Introducción
Dentro de la evolución de la educación superior el concepto de capital de marca ha ganado importancia y se ha vuelto fundamental en el desarrollo de nuevas estrategias, debido a la búsqueda constante de un valor diferenciador en las instituciones, que además buscan aumentar su cuota de mercado en un entorno sumamente competitivo y con clientes cada vez más exigentes; en ese sentido, para identificar como establecer el capital de marca en nuestra realidad se analizó el mercado actual, identificando el peso de la percepción que los estudiantes le dan a los diferentes indicadores: lealtad de marca, imagen de marca, calidad percibida de marca, notoriedad de marca, que en conjunto llegan a crear el capital de marca.
El presente documento está basado en el modelo establecido por Casanoves (2017) realizado en Valencia-España, que en consecuencia nos presenta las cuatro hipótesis que relacionan las variables independientes al capital de marca como constructo central de la investigación. Y donde a través de la recolección de datos, se procedió al análisis de resultados que se realizó con los programas IBM SPSS y SmartPLS, que brindaron el análisis de fiabilidad de las variables, el análisis factorial confirmatorio y el modelo de ecuaciones estructurales. Para finalizar, se presenta la contratación de las hipótesis, las implicaciones gerenciales establecidas y las conclusiones.
1. Revisión de la literatura
Las primeras apariciones de la educación superior en Bolivia, se dio a través de la crisis colonial en Charca, donde se dio vida a otro tipo de sociedad, la cual tenía como objetivo ser equitativa y justa, ya que en la lucha por destruir el dominio español, participaron masivamente grupos sociales defendiendo sus derechos, sin embargo, con la creación de la república, la carta magna de 1826 dio vida al Estado Boliviano, que estableció una nueva realidad social, basada en la exclusión de sectores mayoritarios importantes, esto género que la educación tuviera un papel importante en la constitución política del Estado, los combatientes de aquel momento estaban conscientes del rol de la educación en el avance o estancamiento del país, ya en medio de los debates buscaron fortalecer la educación ciudadana.
En la actualidad el sistema en el área de educación superior está separado de acuerdo según el carácter de su administración y la fuente de financiamiento, en ese sentido existen cuatro categorías, a) universidades públicas autónomas que son aquellas que cuentan con financiamiento del Estado y son autónomas donde se aclara que “La autonomía consiste en la libre administración de sus recursos, el nombramiento de sus rectores, personal docente y administrativo, la elaboración y aprobación de sus estatutos, planes de estudio y presupuestos anuales, la aceptación de legados y donaciones, además la celebración de contratos para realizar sus fines, sostener y perfeccionar sus institutos y facultades” (Ley 1615, Constitución Política del Estado, 1995, Artículo 185, inciso I). b) Son universidades públicas estatales aquellas que cuentan con financiamiento del Estado pero que no tienen autonomía y su administración está regida por el Estado, c) Las universidades privadas son aquellas que tienen financiamiento y administración privados, d) Las instituciones universitarias de carácter mixto combinan su financiamiento y administración de fuentes públicas y privadas.
Atravesando en la historia de las diferentes formas de aplicación del marketing vemos que según (Weibacher, 1999) las estrategias de marketing son eficaces en función a su capacidad de satisfacer a los clientes de varias maneras, ya sea aportando mayor valor que la competencia, creando un servicio y/o producto superior, con una comunicación efectiva o con un sistema apropiado de distribución. En ese sentido la misma idea debe ser establecida en las universidades para la implementación de estrategias apropiadas de marketing. Además, los principios de acuerdo a los autores Forbe (2009) y Newby (2005) mencionan que dentro de la educación superior se debe mantener un enfoque empresarial hacia los estudiantes y que estos deben ser tratados como clientes.
Dentro de este concepto se ha venido manejando ciertos elementos que marcan la diferencia dentro del branding y la forma de aplicarlo correctamente, entre los cuales se puede mencionar la identidad corporativa (Melewar & Akel, 2005), la misión, la visión, los valores, el lema comercial y la orientación de la marca por parte de las universidades que juegan un papel importante (Miller, 2014), dado que de éstas depende que las estructuras, características, el diseño, el tamaño, la forma y el color de la marca están relacionadas, permitiendo así comunicar la intención de la misma y generar un mayor significado acerca de esta en los clientes o consumidores (Klink, 2003).
