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Introducción
La innovación en marketing es un tema relativamente reciente para la disciplina (Weiber & Pohl, 2016), aunque ya se ha identificado que puede ser clave para captar mercado, aumentar la competitividad y usar ideas novedosas de marketing (Gupta, Malhotra, Czinkota & Foroudi, 2016). Varios investigadores mencionan que aún existen escasas referencias sobre el constructo (Moreira, Silva & Sousa, 2012; Quaye & Mensah, 2019; Zakerian, Mokhtari, & Sabegh, 2017), pues en gran medida, la literatura en marketing ha descuidado el término y sus efectos en variables asociadas con las decisiones de los consumidores (Cuevas, Parga, & Estrada, 2020).
Es posible que la capacidad de la innovación en marketing de una organización influya en aspectos como la creación de valor y el engagement con el cliente (Drucker, 1954; Kanagal, 2015). No obstante, trabajos previos han recomendado estudiar este tipo de relaciones en sectores diferentes al manufacturero (Sánchez-Gutiérrez, Cabanelas, Lampón & González-Alvarado, 2019) y desde otras perspectivas, como la del consumidor. Pese al crecimiento del sector servicios, particularmente el restaurantero, se caracteriza por enfocarse principalmente en la innovación culinaria, dejando muchas veces de lado, la innovación en marketing (Lee, Hallak, & Sardeshmukh, 2019). Por ello, este trabajo tiene como objetivo explicar los efectos que tiene la percepción de la Innovación en marketing tanto sobre el Valor percibido como en el Engagement del consumidor, así como el efecto del Valor percibido sobre el Engagement de los consumidores en restaurantes manejados por una de las grandes operadoras de este sector en la Ciudad de México.
Revisión de literatura
Innovación en marketing
Este constructo se basa en las teorías de la innovación y del marketing, basándose en el concepto de innovación de Schumpeter (Lala, Preda & Boldea, 2010), quien le dio sentido a “innovación” enfocada en el “marketing” al argumentar que toda organización que quisiera obtener utilidades debía innovar y para ello realizar ciertas actividades como lanzar un nuevo producto o comercializar características poco conocidas de un producto o servicio ya conocido, aplicar nuevos métodos de producción y ventas, abrir nuevos mercados, obtener nuevos recursos para transformarlos en bienes y crear nuevas estructuras en la industria (Šledzik, 2013). Posteriormente, la OECD (2005) desarrolló el concepto de Innovación en marketing describiéndolo como la aplicación de un nuevo método de comercialización fundamentado en las necesidades del consumidor, que trae consigo, cambios significativos en el diseño de producto o empaque, la plaza o distribución (lugar donde se realiza la transacción), la promoción y el precio, para abrir nuevos mercados o desarrollar un nuevo posicionamiento en el mercado, con el propósito de incrementar las ventas.
Se han propuesto cinco dimensiones para evaluar la Innovación en marketing (Chávez, 2023): tecnológica, gerencial, investigación de mercados e inteligencia de marketing, competitividad, y mezcla de marketing. La dimensión tecnológica implica el desarrollo de nuevos diseños, materiales y productos (Zhu et al., 2019); la dimensión gerencial se enfoca en el crecimiento empresarial y su influencia de la innovación en gestión y estructura empresarial con relación con la innovación en marketing (Zakerian et al., 2017); investigación de mercados e inteligencia de marketing hace referencia a que la innovación en el área de marketing precisa de información valiosa de los clientes, por lo que se apoya de la investigación constante del mercado (Efrat et al., 2017; Grimpe et al., 2017); la dimensión de competitividad establece que la innovación en marketing contribuye a definir y reforzar la ventaja competitiva basada en la distinción, por ejemplo a través del precio, la calidad, u otros atributos en los que la compañía logra un buen desempeño (Weiber & Phol, 2016); y por último, la dimensión de mezcla de marketing se refiere a innovación en diseño de producto, estrategia de precios novedosa, innovación en envasado, innovación respecto al lugar de distribución y promoción (Haghighinasab et al., 2013; OECD, 2005; Widjojo et al., 2020).
Innovación en marketing y valor percibido
Respecto al Valor percibido, puede definirse como la evaluación global del consumidor de la utilidad de un producto, basada en la percepción de lo que recibe y de lo que se entrega (Zeithaml, 1988). Autores como Sweeney y Soutar (2001) desarrollaron y validaron una escala para medir el valor percibido proponiendo la escala “PERVAL”, con tres dimensiones que un consumidor percibe de un bien: valor funcional, valor emocional y valor social. El valor funcional corresponde a la calidad y al precio, a factores intrínsecos del producto y a aquellos de tipo utilitario (Gallarza y Gill-Saura, 2006; Sánchez, Swinnen e Inniesta, 2013; Vivó y Gil-Saura, 2007). El valor emocional se refiere a las sensaciones afectivas al momento de realizar una compra, es decir, valores internos y calificaciones subjetivas que el consumidor asigna a su compra; no es un valor inherente de los productos, sino un valor experimentado por los consumidores (Merz et al., 2018; Woodruff & Gardial, 1996). Por último, el valor social se refiere a la bondad hacia una persona, idea o producto; es decir, esta bondad involucra un hecho de valía para la vida humana y la sociedad (Karababa & Kjeldgaard, 2014), e implica las relaciones que se involucran en la compra (Vargo & Lusch, 2016).
