Revista Industrial Data 26(1): 203-216 (2023)
ISSN: 1560-9146 (Impreso) / ISSN: 1810-9993 (Electrónico)
Implementación de estrategias comerciales retail y su relación con los patrones de consumo en las tiendas por departamento en un contexto de covid-19
Jerson Waldir Obando Mantilla[1]
Manuel Josué Godoy Villasante[2]
Joe Alexis González Vásquez[3]
Producción y Gestión
Recibido: 27/12/2022 Aceptado: 08/03/2023 Publicado: 31/07/2023
DOI: https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.24313
RESUMEN
El objetivo de este estudio es determinar cómo las estrategias comerciales retail se relacionan con los patrones de consumo en las tiendas por departamento en un contexto de covid-19. La metodología empleada tiene un enfoque descriptivo y correlacional de nivel transversal. La técnica para la recolección de datos fue la encuesta, la cual fue dirigida a una muestra de 384 consumidores. El resultado más significativo es el coeficiente de correlación moderado y fuerte de .702 para las variables con un p = .000 < .05. Los resultados obtenidos demuestran que las estrategias comerciales retail están muy relacionadas con los patrones de consumo, de donde se entiende que se pueden crear hábitos de compra en los clientes.
Palabras clave: Estrategias comerciales retail, comercio electrónico, patrones de consumo, covid-19.
INTRODUCCIÓN
La preocupación por el covid-19 y sus efectos está generando importantes cambios en las preferencias, expectativas y hábitos de los consumidores. En esa línea, Alfaro (2020) menciona que los patrones de consumo que permiten comprender la evolución del sector retail se definen en base a tendencias globales, siendo las más significativas:
1) La transformación del canal digital. El aislamiento de la población para mitigar la expansión de la pandemia ha acelerado aún más el uso de las plataformas digitales, puesto que los clientes retail han realizado más compras, han contratado más servicios y han interactuado de forma digital a un nivel sin precedentes, lo que representa una tendencia que ha llegado para quedarse.
2) La flexibilidad de las cadenas de suministro. Las cadenas de suministro de las grandes compañías han puesto a prueba su resistencia y adaptabilidad durante la pandemia para garantizar la continuidad de sus servicios y fortalecer la relación con sus consumidores.
3) La confianza durante tiempos inciertos. La confianza para realizar compras digitales se logrará al demostrar transparencia en el proceso de ventas a través de facilidades de pago, variedad en los canales de comunicación con los clientes y al garantizar que los productos lleguen a su destino en las mejores condiciones.
Así, se observa que las tendencias globales pueden fortalecer el desarrollo de las estrategias comerciales en el sector retail y sus planes de transformación digital. Ante ello, este estudio define estrategias comerciales relacionadas con las tendencias globales propuestas por Alfaro (2020).
Con relación a la tendencia 1, Ma et al. (2016) mencionan que la tienda online (estrategia 1) permite impulsar los canales digitales, pues los consumidores pueden comprar desde la comodidad de sus casas. Por otra parte, Darma y Noviana (2020) señalan que los medios de pago digitales (estrategia 2) permiten incorporar métodos de pago más seguros, ágiles y sostenibles.
Con respecto a la tendencia 2, Tang y Veelenturf (2019) sostienen que el servicio de despacho de compras (estrategia 3) permite mejorar la distribución de productos y amortiguar los costos de traslado.
En esa misma línea, la tendencia 3 hace alusión a las compras online y al servicio al cliente. Para Savastano et al. (2019), las compras online (estrategia 4) permiten garantizar que cada compra cuente con una política de privacidad con el fin de evitar fraudes en las transacciones, robo de información y suplantación de identidad. Por otro lado, Lee y Lee (2020) sostienen que el servicio al cliente (estrategia 5) permite una comunicación efectiva con los consumidores; en este último punto se contempla que el paquete de la compra esté sellado y que el artículo completo se encuentre al interior del paquete, en perfectas condiciones físicas y funcionando correctamente.
Para medir los patrones de consumo, se empleó la escala de Likert, pues el objetivo fundamental de la investigación es medir la frecuencia de las acciones y de la ocurrencia de hechos. Según Joshi et al. (2015), este instrumento de recolección de datos cuantitativos permite obtener información concerniente a opiniones, valoraciones y actitudes que tiene una población con respecto a un tema. Por lo tanto, en base a las tendencias globales, las estrategias comerciales retail lograrán influir sobre los patrones de consumo, los cuales se medirán a través de cinco indicadores.
