Percepción de la calidad en restaurantes: un análisis mixto con redes neuronales

Asdrúbal López-Chau; J. Patricia Muñoz-Chávez; David Valle-Cruz

doi:10.18046/j.estger.2022.165.5235

Autores/as

Asdrúbal López-Chau Profesor de Tiempo Completo, CU UAEM Zumpango, Laboratorio de Tecnologías Computacionales Aplicadas, Universidad Autónoma del Estado de México, Zumpango, México.
J. Patricia Muñoz-Chávez Profesora de Tiempo Completo, Área Académica de Desarrollo de Negocios, Universidad Tecnológica de la Zona Metropolitana del Valle de México, Tizayuca Hidalgo, México.
David Valle-Cruz Profesor Investigador, Unidad Académica Profesional Tianguistenco, Universidad Autónoma del Estado de México, Santiago Tianguistenco, México.

DOI:

https://doi.org/10.18046/j.estger.2022.165.5235

Palabras clave:

calidad, restaurantes, turismo, redes neuronales artificiales, inteligencia artificial

Resumen

Este estudio se centra en identificar los factores que influyen en la percepción de la calidad del consumidor en restaurantes de servicio a mesa en el pueblo mágico Real del Monte, Hidalgo, México. La metodología se basa en dos perspectivas, en primer lugar, en el análisis de los factores más importantes de los resultados de una encuesta de 22 ítems por medio de redes neuronales artificiales aplicada a 320 comensales y, en segundo lugar, en la aplicación de entrevistas semiestructuradas a ocho comensales. Los hallazgos muestran que los aspectos fundamentales que influyen en la percepción de los consumidores son la capacidad del personal para responder preguntas, la música de fondo, así como la calidad y el sabor de los alimentos.

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