08 Identificación de SME…...estratégicos Tracy y Wierseman (1994) Aprendizaje González Ladrón de Guevara (2001) Aplicación en cascada Niven (2003) Relación con el Ámbito de

enero · abril 2006 · esic market

Identificación de clusters de PYMES en función de la Calidad de la Gestión Comerc i a lde la Información. Perfil de excelencia,alineación estratégica de los clusters yC u a d ro de Mando IntegralDr. Miguel González SánchezProfesor de los Programas Master de ESICDr. Fernando González Ladrón de GuevaraDepartamento de Organización de Empresas, Economía Financiera y ContabilidadUniversidad Politécnica de Valencia

ResumenEste trabajo se ha desarrollado en el marco de un proyecto de investigaciónque forma parte de las iniciativas del grupo ITIO (Integración de lasTecnologías de la Información en las Organizaciones) del Departamento deO rganización de Empresas de la Universidad Politécnica de Valencia. En élse propone la identificación de diferentes clusters de PYMES en función delas variables: Calidad de la Gestión Comercial, y, Gestión de la Información. La investigación llevada a cabo, como parte de una tesis doctoral desarro -llada en el departamento (González Sánchez, 2003) ha permitido identificar,para cada uno de los clusters de empresas obtenidos, los distintos enfoquesy alineamientos estratégicos, así como las diferentes orientaciones haciacada una de las cuatro perspectivas del Cuadro de Mando Integral (CMI).El trabajo de campo se ha llevado a cabo sobre una muestra de 97 empre -sas, de las que 60 pertenecen al sector del mueble, lo que ha permitido asu vez, detectar algunas diferencias en lo que a prácticas de gestión serefiere, entre este sector y la globalidad de la muestra. Palabras clave: CMI, EFQM, Estrategia, PYMES, TI. Código JEL: M10, M31.

18906

[189]


identificación de clusters de pymes en función de la calidadde la gestión comercial de la información. perfil de excelencia…

1. IntroducciónPara obtener el “perfil de excelencia” de las PYMES de la muestra, hemosdesarrollado un modelo de excelencia empresarial, adaptado del de laEFQM1, en el que se ha incorporado a los criterios causa, el criterio“Calidad de la Dirección Comercial” y el criterio “Gestión de laInformación”. En cuanto a los criterios resultado del modelo, no hemoscontemplado el criterio “Resultados en la Sociedad”, y hemos definido uncriterio adicional denominado “Satisfacción de la Dirección Comercial”.El modelo resultante, cuyos antecedentes se explican en el siguiente apar-tado, se muestra en la Figura 1:

(1) European

Foundation For Quality

Management. Fundada

en 1988 por 14

compañías europeas

líderes en sus

respectivos sectores.

Actualmente cuenta con

cerca de 800 miembros

de la mayoría de los

países de Europa y

sectores empresariales.

Gestiona el Premio

Europeo a la Excelencia.

[190]

190 06

Figura 1. Modelo propuesto para la investigación

Fuente: Elaboración propia.



2. Marco teóricoLos aspectos teóricos que sustentan la investigación son: los Modelos deCalidad Total (2.1) y el Cuadro de Mando Integral (2.2).

2.1. Modelos de Calidad TotalSe trata de conjuntos de criterios, agrupados en áreas o capítulos, quedespliegan los conceptos de la Calidad Total en las áreas clave de unao rganización, y permiten así articular una estrategia. La generalizacióndel término “Modelo de Calidad Total” es reciente, y se debe, en granmedida, a los modelos de Calidad Total utilizados por los grandes pre-mios a la Calidad/Excelencia (Deming, Malcom-Baldrige, Pre m i oI b e roamericano de Excelencia en la Gestión y Premio Europeo a laExcelencia; en éste último se basa el propuesto para nuestra investiga-ción). En la Tabla 1 se re f e rencian las instituciones y autores re l e v a n t e spara esta investigación.

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(2) Union of JapaneseScientists and Engineers:evalúa las empresas ensus criterios operativosotorgando la misma ponderación a cada uno.(3) FundaciónIberoamericana para laGestión de la Calidad.Fundada en 1998, integrala experiencia de otrospaíses en el desarrollo eimplantación de modelosde excelencia, para conseguir que sus miembros mejoren sucompetitividad y consoliden su posicióncompetitiva internacional.Fuente: Elaboración propia.