Con relación a la estrategia 1, Azuela et al. (2019) mencionan a la frecuencia de compra en tiendas online (patrón 1), que muestra el número de veces que un cliente adquiere un producto en el canal digital durante un lapso de tiempo determinado.
Para la estrategia 2, Hashem (2020) toma en cuenta la frecuencia de uso de medios de pago digitales (patrón 2) para medir con qué regularidad un cliente realiza transferencias electrónicas o usa tarjetas bancarias.
Con relación a la estrategia 3, Lim y Winkenbach (2019) hacen referencia a la frecuencia de demanda del servicio de despacho de compras (patrón 3). Este indicador mide las veces que los consumidores solicitan recibir sus productos en la comodidad de su hogar.
En esa línea, para la estrategia 4, Sethuraman et al. (2022) mencionan al grado de confianza en las compras online (patrón 4), que permite determinar el nivel de aceptación que poseen las transacciones digitales y la seguridad de la información ingresada en la plataforma de la tienda retail.
Por su parte, con relación a la estrategia 5, Abdirad y Krishnan (2022) mencionan al grado de confianza en el servicio al cliente (patrón 5) como aquel que mide el nivel de valoración que posee el servicio de una empresa con base en la experiencia de compra que brinda, sus productos de calidad y la transparencia de su marca.
El presente estudio se realizó en las empresas más relevantes del sector retail de la provincia de Trujillo, tales como Ripley, Oeschle y Saga Falabella, cuya actividad principal es comercializar categorías de productos variados, como, por ejemplo, productos electrónicos, ropa, calzado, cómputo, línea blanca, juguetería y decoraciones para el hogar. Por ello, la presente exploración está orientada a determinar la influencia de las estrategias comerciales retail sobre los hábitos de compra en las tiendas por departamento de dicha provincia.
La investigación puede ser considerada novedosa porque aún no se han realizado estudios que evidencien el impacto de las estrategias comerciales retail sobre los patrones de consumo en las tiendas departamentales del Perú. Los resultados demuestran que las empresas en estudio, al estar sujetas a un contexto covid-19, han tenido que adaptar sus tiendas online, integrar de manera horizontal su cadena de suministro y generar una nueva propuesta de valor para sus consumidores, cambios que se mantendrán presentes dentro del modelo de negocio en un entorno postpandemia.
Finalmente, la metodología empleada, tanto a nivel estadístico como estratégico, se puede aplicar también en tiendas especializadas, supermercados y otras tiendas del sector retail. Además, se puede generalizar estos resultados para desarrollar estrategias comerciales más eficaces que mejoren la experiencia del consumidor en términos de gestión del branding y proceso de ventas.
METODOLOGÍA
La investigación es aplicativa, con un nivel descriptivo-correlacional para analizar las estrategias comerciales retail y su relación con los patrones de consumo en las tiendas departamentales de la provincia de Trujillo. La información se obtuvo utilizando como instrumento de evaluación al cuestionario, por medio del cual se realizaron una serie de preguntas a la muestra seleccionada, que fueron validadas por expertos. La Tabla 1 presenta la hipótesis general con las dos variables del estudio.
Conforme a Tavakol y Dennick (2011), para determinar la validez y confiabilidad de la escala de Likert, se debe utilizar el coeficiente Alfa de Cronbach, tomando aquellos valores entre 0.70 y 0.95 como criterio de aceptación del instrumento. En caso de existir un alfa inferior a 0.70, este se debe a una mala correlación entre las variables, por lo tanto, debe revisarse o descartarse.
Tabla 1. Variables por hipótesis.
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Hipótesis |
Variable independiente (VI) |
Variable dependiente (VD) |
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Existen estrategias comerciales retail que están muy relacionadas con los patrones de consumo en las tiendas por departamento en un contexto de covid-19 |
Estrategias comerciales retail · Tienda online · Medios de pago digitales · Servicio de despacho de compras · Compras online · Servicio al cliente |
Patrones de consumo · Frecuencia de compra en tiendas online · Frecuencia de uso de medios de pago digitales · Frecuencia de demanda del servicio de despacho de compras · Grado de confianza en las compras online · Grado de confianza en el servicio al cliente |
Fuente: Elaboración propia.