Por otro lado, el marketing es el enfoque más común al momento de buscar las mejoras para un servicio y un producto, por eso es necesario determinar las diferencias entre marketing y el branding universitario para entender la importancia que estos ocupan al momento de implementarse o acomodar las necesidades de una institución de educación superior como se puede observar en la Tabla 1.
MARKETING UNIVERSITARIO | BRANDING UNIVERSITARIO |
---|---|
Ambas disciplinas son complementarias y tienen muchos puntos en común,Tanto el marketing como el branding se conectan con el entorno y buscan generar relaciones redituables a largo plazo con los consumidores. La diferencia empieza en la forma en que se realizan los objetivos. | |
Se establece con un punto de partida que radica en el profundo conocimiento del consumidor y sus necesidades, las cuales sientan las bases para las estrategias y acciones posteriores a realizar. | El punto de partida es el interior de la institución que precede a las acciones de marketing con el objetivo de imprimir filosofía en la organización, definir con claridad la identificad y razón de ser de sus marcas para lograr así la identificación y las preferencias de los clientes. |
Se enfoca en gestionar las variables del marketing mix, es decir, el producto, precio, promoción y la distribución. | Se ocupa en gestionar las variables identidad, construcción de valor y estrategias de marca. |
El resultado se centra en conformar una serie de acciones que ayuden a soportan las ventas. | El resultado busca dedicar esfuerzos a comunicar valores y atributos que definen la marca. |
Fuente: Elaboración propia, 2022 en base a Klink, 2003; Melewar & Akel, 2005.
Para conocer un poco más la situación por la que pasa el sistema y la importancia de esta investigación, se puede observar que existe una gran cantidad de estudiantes que no terminan su carrera original, se cambian de universidad o simplemente desertan por falta de dinero, interés u otros proyectos. Esto se puede apreciar por la poca cantidad de personas que egresan al final de sus carreras, considerando que la mayoría de las carreras tienen una duración de aproximadamente 5 años para que los estudiantes nuevos se titulen y terminen una respectiva carrera.
2. Metodología
La metodología utilizada en la presente investigación, está aplicada con la finalidad de lograr los objetivos planteados los cuales son: aumentar la validez y confiabilidad de la información y reducir los posibles errores de los resultados, ayudando a perfilar la metodología que se utilizó y mostrando cómo fue tomada en cuenta toda la información recabada. En ese sentido el diseño fue no experimental debido a que se enfoca en observar los fenómenos de interés, y transversal ya que se recopilan datos con el fin de describir las variables y analizar su responsabilidad en la investigación. Para este propósito se utilizó el modelo teórico de capital de marca universitaria establecido por Casanoves (2017), el cual se puede apreciar en la Figura 1.
Estas hipótesis son proporcionadas en el modelo teórico propuesto en base al rol del personal estudiantil universitario de Casanoves (2017) y obtenidas a través de varios modelos referidos a múltiples autores, diferentes para cada factor.
Hipótesis 1: La percepción sobre notoriedad de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario.
Hipótesis 2: La percepción sobre imagen de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario.
Hipótesis 3: La percepción sobre calidad percibida de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario.
Hipótesis 4: La percepción sobre lealtad de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario.
Por otro lado, también se realizó el diseño muestral para la recolección de información obtenida por medio de encuestas realizadas a estudiantes del pregrado de las 15 universidades privadas de la ciudad de Cochabamba, donde se tomó en cuenta la fórmula para población finita de Laura Fisher y además se realizó una encuesta piloto para la determinación de los parámetros p y q que se observan en la Tabla 2. Aplicando la fórmula se obtuvo como resultado una muestra de 215 encuestas de una población de 31.603 estudiantes registrados el 2021 en el primer semestre.