Tabla 1. Los grandes modelos de Excelencia empresarial

Modelo deExcelencia y fecha Autores

aparición

Deming (1951) Deming (1989), JUSE2

Malcom-Baldrige Membrado Martínez (1999)(1987) Membrado Martínez (2001)

Iberoamericano FUNDIBQ3

(1999) Membrado Martínez (1999)

Beltrán Sanz et al. (2002)

EFQM (1991) EFQM (1999; 2003)

Membrado Martínez(97-99; 2001)



2.2. Cuadro de Mando IntegralKaplan y Norton (1997) describen el Cuadro de Mando Integral (en ade-lante CMI), como un marco de actuación para traducir la visión de unaorganización en un conjunto coherente de indicadores de actuación, queatendiendo los requerimientos de los accionistas (Perspectiva Financiera),clientes (Perspectiva del Cliente) y los requerimientos internos (Perspectivadel Proceso Interno y Perspectiva de Aprendizaje y Crecimiento), descri-ben, de forma conjunta, la estrategia de la organización, y cómo puede serllevada a cabo. Niven (2003) le atribuye tres funciones: sistema paramedir, sistema de gestión estratégica y herramienta de comunicación. Enla Tabla 2 aparecen las aportaciones teóricas sobre CMI relevantes para laelaboración de este trabajo.

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192 06


Tabla 2. Aportaciones teóricas sobre CMI

Cuadro de Mando Integral Contribución Autores

Creadores del concepto Kaplan y Norton (1992;1996; 1997; 2001)

Orígenes y concepto Conjunto de medidas derivadas Niven (2003)de la Estrategia

Visión compartida Senge (1990)

Misión/Visión/Valores Collins y Porras (1996)Hamel y Prahalad (1994)

Estrategia Mintzberg et al., (1994; 1997)

Construcción y mapas Porter (1980)

estratégicos Tracy y Wierseman (1994)

Aprendizaje González Ladrón de Guevara(2001)

Aplicación en cascada Niven (2003)

Relación con el Ámbito de aplicación y Lamotte y Carter (2000)

modelo EFQMutilización conjuntaCiclo de mejora utilizando Udaondo (2000)ambos modelosComplementariedad Olve (2001)



3. Metodología e hipótesis a contrastar

3.1. MetodologíaEn este punto abordamos el método de recogida de datos, los criterios deselección (localización geográfica y tamaño) de la muestra, y su represen-tatividad. Se ha diseñado un cuestionario para obtener el perfil de exce-lencia e identificar las orientaciones estratégicas (“perfil estratégico”) delas empresas de la muestra. Identificando la perspectiva del CMI hemosobtenido también el enfoque que denominamos “Perfil CMI”.

Se han incluido preguntas adicionales para conocer, en los clustersidentificados, la tipología de la red comercial, y diferentes prácticas de ges-tión: la elaboración de planes estratégicos, la valoración de los servicios deconsultoría externa, la implantación de sistemas de gestión de calidadtotal, y de sistemas de incentivos; testándose si estas prácticas son factoresque diferencian a las empresas según su cluster de pert e n e n c i a .Previamente al trabajo de campo, se fue depurando el cuestionariomediante entrevistas mantenidas con los directores comerciales y gerentesde 6 PYMES involucradas en el proyecto.

Para llevar a cabo el trabajo se pensó en una muestra aleatoria dePYMES de diferentes sectores de la provincia de Valencia. Esto significa-ba un tamaño de muestra excesivamente grande, y dada la complejidad delcuestionario elaborado, para que la muestra fuese representativa, nos cen-tramos, fundamentalmente, en el sector del mueble que engloba a 823empresas en la provincia de Valencia4.

Fruto del trabajo de campo, se consiguieron 60 cuestionarios válidosen el sector del mueble. El error cometido es aproximadamente del 12%,con un grado de confianza del 95% (Z = 2). La muestra se amplió deforma aleatoria con 37 empresas de diferentes sectores, para constatar quela mayoría de resultados obtenidos para el sector del mueble, son válidosen otros sectores, reafirmando estudios anteriores en este sentido (véaseBañón Rubio et al., 2002; Galán y Vecino, 1997; Santos et al., 1998;González, 2000 y Camisón, 2001).