La presente investigación posee un enfoque cuantitativo y, para comprobar la hipótesis planteada, se aplicó el método de correlación de Spearman, que es un test para variables que no se distribuyen de manera normal. La escala de Spearman se muestra en la Tabla 2.
Tabla 2. Escala de Spearman (Rho).
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Rango |
Interpretación de la correlación |
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<0.75 – 1.00] |
Fuerte y perfecta |
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<0.50 - 0.75] |
Moderada y fuerte |
|
<0.25 - 0.50] |
Débil |
|
[0.00 - 0.25] |
Escasa |
Fuente: Martínez et al. (2009).
Debido a que la población no se conoce con precisión, se usará la fórmula del muestreo para poblaciones infinitas del tipo aleatorio simple, donde la posibilidad de que suceda el evento representa p = 50%, la posibilidad de que no suceda el evento representa q = 50%, el error de muestreo representa E = 5% y un nivel de confianza del 95% representa Z = 1.96. El tamaño de muestra es de 384 clientes.
La encuesta se diseñó en base a 10 interrogantes para analizar el impacto de las estrategias comerciales sobre los hábitos de compra en las tiendas departamentales de la provincia de Trujillo, como se muestra en la Tabla 3. Además, se clasificaron las respuestas del cuestionario mediante la escala de Likert, con las valoraciones (1) nunca, (2) casi nunca, (3) a veces, (4) casi siempre y (5) siempre.
Tabla 3. Cuestionario de la encuesta (Instrumento).
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1. Estrategias comerciales retail |
P1 ¿Las estrategias comerciales de esta empresa están enfocadas en la tienda online? P2 ¿Las estrategias comerciales de esta empresa están enfocadas en los medios de pago digitales? P3 ¿Las estrategias comerciales de esta empresa están enfocadas en el servicio de despacho de compras? P4 ¿Las estrategias comerciales de esta empresa están enfocadas en las compras online? P5 ¿Las estrategias comerciales de esta empresa están enfocadas en el servicio al cliente? |
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2. Patrones de consumo en las tiendas por departamento |
P6 ¿Con qué frecuencia sueles comprar en la tienda online de esta empresa? P7 ¿Con qué frecuencia sueles usar medios de pago digitales en esta empresa? P8 ¿Con qué frecuencia sueles demandar el servicio de despacho de compras de esta empresa? P9 ¿Sientes confianza de comprar online en esta empresa? P10 ¿Sientes confianza del servicio al cliente de esta empresa? |
Fuente: Elaboración propia.
Para la prueba de normalidad de los datos obtenidos se plantean hipótesis estadísticas. La hipótesis nula (H0) refiere que las respuestas siguen una distribución normal, mientras que la hipótesis alterna (H1) señala que no existe una distribución normal en los datos. Luego de aplicar el test de Kolmogórov-Smirnov, si los valores de p tienen una significancia inferior a 0.05, se descarta la H0 y se elige la H1. Por lo tanto, las variables de la investigación no siguen una distribución normal, y se debe determinar la correlación por medio de un test no paramétrico como, por ejemplo, la correlación de Spearman.
RESULTADOS
Resultados descriptivos generales
Con la encuesta realizada a una muestra de 384 encuestados en agosto del 2022, se concluye que la pandemia originó un cambio cuantioso en la trayectoria de los pagos digitales. Ante ello, los consumidores retail tuvieron que adaptarse a este nuevo entorno. Los resultados obtenidos son las siguientes estadísticas:
- La frecuencia de compra en tiendas online pasó de un 37.5% antes de la pandemia a un 71.1% (pregunta 6).
- La frecuencia de uso de medios de pago digitales pasó de un 21.9% antes de la pandemia a un 68% (pregunta 7).
- La frecuencia de demanda del servicio de despacho de compras pasó de un 31.8% antes de la pandemia a un 60.7% (pregunta 8).
- El grado de confianza en las compras online pasó de un 51.3% antes de la pandemia a un 77.3% (pregunta 9).
- El grado de confianza en el servicio al cliente, pasó de un 84.6% antes de la pandemia a un 87.8% (pregunta 10).