3. Resultados de la investigación
Luego de haber realizado el levantamiento de la información, se procedió a realizar el análisis de la misma, por lo que a continuación se detalla cada paso del método estadístico aplicado.
3.1. Valoración del modelo de medidas estimado
Para la obtención de resultado se requirió el uso de programa Smart- PLS (Partial Least Squares) en el cual se pudo hacer una modelación estructural por mínimos cuadrados parciales. Además, se sabe que el tipo de modelo es reflectivo por como las variables manifestadas están correlacionadas, por lo cual la forma de proceder es determinando los resultados según los siguientes parámetros y los autores que respaldan la teoría que se observan en la Tabla 3.
MODELO DE MEDIDAS REFLECTIVO | ||
---|---|---|
Parámetro | Autores | |
Consistencia interna | ||
Alfa de Cronbach | ≥ 0,7 | (Nunnally y Bernstein, 1994) |
Rho_A | ≥ 0,7 | (Dillon-Goldstein, 1984) |
Fiabilidad compuesta | ≥ 0,7 | (Carmines y Zeller, 1979) |
Validez convergente | ||
Varianza extraída media (ave) | ≥ 0,6 | (Bagozzi y Yi, 1998) |
Validez discriminante | ||
Criterio de Fornell-;Larcker | ≥ 0,5 | (Fornell y Llarcker, 1981) |
Heterotrait Monotrait Ratio(HTMT) | ≤ 0,9 | (Gold, Malhotra y Segars, 2001) |
MODELO ESTRUCTURAL | ||
Parámetro | Autores | |
Estadísticos de colinealidad (VIF) | ≤ 5 | (Hair et al, 2014) |
Coeficiente de Path | (β ≥ 0,2) o (β ≤ -0,2) | (Hair et al, 2014) |
Coeficiente de determinación r -cuadrado | r^2 ≥ 0,1 | Falk y Miller (1992) |
Fuente: Elaboración propia, 2022.
La validez del constructo tiene dos dimensiones, para poder evaluarlas es necesario realizar el análisis factorial confirmatorio para comparar que el ajuste del modelo de medida es adecuado, por lo que, las dimensiones son:
Validez convergente: (Hair, Black, Babin, Anderson y Tatham, 2005) afirman que la validez convergente es aquella propiedad que constata que los diversos indicadores utilizados para medir un mismo concepto, están correlacionados fuertemente entre sí. Además de la evaluación conjunta de las medidas de bondad de ajuste se tiene también los criterios para constatar el cumplimiento de dicha validez, las cargas factoriales de las variables observadas deben ser significativas y que el promedio de dichas cargas sea superior a 0,7 como se puede ver en la Tabla 3.
Validez discriminante: (Vila, Kuster y Aldas, 2000) definen que la validez discriminante es la propiedad que revela en qué medida los indicadores utilizados para medir conceptos distintos están correlacionados entre sí, para esta investigación se utilizaron tres criterios que son el test del intervalo de confianza, el test de la varianza extraída y el test de diferencias entre la X al cuadrado (Hair, Blach, Babin, Anderson y Tatham, 2005).
Una vez determinados el tipo de modelo de medidas que se realizó y los diferentes parámetros a obtener, se procedió a la aplicación de los mismos, es por eso que en la Tabla 4, se puede observar los resultados por cada constructo de la fiabilidad individual, fiabilidad compuesta y validez convergente, en base a las respuestas de los estudiantes de las universidades privadas de Cochabamba.
Alfa de Cronbach | Rho_A | Fiabilidad compuesta | Varianza extraída media (AVE) | |
---|---|---|---|---|
CALS | 0.954 | 1.119 | 0.954 | 0.701 |
CAP | 0.921 | 0.921 | 0.944 | 0.808 |
IMG | 0.939 | 1.089 | 0.938 | 0.686 |
LEAL | 0.958 | 0.959 | 0.964 | 0.748 |
NOT | 0.869 | 0.908 | 0.910 | 0.717 |
Fuente: Elaboración propia en SmartPLS, 2022.