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19306

4 Información facilitada

por el Instituto

Tecnológico del Mueble

AIDIMA.



3.2. HipótesisLas hipótesis a contrastar con el estudio empírico son5:H02: Existe un conjunto de variables críticas o discriminantes: Gestión

de la Información, y Calidad de la Gestión Comercial que permiten agru-par a las PYMES en clusters o tipologías.

H2: A mayor Estrategia y Planificación, mejores resultados…H2.1 En la Satisfacción del Cliente.H2.2 En la Satisfacción de la Dirección Comercial.H2.3 En la Satisfacción del Personal (FF.VV).H2.4 Comerciales y Empresariales.

H3: A mayor Calidad de la Dirección Comercial, mejores resultados…H3.1 En la Satisfacción del Cliente.H3.2 En la Satisfacción del Personal (FF.VV). H3.3 Comerciales y Empresariales.

H6: A mejor Gestión de la Información, mejores resultados…H6.1 En la Satisfacción del Cliente.H6.2 En la Satisfacción de la Dirección Comercial.H6.3 En la Satisfacción del Personal (FF.VV).H6.4 Comerciales y Empresariales.

H11: A mayor Gestión de la Información, mayor Calidad de la GestiónComercial.

Además, las novedades de nuestro modelo son las siguientes:

• No consideramos el criterio “Resultados en la Sociedad”, dado quenuestros objetivos estaban en el área comercial. En su lugar, se haintroducido un nuevo criterio resultado: “9. Satisfacción de laDirección Comercial” y se ha reconsiderado el criterio 7, que tieneen cuenta la satisfacción de directivos y mandos intermedios.

• El subcriterio 4b “Gestión de los recursos de información”, adquie-re categoría de criterio (6.Gestión de la Información), dadas lashipótesis de la investigación.

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194 06

( 5 ) Según la formulación

utilizada por González

Sánchez (2003:

2 9 3 - 2 9 5 ) .



• El criterio 3 “Gestión del Personal”, se ha dividido en dos criterios,según haga referencia a directivos y mandos intermedios (3.Calidadde la Dirección Comercial) o al resto del personal del área comer-cial (4.Gestión del Personal).

4. ResultadosEn este apartado presentamos los resultados obtenidos para todas las varia-bles del estudio, en cuanto a caracterización de las empresas de la muestra,análisis cluster, perfiles de excelencia y CMI de cada cluster identificado.

4.1. Características de la muestra

4.1.1. Características generalesEn primer lugar se describen algunas características de las empresas de lamuestra:

• Tamaño (a partir del número de empleados, el activo y el volumende facturación).

• El grado de internacionalización (a través del porcentaje de expor-tación sobre el total de la facturación).

• La productividad de la empresa, medida como las ventas por emplea-d o .

• La elaboración o subcontratación de estudios de mercado sobre elsector de actividad en el que opera la empresa.

• La intensidad de la formación de reciclaje que la empresa pone adisposición de su dirección comercial.

• El grado de automatización de las fuerzas de ventas de la empresa.• La valoración de los servicios de consultoría externa.• La tipología de la red comercial (porcentaje de la misma constitui-

da por vendedores propios o compartidos, representantes exclusi-vos o multicartera, y distribuidores).

• La valoración de las TI.

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19506



Hemos repetido el análisis descriptivo exclusivamente para el sector delmueble, para identificar si hay diferencias significativas al considerar sóloeste sector de actividad. Los resultados obtenidos se resumen en la tabla3. En las dos primeras columnas presentamos la tendencia central evalua-da a través del estimador M-Huber o por medio de la media aritmética (lamedia se distingue en la tabla si el dato va precedido por el carácter “/”);para el total de la muestra (primera columna) y para el sector del mueble(segunda columna). Análogamente presentamos en la tercera y cuartacolumna, el parámetro de dispersión (coeficiente de variación), obtenidocomo el cociente entre la desviación típica y la media aritmética, multipli-cado por 100. En las dos últimas columnas se presentan los valores máxi-mos y mínimos.

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196 06


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Tabla 3. Tabla comparativa de las características del sector del mueble vs. el total de la muestra

M-HUBER/MEDIA COEF. VAR. (%) MÍNIMO/MÁXIMO

TOTALM U E B L E

TOTALM U E B L E

TOTALMUEBLE

MUESTRA MUESTRA MUESTRA

NÚMERO DE EMPLEADOS 37.36 37.84 102% 106% 4/325 4/325

ACTIVO MEDIO 2.838.730 2.230.866 102% 111% 188.314/48MM 188.314/17MM

VENTAS MEDIAS 3.962.441 3.050.695 154% 133% 61.667/76MM 61.667/39MM

% EXPORTACIÓN 11.73 15.78 128% 115% 0/97 0/97

PRODUCTIVIDAD 85.143 68.027 138% 73% 7.708/1.529.000 7.708/372.917

VENDEDORES PROPIOS /22.21 /5.82 151% 291% 0/100 0/100

VENDEDORES COMPARTIDOS /7.26 /8.37 280% 279% 0/100 0/100

REPRESENTANTES EXCLUSIVOS /8.77 /7.40 258% 293% 0/100 0/100

REPRESENT. MULTICARTERA 41.70 77.14 95% 68% 0/100 0/100

DISTRIBUIDORES /15.78 /16.55 187% 192% 0/100 0/100

ESTUDIOS DE MERCADO (EXT.) 2.27 2.11 56% 62% 1/5 1/5

ESTUDIOS DE MERCADO (INT.) 2.91 3.00 50% 51% 1/5 1/5

FORMACIÓN DE RECICLAJE 2.22 2.02 57% 60% 1/5 1/5

AUTOMATIZACIÓN FF.VV. 2.29 2.09 56% 61% 1/5 1/5

VALORACIÓN CONSULTORÍA EXTERNA

48.66 45.28 50% 55% 0/95 0/95

VALORACIÓN T1 EN LIDERAZGO 3.62 3.51 36% 38% 1/5 1/5

VALORACIÓN T1 EN ESTRAT E G I A 3.60 3.57 28% 30% 1/5 1/5

VALORACIÓN T1 EN GESTIÓNCOMERCIAL

3.64 3.47 37% 42% 1/5 1/5

VALORACIÓN T1 EN AO 3.15 2.85 42% 48% 1/5 1/5

VALORACIÓN T1 EN CALIDAD Y PROCESOS

3.75 3.70 34% 37% 1/5 1/5

VARIABLES:



4.1.2. Perfil EFQMEn la Tabla 4 presentamos un resumen con los estadísticos centrales (M-Huber) y de dispersión (Coef. de var.: desv. Típ*100/media) de las varia-bles indicadoras de los criterios causa y resultado del modelo (vars.: LID-Liderazgo, EST-Estrategia y Planificación, GP-Gestión de Personal, GR-Gestión de Recursos, CDC-Calidad de la Dirección Comercial, GI-Gestiónde la Información, SCP-Sistema de Calidad y Procesos, SC-Satisfacción delCliente, SDC-Satisfacción de la Dirección Comercial, SP-Satisfacción delPersonal, RCE-Resultados Comerciales y Empresariales) para el total de lamuestra, y para el sector del mueble. Para resaltar las diferencias (escasas)detectadas en el sector del mueble respecto al total de la muestra, colore-amos las celdas correspondientes a la tendencia central en función de si sesuspende (M-Huber



4.1.3. Perfil CMIEn la Tabla 5, se muestra la comparación entre el total de la muestra y elsector del mueble, para las variables que representan las 4 perspectivas delCuadro de Mando Integral (PF: perspectiva financiera, PC: perspectiva delcliente, PI: perspectiva interna, PAC: perspectiva de aprendizaje y creci-miento). Todas las tendencias centrales obtenidas en el sector del mueble,son inferiores que las calculadas para el total de la muestra, lo que revelapues un peor perfil CMI en este sector. La mayor desviación (negativa), seregistra en la perspectiva de aprendizaje y crecimiento (aproximadamentedel 7%).

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Tabla 4. Comparativo del perfil EFQM en el total de la muestra vs. sector del mueble

M-HUBER COEF. VAR. (%) MÍNIMO/MÁXIMO

TOTAL MUEBLE TOTAL MUEBLE TOTAL MUEBLEMUESTRA MUESTRA MUESTRA

LID 50.43 42.81 60% 70% 0/100 0/100

EST 55.97 54.96 44% 48% 2/98 2/98

CDC 41.32 35.30 63% 71% 5/95 5/90

GP 44.55 40.43 46% 48% 4/87 4/87

GR 48.00 42.30 48% 56% 0/100 0/100

GI 51.29 49.48 35% 39% 9/78 9/78

SCP 59.23 56.09 37% 41% 2/97 2/97

SC 51.63 47.90 35% 36% 17/90 17/82

SDC 62.47 62.87 24% 26% 0/100 0/100

SP 41.77 38.13 44% 45% 0/86 7/79

RCE 49.56 47.43 33% 32% 12/97 12/91



4.1.4. Perfil estratégicoEn relación con la opción estratégica (liderazgo de producto: LIDPROD,excelencia operativa: EXOP, relación con el cliente: RECLI) con la queafirman competir las empresas de la muestra, no se detecta una preferen-cia clara (ver Tabla 6) por ninguna de dichas opciones, ni en el total de lamuestra, ni en el sector del mueble. La máxima diferencia (5.5%) se regis-tra en la variable LIDPROD, lo que parece indicar que en el sector delmueble, la necesidad de ofrecer un producto líder con el que competir enel mercado, es más acuciante que en el resto de sectores contemplados porla muestra.

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Tabla 5. Comparativo del perfil CMI en el total de la muestra vs. sector del mueble



PF 54.80 53.83 31% 31% 17/90 17/90

PC 54.18 52.58 35% 39% 14/81 14/80

PI 56.64 55.23 37% 41% 5/89 5/89

PAC 49.41 46.05 33% 37% 13/78 13/78



En la tabla 7 mostramos los estadísticos obtenidos para las variablesALIDPROD, AEXOP y ARECLI, que evalúan objetivamente si la empre-sa alinea sus recursos con una estrategia de liderazgo de producto, de exce-lencia operativa o de relación con el cliente, respectivamente. No se apre-cian grandes diferencias en los valores del estimador M-Huber, si compa-ramos el total de la muestra y el sector del mueble, aunque resulta denuevo significativo que la tendencia central en el sector del mueble, en las3 variables, es inferior a la de la totalidad de la muestra. Entendiendo queel nivel 50% es aconsejable como “nivel de higiene” en las 3 variables,podemos pues concluir que el sector del mueble presenta un peor perfil dealineación, al suspender (por poco) en la variable ARECLI.

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Tabla 6. Comparativo del perfil estratégico en el total de la muestra vs. sector del mueble



LIDPROD 72.36 76.60 27% 25% 0/100 25/100

EXOP 75.92 75.74 18% 19% 37/100 37/100

RECLI 76.71 77.77 26% 25% 25/100 25/100



4.2. Análisis cluster y discriminanteA partir del análisis cluster realizado con las 97 empresas, tomando comovariables de agrupación de los casos, la Calidad de la Gestión Comercial(CGC) y la Gestión de la Información (GI), ver hipótesis H02, se ha opta-do por una solución final de 5 clusters con un elevado grado de homoge-neidad intragrupo.

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Tabla 7. Comparativo del perfil de alineación estratégica en el total de la muestra vs. mueble

M-HUBER COEF. VAR. (%) MINIMUM/MAXIMUM


A L I D P R O D 51.57 50.49 42% 47% 7/89 7/89

AEXOP 52.30 50.96 34% 36% 15/88 15/88

ARECLI 51.79 49.59 37% 41% 13/88 13/85

Fuente: Elaboración propia

Figura 2. Gráfico de dispersión de las empresas de la muestra /Figura 3. Centroides de los 5 clusters identificados

Calidad de la Gestión Comercial Calidad de la Gestión Comercial



En la figura 2 se aprecia claramente la distribución lineal de los casos(N=97) en las variables CGC-GI, lo que era previsible, dada la correlaciónexistente entre ambas variables (0.768**); resultado congruente con lahipótesis H11 presentada en el apartado 3.2. En la figura 4 se muestranlos valores medios para las variables CGC-eje X y GI-eje Y en cada clus-ter.

