PROGRAMA DE INVESTIGACIÓN FORMATIVA

Mejora en la distribución de los pedidos, para la optimización del servicio al

cliente en la distribuidora Bajopontina

AUTORES:
Castillo Farfan Alex William (orcid.org/ 0000-0003-1039-355X)
Gavidia Calderón, Carlos Fernando (orcid.org/0009-0007-3538-3768)
Oblitas Ramírez, Luis Enrique (orcid.org/ 0000-0003-2482-2351)
Quispe Herrera, Alexander (orcid.org/0000-0002-6221-8860)
Torres Pollino, Ebis Aurora (orcid.org/0009-0009-4444-3368)
Ubillus Juárez, Katherine Del Pilar (orcid.org/0009-0008-0605-6693)

ASESOR:
Dr. Montoya Molina, Julio Raúl

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN:
Gestión empresarial y productiva.

LÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA:

Desarrollo Económico, Empleo Y Emprendimiento

LIMA – PERÚ

2023

1
 Índice
Carátula ………………………………………………………….…………………
1

Indice ………………………………………………………………………………
2

Resumen …………………………………………………………………………... 3

I. INTRODUCCIÓN ………………………………………………………………… 4

1.1. Antecedentes …………………………………………………………….. 5

1.1.1. Antecedentes Internacionales ……………………………………...

5

1.1.2. Antecedentes Nacionales ………………………………………… 6

1.2. Planteamiento del problema …………………………………………….. 7

1.2.1. Problemática ………………………………………………………… 7

1.2.2. Hipótesis ……………………………………………………………

1.3. Objetivos ……………………………………………………………….. 8

1.3.1. Objetivo General ………………………………………………… 9

1.3.2. Objetivo Específico ……………………………………………… 9

1.4. Justificación ………………………………………………………………

II. MÉTODO 2

2.1. Variables 2

2.2. Operacionalización de variables 2

2.3. Población, muestra y muestreo 2

2.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 3

2.5. Procesamiento estadístico 3

2.6. Aspectos éticos 3

III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 3

2
 IV. CONCLUSIONES 4

V. REFERENCIAS 5

VI. ANEXOS 6

Resumen

3
 I. INTRODUCCIÓN

La entrega de bebidas gaseosas es un proceso crítico en la industria de bebidas, ya

que el tiempo de entrega puede afectar significativamente la satisfacción del cliente y la
rentabilidad del negocio. En este contexto, la mejora del tiempo de entrega se ha convertido
en un objetivo clave para muchas empresas, incluida Coca-Cola.

Según The Coca-Cola Company, (2020) es una de las empresas líderes en la

industria de bebidas gaseosas, con una amplia presencia en todo el mundo. La empresa ha
implementado varias estrategias para mejorar el tiempo de entrega de sus productos y
garantizar la satisfacción del cliente. Estas estrategias incluyen la optimización de rutas, la
gestión del tráfico y la mejora del proceso logístico.

Además, adoptaremos tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia y la calidad

del servicio de entrega. Por ejemplo, la empresa utiliza sistemas de seguimiento y monitoreo
en tiempo real para garantizar que los productos se entreguen a tiempo y en perfectas
condiciones. Medium (2023)

En este contexto, una propuesta de mejora en el tiempo de entrega de bebidas podría

incluir estrategias como la optimización de rutas, la implementación de tecnologías
avanzadas y la mejora del proceso logístico. Al mejorar el tiempo de entrega, Coca-Cola
puede mejorar significativamente su rentabilidad y su posición competitiva en el mercado.