Como se puede visualizar en la Tabla 4, según los indicadores analizados, vemos que en el caso del coeficiente Alfa de Cronbach todos los constructos cumplen con la medida al tener valores mayores a 0,7, seguidamente observamos el Rho_A el cual se cumple debido a que nos exige valores mayores a 0,7, estos dos parámetros son parecidos en términos representativos. Por otro lado, tenemos el parámetro fiabilidad compuesta el cual nos pide tener un valor igual o mayor que 0,7 y como se puede observar de igual manera se cumple con este parámetro. Según Chin (1998) la fiabilidad compuesta en comparación al Alfa de Cronbach es más adecuada específicamente para el cálculo en el Smart-PLS, al no asumir que todos los indicadores reciben la misma ponderación.
Por último, se tiene la varianza extraída media (AVE) que es parte de la validez convergente que indica que los conjuntos de indicadores representan al constructo subyacente (Henseler, Ringle y Sinkovics, 2009) para lo cual el AVE debe tener un valor mayor a 0,5, parámetro que si se cumple en esta investigación.
El segundo criterio revisado fue el de Fornell-Larcker dentro de la validez discriminante, que principalmente considera la cantidad de varianza que un constructo obtiene de sus indicadores (AVE), el cual para cumplir con un resultado favorable debe de ser mayor a la varianza que el constructo comparte con otros constructos, en otras palabras, se debe comparar el resultado marcado con los valores restantes, tanto en las casillas aledañas de forma vertical como horizontal. Realizando esta evaluación se determinó que los valores de la Tabla 5 si cumplen con el criterio Fornell y Larcker.
CAL | CAP | IMG | LEAL | NOT | |
---|---|---|---|---|---|
CAL | 0.837 | ||||
CAP | -0.138 | 0.899 | |||
IMG | 0.783 | -0.123 | 0.828 | ||
LEAL | -0.100 | 0.843 | -0.046 | 0.865 | |
NOT | 0.106 | 0.433 | 0.128 | 0.560 | 0.847 |
Fuente: Elaboración propia en el programa SmartPLS, 2022.
Avanzando con las interpretaciones se tiene la Tabla 6 enfocada al análisis HTMT, donde Henseler, Ringle y Sartedt (2016) demostraron que la falta de validez se detecta de forma adecuada por medio de este ratio, por lo cual, si las correlaciones monotrait heteromethod (correlaciones entre los indicadores que miden el mismo constructo) son mayores que las heterotrait heteromethod (correlaciones entre los indicadores que miden diferentes constructos) se considera que habrá validez discriminante. Así, el ratio HTMT debe estar por debajo de 1,00, por otro lado, los autores Gold, Malhotra y Segars (2001) consideran un valor de 0,90. Por lo tanto, los valores marcados cumplen con los parámetros establecidos.
CAL | CAP | IMG | LEAL | NOT | |
---|---|---|---|---|---|
CAL | |||||
CAP | 0.101 | ||||
IMG | 0.878 | 0.092 | |||
LEAL | 0.100 | 0.896 | 0.097 | ||
NOT | 0.156 | 0.464 | 0.193 | 0.602 |
Fuente: Elaboración propia en Smart PLS, 2022.
Una de las partes fundamentales del análisis se centra en Tabla 7 que muestra los estadísticos de colinealidad donde se usa el VIF (factor de inflación de la varianza) como prueba estadística, donde según Hair et al, (2014) la colinealidad aumenta los errores estándar y, por lo tanto, considera indicios de multicolinialidad cuando el VIF es mayor a 5. En la Tabla 7 se tienen los valores del parámetro VIF aceptables, debido a que tuvieron que ser eliminaron previamente los valores mayores al parámetro establecido, esos ítems fueron CAL 6, CAL 7, IMG 3, LEAL 4, LEAL 7 y por último NOT 4. Al eliminar estas variables se logró modificar y ajustar el valor de otros elementos CAL 5, CAL 9 y LEAL 1 que inicialmente tampoco cumplían la especificación.