La innovación crea valor (Herskovits, 2015) y se espera que la innovación en marketing conlleve a innovar en métodos de comercialización que añadan valor a lo ofertado (OCDE, 2006). Los consumidores son capaces de percibir la naturaleza de las propuestas de innovación en marketing de una compañía, aunque pocos estudios han intentado comprender el valor percibido en el contexto de la innovación en marketing (Rivière, 2015), y la forma en que los consumidores se benefician, contribuyen y participan en los intercambios en un contexto de innovación de procesos, productos o servicios (Banyte & Dovaliene, 2014; Dovaliene et al., 2015).
La Innovación en marketing influye sobre el Valor percibido. Se espera que la percepción por parte de los clientes respecto de los nuevos esfuerzos en la propuesta comercial de una compañía no sólo lleve a diferenciar la oferta (Van Riel & Allard, 2012), sino que también impacten en el valor percibido por los consumidores (Chuah, Marimuthu, & Ramayah, 2016). Por ejemplo, una investigación llevada a cabo en restaurantes en Corea del Sur encontró que la motivación a la innovación en el marketing, particularmente en la tecnología, afecta al valor percibido de los consumidores (Kwak, Lee, & Cha, 2021). También, un estudio en viajeros de cruceros encontró que la innovación enfocada en el marketing de la experiencia influye en el valor percibido (Hwang & Hyun, 2015). Así, por lo anterior, es posible proponer que:
H1. La percepción de la Innovación en marketing afecta positiva y significativamente el Valor percibido del consumidor de los restaurantes de una operadora en Ciudad de México.
Innovación en marketing y engagement del consumidor
El Engagement del consumidor es un estado psicológico que ocurre por la interacción de la experiencia de consumo enfocado en un objeto o agente para una marca o empresa (Brodie, Hollebeek, Jurić & Ilić, 2011). El Engagement se evalúa con respecto a tres aspectos internos del consumidor (Cheung et al., 2011): vigor, dedicación y absorción. El vigor se refiere al comportamiento físico, es decir, al nivel de energía, inversión de tiempo y esfuerzo que una persona utiliza como consumidor. Dedicación se entiende como la entrega o entusiasmo de una persona a una actividad de consumo, o hacia una marca; implica aspectos emocionales que incumben los sentidos involucrando orgullo, entusiasmo, desafío e inspiración. Por último, la absorción se refiere a la admiración o entrega total hacia una actividad o marca, y comprende aspectos cognitivos que implican una concentración profunda.
Se ha destacado que la innovación en actividades del marketing conduce al Engagement del consumidor para fomentar relaciones duraderas con los clientes (Drucker, 1954; Vega, Olivero & Acosta, 2022), y que esta clase de innovación interviene en creaciones disruptivas o incrementales que generan valor para producir el engagement (Banyte & Dovaliene, 2014; Dovaliene et al., 2015). En un estudio sobre innovación en marketing en deporte se encontró que una innovación en el producto incrementó el engagement entre los fans (Kröckel, Piazza & Wessel, 2023), por ello es posible proponer que:
H2. La percepción de la Innovación en marketing afecta positiva y significativamente el Engagement del consumidor de los restaurantes de una operadora en Ciudad de México.
Valor percibido y engagement del consumidor
La literatura sostiene que el Valor percibido es la base de muchas de las decisiones de marketing (Banyte & Dovaliene, 2014) y da forma a las intenciones de compra de los consumidores (Bajs, 2015), ya que evalúan la compensación entre los beneficios esperados de una oferta y su costo (Stollery & Jun, 2017). Trabajos empíricos han demostrado que el Valor percibido impacta el Engagement del consumidor (Han, Che, & Chen, 2022). Por ejemplo, una investigación realizada en el sector restaurantero comprobó que el Valor percibido influye de manera positiva sobre el Engagement del consumidor (Itani & Correia, 2019). Por ello, se propone:
H3. El Valor percibido afecta positiva y significativamente el Engagement del consumidor de los restaurantes de una operadora en Ciudad de México.
Método y materiales
Se desarrolló una investigación cuantitativa y explicativa, ya que se buscó analizar los efectos de los fenómenos a estudiar: la Innovación en marketing (IM) y sus efectos sobre el Valor percibido (VP) y el Engagement del consumidor (EC), así como el efecto del Valor percibido (VP) sobre el Engagement del consumidor. El análisis se realizó a través de un Modelo de Ecuaciones Estructurales PLS-SEM utilizándose 5,000 submuestras para el análisis de bootstrapping.
