1 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ GESTIÓN Y ALTA DIRECCIÓN Evaluación de los factores de la intención de compra en línea en consumidores de moda en Gamarra, según el modelo de Escobar- Rodríguez y Bonsón-Fernández en Lima, 2020. Tesis para obtener el título profesional de Licenciado en Gestión, con mención en Gestión Empresarial presentada por: CABELLO RECUAY, Erick Alberto RIVERA MUÑOZ, Adolfo Luciano SANTILLAN CARDENAS, Franco Giovanni Asesorados por: Mgtr. Romy Barbel Ruth Guardamino Baskovich Lima, Febrero de 2021 I La tesis Evaluación de los factores de la intención de compra en línea en consumidores de moda en Gamarra, según el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández en Lima, 2020 ha sido aprobada por: Mgtr. Milos Richard, Lau Barba [Presidente del Jurado] Mgtr. Romy Barbel Ruth, Guardamino Baskovich [Asesor Jurado] Mgtr. Martha Patricia Puente de la Vega Mendigure [Tercer Jurado] II A mis padres, por demostrarme con el ejemplo que todo se puede superar con mucho esfuerzo, sin ellos nada hubiera sido posible. A mi hermana, por enseñarme a perseguir mis sueños. A mis abuelos, por el amor brindado y la confianza constante en mí. A mis amigos, en especial a Franco y Luciano, por hacer que este camino sea divertido y enriquecedor. Erick Cabello A mis padres, pues sin su constante apoyo no podría haber logrado ninguno de mis objetivos. A mi familia que siempre alentó mis sueños y soportó conmigo los sacrificios realizados para obtenerlos. A mis amigos y compañeros, Franco y Erick por poner siempre el hombro en los momentos complicados que este trabajo significó. Luciano Rivera A mis padres y mi familia por el apoyo brindado durante estos años y especialmente a mi madre quien asumió los gastos. A todos mis amigos que he hecho durante mi estancia en la universidad, sobre todo a JDMH y MMG por el apoyo emocional durante estos tiempos de cuarentena. Finalmente, a mis compañeros de tesis por acompañarme en esta experiencia. Franco Santillan A nuestra asesora, Romy Guardamino, por su gran apoyo, comprensión y exigencia para culminar exitosamente esta tesis. No tenemos palabras para describir su gran labor de asesora. Para las y los docentes de la Pontificia Universidad Católica del Perú, quienes nos brindaron su tiempo y orientación para el desarrollo de la tesis. Para las y los expertos y empresarios de Gamarra quienes nos apoyaron en la recolección de la información igualmente. III TABLA DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 1 CAPÍTULO 1: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................... 2 1. Problema empírico ................................................................................................................ 2 2. Problema de la investigación ................................................................................................. 6 3. Pregunta de investigación ...................................................................................................... 6 3.1 Pregunta General ........................................................................................................... 6 3.2 Preguntas específicas ..................................................................................................... 6 4. Objetivo de investigación ...................................................................................................... 7 4.1 Objetivo General ........................................................................................................... 7 4.2 Objetivos específicos ..................................................................................................... 7 5. Justificación .......................................................................................................................... 7 6. Viabilidad ............................................................................................................................. 8 CAPÍTULO 2: MARCO TEÓRICO .......................................................................................... 9 1. Comportamiento del consumidor ........................................................................................... 9 2. E-commerce ........................................................................................................................ 11 3. Intención de compra en línea ............................................................................................... 12 4. Modelos y Factores de la intención de compra en línea ........................................................ 13 4.1 Modelo de Singh y Srivastava...................................................................................... 13 4.2 Modelo de Gefen, Karahanna & Straub ....................................................................... 15 4.3 Modelo de Van der Heijden, Verhagen & Creemers ..................................................... 16 4.4 Modelo de Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernandez ................................................... 17 CAPÍTULO 3: MARCO CONTEXTUAL ............................................................................... 22 1. El sector manufactura .......................................................................................................... 22 2. La industria de la vestimenta y textiles en el Perú: ............................................................... 24 3. Comercio electrónico .......................................................................................................... 27 3.1 Comercio electrónico en el Perú .................................................................................. 29 4. Gamarra, principal conglomerado textil del Perú ................................................................. 31 4.1 Gamarra en cifras ........................................................................................................ 31 4.2 Gamarra desde la perspectiva de empresas, expertos y consumidores ........................... 33 CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ................................................. 40 1. Alcance ............................................................................................................................... 40 2. Enfoque .............................................................................................................................. 40 3. Marco muestral ................................................................................................................... 41 4. Fases de la Investigación ..................................................................................................... 43 IV 4.1 Revisión bibliográfica ................................................................................................. 43 4.2 Fase exploratoria ......................................................................................................... 44 4.3 Trabajo de campo cuantitativo y cualitativo ................................................................. 44 5. Técnicas de recolección de información .............................................................................. 45 5.1 Entrevistas .................................................................................................................. 46 5.2 Encuestas .................................................................................................................... 46 CAPÍTULO 5: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS .............................................................. 48 1. Estadística Descriptiva ........................................................................................................ 48 1.1 Perfil de participantes (cuestionario y entrevistas)........................................................ 48 1.2 Variable “Innovación de la moda” (FIN) ..................................................................... 50 1.3 Variable “Innovación en la tecnología” (EIN) .............................................................. 51 1.4 Variable “Seguridad Percibida” (SEC) ......................................................................... 52 1.5 Variable “Calidad de Información” (IQ) ...................................................................... 52 1.6 Variable “Confianza” (T) ............................................................................................ 53 1.7 Variable “Ahorro de Costos” (CSAV) ......................................................................... 54 1.8 Variable “Ahorro de Tiempo” (TSAV) ........................................................................ 54 1.9 Variable “Valor Percibido” (PV) ................................................................................. 55 1.10 Variable “Intención de Compra” (PI) ......................................................................... 56 2. Técnicas de Análisis ............................................................................................................ 56 2.1 Alfa de Cronbach ........................................................................................................ 56 2.2 Average Variance Extracted (AVE) ............................................................................. 57 2.3 Rho de Dillion-Goldstein ............................................................................................. 57 2.4 Técnica de mínimos cuadrados parciales (PLS, por sus siglas en inglés) ....................... 57 2.5 Path Analysis (PA) ...................................................................................................... 58 2.6 Codificación de variables ............................................................................................ 59 3. Fiabilidad de respuestas del instrumento .............................................................................. 59 4. Relaciones entre variables: análisis mixto ............................................................................ 64 4.1 Hipótesis 1: La innovación en la moda está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda .............................................................................. 65 4.2 Hipótesis 2: La innovación en la tecnología está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda .......................................................................... 66 4.3 Hipótesis 3: La seguridad percibida está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda............................................................................ 68 4.4 Hipótesis 4: La calidad de la información está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda ........................................................................ 69 4.5 Hipótesis 5: La confianza está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda ............................................................................................... 70 V 4.6 Hipótesis 6: La confianza está positivamente relacionada a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda ........................................................................... 71 4.7 Hipótesis 7: El ahorro de costos está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda ...................................................................... 71 4.8 Hipótesis 8: El ahorro de tiempo está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda ...................................................................... 72 4.9 Hipótesis 9: El valor percibido está positivamente relacionado a la intención de compra en línea de productos de moda. .............................................................................................. 73 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ....................................................................... 75 Conclusiones .......................................................................................................................... 75 Recomendaciones ................................................................................................................... 78 REFERENCIAS ..................................................................................................................... 80 ANEXO A. Modelos relevantes del comportamiento del consumidor ...................................... 86 ANEXO B. Modelos de intención de compra .......................................................................... 91 ANEXO C. Relación de entrevistados para la fase de acercamiento o exploratoria................... 93 ANEXO D. Guía de entrevista exploratorias o de acercamiento ............................................... 94 ANEXO E. Expertos entrevistados .......................................................................................... 99 ANEXO F. Participantes de las entrevistas ............................................................................ 100 ANEXO G. Guía de entrevista a profundidad a personas participantes del cuestionario ......... 101 ANEXO H. Matriz del cuestionario piloto con comentarios ................................................... 105 ANEXO I. Presentación Cuestionario Final ........................................................................... 108 ANEXO J. Estadística Descriptiva ........................................................................................ 111 ANEXO K. Códigos empleados en el análisis de entrevistas.................................................. 113 ANEXO L. Coeficientes Path por hipótesis ........................................................................... 114 ANEXO M. Relación de participantes para la prueba piloto .................................................. 115 ANEXO N. Cuestionario traducido ....................................................................................... 116 ANEXO O. Entrevistas semiestructuradas a empresas ........................................................... 118 ANEXO P. Diagrama de Gantt .............................................................................................. 119 VI LISTA DE TABLAS Tabla 1: Ventas de las unidades productivas 2016 - 2017 en millones ........................................ 3 Tabla 2: Ventas del sector empresarial 2016 - 2017 en millones ................................................ 3 Tabla 3: Comportamiento del consumidor según Solomon ...................................................... 10 Tabla 4. Definiciones de confianza .......................................................................................... 13 Tabla 5. Definiciones de los factores del modelo Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández ...... 19 Tabla 6. Factores comunes entre modelos de intención de compra ........................................... 21 Tabla 7. Perú, empresas manufactureras según actividad económica, 2017-18 ......................... 22 Tabla 8. Perú: Empresas comercial según segmento empresarial, 2017- 2018 .......................... 23 Tabla 9. Exportación FOB, según sector económico 2018-2019 (Millones de US dólares) ....... 24 Tabla 10. Variación porcentual interanual del IVF de Manufactura No Primaria por tipo de bienes ............................................................................................................................................... 27 Tabla 11. Usuarios mundiales que compran productos seleccionados 2018-2019 ..................... 28 Tabla 12: División de las fases de la investigación ................................................................... 43 Tabla 13: Hipótesis del modelo de Rodríguez-Fernández y Bonsón-Fernández ........................ 45 Tabla 14: Distribución por Zona de Lima ................................................................................ 49 Tabla 15. Correlación de los ítems .......................................................................................... 60 Tabla 16. Fiabilidad de los constructos .................................................................................... 61 Tabla 17. Validez discriminante de los constructos .................................................................. 62 Tabla 18. Matriz de estructura factorial de correlaciones y correlaciones cruzadas ................... 63 Tabla 19. Resumen de resultados de la evaluación para el modelo estructural .......................... 65 VII LISTA DE FIGURAS Figura 1. Relación entre los factores de la intención de compra en línea ................................... 17 Figura 2: Modelo de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández ................................................ 20 Figura 3: Índice y variaciones interanuales de la producción manufacturera Enero 2018 - Noviembre 2020. Año base 2007............................................................................................. 26 Figura 4: Distribución del mercado en línea en el Perú, año 2019 ............................................ 29 Figura 5: Unidades productivas formales e informales en Gamarra, 2016 y 2017 ..................... 32 Figura 6: Empresas de la industria manufacturera según actividad económica en ..................... 33 Gamarra, 2017 ........................................................................................................................ 33 Figura 7: Hallazgos de las entrevistas exploratorias ................................................................. 39 Figura 8: Distribución de la muestra por edad .......................................................................... 48 Figura 9: Distribución por zona de Lima Metropolitana ........................................................... 49 Figura 10: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovación de la moda” ..................... 51 Figura 11: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovaciones electrónicas” ................ 51 Figura 12: Consolidado de respuestas sobre la variable “Seguridad Percibida” ......................... 52 Figura 13: Consolidado de respuestas sobre la variable “Calidad Percibida” ............................ 53 Figura 14: Consolidado de respuestas sobre la variable “Confianza” ........................................ 53 Figura 15: Consolidado de respuestas sobre la variable “ahorro de costos”............................... 54 Figura 16: Consolidado de respuestas sobre la variable “tiempo ahorrado” .............................. 55 Figura 17: Consolidado de respuestas sobre la variable “valor percibido” ................................ 55 Figura 18: Consolidado de respuestas sobre la variable “intención de compra” ........................ 56 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908417 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908418 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908419 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908419 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908420 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908421 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908422 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908423 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908424 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908425 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908426 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908427 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908428 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908429 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908430 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908431 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908432 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908433 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908434 file:///C:/Users/fragi/Downloads/CABELLO_RECUAY_RIVERA_MUÑOZ_SANTILLÁN_CÁRDENAS%20WORD%20(1)%20(1).docx%23_Toc65908435 VIII LISTA DE ABREVIATURAS DCEE Directorio Central de Empresas y Establecimientos INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática MIPYMES Micros, Pequeñas y Medianas empresas MYPES Mediana y pequeña empresa PA Path Analysis (análisis path o análisis de senderos) PEA Población Económicamente Activa PLS Partial Least Squares (mínimos cuadrados parciales) PRODUCE Ministerio de Producción SIICEX Sistema Integrado de Información de Comercio Exterior y Exportaciones Peruanas TAM Modelo de adaptación de la tecnología TIs Tecnologías de la información IX RESUMEN EJECUTIVO El estado de emergencia sanitaria a consecuencia del brote de la COVID-19 ha causado un enorme impacto en la asistencia y consumo de prendas de vestir en el principal emporio comercial del país: Gamarra. Esto sumado a la poca experiencia de gran parte de los comerciantes del sector en ventas a través de canales digitales y el desconocimiento de los factores que influyen en la intención de compra en línea de los consumidores, han agravado el impacto negativo en el funcionamiento de las empresas que conforman Gamarra durante el año 2020. Por ello, la presente investigación busca ahondar en estos conocimientos para determinar qué factores son relevantes para la intención de compra en línea de los consumidores de moda en Gamarra. Para tal fin, se evaluaron distintos modelos de intención de compra en línea como el de Singh y Srivastava, Gefen, Karahanna y Straub, Van der Heijden, Verhagen y Creemers y Escobar-Rodríguez y Bonson-Fernandez. Se optó por este último por estar orientado a la compra de productos de moda y su fácil implementación en el contexto peruano. Este modelo plantea que la intención de compra de moda en línea está conformada por ocho constructos que tienen correlación con la variable principal a través de la formulación de nueve hipótesis que deben ser probadas por los investigadores. Para los objetivos de la investigación se empleó un cuestionario que obtuvo 202 respuestas válidas, a partir de las cuáles se realizó el análisis cuantitativo correspondiente. Asimismo, se utilizó un análisis cualitativo por medio de entrevistas a profundidad en participantes del cuestionario que aceptaron formar parte de esta etapa de la investigación, con el fin de profundizar en las respuestas obtenidas. Para realizar el análisis cuantitativo se emplearon herramientas de análisis descriptivo, análisis de fiabilidad y aplicación de mínimos cuadrados parciales (SEM-PLS). Este análisis permitió validar las hipótesis, así como demostrar si existe una correlación positiva y significativa entre los constructos planteados. Los resultados obtenidos de este análisis fueron posteriormente cotejados con el análisis cualitativo. Como conclusión de la investigación, se demostró que, para la muestra seleccionada, el ahorro en tiempo es el factor más influyente en la intención de línea, seguido de la innovación en tecnología y moda. Las hipótesis confirmadas encontraron respaldo en las entrevistas a profundidad realizadas, además se resaltó el factor calidad de la información. Por lo mismo, se recomienda a los comerciantes de Gamarra fortalecer dichos aspectos en sus respectivas plataformas de ventas en línea. 1 INTRODUCCIÓN La presente investigación tiene como principal objetivo determinar los factores relevantes y su relación con la intención de compra en línea de los consumidores de moda en Gamarra según el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández (2017). Esta investigación ha sido dividida en seis partes. En el primer capítulo se describe el planteamiento del problema empírico y de investigación. Para ello, se toma al mercado de moda de Gamarra, donde los comerciantes del emporio presentan un escaso uso de canales digitales para la venta. Esto conlleva al desconocimiento de aquellos factores que inciden en la intención de compra en canales digitales de los consumidores de moda, desconocimiento que podría ser determinante en el contexto generado por la COVID-19. Asimismo, se detallan las preguntas y objetivos de investigación, de igual forma la justificación y viabilidad del estudio. En el segundo capítulo se aborda el marco teórico y estado del arte de la investigación, que comienza con la revisión del comportamiento del consumidor según diferentes autores. También se profundiza en los conceptos de e-commerce e intención de compra en línea. Para ello, se revisarán a diferentes autores que proponen modelos que explican la intención de compra en línea, entre los cuáles se encuentra el modelo escogido para la presente investigación. En el tercer capítulo se aborda el marco contextual sobre el cual se desempeña el trabajo. Para ello se revisará el sector de manufactura e industria textil del Perú, así como el contexto en el que se encuentra el principal conglomerado textil del país, Gamarr. De igual forma, se revisará el estado del comercio electrónico en el país. El cuarto capítulo tratará la metodología de investigación empleada. Para ello se dividirá el capítulo en alcance de la investigación, el enfoque y marco muestral. Además, se detallarán las fases de la investigación propuestas y las técnicas de recolección y análisis de la información empleada con el fin de probar si las hipótesis planteadas son aceptadas o rechazadas. En el quinto capítulo, se describe el análisis de los resultados a través de las herramientas cuantitativas y cualitativas. Para el análisis cuantitativo se empleó la técnica de SEM-PLS. Este análisis permitió validar las relaciones entre los constructos propuestos por el modelo, así como demostrar si existe una correlación positiva y significativa entre los constructos. Los resultados obtenidos de este análisis fueron posteriormente cotejados con el análisis cualitativo. Por último, se detallan las conclusiones y recomendaciones de los autores respecto a los resultados obtenidos en el capítulo previo. 2 CAPÍTULO 1: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA En este capítulo se explicará la problemática a abordar, las preguntas, objetivos y viabilidad de un estudio sobre la intención de compra en línea para el segmento de prendas de vestir dirigido al público de Gamarra, el cual ha tenido severas modificaciones en su dinámica comercial durante el 2020. 