Identificación de factores que inciden en la compra de ropa fast fashion en millennials : aplicación de modelo de Bae, Pyun y Lee a través de análisis factorial

Abstract

La presente investigación se realiza a raíz del fenómeno y crecimiento que ha estado experimentando el mercado peruano en la industria de la moda en conjunto con el sector retail en los últimos años, el cual no ha estado tan desarrollado en comparación con los demás países de Latinoamérica. Es por ello que en los últimos años, el mercado de ropa ha adquirido mayor competitividad a través de la llegada de nuevos formatos de tiendas, en especial las tiendas denominadas fast fashion, las cuales son tiendas que ofrecen ropa de la última tendencia de moda a precios accesibles gracias a sus economías de escala y buen sistema de gestión de cadena de suministro. Estas características han desencadenado que el consumidor preste más atención a la oferta, principalmente la generación de jovenes conocidos como millennials, que son las personas que que nacen entre los años 1980 a 1997 y están teniendo un rol fundamental en el mercado de consumo. A partir de ello, la investigación plantea identificar los factores que inciden en la compra de ropa fast fashion en los millennials de Lima, con la finalidad de buscar información que permita construir y entender el comportamiento del consumidor. Para dicho fin, se utilizó un enfoque mixto, utilizando herramientas tanto cuantitativas como cualitativas, siendo más predominante la cuantitativa. Dentro de la metodología aplicada se utilizó un modelo con escalas validadas que identifica factores del proceso de decisión de compra establecido por Bae, Pyun y Lee (2010). El modelo está conformado por 9 factores (Calidad, Marca, Moda, Recreación, Precio, Impulso, Confusión, Hábito y Celebrity Endorsement) que agrupan 35 variables, las cuales son medidas en escala de Likert. Este modelo se utiliza con la finalidad de comprobar 9 hipótesis planteadas y sustentadas dentro del marco teórico. Luego del recojo de información se procede a realizar un análisis descriptivo, que sirve para presentar los resultados de manera ordenada obtenidos de la herramienta aplicada. Posteriormente, se analizan los resultados a través de análisis factorial, herramienta que permite identificar el grado de correlación a través de la rotación entre los componentes de las variables de un modelo con el fin de poder agruparlas de manera más eficiente, El nuevo modelo de los componentes rotados agrupa nuevas variables en base a la carga factorial que presentan entre ellas, dicho esto, al llegar a la optimización del modelo se modificaron factores, eliminando algunas variables y reagrupándolas para dar paso a nuevos factores que explican de manera más eficiente los resultados obtenidos. Luego de obtener estos resultados, los factores obtenidos fueron contrastados con herramientas cualitativas que puedan confirmarlos. Para finalizar, luego de exponer el detalle de las triangulaciones realizadas, se menciona las conclusiones derivadas de la presente investigación y se proponen algunas recomendaciones que puedan ser utilizadas para fines académicos como empresariales.