Indicador | VIF | Indicador | VIF |
---|---|---|---|
CALI | 3.743 | IMG6 | 3.860 |
CAL10 | 3.023 | IMG7 | 2.930 |
CAL11 | 3.169 | IMG9 | 2.531 |
CAL2 | 4.153 | LEAL1 | 4.459 |
CAL3 | 2.901 | LEAL10 | 3.699 |
CAL4 | 4.176 | LEAL11 | 2.657 |
CAL5 | 4.099 | LEAL2 | 4.450 |
CAL8 | 3.292 | LEAL3 | 4.778 |
CAL9 | 4.840 | LEAL5 | 4.602 |
CAPI | 3.074 | LEAL6 | 4.261 |
CAP2 | 3.579 | LEAL8 | 4.371 |
CAP3 | 3.619 | LEAL9 | 3.601 |
CAP4 | 2.812 | NOT1 | 1.709 |
IMG1 | 2.745 | NOT2 | 2.354 |
IMG10 | 3.346 | NOT3 | 2.943 |
IMG2 | 3.476 | NOT5 | 2.086 |
IMG4 | 2.450 |
Fuente: Elaboración propia en SmartPLS, 2022.
Finalmente, en la Tabla 8 se podrá observar las cargas factoriales de cada indicador correspondiente a cada constructo, para lo cual se toma en cuenta a Carmines y Zeller (1979) que afirma que las cargas factoriales mayores deben ser a 0.707; por lo tanto, según Hair, Ringle y Sarstedt (2011) se sugiere eliminar los indicadores menores a este rango.
Dimensiones | Indicadores | Carga |
---|---|---|
Notoriedad de marca | NOT1 | 0.743 |
NOT2 | 0.890 | |
NOT3 | 0.908 | |
NOT5 | 0.837 | |
Imagen de marca | IMG1 | 0.808 |
IMG2 | 0.781 | |
IMG4 | 0.796 | |
IMG6 | 0.904 | |
IMG7 | 0.936 | |
IMG9 | 0.732 | |
IMG10 | 0.821 | |
Calidad percibida de marca | CAL1 | 0.879 |
CAL2 | 0.939 | |
CAL3 | 0.799 | |
CAL4 | 0.849 | |
CAL5 | 0.853 | |
CAL8 | 0.845 | |
CAL9 | 0.865 | |
CAL10 | 0.744 | |
CAL11 | 0.740 | |
Lealtad de Marca | LEAL1 | 0.889 |
LEAL2 | 0.841 | |
LEAL3 | 0.871 | |
LEAL5 | 0.870 | |
LEAL6 | 0.868 | |
LEAL8 | 0.901 | |
LEAL9 | 0.875 | |
LEAL10 | 0.868 | |
LEAL11 | 0.799 | |
Capital de marca | CAP1 | 0.883 |
CAP2 | 0.913 | |
CAP3 | 0.917 | |
CAP4 | 0.881 |
Fuente: Elaboración propia en SmartPLS, 2022.
3.2. Validación de la hipótesis
En la Tabla 9 se muestra los parámetros que determinan si se rechazan o aceptan las diferentes hipótesis, por lo cual se debe entender que los coeficientes de regresión estandarizados (coeficientes Path) muestran las relaciones de las hipótesis del modelo de investigación. En primer lugar, la magnitud de los coeficientes Path se observan como valores estandarizados en un rango entre +1 a -1; cuanto más cerca de los extremos +1 y -1, mayor relación se tendrá entre constructos y entre más cercana a 0, menor será la convergencia al constructo.
Hipótesis | Coeficiente de Path β | t (Student) | P Value | Resultado | |
---|---|---|---|---|---|
H1 | La percepción sobre calidad percibida de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario | 0,037 | 0,493 | 0,622 | Rechazada |
H2 | La percepción sobre imagen de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario. | -0,108 | 1,354 | 0,176 | Rechazada |
H3 | La percepción sobre lealtad de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario. | 0,865 | 22,229 | 0,000 | Aceptada |
H4 | La Percepción sobre notoriedad de marca influye en la percepción del capital de marca del personal estudiante universitario. | -0,041 | 0,987 | 0,324 | Rechazada |
Fuente: Elaboración propia en con respaldo del programa SmartPLS, 2022.