Validez y confiabilidad del instrumento
La Tabla 4 muestra que el Alfa de Cronbach de los datos fue 0.810, siendo superior al 0.8 tomado como nivel mínimo aceptable, esto indica que el instrumento de investigación es válido.
Tabla 4. Análisis de fiabilidad de la escala.
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|
Media |
Varianza |
Coef. Alfa de Cronbach |
|
Estadística de Fiabilidad |
|
|
0.810 |
|
Pregunta 1: |
23.6016 |
59.170 |
0.794 |
|
Pregunta 2: |
23.2057 |
51.083 |
0.789 |
|
Pregunta 3: |
23.6172 |
59.584 |
0.799 |
|
Pregunta 4: |
22.9219 |
52.751 |
0.786 |
|
Pregunta 5: |
21.5729 |
57.540 |
0.809 |
|
Pregunta 6: |
22.7292 |
53.963 |
0.781 |
|
Pregunta 7: |
21.4349 |
48.763 |
0.788 |
|
Pregunta 8: |
23.0260 |
57.441 |
0.801 |
|
Pregunta 9: |
22.1615 |
50.329 |
0.774 |
|
Pregunta 10: |
21.3620 |
56.561 |
0.802 |
Fuente: Fiabilidad en SPSS versión 26 con base en la data de agosto de 2022.
Comprobación de hipótesis
La hipótesis nula (H0) plantea que no existen estrategias comerciales retail que están muy relacionadas con los patrones de consumo en las tiendas departamentales en un contexto de covid-19. Mientras que la hipótesis alterna (H1) plantea que sí existen estrategias comerciales retail que están muy relacionadas con dichos patrones de consumo.
Se determinó lo siguiente:
§ Existe una correlación moderada de 70.20%, entre las estrategias comerciales retail y el grado de confianza en el servicio al cliente.
§ Existe una correlación moderada de 52.10%, entre las estrategias comerciales retail y el grado de confianza en las compras online.
§ Existe una correlación débil de 40.60% entre las estrategias comerciales retail y la frecuencia de demanda del servicio de despacho de compras.
§ Existe una correlación débil de 40.60% entre las estrategias comerciales retail y la frecuencia de compra en tiendas online digitales.
§ Existe una correlación débil de 26.70% entre las estrategias comerciales retail y la frecuencia de uso de medios de pago digitales.
Tabla 5. Pruebas de correlación de factores.
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V.I. Estrategias comerciales retail |
V.D. Patrones de consumo |
Coef. de correlación |
Significación |
N |
Interpretación de la correlación |
|
Tienda online |
Frecuencia de compra en tiendas online |
.406 |
.000 |
384 |
Débil |
|
Medios de pago digitales |
Frecuencia de uso de medios de pago digitales |
.267 |
.000 |
384 |
Débil |
|
Servicio de despacho de compras a domicilio |
Frecuencia de demandar el servicio de despacho |
.406 |
.000 |
384 |
Débil |
|
Compras online |
Grado de confianza en las compras online |
.521 |
.000 |
384 |
Moderada y fuerte |
|
Servicio al cliente |
Grado de confianza en el servicio al cliente |
.702 |
.000 |
384 |
Moderada y fuerte |
Fuente: Análisis estadístico en SPSS versión 26
En la Tabla 5 se calculó el p-valor y las correlaciones no paramétricas. Su interpretación, tomando las correlaciones de mayor significación para una representación gráfica, se muestra en la Figura 1.
Figura 1. Gráfica de las estrategias comerciales retail y su relación con los patrones de consumo.
Fuente: Análisis estadístico en Minitab versión 19 con base en la data de agosto de 2022.
DISCUSIÓN
Como se aprecia en los resultados, existe una correlación débil entre las estrategias comerciales retail y la frecuencia de compras en tienda online, con un coeficiente de correlación de Spearman de 40.60%. En esta línea, Ríos (2020) indica que la pandemia a través del aislamiento y el confinamiento de la sociedad propició la aceleración del comercio electrónico en México, lo que representa un apogeo del 59% en las compras digitales de dicho país.
