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1. Introducción
La innovación ha tenido cambios muy radicales, debido al impulso de las nuevas tecnologías y las demandas propias de los consumidores; es por ello que las empresas han tenido que hacer ajustes en sus productos, procesos y estrategias mercadológicas, tales como el uso del internet, derivándose las plataformas virtuales, redes sociales, internet on line, comercio electrónico (e-commerce), internet en la nube; apps de aplicaciones sociales, entre otros.
Por lo que, el internet ha provocado la compra y venta de productos y servicios en diferentes partes del mundo, con mayores facilidades para los usuarios que continuamente utilizan esta herramienta y que requieren al instante de un bien o servicio de forma rápida y sencilla (Palomino Pita et al., 2020).
En el siglo XXI el comercio electrónico (e-commerce), se fue desarrollando de manera rápida y con la confianza de los clientes lograron conseguir lealtad hacia las empresas de acuerdo con Angenu et al. (2015); así se lograría la retención de los clientes, en especial con las compras por internet según Sánchez-Alzate y Montoya-Restrepo (2016).
Las TIC´s (Tecnologías de la Información y Comunicación) son ejemplo de esto, han trascendido drásticamente y han generado ventas altas en los últimos años, lo que ha ocasionado que los consumidores adopten nuevas formas de compra de una manera más rápida y eficiente en poco tiempo, lo que resulta atractivo y fácil para muchos a nivel mundial como lo aportan Dhanapal et al. (2015).
En México se han observado indicadores asociados al internet, se reflejó un alza del 24% en el año 2017 y 2018, alrededor de 83 millones de internautas, un 74% pertenecían a la tercera edad de los cuales fueron consumidores y comparadores por vía on line de acuerdo a Riquelme (2018).
En otro estudio, se encontró que los jóvenes realizan sus compras por plataformas vía on line con un 62%; lo que les permite mayor accesibilidad de manera inmediata, que el estar esperando tiempo para hacer pagos y recibir sus productos de manera física (Espinoza Delgado et al., 2020).
Así también, se observó en una publicación que, en México, el comercio electrónico (e-commerce) se colocó en la posición número 90 dentro de los 144 lugares empresas dedicadas a este rubro, sobre todo el índice de B2C (Business to Consumer) de comercio electrónico (NACIONES UNIDAS, 2017).
En este sentido, la presente investigación, está divida en 4 apartados: primeramente, se explora el contexto actual; así como, la importancia de contar con las tecnologías innovadoras que ayuden a dinamizar los procesos de compras de los pequeños empresarios que cuentan con escasas herramientas tecnológicas; sin embargo, estos hacen un esfuerzo por utilizarlas ya sea de manera personalizada o con ayuda de alguien.
En el segundo plano, se hace énfasis en la búsqueda de literatura, abarcando los temas adheridos a las tecnologías, plataformas on line, e-commerce, redes sociales, entre otros.
En una tercera parte se menciona los métodos donde se explica de manera detalla que esta investigación se realizó en campo eligiendo una muestra representativa, principalmente con empresarios de pequeña escala, posteriormente se presentan los resultados mediante un estadístico de regresión lineal planteando un modelo que determinará el comportamiento de los datos de las compras por internet y finalmente se termina con una conclusión haciendo alusión a las mejoras encontradas en esta investigación.
2. Revisión literaria
Con la pandemia causada por la COVID-19, se generó un cambio radical en los consumidores, pues se vieron obligados a no salir de sus hogares y hacer las compras por vía internet mediante el uso de la app móvil y/o computadora personal mediante estrategias comerciales como el e-commerce (Rodríguez et al., 2020); éste último definido por la Procuraduría Federal del Consumidor (PROFECO), como un proceso de intercambio de bienes y servicios con la red del internet (PROFECO, 2016).
Así también considerado como fuente para la compra y venta de productos de la canasta básica a nivel mundial (Palomino Pita et al., 2020); por lo que, los empresarios siguen estrategias de marketing acordes a los cambios momentáneos de los consumidores, para lograr continuidad en los negocios y el e-commerce constituye una ventaja de comercio por internet (Viramontes-Olivas et al., 2015); ya que se involucra la oferta y la demanda para los productos y servicios, asumiendo los riesgos como una buena estrategia de mercadotecnia (Sanz et al., 2018; Ramos Carrasco y Altamirano Morra., 2021).
Ahora bien, los dispositivos de IoT (Internet de las cosas) como una computadora, un celular, impresoras, cámaras de video, entre otros; están siendo cada día funcionales al estar conectados de diferentes maneras enviando información y el estar procesándola a través de la nube (Biggs et al., 2015).
