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

Author:

MENESES SALVATIERRA Gabriela Yolanda1ORCID,SALDARRIAGA DIAZ Diego Arturo1ORCID

Affiliation:

1. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas

Abstract

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.

Publisher

Universidad Cesar Vallejo

Subject

General Medicine

Reference25 articles.

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

2. 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.

3. 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

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

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

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