Referido a este parámetro se tuvo como resultados los valores de H2= -0,108 y H4= -0,041 con valores negativos y más cercanos a 0 por lo que se puede determinar que tienen menor relación con el constructo central. Por otro lado, se tiene H1= 0,037 este valor tiende a aproximarse a 0 por lo cual su convergencia es menor. Por último, se tiene la H3= 0,865 que refleja una mayor relación entre constructos por su cercanía al valor 1.
Para los resultados del t de student se requiere un resultado mayor a 1,96 para considerarse como adecuado para el modelo, en este caso los resultados H1= 0,493 y H4= 0,987 no se acercan a 1, mientras que la H2= 1,354 se acercó al indicador establecido, pero no fue suficiente para considerarlo adecuado en el modelo, por últimos se tiene el valor de la H3= 22,229 que llegaría a ser la única hipótesis aceptada, pues supera el valor requerido de 1,96.
El tercer indicador nos muestra el valor de P value a dos colas que debe tener un valor menor o igual a 0,05, por lo que, como se puede observar en los resultados obtenidos en la Tabla 9, se tiene a H1= 0,622, H2= 0,176 y H4= 0,324 con valores muy altos al establecido por el indicador, mientras que el único valor aceptable es de H3= 0,000.
3.3. Implicaciones gerenciales
Una vez realizados los análisis correspondientes se determinó que el constructo más fuerte del modelo es la lealtad de marca como influenciador principal sobre el capital de marca; según Aaker (2002) considera a esta como principal dimensión para el capital de marca debido a que se enfoca en la fidelidad de los clientes y tienen a consideración varias herramientas de análisis como ser las barreras de entradas y la cual da las bases adecuadas para obtener precios primados (precios más altos que los de la competencia debido a una mayor calidad y excelente servicio), mejor respuesta a las innovaciones competitivas y de resistencia al deterioro de los precios de la competencia. Es por esto que posee la relevancia suficiente para ser considerada como fundamental y determinante como elemento base para evaluar el resto de mediciones. Por lo cual las instituciones deben enfocarse en mantener la alta percepción del sentido de pertenecía de los estudiantes, en comunicar la información interna, en realizar los valores de dichas instituciones y mantener el alto nivel de orgullo que los estudiantes sienten con sus universidades. Por lo que, todas las recomendaciones mencionadas llevarán a alcanzar la afinidad emocional con la marca.
El segundo análisis corresponde al constructo imagen de marca que va ligado a la calidad del servicio prestado, al prestigio y reputación que se ve reflejado en su entorno socioeconómico, al ser la contrastación de esta hipótesis rechazada nos indica la gran cantidad de mejoras que debe realizar la gerencia, según Day, Shocker y Srivastava (1979) explican que las asociaciones de marca pueden depender del contexto y variar de acuerdo a lo que los consumidores desean lograr en determinadas decisiones de compra, para respaldar esta teoría Miller y Gunter (1979) consideraban que una asociación puede ser valiosa en una determinada situación de compra pero no necesariamente en otra. Entonces se puede inferir que tal vez el resultado de la hipótesis hubiera podido ser diferente si la investigación hubiera sido individual para cada universidad. Por otro lado, Aaker y Shansby (1982) describe que la esencia del posicionamiento de marca se centra en que esta tenga una ventaja competitiva sostenible o “propuesta única de venta” que les dé a los consumidores las razones apremiantes de porque la deben comprar. Expertos en marketing afirman que, en ciertas categorías, los atributos no relacionados con el producto o servicio pueden crear asociaciones con mayor facilidad. Considerando dicha información se argumenta que los atributos que brindan las universidades no son diferenciados por los estudiantes, ni considerados como propuestas interesantes, innovadoras y únicas en el mercado.