Para los sistemas digitales de pagos se están utilizando las tarjetas de crédito y débito, estas son rápidas para hacer transacciones, pues reducen costos y tiempos; para los pagos en línea y permiten mayor acceso a cualquier tipo empresa (Humphrey et al., 2003).
Por otro lado, el comercio en pequeña escala ha tenido cambios inesperados para el empresario y el consumidor, el vínculo que los une para el nuevo mercado ha sido el ciberespacio (Bocanegra Gastelum y Vázquez Ruiz, 2021).
Así con estos cambios comerciales, los establecimientos han ofrecido ventas las 24 horas del día y en todos los meses del año, prueba de ello, es que se examinan las características de compra y consumo de manera personalizada y digital con métodos de pago con una simple tarjeta electrónica con acceso al internet desde la casa hasta la oficina con un aparato móvil, smart phone, tablet, computadora, Ipad entre otras (Tham et al., 2019).
México ha estado en crecimiento continuo y apegado a las leyes de acuerdo al comercio por internet para proteger a los consumidores de acuerdo al capítulo 19 del T-MEC, Asociación Latinoamericana de Internet (Ríos, 2021).
Estudios demuestran que, se ha visto una tendencia de las compras por internet mediante el comercio electrónico (e-commerce) a nivel minorista con un 12%, en su mayoría de la población de jóvenes con educación, en conocimientos y del manejo de las TIC´s.; también por las reiteradas compras individuales con diferentes empresas nacionales y extrajeras ejemplo de ellas, destacan: Amazon, Mercado Libre, Walmart, Office Depot, Home Depot, eBay, Expedia, etc. (Bocanegra Gastelum y Vázquez Ruiz, 2021).
De acuerdo a Díaz y Valencia (2015) se realizó un estudio de la oferta de comercio electrónico en un conjunto de micro y pequeñas empresas (MiyPes) ubicados en diferentes distritos dentro de la ciudad de Lima, Perú, con el objetivo de identificar la realidad de la oferta del e-commerce de esa región (Cáceda Salazar, 2014).
En España se encontró que, en el 2020, se realizó un estudio sobre social network donde el 87% de los internautas utilizan las redes sociales en edades de 16 a 65 años para hacer sus compras on line y se encontró que hubo disminuciones en cuanto a marcas y actividades publicitarias del 81% en el 2018 y un 52% en el 2020, lo que se observa que existe un mayor consumo masivo de las aplicaciones sociales que en las propias ventas tradicionales y dejando atrás el valor de las marcas (De-Frutos-Torres et al., 2021).
3. Materiales y métodos
Para esta investigación, primeramente, se diseñó un instrumento con 36 ítems con escalas tipo Likert, que fue validado por expertos en el tema de marketing, para su confiabilidad se empleó la herramienta de Alfa de Cronbach, posteriormente se aplicaron las encuestas través de Google forms, para ello se contó con una muestra finita de 550 elementos con un nivel de confianza del 95% y un margen de error de 5%. El marco de muestreo está enfocada principalmente a empresarios en pequeña escala, lo que significa que tienen menos de 30 empleados, y están clasificados como Micro y pequeñas empresas (MiyPes) en México.
Para ello, se utilizó el método cuantitativo de tipo descriptivo y correlacional, utilizando estadísticos descriptivos e inferenciales mediante la herramienta de regresión lineal con el Modelo de pasos sucesivos, utilizando el software SPSS versión 25.
Para conocer el comportamiento de la información de acuerdo a los criterios expuestos sobre el e-commerce como lo afirma Josept Schumpeter en (Croitoru, 2012), (Ver Figura I).
4. Resultados y discusión
A continuación, se presentan los estadísticos de tipo descriptivo e inferencial que se generaron en la investigación de acuerdo al instrumento aplicado por Google Forms, y capturados en el programa SPSPS v.25, se diseñó la variable independiente y las variables dependientes que influyen en las compras por internet (e-commerce), a continuación, se explica lo siguiente:
4.1. Estadísticos Descriptivos
En este apartado, se analizan cada una de los elementos, que se encuentra en interacción con las compras por internet; así como las variables que se correlacionarán. Para validar los ítems, de acuerdo al instrumento de 36 preguntas, con 550 casos, se utilizó el programa SPSS v.25, utilizando la herramienta de Alfa de Crobach, con un .861, lo que significa que, se encuentra por arriba de lo normal estipulado por (Hernández-Samipieri et al., 2014) que considera debe ser mayor a .7, lo que muestra una fiabilidad adecuada de acuerdo al instrumento planteado (Ver tabla 1).