Palma (2022) nos dice que es importante destacar que el tiempo de entrega no solo
afecta a las empresas, sino también a los consumidores. Los clientes esperan recibir sus
productos a tiempo y en buenas condiciones, lo que puede afectar su satisfacción y lealtad a
la marca. Por lo tanto, mejorar el tiempo de entrega no solo es beneficioso para las
empresas, sino también para los consumidores.
4
 1.1. Antecedentes

1.1.1. Antecedentes Internacionales

"Toffolo, Vidal y Wauters (2018) llevaron a cabo una investigación

que se centra en la revisión estructural del Problema de Enrutamiento de
Vehículos Capacitados (CVRP). Se abordó la asignación de vehículos a
clientes y las variables de decisión para secuenciar visitas. El estudio presenta
una estrategia heurística enfocada en las decisiones de asignación, con una
selección óptima de secuencias en cada evaluación de movimiento, lo cual se
considera prometedor. Sin embargo, esta estrategia implica un esfuerzo
computacional demasiado alto. Por lo tanto, se introdujo un espacio de
búsqueda intermedia basada en el procedimiento de programación dinámica de
Balas y Simonetti, el cual logra un equilibrio adecuado entre la intensificación
y la eficiencia computacional.

El estudio propone una serie de técnicas de aceleración para una

exploración más rápida, que incluyen reducciones del vecindario, filtros de
movimiento dinámico, estructuras de memoria y técnicas de concatenación.
Además, se diseñó una estrategia de tunelización para redefinir el espacio de
búsqueda a medida que avanza el algoritmo. La combinación de estas técnicas
en una búsqueda local clásica, así como en la búsqueda genética híbrida
unificada (HUGS), resulta en mejoras significativas en la precisión de la
solución. Incluso para conjuntos de datos relativamente pequeños, con tan solo
256 clientes, se lograron nuevas soluciones más óptimas.

Este estudio ofrece una evaluación detallada del impacto individual de

la secuenciación y la asignación optimizada. Además, sugiere nuevas
estrategias para combinar estas dos áreas de decisión y presenta nuevas
direcciones de investigación para el CVRP y sus variantes."
5
 Hong, Lee, Cheong, y Lee, 2018. En esta investigación los autores
revisaron un problema de optimización para una empresa de envíos que
proporciona un servicio de entrega bajo demanda en el que sus clientes visitan
un lugar específico llamado centro de entrega (por ejemplo, una tienda de
conveniencia o un casillero de Amazon) para recoger sus artículos por sí
mismos, en lugar de Entrega de los productos comprados en línea a los clientes
directamente.

En este problema, seleccionaron centros de entrega accesibles para

todos los clientes y determinaron la ruta de entrega óptima que minimiza los
costos proporcionales a la distancia recorrida por el vehículo de entrega, el
tiempo de entrega y los costos. Esta es una extensión del problema de los
vendedores ambulantes con una restricción de ventana de tiempo, que
determina simultáneamente las ubicaciones de los centros de entrega para la
recolección del cliente y la ruta de entrega. Para resolver este problema y
mejorar la práctica gerencial, se propuso un modelo de programación
matemática y un algoritmo de solución eficiente de dos fases basado en una
heurística de colonias de hormigas que se adapte mejor a la realidad. Al
abordar los problemas de optimización de entrega a pedido, las compañías de
envío pueden garantizar la satisfacción del cliente al tiempo que reducen
costos de envío.

1.1.2. Antecedentes Nacionales

De La Cruz (2019) en su tesis titulada “La planeación estratégica y

la distribución comercial de bebidas alcohólicas y no alcohólicas en la
ciudad de Tingo María” de la Universidad Nacional Agraria De La Selva,
Tingo María.

En la tesis en mención se determina el grado de relación que existe

entre la planeación estratégica y la distribución comercial de bebidas
alcohólicas y no alcohólicas en la ciudad de Tingo María. El resultado
hallado ha sido una correlación de 0,805 con un nivel de significancia del

6
 0,05 y (p < .05); lo cual indica que la correlación es directa positiva y
significativa, corroborando el resultado de la relación entre la planeación
estratégica y la distribución comercial. Finalmente concluimos según los
hallazgos encontrados, que existe una relación directa entre las dos
variables mencionadas.

