El valor percibido, la confianza y la satisfacción del consumidor con relación a la intención de recompra en la categoría de productos orgánicos

• Autores: Sánchez Salazar, Diego Alonso, Arias Guillen, Britzy Grace
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/669556
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/669556
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Valor percibido; Confianza; Intención de recompra; Atributos de los alimentos; Satisfacción; Experiencia del consumidor; Comida orgánica; Perceived value; Confidence; Repurchase intention; Food attributes; Satisfaction; Customer experience; Organic food; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.08.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00

Las decisiones de compra respecto a productos orgánicos y saludables han cambiado radicalmente convirtiéndose en los favoritos de los consumidores. Esto se debe a las nuevas tendencias de consumo y alimentación que pueden ser vistas en plataformas digitales. Además, es importante señalar que a raíz de la última pandemia ocasionada por el Covid-19, los consumidores iniciaron a tomar aún mayor importancia en los productos que adquirían para su consumo diario, ya que podrían perjudicar su salud. Es por ello, que se considera evaluar cómo los factores de confianza, satisfacción y el valor percibido del consumidor influyen en la recompra de productos dentro de la categoría de productos orgánicos. Nuestras variables dependientes serán confianza, satisfacción y el valor percibido, mientras que la independiente será enfocada hacia la intención de recompra. Se aplicará un cuestionario online de manera aleatoria donde se logrará obtener 400 respuestas entre hombres y mujeres consumidores de productos orgánicos que residan en Lima Metropolitana, teniendo en cuenta como medición una escala Likert (1-5) y después para comprobar la hipótesis propuesta se analizará mediante el software SMART PLS.