Resumen

La satisfacción del servicio bancario es vital para el éxito de un banco. En este trabajo, proponemos utilizar el análisis relacional gris para medir los niveles de satisfacción de servicio de los bancos. Con el análisis relacional gris, comparamos los efectos de distintas variables en la satisfacción del servicio. Clasificamos a los bancos en función de sus niveles de satisfacción con el servicio. Además, utilizamos el modelo de regresión por cuantiles para determinar las variables que afectaban a la satisfacción de un cliente en un determinado cuantil del nivel de satisfacción. El resultado del análisis de regresión cuantil proporcionó al director de un banco información para formular políticas destinadas a fomentar la satisfacción de los clientes en los distintos cuantiles del nivel de satisfacción. También se compararon las precisiones de predicción de los modelos de regresión en los distintos cuantiles. El resultado del experimento mostró que, entre los siete modelos de regresión cuantil, el modelo de regresión de la mediana tiene el mejor rendimiento en términos de medidas de rendimiento RMSE, RTIC y CE.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Satisfacción con el servicio bancario; análisis relacional gris; niveles de satisfacción con el servicio; variables; modelo de regresión cuantílica; precisión de las predicciones
• Keywords:Bank service satisfaction; grey relational analysis; levels of service satisfaction; variables; quantile regression model; prediction accuracies