Garcia Rivera, P. M. (2020), los autores en su tesis titulada “La mejora

continua en el nivel de servicio en el área de distribución de una empresa
comercializadora de útiles de escritorio y de oficina en la ciudad de lima, años
2018-201”. tine como objetivo del estudio fue mostrar cómo la
implementación del programa de mejora afecta constantemente el nivel de
servicio del área de distribución de la empresa comercializadora,oficina y
papelería. En cuanto a la estructura metodológica, el estudio tuvo enfoque
cuantitativo, nivel de explicación y estructura. experimental La población
estuvo compuesta por órdenes de servicio recibidas en la zona.

Distribución medida en 30 días. La técnica de investigación fue la

observación directa y cuadernos de trabajo de instrumentos. Se utilizaron las
pruebas estadísticas T de Student y Wilcoxon.

Para probar la hipótesis de la investigación. Los resultados de la

investigación referentes a la hipótesis general sugieren que

La mejora continua optimiza el nivel de servicio del área de

distribución, elevándose del 86,37% con el 90,6 por ciento. Tiempo de
respuesta del nivel de servicio ante determinadas hipótesis. aumentó del
88,30% al 92,13%, la confiabilidad del nivel de servicio al cliente mejoró del
84,50%,87%. El apoyo de la dirección no fue esencial para la implementación
del programa de mejora.

Seguir estando satisfecho con el nivel de servicio al cliente porque su

contribución fue el margen varía sólo del 88,93 al 0,13 por ciento. El estudio
concluyó que la mejora continua afecta los niveles de servicio en la región
una empresa de marketing de distribución de papelería.
7
 1.2. Planteamiento del problema

1.2.1. Problemática

La calidad de cada servicio es muy importante en cada negocio. Por un

simple hecho: los clientes siempre exigen lo mejor. En el pasado, la oferta era
relativamente limitada, pero con el desarrollo del mercado, el avance de los
productos y la tecnología, ha aparecido ante los consumidores una cantidad
impresionante de productos y marcas similares, y los elementos de
diferenciación se están saturando gradualmente. A finales del siglo pasado la
calidad en el servicio comenzó a afianzarse y se consideró un elemento
esencial para destacar y agregar valor a la empresa, porque antes
probablemente hubo algunas empresas que ya tenían un tiempo, pero desde
entonces todo iba "bien" "El servicio al cliente formalizado no es tan
importante. No basta con considerar la calidad a la hora de captar y satisfacer
completamente a los clientes má allá de sus expectativas.Asu vez también
consideran el tiempo de su atención,en el caso de hoy tenemos a clientes de la
empresa Distribuidora bajopontina con un mal servicio con relación a tiempo,y
estos tienden a realizar reclamos constantes de dicha empresa. Por eso la
calidad en el servicio al cliente es tan útil para las empresas que aún no creen
en el valor de este concepto. La relación que se tiene entre empleado- cliente
son y siempre serán el factor determinante para el éxito de la empresa. Esto se
menciona especialmente porque cuando los empleados interactúan con los
clientes, si no se satisfacen las necesidades del cliente, automáticamente
aumentamos nuestra competitividad.

1.2.2. Hipótesis

Existe una relación significativa entre el cliente y la empresa ya que son

el factor determinante para el éxito de la empresa.

La optimización del servicio de distribución ayudará a la empresa

bajopontina a mejorar su nivel de atención a sus clientes y de tal manera nos
ayuda aumentar nuestra competitividad.
8
 1.3. Objetivos

1.3.1. Objetivo General

Mejorar la distribución de los pedidos para incrementar la satisfacción

del cliente en la distribuidora bajopontina.

1.3.2. Objetivo Específico

 Identificar los factores que afectan a la satisfacción del cliente con la

distribución de los pedidos en la distribuidora bajopontina.

 Desarrollar un plan de mejora de la distribución de los pedidos en la

distribuidora bajopontina.