1. Problema empírico A partir del 16 de marzo del 2020 el poder ejecutivo peruano aprobó el decreto supremo N° 044-2020-PC en el cual declaró al país en estado de emergencia sanitaria por las graves circunstancias que afectan la vida de la nación a consecuencia del brote de la COVID-19 (El Peruano, 2020). La COVID-19 ha causado gran impacto en la asistencia y consumo de prendas de vestir en centros comerciales como Gamarra, teniendo en cuenta las medidas generadas por el aislamiento social. Según la Encuesta Nacional Urbana realizada en junio de 2020, el consumidor de ropa de vestir tenía a los centros comerciales o malls como primera opción de lugar de compra de prendas antes del inicio de la inmovilización social obligatoria en el Perú, con un 36% del total de las respuestas. Sin embargo, esta opción ha cambiado para el mismo tipo de consumidor durante el contexto COVID-19, en donde las compras por internet, a través de tiendas en línea o por redes sociales se asentaron como primera opción con un 49% de las respuestas (IPSOS, 2020b). Al respecto, Susana Saldaña, presidenta de la coordinación de empresarios de Gamarra, comenta que, en circunstancias normales, el centro comercial Gamarra tenía un público mínimo de 150,000 personas por día, y se mantenía un porcentaje de puestos de trabajo bastante alto, en promedio de 100,000. Aunque en épocas de campaña, meses de julio y diciembre, estas cifras relacionadas a los puestos de trabajo subían y rondaban los 120,000 y 130,000. Además, también menciona que Gamarra genera aproximadamente 3,500 millones de soles, que son 500 millones de impuestos al Estado cada seis meses (comunicación personal, 5 de septiembre, 2020). En el año 2012, el Instituto Nacional de Estadística e Informática estimó que en el emporio comercial de Gamarra se encontraban 24,000 establecimientos que empleaban a 52,512 personas. De este grupo, Cuba, especialista en salud pública con maestría en Diseño de Modas y Sociedad, afirma que 39,763 laboraban en 17,809 establecimientos comerciales dedicados al rubro textil y de confecciones. Gamarra albergaba a 4,293 establecimientos en donde se fabricaban prendas de vestir; 998 locales dedicados a la fabricación del textil; 4,442 comercios mayoristas de textiles y de prendas de vestir; y 8,076 establecimientos comerciales minoristas del mismo rubro” (Instituto Nacional de Estadística e Informática 2012 citado en Cuba 2014, p. 98). Para el año 2017, Gamarra generó 8,284 millones de soles en ventas de las unidades productivas, 3 teniendo en cuenta formales e informales, como se aprecia en la Tabla 1 Tabla 1: Ventas de las unidades productivas 2016 - 2017 en millones Fuente: INEI (2018) Gamarra también tiene una fuerte presencia del sector empresarial, principalmente de las micro, pequeñas y medianas empresas. Respecto a las ventas totales obtenidas por las empresas que tienen sede principal en Gamarra en el año 2017, estas ascendieron a 6,924 millones de soles, distribuidos como se muestra en la Tabla 2. Estas ventas se repartieron en los rubros de fabricación de prendas de vestir (56%), fabricación de productos textiles (28,2%) y otros (15,8%), según INEI (2018a), lo que evidencia su importancia para la economía del país. Tabla 2: Ventas del sector empresarial 2016 - 2017 en millones Segmento empresarial 2016 2017 Var. % 2017/16 Ventas Absoluto Porcentaje Total 6,618 6,924 100 4.6 Microempresa 1,557 2,100 30.3 34.9 Pequeña Empresa 2,473 2,404 34.7 -2.8 Mediana y gran empresa 2,589 2,419 34.9 -6.6 Fuente: INEI (2018a) Unidad Productiva 2016 2017 Var. % 2017/16 Ventas Ventas % Total 7,774 8,294 100 6.7 Formales 6,618 6,924 83.5 4.6 Informales 1,155 1,370 16.5 18.6 4 Asimismo, es uno de los centros económicos más importantes de Lima, y es también un referente local y regional respecto a la producción textil y de diseño de modas (Infante 2012 citado en Cuba 2014). Está distribuido en más de veinte cuadras del distrito de La Victoria en Lima, y además es uno de los ejemplos emblemáticos del éxito de la microempresa y del emprendimiento en el país. (Cuba, 2014) Según el Ministerio de Producción en el ámbito nacional del año 2017, la actividad empresarial se encontró claramente representada por las MIPYMES, las cuales conformaron el 99% de la actividad empresarial (PRODUCE, 2018). Además, teniendo en cuenta la Encuesta Nacional de Hogares del 2017 presentada en INEI (2018b), son las mismas MIPYMES las que emplean a la gran mayoría de la población económicamente activa. En la misma encuesta, también se pudo saber que el sector privado emplea al 67.5% de la población económicamente activa ocupada y las MIPYMES emplean al 88.5% de esa población (INEI, 2018b). En tanto, las micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES), componen el emporio comercial Gamarra es relevante considerar el impacto de la COVID-19 en dichas organizaciones. Para obtener información respecto a las empresas del sector moda en Gamarra se entrevistó a Mechy Chuquillanqui, directora creativa de Pepuño, marca reconocida dentro de este sector y ganadora de concursos como el Expotextil 2016 y Gamarra Fashion Day 2019. También se realizó una comunicación con Jorge Gallardo, dueño de las marcas Amplify y Episode,con más de 15 años de experiencia en Gamarra. Por último, se entrevistó a Pedo Real, dueño de la marca BAES, marca con amplia trayectoria en Gamarra. Como respuesta a la inmovilización social obligatoria a nivel nacional empezada en marzo del 2020, las industrias fueron obligadas a digitalizarse o a impulsar más su canal en línea para responder a la demanda, pues por ese momento, las ventas por ese medio para ese periodo del año fueron la solución por la que pudieron mantener un porcentaje de las mismas, según las comunicaciones personales con Mechy Chuquillanqui, Jorge Gallardo, y Pedro Real. El periodo de inmovilización social obligatoria a nivel nacional y las medidas del gobierno respecto al COVID-19 han repercutido de distintas formas en el sector mencionado anteriormente. Chuquillanqui menciona que este contexto obligó a que “exista un cambio en el consumidor de ropa debido a que se priorizará la comodidad, ante todo, especialmente, de las prendas inferiores como pantalones y shorts” (comunicación personal, 08 de mayo, 2020). Gallardo, por su parte, enfatizó en que el tema COVID-19 ha llevado a las marcas, chicas y grandes, a mirar el canal en línea, aspecto que tal vez antes no era muy tomado en cuenta para el consumidor de Gamarra, que él consideraba como un consumidor masivo (comunicación personal, 31 de agosto, 2020). Por último, Real afirmó que a raíz de la inmovilización social 5 obligatoria a nivel nacional y la reducción de tránsito por el emporio comercial de Gamarra ha llevado a que la interacción con el consumidor tenga que ser virtual, motivo por el cual las redes sociales cobran más relevancia en la actualidad (comunicación personal, 29 de agosto, 2020). Además, se debe agregar que para el 2020 ya estaba planificado, antes del contexto COVID-19, el lanzamiento de una plataforma digital para impulsar el e-commerce de las tiendas de ropa de Gamarra, plataforma que toma más relevancia en el contexto de Lima para el mismo año. (Susana Saldaña, comunicación personal, 5 de septiembre, 2020). Por otro lado, se dieron diversos cambios en la recepción de insumos y el envío de productos terminados, se buscó limitar el contacto de las prendas a la menor cantidad de personas posibles. También se resaltó que este contexto pudo impulsar a las empresas a mostrar, de cara al consumidor, los procesos que realizan internamente y mantener informado a su cliente meta. Chuquillanqui agregó también que buscaron reducir el margen de error en los procesos de producción para evitar, en lo máximo posible, la movilización (comunicación personal, 08 de mayo, 2020). Tanto Real como Gallardo comentaron el incremento de costos respecto a insumos y la importancia de tener una cantidad considerable de compradores frecuentes ante la problemática contextual. Estos datos indican un cambio en el consumidor de prendas de vestir en el país. Esto es reafirmado por Chuquillanqui que indicó que a raíz de la inmovilización social obligatoria el consumidor de moda ha tenido variaciones, en especial en el canal en línea (comunicación personal, 08 de mayo, 2020). Estos cambios que han surgido en el contexto nacional fueron parte de los incentivos para que esta investigación se centre en la intención de compra en línea del consumidor de moda de Gamarra en el 2020. De esta forma se buscó conocer los factores valorados para la intención de compra en línea del consumidor de este sector en prendas de vestir en el año 2020. Para esta investigación se toma en en consideración el concepto de comercio en línea o e-commerce aportado en la Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y el Desarrollo, en el cual mencionan dos clases de definiciones, una estricta y otra amplia. La estricta se refiere a una transacción comercial por la cual el pedido de un bien o servicio se efectúa usando alguna forma de comunicación basada en internet. Mientras que la entrega y el pago pueden ser ejecutados offline de forma presencial. Por otra parte, para la abierta se incluye las comunicaciones basadas en medios que no utilizan internet (2007 citado en Arellano, Barahoma, Corazzo & Gallo 2010). Para describir el problema se explicará la relevancia de conocer y entender la intención de compra del consumidor en línea y la forma en la que las empresas del sector de moda en Gamarra se han visto afectadas por la COVID-19. De esta forma se presenta una oportunidad idónea para indagar la relevancia de los factores más valorados por el consumidor de moda de 6 Gamarra mediante la compra en línea. 2. Problema de la investigación El problema de investigación que abarca el presente trabajo se centra en el desconocimiento por parte de los empresarios de Gamarra, específicamente del sector de moda, que realizan ventas a través del canal digital en Lima, sobre la importancia que tienen diferentes factores que influyen positivamente en la intención de compra de sus consumidores. Además, se tomará en cuenta las implicancias de poder aplicar este conocimiento en sus respectivas organizaciones para mejorar su desempeño en el mercado. Existen diversos estudios que han decidido dedicarse a la variable de la intención de compra por su utilidad en la predicción futura de compras, los cuales se detallarán en el capítulo correspondiente. Sin embargo, no hay un consenso sobre cuáles factores conforman la intención de compra en línea, debido a que el concepto evoluciona y engloba nuevos factores, además de la existencia de factores coyunturales. Por eso, se buscará conocer su funcionamiento y sus factores relevantes en este contexto específico, para aprovechar su función de predicción y otros beneficios que pueda aportar. Cabe resaltar que, en el Perú, en el año 2017, más del 50% de ventas realizadas en línea fueron destinadas al sector de moda (IPSOS, 2017). Mientras que, según la Cámara Peruana de Comercio Electrónico, en el año 2019 más del 60% del comercio electrónico se centra en Lima. Es por ello que esta investigación se ha centrado en evaluar la relevancia de los factores que componen la intención de compra en línea, del modelo elegido, con el fin de poder describir los efectos de cada una de las variables evaluadas en la intención de compra de los consumidores de moda del mercado de Gamarra, que realizaron compras en el mercado digital de Lima, tomando en cuenta como moda a las prendas de vestir, accesorios y calzado (Escobar-Rodríguez y Bonsón- Fernández). De esta manera llevar a cabo un aporte teórico a la comunidad académica y poder brindar sugerencias al respecto a las organizaciones que se desempeñan en este mercado, con el fin de que puedan mejorar su rendimiento teniendo en cuenta el contexto en el cual se desempeñaron en el año 2020. 3. Pregunta de investigación 3.1 Pregunta General ¿Cuáles son los factores relevantes y su relación en la intención de compra en línea del consumidor de ropa en Gamarra según Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández? 3.2 Preguntas específicas 7  ¿Cuáles son los modelos conceptuales que permiten entender los factores que componen la intención de compra en los consumidores en línea, y sus principales conceptos asociados?  ¿Cuáles son las características de la oferta que compone el mercado de moda en Gamarra en el 2020?  ¿De qué forma ha cambiado el emporio de Gamarra respecto de la coyuntura generada por la COVID-19 en el 2020?  ¿Qué factores influyen en la intención de compra en línea de los clientes de ropa en el mercado de Gamarra según el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández? 4. Objetivo de investigación 4.1 Objetivo General Determinar los factores relevantes y su relación con la intención de compra en línea de los consumidores de moda en Gamarra según el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón- Fernández. 4.2 Objetivos específicos  Describir los principales conceptos y modelos de factores influyentes en la intención de compra en línea  Describir el mercado de confecciones nacional y el emporio comercial de Gamarra para el año 2020.  Identificar los cambios experimentados en el emporio de Gamarra a raíz de la COVID-19 en el 2020.  Realizar un análisis cuantitativo y cualitativo sobre los factores que influyen en la intención de compra en línea de los clientes de ropa en el mercado de Gamarra según el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández 5. Justificación El valor de esta investigación se centra en el aporte teórico y contextual. Por el lado teórico, la discusión sobre la intención de compra en línea está poco desarrollada, menos aún en Latinoamérica y específicamente en Perú, por lo que resultan importantes las investigaciones a fin de ajustar o desarrollar nuevos modelos de medición que reflejen mejor la realidad. 8 Esta investigación, además, permitirá desarrollar conocimientos en la gestión que podrían ser de interés a distintas organizaciones, como las empresas participantes, debido a que muchas de ellas optarán y se encuentran optando por el comercio electrónico. Además, el entendimiento de las dinámicas del comercio en línea y el comportamiento actual y potencial del consumidor es vital para cualquier organización que se encuentre en este sector del mercado (Bonsón-Fernández & Escobar-Rodríguez, 2017). Por otro lado, los resultados de esta investigación podrían ser beneficiosos para las empresas del sector que deseen conocer la relevancia de los factores más valorados por la muestra empleada en la intención de compra de moda en línea. Resulta oportuno analizar qué posibles nuevos factores aparecerán o desaparecerán de la dinámica y cuál es la relevancia que tendrán. Con este conocimiento se podrán desarrollar estrategias más efectivas que puedan ofrecer resultados óptimos para empresas del sector confecciones pertenecientes a Gamarra, teniendo en cuenta las limitaciones de la investigación. En especial para las MIPYMES, que representan el 99% de las empresas, y gran parte del emporio comercial de Gamarra. En tanto la situación contextual explicada limita las actividades de la gran mayoría de tiendas de moda de Gamarra, y las MYPES deben adaptarse a una nueva dinámica empresarial. 6. Viabilidad Para poder llevar a cabo la evaluación de los factores de intención de compra en línea de los consumidores de moda de Gamarra se debe contar con fuentes primarias y secundarias. Respecto a las fuentes primarias, se han realizado entrevistas con distintas empresas como con las fundadoras de Pepuño, Mechy Chuquillanqui; Pedro Real de Baes Confecciones; Jorge Gallardo de Amplify y Episode, además de expertos como José Miguel Valdivia, diseñador con 20 años de experiencia, y con la coordinadora empresarial del emporio de gamarra Susana Saldaña. Se mantuvo comunicación con las empresas para programar futuras reuniones para absolver dudas de ambas partes. Las coordinaciones se realizaron vía correo electrónico y mensajes de texto con los representantes de las empresas explicándoles los objetivos y hallazgos de la investigación. Por el lado de las fuentes secundarias, se tuvo acceso a literatura respecto al análisis y medición de la intención de compra, intención de compra en línea, comportamiento del consumidor e información acerca del sector de confecciones limeño, así como de Gamarra. 9 CAPÍTULO 2: MARCO TEÓRICO En el presente capítulo se exponen los fundamentos teóricos sobre el concepto principal de la investigación, la intención de compra en línea y sus respectivos modelos más relevantes. Esto tiene como fin revisar la discusión teórica de los conceptos a tratar y comprender la importancia e impacto de los conceptos en el contexto de las tiendas de moda de Gamarra para el año 2020. 1. Comportamiento del consumidor En el presente apartado se describe el término de comportamiento del consumidor y algunos de sus modelos más relevantes son presentados en el Anexo A. Los consumidores alrededor del mundo varían respecto a su edad, ingresos, nivel educativo y gustos. Existen diversas formas en las que estos consumidores se conectan entre sí y con otros elementos que les rodean, son estos mismos elementos los que influyen en sus elecciones respecto a distintos productos, servicios y compañías (Kotler & Armstrong, 2013). Indecopi (2011) define al consumidor como toda persona natural o jurídica que usa o disfruta un producto o servicio, material o inmaterial, para su propio beneficio o el de su grupo social. Para complementar esta descripción, Gómez (2013) afirma que el consumidor es y sigue siendo el destinatario final a quién va dirigido un producto, puede tratarse tanto de una persona natural como una jurídica que busca satisfacer una necesidad propia, de carácter privada, doméstica, familiar o empresarial. Sin embargo, esta necesidad no puede estar ligada a su actividad económica. Es relevante mencionar al consumidor y su comportamiento desde el punto de vista de la organización que ofrece un bien o servicio. En ese sentido, las grandes empresas “investigan las decisiones de compra de los consumidores con gran detalle, con la finalidad de responder preguntas acerca de qué, dónde, cómo y cuánto compran, y cuándo y por qué lo hacen” (Kotler & Armstrong, 2013, p.134). El comportamiento del consumidor se puede definir como una “conducta de compra de los consumidores finales: individuos y hogares que compran bienes y servicios para su consumo personal” (Kotler & Armstrong, 2013, p.133). Por otro lado, también se encuentra el concepto de Solomon, el cual afirma que el comportamiento del consumidor “es el estudio de los procesos que intervienen cuando una persona o grupo selecciona, compra, usa o desecha productos, servicios, ideas o experiencias para satisfacer necesidades y deseos” (2008, p.7). Además, Solomon plantea que este estudio va más allá de solamente enfocarse en la acción de comprar, sino también en el hecho de cómo tener o no tener cosas afecta la vida del 10 consumidor y a su alrededor. De esta manera, presenta la rueda del comportamiento del consumidor para explicar la relación entre el consumidor individual y su realidad social. Como se puede apreciar en la Tabla 3, el autor resume el comportamiento del consumidor en cinco factores: los consumidores en el mercado, los consumidores como individuos, los consumidores en la toma de decisiones, los consumidores y las subculturas, y, por último, los consumidores y la cultura (Solomon, 2008). Tabla 3: Comportamiento del consumidor según Solomon Factores Compuesto por Consumidores en el mercado Consumidores como actores, marketing y consumidor, consumidor global Consumidores como individuos Percepción, aprendizaje y memoria, valores y motivación, el yo y los roles sexuales, personalidad y estilos de vida, actitudes, cambios de actitudes y comunicaciones interactivas Consumidores en la toma de decisiones Toma de decisiones individuales, toma de decisiones en la organización y el hogar, compra y desecho, influencia y opinión del grupo Consumidores y las subculturas Ingreso y clase social, subculturas étnicas, raciales y religiosas, subculturas por edad Consumidores y la cultura Influencias culturales sobre el comportamiento del consumidor y la creación y difusión de la cultura del consumidor Adaptado de Solomon (2008) Por su parte, Ponce (2013) considera al comportamiento del consumidor como la toma de decisión del cliente para comprar un producto o un servicio que responda a sus necesidades tomando en cuenta cuatro factores relevantes: cultural, personal, psicológico y social. Así como Ponce (2013) considera estos cuatro factores, existe una gran diversidad de ellos que pueden determinar el comportamiento de los consumidores al momento de realizar una compra, tal cual como se vio en lo mencionado por Solomon (2008). Desde ese punto, Petter & Olson (2006) también mencionan que otros de los factores que influyen en el comportamiento son los pensamientos, sentimientos y las acciones de las personas en los procesos de consumo. En el contexto peruano, tomando en consideración lo mencionado en IPSOS (2019), se considera que el consumidor es consciente que cuenta con diversas alternativas en donde comprar, 11 y es por ello que cada vez se torna más relevante la posibilidad de hacer todo en un mismo lugar. Para Álvarez (2017), el ámbito digital ha tomado más relevancia que nunca, esto se debe a que el consumidor peruano es visto como parte de una nueva generación de compradores digitales. Es un usuario que compra o vende por internet, que toma en consideración el tipo de medio de pago y diversos factores que influyen en su intención de compra. Por la variedad de factores que cada consumidor puede desarrollar, cada uno de ellos puede tener su propio estilo de compra, a lo que los autores denominan como modelos del comportamiento del consumidor. Los mismos se explican más a detalle en el Anexo A, según Kotler & Armstrong (2013). Como bien se mencionó anteriormente, Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández (2017) mencionan que es “necesario para las compañías y profesionales en el sector de la moda entender el incremento de las dinámicas de la compra en línea y el comportamiento actual y potencial de los consumidores” (p. 600). Esta afirmación es la que da inicio al modelo escogido por los investigadores. Esto se debe a que el pronóstico de la posibilidad de que se realice una de las fases del comportamiento del consumidor, el proceso de compra, dan a conocer la intención de la misma (Cabrejos, Flores & Terrones, 2011). Este concepto es vital para llevar a cabo la investigación, por lo que se explicará a detalle en el siguiente apartado. 2. E-commerce En esta parte se presentará el concepto de E-commerce, así como la intención de compra en línea y los distintos modelos que buscan medirla. Para concluir con la definición que se utilizará en la presente investigación. Cabe resaltar que también se ha abordado el concepto de intención de compra y se emplea la definición de Kotler & Keller para mayor información revisar el Anexo B. El término comercio electrónico o en línea derivan de la palabra del idioma inglés E- commerce la cual ha sido traducida de distintas maneras, además de tener diferentes definiciones. En este apartado profundizaremos en ellas para desarrollar la que se usará en esta investigación. Hay dos definiciones: una estricta y una amplia. La definición estricta es que es una transacción comercial por la cual el pedido de un bien o servicio se efectúa usando alguna forma de comunicación basada en Internet. La entrega y pago puede ser ejecutada off-line en el mundo real. Por otro lado, la definición abierta incluye la comunicación basadas en no-internet como pedidos telefónicos, televisión interactiva y correo electrónico. (Arellano, Barahona, Corazzo & Gallo, 2010) Otra definición considera las transacciones comerciales habilitadas de manera digital entre organizaciones e individuos y las transacciones que son medidas a través de la tecnología 12 digital (Laudon & Traver 2009). Laudon & Traver agregaron dimensiones que se dan en el Comercio tipo P2P o Peer-to-Peer y el Comercio Móvil o M-commerce, estos dos últimos se refieren a la tecnología o al medio que permite su existencia (Laudon & Traver, 2009). Rayport & Jaworski (2003) definen el comercio electrónico como intercambios mediados por la tecnología entre diversas partes (individuos, organizaciones, o ambos), así como las actividades electrónicas dentro y entre organizaciones que facilitan esos intercambios (p.5). Por último, Gariboldi sostiene que el comercio electrónico es toda transacción comercial, como la producción, publicidad, distribución y venta de bienes y servicios, mientras se realice a través de medios digitales de comunicación en un mercado virtual, puede ser considerada comercio electrónico (1999). La presente investigación tomará en consideración la definición empleada por Laudon & Traver, debido a que es el concepto más específico en cuanto al tipo de tecnología que se emplea, la digital, mientras que otras simplemente se refieren al grupo general de tecnologías. Esta denotación es relevante porque la investigación busca centrarse en las ventas a través de páginas web, por lo que con este concepto quedan excluidas otras formas de tecnologías como la venta telefónica. 3. Intención de compra en línea La intención de compra en línea es aquella que se presenta en el comercio electrónico. Esto genera diferencias con su contraparte física puesto que aparecen nuevos actores como la interfaz de la página, medios de pago, etc., mientras que otros desaparecen como la interacción vendedor-comprador. Específicamente, Van Der Heijden et al. (2003) mencionan que hay dos diferencias principales entre el comportamiento en línea y fuera de línea. La primera es que en las compras en línea se tiene que necesariamente interactuar con tecnología o un sistema de información para realizar las transacciones. Es a partir de esta diferencia que muchos modelos de intención de compra en línea se basan en el modelo de aceptación de la tecnología (TAM, por sus siglas en inglés) (Gefen, Karahanna & Straub, 2003). Segundo, que se necesita mucha confianza para realizar compras en línea, debido a que esta confianza mitiga el sentimiento de incertidumbre al no conocer la tienda, el dueño, la calidad del producto, etc. (Tan & Thoen, 2001). La confianza es un factor clave cuando se habla de compras en línea y, en algunos casos, es el centro de la investigación Van Der Heijden et al. (2003). Confianza puede tomar muchas definiciones dependiendo del campo de estudio. En la 13 Tabla 4 se muestran algunas definiciones de la misma. Al respecto, se opta por seguir las definiciones de Gambetta & Gefen, ya que los investigadores consideran que es un factor buscado dado el entorno cambiante que se da en el medio digital. Tabla 4. Definiciones de confianza Autores Concepto Doney y Canon (1997) Credibilidad y benevolencia percibida Gambetta (1998) Probabilidad de que la parte confiada actuará de una forma que garantice cooperación entre las partes. McKnight (2002) Creencias como la benevolencia, competencia, honestidad y predictibilidad que resultan en la intención de confiar. Mayers (1995) Disponibilidad del consumidor a ser vulnerable a las acciones de la tienda por la expectativa de que la tienda realice una acción importante para el consumidor. Gefen (2000) Creencia general del vendedor que resulta en un determinado comportamiento. Adaptado de Van Der Heijden et. al (2003) Entonces se puede concluir que la intención de compra en línea es el conjunto de comportamiento, creencias, deseos que influyen en la decisión de compra, pero con la particularidad de que esta se da a través de un medio digital o plataforma y donde la confianza tiene un papel más importante. Ahora se pasará a explicar algunos modelos que buscan medir la intención de compra en línea, se revisan para conocer cuáles factores se tomaron para dichas mediciones y ahondar en los conceptos prácticos de los mismos. 4. Modelos y Factores de la intención de compra en línea En este apartado se revisarán los modelos que buscan medir la intención de compra en línea, para conocer qué factores y definiciones han aplicado en sus respectivas investigaciones. 4.1 Modelo de Singh y Srivastava Es un modelo que fue desarrollado para evaluar la intención de compra en línea en el mercado indio, dado el crecimiento del comercio electrónico que estaba experimentado (Singh & Srivastava, 2018). El modelo toma como base ocho factores principales para la evaluación los 14 cuales son: ➢ Actitud, refiriéndose al “resultado de las creencias inherentes sobre los beneficios de emplear la compra en línea, lo que implica que la actitud hacia la compra en línea es positiva” (Singh & Srivastava, 2018, p.6). ➢ Normas subjetivas, se refiere a la influencia social, pero el estudio lo reconoce cómo un impulso hacia la intención de comprar en línea (Singh & Srivastava, 2018). ➢ Utilidad percibida, que es el grado con el que un consumidor cree que al usar una página web tendrá acceso a mejor información para comprar y comprar de manera electrónica (Dash & Saji, 2008). ➢ Autoeficacia percibida, es la percepción que tiene un usuario sobre su propio desempeño al momento de usar una nueva TI (Singh & Srivastava, 2018). ➢ Confianza, dividida en dos partes: la competencia, representada por características del sistema, tamaño de la organización, etc., y la benevolencia, que es la creencia que la otra parte no tratará de explotar las debilidades propias (Singh & Srivastava, 2018). ➢ Riesgo percibido, que es la percepción de estar expuesto a un fraude, violaciones a la información privada y a recibir un producto bajo en calidad y seguridad (Singh & Srivastava, 2018). ➢ Efecto moderado del tipo de producto, la cual significa que cada tipo de producto tendrá cierto efecto que debería tomarse en cuenta en el análisis de la intención de compra en línea (Singh & Srivastava, 2018). En base a los mismo se realiza un cuestionario que usa la escala Likert como medición, los participantes fueron la población india de ambos géneros, con un rango de edad de 18 a 45 años aproximadamente, distintas ocupaciones y que hubieran realizado una compra de manera electrónica previamente. Finalmente, para analizar la data recogida se emplea el análisis de mercadotecnia en buscadores web (SEM, por sus siglas en inglés) por su capacidad de análisis de variables que no pueden ser observadas directamente como lo son las variables latentes, además de su capacidad de verificar la consistencia del modelo con la data y estimando la interrelación entre los constructos (Turner & Reisinger, 2001). El estudio concluye que la utilidad percibida es la variable que mayor influencia tiene en la intención de compra en línea, mientras que los demás 15 factores no tienen un impacto significativo en la intención de compra en línea. 4.2 Modelo de Gefen, Karahanna & Straub Este modelo, como muchos otros, está basado en el modelo TAM, que sostiene que la intención de usar voluntariamente una nueva tecnología de la información (TI), entendiéndose por tecnología de la información el uso de equipos de telecomunicaciones para la transmisión, procesamiento y almacenamiento de datos, está determinada por dos creencias. (Gefen, Karahanna et. al, 2003). La primera, la utilidad percibida de usar la TI siendo esta la medición de la evaluación subjetiva de cada individuo que ofrece la TI en una determinada tarea. La segunda es la facilidad de uso de la TI, el cual es un indicador del esfuerzo cognitivo necesario para aprender a usar la TI. (Gefen et al., 2003). Es, desde que este modelo de aceptación de tecnologías de información, que Reichheld & Schefter (2000) parten para crear su herramienta, en la que destaca la importancia de la confianza en la intención de la compra en línea y es lo que diferencia a este modelo del resto. La confianza es un antecedente significativo de la participación en el comercio en general, pero aún más en el comercio electrónico. La herramienta toma en consideración los siguientes factores: ➢ Intención de uso, que se refiere a la que tan propensa es una persona a emplear una nueva tecnología de la información, en este caso las plataformas para las compras en línea (Gefen et al., 2003). ➢ Facilidad de uso percibido, entendido como un indicador para el esfuerzo cognitivo necesario para entender y usar una nueva TI (Gefen et al., 2003). ➢ Utilidad percibida, referido a la medida subjetiva que es asignada por un determinado individuo basándose en la utilidad que ha encontrado con la nueva TI (Gefen et al., 2003). ➢ Confianza, que se desarrolla de manera completa abordando dos de sus definiciones más generales: confianza como un grupo de creencia y como una creencia general (Gefen et al., 2003). La misma se compondrá de los siguientes conceptos. ➢ Confianza basada en el resultado, se trata de una visión más económica sobre la confianza que se basa en los costos y beneficios de cooperar o no. 16 ➢ Familiaridad con el vendedor, expresándose como el conocimiento o respuesta a preguntas cómo: ¿Qué está pasando? ¿Por qué está pasando? y que esto mismo crea un ambiente de confianza entre las partes (Gefen et al., 2003). ➢ Confianza basada en la institución, se refiere a el sentido de seguridad generado por garantías, redes seguras, etc (McKnight, 1998). Tiene dos tipos la normalidad situacional, que significa que una compra se realizará correctamente por lo recurrente que es, y el aseguramiento estructural, que se refiere a la las garantías, recursos legales y regulaciones permitirán que una compra se realice correctamente (Gefen et al., 2003). Para recolectar la data se empleó un cuestionario, previamente probado, a estudiantes y graduados de una escuela de negocios en región atlántica de Estados Unidos, teniendo un total de 196 respuestas válidas. Para el análisis de información se comenzó con las pruebas de fiabilidad como el alfa de Cronbach, para luego emplear la técnica de LISREL, debido a que ofrece estimación de parámetros más acertados y reales (Bollen, 1989). Algunos de estos factores, posteriormente, se convertirían en bases para futuros modelos, ya que engloban los aspectos más básicos de las ventas en línea, los futuros modelos incluirán además factores relacionados a tecnologías o tendencias futuras. 