Por todo lo mencionado anteriormente y revisando las preguntas del constructo donde los estudiantes dieron una puntuación baja, se recomienda potenciar las plataformas de atención estudiantil, establecer un trato personalizado para satisfacer de manera adecuada las necesidades de los estudiantes, propiciar alternativas de crecimiento personal y laboral dentro y fuera de las instituciones que fomenten el desarrollo del nivel profesional del alumnado, innovar la entrega de un servicio diferenciador con la competencia y establecer canales de respuesta efectivos que permitan a los estudiantes mantener una relación directa y de confianza con los diferentes niveles. Estas observaciones contribuirían a que el constructo imagen de marca tenga un mayor peso, por consecuencia podría llegar a influir directamente en el capital de marca universitario.
El tercer análisis es correspondiente al constructo notoriedad de marca, los resultados de los análisis previos determinaron que la contrastación de hipótesis sea rechazada, en este sentido Forgarty (2000) consideraba que la jerarquía de producto nos muestra que no solo importa la profundidad de la conciencia sino también la amplitud, en otras palabras, la marca debe no solo ser la primera en el recuerdo del consumidor y tener suficiente presencia en la mente, sino que también debe emerger en los momentos y lugares correctos con los elementos adecuados. Analizando esta situación se entiende que la hipótesis fue rechazada debido a que los encuestados no tienen un reconocimiento de marca adecuado, lo que indica que la gerencia debe enfocarse el posicionar su marca, primeramente, debe encontrar el momento adecuado para aumentar la posibilidad de reconocimiento no solo de manera interna, además, debe incrementar a la opinión e información sobre sus servicios tanto en pregrado como en postgrado, fortaleciendo la comunicación de los beneficios. Por esta razón se recomienda hacer partícipes a los estudiantes que deseen compartir su experiencia en su universidad y que actúen como embajadores de marca, que a su vez reciban incentivos y motivaciones, esto permitirá a que exista un flujo de información directo de estudiantes en todos los niveles de educación superior y a largo plazo con la comunicad universitaria de la ciudad.
El cuarto y último constructo corresponde a la calidad percibida de marca que se enfoca al servicio entregado por el personal administrativo y docente, por lo que, en este caso la contrastación de hipótesis también fue rechaza; El autor Crainer (1997) define que el funcionamiento habitual del factor de valor de una marca se rige por el juego de expectativas de satisfacción del cliente, generadas por la comunicación de la marca al contratar con percepción que tenga el usuario de la misma, también menciona la importancia de las experiencias sobre su calidad por información proporcionada de la propia empresa, experiencias de otros usuarios, medios, entre otros. Por este motivo, se recomienda que la gerencia debe capacitar tanto al personal académico como administrativo para que estén actualizados con elementos innovadores, además de que sepan comunicar adecuadamente la información de la institución, por otro lado, se debe hacer partícipes a los estudiantes para generar un vínculo de confianza entre las partes (institución-alumnado), esto aportará en las relaciones interpersonales y por ende a la mejora de la calidad percibida de los estudiantes.
Conclusiones
De los constructos que componen el modelo teórico se pudo determinar que solo uno influye de manera positiva en el capital de marca universitario a pesar de haber establecido el modelo teórico más acorde con la realizada regional, implementando un modelo realizado en los últimos años, que resume y condensa varios modelos e investigación previas, y las aplica a un entorno educativo parecido al de este estudio.
Por otro lado, se logró determinar el valor de la percepción de los estudiantes respecto a las diferentes variables del modelo de forma empírica y reflejada en datos cuantificables, en otras palabras, los encuestados al ser estudiantes actuales nos proporcionaron a través de sus respuestas su experiencia actual en cada una de las instituciones de educación superior.
Finalmente, a través de los diferentes análisis se pudo entender que la percepción de los estudiantes a los diferentes factores, varia bastante de acuerdo a la universidad donde estudia y refleja la gran cantidad de falencias que los estudiantes perciben, pero que no son tomadas en cuenta por las instituciones. Esto se ve reflejado en que varios indicadores fueron eliminados por que los estudiantes no lo consideraron relevante o dicha afirmación no se cumplía en la mayoría de las universidades, resultado que claramente se refleja en el rechazo de 3 de las 4 hipótesis estudiadas.