Tabla 1 Estadísticos de fiabilidad
| Alfa de Cronbach | N de elementos |
| .861 | 36 |
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
En tabla 2. Se muestra los descriptivos, con las variables que resultaron seleccionadas, aquí se calculó el valor de la media de los datos. Donde se obtuvo que las Compras por internet dio como resultado de 29.2564 como variable independiente, el uso de la tecnología con internet con un 2.3161, consumo de Programas tecnológicos de 1.5106 y la habilidad del internet fue de 3.2076, éstas últimas como variables dependientes:
Valor de la media es
4.2. Estadístico inferencial
Para medir la relación de los datos, se utilizó la correlación de Pearson, los valores deben ser positivos dado que deben estar dentro del rango de confiabilidad del 95% el p ≤ [.05] es significativo. Dentro de las correlaciones de Pearson que se realizaron, se determina la relación que existe entre las tres variables más importantes, y a su vez se determinan los resultados más exactos entre cada variable.
Los datos arrojados muestran correlaciones inferiores a 1, esto es, existe una correlación positiva directa entre las variables estudiadas (Ver tabla 3), las cuales resultaron moderadamente significativas, desde el punto de vista estadístico, para la regresión lineal.
Tabla 3 Correlaciones
| COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | HABILIDAD_INTERNET | ||
| Correlación de Pearson | COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | 1.000 | .550 | .157 | .488 |
| USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | .550 | 1.000 | .056 | .415 | |
| CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | .157 | .056 | 1.000 | .078 | |
| HABILIDAD_INTERNET | .488 | .415 | .078 | 1.000 |
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
Los factores que están correlacionados con las Compras de internet fueron: Uso de la tecnología con .550, consumo de los programas tecnológicos .157 y habilidad sobre el internet de .488. Se observa que la habilidad del internet y las compras en internet (e-commerce) se asocian moderadamente entre sí.
Por consiguiente, se desarrolló el Modelo de pasos sucesivos para seleccionar las variables introducidas. Las que se incluyeron en el modelo son: uso de la tecnología con internet, la habilidad del internet y el consumo de programas tecnológicos. (Ver tabla 4).
Tabla 4 Variables introducidas/eliminadasa
| Modelo | Variables introducidas | Variables eliminadas | Método |
| 1 | USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | . | Por pasos (criterio: Prob. de F para entrar <= .050, Prob. de F para salir >= .100). |
| 2 | HABILIDAD_INTERNET | . | Por pasos (criterio: Prob. de F para entrar <= .050, Prob. de F para salir >= .100). |
| 3 | CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | . | Por pasos (criterio: Prob. de F para entrar <= .050, Prob. de F para salir >= .100). |
| a. Variable dependiente: COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | |||
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
Para el resumen del modelo (Tabla 5), la importancia que tuvo la variable, es aquella que resultó mayor que el resto, en esta, se generaron tres modelos de los cuales solo el Modelo 3 con R corregida dio como resultado de .393 y las variables predictoras del modelo Rc representado con un 629% de confiabilidad en los datos.
Tabla 5 Resumen del modelod
| Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación | Durbin-Watson |
| 1 | .550a | .302 | .301 | 5.34662 | |
| 2 | .620b | .384 | .382 | 5.02999 | |
| 3 | .629c | .396 | .393 | 4.98503 | 1.714 |
| a. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | |||||
| b. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET, HABILIDAD_INTENET | |||||
| c. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET, HABILIDAD_INTERNET, CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | |||||
| d. Variable dependiente: COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | |||||
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
Para el ANOVA del modelo 3 la prueba de F es de 119.253 y la significancia fue de .000, lo que estadísticamente es significativo.
Para la comprobación de la hipótesis en la tabla 7, se consideraron los Coeficientes tipificados esto, para comprobar las hipótesis con los valores de Beta, en el Modelo 3: Beta1 Uso de la tecnología .417 es significativo al **95%, por lo tanto, se aceptan las hipótesis, Beta 2 Habilidad en el internet .306 es significativo al **95%, lo cual se aceptan las hipótesis y Beta 3 Consumo de programas tecnológicos .110 es significativo al **95%, por lo tanto, se aceptan las hipótesis.