4.3 Modelo de Van der Heijden, Verhagen & Creemers Este modelo es similar al de Gefen, Karahanna y Straub, pues busca integrar dos perspectivas a la intención de compra común para que esté adaptado al medio electrónico. Estas son la perspectiva orientada a la tecnología y la orientada a la confianza. De esta forma se espera conocer mejor la dinámica y la influencia en el medio electrónico (Van der Heijden, Verhagen & Creemers, 2003). Para su evaluación se toman cuatro factores que tienen como resultado la intención de compra en línea. Los cuales son:  Confianza en la tienda en línea, que es como su nombre indica y puede aumentar por la familiaridad, recomendaciones de terceros, etc.  Riesgo percibido, es la apreciación subjetiva de la probabilidad de consecuencias adversas sucedan de comprar determinado producto.  Facilidad de uso percibida, que es la creencia de que usar un determinado sistema no representará gran esfuerzo. 17  Utilidad percibida, entendida como el grado de mejora que espera un individuo al usar un determinado sistema. Las relaciones de los mismos se observan en la Figura 1. La muestra para este estudio consistió en alumnos de pregrado de una institución académica holandesa, que cursaban un curso obligatorio de sistema de la información. Además, se solicitó a los participantes que estudiaran dos sitios web de ventas de CDs antes de realizar el cuestionario, se recolectaron 228 respuestas en total. El estudio concluye que el riesgo percibido y la facilidad de uso percibida son los principales antecedentes para una actitud positiva hacia la compra en línea (Van der Heijden et al., 2003). 4.4 Modelo de Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernandez Este modelo se centra específicamente en la intención de compra de productos de moda y fue empleado en el mercado español con el objetivo de evaluar los factores que afectan la compra en línea de productos de moda, así como la relación de las distintas variables empleadas con la intención de compra en línea. (Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). El modelo se divide en tres partes que a su vez se dividen en otros factores. La primera parte es la innovación y se refiere a la innovación tanto de la moda como en las tecnologías de la Figura 1. Relación entre los factores de la intención de compra en línea 18 información (en adelante TIs) y que ambos tienen un efecto positivo en la intención de compra en línea (Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). Sobre la innovación en la moda, Park (2007) menciona que la innovación en la moda es uno de los factores con más influencia en la intención de compra. Sin embargo, hay también posturas contrarias, que señalan que esta innovación tiene un efecto negativo en la intención de compra (Goldsmith, 2000). Por otro lado, se tiene la innovación en TIs que para esta investigación se entiende como la voluntad de adoptar estas nuevas TIs. Aceptar y probar este tipo de tecnologías está relacionado a actitudes para probar y aceptar nuevas cosas (Rogers, 1995). Es decir que alguien con esta característica es más propenso a comprar de manera electrónica; sin embargo, es importante tener presente los temas de seguridad, que se vieron también en modelos anteriores, punto que se tocará a continuación. La segunda parte está relacionada con la seguridad percibida y la calidad de la información como antecedentes de las relaciones de confianza. Como ya se vio previamente el concepto de confianza toma especialmente importancia, por su capacidad de generar relaciones a largo plazo entre las partes (Mukherjee & Nath, 2007). Es así que, Bart (2005) define seguridad como la seguridad de la información en el dispositivo, tarjetas de crédito o información sensible de los usuarios y esto tienen un impacto directo en la confianza de los consumidores al realizar compras en línea. Por el contexto este concepto de confianza muchas veces se relaciona con el medio de pago o las transacciones por internet, las cuales suelen crear temor en el comprador al exponer su información personal (Jones & Vijayasarathy, 1998). No obstante, muchas empresas se han esforzado en cómo mejorar no solo el sistema mismo de pago sino también la idea presente en los consumidores como muestran Kim, Ferrin & Rao (2008) y Mukherjee & Nath (2007). Por último, dado que la información disponible en línea es amplia y muchas veces confusa el consumidor electrónico valora mucho la calidad de la información brindada por el vendedor por los beneficios de ahorro de tiempo y esfuerzos, además esto ayuda al juicio del comprador en su dinámica de comparación de la tienda física y la de internet, juicio que determina el valor de la tienda a ojos del consumidor (Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). Finalmente, la tercera parte se relaciona con los conceptos de ahorro de tiempo, de dinero y el valor percibido. Este último se compone de los dos previos y otros factores más, que pueden variar de acuerdo al comprador, para Babin, Darden & Grifiin (1994) y Haas & Kenninig (2014) estos son motivadores hedónicos, los cuales están más relacionado con las emociones. 19 Además de los hedónicos también hay motivadores de conveniencia, los cuales están orientados a la racionalidad y a las necesidades. Es precisamente por estos que un comprador con motivadores de conveniencia optará por páginas que puedan ofrecer el beneficio extra como el ahorro en tiempo o dinero (Li, Kuo & Rusell, 1999). Claro está que el comprar de manera electrónica tiene el claro ahorro de tiempo y esfuerzo que toma realizar compras de manera física. También que es un hecho que muchas de las compras en línea se realizan por mejores ofertas (Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). Es así que el modelo se queda con nueve categorías o factores para definir la intención de compra: Innovación en la moda, innovación tecnológica, seguridad percibida, calidad de la información, confianza, ahorro de costos, ahorro de tiempo, valor percibido e intención de compra. En la Tabla 5 se presentan las definiciones empleadas para cada concepto y en la Figura 2 las relaciones entre ellas qué proponen los autores. Tabla 5. Definiciones de los factores del modelo Escobar-Rodríguez y Bonsón- Fernández Factor Definición Innovación en la moda La intención e interés de un consumidor en cuanto prendas, calzado y accesorios, sin considerar las tendencias creadas por grandes empresas. Innovación en la tecnología La voluntad de emplear o adoptar el uso de una nueva TI. Seguridad percibida Nivel de incertidumbre y riesgo percibido por el usuario con respecto al mal uso de sus dispositivos e información financiera. Calidad de la información Referido a si la información disponible es precisa para describir los atributos del producto. Confianza Es la suma de tres características, habilidades, benevolencia e integridad, que puede mostrar, en este caso, el vendedor al cliente. Ahorro de costos La capacidad de las ventas en línea de ofrecer al consumidor un ahorro en términos de dinero con respecto a las compras físicas. Ahorro de tiempo La capacidad de las ventas en línea de ofrecer al consumidor un ahorro en términos de tiempo con respecto a las compras físicas. Valor percibido La percepción del consumidor acerca de si la compra en línea puede ofrecer algún tipo de beneficio. Intención de compra El interés de voluntariamente realizar la compra de un determinado producto o servicio. Adaptado de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández (2017). 20 Fuente: Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández (2017) Para el análisis de la información se emplearon distintos métodos tanto la verificación de los datos como para el modelo en sí. Las herramientas empleadas fueron el alfa Cronbach, análisis AVE, Rho de Dillon Goldstein's y para la comprobación de hipótesis se implementó el análisis PLS y Path analysis (Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). Es importante resaltar que aun cuando el estudio tiene sus propias conclusiones y se determina una relevancia mayor para ciertos factores, esto solo aplica para el público participante del cuestionario, españoles durante el 2017, y las conclusiones pueden variar de acuerdo al contexto en el que se aplique la herramienta. Como se puede observar en la Tabla 6, hay puntos comunes entre los modelos vistos como son el papel que juega la confianza en este nuevo medio, la cantidad y calidad de información que ofrecen los mismos acerca de los productos y la utilidad que el consumidor espera o cree tener al efectuar una compra de manera electrónica. Si bien todos tienen elementos comunes se descarta el modelo de Gefen, Karahanna & Straub por no desarrollar con mayor especificidad el factor de seguridad o riesgos, el cual se considera relevante dado que la investigación presenta un entorno que no está del todo familiarizado con la bancarización y su seguridad. Por otra parte, también se descarta el modelo de Van der Heijden, Verhagen & Creemers por tener una antigüedad de casi veinte años con Figura 2: Modelo de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández 21 respecto al momento de realizada la investigación. Entre los dos modelos restantes se opta por el de Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernández, debido a que el mismo, además de englobar los principales factores tratados, está dirigido a la intención de compra en línea de prendas de vestir, que es el mismo segmento al que apunta la presente investigación. Aunque el modelo elegido no abarca la variable facilidad de uso directamente, en la descripción de otros factores, calidad de la información, ahorro de costos y ahorro de tiempo, se hace referencia a la importancia de una interfaz interactiva y con fácil acceso a información, por lo que el concepto no está completamente descartado del modelo elegido. Tabla 6. Factores comunes entre modelos de intención de compra Factor/Modelo Singh & Srivastava Gefen, Karahanna & Straub Van der Heijden, Verhagen & Creemers Escobar-Rodriguez & Bonsón Fernández Confianza X X X X Utilidad percibida X X X X Facilidad de uso X X X Riesgo/seguridad percibida X X X 22 CAPÍTULO 3: MARCO CONTEXTUAL En el presente capítulo se presentará el entorno en el que se desenvuelven los consumidores de moda en Gamarra. Dado que la investigación abarca el subsector de manufactura no primaria, se optó por comenzar contextualizando en el sector manufacturero. 1. El sector manufactura El sector manufacturero incluye a cualquier organización que realice actividades de transformación de materia prima, es decir, actividades que suelen requerir el uso de mano de obra especializada, maquinarias, técnicas, entre otros (INEI, 2016). Este sector se divide en dos grandes grupos que son: subsector manufactura primaria, el cual se conforma por las empresas dedicadas a la producción de metales preciosos y no ferrosos, derivados del petróleo, azúcar, conservación de productos marinos y carne; y el subsector manufactura no primaria, que se conforma por las organizaciones que destinan sus actividades a la textilería y confecciones, productos de limpieza, papel, carbón, partes y piezas de distintos materiales, entre otros (PRODUCE, 2015). La estructura empresarial de este sector económico se compone de la siguiente manera, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (2019b, p.48): Por el 30,6% de las empresas manufactureras que se dedicaron a la industria textil y de cuero, el 17,4% a la industria de alimentos y bebidas, el 16,2% a la fabricación de productos metálicos, el 15,3% a la industria de madera y muebles y el 11,3% a la industria de papel, imprenta y reproducción de grabaciones. Estas cinco actividades representan el 90,8% del total del sector. Tabla 7. Perú, empresas manufactureras según actividad económica, 2017-18 Actividad económica 2017 2018 Var% Absoluto Porcentaje 2018/17 Total 183,308 188,650 100 2.9 Industria de alimentos y bebidas 31,294 32,739 17.4 4.6 Industria textil y de cuero 56,183 57,743 30.6 2.8 Industria de madera y mueble 28,523 28,817 15.3 1.0 Industria de papel, imprenta y reproducción de grabaciones 1,322 1,311 11.3 -0.1 23 Tabla 7. Perú, empresas manufactureras según actividad económica, 2017-18 (continuación) Actividad económica 2017 2018 Var% Absoluto Porcentaje 2018/17 Fabricación de productos metálicos 29,412 30,542 16.20 3.80 Fabricación de productos minerales no metálicos 3,922 4,022 2.10 2.50 Industrias metálicas básicas 1,124 1,142 0.60 1.60 Fabricación de otros productos manufactureros 6,477 7,002 3.70 8.10 Adaptado de INEI (2019b) El sector de manufactura se encuentra dominado en mayoría por la presencia de microempresas. Esta realidad se puede comprobar en lo mencionado por el Directorio Central de Empresas y Establecimientos (DCEE), quien manifiesta lo siguiente: “Para el año 2018 se registró 1 millón 79,935 unidades empresariales que se dedicaron al comercio, incrementándose en 4.0% respecto al año anterior. Del total de empresas, el 95.8% estuvieron clasificadas como microempresas, el 3.7% como pequeña empresa y el 0.5% como gran y mediana empresa” (INEI, 2019b, p.60). Estas cifras datan de un sector económico que tiene como base la actividad microempresarial. Tabla 8. Perú: Empresas comercial según segmento empresarial, 2017- 2018 Segmento empresarial 2017 2018 Var% Absoluto Porcentaje 2018/17 Total 1,038,650 1,079,935 100.0 4.00 Microempresa 994,525 1,034,727 95.8 4.00 Pequeña empresa 38,801 39,740 3.70 2.40 Gran y mediana empresa 5,294 5,437 0.50 2.70 Administración pública 30 31 0.00 3.30 Adaptado de INEI (2019b) 24 Cabe destacar que el departamento de Lima es el espacio que concentra la mayor cantidad de actividad empresarial de este sector con el mayor número de empresas manufactureras, registrando un total de 97,974 lo que significa el 51,9% del total de organizaciones manufactureras en Perú (INEI, 2019). Lo que convierte a la capital en el principal foco productivo de manufactura, así como el más importante a nivel nacional. 2. La industria de la vestimenta y textiles en el Perú: La industria de la vestimenta y textiles tiene una sólida base cultural que influencia el diseño y confección de las prendas en el país. Los diseñadores y confeccionistas peruanos están combinando las técnicas tradicionales con las de última generación, pero lo que se les considera como únicos y competitivos en su habilidad de crear colecciones que encuentran una inspiración en la riqueza cultural del país (PROMPERÚ, 2012). Asimismo, se puede decir que es una industria que contiene todos los niveles de la cadena de suministro textil, o lo que se denomina full package industry según el Sistema Integrado de Información de Comercio Exterior y Exportaciones Peruanas (SIICEX). Es decir, tiene una integración vertical desde el aprovisionamiento de la materia prima hasta el producto final, pasando por toda la cadena de producción. Cuenta con capital humano altamente calificado en toda la cadena de valor y respaldo de un entorno normativo que facilita los negocios, enmarcado en tratados de libre comercio con los principales países y bloques económicos como Estados Unidos, China, Unión Europea, etcétera. (PROMPERÚ, 2012). Por lo que es una de las industrias más desarrolladas del país y de las que posee mayores facilidades para actividades de exportación. La industria textil reúne a una fuerza importante de la PEA de nuestro país. Se estima que esta industria genera más de 350 mil puestos de trabajo directo en el país. Asimismo, el año 2019 el rendimiento de exportación de la industria textil fue positivo, respecto al año 2018, con un crecimiento del 2.2%, como se muestra en la Tabla 9. En el cual destacan los polos de algodón de un solo color con 288.2 millones de dólares en ventas (INEI, 2019c). Tabla 9. Exportación FOB, según sector económico 2018-2019 (Millones de US dólares) Sector Económico 2018 2019 Var. % Total 47,996.8 47,683.7 -0.7 I Productos tradicionales 34,541.9 32,952.1 -4.6 25 Tabla 9. Exportación FOB, seg ún sector económico 2018-2019 (Millones de US dólares) (continuación) Sector Económico 2018 2019 Var. % Pesquero 1,192.8 1,188.8 -0.3 Agrícola 706.1 669.8 -5.1 Minero 27,976.0 27,542.9 -1.5 Petróleo y gas natural 4,667.0 3,550.7 -23.9 II Productos no tradicionales 13,344.1 14,645.8 9.8 Agropecuario 4,925.8 5,379.3 9.2 Textil 1,056.5 1,080.0 2.2 Pesquero 3,011.1 3,854.6 28.0 Químico 1,339.8 1,441.3 7.6 Metalmecánico 619.9 572.0 -7.7 Resto 521.9 482.6 -7.5 Adaptado de INEI (2019c) En el primer trimestre del año 2020, la producción nacional manufacturera tuvo un rendimiento en los meses de enero de 0.8%, febrero de 5.3%, y marzo de -32.2% comparado a los meses similares del año 2019, como se muestra en la Figura 3. El resultado del último mes del trimestre se debe principalmente por la baja producción del subsector primario (-23.0%), así como también del subsector no primario, que experimentó una reducción de -35.2%, como resultado de la paralización de la mayoría de las actividades industriales por el estado de emergencia nacional declarado por el gobierno, a mediados de marzo, ante la presencia de la COVID-19 (Ministerio de la Producción, 2020). El segundo trimestre del año 2020 empezó con la peor caída anual del sector manufacturero obteniendo un rendimiento de -54.91% con respecto al año 2019, seguido del mes de mayo (-41.51%) y culminado el trimestre mostrando una mejoría en el sector con un 26 rendimiento de (-6.83%) respecto al año previo, como se puede apreciar en la figura 6. (INEI, 2020). Finalmente, en la primera parte de la segunda mitad del año volvió a disminuir la producción, sin embargo, en la segunda mitad el sector volvió a recuperarse, aunque aun registrando variaciones negativas, como muestra la Figura 3. Respecto al año 2019 los resultados obtenidos son de -10.39% en julio, -12.39% en agosto, -6.31% en septiembre, -3.34% en octubre y - 4.19% en el mes de noviembre, siendo el último mes que registra un reporte de INEI a la fecha (INEI, 2020). La reducción significativa que registró la manufactura no primaria estuvo afectada por todos los rubros que componen este subsector. En la Tabla 10 se aprecia la variación porcentual interanual en el sector fabril no primario, que entre los meses de enero y noviembre del 2020 registró un rendimiento negativo de 18.32%. El impacto en el rubro de bienes de consumo que dejó un saldo negativo de 14.55% respecto al año previo, se debió principalmente a la afectación de las siguientes industrias: prendas de vestir (-38,5%), fabricación de calzado (-28.90%), joyas y artículos conexos (-28.36%), y fabricación de artículos de punto y ganchillo (-35.8%). (INEI, Figura 3: Índice y variaciones interanuales de la producción manufacturera Enero 2018 - Noviembre 2020. Año base 2007. Fuente: INEI (2020) 27 2020). Tabla 10. Variación porcentual interanual del IVF de Manufactura No Primaria por tipo de bienes Actividad Ponderación Var. % noviembre 20/19 Var. % Acum. Ene – Nov (20/19) Sector Manufactura No primaria 75.05 -3.09 -18.32 Bienes de Consumo 37.35 -2.25 -14.55 Bienes Intermedios 34.58 -0.97 -19.33 Bienes de Capital 1.82 4.0 -46.44 Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática, 2020. Durante los meses críticos de marzo, abril y mayo, el rendimiento de la industria de vestimenta y textiles fue de -64.77%, -97.02%, -53.14% respecto al año 2019 (INEI, 2020). Al cierre del mes de noviembre el rendimiento tuvo una mejoría sustancial registrando resultados de -4.19%. Sin embargo, estas cifras indican que esta industria se ha visto seriamente afectada como consecuencia de las medidas restrictivas gubernamentales derivadas de la inmovilización social obligatoria y la COVID-19. 3. Comercio electrónico El comercio electrónico nace como un medio para facilitar las transacciones recurrentes entre grandes empresas, y se basó en redes personalizadas para el intercambio electrónico de datos. Con la expansión de redes abiertas como Internet, el comercio electrónico se está extendiendo a empresas más pequeñas y se utiliza cada vez más para realizar transacciones entre empresas y consumidores (OCDE, 2019). La democratización del uso de internet, redes sociales y otras herramientas electrónicas ha revolucionado el comercio en línea, volviéndolo un arma poderosa para grandes empresas, pero involucrando también MYPES y personas naturales que tienen iniciativa de negocio. El e-commerce ha ido creciendo de manera exponencial en los últimos años en el mundo. Es por ello que cada vez se presentan mayores estudios sobre este tema. Contextualizando el comercio electrónico en América Latina, este ha alcanzado su pico más alto en el año 2020 con una actividad estimada, según Statista, de más de 267 millones de compradores en Latinoamérica, 28 lo que significa un aumento del 10% respecto al año previo, de los 2,050 millones de compradores online en el mundo. Aunque a nivel de regiones, Latinoamérica se posiciona como la quinta región con mayor número de ventas (83.60 M$) superando solo a África y Oriente medio (41.50 M$) y por detrás de Asia-Pacífico (2,440.00 M$), Estados Unidos (749.00 M$), Europa occidental (498.3 M$) y Europa Oriental (92.90 M$). Con estas cifras, Latinoamérica registra un alza de más del 230% de ingresos de ventas por internet (Statista 2020 citado en BlackSip 2020). Según Statista, el comercio en línea se puede agrupae en cinco grandes categorías: comida y cuidado personal, muebles y electrodomésticos, juguetes y hobbies, electrónica de consumo (tecnología), y moda (ropa y calzado). Asimismo, la distribución de los usuarios compradores a nivel mundial se concentra en productos como ropa, zapatos, productos tecnológicos, productos de ocio y belleza, tal como se puede apreciar en la Tabla 11. (Statista 2019, citado en BlackSip, 2019). Tabla 11. Usuarios mundiales que compran productos seleccionados 2018-2019 Productos Porcentaje Ropa 57% Zapatos 47% Electrónica de consumo (tecnología) 40% Libros, películas, música y videojuegos 36% Belleza y cuidado personal 32% Maletas y accesorios 29% Comida (y bebidas) 28% Electrodomésticos 27% Muebles y decoración 19% Deportes y actividades al aire libre 18% Juguetes y artículos para niños/ bebés 18% Hobbies 17% Bricolaje, jardinería y mascotas 13% Adaptado BlackSip (2019). 29 3.1 Comercio electrónico en el Perú Perú es considerado un mercado pequeño aún en la industria e-commerce, se sitúa en la sexta posición en Latinoamérica, sin embargo, ha logrado un crecimiento significativo durante la última década. En el 2009 representaba sólo el 1.27% del valor del comercio electrónico en la región. En el 2019 ya representa el 5% en este mercado. En el año 2019, se realizaron 4,000 millones de dólares en volumen de compras online, siendo 6 millones de compradores los que usaron este canal. Del total de ventas, el 65% se encuentra centrada en Lima, siendo el principal mercado de comercio electrónico del país (CAPECE, 2019). En nuestro país, hacia el año 2017, del total de ventas realizadas, el 58% consumió moda, seguido por productos electrónicos informáticos con un 47%, siendo las dos principales categorías de consumo en línea en en el Perú (IPSOS, 2017). Sin embargo, hacia el año 2019, según un estudio de Hootsuite basada en información de STATISTA el mercado ha evolucionado con una favorable diversificación de categorías entre las que destacan: Muebles y electrodomésticos (23%) Food y cuidado personal (22%), Juegos y Hobbies (22%) y Moda y Belleza (18%) (CAPECE, 2019). Se puede concluir entonces que el mercado de comercio electrónico en Perú no es Figura 4: Distribución del mercado en línea en el Perú, año 2019 Fuente: Statista (2018) 30 definitivamente un mercado desarrollado, sino que se encuentra en fase de crecimiento. Según la Cámara de Comercio Electrónico (2019) se estimaba que el e-commerce podría crecer entre 35% y 40% hacia el año 2020. Sin embargo, el contexto de la pandemia mundial parece haber cambiado estas proyecciones. Durante el 2020, la rutina de los compradores en general ha sufrido un cambio drástico. Existe una urgente necesidad de abastecerse, pero con menores ingresos familiares y puntos de venta limitados. Esto hace que el consumidor desarrolle nuevos comportamientos, considere nuevos atributos, pruebe nuevas marcas, productos o servicios, y opte por comprar en nuevos canales. En el mes de mayo, IPSOS (2020a) estimó que el 21% de los compradores pensaba aumentar sus compras online de alimentos y productos básicos, mientras que el 15% piensa aumentar sus compras online de productos no esenciales, distribuyéndose en los sectores A (22%), B (17%), C (13%) y D (15%). Además, el 37% de compradores piensa reducir su presencia en centros comerciales después del inicio de la inmovilización social obligatoria. Estos resultados indican un impacto significativo en las costumbres de compra de los consumidores peruanos. Las repercusiones de la COVID-19 en las principales cifras del comercio electrónico en Perú han sido notorias. Según, STATISTA en su última proyección de ventas online para el cierre del año 2020 realizada en julio, estimaba que Perú alcance 2,943 millones de dólares en ventas. Solo entre las primeras semanas de marzo y abril, el crecimiento en ventas en línea creció en un 900%. Asimismo, el reach (porcentaje de personas que visitaron los sitios webs/apps) aumentó del 23% en la etapa de precuarentena, a 40% en la etapa postcuarentena. Cabe destacar que el periodo de cuarentena se desarrolló en Perú entre los meses de marzo y mayo, y a partir del 2 de julio comenzó la etapa de reactivación (Statista 2020 citado en BlackSip 2020) Siguiendo con estos resultados, se calcula que 6,6 millones de personas están integradas al ecosistema de compras en línea en 2020, siendo las principales categorías la compra de alimentos (70%), moda (54%) y hogar (41%). Este comportamiento tuvo una variación durante los meses de cuarentena distribuyendo el porcentaje entre las principales categorías de la siguiente manera: 65% alimentos, 36% moda, 34% hogar, 33% farmacia, 28% limpieza, entre otros (IPSOS 2020 citado en BlackSip 2020). Todas estas repercusiones en el mercado en línea generan una serie de nuevos retos para las empresas que realizan ventas en este canal, entre los cuales destacan el generar mayor confianza, ya que el 39% de los peruanos desconfía de la seguridad del canal en línea (CAPECE, 2019); mantener la distancia social sin afectar la experiencia del cliente, mejorar la omnicanalidad (complemento de tienda física y virtual), y generar una mayor comunicación entre empresas y 31 clientes (IPSOS, 2020a). Hasta el momento se ha explicado el sector desde un punto de vista externo, más relacionado a la estadística generada por el mismo y su impacto en el contexto explicado anteriormente. Es por ello que en el siguiente apartado se presenta la información recabada por parte de empresas dedicadas al sector desde su perspectiva como empresarios. 4. Gamarra, principal conglomerado textil del Perú Para poder describir al emporio comercial de Gamarra se recurrió a fuentes bibliográficas que describen en cifras la importancia de Gamarra para la industria de vestimenta. Asimismo, se recurrió a entrevistas a consumidores, expertos y dueños de tiendas de moda pertenecientes al mismo sector con el fin de conocer desde su experiencia la situación actual del emporio comercial. 