I.4 Justificación

El servicio al cliente es un factor clave en el éxito de las empresas. Los

clientes satisfechos tienen más probabilidades de repetir compras, recomendar la
empresa a otros y ser leales a la marca. Compartir pedidos es un proceso central para
las empresas. La distribución efectiva y eficiente puede ayudar a las empresas a
mejorar la satisfacción del cliente, aumentar las ventas y reducir costos. Para el
distribuidor Bajopontina, la satisfacción del cliente con la entrega del pedido es baja.
Los clientes se quejan de que los pedidos tardan demasiado en llegar, los productos
llegan en malas condiciones y que no pueden ponerse en contacto con el servicio de
atención al cliente para resolver los problemas. Por lo tanto, es importante realizar
un estudio para evaluar el impacto de una mejor distribución de pedidos en la
satisfacción del cliente. Este estudio puede ayudar al distribuidor de Bajopontina a
mejorar la asignación de pedidos y así mejorar la satisfacción del cliente.

9
II. MÉTODO

2.1. Variables

2.1.1 Variable independiente: Distribución de pedidos

Definición conceptual

Para Hernández, S. J. (2021), La distribución de productos hace

referencia a todas las instancias, acciones y procesos que se deben suplir,
desde la elaboración de un producto o concepción de un servicio hasta que
llega (o se presta) a los clientes, teniendo como eje central la satisfacción de
las necesidades de estos.

Definición operacional

Se medirá a través de métricas como el tiempo promedio de entrega de

pedidos, la precisión de la entrega del producto, la reducción de errores de
entrega y la eficacia de la gestión de inventario.

2.1.2 Variables dependiente: Servicio al cliente

Definición conceptual

10
 Para Jaques Horowitz (1990), el servicio es el conjunto de prestaciones
que el cliente espera, además del producto o del servicio básico, como
consecuencia de la imagen y la reputación de este.

De igual forma existe una diversidad amplia de definiciones sobre el

concepto de cliente alguna son más formuladas que otras, según Aguilar
Morales (2010) el cliente es la persona u/o entidad que solicita el servicio y
existen dos tipos de clientes los externos que son los consumidores finales y
los internos que son los propios trabajadores; la sinergia de ambos hace que la
empresa sobresalga y crezca.

Definición operacional

La variable será medida a través de una encuesta de satisfacción al

cliente la cual medirá el tipo de atención recibida, los tiempos de entrega, la
calidad del producto entregado, así como el comportamiento del auxiliar de
reparto durante la entrega.

11
12
 2.2. Operacionalización de variables

Tabla 1

Matriz de operacionalización de variables

Variables de Escala de
Definición conceptual Definición operacional Dimensión Indicadores
estudios medición

Para Hernández, S. J. (2021), La Se medirá a través de Tiempo de

Tiempo de Escala de
distribución de productos hace referencia métricas como el tiempo entrega promedio.
entrega razón
a todas las instancias, acciones y promedio de entrega de
Distribución
procesos que se deben suplir, desde la pedidos, la precisión de la
de pedidos
elaboración de un producto o concepción entrega del producto, la
de un servicio hasta que llega (o se reducción de errores de Porcentaje de
Precisión de la pedidos Escala
presta) a los clientes, teniendo como eje entrega y la eficacia de la
entrega nominal
central la satisfacción de las necesidades gestión de inventar rechazados.
de estos.

13
 Variables de Escala de
Definiciones conceptuales Definición operacional Dimensión Indicadores
estudios medición

Para Jaques Horovitz (1990), nos Se medirá

dice que el servicio es el conjunto de mediante encuestas de
prestaciones que el cliente espera, además satisfacción del cliente, el
del producto o del servicio básico, como volumen de quejas
consecuencia de la imagen y la reputación recibidas, las tasas de
Servicio al
de este. retención de clientes y las
cliente Satisfacción Nivel
De la misma manera existe una calificaciones del servicio
del cliente satisfacción Ordinal
diversidad de definiciones sobre lo que es al cliente.
una cliente alguna son más técnicas que
otras, según Aguilar Morales (2010) el
cliente es la persona que solicita el
servicio y existen dos tipos de clientes los
externos que son los consumidores finales
y los internos que son los trabajadores de
una organización, la satisfacción de ambos
es fundamental para la empresa.