Por otro lado, se determinó que existe una correlación débil entre las estrategias comerciales retail y la frecuencia de uso de medios de pago digitales, con un coeficiente de correlación de 26.70%. Ante ello, Quezada-Ruiz et al. (2020) determinaron que el 32% de consumidores paga en efectivo por sus compras, el 44% paga con tarjetas de crédito, que es el medio de pago con mayor popularidad, el 12% paga con transferencias, el 5% paga a través de aplicativos móviles y un 7% utiliza otros medios de pago.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Los resultados del estudio sugieren que la correlación entre las estrategias comerciales retail y los patrones de consumo de las tiendas por departamento es moderada y fuerte, lo que se manifiesta en las estrategias compras online y servicio al cliente con un coeficiente de correlación de 0.521 y 0.702 respectivamente. Estas estrategias son las más significativas para las empresas en estudio.
Del mismo modo, la frecuencia de uso de medios de pago digitales en las tiendas por departamento pasó de un 21.9% antes de pandemia a un 68.0%. En el caso de la frecuencia de compra en tiendas online pasó de un 37.5% a un 71.1%. Por su parte, los encuestados que solicitan el servicio de despacho de compras pasaron de un 31.8% antes de la pandemia a un 60.7%.
Se recomienda determinar qué efectos ha generado la pandemia sobre el sector retail del Perú correspondiente a la demanda del servicio de despacho de compras a domicilio y la confianza de los consumidores al comprar online, pues existen insuficientes investigaciones sobre estos tópicos.
Finalmente, se recomienda que esta investigación se replique en diversos sectores retail, con el objetivo de que los resultados sean la base para diseñar una metodología de estudio que pueda ser implementada por las empresas para incrementar el impacto de sus estrategias comerciales en un entorno digital.
REFERENCIAS
[1] Abdirad, M., y Krishnan, K. (2022). Examining the impact of E-Supply Chain on Service Quality and Customer Satisfaction: A Case Study. International Journal of Quality and Service Sciences. 14(2), 274-290. https://doi.org/10.1108/IJQSS-08-2020-0131
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[3] Azuela Flores, J. I., Ochoa Hernández, M. L., y Ayup González, J. (2019). Segmentación del comprador online en México: un estudio con base en la frecuencia de compra electrónica. CIENCIA ergo sum, 26(2), 1-13. https://doi.org/10.30878/ces.v26n2a1
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[6] Joshi, A., Kale, S., Chandel, S., y Pal, D. K. (2015). Likert Scale: Explored and Explained. Current Journal of Applied Science and Technology, 7(4), 396-403. https://doi.org/10.9734/BJAST/2015/14975
[7] Lee, S. M., y Lee, D. (2020). “Untact”: a new customer service strategy in the digital age. Service Business, 14, 1-22. https://doi.org/10.1007/s11628-019-00408-2
[8] Lim, S. F. W. T., y Winkenbach, M. (2019). Configuring the Last-Mile in Business-to-Consumer E-Retailing. California Management Review, 61(2), 132-154. https://doi.org/10.1177/0008125618805094
[9] Ma, S., Lin, J., y Zhao, X. (2016). Online store discount strategy in the presence of consumer loss aversion. International Journal of Production Economics, 171(1), 1-7. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.10.016
[10] Martínez Ortega, R. M., Tuya Pendás, L. C., Martínez Ortega, M., Pérez Abreu, A., y Cánovas, A. M. (2009). El coeficiente de correlación de los rangos de Spearman, caracterización. Revista Habanera de CienciasMédicas, 8(2).
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[12] Ríos Ruíz, A. A. (2020). Emergencia sanitaria y transacciones electrónicas: Covid-19 caso México. Perfiles de las Ciencias Sociales, 8(15). https://revistas.ujat.mx/index.php/perfiles/article/view/3901
[13] Savastano, M., Bellini, F., D’Ascenzo, F., y De Marco, M. (2019). Technology adoption for the integration of online-offline purchasing: Omnichannel strategies in the retail environment. International Journal of Retail & Distribution Management, 47(5), 474-492. https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2018-0270
[14] Sethuraman, R., Gázquez-Abad, J. C., y Martínez-López, F. J. (2022). The effect of retail assortment size on perceptions, choice, and sales: Review and research directions. Journal of Retailing, 98(1), 24-45. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2022.01.001
[15] Tang, C. S., y Veelenturf, L. P. (2019). The strategic role of logistics in the industry 4.0 era. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 129(1), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.06.004
[16] Tavakol, M., y Dennick, R. (2011). Making Sense of Cronbach's Alpha. International Journal of Medical Education, (2), 53-55. https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd