Understanding the needs and expectations of customers is a major competitive tool. Their perception of food service quality has been increasingly studied. An understanding of this topic can help managers to develop strategies to improve customer satisfaction and increase loyalty. The objective of the research is to verify the predictive power of food service quality elements on customer loyalty intentions. This research is exploratory with quantitative approach applied to a hotel in Balneário Camboriú. We used multiple regression analysis to achieve results. The constructs analysed were: Service Brigade; Management; Menu; Ancillary Services; and Physical Features, which did not prove to be significant to Loyalty. The most significant construct was Service Brigade, a finding consistent with studies that show that employee training is key to increase the level of satisfaction and loyalty.Keywords: Loyalty, food service, lodging industry, Brazil, multiple regression.
ResumoCompreender as expectativas e desejos do cliente é uma grande ferramenta competitiva. A sua perceção acerca dos aspetos de qualidade em serviço de alimentação vem sendo estudada com maior frequência. Está discussão auxilia o gestor elaborar estratégias que melhorem a satisfação do cliente e aumentem lealdade. O objetivo da pesquisa foi verificar o poder prever a intenção de lealdade através dos elementos de qualidade do serviço de alimentação. A metodologia adotada é uma pesquisa exploratória com abordagem quantitativa aplicada em um hotel de Balneário Camboriú. Utilizou-se de análise de regressão múltipla para alcançar os resultados. Os constructos analisados foram: Brigada de serviço; Gerência; Cardápio; Serviços auxiliares; e Aspetos físicos, este não se mostrou significativo em medir a Lealdade. O fator com melhor resultado foi Brigada de serviço, corroborando com estudos que concluem que o treinamento dos funcionários é vital para alavancar o nível de satisfação e lealdade.Palavras-chave: Lealdade, serviço de alimentação, meios de hospedagem, Brasil, regressão múltipla.