14
 Nota: Hernández, S. J. (2021), Jaques Horovitz (1990), Aguilar Morales (2010).

15
 2.3. Población, muestra y muestreo

Población

La investigación tiene como fin de estudiar a los 64 clientes mayoristas

del distrito del Agustino de la empresa distribuidora bajopontina

 Criterios de inclusión:

Clientes categorizados como mayoristas que realizaron reclamos en

el primer semestre del año 2023.

 Criterios de exclusión:

Clientes categorizados como minoristas y clientes que no realizaron

reclamos en el primer semestre del año 2023.

Muestra

Para el estudio la muestra está conformada por 64 clientes mayoristas de

la Zona el Agustino

Muestreo

Se utilizará muestreo aleatorio simple para seleccionar a los clientes de

la muestra. Se utilizarán métodos estadísticos para garantizar que la muestra
sea representativa de toda la población.

Unidad de análisis

Se consideró clientes mayoristas del distrito el agustino, que cumplió

con los criterios de inclusión y exclusión definidos para la presente
investigación.

16
 2.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Técnicas de recolección de datos

Para recopilar información sobre mejoras en la distribución de pedidos, se

utilizarán técnicas como análisis de registros de pedidos, análisis de rutas de entrega
y seguimiento del tiempo de procesamiento de pedidos. Se pueden utilizar
herramientas de software para la gestión logística.

Los datos se recopilaron a través de encuestas a los clientes, entrevistas al

particular, análisis de registros de quejas y reclamos y entrevistas al particular de
servicio al cliente para medir el servicio al cliente. Las encuestas también se pueden
realizar mediante cuestionarios estructurados.

Validación y confiabilidad

La validez de los instrumentos estuvo a cargo de un profesional experto en

administración y un profesional experto en la materia de estadística, quienes
evaluaron cada uno de los enunciados de los cuestionarios.

Tabla 2

Lista de expertos

Experto Especialidad

Martín Suárez Administrador

Fernando Gavidia Mercadólogo

Nota: La presente tabla muestra a los expertos que apoyaron en la investigación.

17
 En el estudio se utilizó el coeficiente alfa de Cronbach para definir el nivel de
consistencia de los instrumentos desarrollados, la variabilidad general y homogeneidad, para
implementar esto, se realizó una prueba piloto con 30 clientes mayoristas del distrito del
agustino . de dispositivos Determinación de los coeficientes encontrados.

Tabla 3

Coeficientes del Alfa de Cronbach en los instrumentos

instrumento Alfa de Alfa de Cronbach Nivel de consistencia

Distribución de pedidos 0.66 Buena

Servicio al cliente 0.72 Buena

2.5. Procesamiento estadístico

Para esta investigación además de las hojas de cálculo de Microsoft Excel se

utilizó el programa SPSS versión 21 para el análisis de datos obteniendo la tabla de
satisfacción de nuestros clientes y la frecuencia de compra del mes necesaria para el
análisis descriptivo.

Además, considerando el uso de la prueba Alfa de Cronbach para determinar

el nivel fiabilidad de nuestras encuestas.

18
 Tabla 4

Formato de encuesta variable dependiente (satisfacción del cliente).

Respuesta
1 2 3 4
Cuestionario

El auxiliar apoya en el despacho (p1).

Llega la mercadería en buen estado (p2).

Revisa el auxiliar su pedido (p3).

El auxiliar se presenta uniformado (p4).

El auxiliar entrega el pedido a tiempo (p5).

El auxiliar tiene un tiempo debido de entrega (p6).

Nota: Escala de evaluación malo = 1, regular = 2, bueno = 3, excelente = 4.