4.1 Gamarra en cifras El emporio comercial de Gamarra es un conglomerado productivo y comercial especializado en el sector textil-confecciones, ubicado en el distrito de La Victoria, Lima. Sus inicios datan de la década de 1940, principalmente producido por comerciantes ambulantes que aprendieron a confeccionar en los talleres donde antes se desempeñaron como operarios (Malpartida-Lozada, 2010). Representa una muestra del trabajo emprendedor de los peruanos que emigraron a la ciudad de Lima en busca de oportunidades de progreso, y que en búsqueda de oportunidades de trabajo crearon su propio empleo, logrando, crear pequeños negocios en el sector textil como resultado de su ingenio emprendedor (INEI, 2018a). Actualmente, Gamarra aporta cerca de 5600 millones de nuevos soles al PBI nacional que representa aproximadamente el 8.6% del PBI del sector manufacturero o el 1.16% del PBI nacional. Además, alberga a más de diez mil empresarios entre pequeños y medianos (Produce, 2016). La principal forma de distribución de las organizaciones en gamarra es sus conocidas galerías. Al año 2017 existían más de 39 mil establecimientos, las cuales ofrecen diferentes servicios, así como proveen de insumos y productos relacionados a la industria textil, de confecciones y de moda a nivel nacional. (INEI, 2018a). En el año 2008, el MTPE dio a conocer que el 95,7% de las empresas de Gamarra tiene de uno a diez trabajadores; el 63,5% de las PYMES tiene hasta cinco años de actividad, es decir fueron creadas entre el 2003 y el 2007. Además, el 52% de los empresarios tiene entre 18 y 34 años de edad, quienes son hijos de los primeros empresarios que formaron este emporio comercial (MTPE 2008 citado en Malpartida-Lozada 2010). El emporio textil de Gamarra se puede agrupar en cuatro grupos: las empresas que proveen insumos hacia los confeccionistas, las factorías que elaboran artículos textiles como 32 uniformes y ropa de trabajo, los talleres de servicios de confecciones de ropa y, por último, las tiendas de ropa o boutiques que ofrecen el producto final (Carbajal, Cobián & Vigo, 2017, p 44). Este conglomerado textil acoge unidades empresariales formales e informales. En el año 2017 se registraron las siguientes cifras: 39 mil 630 unidades productivas formales, con una variación porcentual de 24,9% respecto al año 2016; año en el que se registró a 31 mil 737 unidades productivas formales. En el caso de los informales, se contó con 10 mil 34 unidades productivas informales, habiéndose registrado una variación porcentual de 7,7% respecto al 2016; año en el que se contó con 9 mil 318 unidades productivas informales” (INEI, 2018a, p.33), Esto se puede apreciar en la Figura 5. La actividad manufacturera es una de las más importantes en Gamarra, representa el 18,9% del total de empresas (6,228). En esta actividad, la fabricación de prendas de vestir y la fabricación de productos textiles representan el 66,1% y 28% respectivamente del total de las empresas de industrias manufactureras, como se puede apreciar en la Figura 6. (INEI, 2018a). Figura 5: Unidades productivas formales e informales en Gamarra, 2016 y 2017 33 Entre las dificultades con las que lidian las empresas productoras de textiles y prendas de vestir en Gamarra resalta la competencia con el mercado asiático. El Perú recibe una gran cantidad de ropa importada de Asia a costos muy bajos. Según SUNAT (2016), China figuró como el principal proveedor de prendas del Perú, representando el 70.30% del total de importaciones y son liberados del pago de aranceles. Las licencias otorgadas a las importaciones asiáticas, además de de las cargas tributarias y otros sobrecostos muy importantes como los laborales, e incluso los medioambientales son consideradas un limitante del crecimiento de la industria textil peruana (Espinoza, 2017). Este conjunto de medidas que rigen el mercado textil ha ocasionado que, a pesar de tener las condiciones para ser un mercado nacional solvente, pierda competitividad frente a mercados extranjeros. 4.2 Gamarra desde la perspectiva de empresas, expertos y consumidores Debido a la inmovilización social obligatoria llevada a cabo en el año 2020, los actores relacionados a Gamarra, dueños de tiendas y consumidores, se vieron realmente afectados. Susana Saldaña, presidenta coordinadora de empresarios de Gamarra, comentó que esta situación causó pérdidas millonarias en las empresas, sobre todo las de manufactura, que operan en el emporio comercial. Esta situación ha obligado a los comerciantes a cerrar sus negocios o a buscar nuevos Figura 6: Empresas de la industria manufacturera según actividad económica en Gamarra, 2017 34 medios y canales para aminorar las pérdidas y retomar las ventas (Susana Saldaña, comunicación personal, 05 de septiembre, 2020). La presidenta coordinadora comentó que estas fuertes pérdidas incluso se venían arrastrando del año 2019 y a pesar de que tuvieron un excelente inicio de año 2020, el cierre repentino del emporio fue muy perjudicial. Además de la mala relación que tenían los empresarios con el ex alcalde de La Victoria, George Forsyth, quien, aunque fue apoyado durante su campaña política por el gremio, no mostró apoyo a los comerciantes de Gamarra. A partir de estas condiciones es que los empresarios buscaron alternativas para continuar con su actividad empresarial respetando las medidas que había tomado el gobierno (Susana Saldaña, comunicación personal, 05 de septiembre, 2020). La alternativa que más resaltó fue la implementación de la página web de Gamarra (www.gamarra.com.pe), buscando impulsar el comercio electrónico de las MYPES, la que no tuvo tanto éxito por tratarse de una fase experimental y por constantes obstáculos que imponía la municipalidad, especialmente con respecto a los embarques y desembarques. Por otro lado, otro pequeño porcentaje ya tenía alguna página o red social donde venden de manera electrónica, estas no deben ser mayor al 20% o 30% del total. “A algunas les va bien, pero para otros negocios es muy difícil migrar a estas plataformas” (Susana Saldaña, comunicación personal, 05 de septiembre, 2020). Además, Saldaña comentó respecto al sector al que apuntó Gamarra para el año 2020, este fue en su mayoría el público local limeño, debido a que los temas de envío a provincia se complicaron por las medidas del gobierno, medidas que terminaban extendiendo los plazos de entrega. Así, casi el 70% u 80% de la producción fue destinada al público limeño. En cuanto a la edad de los compradores fue bastante variada e incluso existieron grandes diferencias en los volúmenes de compra. Susana Saldaña dio el ejemplo de que el grupo que más compró fueron adolescentes/jóvenes femeninas de edades entre 15 a 20 años y las que menos compraron fueron las mujeres mayores, pero estas últimas compraron mucho más que el segmento masculino que compró más. Al abarcar el comercio electrónico en Gamarra se contactó a Miguel Valdivia, diseñador de moda con más de veinte años de experiencia en el sector. Valdivia comentó acerca de la situación del comercio en línea, las dinámicas de compras y empresariales en Gamarra y la propia clasificación de estilos del consumidor desde su perspectiva de diseñador. Valdivia confirmó que las páginas web de prendas de vestir de Gamarra suelen contar con poca información y esto genera un impacto negativo en los posibles consumidores. Sobre el comercio en línea de prendas de vestir, él consideró que es muy bajo en el Perú, aún más en http://www.gamarra.com.pe/ 35 Gamarra y que las pocas tiendas electrónicas que hay, tienen errores o existen con otros fines comerciales. Esto genera un gran rechazo en el consumidor peruano que está acostumbrado a la interacción personal en el proceso de compra, tanto con el producto como con los vendedores (comunicación personal, 08 de agosto, 2020). Por otro lado, al consultarle por la página de compra y venta de Gamarra (www.gamarra.com.pe) este comentó que “más espanta que atrae” (Miguel Valdivia, comunicación personal, 08 de agosto, 2020), por su poca estética y desorden, a pesar de haberse realizado una actualización con el contexto de la COVID-19. En cuanto a las dinámicas de compra, Valdivia mencionó que la oferta de moda masculina es mucho más diferenciada, totalmente contraria a la moda femenina, la cual suele ser muy similar entre ellas. Esto conlleva a que los públicos objetivos en el mercado masculino son mucho más fáciles de diferenciar, además que estos no suelen mezclarse. Sobre la dinámica empresarial, se mencionó que las MYPES del sector tienen ventajas notorias sobre las grandes empresas, una de las más destacables son sus cortos procesos internos, lo que es muy apreciado por los clientes. Sin embargo, muchas no gestionan correctamente esto y tienen el problema de no apuntar a más. Según Valdivia muchas marcas de Gamarra podrían expandirse, pero preferían quedarse dentro del emporio, ya que para él un sinónimo de éxito es salir de Gamarra y llegar a centros comerciales masivos como Jockey Plaza, Megaplaza, Plaza San Miguel, entre otros (comunicación personal, 08 de agosto, 2020). Para corroborar lo mencionado por Valdivia y ahondar más en la situación de los distintos actores de Gamarra se contactaron a tres dueños de marcas de moda del emporio. Estas marcas se encontraban en distintas etapas en la aplicación de una plataforma en internet con el fin de aumentar sus ventas en línea cuando inició la inmovilización social obligatoria. Se entrevistaron a Mechy y Rocio Chuquillanqui, directoras de Pepuño, marca de ropa masculina que ya cuenta con una página web desarrollada con fines comerciales desde el año 2017 y redes sociales como Instagram, con más de 18,000 seguidores, y Facebook, con más de 66,000 ‘me gusta’. También se entrevistó a Pedro Real, dueño de BAES, marca de ropa dirigida a mujeres, pero con excepciones de acuerdo a los pedidos que se realicen. BAES cuenta con una página web y una de Facebook, las cuales fueron aperturadas a inicios de la inmovilización social obligatoria a raíz de que el tránsito en Gamarra había sido prohibido. Además, se pudo entrevistar a Jorge Gallardo, uno de los dueños de las marcas Amplify y Episode, marcas dedicadas a la venta de prendas básicas tanto para hombres como para mujeres. Para este caso, Gallardo comentó que él ha estado realizando sus ventas por la aplicación Whatsapp en su totalidad y que debido al contexto nacional ha decidido que su próxima gran inversión será crear y potenciar las páginas de http://www.gamarra.com.pe/ 36 sus respectivas marcas en Instagram. Respecto a Pepuño, como bien se mencionó, es una marca de moda masculina fundada por dos hermanas llamadas Mechy y Rocío Chuquillanqui. Mechy es diseñadora de modas y Rocío es administradora de empresas. Ambas provienen de una familia con tradición en la confección textil en Huancayo. Actualmente cuentan con su principal tienda de ventas en el emporio comercial de Gamarra, donde se establecieron estratégicamente a pesar de ser un mercado con predominancia por prendas femeninas. Pepuño es una marca que ha sido reconocida por ganar varios premios locales. Sin embargo, destaca por haber sido la marca ganadora de Gamarra Fashion Day y tener una participación en New York Fashion Week, representando al Perú. Como se mencionó anteriormente, se desempeñan principalmente en Gamarra aunque poseen también una tienda digital a través de su página web: www.pepuno.com y destacando por su constante actividad a través de la plataforma de instagram @pepunoclothing donde exhiben el catálogo de prendas que diseñan. A través de una entrevista concedida por Mechy Chuquillanqui, se pudo conocer la situación de la empresa dos meses después del inicio de la inmovilización social obligatoria a nivel nacional. Debido a las circunstancias de la misma, Pepuño paralizó la producción de prendas que tenía prevista para la temporada de invierno 2020. Tras un tiempo de reflexión, las fundadoras de la marca decidieron sacar al mercado mascarillas para prevenir la enfermedad de la COVID- 19. Esta decisión se tomó gracias a que encontraron a un proveedor de telas antifluidos, y se decidió diseñarlas con las características particulares de ser regulables para adaptarse al rostro de cada persona. Estas prendas se comercializaron en la modalidad en línea y se entregaron a través de delivery (comunicación personal, 08 de mayo del 2020). Por otro lado, la empresa, para mayo del 2020, no contaba con una fecha definida para el reinicio de sus actividades, debido a que consideraban que las exigencias impuestas por el gobierno para las empresas son muy altas, así como el acceso a créditos bancarios, entre otros aspectos. Afirmación que corrobora lo mencionado por Susana Saldaña. Respecto a BAES Confecciones Textiles, esta es una marca que lleva laborando en Gamarra por más de veinte años en dos líneas de producción. La primera, y la que lleva más tiempo en el mercado, es la de ventas de prendas al por mayor en donde resaltan las casacas y poleras como principales ventas. Estas son principalmente enviadas a provincia y a países limítrofes. Además, también cuentan con una línea de venta al por menor, la cual está dirigida, en su mayoría, al público femenino, entre un rango de 15 a 50 años. Cuentan con taller propio y una tienda en la galería “San Miguel” ubicada en Sebastián Barranca 1513, La Victoria. http://www.pepuno.com/ 37 Se tuvo una comunicación personal con Pedro Real, dueño de la marca, en donde comentó la situación que pasó su tienda en Gamarra y los cambios que tuvo que aplicar debido al contexto nacional del 2020. Si bien Real afirma que, debido a la calidad de sus prendas y confianza generada por el tiempo en el rubro, no tuvo muchos percances para restablecerse en la línea de venta al por mayor luego de la inmovilización social obligatoria. Sin embargo, también mencionó que tuvo que empezar a darle más relevancia a su canal digital para impulsar la venta al por menor. De tal manera que después de su larga trayectoria en Gamarra, recién en el año 2020 ha empezado a invertir en su propia página de Facebook @baes.com.pe y en su página web www.confeccionesbaes.com . Es a raíz de la inmovilización social obligatoria que Real ha tenido que contactar a un diseñador de páginas web para buscar más alcance en su segunda línea de negocios. Cabe recalcar que la gran mayoría de sus ventas ya las venía realizando mediante coordinaciones por la aplicación Whatsapp, Real considera que la reducción del tránsito en el emporio comercial de Gamarra lo ha llevado a elegir el impulso de estos medios para facilitar la interacción con sus clientes o potenciales clientes (Pedro Real, comunicación personal, 30 de agosto, 2020). Por último, se pactó una entrevista con Jorge Gallardo, dueño de las marcas Amplify y Episode, Gallardo comentó que empezó en este negocio por un tema familiar hace quince años aproximadamente. Además, afirmó que siempre ha estado ligado al tema de la moda y buscó plasmar ese deseo en sus marcas. Ambas tienen un target juvenil, el entrevistado consideró que apunta a un mercado de consumidores entre 18 a 25 años, tanto damas como caballeros (comunicación personal, 31 de agosto, 2020). Gallardo consideró que el consumo del emporio comercial de Gamarra, antes de la inmovilización social obligatoria, era bastante masivo debido al material y calidad que se podía encontrar. Respecto al inicio del contexto de la COVID-19, el dueño de Amplify y Episode considera que el principal cambio que notó fue la inserción de las ventas en línea o la interacción de las marcas con sus clientes por ese medio. Otro aspecto a resaltar fue el aumento de costos por parte de las marcas y tiendas del emporio comercial. Por otro lado, Gallardo comentó que no cuenta con redes sociales ni página web. Sin embargo, cuenta con un número corporativo por el cual no ha dejado de hacer ventas por internet. Además, añadió que se unió a distintos grupos de Whatsapp por los cuales solicitaban diversas clases de prendas, es por ello que ese medio le resultó bastante efectivo durante el tiempo de la inmovilización social obligatoria. También afirmó que ya no va a dejar de hacer ventas online debido a que “se ha vuelto parte del comercio porque tanto él como los comerciantes de Gamarra lo hacen” (Jorge Gallardo, comunicación personal, 31 de agosto, 2020). En cuanto a ello, Jorge Gallardo comentó que tiene planeado abrir sus propias páginas de Facebook y de Instagram, ya http://www.confeccionesbaes.com/ 38 que no se encuentra interesado en la plataforma que ha creado la municipalidad para los empresarios del emporio comercial de Gamarra debido a que considera que la interacción que se realiza por esa plataforma es la misma que él realiza por los grupos de WhatsApp a los que pertenece. El acercamiento con estas marcas nos ha confirmado la importancia del aspecto de la venta o compra en línea para este sector, Gamarra, aspecto que no era muy tomado en cuenta antes de la inmovilización social obligatoria, como afirmó Miguel Valdivia. Además, también se comprobó que las tiendas de Gamarra no han sentido apoyo gubernamental desde la municipalidad, como mencionó Susana Saldaña, y que sienten que el impulso de sus redes es un alivio para no perder contacto con sus clientes. Sobre los estilos de moda, Valdivia mencionó previamente que para el mercado masculino es muy sencillo distinguir entre grupo; no obstante, dentro de un mismo grupo puede haber muchas categorías como el caso de la moda urbana que puede tener una gran variedad de subcategorías. Para el caso de uno de los sujetos de estudio, Pepuño, su estilo corresponde a un urbano relax, sencillo y minimalista, el cual particularmente común y centrado en un nicho (comunicación personal, 08 de agosto, 2020). Para complementar lo afirmado por el diseñador de modas se realizaron entrevistas a consumidores de Gamarra que hayan comprado prendas de vestir, accesorios o calzados dentro del periodo de junio 2019 y mayo 2020. La relación de participantes y la guía de entrevistas implementada se pueden encontrar en el Anexo C y D respectivamente. En primer lugar, los entrevistados antes de la inmovilización social obligatoria tenían una frecuencia de compra similar, que consistía en comprar prendas en los cambios de estación o durante festividades tales como navidad o 28 de julio, además de que las prendas que más compraron fueron los polos o camisas. Segundo, los entrevistaron concluyeron que una de las mayores desventajas de la compra en línea de prendas de vestir fue la poca o nula información que ofrecen las páginas web, lo cual conllevó a dudas sobre la calidad de la prenda, el tamaño y ajuste de la misma terminando en el rechazo del comprador hacia esta forma de compra. Punto que confirmó Valdivia en su descripción del comercio en línea de las tiendas de Gamarra. Tercero, la coyuntura propiciada por la COVID-19 provocó en los entrevistados que se prefieran estilos de ropa más cómodos y casuales, puesto que la mayoría no realizaban actividades fuera de sus hogares. Un segundo fenómeno fue que, en algunos casos, provocó una menor frecuencia de compra. 39 Por último, con respecto a Gamarra, se observó que los elementos más apreciados por los entrevistados fueron el precio, la calidad y el diseño, siendo la marca irrelevante en su valoración del producto. Esto fue un punto clave para el desarrollo de la investigación, ya que al ser la marca un factor irrelevante, no se utilizó este factor como eje central de la investigación. Con lo explicado anteriormente se tiene así un contexto variado en fenómenos que se han venido formando a lo largo de los años, decrecimiento del sector, cómo situaciones que se presentaron rápida e inesperadamente, coyuntura causada por la COVID-19. Es así que el contexto permitió el desarrollo de actividades y dinámicas de manera espontánea y de la misma forma el desplazamiento de otras, siendo el ejemplo predilecto el paso al comercio digital, puesto que para muchas organizaciones era la única forma de seguir en marcha. Los principales hallazgos mencionados se pueden resumir en la Figura 7: Figura 7: Hallazgos de las entrevistas exploratorias 40 CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Este capítulo explica la metodología que se aplicará para estudiar el fenómeno propuesto desde la perspectiva de gestión elegida previamente. Primero se detallan los alcances que tiene la investigación pasando luego al enfoque y el marco muestral que posee Luego se presentan las etapas por las que pasó la investigación. Por último, se desarrollan las técnicas de recolección de datos como las de análisis. 1. Alcance El alcance se define como “hasta donde se pretende llegar con el presente estudio” (Ponce & Pasco, 2015, p.43). De esta manera, se puede decir que existen cuatro tipos de alcances: el exploratorio, descriptivo, correlacional o causal. Para la presente investigación se tiene un alcance mixto descriptivo y correlacional, el cual se basa en la descripción de un fenómeno y la especificación de sus propiedades y características, las dimensiones del mismo fenómeno y su efecto en los distintos actores que se involucren. Asimismo, es también de carácter correlacional puesto que se encargará de tratar de medir el grado de conexión entre variables claramente definidas (Pasco & Ponce, 2015). De esta forma saber el comportamiento de las variables formativas mencionadas en el modelo de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández respecto a la intención de compra en línea para compradores de moda de Gamarra. Se escogió este alcance debido a que se busca entender de una mejor manera cuáles son los factores o elementos que generan una correlación positiva con la intención de compra en línea de los consumidores de moda de Gamarra, dada su situación explicada en el capítulo anterior. Estos enfoques tienen valor por la profundidad y precisión que tienen con el fenómeno observado. Es importante resaltar que en un inicio la investigación buscó centrarse en el valor de marca dentro del mismo sector. Sin embargo, por los resultados obtenidos en las entrevistas a consumidores de Gamarra se optó por decidir otro enfoque, debido a que la mayor parte de los entrevistados confirmó que la recordación de marca en ese sector no era muy influyente al realizar las compras. A partir de este punto, es que se tuvo que optar por otro tema de gestión, buscar un modelo consecuente, así como realizar todos los demás cambios que esto conllevaba. Sin embargo, es importante señalar que el público objetivo se mantuvo por lo que la información recaudada hasta ese punto seguía siendo enriquecedora para la investigación. 2. Enfoque Para la presente investigación se tomó en consideración un enfoque mixto, debido a que se necesitó analizar variables a través de métodos cuantitativos y cualitativos. Esto se debe a que se exploró y analizó con profundidad los fenómenos y tendencias que se pueden apreciar en el 41 sector textil de confecciones del entorno peruano. Se aplicó un enfoque mixto de diseño el cual se basa en una recolección de datos cuantitativos y cualitativos sobre el problema para posteriormente realizar una comparación, complementación y dar validación cruzada Hernández, Fernández y Baptista (2010). Se opta por este diseño porque él mismo concibe la posibilidad de que los resultados no se puedan corroborar o confirmar. 3. Marco muestral Es necesario establecer el público objetivo de la presente investigación y cómo se seleccionará. Teniendo en cuenta lo propuesto por Hernández, Fernández & Baptista (2010) “se debe delimitar sobre qué o quiénes se recolectarán los datos” (p.172). Para poder aplicar de forma correcta las técnicas de recolección de información primero se debe elegir entre participantes, objetos, sucesos, comunidades para determinar las unidades de análisis requeridas de acuerdo a las necesidades de la investigación. Una vez obtenidas las unidades de análisis se debe realizar un muestreo para delimitar la población objetivo. Para delimitar la población se deben definir con claridad sus características para determinar los parámetros de la muestra (Hernández et al., 2010). Por lo tanto, para la presente investigación se tendrá en cuenta el tipo de muestreo no probabilístico, esto significa que “la muestra no busca representar estadísticamente a la población sino reflejar o permitir cierta aproximación al fenómeno investigado” (Ponce & Pasco, 2015, p. 53). Se recurre a este tipo de muestreo debido a que los filtros específicos para la herramienta son complicados de encontrar en el contexto de inmovilización social obligatoria del 2020. Para la presente investigación se optaron por dos preguntas que sirvieron de filtro para cumplir con los parámetros designados por los investigadores para definir a la muestra objetivo, las cuáles eran: personas que hayan consumido ropa online durante el último año, así como que también hayan realizado compras en gamarra durante el último año. Ponce & Pasco (2015) mencionan que este tipo de muestras se realizan con la población a la cual se tiene mayor acceso y proximidad. El contexto y las herramientas digitales llevaron a los investigadores a optar por esta decisión. Cabe destacar que uno de los mayores beneficios de utilizar este tipo de recolección de datos es que las muestras son “accesibles, sencillas de medir y cooperativas” (Malhotra & Birks, 2007, p. 341). Por lo tanto, en primer lugar, se tomaron a personas que hayan tenido la experiencia de comprar prendas en Gamarra de manera presencial y que hayan realizado compras de prendas de vestir de manera electrónica, sin distinción de marca o plataforma en un periodo máximo de un 42 año. En segundo lugar, se tiene que el público de Gamarra es muy variado en cuanto edad y género, en palabras de la coordinadora de empresarios de Gamarra, Susana Saldaña, las compras varían bastante por edad y género, además que cada segmento tiene una frecuencia y volumen de consumo distinto a su homólogo, por ejemplo, el consumo del grupo mujeres de 15 a 18 años es muy distinto al de hombres de 15 a 18 años. Es por ello que se tomará como edad mínima dieciocho (18) años y máxima de cuarenta y cinco (45), esto fundamentado en que según INEI (2020) las personas en ese rango de edad son las que tienen un mayor consumo de internet y, aunque no menciona con exactitud cómo varía de acuerdo al consumo para compra en línea, se puede intuir que está conformado en su mayoría por personas dentro del rango de edad previamente mencionado. Además, IPSOS (2020c) estima que hubo 6.6 millones de compradores en línea hasta el mes de junio 2020, estos representan el 44% de la población entre 16 y 70 años de los NSE ABCD del Perú Urbano. Por último, al ser una evaluación del mercado no se diferencia por estilos o tipos de prenda, debido a que se busca una aproximación lo más variada posible. Ahora que se ha delimitado el público que puede participar se debe calcular el tamaño de la muestra de la población objetivo y seleccionar los elementos o casos específicos para adecuar el análisis. Al tratarse de una variable latente, es decir una variable que no es observable directamente, sino que se hace a través de otras que sí son observables. Mooi y Sarstedt (2011) señalan que para el cálculo muestral de una variable latente se debe tomar el número de ítems o indicadores de la herramienta y multiplicarla por seis (6), siete (7), ocho (8), nueve (9) o diez (10). Siguiendo esto, para este caso la herramienta cuenta con 30 preguntas o indicadores, entonces la muestra rondaría entre 180 a 300 respuestas. Además, según autores como Catena et al. (2003), Hair et al. (2014) y Stevens (2009) afirman que para emplear SEM se debe aplicar el criterio de cantidad absoluta de casos, el cual indica un valor mínimo de 200 (Vargas y Mora-Esquivel, 2017). Como resultado de la implementación del cuestionario desarrollado por los investigadores, se obtuvieron 650 respuestas al cerrar el plazo de llenado hasta el 6 de septiembre del año 2020, teniendo en cuenta que se brindaron incentivos de dos premios de cien y cincuenta soles mediante sorteo a las personas que llenaron el cuestionario y cumplieran con los requisitos mencionados. Esto se llevó a cabo teniendo en cuenta que se escogió el muestreo no probabilístico y las dificultades que se presentaron para llegar al público objetivo. A pesar de obtener más de 600 respuestas, sólo 202 personas cumplieron los filtros establecidos por los investigadores y fueron consideradas como válidas para el fin de esta 43 investigación. Asimismo, 360 personas dieron su consentimiento para ser contactados posteriormente y ser sujetos de una entrevista a profundidad, La fiabilidad de las respuestas se probaron de acuerdo a las herramientas del modelo escogido y se presentará en el subcapítulo de fiabilidad de la herramienta. 4. Fases de la Investigación La presente investigación se dividió en tres fases de desarrollo. En esta sección del capítulo se mostrará cuáles son las fases en las que se dividió el presente trabajo de investigación para la recolección de información y su posterior análisis. La distribución fue de la siguiente manera como se aprecia en la Tabla 12. Tabla 12: División de las fases de la investigación Fases de la investigación Inicio de Fase Revisión Bibliográfica 07 de enero de 2020 Fase Exploratoria 05 de mayo de 2020 Trabajo de campo cuantitativo y cualitativo 22 e junio de 2020 4.1 Revisión bibliográfica Dentro de esta fase se decidió el rumbo y alcance de la investigación. Además, se necesitó profundizar conocimientos acerca de las MYPES del sector textil confecciones, el contexto peruano del sector, las tendencias nacionales e internacionales relacionadas al sector, y las variables que se tomaron en cuenta para realizar el análisis correspondiente. Para esta primera fase se utilizaron avances previos relacionados a la elaboración del marco teórico y contextual relacionados a los temas mencionados anteriormente. Además de informarse sobre distintas teorías respecto a la intención de compra online. Asimismo, se realizaron consultas a expertos en marketing digital, investigación cuantitativa y cualitativa, experto en MYPES del sector nacional, los mismo se pueden revisar en el Anexo E, con el fin de comprender de una forma más cercana al fenómeno de estudio y presentar evidencias que prueban la relevancia de la incidencia del sector mencionado en la economía nacional, también serán necesarias para probar las tendencias de compra en línea a través del comercio electrónico, estrategia de venta, entre otros. 44 La razón de esta fase fue vital para comprender que el enfoque dado a la investigación estaba acorde a la realidad del contexto nacional. Se buscó recopilar información respecto a diversos modelos de intención de compra en línea y que puedan ser replicables en el contexto nacional. De esta forma se eligió al modelo de intención de compra en línea de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández. Además, para poder llevar a cabo su aplicación se tuvo que adaptar este modelo para el entendimiento del consumidor de ropa en línea peruano. 