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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/8091 |
| Date | 09 March 2017 |
| Creators | Soria Alva, Dante Alfredo, Bellido Gazzo, Fernando Josué |
| Contributors | Lau Barba, Milos Richard |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess |
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