La calidad del servicio de entrega de productos y el perfil del consumidor de empresas delivery – Trujillo urbano, 2023

Descripción del Articulo

A raíz de la pandemia del COVID-19, los hábitos de consumo dieron un cambio radical. Los consumidores cambiaron las compras presenciales por servicios de delivery hasta la comodidad del hogar. La presente investigación tuvo como principal objetivo determinar la relación entre la calidad del servicio...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Ascate Sipiran, Ariana Antuanet, Morales Alvarez, Silvana Alessandra
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/38709
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/38709
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Calidad total
Comportamiento del consumidor
Atención al cliente
Empresas delivery
Canales de distribución
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
Descripción
Sumario:A raíz de la pandemia del COVID-19, los hábitos de consumo dieron un cambio radical. Los consumidores cambiaron las compras presenciales por servicios de delivery hasta la comodidad del hogar. La presente investigación tuvo como principal objetivo determinar la relación entre la calidad del servicio de entrega de productos y el perfil del consumidor de empresas delivery en Trujillo urbano, 2023. La metodología con enfoque cuantitativo de diseño correlacional y no experimental. Entre tantas opciones de plataformas que ofrecen servicios delivery, las empresas Fazil y Rappi despertaron nuestro interés para analizar el perfil del usuario. Se aplicó una encuesta online a 329 personas que viven en la cuidad de Trujillo. Con el fin de recolectar información para procesarla mediante el programa Orange y generar estrategias con recomendaciones a través de la segmentación clúster. Entre los resultados se observan factores que los usuarios ponen como prioridad al momento de elegir el tipo de plataforma a utilizar, como los descuentos, servicio al cliente, ahorro, rapidez de entrega, etc. Con esta información se pudo dividir los datos en varios clústers segmentados en diferentes tipos de perfiles de acuerdo con las preferencias de cada consumidor.
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