La nomenclatura utilizada para referirnos a los 5 clusters, guarda rela-ción con su posición en cuanto a las variables utilizadas para identificar-los, y así les llamamos:

• CLUSTER 1: MD Muy deficiente tanto en CGC como en GI• CLUSTER 2: D Deficiente tanto en CGC como en GI• CLUSTER 3: R Regular tanto en CGC como en GI• CLUSTER 4: B-CGC Bueno en ambas dimensiones, aunque des-

taca en CGC.• CLUSTER 5: B-GI Bueno en ambas dimensiones, alcanza el

máximo en GI.

Así pues las etiquetas asignadas a los clusters, dan una idea de la cali-dad de los mismos.

Del análisis discriminante de los clusters con las diferentes variables,obtenemos los siguientes resultados: Los clusters mejor posicionados encuanto a la relación CGC-GI (B-CGC y B-GI), son también los que pre-sentan un mejor perfil CMI (globalmente en las 4 perspectivas, variablesPF, PC, PI y PAC), y también son los que presentan un mejor alineamien-to estratégico, entendiendo como tal, que independientemente de laopción estratégica, superan el 50% en las variables ALIDPROD, AEXOPy ARECLI; éstos podríamos decir que son los clusters “TOP”. Por el con-trario, los clusters “MD” y “D”, los peores en cuanto a relación CGC-GI,son también los que presentan un peor perfil CMI globalmente en las 4perspectivas, así como los peor alineados estratégicamente (independien-temente de la propuesta de valor). El cluster “R”, es un cluster que podrí-

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amos considerar “intermedio” en todos los factores (CGC, GI, perfil CMI,alineación estratégica) analizados (mejor posicionado que el “MD” y el“D”, y peor que el B-CGC y el B-GI).

Los clusters con mejor relación CGC-GI o mayor “calidad” (B-CGC yB-GI), resultan ser también los de mayor tamaño medio (en cuanto anúmero de empleados). Por el contrario, los clusters de menor calidad(“MD” y “D”) son los integrados por empresas de menor tamaño.Podríamos pues afirmar que la calidad del cluster es proporcional al tama-ño medio de las empresas que lo componen, con la salvedad del clusterintermedio “R”; pues aunque éste es de mayor calidad que el etiquetadocomo “D”, está sin embargo constituido por empresas con un tamañomedio menor.

La propuesta de valor (medida a través de las variables LIDPROD,EXOP y RECLI) no es un factor discriminante para los clusters obtenidosen función de la relación CGC-GI.

4.3. Perfil EFQM y CMI de los clustersEn este apartado presentamos los gráficos de barras con el perfil de exce-lencia (en base al modelo propuesto, adaptación del de la EFQM) y el per-fil CMI, para cada uno de los 5 clusters identificados.

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Figura 4. EFQM Profile of cluster MD Figura 5. EFQM Profile of cluster D

Figura 6. EFQM Profile of cluster R Figura 7. EFQM Profile of cluster B-CGC



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Figura 8. EFQM Profile of cluster B-GI Figura 9. CSMI Profile of cluster MD

Figura 10. CSMI Profile of cluster D Figura 11. CSMI Profile of cluster R

Figura 12. CSMI Profile of cluster B - C G C Figura 13. CSMI Profile of cluster B-GI



5. ConclusionesDel estudio se deduce que no existen muchas diferencias entre los perfilestipo de la empresa de la muestra total, y la empresa tipo del sector delmueble; si bien las diferencias más destacadas son las siguientes:

• El sector del mueble presenta una situación global peor, al suspen-der en más criterios (Liderazgo, Gestión de la Información ySatisfacción del Cliente), criterios éstos, en los que la muestra total,en media, aprueba ajustadamente.

• El sistema de información, en media, es más deficiente en este sec-tor.

• Con respecto al enfoque hacia las cuatro perspectivas del Cuadro deMando Integral, todas las tendencias centrales obtenidas en el sec-tor del mueble, son inferiores que las calculadas para el total de lamuestra. La mayor desviación (negativa), se registra en la perspec-tiva de aprendizaje y crecimiento (aproximadamente del 7%).

• En relación con la opción estratégica con la que afirman competirlas empresas de la muestra, no se detecta una preferencia clara porninguna de las opciones estratégicas, ni en el total de la muestra, nien el sector del mueble. La máxima diferencia (5.5%) se registra enla opción liderazgo de producto, lo que parece indicar que en el sec-tor del mueble, la necesidad de ofrecer un producto líder con el quecompetir en el mercado, es más acuciante que en el resto de secto-res contemplados por la muestra.

• La valoración en cuanto al apoyo prestado por las TI en todas lasdimensiones consideradas por la investigación, es inferior en el sec-tor del mueble que en la totalidad de la muestra.

Con respecto a la Calidad de la Gestión Comercial y la Gestión de laI n f o rmación, hemos identificado cinco clusters (contraste de la hipótesisH02), respecto de los cuales podemos extraer las siguientes conclusio-nes:

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• Los clusters mejor posicionados en cuanto a las variables de agru-pación, son también los que presentan un mejor perfil de enfoquehacia las cuatro perspectivas del Cuadro de Mando Integral.

• Los c l u s t e r s mejor posicionados en cuanto a las variables dea g rupación son los que presentan un mejor alineamiento estraté-gico, entendiendo como tal, que independientemente de la opciónestratégica, superan el 50% (en escala de 1 a 100) en las varia-bles liderazgo de producto, excelencia operativa y relación con elcliente.

• Los clusters con mejor relación entre las variables de agrupación,resultan ser también los de mayor tamaño medio (en cuanto anúmero de empleados). Por el contrario, los clusters de menor cali-dad son los integrados por empresas de menor tamaño. Podríamospues afirmar que la calidad del cluster es proporcional al tamañomedio de las empresas que lo componen.

• La propuesta de valor medida a través de las variables liderazgode producto, excelencia operativa y relación con el cliente, no esun factor discriminante para los c l u s t e r s obtenidos. Es decir, laopción estratégica no es característica de ningún c l u s t e r en con-c reto, lo que es consistente con las conclusiones aportadas por losestudios anteriores en este sentido. La estrategia por tanto es unaopción particular de cada empresa por lo que no tiene sentidopensar en una propuesta de Cuadro de Mando Integral para losd i f e rentes c l u s t e r s. Así pues, cada empresa debe elaborar suC u a d ro de Mando Integral en función de la opción estratégica queelija.

En función de las variables resultado del modelo propuesto e incorpo-rando adicionalmente las variables “ventas medias” (promedio de la fac-turación en el período 2000-2002) y “ventas medias relativizadas” comomedida de la productividad (ventas medias en el período 2000-2002 porempleado), al realizar un análisis discriminante para ver el comporta-

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miento de estas variables en los distintos clusters, llegamos a las siguientesconclusiones:

• Las ventas medias y la productividad se observa que guardan unarelación directa con la calidad del cluster.

• Los resultados comerciales y empresariales (H2.4, H3.3 y H.6.4), lasatisfacción del cliente (H2.1, H3.1 y H6.1), la satisfacción de ladirección comercial (H2.2 y H.6.2) y la satisfacción del personal(H2.3, H3.2 y H6.3), guardan relación con la calidad del cluster.Estos resultados son congruentes con las hipótesis que se indicanentre paréntesis.

Analizadas adicionalmente algunas prácticas de gestión en los clustersidentificados, concluimos lo siguiente al respecto de las mismas:

• El porcentaje de empresas en cada cluster que elabora planes estra-tégicos, es mayor en los clusters con mejor relación entre las varia-bles de agrupación.

• El porcentaje de empresas en cada cluster que contemplan ademásdel salario, algún otro tipo de incentivo, es más alto en los clusterscon mejor relación entre las variables de agrupación.

• Los clusters con mejor relación entre las variables de agrupación,resultan ser también los que tienen más empresas certificadas enISO9000.

• Solamente en los mejores clusters se encuentran algunas empresasque se autoevalúan en base al modelo de la EFQM.

• Los clusters con mejor relación entre las variables de agrupación,resultan ser también los que valoran mejor los servicios de consul-toría externa.

6. BibliografíaBAÑÓN RUBIO, A.; ARAGÓN SÁNCHEZ, A.; SÁNCHEZ MARÍN, G.

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