Tabla 6 ANOVAa
| Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
| 1 | Regresión | 6793.521 | 1 | 6793.521 | 237.649 | .000b |
| Residual | 15665.331 | 548 | 28.586 | |||
| Total | 22458.853 | 549 | ||||
| 2 | Regresión | 8619.322 | 2 | 4309.661 | 170.337 | .000c |
| Residual | 13839.531 | 547 | 25.301 | |||
| Total | 22458.853 | 549 | ||||
| 3 | Regresión | 8890.476 | 3 | 2963.492 | 119.253 | .000d |
| Residual | 13568.377 | 546 | 24.851 | |||
| Total | 22458.853 | 549 | ||||
| a. Variable dependiente: COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | ||||||
| b. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | ||||||
| c. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET, HABILIDAD_INTERNET | ||||||
| d. Variables predictoras: (Constante), USO_TECNOLOGÍA_INTERNET, HABILIDAD_INTERNET, CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | ||||||
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
Tabla 7 Coeficientesa
| Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t | Sig. | Intervalo de confianza de 95.0% para B | Estadísticos de colinealidad | ||||
| B | Error típ. | Beta | Límite inferior | Límite superior | Tolerancia | FIV | ||||
| 1 | (Constante) | 21.639 | .544 | 39.767 | .000 | 20.570 | 22.708 | |||
| USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | 3.289 | .213 | .550 | 15.416 | .000 | 2.870 | 3.708 | 1.000 | 1.000 | |
| 2 | (Constante) | 17.881 | .677 | 26.426 | .000 | 16.552 | 19.210 | |||
| USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | 2.511 | .221 | .420 | 11.381 | .000 | 2.077 | 2.944 | .828 | 1.208 | |
| HABILIDAD_INTERNET | 1.734 | .204 | .313 | 8.495 | .000 | 1.333 | 2.134 | .828 | 1.208 | |
| 3 | (Constante) | 14.887 | 1.127 | 13.205 | .000 | 12.673 | 17.102 | |||
| USO_TECNOLOGÍA_INTERNET | 2.492 | .219 | .417 | 11.393 | .000 | 2.062 | 2.921 | .827 | 1.209 | |
| HABILIDAD_INTERNET | 1.693 | .203 | .306 | 8.358 | .000 | 1.295 | 2.091 | .825 | 1.213 | |
| CONSUMO_PROGRAMAS_TECNOLOGÍA | 2.096 | .635 | .110 | 3.303 | .001 | .850 | 3.343 | .993 | 1.007 | |
| a. Variable dependiente: COMPRAS_INTERNET_ECOMMERCE | ||||||||||
Fuente: Diseño propio mediante software SPSS v.25
En los valores de t resultaron para el uso de la tecnología de 11.393, habilidad en el internet es de 8.358 y en consumo de programas tecnológicos es de 3.303. La significancia es de .000 y .001. Las otras hipótesis quedaron rechazadas.
Finalmente, se muestra un diagrama simplificado (Figura II), de acuerdo al Modelo teórico, donde se manifiestan las variables independientes y dependiente; así como la comprobación que nuestras hipótesis que fueron aceptadas con un nivel de confianza del 95% y correlacionadas entre sí, dando un resultado favorable.
Por lo tanto, se comprueba nuestra ecuación matemática de regresión lineal, con los Coeficientes no estandarizados con los valores de Beta que fueron los siguientes: la Constante 0 vale 14.88, Uso de tecnología β1 = 2.492, habilidad del internet β 2 = 1.693 y los valores de consumo de programas tecnológicos fue de β3= 2.096. Entonces nuestra ecuación matemática queda comprobada con:
5. Conclusión
Con los nuevos desafíos de las tecnologías digitales que han llegado a México. Las nuevas tecnologías traen cambios significativos para los usuarios en pequeña escala, que experimentan a través del internet, los diferentes mecanismos electrónicos como el comercio electrónico (e-commerce), a su vez las plataformas virtuales, los programas tecnológicos que han tenido interacciones con las compras y ventas de productos y servicios de primera mano, donde los empresarios de las MiyPes, han sabido aprovechar como estrategia de mercadotecnia el gestionar sus compras y abastecer sus inventarios en poco tiempo; así como atraer nuevos clientes potenciales y poder definir un perfil de compra.
Los hallazgos encontrados permitieron definir el perfil de compra de los empresarios en pequeña escala, sustentándose en el modelo planteado anteriormente, de acuerdo a los constructos formulados, dieron como resultado que los empresarios utilizan las tecnologías en un 55%, el consumo de los programas tecnológicos 15% y la habilidad en internet con un 48%; las variables mostraron estar moderadamente correlacionadas entre sí, con las compras por internet (e-commerce), con un 62%, lo que significa que los usuarios que cuentan con negocios o empresas pequeñas, hacen un esfuerzo por adentrarse a las nuevas tendencias tecnológicas, algunos con experiencia propia, otros por capacitaciones recibidas dentro de su propia empresa o con algún familiar, por lo que queda comprobado que estas herramientas son las más requeridas para las transacciones comerciales.