4.2 Fase exploratoria Por otro lado, se diseñaron y realizaron 8 entrevistas exploratorias a consumidores para indagar sobre el comportamiento de compra en Gamarra en el contexto de COVID-19, también se realizaron entrevistas a profundidad con representantes de empresas y la coordinadora de empresas de Gamarra, y con Miguel Valdivia, experto en el diseño de modas. Esta fase consistió en llevar a cabo entrevistas dirigidas, en un inicio, a hombres que hayan comprado prendas en Gamarra en un periodo de un año con el objetivo de conocer sus hábitos de compra, preferencias, estilo y cómo han cambiado los mismos por la COVID-19 en el 2020. Es importante resaltar que en este momento la investigación tenía una temática distinta de la actual pues se centraba en el valor de marca. Esta parte se corroboró con las entrevistas a expertos y empresarios. 4.3 Trabajo de campo cuantitativo y cualitativo En esta investigación se empleó un modelo originalmente desarrollado en inglés, por lo que se tuvieron que hacer pruebas piloto a fin de determinar si la traducción realizada podía ser entendida por el público final. Al respecto se hicieron ajustes a la versión inicial de acuerdo a los comentarios recibidos. Esta etapa se realizó previa a la fase principal de la investigación de campo y se hizo con el fin de tener un acercamiento previo al público objetivo, así como a los temas que trata la investigación. Es así que se pasó a la recolección de datos mediante las herramientas en las que se profundizará más adelante y se seguirá las metas previamente establecidas en el marco muestral. Respecto a esta herramienta se realizó entre el 22 de junio de 2020 hasta el 06 de septiembre del mismo año. El cuestionario se compartió a través de Twitter, LinkedIn y grupos de moda en Facebook. Para el caso de las entrevistas cualitativas el número estuvo sujeto a la disposición y accesibilidad de los participantes, debido a que en el cuestionario hubo una sección para aceptar, voluntariamente, a ser contacto para una entrevista posterior. Las entrevistas se realizaron del 29 de julio de 2020 al 26 de septiembre del mismo año. Finalmente, se pasó a la parte de análisis de la información, que se dividió en la una etapa 45 para evaluar la confiabilidad, a través del alfa de Cronbach y la fiabilidad compuesta, por ejemplo, y en otra etapa para la aceptación o rechazo de las hipótesis propuestas por el modelo elegido y descritas en la Tabla 13, donde se aplicaron técnicas cómo los mínimos cuadrados parciales y Path analysis. Además, que luego se profundizaron en los hallazgos con la información recogida en las entrevistas, la cual se codificó mediante el software de Atlas.ti. Luego, se plantearon conclusiones y recomendaciones que puedan tomarse como referencia en las empresas del sector de moda del mercado de Gamarra. Tabla 13: Hipótesis del modelo de Rodríguez-Fernández y Bonsón-Fernández Código Descripción H1 La innovación en la moda está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda. H2 La innovación en la tecnología está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda. H3 La seguridad percibida está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda. H4 La calidad de la información está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda. H5 La confianza está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda. H6 La confianza está positivamente relacionada a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda. H7 El ahorro de costos está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda. H8 El ahorro de tiempo está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda. H9 El valor percibido está positivamente relacionado a la intención de compra en línea de productos de moda. Fuente: Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández (2017) 5. Técnicas de recolección de información Con el objetivo de recabar la información necesaria para responder a las preguntas planteadas en la investigación es necesario usar herramientas de recolección de datos, las cuales difieren en algunos casos, pues las herramientas tienen distintos objetivos o proporcionan la información requerida de determinada manera o detalle y el emplear una u otra dependerá del criterio y necesidad del investigador. Las herramientas a emplear en la investigación son las siguientes: 46 5.1 Entrevistas Esta herramienta se aplica cuando se necesita un conocimiento más profundo de las respuestas que por su naturaleza no pueden darse en otras herramientas cuantitativas. Para esta investigación se realizaron entrevistas en dos momentos concretos. La primera serie de entrevistas fueron exploratorias, con consumidores de Gamarra para que explicaran el antes y después de sus hábitos de compra, nuevas necesidades y su relación con las marcas del sector. También se realizaron comunicaciones con dueños de marcas de Gamarra a quienes se les hizo entrevistas para conocer más sobre la empresa, el sector gamarra, competencias, etc. Por último, se entrevistaron a expertos del emporio comercial de Gamarra para conocer su percepción de la coyuntura nacional y el futuro del emporio. La segunda serie de entrevistas se realizaron a participantes del cuestionario empleado por los investigadores, que aceptaron participar en ellas y dejaron información para poder contactarlos. Esto con el fin de profundizar en los resultados obtenidos en la herramienta cuantitativa y realizar mejores conclusiones y recomendaciones. Se contactaron con ocho personas para continuar con la investigación. Se debe resaltar que los elegidos fueron contactados mediante correos electrónicos o los números de Whatsapp que dejaron en el formulario. El listado de participantes y la guía de entrevista implementada se detallan en los Anexos F y G respectivamente. La mayoría de la muestra de participantes del cuestionario para esta investigación se sitúan en un rango de edad entre 22 y 25 años, conformando el 90% del total de entrevistados. Por otro lado, las personas mayores de 30 años representan un poco más del 10% del total. 5.2 Encuestas “Las encuestas suelen aplicarse en los espacios cotidianos donde viven o trabajan los sujetos investigados (son estudios de campo), tienen también una duración restringida (menos de una hora), usan mediciones cuantitativas (cuestionario con preguntas cerradas) e involucran un gran conjunto de sujetos” (Pasco y Ponce 2015, p.47). En este caso, el cuestionario emplea una escala Likert de uno a siete de acuerdo al modelo elegido. La herramienta realizada por Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández (2017) está escrita originalmente en inglés por lo que previo a la implementación se necesitó de una traducción, así como una prueba piloto en español con un público que tenga dominio de inglés y español, de esa manera se aseguró que las preguntas de la herramienta puedan ser entendidas en su totalidad por el público limeño que compra en Gamarra, la versión inicial y los comentarios se pueden revisar en el Anexo H. El resultado final es la herramienta que se muestra en el Anexo N. 47 Se utilizó la herramienta cuantitativa conocida como cuestionario con fecha 22 de junio del 2020 a través de la herramienta Formularios Google Forms, lo cual les permitió a los investigadores realizarlo de una manera accesible para la población objetivo, así como permitió la facilidad del recojo de los datos. El cuestionario estuvo planeado originalmente para ser empleada en un tiempo de cuatro semanas, susceptibles a ampliación de requerir un plazo mayor para recolectar la información deseada. El cuestionario constó de cinco etapas o secciones. En la primera sección se mostró la información, de manera resumida, del objetivo de la investigación y del formato de la misma. Asimismo, se puso en claro la calidad de confidencialidad de las respuestas otorgadas, así como los correos de contacto con los investigadores en caso surja alguna duda por parte de alguno de los participantes del cuestionario; la segunda sección, incluía las preguntas que sirvieron para corroborar que los mismos cumplían con los filtros propuestos; la tercera sección, contenía el cuestionario descrito por el modelo elegido; la cuarta parte, incluía preguntas sobre hábitos de compra, además del consentimiento para ser contactado para un entrevista posterior y la quinta parte son los agradecimientos. Cabe resaltar que el instrumento fue compartido en redes como Facebook, Instagram, WhatsApp, Twitter y LinkedIn. Además, para realizar el análisis de la data se usaron softwares especializados en el análisis de bases de datos y mínimos cuadrados parciales como Excel y SmartPLS. De esta forma tener una mejor visión de los resultados y conclusiones encontradas durante el proceso de análisis. 48 CAPÍTULO 5: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS En este capítulo se detallan los resultados obtenidos por parte de las herramientas de recolección de información y su respectivo análisis, tanto para la parte cuantitativa y cualitativa. 1. Estadística Descriptiva En esta sección del capítulo se describirán los resultados obtenidos del cuestionario realizado por los investigadores. La información se presentará a través de figuras organizadas por variables de estudio. Como ya se ha mencionado, dichas variables están conformadas por subvariables sobre las cuáles se han formulado preguntas a los participantes. El cuestionario fue formulado con una escala Likert, donde 1 significa “totalmente en desacuerdo”, y 7 “totalmente de acuerdo”. 1.1 Perfil de participantes (cuestionario y entrevistas) Se obtuvieron 202 respuestas válidas con el instrumento empleado. De esta forma tuvimos como resultado 99 respuestas por parte del público femenino y 103 respuestas por parte del masculino. Con ello se pudo tener una distribución de 51% hombres y 49% mujeres, ver Anexo J. Respecto a las personas que respondieron el cuestionario, se puede observar que la mayor parte tenía una edad de 23 años, con 41 respuestas, seguido por las personas de 24 años, con 25 respuestas, y en tercer lugar las de 18 años con 24 respuestas. Esta información se puede apreciar en el siguiente gráfico segmentado por género: A lo mencionado anteriormente, se puede agregar que el promedio de edad de los participantes del cuestionario fue de 23.90 aproximadamente, edad que entra dentro del rango de las personas que más consumo en internet registran, según INEI para el año 2020. Figura 8: Distribución de la muestra por edad 49 Además, teniendo en cuenta la distribución por zonas del INEI (2014) en “Una mirada a Lima Metropolitana” se puede observar que las personas residentes en Lima Centro tuvieron 97 respuestas aceptadas, siendo la mayoría en general. Esta distribución se puede apreciar en la Figura 9. Asimismo, en el Anexo J se observan las respuestas por distritos, en el cual resaltan los distritos de Pueblo Libre, San Miguel y Lima Cercado, con 20, 18 y 15 respuestas respectivamente. Cabe resaltar que la distribución usada en INEI (2014) es la siguiente: Tabla 14: Distribución por Zona de Lima Zona de Lima Distritos Lima o Cono Norte Ancón, Carabayllo, Comas, Independencia, Los Olivos, Puente Piedra, San Martín de Porres y Santa Rosa. Lima o Cono Sur Chorrillos, Lurín, Pachacámac, Pucusana, Punta Hermosa, Punta Negra, San Bartolo, San Juan de Miraflores, Santiago de Surco, Santa María del Mar, Villa El Salvador y Villa María del Triunfo. Lima Centro Lima Cercado, Breña, Jesús María, Lince, Barranco, San Isidro, San Miguel, Magdalena del Mar, Pueblo Libre, San Borja, Miraflores, La Victoria y Rímac. Lima Este Ate, Santa Anita, Chaclacayo, Lurigancho, La Molina, Cieneguilla, San Luis y San Juan de Lurigancho. Figura 9: Distribución por zona de Lima Metropolitana 50 Tabla 14: Distribución por Zona de Lima (continuación) Zona de Lima Distritos Provincia Constitucional del Callao Callao, Ventanilla, Bellavista, La Perla, Carmen de la Legua Reynoso y La Punta. Adaptado de INEI (2014) De las 202 personas que respondieron el cuestionario sólo 61 de ellas recordaban alguna marca de ropa que hubieran comprado en Gamarra, esto representa el 30% de la muestra recopilada (Anexo Ñ). Cabe resaltar que de las 61 personas que recordaron la marca de ropa que compraron en Gamarra 31 eran del género femenino y 30 del masculino. Este resultado coincide con lo recopilado en las entrevistas exploratorias en las cuales se concluyó que los compradores de Gamarra no suelen recordar la marca de ropa que compran. 1.2 Variable “Innovación de la moda” (FIN) Respecto a la innovación de la moda, esta consta de cuatro ítems específicos como se aprecia en la Figura 9: “Estoy interesado en el mundo de la moda” (FIN1), “Me gusta utilizar las últimas tendencias de moda” (FIN2), “Los productos de moda son esenciales para mí y encuentro muy difícil escoger entre tantos productos” (FIN3), y “Comprar productos de moda es gratificante para mí” (FIN4). De los resultados obtenidos se puede deducir que la mayoría de participantes del cuestionario coincide en una opinión neutra y/o positiva acerca de la innovación en moda (FIN), siendo las respuestas más predominantes el interés neutro en el mundo de la moda (FIN1), así como el mismo resultado en cuanto al uso de las últimas tendencias de moda (FIN2). Asimismo, expresan su conformidad respecto a la dificultad de encontrar lo que desean en la oferta variada de productos en el mercado (FIN3), así como la gratificación que produce comprar productos de moda (FIN4). 51 1.3 Variable “Innovación en la tecnología” (EIN) Para la variable latente de Innovación en la tecnología se emplearon los siguientes indicadores: “Si escucho sobre nuevos productos tecnológicos disponibles, intento encontrar la manera de obtenerlos” (EIN1), “Entre mi círculo social, usualmente soy el primero en buscar nueva información sobre tecnología o avances tecnológicos” (EIN2), y “Me gusta probar nuevas tecnologías de la información” (EIN3). (Ver Figura 10) Existe una opinión favorable en el campo de la innovación en tecnologías. Respecto a estos enunciados, encontramos una postura que expresa conformidad respecto a la obtención de nuevos productos tecnológicos, así como el interés de los participantes por probar nuevas herramientas tecnológicas. Figura 11: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovaciones electrónicas” Figura 10: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovación de la moda” 52 1.4 Variable “Seguridad Percibida” (SEC) En cuanto a la Seguridad Percibida (SEC) se mencionaron los siguientes ítems: “Me siento seguro al usar el sistema de pago electrónico” (SEC1), “Estoy dispuesto a utilizar mi tarjeta de crédito para realizar compras en línea” (SEC2), “Las transacciones y la información brindada mediante páginas web son confiables” (SEC3). Los participantes han manifestado a través de sus respuestas una tendencia positiva en cuanto a los enunciados propuestos. Para esta muestra el sistema de pago electrónico es un medio donde cerca al 50% se siente seguro de hacer pagos, aunque aún hay un porcentaje del 19% que expresa su disconformidad con este medio. Asimismo, existe una tendencia positiva en el uso de tarjetas de crédito para realizar el pago, así como con respecto a la confiabilidad de la información brindada en las páginas web. 1.5 Variable “Calidad de Información” (IQ) Para el constructo de Calidad de Información se emplearon tres indicadores, los cuales son: “Las transacciones y la información brindada mediante páginas web son confiables” (IQ1), “La información de precio y producto es mejor en tiendas en línea que en tiendas físicas” (IQ2), y “La información disponible para compras en línea satisface mis necesidades” (IQ3). Respecto a la calidad de información, la tendencia vuelve a ser positiva, teniendo predominancia las respuestas “de acuerdo” (5) y “bastante de acuerdo” (6). Por lo que se puede deducir que los participantes encuentran en las plataformas web información que satisface sus necesidades, tanto de conocer precios, productos y de confiabilidad. Figura 12: Consolidado de respuestas sobre la variable “Seguridad Percibida” 53 1.6 Variable “Confianza” (T) En la variable confianza se mostraron tres ítems: “Las tiendas de moda en línea tienen integridad” (T1), “Las tiendas de moda en línea son confiables por seguir un comportamiento establecido” (T2), “Las tiendas de moda en línea me dan confianza por cuidar de mi información” (T3). Respecto a esta variable, la mayoría de respuestas se encuentran concentradas entre las opciones “ni de acuerdo ni en desacuerdo” y “de acuerdo”. De lo que se puede deducir que existe una opinión neutra y ligeramente positiva respecto a la confianza e integridad de las tiendas de moda en línea. Figura 14: Consolidado de respuestas sobre la variable “Confianza” Figura 13: Consolidado de respuestas sobre la variable “Calidad Percibida” 54 1.7 Variable “Ahorro de Costos” (CSAV) Esta variable tuvo cuatro indicadores presentados de la siguiente manera: “Al buscar información acerca de productos de moda en línea lograré ahorrar dinero” (CSAV1), “Buscar información acerca de productos de moda en internet podría ayudarme a ahorrar dinero”(CSAV2), “Buscar información acerca de productos de moda en internet me permite tener una mejor relación precio-calidad cuando adquiero esta clase de bienes” (CSAV3), y “Las compras por internet son muy útiles cuando se busca obtener mejores precios” (CSAV4). Existe claramente una tendencia positiva en las respuestas relacionadas con la variable “ahorro de costos”. Por lo que se puede deducir que el cliente de consumo en línea tiene una expectativa de encontrar formas de ahorro en costos al realizar compras por este medio. Es así que los participantes manifiestan su opinión de conformidad y alta conformidad con los enunciados que postulan que en el canal online se pueden encontrar mejores relaciones precio- calidad, costos más bajos en productos y formas de ahorrar gastos. 1.8 Variable “Ahorro de Tiempo” (TSAV) Respecto al constructo “Ahorro de Tiempo”, se tomaron en cuenta tres ítems: “Las compras en línea me dan información rápida sobre los productos” (TSAV1), “Buscar información sobre productos de moda en línea es muy eficiente” (TSAV2), y “Los resultados de la compra en línea valen el tiempo invertido” (TSAV3). La mayoría de participantes coincide en una opinión favorable a las afirmaciones propuestas respecto al tiempo ahorrado. Esta concordancia permite deducir que el ahorro de tiempo es una de las características importantes en la modalidad de compra en línea, permitiendo a los usuarios realizar sus compras en menor tiempo que en otras modalidades. Asimismo, la conformidad del tiempo invertido con los resultados obtenidos al realizar compras también es Figura 15: Consolidado de respuestas sobre la variable “ahorro de costos” 55 positiva para los participantes. 1.9 Variable “Valor Percibido” (PV) Para el valor percibido se mostraron tres ítems: “La compra en línea facilita obtener información completa sobre el producto” (PV1), “Usar plataformas de compras en línea aumenta las posibilidades de encontrar productos que se adecuen mejor a mis necesidades” (PV2), y “Los beneficios de la compra en línea justifican los esfuerzos de llevarla a cabo” (PV3). Nuevamente, los participantes vuelven a mostrar una conformidad y alta conformidad respecto al valor percibido al realizar compras en línea. Es así que se puede deducir que, para la muestra seleccionada, existe una tendencia favorable con respecto al valor que recibe el consumidor al realizar compras en línea tanto en información, como satisfacción de necesidades y el esfuerzo invertido. Figura 16: Consolidado de respuestas sobre la variable “tiempo ahorrado” Figura 17: Consolidado de respuestas sobre la variable “valor percibido” 56 1.10 Variable “Intención de Compra” (PI) Por último, para la variable de Intención de Compra se mencionaron a cuatro indicadores: “Tengo una fuerte intención de comprar productos de moda en línea” (PI1), “Sin ninguna duda elijo comprar productos de moda en línea” (PI2), “Tengo la intención de seguir comprando productos de moda en línea” (PI3) y “Tengo la intención de comprar productos de moda en línea” (PI4). Respecto al constructo “intención de compra”, en 3 de 4 enunciados se encuentra una tendencia positiva y altamente positiva. Por lo que los consumidores expresan estar de acuerdo con tener una fuerte intención de compra en línea, así como la elección de este canal para realizar compras. Sin embargo, existe una opinión mayoritariamente neutra respecto a la intención de seguir comprando productos de moda en línea. 2. Técnicas de Análisis 2.1 Alfa de Cronbach Para poder realizar un análisis de confiabilidad se aplicará el Alfa de Cronbach debido a que este considera la contribución realizada por cada indicador (Escobar-Rodríguez y Bonsón- Fernández 2017). Para este análisis se utilizó un rango a partir de 0 (sin similitud) hasta 1 (máxima similitud), y a su vez se aceptó como mínimo valor 0.70, lo cual es lo más recomendable para una investigación confirmatoria (Churchill 1979 en Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández, 2017). Asimismo, Malhotra (2008) señala que un valor igual o menor a 0.60, en la mayoría de casos, indica una confiabilidad no satisfactoria de consistencia interna, por lo que secundaría lo mencionado por Churchill en la investigación de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández. Es por ello que se utilizará este criterio para analizar la viabilidad de cada uno de los factores nombrados Figura 18: Consolidado de respuestas sobre la variable “intención de compra” 57 en el modelo propuesto. 2.2 Average Variance Extracted (AVE) Este cálculo indica en cuánta proporción la varianza capturada por la variable latente en un modelo de ecuación estructural se comparte entre otras variables. Según Fornell & Larcker (1981) para poder confirmar la validez de la discriminante entre las construcciones, la raíz cuadrada del AVE, varianza promedio extraída en español, debe ser superior a la correlación entre los constructos. Por lo tanto, el criterio de aceptación consiste en que la varianza promedio extraída (AVE) de un constructo tiene que ser mayor a 0.5. Es decir, que el constructo comparte más de la mitad de su varianza con sus indicadores, siendo el resto de la varianza debida al error de medida (Fornell & Larcker, 1981). 2.3 Rho de Dillion-Goldstein El Rho de Dillon-Goldstein es una generalización del alfa de Cronbach. Es una métrica utilizada para evaluar la unidimensionalidad de un bloque reflexivo es el Rho de Dillon-Goldstein, que se centra en la varianza de la suma de las variables que componen el bloque de interés (Sanchez, 2013). Como regla general, un bloque se considera unidimensional cuando el Rho de Dillon- Goldstein es mayor que 0.70. En resumen, es un test que nos indica que para que un indicador corresponde al bloque, es decir, que esté midiendo correctamente el concepto subyacente debe dar un resultado mayor al 0.70, de esa manera se confirma que el indicador está altamente asociado al concepto que intenta medir. Este índice se considera un mejor indicador que el alfa de Cronbach porque tiene en cuenta en qué medida la variable latente explica su bloque de indicadores (Sanchez, 2013). Por su parte, Gonzales (2018) explica también que el Rho de Dillon-Goldstein se considera un mejor indicador que el alpha de Cronbach, debido a que este último asume la conocida equivalencia tau (o paralelismo) de las variables manifiestas, es decir, se asume que cada variable manifiesta es igualmente importante en la definición de la variable latente. El Rho de Dillon-Goldstein, por el contrario, no hace esta suposición ya que se basa en los resultados del modelo (las cargas) en lugar de las correlaciones observadas entre las variables manifiestas en el conjunto de datos. 2.4 Técnica de mínimos cuadrados parciales (PLS, por sus siglas en inglés) Es un tipo de regresión que se emplea para identificar “los componentes principales de una variable independiente que también sean los más adecuados para explicar la variable 58 dependiente” (Saenz & Tamez, 2014). Además, busca predecir el comportamiento de variables dependientes por lo que es preferida para investigaciones causales o predictivas. Gaviria (2016) expone algunas de las ventajas de implementar el PLS. La primera es que el PLS considera la multicolinealidad en las variables explicativas y puede tomar una gran cantidad de variables. La segunda, es que el resultado puede predecir las respuestas a partir de un conjunto de variables linealmente dependientes. Por último, se puede optimizar para tener un mejor rango de predicción. La implementación se puede resumir en los siguientes pasos. Primero, se calcula la primera variable latente del PLS con una respuesta “y”. Segundo, se hace la deflación que consiste en eliminar la “y” de las variables explicativas. Tercero, a partir de las variables restante se calcula el siguiente componente. Cuarto, el proceso se repite hasta que el modelamiento de la respuesta “y” no mejore Gaviria (2016). 2.5 Path Analysis (PA) El path analysis o análisis de senderos es un modelo, que fue desarrollado en el siglo XX originalmente para estudios filogenéticos, pero que más tarde se empleó en estudios sociales. Este que permite evaluar el ajuste de modelos teóricos en los que se propone dependencia entre las variables a analizar (Batista Foguet & Coenders Gallart, 2000). El PA se caracteriza por ser representado a través de un diagrama, donde las variables observables se enmarcan en un cuadro y las variables latentes en un círculo, las relaciones son representadas por flechas cuyo sentido indica la dirección de la relación, si no hay una dirección específica la flecha es bidireccional (Medrano & Sánchez, 2013). Para implementar el PA son necesarios 6 pasos: especificación, identificación, estimación de parámetros, evaluación de ajuste, re-especificación del modelo e interpretación de los resultados (Kline, 2005). En la primera etapa, se establecen las variables que se tomarán y la relación entre las mismas. Hay dos tipos de errores de especificación internos, que es cuando se omiten parámetros relevantes o si se excluyen relevantes, y externa, que es la omisión de variables (Medrano & Sánchez, 2013). La segunda etapa es la identificación del modelo, sin la cual no se puede recolectar datos. La etapa consiste en medir si se tiene suficiente información para contrastar el modelo Weston y Gore (2006). Un modelo bien identificado debe tener 0 grados de libertad. La tercera etapa consiste en la estimación de valores de los parámetros a través de las 59 varianza y covarianzas. El método más común para estimar es la máxima verosimilitud siempre que se tenga una muestra adecuada, medidas de nivel intervalar y distribución normal multivariada (Medrano & Sánchez, 2013). La cuarta etapa es el ajuste que debe cumplir con la condición de que las relaciones entre las variables del modelo estimado reflejen las mismas que las observadas en los datos (Weston & Gore, 2006). Por último, las etapas cinco y seis son el ajuste final añadiendo o eliminando parámetros, pero con el trasfondo teórico suficiente. 2.6 Codificación de variables La técnica utilizada para el análisis cualitativo de las entrevistas a profundidad fue la codificación de variables. Esta técnica implica “identificar y registrar uno o más pasajes de texto u otros datos como parte de cuadros que, en cierto sentido, ejemplifican la misma idea teórica o descriptiva” (Gibbs, 2007). Para poder llevar a cabo esta técnica es necesario previamente realizar las transcripciones de las entrevistas realizadas, como recomienda Gibbs (2007), la codificación se vuelve más sencilla cuando se realiza sobre texto, también puede realizarse directamente de audios o videos, pero dificulta la recuperación de secciones o notas. El programa utilizado para realizar la codificación es Atlas.ti, un programa que permite la carga de las transcripciones realizadas, crear códigos de identificación y administrar estos códigos entre los diferentes documentos, pudiendo de esta manera agrupar referencias de cada entrevistado respecto al código establecido y permitiendo la comparación entre los participantes. Como resultado de la aplicación de la técnica de codificación se crearon 16 códigos entre los cuáles se asignaron 350 citas captadas de las diferentes entrevistas a profundidad, como se puede observar en el Anexo K. 3. Fiabilidad de respuestas del instrumento Según la metodología de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández y teniendo en cuenta la figura 11 mostrada en el capítulo 3, estructura para aplicar mínimos cuadrados parciales o PLS, se procederá a mostrar los resultados obtenidos para la parte de fiabilidad usando los programas SmartPLS y Excel. Debido a que, como se explicó anteriormente, la primera fase de la metodología elegida se basa en establecer la validez convergente y discriminante de los constructos y la fiabilidad individual de cada ítem o indicador. Los autores del modelo empleado, Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernández (2017), citan a Falk & Miller para la validez convergente de cada constructo, los anteriormente mencionados afirman que la correlación o loading entre los ítems y sus constructos deben ser mayores a 0.505. Como se puede observar en la Tabla 15 todas las correlaciones cumplen con el requisito 60 previamente expuesto. Además, también se pueden apreciar los t-values significantes en este análisis. Tabla 15. Correlación de los ítems ITEMS Loadings T-values CSAV1 <= CSAV 0.931 60.671 CSAV2 <= CSAV 0.958 129.674 CSAV3 <= CSAV 0.930 73.008 CSAV4 <= CSAV 0.917 60.207 EIN1 <= EIN 0.918 72.877 EIN2 <= EIN 0.909 54.513 EIN3 <= EIN 0.922 75.991 FIN1 <= FIN 0.889 53.410 FIN2 <= FIN 0.926 69.283 FIN3 <= FIN 0.861 35.752 FIN4 <= FIN 0.914 75.290 Q1 <= IQ 0.868 34.877 IQ2 <= IQ 0.948 116.887 IQ3 <= IQ 0.932 85.875 PI1 <= PI 0.952 130.188 PI2 <= PI 0.906 50.831 PI3 <= PI 0.964 142.722 PI4 <= PI 0.961 146.194 PV1 <= PV 0.917 52.446 PV2 <= PV 0.962 153.097 PV3 <= PV 0.958 124.428 SEC1 <= SEC 0.914 36.334 SEC2 <= SEC 0.911 40.617 SEC3 <= SEC 0.903 62.750 T1 <= T 0.938 81.914 T2 <= T 0.945 80.847 61 Tabla 15. Correlación de los ítems (continuación) ITEMS Loadings T-values T3 <= T 0.933 67.697 TSAV1 <= TSAV 0.926 63.022 TSAV2 <= TSAV 0.947 105.625 TSAV3 <= TSAV 0.944 97.682 De acuerdo a ello, a continuación, se presentan los resultados obtenidos para el Rho de Dillon-Goldstein, o coeficiente de fiabilidad compuesta, y el Alfa de Cronbach en orden de medir la coherencia interna de los ítems o indicadores respecto a los constructos. Para estas mediciones se tomaron en cuenta los mismos valores empleados en la investigación de Escobar-Rodríguez & Bonsón- Fernández (2017), 0 igual a no similitud y 1 igual a máxima similitud. La primera medida mencionada se considera un mejor indicador que la segunda porque tiene en cuenta en qué medida la variable latente explica su bloque de indicadores, según lo mencionado por Sanchez (2013). Teniendo en cuenta a Gefen (2000), citado en el documento de la presente metodología empleada, lo mínimo aceptable para la fiabilidad compuesta es de 0.70. Según lo que se puede apreciar en la tabla 8 el mínimo valor por parte de los constructos es de 0,935 perteneciente a Seguridad Percibida (SEC). Todos los resultados obtenidos por parte del Rho de Dillon-Goldstein pasan el mínimo aceptable y muestran una gran similitud. Por parte del Alfa de Cronbach, los autores del modelo empleado citan a Churchill (1979), el cual indica que para un estudio confirmatorio los valores para la medición mencionada deben ser mayores a 0.70. Según se puede apreciar en la Tabla 16, el mínimo valor se encuentra nuevamente en Seguridad Percibida (SEC) con 0,896, otra vez todos los constructos cumplen con el mínimo valor aceptable. Por lo tanto, todas las escalas presentadas hasta el momento son fiables. Tabla 16. Fiabilidad de los constructos Constructo Fiabilidad compuesta AVE Alfa de Cronbach CSAV 0.965 0.872 0.951 EIN 0.940 0.840 0.905 FIN 0.943 0.806 0.920 IQ 0.940 0.840 0.905 62 Tabla 16. Fiabilidad de los constructos (continuación) Constructo Fiabilidad compuesta AVE Alfa de Cronbach PI 0.972 0.895 0.961 PV 0.962 0.895 0.941 SEC 0.935 0.827 0.896 T 0.957 0.881 0.932 TSAV 0.957 0.882 0.933 Para terminar de explicar la data de la Tabla 16 se tiene Average Variance Extracted (AVE) o Varianza promedio extraída, la cual tiene que ser mayor a 0.5 para que el constructo comparta más de la mitad de su varianza con sus indicadores, siendo el resto de la varianza explicada por el error de medida, según Forner y Larcker (Escobar-Rodríguez & Bonsón Fernández, 2017). Además, la raíz cuadrada de este indicador debe ser superior a la correlación entre los constructos, esto ayudará a confirmar la validez de la discriminante entre las variables latentes. Los resultados al respecto se pueden visualizar en la tabla 16, en donde se puede afirmar que la raíz cuadrada de las Varianzas Promedio Extraídas es mayor que la correlación de los constructos empleados en esta investigación. Tabla 17. Validez discriminante de los constructos CSAV EIN FIN IQ PI PV SEC T SAV CSAV 0.934 EIN 0.586 0.917 FIN 0.688 0.579 0.898 IQ 0.744 0.572 0.539 0.917 PI 0.810 0.651 0.737 0.688 0.946 PV 0.828 0.631 0.648 0.801 0.839 0.946 SEC 0.721 0.604 0.606 0.673 0.728 0.737 0.909 T 0.753 0.485 0.664 0.811 0.706 0.750 0.734 0.939 TSAV 0.849 0.623 0.696 0.787 0.826 0.937 0.748 0.776 0.939 63 Los resultados provenientes de la raíz cuadrada de AVE se observan en la Tabla 17 de forma diagonal y resaltados en ‘negrita’. Según lo explicado anteriormente estos valores indican una validez discriminante adecuada para las mediciones de esta investigación. Finalmente, para completar las pruebas de validez convergente y discriminante se empleó la medición observada en la matriz de estructura factorial de correlaciones y correlaciones cruzadas, ver Tabla 18. Tabla 18. Matriz de estructura factorial de correlaciones y correlaciones cruzadas CSAV EIN FIN IQ PI PV SEC T TSAV CSAV 1 0.931 0.514 0.632 0.723 0.737 0.734 0.647 0.740 0.749 CSAV 2 0.958 0.543 0.649 0.673 0.752 0.766 0.690 0.721 0.791 CSAV 3 0.930 0.539 0.652 0.697 0.752 0.798 0.686 0.708 0.819 CSAV 4 0.917 0.589 0.637 0.686 0.784 0.790 0.669 0.648 0.807 EIN1 0.512 0.918 0.579 0.509 0.613 0.543 0.507 0.438 0.552 EIN2 0.455 0.909 0.452 0.459 0.529 0.515 0.495 0.370 0.502 EIN3 0.629 0.922 0.549 0.594 0.637 0.667 0.648 0.513 0.648 FIN1 0.690 0.475 0.889 0.532 0.687 0.654 0.622 0.643 0.678 FIN2 0.618 0.531 0.926 0.480 0.664 0.579 0.537 0.598 0.633 FIN3 0.514 0.536 0.861 0.390 0.578 0.467 0.421 0.500 0.512 FIN4 0.634 0.540 0.914 0.519 0.706 0.610 0.577 0.630 0.662 IQ1 0.697 0.520 0.434 0.868 0.617 0.692 0.565 0.656 0.667 IQ2 0.638 0.515 0.500 0.948 0.632 0.728 0.623 0.776 0.731 IQ3 0.716 0.540 0.541 0.932 0.645 0.780 0.658 0.788 0.762 PI1 0.779 0.632 0.720 0.639 0.952 0.812 0.708 0.655 0.804 PI2 0.696 0.604 0.631 0.627 0.906 0.764 0.643 0.634 0.756 PI3 0.788 0.622 0.715 0.667 0.964 0.795 0.701 0.685 0.778 PI4 0.800 0.604 0.719 0.671 0.961 0.803 0.701 0.698 0.790 PV1 0.730 0.575 0.584 0.788 0.709 0.917 0.644 0.729 0.848 64 Tabla 18. Matriz de estructura factorial de correlaciones y correlaciones cruzadas (continuación) CSAV EIN FIN IQ PI PV SEC T TSAV PV2 0.799 0.594 0.611 0.748 0.822 0.962 0.714 0.696 0.901 PV3 0.817 0.621 0.642 0.741 0.843 0.958 0.729 0.706 0.907 SEC1 0.655 0.591 0.564 0.580 0.669 0.683 0.914 0.637 0.687 SEC2 0.632 0.569 0.550 0.578 0.669 0.662 0.911 0.610 0.671 SEC3 0.676 0.496 0.540 0.666 0.650 0.665 0.903 0.740 0.682 T1 0.717 0.464 0.653 0.774 0.659 0.700 0.679 0.938 0.726 T2 0.713 0.436 0.604 0.744 0.680 0.702 0.688 0.945 0.734 T3 0.691 0.465 0.614 0.764 0.649 0.709 0.699 0.933 0.726 TSAV 1 0.783 0.554 0.647 0.745 0.748 0.871 0.707 0.720 0.926 TSAV 2 0.797 0.576 0.658 0.728 0.787 0.882 0.695 0.713 0.947 TSAV 3 0.811 0.625 0.657 0.744 0.792 0.885 0.706 0.755 0.944 Los ítems o indicadores que miden un mismo constructo representan de manera prominente y clara correlaciones más altas en una sola variable latente que en otras. Como se mencionó esta es también una indicación de la validez convergente y discriminante de la medida correspondiente. Una vez comprobada la fiabilidad de las respuestas se procedió a realizar el análisis mixto para comprobar la relación positiva o negativa de las variables con la intención de compra. 4. Relaciones entre variables: análisis mixto La siguiente tabla nos muestra de forma resumida, la relación positiva o negativa de los constructos y la significancia de la relación entre variables planteadas en las hipótesis mencionadas al inicio de este capítulo, y mostradas de manera gráfica en el Path Analysis. Este análisis se hizo contando con un intervalo de confianza óptimo del 99% y mínimo aceptable del 95%, al igual que el estudio original de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández. La tabla 19 presenta en su primera y segunda columna el planteamiento de las hipótesis 65 explicadas líneas arriba. En la siguiente columna, el coeficiente path demuestra si existe una relación positiva entre las variables que conforman la hipótesis en cuestión. Asimismo, el t-valor y p-valor demuestran la significancia de las relaciones entre dichas variables. La siguiente columna muestra si la afirmación de la hipótesis se encuentra respaldada por los resultados del análisis. Por último, el R-cuadrado es el porcentaje de variación de la variable respuesta que explica su relación con las variables predictoras. Es decir, es el porcentaje en el cual se encuentran explicadas las variables predictoras por las variables respuesta expresadas en el modelo. Tabla 19. Resumen de resultados de la evaluación para el modelo estructural Hipótesis Coeficiente path T - valor Valor-P Supported? R-cuadrado CSAV => PV H7 0.107 1.646 0.100 No EIN => PI H2 0.121 2.304 0.021 Sí p<0.05 FIN -> PI H1 0.280 4.461 0.000 Sí, p<0.001 0.777 IQ => T H4 0.579 11.076 0.000 Sí, p<0.001 PV => PI H9 0.537 7.381 0.000 Sí, p<0.001 SEC => T H3 0.344 6.242 0.000 Sí, p<0.001 0.722 T => PI H5 0.059 0.946 0.344 No T => PV H6 0.031 0.670 0.503 No TSAV => PV H8 0.822 15.469 0.000 Sí, p<0.001 0.882 4.1 Hipótesis 1: La innovación en la moda está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda La hipótesis 1 está respaldada por los resultados del análisis. La relación entre ambos constructos es positiva (coeficiente path = 0.280) y significante (t=4.461; p<0.001), lo que indica que los participantes del cuestionario al percibir un alto grado de innovación en moda, tienen una mayor probabilidad de poseer una intención positiva de compra de productos de moda en línea. Esto confirma la afirmación de que la aceptación de un producto, servicio o concepto nuevo se ve directamente afectada por la percepción de innovación de los consumidores (Hirshman 1980 citado en Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández 2017). Así como Park et al. (2007) que señala que la innovación de la moda es un factor directo que impacta en las actitudes de los consumidores 66 en la compra en línea. Al preguntar a los participantes de las entrevistas a profundidad, respecto a la Innovación de la moda, ellos asociaron este concepto a dos factores principalmente. Cinco de los participantes mencionaron que se enteran de las tendencias de moda por Instagram o influencers. Solo una persona mencionó que se entera por la red social Facebook. “En líneas generales yo también creo que no sigo mucho las tendencias que existen, por ahí veo en Instagram influencers que utilizan un estilo de combinación de colores” (Hombre, 22 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). Al respecto también manifestaron que “Mayormente me gusta seguir a cuentas como, no sé si son influencers. Sigo a Luana [...] y a Between Us, sigo a otras que hacen ese tipo de videos de outfits, ella como que me gustan cómo se les ve” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 01 de agosto, 2020). El segundo factor que más se repitió es el de “No sigo mucho las tendencias”. Relacionado a ello, cuatro de los entrevistados, al mencionarles por las tendencias de la moda, respondieron que a ellos les gusta vestirse bien, pero que eso no está ligado necesariamente a seguir las tendencias. “Creo que más allá de enfocarme en modas de tendencia, no soy tanto de que si sale algo nuevo tenga la necesidad de tenerlo. Pero si sale algo bonito o que me parezca que me pueda gustar o verse bien, sí lo compro” (Mujer 23 años, comunicación personal, 05 de agosto, 2020). Una de las entrevistadas, cuya característica particular era ser de mayor edad respecto a los otros entrevistados, manifestó que su seguimiento de las tendencias de moda se redujeron al experimentar cambios como dejar su trabajo y ser madre. “En el sentido de que antes trabajaba en una empresa, y obviamente que mi sentido de la moda era mucho más… mucho más apegada [...]. Entonces, todos los días paraba en Ripley y Saga y me paseaba y miraba ropa, ahora ya no tanto, pues no?” (Mujer, 35 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Esto es interesante para la investigación porque la herramienta cuantitativa demostró que si los participantes presentan alta FIN tendrían más intención de comprar. Lo anteriormente mencionado cobra sentido cuando los entrevistados, a pesar de haber mencionado que no son de seguir tendencias, mencionaron que siguen cuentas en redes sociales en las cuales se pueden fijar en su forma de vestir o simplemente ven cómo se visten personas públicas. 4.2 Hipótesis 2: La innovación en la tecnología está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda Con respecto a la hipótesis 2, los resultados aceptan la afirmación. La relación entre ambas variables es positiva (coeficiente path = 0,121) y significativa (t=2.304; p<0.05). Esto indica que para la muestra seleccionada existe una mayor disposición a realizar una compra cuando perciben una mayor innovación electrónica en páginas web de venta de ropa online. Este 67 resultado reafirma lo que señala Rogers (1995) cuando afirma que aceptar y probar nuevas adaptaciones de TIs está relacionada a una actitud para aceptar y probar nuevas cosas de los consumidores. Teniendo en cuenta lo mencionado se consultó a los entrevistados por su conocimiento respecto a innovaciones electrónicas, ellos lo asociaron a dos temas principales: una plataforma web amigable y ordenada, y a las redes sociales que emplean las tiendas en la actualidad. Respecto al primer punto, la gran mayoría de ellos coincidían en que en la actualidad las plataformas en línea son más sencillas de usar y ven como un factor positivo que sea agradable de ver y poder interactuar. “Ahora es más amigable, encuentras cien por cien más ropa para ver [...] hablo de manera general, ¿no? Casi todas las páginas de ropa que he visto por internet tanto de Saga o de otras así, de tienditas que también tienen sus páginas, son mucho más amigables” (Mujer, 35 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Este punto refuerza lo hallado en la herramienta cuantitativa, la cual menciona que a mayor EIN existe mayor intención de compra en línea. En este caso, los entrevistados ven de forma favorable la posibilidad de comprar en una tienda web que sea ordenada y fácil de usar. “Me ayuda mucho que, por ejemplo, yo puedo presionar ‘ver tienda’ y me salen diferentes modelos de prendas y de ahí eso te puede direccionar [inteligible] a la tienda” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 01 de agosto, 2020). Por el lado de las redes sociales, ligado con el aspecto anterior, se mencionaron tres en particular, que se repitieron en algunos de los entrevistados, Instagram, Facebook y WhatsApp. “me llamó mucho la atención ya que tenía… la atención, ya no… o como ya no puede ser presencial, lo hacían vía Whatssapp, entonces por ejemplo las clientes podían llamar en cierto horario y las chicas de las tiendas les enseñaban toda la ropa que tenían y podían armar su outfit o lo que deseen” (Mujer, 21 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Cabe resaltar que es más común para los participantes informarse y hacer compras por Instagram, más que en las otras dos aplicaciones mencionadas. Además, se denominó a Pinterest, nombrado por una entrevistada, como una plataforma para ver calzados. Otros aspectos menos repetidos que los entrevistados relacionaron a la variable de Innovaciones Electrónicas fueron el tema de logística, de que las empresas deberían mantener un correcto control de sus productos. “Por ejemplo, si es que eres una tienda que recién está empezando puede ser un poco fácil, pero si ya estás teniendo mayor cantidad de gente, creo que la cuestión es tener bien definido cuál es tu stock, tu stock inicial, tu stock final, la cantidad mínima que tienes que tener guardada” (Hombre. 23 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). También se mencionaron temas como la experiencia del usuario, la publicidad por historias o estados en aplicaciones, las suscripciones para recibir información del producto y presentaciones 68 en la página web como la medición de talla de calzado virtual, Caso Nike, y la presentación de fotos de prendas en 180°. 4.3 Hipótesis 3: La seguridad percibida está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda Los resultados del análisis aceptan la hipótesis 3, reafirmando la relación positiva entre las variables seguridad percibida (SEC) y confianza (T) (coeficiente path = 0.344) y dicha relación también es significativa (t=6.242; p<0.001). Respecto a la seguridad percibida, la actividad que más se mencionó fue la de confirmación de compra. En esta línea, se mencionó que “[...]tu compra ha sido procesada, llegará el día tal y te vamos a contactar” y genial porque sabes que hay todo un proceso. Pero hay otras que tipo compras y no te mandan nada, entonces es como que no sabes qué pasó” (Hombre, 22 años, Comunicación personal, 29 de julio, 2020). También se manifestó lo siguiente: Si yo no recibo la confirmación de la compra es como ya hiciste la compra y… o sea ¿cuál es mi recibo? porque estás como que al aire [...] y si puede ser [que envíen] ese correo que luego te mandan al finalizar la compra” (Mujer, 23 años, Comunicación personal, 01 de agosto, 2020). Este aspecto es altamente valorado por los participantes debido a que, al no tener el producto de forma instantánea, la confirmación les hace sentir tranquilidad respecto a que su transacción sí fue aceptada. Según las respuestas de la herramienta cuantitativa, la Percepción de Seguridad sí es un elemento significante para la confianza (T) en las compras de moda en línea. Si bien Perú aún no tiene un alto índice de comercio en línea, la muestra se realizó con personas que ya habían comprado por este medio al menos una vez en el periodo de un año. Por lo tanto, se puede entender su predisposición por realizar pagos y la confianza que les genera. Solo uno de los entrevistados mencionó que sentía inseguridad al ingresar los datos de la tarjeta. Además, también se resaltaron otros aspectos que los ayudan a sentirse seguros al momento de realizar una compra en línea como lo son los tipos de pago, se resaltaron dos en especial, dejando de lado el de la tarjeta de crédito, y estos fueron: la transferencia bancaria y el pago a contraentrega. Estos aspectos se realizaron en el escenario de adquirir productos de marcas pequeñas o que recién están iniciando. Esto no sucede con marcas bastante reconocidas o grandes, o por lo menos no se mencionó en la entrevista. Al respecto se recogieron opiniones como: “Bueno, no me aventuro por ejemplo a comprar en unas tiendas que… así como las [tiendas] chicas [...] metes tu clave y todo y nunca te lo entregan, entonces yo prefiero mil veces entrar pues a páginas conocidas” (Mujer, 35 años, Comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Además, 69 se dijo: “Pero si tengo que pagar por otro lado [medio diferente al depósito], entonces si me da un poco de miedo. Y si voy a comprar por facebook o por instagram, no sé, no tendría mucha confianza de depositar mi dinero primero” (Mujer, 23 años, Comunicación personal, 08 de agosto, 2020). 4.4 Hipótesis 4: La calidad de la información está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda Esta hipótesis que plantea una relación positiva entre la calidad de información (IQ) y la confianza (T) está respaldada por los resultados del análisis realizado (coeficiente path = 0.579) y es significativa (t=11.076; p<0.001). Esto quiere decir que las variables de seguridad percibida y calidad de información, en efecto explican a la variable confianza. Además de esto, el principal factor que determina la confianza para las personas que realizaron el cuestionario, es la calidad de información. Los participantes relacionaron la variable de Calidad de Información principalmente a cuatro aspectos de las prendas: talla, color, material y precio. Dentro de estos cuatro aspectos, la talla y sus dimensiones fueron las más nombradas (5) dentro de las entrevistas. Respecto a estos aspectos señalaron que “Me gusta que haya especificaciones con respecto a la talla. En las fotos no puedes diferenciar si las modelos son altas, bajas, super flacas o así.” (Mujer, 23 años, Comunicación personal, 05 de agosto, 2020). También se mencionó la importancia de “que el precio esté, que esté la información completa, el tipo de material del cual está hecho la prenda, las tallas que tienen, fácil ya el tipo de envío, a qué distritos van y todo eso” (Mujer, 23 años, Comunicación personal, 01 de agosto, 2020). El segundo y tercer aspecto más mencionado (3) fueron respecto al precio y el material de las prendas de vestir. Se hizo énfasis en que muchas veces al comprar por redes sociales, principalmente en Facebook, se tienen que consultar el precio al vendedor por mensaje privado, aspecto que no es perjudicial desde el punto de vista del comprador. Al respecto se mencionó: “En una página web sí aparece el precio, pero por ejemplo si compro por Instagram o por Facebook siempre todo es “precio al Inbox” y eso a mí en verdad me aturde y no me da ganas de comprar algo” (Mujer, 28 años, comunicación personal, 09 de agosto, 2020). Respecto al material, tres participantes mencionaron que, debido a que no pueden palpar las prendas, informar respecto al tipo de tela o insumo que se usa sería de gran ayuda para el potencial cliente. “La información que me den, sobre todo, de repente la calidad del producto, porque a veces lo puedes ver en fotos, pero no saben en realidad de qué calidad es o qué material” (Mujer, 21 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). 70 Sobre el color, se mencionó en dos ocasiones que tener información sobre ello desde un inicio evitaría estar consultado al vendedor respecto a detalles que podrían facilitar la venta desde un inicio. “El hecho de que puedas seleccionar un pre establecido de qué cosas te gustaría ver, o sea, qué colores, qué prendas te gustaría ver con mayor frecuencia, entonces ese tipo de cosas te pueden ayudar a que la experiencia de comprar sea mejor” (Hombre, 22 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). Estas afirmaciones refuerzan los resultados obtenidos en el cuestionario, debido a que los entrevistados perciben más confianza mientras más información se les muestra en el canal en línea esto se debe a que no tienen la opción de tener contacto físico con su futura compra. Por lo tanto, se reitera que la Calidad de Información, específicamente en los cuatro aspectos mencionados anteriormente, es un factor relevante para explicar la Confianza. 4.5 Hipótesis 5: La confianza está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda Esta hipótesis es rechazada de acuerdo a los resultados del análisis obtenido. La relación entre ambas variables es positiva (coeficiente path = 0.059) pero no es significante (t=0.344; p- valor=0.344). Por lo que la confianza que pueda brindar un comercio en línea no necesariamente significa una mayor disposición a realizar compras en línea. Estos resultados parecen contradecir la afirmación de Bart (2005) que señala que la información del dispositivo, tarjetas de crédito o información sensible de los usuarios tienen un impacto directo en la confianza de los consumidores para realizar compras en línea. La muestra estudiada parece haber superado la desconfianza como factor limitante para realizar compras. Con respecto a las entrevistas, para este apartado se tuvieron la mayor cantidad de percepciones respecto a que consideran confianza e integridad. Algunas de las definiciones estaban relacionadas a recibir exactamente el producto pedido. “En primer lugar, que te den lo que realmente es [...] de cualquier forma, dependiendo del producto que tú quieras, y ves que eso realmente se cumple, ya sabes que ahí vas a comprar siempre” (Hombre, 22 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). Otras definiciones estuvieron relacionadas a métodos de pago seguros. “Por confianza, creo que sería casi como la seguridad [de pago], ¿no?” (Mujer, 21 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Asimismo, otra entrevistada relacionó el concepto de seguridad a la calidad del producto de una empresa. “A mí me da confianza comprar en tal sitio, porque en primer lugar el producto es de calidad, sé que me va a durar sé que por ejemplo el color no se va a despintar, no se va a achicar.” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 08 de agosto, 2020). 71 Cabe resaltar que, como se explicará posteriormente, para este constructo se plantearon dos hipótesis de relación positiva respecto a la percepción de valor y la intención de compra. Las distintas percepciones del significado y sus relaciones con diferentes aspectos de una tienda de moda en línea, puede haber influido en el resultado no significativo con las variables mencionadas anteriormente, pues al no tener un consenso de un aspecto predominante en el concepto de la confianza, las relaciones con variables como el valor percibido o la intención de compra se pueden hacer difusas. 4.6 Hipótesis 6: La confianza está positivamente relacionada a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda La hipótesis 6 también es rechazada como resultado del presente análisis, al obtener como resultados una relación positiva (coeficiente path = 0.031) pero no significante (t=0.670; p- valor=0.503). Por lo que, la muestra no encuentra una relación significativa entre la confianza y el valor percibido en el comercio de moda online. Asimismo, durante las entrevistas a profundidad no se obtuvieron comentarios que evidencien una relación positiva entre estas variables, por lo que los resultados parecen coincidir con las respuestas de los individuos entrevistados. 4.7 Hipótesis 7: El ahorro de costos está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda Asimismo, la hipótesis 7, también es rechazada con resultados que si bien confirman una relación positiva (coeficiente path=0.107), la misma no es significante (t=1.646; p-valor=0.100). Interpretándose de esta manera que el ahorro de costos no es una variable que explique de manera significativa el valor percibido en el comercio de moda en línea, para la muestra tomada. Es decir, los consumidores no consideran al ahorro monetario un valor agregado del comercio en línea. Teniendo en cuenta los ítems mencionados para el ahorro de costos, el aspecto más resaltante de las respuestas de los entrevistados fue que no hubo una clara tendencia a identificar un ahorro de costos en canales web, en comparación a canales físicos. Al respecto se recogieron las siguientes opiniones: “Otra cosa [ventaja] es que por internet a veces hay ofertas y en la tienda física no” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 05 de agosto, 2020). No obstante, otra entrevistada al ser consultada por su expectativa de ahorro en canal web, respondió: “La verdad es que no, yo creo que de manera online en realidad me saldría un poco más costoso sobre todo por la parte del delivery” (Mujer, 21 años, comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). Si bien en las respuestas recogidas con el cuestionario para esta variable se encontró una tendencia favorable al ahorro de costos en canales web, en las entrevistas a profundidad no se pudo definir el mismo criterio. 72 Teniendo en cuenta los hallazgos relacionados al ahorro de costos mencionados anteriormente en el análisis cuantitativo, esto no supone un valor agregado al momento de realizar compras en línea para la muestra obtenida en la investigación. Además, una de las dos personas que no mencionaron que encuentran precios más bajos en el medio en línea que el físico mencionó que por el medio digital era más fácil hacer seguimiento de las ofertas, por lo que, si bien no resaltó el aspecto de la diferencia entre ambos medios, sí resaltó la importancia del seguimiento de las mismas ofertas. Por otro lado, también se resaltan ciertos factores que se pueden explotar de mejor manera en el canal digital para impulsar estas ofertas o promociones, estos son la publicidad en plataformas web, cupones, y concursos, se mencionaron en dos ocasiones su relación con las estaciones y fechas festivas. “Con respecto a las promociones que aprovechan mucho las festividades me gusta mucho, por ejemplo, el mes patrio hay tiendas que han hecho campañas de promoción, de establecer relación con su consumidor” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 01 de agosto, 2020). También se recogió una opinión sobre promociones que indica lo siguiente: “Que te regalen cupones para cuando ya has hecho una compra o cuando te inscribes en la página, eso te lleva a decir “ah genial, puedo usarlo la próxima vez que necesite algo” (Hombre, 22 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). 4.8 Hipótesis 8: El ahorro de tiempo está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda La hipótesis muestra una relación positiva (coeficiente path =0.822) y significante (t=15.469; p<0.001). Por lo que se puede concluir que, para la muestra tomada, el ahorro de tiempo tiene incidencia directa en el valor percibido al realizar compras en línea, siendo el ahorro en tiempo el principal valor añadido señalado por la muestra. Por parte de los entrevistados se obtuvo la coincidencia de considerar al ahorro de tiempo como un beneficio de la compra de moda en línea, en donde resaltaron que se pueden apreciar diversas opciones de manera efectiva y desde la comodidad de sus casas. Además, también mencionaron que la entrega o delivery es un factor que les permite ahorrarse el trayecto a los centros comerciales o tiendas. Al respecto los entrevistados manifestaron que: “Bueno me parece que [realizar compras en línea] está mucho mejor que ir a una tienda porque te ahorras tiempo, te ahorras trayecto y puedes ver una ropa que te gusta y si tienes que hacer algo lo dejas un rato” (Mujer, 23 años, comunicación personal, 08 de agosto del 2020). “El beneficio es el tiempo en realidad, porque yo por ejemplo, que no puedo salir por mis hijas, lo veo [...] lo pido y viene (Mujer, 35 años, Comunicación personal, 21 de septiembre, 2020). También mencionaron lo siguiente: “Ah, yo creo que es super simple, la compra en línea la puedo hacer en 15 minutos 73 mientras voy viendo otros productos, ¿no?” (Hombre, 23 años, comunicación personal, 29 de julio, 2020). También se mencionó: “[me permite] el ahorra tiempo en mí y en poder elegir a un click nada más buscas ¿no?” (Mujer, 28 años, comunicación personal, 09 de agosto del 2020). Teniendo en cuenta ello se podría confirmar que el ahorro de tiempo es uno de los factores más valorados por los compradores de moda en línea. 4.9 Hipótesis 9: El valor percibido está positivamente relacionado a la intención de compra en línea de productos de moda. La hipótesis tiene una relación positiva (coeficiente path =0.537) y significante (t=p<0.001) en las respuestas obtenidas. Por lo que se puede deducir que, para el cliente, el valor percibido de una marca incide en su intención de realizar compras a los productos de la organización. Por lo que, a mayor valor percibido por los consumidores, existen más probabilidades de realizar una compra en línea. Además, el valor percibido es el principal factor que influye en la intención de compra en línea, por lo que es la variable con mayor significancia directa a la intención de compra según el análisis aplicado a la muestra tomada. Estos resultados coinciden con la afirmación de Escobar- Rodríguez & Bonsón-Fernández (2017) que indican que el consumidor electrónico valora mucho la calidad de la información brindada por el vendedor por los beneficios de ahorro de tiempo y esfuerzos, en su dinámica de comparación de la tienda física y la de internet, juicio que determina el valor de la tienda a ojos del consumidor. Es importante mencionar que, como se muestra en el Anexo L, las hipótesis 3, 4 y 5 están relacionadas, debido a que las variables seguridad percibida (SEC) y calidad de la información (IQ) son aquellas que conforman el constructo confianza (T) que a su vez está directamente relacionada con la intención de compra de moda en línea (PI), como muestra el Anexo L, se planteaba que existe una relación positiva entre la seguridad percibida (SEC) y la confianza (T) en el comercio de moda en línea. Como se ha detallado en su respectivo acápite, las hipótesis 3 y 4 han sido validadas por los resultados de la herramienta cuantitativa, por lo que se puede respaldar la afirmación que para la muestra la seguridad percibida (SEC) y calidad de información (IQ) son variables que explican a la variable confianza (T); sin embargo, la hipótesis 5 fue rechazada según los resultados, por lo que el presente trabajo no está en capacidad de afirmar que exista una relación significante entre la confianza y la intención de compra de moda en línea (PI). De la misma forma que el conjunto anterior, las hipótesis 6, 7, 8 y 9 planteadas en la investigación de Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernandez y replicadas en este trabajo, se encuentran directamente relacionadas. Esto en cuanto al constructo valor percibido (PV) según 74 este modelo, se explica en las variables confianza (T), ahorro en costos (CSAV) y ahorro en tiempo (TS). A su vez, la variable valor percibido (PV) tiene una relación directa con la intención de compra de moda en línea (PI). Como se mencionó anteriormente, las hipótesis 6 y 7 han resultado rechazadas, por lo que no se puede afirmar que la variable confianza (T) y ahorro de costos (TS) contribuyan en la explicación de la variable respuesta (PV), como sí lo hace la variable ahorro de tiempo (TS), por lo que podrían existir otras variables que contribuyan en la explicación de la variable respuesta PV además del ahorro de tiempo. Ahora que se ha concluido el análisis de las herramientas empleadas por la presente investigación para evaluar los factores presentes en la intención de compra en línea, se pasará a la conclusiones y recomendaciones de la misma respondiendo a los objetivos específicos y general inicialmente planteados. 75 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES A través de la presente investigación se buscó conocer con mejor detalle qué factores influyen en la intención de compra en línea de consumidores de Gamarra, dado que la investigación se realizó durante un contexto que favorecía el consumo electrónico y que, a su vez, desfavorece el consumo presencial especialmente en el consumo de prendas de vestir. Para tener dicho conocimiento se emplearon principalmente técnicas de investigación cuantitativas, apoyadas de técnicas cualitativas. A continuación, se presentan las conclusiones. Conclusiones El concepto de intención de compra está muy ligado a otros como la decisión de compra y el comportamiento del consumidor, los cuales la incluyen como en el caso de Kotler y Keller, ya que la intención de compra suele ser una etapa dentro de un proceso más, sin minimizar su importancia por esto. Asimismo, está la intención de compra en línea, que es la intención de compra aplicada en el comercio electrónico (Assael, 1998), que cómo se expuso anteriormente no es un concepto general y único, sino que hay distintos conceptos, los cuales se diferencian por los medios que incluyen. Por ejemplo, (Van Der Heijden, 2013) menciona que se consideran todo trato que se realice por un medio digital o telefónico, mientras que (Rayport & Jaworski, 2003) hace énfasis en la forma de pago. La intención de compra en línea, se diferencia por incluir y excluir actores que participan; por ejemplo, en la intención de compra en línea aparecen actores como la seguridad en métodos de pago, la calidad de información sobre el producto, el despacho, etc. Es a partir de aquí, que distintos investigadores han buscado formas de medir la intención de compra en línea, normalmente centrados en un determinado contexto. En ese sentido, se concluye que la intención para el final de la investigación está expresada en los factores de valor percibido, innovación en la moda e innovación en la tecnología, llevando estas a la predisposición de comprar un producto de manera electrónica. El contexto donde se desarrolló la investigación fue en Lima durante el año 2020, sobre el emporio de Gamarra podemos concluir los siguientes dos puntos: Primero, el sector de confecciones se encuentra en una etapa de baja, esto por su bajo aporte al PBI nacional, así como la alta mortalidad de las empresas del sector para los últimos cinco años (INEI, 2018b). Esto se ha visto reflejado en el aumento de empresas del rubro de servicios, dado que, a diferencia del sector manufacturero, no es necesario un nivel de especialización alto, así como una gran inversión en equipos especializados en la actividad. Segundo, la dinámica empresarial que existe en las empresas del sector, así como en Gamarra, la cual se basa en una estrategia de venta de 76 prendas de baja calidad a bajo precio, ha perdido su efectividad a medida que la competencia china ha entrado al mercado y posee beneficios arancelarios, así como economías de escalas propias del extranjero (Espinoza, 2017). Dada esta situación algunos empresarios han empezado a optar por otras estrategias de diferenciación y valor. De igual forma, hubo condiciones únicas que se dieron durante el desarrollo de la investigación, al respecto se concluye los siguientes dos puntos sobre los cambios que sufrió el emporio durante este periodo. El primero, es la relación de los empresarios de Gamarra con la Municipalidad de La Victoria, que Susana Saldaña (2020) ha descrito como una relación difícil y resquebrajada. Los empresarios sostienen que el ex alcalde de La Victoria George Forsyth amenazó sucesivamente con cerrar el emporio comercial de Gamarra durante la inmovilización social obligatoria. Además, no brindó facilidades para que los comerciantes puedan retomar sus actividades, contradiciendo las resoluciones brindadas por el MINSA y PRODUCE, según sus palabras. Asimismo, reclaman no tener zona de carga y descarga, que han exigido en reiteradas ocasiones a la municipalidad, lo que dificulta realizar las actividades de delivery de los productos vendidos por los empresarios. Esta relación dificulta la recuperación económica de este grupo de emprendedores que están realizando esfuerzos individuales para salir de la situación de crisis en la que se encuentran. El segundo, es que la inmovilización social obligatoria generada por la COVID-19 la cual a su vez causó una medida de inmovilización social obligatoria en todo el país desde la segunda semana de marzo, trajo consecuencias a la economía, muestra de esto es que solo en marzo la producción nacional fue -32.2% comparado con marzo 2019 (Produce, 2020). Gamarra resultó muy afectada por estas medidas, dado que la mayor parte de las ventas de los empresarios se basan en la venta presencial. Además, que esta misma situación causó cambios en el comportamiento de los consumidores peruanos, como el cambio a un estilo más cómodo y casual y la reducción en la frecuencia de compra, cambios que se vieron en la etapa exploratoria de la investigación. Este cambio en el comportamiento, eventualmente, también afectó a la parte oferente pues tuvo que adaptarse a nuevas dinámicas de compras, así como aprender de los nuevos medios y plataformas para realizar sus ventas. Al respecto de los resultados obtenidos en la parte metodológica. Se observó que, de acuerdo a la estadística descriptiva de los participantes del cuestionario el rango de edad podría acotarse más, pasando de 18 a 45 años a 18 a 30 años, debido a que la parte de 31 a 45 años concentra muy pocas respuestas en general. Sobre el análisis realizado con el modelo de Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández 77 (2017) dio resultados que difieren con la investigación realizada por los autores en España. Estas diferencias pueden deberse a una serie de factores a conjeturar como pueden ser: país de investigación, evolución del comercio online, diferencias en las características de las muestras seleccionadas, diferencias en los tiempos de desarrollo de ambas investigaciones, contexto de pandemia mundial, entre otros. En resumen, de las nueve hipótesis de relación entre variables planteadas por el estudio, tres fueron rechazadas (H5, H6 y H7) por no mostrar un nivel de significancia aceptable (p- valor>0,05). Siendo la primera, la relación entre la confianza y la intención de compra en línea. La segunda, la relación entre el valor percibido y la confianza generada en el consumidor de moda en línea. Finalmente, la tercera hipótesis rechazada planteaba una relación entre las variables de ahorro en costo y valor percibido. Con estos resultados se puede deducir que, para la muestra escogida, estos factores no son relevantes al momento de realizar una compra de algún artículo de moda en línea. Por otra parte, 6 hipótesis planteadas (H1, H2, H3, H4, H8 y H9) por la investigación fueron confirmadas por el análisis de las respuestas brindadas por los consumidores tomados en la muestra. Los compradores evaluados encontraron una relación positiva y significativa para su decisión de compra en línea en las relaciones planteadas en cada una de estas hipótesis. La innovación de moda es un factor que incide en la intención de compra en línea. Asimismo, la innovación electrónica también incide en la intención de compra en línea, aunque con un menor grado en el intervalo de confianza utilizado (95%), es aceptable para el modelo considerarlo significante. La seguridad percibida y la calidad de información fueron confirmadas como variables relacionadas con la confianza, aunque finalmente este factor resultante no haya podido tener como resultado una relación significante con la intención de compra en línea. Por último, el ahorro de tiempo, según los resultados indican, está relacionado directamente al valor percibido por el cliente, lo que tiene una incidencia final en la intención de compra en línea y además es la variable que tiene mayor grado de influencia en la variable final. Mientras que, para la presente investigación, la innovación electrónica es considerada una variable con efecto directo en la intención de compra en línea, para la investigación de Escobar- Rodríguez & Bonsón-Fernández (2017) dieron como resultado que esta no era una variable significativa para la muestra seleccionada en ese trabajo. Los investigadores concluyeron que este resultado tiene relación con que el comercio electrónico en España está lejos de ser algo nuevo para los compradores de dicho país. Siendo los primeros comercios en línea abiertos entre 2011 y 2013, y dándole a los ciudadanos españoles la posibilidad de confirmar la experiencia de compra a través de websites. Si bien el comercio en línea no es algo nuevo en Perú, es cierto que solo 78 desde recientes años se ha incrementado gradualmente el nivel de compras en línea, teniendo su pico máximo en la temporada de inmovilización social obligatoria que obligó a muchos comercios a adaptarse a canales web y también incitó a los consumidores a adaptarse y realizar mayores niveles de compras a través del canal online. Estos aspectos podrían explicar las diferencias de resultados entre ambas investigaciones. Asimismo, es importante mencionar que el cuestionario se aplicó a consumidores de diferentes tipos y estilos de productos de moda de diferentes empresas sin ningún tipo de segmentación, siendo está una gran limitante de la investigación. Este aspecto debería ser considerado para futuras investigación. De la misma forma, el modelo considerado para la presente investigación no considera factores coyunturales como el aislamiento social, lo que parece haber incidido en el comportamiento de los consumidores a través de los canales online. Tampoco ha considerado variables como los protocolos de bioseguridad en la entrega de los artículos comprados, lo que sugirió Susana Saldaña en la entrevista realizada al decir “el cliente es muy sensible a los cambios en sus hábitos de consumo [...] los hábitos de consumo del cliente que ha cambiado mucho, del miedo que hay del cliente por ir a un lugar y no exponerte al contagio, de que lo que el cliente exige en la entrega de sus productos”. Estos factores no han sido incluidos por la falta de respaldo teórico que sustente su inclusión en la investigación. A pesar de ser un factor presente y presumiblemente importante, el estudio no extiende su alcance a esta variable. Las conclusiones realizadas de la investigación del presente trabajo pueden significar un aporte teórico importante en la adaptación de empresas de Gamarra al comercio electrónico. Las hipótesis confirmadas sugieren que las variables descritas en el presente estudio son aquellas que tienen un alto grado de influencia en la intención de compra de consumidores en línea que en sus hábitos de consumo tuvieron como opción de compra al emporio comercial de Gamarra. Recomendaciones Es importante cuidar los aspectos que pueden afectar a la confianza de los consumidores, si bien según los resultados de la herramienta este factor no afecta a la intención de compra, se debe tener en cuenta que la muestra no es generalizable, por lo que, se recomienda tenerlo en consideración, además de los aspectos relacionados a la calidad de la información, debido a que en las entrevistas a profundidad fueron aspectos valorados por los entrevistados y también se repitió varias veces en la discusión teórica del concepto. La información precisa sobre las medidas de las prendas y materiales de confección son las más apreciadas. Cómo segunda recomendación, se plantean tres acciones clave. La primera, es la 79 migración al medió digital, lo cual se puede hacer a través de market places, plataformas que ofrecen las mismas funciones que una página de ventas en línea, pero de manera más sencilla, hacerla de forma independiente o afiliarse a la plataforma que ofrece Gamarra. Esto con el fin de generar ventas por este medio, así como visibilizar la empresa al público. La segunda acción, diversificar las formas de pago para aceptarlos a través de POS, transferencias bancarias o aplicaciones (Yape, Lukita, Plin, entre otros), esto relacionado con los aspectos mencionados por los entrevistados sobre la innovación en la tecnología. Por último, la logística que conllevaría realizar ventas en línea con servicio de delivery, lo cual se puede tercerizar o hacer independientemente. En ambos casos es importante planear las rutas y días de envío a fin de reducirlos gastos y mejorar la percepción de valor de los clientes respecto a su compra. El comercio electrónico está cada vez más cerca y las condiciones del 2020 solamente adelantaron su ingreso, por lo que no tomar las medidas correspondientes podría generar pérdidas a mediano o largo plazo. Por último, tener en consideración los factores clave hallados en el modelo de la presente investigación, es decir los aspectos relacionados al ahorro de tiempo y dinero que generan las compras en línea, así como las innovaciones en la moda y la tecnología. Son una aproximación y el modelo no recaba la totalidad de factores que influyen en la intención de compra del consumidor, queda como precedente para tener una base para plantear las primeras estrategias para un mejor desempeño en el ámbito electrónico. Es así que en próximas investigaciones se pueda tener en consideración factores coyunturales y nuevos aspectos de las compras en línea como, por ejemplo: las medidas de bioseguridad que tome el vendedor, el servicio de envió, packaging, servicio posventa, etc. De esta forma, se podrá tener un análisis más completo que se pueda sumar a la discusión alrededor de la intención de compra en línea. 80 REFERENCIAS Álvarez, J. (2017). Comprador en línea, perfil y expectativas. XIV Congreso Internacional Retail 2017: Cambiar o desaparecer: Hipercompetencia en el retail peruano. Lima. Arellano, R. (2002). Comportmiento del consumidor enfoque América Latina. México D.F.: McGraw-Hil Interamérica Ediciones. Arellano, R., Barahona, N., Corazzo, R., & Gallo, N. (2010). Cómo desarrollar el comercio electrónico en el Perú (1.a ed.). Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú. Centrum: Prentice Hall. Assael, H. (1998). Consumer Behavior and Marketing Action. 6ta Edición, International. 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Algunos de los modelos más relevantes son los de Kotler y Armstrong (2013), Schiffman & Kanuk (2010), Assael (1998), Arellano (2002). y Blackwell, Miniard & Engel (2000). Modelo de Kotler y Armstrong Estos autores mencionan que existen estímulos de marketing y de otros tipos que inician el proceso de compra y generan respuestas en el consumidor. Es decir, “este proceso describe que los estímulos de marketing entran en ‘la caja negra del consumidor’ y producen ciertas respuestas” (Kotler & Armstrong, 2013, pág. 192). Desde esta perspectiva, el marketing aplicado desarrolla estratégicamente las cuatro P’s (producto, precio, plaza y promoción) y, de esta forma, sus estímulos. Por otro lado, también se debe tomar en cuenta factores externos que influyen en las características del comprador y su proceso de decisión. De esta forma el consumidor se cuestiona las posibles respuestas que tenga ante los estímulos, busca más información y evalúa la posible decisión. Luego de este proceso el consumidor elegirá una decisión que puede ser positiva o negativa. (Ver figura A1) Modelo de Schiffman y Kanuk Schiffman y Kanuk (2010) mencionan que la toma de decisión del consumidor se presenta en tres fases relacionadas: las fases de entrada (insumos o datos), de proceso y de Figura A1: Modelo del comportamiento del consumidor según Kotler y Armstrong 87 Fuente: Schiffman & Kanuk (2010) salida(resultados). Este modelo incluye factores internos (factores psicológicos), externos (marketing mix y ambiente sociocultural) y al proceso de compra. Este modelo evalúa la acción de intercambio mediante los factores que pueden influir en cada una de las tres fases propuesta. Modelo de Assael Este modelo es conocido como “la teoría de la atribución” donde el comportamiento del consumidor se puede apreciar en las siguientes etapas: el despertar de la necesidad y el deseo de satisfacerla, el procesamiento de la información, la evaluación de la marca, el acto de compra y la evaluación post compra que incluye la retroalimentación (Assael, 1998). Para Assael (1998), las acciones del consumidor, durante todo el proceso de compra, Figura A2: Modelo del comportamiento del consumidor según Schiffman y Kanuk 88 Fuente: Assael (1998) tienen motivos o atribuciones que tienen como punto de partida las necesidades. Este modelo tiene como fin desarrollar y predecir el comportamiento del consumidor teniendo como foco a la propia necesidad como principal motivación. El modelo reconoce que el proceso de compra comienza con el consumidor y que la empresa debe encargarse de conocer la información que compete al mismo. De esta forma, el modelo simplifica el comportamiento del consumidor mostrándolo como un proceso cíclico como se muestra en la figura Modelo de Arellano El autor menciona que el consumidor recibe distintas influencias en los procesos por los que atraviesa al momento de realizar una compra. Este modelo contiene dos dimensiones principales, la primera se basa en la carencia y necesidad, y la segunda en la motivación, comportamiento y actitud (Arellano, 2002), como se puede apreciar en la Figura A4. Las variables centrales del proceso son influenciadas por variables personales, también denominadas internas, las cuales se encuentran vinculadas a las sensaciones y percepciones. Además, estas también se encuentran influenciadas por variables externas o periféricas que están relacionadas con aspectos físicos, biológicos o sociales. Tanto las variables internas como externas tienen influencia en el comportamiento del consumidor dentro del proceso de decisión de compra. Sin embargo, una variable puede influir más que la otra dependiendo del tipo de consumidor (Arellano 2002). En todo el proceso de decisión de compra el individuo se encuentra influenciado por dos variables: comerciales y culturales. La primera es representada por la oferta y publicidad que influye de manera significativa en la motivación, esto conlleva a que un individuo compre un Figura A3: Modelo del comportamiento del consumidor según Assael (1998) 89 Fuente: Arellano (2002) producto. Respecto a la variable cultura, esta se basa en valores y costumbres, influye en las actitudes de un individuo, esto significa que de igual forma culminará en la obtención de un producto, pero teniendo en cuenta el contexto cultural (Arellano, 2002). Modelo de Blackwell, Miniard y Engel El modelo propuesto explica que el comportamiento del consumidor empieza con el reconocimiento de la motivación y la necesidad, sigue con la búsqueda de información, evaluación de alternativas, compra y resultados finales (Blackwell, Miniard, & Engel, 2002). El fin de este modelo es comprender los procesos mencionados y cuál es su importancia en el consumidor, el cual tiene como fin satisfacer sus gustos o necesidades. Los autores mencionan que todo este proceso parte del conocimiento o experiencia del consumidor de acuerdo a sus recuerdos, así como las diferencias individuales (recursos del consumidor, motivación, conocimientos, actitudes, personalidad, valores y estilo de vida) y las influencias de su entorno (cultura, clase social, influencias personales, familia y situación). De igual forma, las variables derivadas del entorno tanto externo como interno determinan la decisión de compra del consumidor. Este modelo tiene como foco principal resaltar el aspecto de la memoria y la información en el proceso de decisión de compra y de generación de actitudes frente a ella. Figura A4: Modelo del comportamiento del consumidor según Arellano 90 Fuente: Blackwell, Miniard & Engel (2002) Figura A5: Modelo del comportamiento del consumidor según Blackwell, Miniard y Engel 91 Fuente: Kotler & Armstrong, (2013) ANEXO B. Modelos de intención de compra La intención de compra, es un concepto amplio aún en discusión, por lo que distintos autores ofrecen distintas definiciones. En la tabla siguiente se mencionan algunas: Tabla B1: Definiciones del concepto de intención de compra Autor(es) Definición Kotler (2002) Es la disposición de adquisición comúnmente usada para la demanda futura de un bien o servicio. Hawkins y Mothersbaugh (2010) Es la suma de precedentes que motivan a realizar una compra. Cabrejos, Flores y Terrones (2011) Es un pronóstico frente a la posibilidad de adquirir un bien o servicio para satisfacer una determinada necesidad. Kotler y Keller (2012) Es una etapa del proceso de decisión de compra previa a la misma. Aquí se ve influida por la actitud de terceros y factores situacionales. Para la presente investigación se estará considerando el concepto ofrecido por Kotler y Keller, por tener una definición que engloba todo el proceso de decisión de compra cómo se demuestra en las siguientes Figuras B1 y B2. Es así que luego de revisar diferentes conceptos de intención de compra, la presente investigación tomará como definición de intención de compra la expuesta por Kotler y Keller la cual es parte de todo el proceso de decisión de compra previamente explicado. Figura B1: Proceso de decisión de compra 92 Fuente: Kotler & Armstrong, (2013) Ahora se examinarán algunos modelos de intención de compra que fueron desarrollados para sus respectivas investigaciones. Modelo de Amebge. Es un modelo que fue creado con el propósito de examinar el efecto del capital de marca en la disposición de los consumidores para tener un servicio premium en un centro comercial de Ghana (Amebge, 2016). En este modelo el capital de marca está definido por el conocimiento de marca, calidad percibida, lealtad de marca y asociaciones con la marca (Amebge, 2016). Modelo Chang y Wildt. El modelo refuerza la importancia de la información no monetaria sobre el producto, recibida desde el productor u otras fuentes como experiencias previas, en la calidad percibida. La calidad percibida sumada al precio es lo que determina el valor percibido, el cual influye directamente en la intención de compra (Chang & Wildt 1994) Se puede observar cómo los modelos de intención de compra se basan en conceptos abstractos cómo la lealtad, la calidad percibida o el valor percibido. De esto se puede entender que la intención de compra puede y está construida en base a factores abstractos que se pueden transmitir de una manera similar. Esto sumado al crecimiento y expansión de las tecnologías de la información da como resultado una intención de compra creada de manera electrónica, punto que se toca a continuación. Figura B2: Ubicación de la intención de compra en la decisión de compra 93 ANEXO C. Relación de entrevistados para la fase de acercamiento o exploratoria Tablas C1: Relación de los consumidores de Gamarra participantes de la fase exploratoria Edad Ocupación Entrevistado 1 19 Estudiante de Sociología Entrevistado 2 22 Estudiante de Ingeniería de Sistemas Entrevistado 3 23 Estudiante Entrevistado 4 23 Estudiante de Ingeniería Civil Entrevistado 5 Estudiante Entrevistado 6 30 Administrador de Empresas Entrevistado 7 24 Artista - Estudiante Entrevistado 8 25 Estudiante 94 ANEXO D. Guía de entrevista exploratorias o de acercamiento Características de los participantes: ● Varón de 18 a 30 años. Se subdividirá en grupos más pequeños posteriormente ● Que haya consumido productos de Gamarra en los últimos 6 meses ● Sector socioeconómico: B y C Saludo Buenas tardes, estimado Somos estudiantes de la facultad de Gestión de la PUCP y estamos desarrollando nuestra tesis “Análisis de la relación entre el valor de marca desde la perspectiva del consumidor, según Baalbaki y Guzmán, y la intención de compra en una MYPE del sector confecciones. Caso: Pepuño”. Para lograr los objetivos propuestos en ella estamos realizando esta primera etapa que consiste en realizar entrevistas de acercamiento a los consumidores. Esta entrevista tiene como objetivo conocer detalles como hábitos de compra, preferencias en el sector de prendas de vestir y la influencia del actual contexto. Toda la información que nos brinde en esta entrevista será valiosa para nuestra investigación y solo será usada con fines académicos. Por ello, antes de empezar con la misma desearíamos tener su consentimiento explícito donde indique que está de acuerdo en realizar la siguiente entrevista. PROTOCOLO DE CONSENTIMIENTO INFORMADO El propósito de este protocolo de consentimiento es proporcionar a los participantes en esta investigación una clara explicación de la misma, así como de su rol en ella. La presente investigación es conducida por los siguientes estudiantes de la Pontificia Universidad Católica del Perú: Erick Alberto Cabello Recuay 70312280 Adolfo Luciano Rivera Muñoz 75362019 Franco Giovanni Santillán Cárdenas 73985631 El objetivo de esta entrevista es conocer detalles como hábitos de compra, preferencias en el sector de prendas de vestir y la influencia del actual contexto. El estudio se desarrolla como parte del curso de Seminario de Investigación 2, bajo la conducción de la docente Romy Barbel Ruth Guardamino Baskovich. Si usted accede a participar, se le pedirá responder una serie de preguntas que tomarán aproximadamente 40 minutos de su tiempo. Lo conversado durante esta sesión se grabará de modo 95 que el investigador pueda transcribir después, las ideas que usted haya expresado. Su participación es absolutamente voluntaria. La información que se recoja será confidencial y no se usará para ningún otro propósito fuera de los de esta investigación. Sus respuestas a las preguntas serán codificadas usando un número de identificación y, por lo tanto, serán anónimas. Si tiene alguna duda sobre esta investigación, puede hacer preguntas en cualquier momento De igual manera, puede abstenerse de responder cualquier pregunta si lo considera conveniente. Asimismo, puede retirarse de la investigación en cualquier momento sin que eso lo perjudique en ninguna forma. Desde ya le agradecemos su participación. Acepto participar voluntariamente en esta investigación, conducida por los estudiantes Erick Cabello, Luciano Rivera y Franco Santillán. He sido informado/a que el objetivo de esta entrevista es conocer detalles como hábitos de compra, preferencias en el sector de prendas de vestir y la influencia del actual contexto. Me han indicado también que tendré que responder preguntas en una entrevista que tomará aproximadamente 40 minutos. Reconozco que la información que yo proporcione en el curso de esta investigación es estrictamente confidencial y no será usada para ningún otro propósito fuera de los de este estudio sin mi consentimiento. He sido informado de que puedo hacer preguntas sobre el proyecto en cualquier momento, que puedo abstenerme de responder cualquier pregunta y que puedo retirarme en cualquier momento que desee, sin que ello esto acarree perjuicio alguno para mi persona. De tener preguntas sobre mi participación en este estudio, puedo contactar a al teléfono y al correo electrónico . Entiendo que una copia de esta ficha de consentimiento me será entregada, y que puedo pedir información sobre los resultados de este estudio cuando éste haya concluido. Para esto, puedo contactar a al teléfono y correo electrónico anteriormente mencionado. Nombre del Participante Firma del Participante Fecha (en letras de imprenta) 96 Información personal En primer lugar, realizaremos preguntas introductorias para conocerlo un poco mejor. De tener alguna duda puede preguntarnos con toda confianza.  ¿Cuántos años tiene?  ¿A qué se dedica? ¿Cuánto tiempo lleva dedicándose a esa actividad?  ¿Dónde ha nacido? ¿En qué distrito vive? ¿Cuánto tiempo lleva viviendo ahí?  ¿Cuál es su estado civil? ¿Con quién/es vive?  ¿Cómo es su rutina actualmente y qué aspectos y/o actividades son los que más han cambiado desde su perspectiva? Sobre compra de ropa Ahora nos gustaría comenzar a hablar sobre el tema de las prendas de vestir y cómo se da la compra en su caso. ● ¿Cada cuánto compra ropa? ¿Cuáles prendas compra con más y menos frecuencia? ¿A qué se debe? ● ¿Sus compras las realiza solo o acompañado? ○ Si lo hace solo ■ ¿Hay algún motivo para hacerlo así? ○ Sí lo hace acompañado ■ ¿Quién lo acompaña normalmente? ¿Por qué? ■ ¿Cree que sus decisiones de compra cambiarían si realiza sus compras solo? ● ¿En qué lugares compra sus diferentes prendas? (puede ser distinto de Gamarra) ¿Por qué? (INDAGAR POR LAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE CADA UNO) ● ¿Cómo definiría su estilo de vestir? (en sus propias palabras) ¿Y cuáles serían las prendas que componen dicho estilo? (puede incluir accesorios) Sobre Gamarra En esta parte nos gustaría que habláramos específicamente de sus compras en Gamarra ● ¿Con qué frecuencia asistía al mercado de Gamarra? (Antes del aislamiento social obligatorio) ¿Por qué? ¿Con quienes va? ● ¿Realiza compras al por mayor o al por menor? ¿Qué prendas suele 97 comprar con frecuencia en Gamarra? ¿Por qué? ● ¿Tiene alguna marca favorita o conocida de las prendas que compra? ○ Si sí ■ ¿La misma la encuentra en un solo establecimiento o en distintos? ○ Si no pasar a la siguiente pregunta ● ¿Suele acudir a comprar a las mismas galerías de siempre, o te das tiempo de buscar nuevas opciones? ¿Por qué? (Preguntar si se aplica para todas las prendas o varía de acuerdo a la prenda) ● ¿Cuánto tiempo le toma elegir una prenda o producto de una tienda en Gamarra? ● ¿Qué aspectos son los más importantes para usted a la hora de elegir una marca de ropa? ○ Si compra por marca ■ ¿Qué aspectos valoras de una marca o producto? ○ Si no compra por marca ■ ¿Qué otro aspecto valoras? ¿Por qué? (Precio, material, diseño, etc.) ● ¿Cuánto dinero invierte, aproximadamente, en cada visita a Gamarra? ● ¿Cuál es la forma de pago que prefieres y por qué? ¿Influye eso en la decisión final de compra? ¿Por qué? Compras online Ahora nos gustaría hablarle sobre las compras online y como ha sido su experiencia, opiniones y puntos de mejora a su parecer. ● ¿Alguna vez has comprado prendas de vestir a través de Internet? ¿Qué compró? ○ Si ha comprado: ■ ¿Por qué decidiste comprar en línea? ■ ¿Qué tal ha sido tu experiencia respecto a comprar en línea? ■ ¿Qué productos has comprado en línea? ¿Cuáles no? ¿Por qué? ○ Sí no ha comprado: ■ ¿Por qué no ha comprado en línea? ■ ¿Qué les faltaría a las ventas en línea para que usted compre en ella? 98 Coyuntural Por último, quisiéramos hablar sobre la actual coyuntura por la que pasa el país y su repercusión en su día a día, así como en sus necesidades. ● Al principio hablábamos de tu rutina actual ¿Cómo crees que la pandemia ha afectado tu estilo de vestimenta? ¿Es igual o ha cambiado? ¿Cómo? ● Y pensando en los próximos tres meses ¿cómo crees que será tu rutina? Y, en función a ella, ¿Cuál crees que será tu estilo de vestimenta? (prestar atención a sí cambian las necesidades, el dinero destinado, material, etc.) ● ¿Cómo crees que el contexto actual afectará tu decisión de compra en vestimenta? (Mencionar que la dinámica de compra cambiará y que las compras online serán una muy posible alternativa) ● SI COMPRA POR MARCAS ¿Tu marca de Gamarra se encuentra actualmente on line? ¿Te gustaría que esté? Cierre Le agradecemos mucho por su tiempo y ante cualquier duda se puede contactar con nosotros. 99 ANEXO E. Expertos entrevistados Tabla E1: Relación de entrevistados por profesión Expertos Profesión Experto 1 Gerente General Imaginaccion Perú y Docente de Marketing - PUCP Experto 2 Gerente General Huerta de Hierro y Docente de Metodología Cuantitativa Experto 3 Coordinador de la Facultad de Estadística y Docente de Estadística - PUCP Experto 4 Senior Manager Risk Model Data & Implementation en Scotiabank 100 ANEXO F. Participantes de las entrevistas Tabla F1: Relación de entrevistados por género, edad y fecha Género Edad Fecha Femenino 23 01 de agosto Masculino 23 29 de julio Masculino 22 29 de julio Femenino 28 09 de agosto Femenino 23 05 de agosto Femenino 23 08 de agosto Femenino 35 21 de setiembre Femenino 21 21 de setiembre 101 ANEXO G. Guía de entrevista a profundidad a personas participantes del cuestionario PROTOCOLO DE CONSENTIMIENTO INFORMADO El propósito de este protocolo de consentimiento es proporcionar a los participantes en esta investigación una clara explicación de la misma, así como de su rol en ella. La presente investigación es conducida por los siguientes estudiantes de la Pontificia Universidad Católica del Perú: Erick Alberto Cabello Recuay 70312280 Adolfo Luciano Rivera Muñoz 75362019 Franco Giovanni Santillán Cárdenas 73985631 El objetivo de esta entrevista es conocer a mayor detalle su experiencia y percepción de las compras en línea de prendas de vestir. El estudio se desarrolla como parte del curso de Seminario de Investigación 2, bajo la conducción de la docente Romy Barbel Ruth Guardamino Baskovich. Si usted accede a participar, se le pedirá responder una serie de preguntas que tomarán aproximadamente 40 minutos de su tiempo. Lo conversado durante esta sesión se grabará de modo que el investigador pueda transcribir después, las ideas que usted haya expresado. Su participación es absolutamente voluntaria. La información que se recoja será confidencial y no se usará para ningún otro propósito fuera de los de esta investigación. Sus respuestas a las preguntas serán codificadas usando un número de identificación y, por lo tanto, serán anónimas. Si tiene alguna duda sobre esta investigación, puede hacer preguntas en cualquier momento De igual manera, puede abstenerse de responder cualquier pregunta si lo considera conveniente. Asimismo, puede retirarse de la investigación en cualquier momento sin que eso lo perjudique en ninguna forma. Desde ya le agradecemos su participación. Acepto participar voluntariamente en esta investigación, conducida por los estudiantes Erick Cabello, Luciano Rivera y Franco Santillán. He sido informado/a que el objetivo de esta entrevista es conocer a mayor detalle su experiencia y percepción de las compras en línea de prendas de vestir. Me han indicado también que tendré que responder preguntas en una entrevista que tomará aproximadamente 40 minutos. 102 Reconozco que la información que yo proporcione en el curso de esta investigación es estrictamente confidencial y no será usada para ningún otro propósito fuera de los de este estudio sin mi consentimiento. He sido informado de que puedo hacer preguntas sobre el proyecto en cualquier momento, que puedo abstenerme de responder cualquier pregunta y que puedo retirarme en cualquier momento que desee, sin que ello acarree perjuicio alguno para mi persona. De tener preguntas sobre mi participación en este estudio, puedo contactar a Luciano Rivera, Erick Cabello o Franco Santillán a los correos electrónicos adolfo.rivera@pucp.pe, erick.cabello@pucp.pe o franco.santillanc@pucp.pe. Entiendo que una copia de esta ficha de consentimiento o en su defecto el audio del mismo me será entregada, y que puedo pedir información sobre los resultados de este estudio cuando este haya concluido. Para esto, puedo contactar a Luciano Rivera, Erick Cabello o Franco Santillán a los correos electrónicos anteriormente mencionados. Nombre del Participante Firma del Participante Fecha (en letras de imprenta) Información personal En primer lugar, realizaremos preguntas introductorias para conocerlo un poco mejor. De tener alguna duda puede preguntarnos con toda confianza. ● ¿Cuántos años tiene? ● ¿A qué se dedica? ¿Cuánto tiempo lleva dedicándose a esa actividad? ● ¿Dónde ha nacido? ¿En qué distrito vive? ¿Cuánto tiempo lleva viviendo ahí? Sobre compra de ropa Ahora nos gustaría comenzar a hablar sobre el tema de las prendas de vestir y cómo se da la compra en su caso. ● ¿Cada cuánto compra ropa? ¿Cuáles prendas compra con más y menos frecuencia? ¿A qué se debe? ● ¿Qué prendas de vestir has comprado en línea? ¿En qué plataforma? (Nos podrías narrar cómo fue la última compra online que has realizado) mailto:adolfo.rivera@pucp.pe mailto:erick.cabello@pucp.pe mailto:franco.santillanc@pucp.pe 103 ● ¿Qué ventajas y desventajas encuentras en las compras en línea? (Explicar cada una) ¿Hay diferencias por tiendas o tipos de tienda? ¿Cómo así? ● ¿Has tenido alguna mala experiencia de compra? ¿Qué aspecto falló? Sobre Gamarra ● ¿Cúal es tu percepción del emporio comercial de Gamarra? (respecto a las tiendas, ubicación, ofertas, precio, etc) ● ¿Qué aspectos valoras de Gamarra y cuáles rechazas? ¿Por qué? ● ¿Conoces tiendas/marcas de Gamarra que vendan por el medio online? ¿Qué opinas de ellas? (PREGUNTAR POR CADA UNA) ¿Por qué? Sobre el cuestionario En esta sección profundizaremos algunos aspectos y conceptos mencionados en el cuestionario que previamente has realizado ● ¿Cómo describirías tu interés por la moda? ¿Por qué? (PROFUNDIZAR) ● ¿Sigues las últimas tendencias de moda? Si es así, ¿por dónde te informas? ¿Por qué allí y no en otro lugar? ● ¿Qué tecnologías has visto implementadas últimamente (sí es que hay)? ¿Cuál es tu relación con ellas? ¿Por qué? ● ¿Qué entiendes por seguridad en páginas web? ¿Existen elementos en las páginas que pueden aumentar o reducir tu percepción de seguridad? ¿Cómo así? ● ¿Y qué entiendes por seguridad en el sistema de pago electrònico? ¿Existen elementos en las páginas que pueden aumentar o reducir tu percepción de seguridad? ¿Cómo así? ● ¿Qué tipo de información esperas encontrar durante tus compras en línea de prendas de vestir? ¿De qué forma esperarías que se muestre? ¿Por qué? ¿Has encontrado alguna plataforma con esas características? ¿Cuál? Cuéntanos sobre ella (PROFUNDIZAR SI USA VARIAS Y SI COMPARA PRECIOS) ● ¿Cuál sería tu expectativa de ahorro o de encontrar ofertas en compras en línea? ¿Estas expectativas las han encontrado previamente? ¿Cuándo? ¿Cómo así? ● ¿Has encontrado otros beneficios? ¿Cuáles? (PROFUNDIZAR EN SI ENCUENTRA MEJORES PRENDAS DESDE ALGÚN PUNTO DE VISTA) ● ¿Qué opinas sobre el tiempo y esfuerzo que te supone realizar una compra en línea? ¿Por qué? 104 ● ¿Crees que la compra en línea permite ahorrar tiempo? ¿Por qué? ● ¿Qué entiendes por confianza? ¿Consideras que las tiendas de ropa en línea son confiables? ¿Por qué? ● ¿Qué es la integridad en una tienda de ropa en línea? ¿Consideras que las tiendas de ropa en línea son íntegras? ¿Por qué? ¿Qué opinas de una tienda en línea que te solicita información o que emplea cookies? (parafrasear) ¿Por qué? ● ¿Qué factores deben cumplirse para que te sientas satisfecho con una compra en línea? (Precio, rapidez de entrega, producto, etc) ¿Por qué? ● Luego de tu experiencia con las compras en línea ¿Qué canal prefieres: el físico o el virtual? ¿Por qué? ○ Si prefiere el canal en línea ¿Qué es lo que te hace preferir el canal en línea al físico? ¿Por qué? ● ¿Qué opinas de la actual página de compras de Gamarra? ¿Qué aspectos mejorarías o mantendrías? (https://www.gamarra.com.pe/) ● ¿Y de la marca de Gamarra que me mencionaste? ¿Qué aspectos mejorarías o mantendrías? Gamarra: ¿En base a todo lo expuesto previamente, qué aspectos tendría que cumplir una empresa de gamarra, en su plataforma en línea, para que realices una compra? ¿Qué sería lo más importante? ¿Por qué? https://www.gamarra.com.pe/ 105 ANEXO H. Matriz del cuestionario piloto con comentarios Tabla H1: Comentarios de participantes por ítem Variable Ítem Comentarios Innovación de la moda (FIN) Estoy interesado en el mundo de la moda: ropa, calzado y accesorios (FIN 1) “Fashion industry” en vez de “mundo de la moda” “Zapatos” en vez de calzado Me gusta utilizar las últimas tendencias de la moda (FIN 2) “Vestir” en vez de “utilizar” Los productos de moda son esenciales para mí y encuentro muy difícil escoger entre tantos productos (FIN 3) “me resulta muy difícil” en vez de encuentro muy difícil” Comprar productos de moda es gratificante para mí (FIN 4) Sin sugerencias Innovaciones Electrónicas (EIN) Si escucho sobre nuevos productos tecnológicos disponibles en el mercado intento encontrar la manera de probarlos (EIN1) Cambiar “productos tecnológicos disponibles en el mercado” “intento encontrar” por “trato de encontrar” Se han agregado algunas palabras de más A diferencia de mi entorno, usualmente soy el primero en buscar nueva información sobre tecnología (o avances tecnológicos) (EIN2) Sin sugerencias Me gusta probar nuevas tecnologías de la información (EIN3) Sin sugerencias Seguridad Percibida (SEC) Me siento seguro al usar el sistema de pago electrónico (SEC1) Sin sugerencias Tengo disposición de utilizar mi tarjeta de crédito para realizar compras en esta página web (SEC2) Sin sugerencias Las transacciones y la información brindada mediante las páginas web son confiables (SEC3) Sin sugerencias 106 Tabla H1: Comentarios de participantes por ítem (Continuación) Variable Ítem Comentarios Calidad de Información (IQ) La información de precio y producto es mejor en tiendas en línea que en tiendas físicas (IQ1) Sin sugerencias El contenido de la información disponible para compras en línea satisface mis necesidades (IQ2) Sin sugerencias Internet me provee con un conjunto de información muy completo para la toma de decisión al comprar en línea (IQ3) “Me provee con un conjunto” por “Me provee de un conjunto” Confianza (T) Las tiendas de moda en línea tienen integridad (T1) Sin sugerencias Las tiendas de moda en línea son confiables (T2) Muy parecido a T3 Las tiendas de moda en línea son dignas de confianza (T3) Muy parecido a T2 Ahorro de Costos (CSAV) Al buscar información acerca de productos de moda en línea ahorraré dinero (CSAV1) Agregar una coma Buscar información acerca de productos de moda de internet me puede ayudar a ahorrar dinero (CSAV2) “puede” por “podría” Buscar información acerca de productos de moda de internet me permite tener una mejor relación precio-calidad cuando consumo esta clase de bienes (CSAV3) Parecido a CSAV4 Las compras por internet son muy útiles cuando se tienen que obtener buenos precios (CSAV4) Parecido a CSAV3 Tiempo Ahorrado (TSAV) Las compras en línea proveen información instantánea sobre los productos (TSAV1) Se debe enfatizar quién Buscar información sobre productos de moda en línea es muy eficiente (TSAV2) No se entendió por completo Los resultados de la compra en línea valen el tiempo invertido en la compra (TSAV3) “la compra” por “esta” 107 Tabla H1: Comentarios de participantes por ítem (Continuación) Valor percibido (PV) La compra en línea facilita el encontrar información completa sobre el producto (PV1) “facilita el encontrar” por “facilita la obtención de” Usar plataformas de compras en línea aumenta las posibilidades de encontrar productos que se adecuen mejor a mi necesidad (PV2) Sin sugerencias Los beneficios de la compra en línea justifican los esfuerzos de llevarla a cabo (PV3) Sin sugerencias Intención de compra (PI) Tengo una fuerte intención de comprar productos de moda en línea (PI1) Sin sugerencias Elijo sin ninguna duda comprar productos de moda en línea (PI2) Sin sugerencias Tengo la intención de seguir comprando productos de moda en línea (PI3) Sin sugerencias Tengo la intención de comprar productos de moda en el canal en línea (PI4) Sin sugerencias 108 ANEXO I. Presentación Cuestionario Final (Este cuestionario fue realizada mediante Formularios de Google) Primera sección Acepto haber leído el encabezado y autorizo el uso de mis respuestas para los fines declarados en la presente encuesta Distrito de residencia ¿Con qué género te identificas? Edad Correo electrónico Segunda sección ¿Ha realizado compras en línea en el último año? ¿Ha realizado compras de prendas de vestir en el último año? ¿Ha realizado usted compras de prendas de vestir en Gamarra en el último año? Tercera sección 1. Estoy interesado en el mundo de la moda 2. Me gusta utilizar las últimas tendencias de moda 3. Los productos de moda son esenciales para mí y encuentro muy difícil escoger entre tantos productos 4. Comprar productos de moda es gratificante para mí 5. Si escucho sobre nuevos productos tecnológicos disponibles, intento encontrar la manera de obtenerlos 6. Entre mi círculo social, usualmente soy el primero en buscar nueva información sobre tecnología (o avances tecnológicos) 7. Me gusta probar nuevas tecnologías de la información 8. Me siento seguro al usar el sistema de pago electrónico 9. Estoy dispuesto a utilizar mi tarjeta de crédito para realizar compras en línea 10. Las transacciones y la información brindada mediante páginas web son confiables 11. La información de precio y producto es mejor en tiendas en línea que en tiendas físicas 12. La información disponible para compras en línea satisface mis necesidades 109 13. Internet me provee de un conjunto muy completo de información para la toma de decisión de compra en línea 14. Las tiendas de moda en línea tienen integridad 15. Las tiendas de moda en línea son confiables por seguir un comportamiento establecido 16. Las tiendas de moda en línea me dan confianza por cuidar de mi información 17. Al buscar información acerca de productos de moda en línea lograré ahorrar dinero 18. Buscar información acerca de productos de moda en internet podría ayudarme a ahorrar dinero 19. Buscar información acerca de productos de moda en internet me permite tener una mejor relación precio-calidad cuando adquiero esta clase de bienes 20. Las compras por internet son muy útiles cuando se busca obtener mejores precios 21. Las compras en línea me dan información rápida sobre los productos 22. Buscar información sobre productos de moda en línea es muy eficiente 23. Los resultados de la compra en línea valen el tiempo invertido 24. La compra en línea facilita obtener información completa sobre el producto 25. Usar plataformas de compras en línea aumenta las posibilidades de encontrar productos que se adecuen mejor a mis necesidades 26. Los beneficios de la compra en linea justifican los esfuerzos de llevarla a cabo 27. Tengo una fuerte intención de comprar productos de moda en línea 28. Sin ninguna duda elijo comprar productos de moda en línea 29. Tengo la intención de seguir comprando productos de moda en línea 30. Tengo la intención de comprar productos de moda en línea Cuarta sección ¿Con qué frecuencia compraste prendas de vestir de manera física en el último año? ¿Con qué frecuencia compraste prendas de vestir de manera electrónica en el último año? ¿Con qué frecuencia compraste prendas de vestir en Gamarra en el último año? (De no haber comprado en Gamarra colocar en opción otra "Nunca") ¿Qué prendas de vestir suele comprar de manera física? 110 ¿Qué prendas de vestir suele comprar de manera electrónica? ¿Qué prendas de vestir suele comprar en Gamarra? (De no haber comprado en Gamarra colocar en la opción otra "Ninguna") Menciona alguna marca de moda de Gamarra que recuerdes. De no recordar ninguna por favor dejar en blanco. Quinta sección ¿Aceptarías ser contactado para una entrevista a profundidad sobre este tema? ¿Teléfono? 111 ANEXO J. Estadística Descriptiva Figura J1: Distribución por género Figura J2: Distribución por distrito 112 Figura J3: Recordación de marcas de Gamarra 113 ANEXO K. Códigos empleados en el análisis de entrevistas Tabla K1: Códigos por cantidad de citas Lista de códigos Cantidad de citas Cost saving (CSAV) 14 Electronic innovativeness (EIN) 17 Fashion Innovativeness (FIN) 19 Information quality (IQ) 34 Perceived security (SEC) 35 Perceived value (PV) 35 Purchase intention (PI) 25 Time saving (TSAV) 19 Trust (T) 37 Valoración del consumo en línea 31 Desventajas de la compra en linea 25 Desventajas de Gamarra 11 Experiencia de consumo en línea 19 Frecuencia de consumo 9 Hábitos de consumo en línea 18 Percepción de Gamarra 32 114 ANEXO L. Coeficientes Path por hipótesis Figura L1: Path Analysis 115 ANEXO M. Relación de participantes para la prueba piloto Tabla M1: Relación de participantes por edad y distrito Edad Distrito Participante 1 23 San Borja Participante 2 22 San Miguel Participante 3 24 San Juan de Lurigancho Participante 4 23 Chorrillos Participante 5 24 Callao Participante 6 24 San Martin de Porres Participante 7 23 Pueblo Libre Participante 8 22 Comas Participante 9 23 San Isidro Participante 10 23 Magdalena Participante 11 24 Pueblo Libre Participante 12 22 Surco 116 ANEXO N. Cuestionario traducido Tabla N1: Cuestionario traducido por ítem 117 Tabla N1: Cuestionario traducido por ítem (Continuación) 118 ANEXO O. Entrevistas semiestructuradas a empresas ● ¿A qué se dedica y cómo se inició en Gamarra? ● ¿Cómo nació el nombre de su marca? ● ¿Cómo decidió el público al que le vende? ¿Qué rango de edad comprende? ● ¿Cómo piensa que es el consumidor de Gamarra? ● ¿Qué cambios han surgido en su organización a raíz de la pandemia? ¿Ha cambiado algún flujo de producción? ¿Variación de precios? ¿Cambios en el consumidor? ● ¿Cuenta con redes sociales o página web? Si las tienen ¿qué piensa de ellas? Si no las tienen ¿a qué se debe? ● ¿Sabe que la municipalidad de La Victoria tiene una plataforma web para negocios de Gamarra? ¿Qué opina de ella? ● ¿Siente que ha habido apoyo de la municipalidad para los negocios de Gamarra? ● ¿Qué espera para las tiendas de Gamarra en esta nueva normalidad? 119 ANEXO P. Diagrama de Gantt Figura P1: Diagrama de Gantt INTRODUCCIÓN CAPÍTULO 1: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1. Problema empírico Tabla 1: Ventas de las unidades productivas 2016 - 2017 en millones Tabla 2: Ventas del sector empresarial 2016 - 2017 en millones 2. Problema de la investigación 3. Pregunta de investigación 3.1 Pregunta General 3.2 Preguntas específicas 4. Objetivo de investigación 4.1 Objetivo General 4.2 Objetivos específicos 5. Justificación 6. Viabilidad CAPÍTULO 2: MARCO TEÓRICO 1. Comportamiento del consumidor Tabla 3: Comportamiento del consumidor según Solomon 2. E-commerce 3. Intención de compra en línea Tabla 4. Definiciones de confianza 4. Modelos y Factores de la intención de compra en línea 4.1 Modelo de Singh y Srivastava 4.2 Modelo de Gefen, Karahanna & Straub 4.3 Modelo de Van der Heijden, Verhagen & Creemers 4.4 Modelo de Escobar-Rodriguez & Bonsón-Fernandez Tabla 5. Definiciones de los factores del modelo Escobar-Rodríguez y Bonsón-Fernández Tabla 6. Factores comunes entre modelos de intención de compra Figura 1. Relación entre los factores de la intención de compra en línea Figura 2: Modelo de Escobar-Rodríguez & Bonsón-Fernández CAPÍTULO 3: MARCO CONTEXTUAL 1. El sector manufactura Tabla 7. Perú, empresas manufactureras según actividad económica, 2017-18 Tabla 8. Perú: Empresas comercial según segmento empresarial, 2017- 2018 2. La industria de la vestimenta y textiles en el Perú: Tabla 9. Exportación FOB, según sector económico 2018-2019 (Millones de US dólares) Tabla 10. Variación porcentual interanual del IVF de Manufactura No Primaria por tipo de bienes 3. Comercio electrónico Tabla 11. Usuarios mundiales que compran productos seleccionados 2018-2019 3.1 Comercio electrónico en el Perú 4. Gamarra, principal conglomerado textil del Perú 4.1 Gamarra en cifras 4.2 Gamarra desde la perspectiva de empresas, expertos y consumidores Figura 3: Índice y variaciones interanuales de la producción manufacturera Enero 2018 - Noviembre 2020. Año base 2007. Figura 4: Distribución del mercado en línea en el Perú, año 2019 Figura 5: Unidades productivas formales e informales en Gamarra, 2016 y 2017 Figura 6: Empresas de la industria manufacturera según actividad económica en Gamarra, 2017 Figura 7: Hallazgos de las entrevistas exploratorias CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 1. Alcance 2. Enfoque 3. Marco muestral 4. Fases de la Investigación Tabla 12: División de las fases de la investigación 4.1 Revisión bibliográfica 4.2 Fase exploratoria 4.3 Trabajo de campo cuantitativo y cualitativo Tabla 13: Hipótesis del modelo de Rodríguez-Fernández y Bonsón-Fernández 5. Técnicas de recolección de información 5.1 Entrevistas 5.2 Encuestas CAPÍTULO 5: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 1. Estadística Descriptiva 1.1 Perfil de participantes (cuestionario y entrevistas) Tabla 14: Distribución por Zona de Lima 1.2 Variable “Innovación de la moda” (FIN) 1.3 Variable “Innovación en la tecnología” (EIN) 1.4 Variable “Seguridad Percibida” (SEC) 1.5 Variable “Calidad de Información” (IQ) 1.6 Variable “Confianza” (T) 1.7 Variable “Ahorro de Costos” (CSAV) 1.8 Variable “Ahorro de Tiempo” (TSAV) 1.9 Variable “Valor Percibido” (PV) 1.10 Variable “Intención de Compra” (PI) 2. Técnicas de Análisis 2.1 Alfa de Cronbach 2.2 Average Variance Extracted (AVE) 2.3 Rho de Dillion-Goldstein 2.4 Técnica de mínimos cuadrados parciales (PLS, por sus siglas en inglés) 2.5 Path Analysis (PA) 2.6 Codificación de variables 3. Fiabilidad de respuestas del instrumento Tabla 15. Correlación de los ítems Tabla 16. Fiabilidad de los constructos Tabla 17. Validez discriminante de los constructos Tabla 18. Matriz de estructura factorial de correlaciones y correlaciones cruzadas 4. Relaciones entre variables: análisis mixto Tabla 19. Resumen de resultados de la evaluación para el modelo estructural 4.1 Hipótesis 1: La innovación en la moda está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda 4.2 Hipótesis 2: La innovación en la tecnología está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda 4.3 Hipótesis 3: La seguridad percibida está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda 4.4 Hipótesis 4: La calidad de la información está positivamente relacionada a la confianza en el comercio en línea de productos de moda 4.5 Hipótesis 5: La confianza está positivamente relacionada a la intención de compra en línea de productos de moda 4.6 Hipótesis 6: La confianza está positivamente relacionada a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda 4.7 Hipótesis 7: El ahorro de costos está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda 4.8 Hipótesis 8: El ahorro de tiempo está positivamente relacionado a la percepción de valor del comercio en línea de productos de moda 4.9 Hipótesis 9: El valor percibido está positivamente relacionado a la intención de compra en línea de productos de moda. Figura 8: Distribución de la muestra por edad Figura 9: Distribución por zona de Lima Metropolitana Figura 10: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovación de la moda” Figura 11: Consolidado de respuestas sobre la variable “Innovaciones electrónicas” Figura 12: Consolidado de respuestas sobre la variable “Seguridad Percibida” Figura 13: Consolidado de respuestas sobre la variable “Calidad Percibida” Figura 14: Consolidado de respuestas sobre la variable “Confianza” Figura 15: Consolidado de respuestas sobre la variable “ahorro de costos” Figura 16: Consolidado de respuestas sobre la variable “tiempo ahorrado” Figura 17: Consolidado de respuestas sobre la variable “valor percibido” Figura 18: Consolidado de respuestas sobre la variable “intención de compra” CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES Conclusiones Recomendaciones REFERENCIAS ANEXO A. Modelos relevantes del comportamiento del consumidor ANEXO B. Modelos de intención de compra ANEXO C. Relación de entrevistados para la fase de acercamiento o exploratoria ANEXO D. Guía de entrevista exploratorias o de acercamiento ANEXO E. Expertos entrevistados ANEXO F. Participantes de las entrevistas ANEXO G. Guía de entrevista a profundidad a personas participantes del cuestionario ANEXO H. Matriz del cuestionario piloto con comentarios ANEXO I. Presentación Cuestionario Final ANEXO J. Estadística Descriptiva ANEXO K. Códigos empleados en el análisis de entrevistas ANEXO L. Coeficientes Path por hipótesis ANEXO M. Relación de participantes para la prueba piloto ANEXO N. Cuestionario traducido ANEXO O. Entrevistas semiestructuradas a empresas ANEXO P. Diagrama de Gantt