19
 Tabla 5

Base de datos encuesta satisfacción al cliente

Nº Codigo Nombre p1 p2 p3 p4 p5 p6 suma

1 1560490 Casanova Choquepuma U1 3 3 2 1 3 3 15

2 1589997 Meza Leonardo Ernets U2 3 2 4 3 3 3 18

3 1086452 Maria Magdalena Lloclla U3 3 4 4 3 3 2 19

4 925558 Kaeli Vega Paul U4 4 4 4 3 3 3 21

5 467697 Eli Palomino Pajuelo U5 3 2 2 1 1 2 11

6 1543998 Carmen Cueva Burga U6 2 2 4 3 2 3 16

7 1573140 Jhon Tito Torrejon U7 3 1 2 2 2 2 12

8 1351240 Susy Balbin Medrano U8 3 3 2 3 3 3 17

9 1571306 Yobana Joaquin Veliz U9 2 2 4 2 2 2 14

10 1166626 Marco Lescano Huapaya U10 3 2 2 3 3 3 16

11 1041248 Hilario Machacuay U11 4 2 4 3 2 3 18

12 1583021 Fresia Recuay Camarena U12 2 2 4 2 2 2 14

13 1175500 LEON QUISPE CHARO U13 4 3 2 3 3 3 18

14 342652 IDELIA TINOCO SALCEDO U14 3 2 4 3 3 3 18

15 1194855 ALMEYDA TATAJE ROSA U15 3 4 3 3 3 2 18

16 347922 REYNA CARLOS KETYY U16 2 2 2 1 2 1 10

17 1167061 ARELLANO CAJAS CARMEN U17 3 2 2 2 2 2 13

18 1102446 GONZALES CHAVEZ EVELIN U18 3 4 4 3 3 2 19

19 1587764 PORRAS ORTIZ ELIZABETH U19 1 2 4 3 3 3 16

20
 20 1585475 CARBAJAL TIONISIO ZENAYDA U20 2 3 1 2 2 1 11

21 1744022 REYES FALCON CLAUDIA U21 3 3 3 2 2 1 14

22 1748996 BUSTAMANTE VASQUEZ MILI U22 4 4 4 4 4 4 24

23 1212690 MANRIQUE BORJA FRANKLIN U23 3 4 2 1 1 1 12

24 1283767 LOPEZ CALDERON ANDRÉ U24 3 3 3 2 2 2 15

25 1698397 ORTIZ ESPINOZA ARTURO U25 3 4 4 3 3 2 19

26 1918424 ORELLANA PIZARRO MARVIN U26 4 2 4 3 2 3 18

27 1744022 HUAMAN VARGAS RUTH U27 3 3 2 1 3 3 15

28 1486364 BARRENO GARCIA ANA U28 2 2 4 2 2 2 14
29 1412143 SAAVEDRA AGUILAR TOMAS U29 3 2 4 3 3 3 18

30 1333959 GONZALES ALTAMIRANO EDGO U30 3 2 2 3 3 3 16

varianza 0.49 0.76 1.00 0.65 0.45 0.57 9.70
Nota: Realiazacion porpia.

21
 Tabla 6

Resumen del procesamiento base de datos tabla 5

Nº %

Casos Válidos 30 100.0

Excluidos 0 .0

Total 30 100.0

Nota: Fuente programa SPSS.

Tabla 7

Fiabilidad de los datos

Alfa de Cronbach Nº de elementos

0.663 6

Nota: Fuente programa SPSS.

