Las variables de las comunidades online que influyen en la compra de ropa femenina

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18050/RevUCVHACER.v11n2a5

Palabras clave:

Recomendación online, Millennials, Decisión de compra, Moda

Resumen

La búsqueda de recomendaciones online prima mucho en las redes sociales, ya que estas propician la creación de espacios colaborativos, comunidades online, y la aparición de líderes de opinión como influencers, quienes influyen en el proceso de decisión de compra del consumidor (en especial cuando se trata de ropa para mujer). Este artículo presenta los resultados de la investigación referida a las variables: la reciprocidad de la comunidad, la distancia social afectiva, y la receptividad de la comunidad en la recomendación online de productos de ropa femenina en las redes sociales de Facebook e Instagram, en las mujeres de 21 a 35 años y que residen en los distritos de Surquillo, Barranco y San Juan de Miraflores en Lima Metropolitana. Se realizó una investigación con un enfoque mixto, con metodología cuantitativa y cualitativa, no probabilístico por conveniencia, un análisis de confiabilidad y distintos análisis estadísticos como Kolmogórov-Smirnov, análisis factorial confirmatorio y análisis de regresión lineal. A su vez, se empleó un estudio descriptivo y correlacional para determinar la relación entre las variables y determinar un patrón predecible en nuestro segmento de interés. Se utilizó una muestra de 382 personas y entrevistas a profundidad a 4 influencers/bloggers de moda. El diseño de la investigación es no experimental, transversal y transeccional
correlacional – causa. Se concluyó que, si existe una relación positiva entre las variables reciprocidad de la comunidad, la distancia social afectiva, y la receptividad de la comunidad con la recomendación online de productos de ropa femenina en Facebook e Instagram, en las mujeres millennials de Lima Metropolitana.
Palabras clave: Recomendación online, millennials, decisión de compra, moda.

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Citas

AAPEIM (2018). Niveles Socioeconómicos 2018. http://dashboardapeim.com/Webdashpersonas4_1.aspx

Barroso , C. y Armario, E.M. (1999). Marketing relacional. Madrid: ESIC Editorial. Bluecaribu. (s.f.). El 80% de las personas investigan en Internet antes de comprar. https://www.bluecaribu.com/el-consumidor-informado-el-80-de-las-personas-investigan-en-internet-antes-de-comprar.

Chen, Y., Lu, Y., Wang, B. y Pan, Z. (2019). How do product recommendations affect impulse buying? An empirical study on WeChat social commerce. Information & Management, 56(2), 236-248. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.09.002

Córdova, M. (2014). Estadística descriptiva e inferencial aplicaciones. (5ta edición)

CPI (2018). Market Report. de http://cpi.pe/images/upload/paginaweb/archivo/26/mr_poblacional_peru_201805.pdf

CPI (2019). Market Report. http://cpi.pe/images/upload/paginaweb/archivo/26/mr_poblacional_peru_201905.pdf

De la Garza, J.,Morales, B. N. y González, B.A.(2013). Análisis Estadístico Multivariante: Un enfoque teórico y práctico (1era edición) México: McGraw-Hill.

De Veirman, Cauberghe, y Hudders (2017). Marketing through Instagram influencers: the impact of number of followers and product divergence on brand attitude. Department of Communication Sciences. doi: https://doi.org/10.1080/02650487.2017.1348035

Deloitte. (2016). La Nueva Brecha Digital. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cl/Documents/consumer-business/cl-cb-nueva-brecha-digital-retail-2016.pdf .

Diana-Jens, P. y Ruibal, A. R. (2015). La reputación online y su impacto en la política de precios de los hoteles. Cuadernos de Turismo, (36), 129-155. https://doi.org/10.6018/turismo.36.230911

Escobedo, M., Hernández , J., Ortega, V. y Martínez, G (2018). Modelos de Ecuaciones Estructurales: Características, Fases, Construcción, Aplicación y Resultados. Ciencia y Trabajo, 16-22. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-24492016000100004

Frías, D. (2019). Apuntes de consistencia interna de las puntuaciones de un instrumento de medida. España: Universidad de Valencia. https://www.uv.es/friasnav/AlfaCronbach.pdf

George, D. y Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. 11.0 update (4thed.). Boston: Allyn & Bacon.

Grešková, P. (2016). Brand and consumer of generation Y. Marketing Identity, 4(1), 90-99. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bsu&AN=123080273&lang= es

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, M. (2014). Metodología de la investigación. Ciudad de México. https://www.esup.edu.pe/wp-content/uploads/2020/12/2.%20Hernandez,%20Fernandez%20y%20Baptista-Metodolog%C3%ADa%20Investigacion%20Cientifica%206ta%20ed.pdf

Hernández, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la Investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. México: Mac Graw Hill Education.

Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. 6ta ed. México DF.

InfluencerDB (2018). State of the Industry 2018. https://cdn2.hubspot.net/hubfs/4030790/MARKETING/Resources/Education/Infographics/ InfluencerDB-State-of-the-Industry-2018.pdf.

IPSOS (2019). Generaciones en el Perú. https://www.ipsos.com/es-pe/generaciones-en-el-peru

Kalia, P., Singh, T. y Kaur, N. (2016). An empirical study of online shoppers’ search behaviour with respect to sources of information in Northern India. Productivity: A Quarterly Journal of the National Productivity Council, 56(4), 353-361. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2741135

Kotler, P. y Keller, K. L. (2012). Dirección de marketing (14a ed.). Editorial Pearson.

Lai, F. y Luo, X. (2019). Social commerce and social Media: Behaviors in the new service economy. Information & Management, 56(2) 141–142. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.01.007

Malhotra, N. (2016). Investigación de Mercados, conceptos esenciales (1a ed.). México.

Uriel, E. y Aldás, J. (2005). Análisis Multivariante Aplicado: aplicaciones al marketing, investigación de mercados, economía, dirección de empresas y turismo. Editores: Thomson-Paraninfo. País: España. ISBN: 84-9732-372-6

Zhang, H., Wang, Z., Chen, S., & Guo, C. (2019). Product recommendation in online social networking communities: An empirical study of antecedents and a mediator. Information & Management, 56(2), 185-195. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.05.001

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Publicado

2022-06-03 — Actualizado el 2022-06-03

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Cómo citar

MENESES SALVATIERRA, G. Y., & SALDARRIAGA DIAZ, D. A. (2022). Las variables de las comunidades online que influyen en la compra de ropa femenina. UCV Hacer, 11(2), 47–53. https://doi.org/10.18050/RevUCVHACER.v11n2a5

Número

Sección

Artículos científicos