(Disponible en http://www.electronicmarkets.org/netacademy/publications.nfs/all_pk)

• 7. Arnott, D.C. y Easingwood, C.J., (1994). "Positioning in Services an hypotetical typology of competitive basses.

• 8. Atlés Machín Carmen:, (1993). Marketing y Turismo. Introducción al Marketing de empresa y destinos turísticos. Madrid.

• 9. Bichler, M., Beam, C., Segev, A., (1998). "Services of a Broker in Electronic Commerce Transactions", Electronic Markets Journal, USA. (Disponible en http://www.electronicmarkets.org/netacademy/publications.nfs/all_pk)

• 10. Birchall, D., Lyons, L. (1995). Creating tomorrow"s organization: Unlocking the Benefits of Future Work. London.

• 11. Boullon Roberto: (1998). Marketing turístico. Una perspectiva desde la Planificación. Argentina.

• 12. Butler R. (1980). "The concept of a Tourism Area Cycle of Evolution: Implications "

• 13. Carrión Maroto, Juan. La estrategia centrada en el cliente: del marketing relacional al compromiso. Disponible en: http://www.evaluarh.com/ consultado en fecha 23 de mayo del 2008

• 14. Carrol, Jim y Rick Broadhead: (2000) "Selling On-Line", Ed. MacMillan, Toronto, Datos primarios: International Data Corporation (www.idc.com).

• 15. Cataudella, J., Sawyer, B., Greely, D., (1998). "Creating Stores on The Web", Edit. Peachpit Press, USA.

• 16. Cervero, Joseph. (1999). Marketing Turístico, Madrid Prentice Hall.

• 17. Chica Mesa, Juan Carlos. (2005). Del Marketing de los Servicios al marketing relacional. Revista Colombiana de marketing, octubre, año/volumen 4, número 006, Colombia, pp 60-67.

• 18. Cuetara Sánchez, Leonardo. (2000). Modelo de Gestión de empresas de Transporte Turístico. Tesis en opción al Grado Doctor en Ciencias Económicas. Universidad de Matanzas

• 19. Druecker, Peter: (2002). Managing in the Next Society.

• 20. Escuela Superior de Estudios de Marketing. (2005). Pronóstico de Ventas. Barcelona.

• 21. Freud E. John. (1987). Estadística elemental moderna. Editora Revolucionaria. 3ra. Edición. La Habana.

• 22. Frías Jiménez, Roberto y Gonzáles Arias, Mahé..(2006). Portal de Cuarto Año de la Carrera Licenciatura en Turismo. Universidad de Matanzas.

García Huerta José R; Cuetara, L. (1996). "Métodos para la toma de Decisiones en la gestión Empresarial". Ed. UMCC. Cuba.

• 23. Kotler, Philip. Dirección de marketing / F. Kotler. (1997) . – Madrid – 7 edición – Prentice may.

• 24. Martín Armario :(1993). Marketing Turístico. Barcelona.

• 25. Matos Rodríguez, H. y otros (2005). Turismo. Complete Su Conocimiento. Escuela de Hotelería y Turismo de Varadero.

• 26. Matos, Rodríguez, Héctor. (2005): "Desarrollo del Turismo en Varadero, Actualidad y Perspectivas". Edición Digital. UMCC.

• 27. Ministerio de Turismo. Cifras estadísticas sobre la planta hotelera en Varadero. Cierre, 2007.

• 28. Muñiz González, Rafael. (2006). Marketing Presente y Futuro. . http://www.marketing-xxi.com, Consultado en fecha 27 de abril del 2008.

• 29.  Muñiz González, Rafael. Internet y el Marketing. http://www.marketing-xxi.com, Consultado en fecha 27 de abril del 2008

• 30. Muñoz Machado, Andrés. (2005) Logística y Turismo. Ediciones Díaz de Santos. España,. p167

• 31. OMT (1998). Introducción al turismo. Madrid.

• 32. OMT (2007). Situación del Turismo Mundial.

• 33. Pearce, D.G. (2000). Tourism Today. A Geographical Analysis. Longman Group

• 34. Peña Gianell. (2002). Teoría y Diseño Organizacional. Grupo Sol Meliá. Santo Domingo, R.D.

• 35. Pons G., R. (2001): Cuba como destino turístico de Sol y Playa: Imagen y posicionamiento. Tesis Doctoral

• 36. Revista de Redología. No. 3. (2007). Disponible en http://www.redologia.com.ar/ consultado en fecha 20 de mayo del 2008.

• 37. Santesmases Mestre, M, (1996): Marketing: conceptos y estrategias, 3 edición, Editorial Pirámide. Madrid.

• 38. Schroeder, Roger G. (1990). Administración de Operaciones. Mexico. Mc. Graw-Will.

• 39. Serra Antoni.( 2003). Marketing Turístico. Madrid.

• 40. Theslogan Magazine.( 2007). Disponible en http://www.theslogan.com/ consultado en fecha 20 de mayo del 2008.

• 41. Vila Rodríguez, Vania y Vega Falcón, Vladimir. (2002). Tesis de Diploma: "Propuesta de medición del Capital Intelectual en instalaciones hoteleras".

Zapata Alarcón Yoana, Un nuevo enfoque de la fidelización del cliente. Disponible en http://www.wikilearning.com/marketing_relacional-wkccp-14664-7.htm publicado 23/Junio/2006, consultado en fecha 27 de abril del 2008

Autor:

Yolayne González Pérez

Universidad de Matanzas

"Camilo Cienfuegos"

Facultad de Industrial – Economía

Centro de Estudios de Turismo

[1]

[2] Citados por Frías Jiménez, Roberto y Gonzáles Arias, Mahé. 2006. Portal de Cuarto Año de la Carrera Licenciatura en Turismo. Universidad de Matanzas.