22
Tabla 8

Base da datos frecuencia de pedidos

Nº CLIENTES F1 F2 F3 F4 F5 F6 SUMA
1 Casanova Choquepuma 3 3 2 1 3 3 15
2 Meza Leonardo Ernets 3 2 3 3 3 3 17
3 Maria Magdalena Lloclla 3 3 3 3 3 2 17
4 Kaeli Vega Paul 3 3 3 3 3 3 18
5 Eli Palomino Pajuelo 3 2 2 1 1 2 11
6 Carmen Cueva Burga 2 2 3 3 2 3 15
7 Jhon Tito Torrejon 3 1 2 2 2 2 12
8 Susy Balbin Medrano 3 3 2 3 3 3 17
9 Yobana Joaquin Veliz 2 2 3 2 2 2 13
10 Marco Lescano Huapaya 3 2 2 3 3 3 16
11 Hilario Machacuay 3 2 3 3 2 3 16
12 Fresia Recuay Camarena 2 2 3 2 2 2 13
13 LEON QUISPE CHARO 3 3 2 3 3 3 17
14 IDELIA TINOCO SALCEDO 3 2 3 3 3 3 17
15 ALMEYDA TATAJE ROSA 3 3 3 3 3 2 17
16 REYNA CARLOS KETYY 2 2 2 1 2 1 10
17 ARELLANO CAJAS CARMEN 3 2 2 2 2 2 13
18 GONZALES CHAVEZ EVELIN 3 3 3 3 3 2 17
19 PORRAS ORTIZ ELIZABETH 1 2 3 3 3 3 15
20 CARBAJAL TIONISIO ZENAYDA 2 3 1 2 2 1 11
21 REYES FALCON CLAUDIA 3 3 3 2 2 1 14
22 BUSTAMANTE VASQUEZ MILI 3 3 3 3 3 3 18
23 MANRIQUE BORJA FRANKLIN 3 3 2 1 1 1 11
23
 24 LOPEZ CALDERON ANDRÉ 3 3 3 2 2 2 15
25 ORTIZ ESPINOZA ARTURO 3 3 3 3 3 2 17
26 ORELLANA PIZARRO MARVIN 3 2 3 3 2 3 16
27 HUAMAN VARGAS RUTH 3 3 2 1 3 3 15
28 BARRENO GARCIA ANA 2 2 3 2 2 2 13
29 SAAVEDRA AGUILAR TOMAS 3 2 3 3 3 3 17
30 GONZALES ALTAMIRANO EDGO 3 2 2 3 3 3 16
VARIANZA 0.26 0.31 0.31 0.57 0.38 0.50 5.23
Nota: Realización propia

24
 Tabla 9

Resumen del procesamiento base de datos tabla 8

Nº %

Casos Válidos 30 7.9

Excluidos 350 92.1

Total 380 100.0

Nota: Fuente programa SPSS.

Tabla 10

Fiabilidad de los datos

Alfa de Cronbach Nº de elementos

0.716 6

Nota: Fuente programa SPSS.

2.6. Aspectos éticos

En la investigación hemos aplicado los buenos principios y conductas

aceptables, utilizando los Estándares de citas de las normas APA 7° tomando en
cuenta los autores y año de las citas usadas para esta investigación,incluyendo
problemáticas reales, antecedentes y el marco teórico. todo esto siguiendo lo
establecido en los lineamientos vigentes de la Universidad César Vallejo.

Finalmente la información de los entrevistados y los procedimientos de la

empresa la mantenemos completamente confidenciales.

25
 Referencia bibliográficas

Garcia Rivera, P. M. (2020). La mejora continua en el nivel de servicio en el área de

distribución de una empresa comercializadora de útiles de escritorio y de oficina en la
ciudad de Lima, años 2018-2019.
https://repositorio.upn.edu.pe/handle/11537/24546

The Coca-Cola Company. (2020). About us.

https://www.coca-colacompany.com/about-us
Palma Encarnación, L. (2022). Decisiones estratégicas de la mezcla de
mercadotecnia: The Coca-Cola Company. Recuperado de https://www.studocu.com/es-
mx/document/universidad-de-monterrey/mercadotecnia-digital/estrategica-y-
comercializacion-coca-cola-3/17483944

Medium Multimedia. (2023). La estrategia de marca de Coca Cola: Un análisis

detallado. Recuperado de https://www.mediummultimedia.com/diseno/cual-es-la-estrategia-
de-marca-de-coca-cola/

26