A partir de escalas validadas en la literatura se construyó un cuestionario que fue aplicado a través de una encuesta electrónica. Para el constructo Innovación en marketing se utilizaron 5 dimensiones: tecnológica, gerencial, investigación de mercados e inteligencia de marketing, competitividad de gestión estratégica y mezcla de marketing. Para la dimensión tecnológica se utilizaron 8 ítems, adaptados de Carrascosa, Peiró y Segarra (2012), y Zhu et al. (2019); para la dimensión gerencial, se usaron 5 ítems, adaptados de Carrascosa et al. (2012) y Zakerian (2017); además la dimensión de investigación de mercados e inteligencia de marketing se midió con 5 ítems, adaptados de Zakerian (2017) y Pinzón et al. (2013); para la dimensión de competitividad enfocada a gestión estratégica se utilizaron 5 ítems adaptados de Ferrer, González y Mendoza (2015), y por último, la dimensión de mezcla de marketing utilizó 8 ítems, adaptados de Pinzón (2009) y Cuevas et al. (2020).
Por otro lado, el constructo de Valor percibido por el consumidor cuenta con tres dimensiones (Gallarza & Gil-Saura, 2006; Sweeney & Soutar, 2001): funcional, social y emocional. La dimensión funcional se midió con 13 ítems, adaptados de Vivó y Gil-Saura (2007), y de Gallarza y Gil-Saura (2006). La dimensión emocional utilizó 5 ítems adaptados de Vivó y Gil-Saura (2007), y la dimensión social se midió con 7 ítems adaptados de Vivó y Gil-Saura (2007) y de Gallarza y Gil-Saura (2006). Por último, el Engagement del consumidor considera tres dimensiones (Dovaliene et al., 2015; Kim, Kim & Wachter, 2013): Vigor/Comportamiento físico, Absorción/Cognición y Dedicación/Emoción. Para la dimensión Vigor/Comportamiento físico se utilizaron 6 ítems adaptados de Cheung et al. (2011) y Dovaliene et al. (2015); Absorción/Cognición se midió con 5 ítems adaptados de Cheung et al. (2011) y Dovaliene et al. (2015) y para Dedicación/Emoción se utilizaron 5 ítems adaptados de Cheung et al. (2011) y Dovaliene et al. (2015). Todos los ítems usaron una escala Likert de 5 puntos, donde 1= totalmente en desacuerdo y 5= totalmente de acuerdo. Dado que la investigación se llevó a cabo en el entorno de medidas sanitarias debido a la pandemia de Covid-19 en el sector restaurantero, se utilizaron dos variables control las cuales evaluaron la percepción de la seguridad sanitaria dentro del restaurante por parte del consumidor a través de dos ítems: PC1. ¿Se siente seguro con los protocolos contra COVID-19, implementados en el restaurante al acudir a éste, durante la pandemia? y PC2. Respecto a lo anterior ¿Cree usted que es seguro comer dentro del restaurante o prefiere llevar la comida a su domicilio por riesgo de contagio?
La investigación se aplicó en Ciudad de México a comensales de una gran operadora de varios restaurantes. Se eligieron siete marcas de la operadora enfocadas a servir comida casual y familiar. A partir de un muestreo no probabilístico por conveniencia se aplicaron 384 encuestas rebasando el criterio mínimo de aplicación para correr un análisis estructural con el modelo planteado (Gorsuch, 1983), Todos los participantes contaban con más de 15 años, de sexo indistinto y habían acudido en los últimos 12 meses a algún restaurante de las marcas incluidas en el estudio (Tabla 1). El trabajo de campo se llevó a cabo entre febrero y abril de 2021. La Tabla 1 presenta las características demográficas de los participantes.
Tabla 1 Características demográficas de los comensales
| Edad | Frecuencia | % | Estado civil | Frecuencia | % |
|---|---|---|---|---|---|
| 16-26 años | 239 | 62.2 | Soltero(a) | 266 | 69.3 |
| 27-38 años | 67 | 17.4 | Casado(a) | 75 | 19.5 |
| 39-49 años | 58 | 15.1 | Unión libre | 37 | 9.6 |
| 50-60 años | 15 | 3.9 | Viudo(a) | 6 | 1.6 |
| 61-71 años | 5 | 1.3 | |||
| Total | 384 | 100.0 | Total | 384 | 100.0 |
| Sexo | Frecuencia | % | Frecuencia de compra | Frecuencia | % |
| Femenino | 247 | 64.3 | Diario | 2 | .5 |
| Masculino | 137 | 35.7 | 2 a 3 veces por semana | 16 | 4.2 |
| Una vez por semana | 23 | 6.0 | |||
| Una vez a la quincena | 57 | 14.8 | |||
| Una vez al mes | 168 | 43.8 | |||
| Otro | 118 | 30.7 | |||
| Total | 384 | 100.0 | Total | 384 | 100.0 |
Fuente: Elaboración propia.
Resultados
El análisis se dividió en dos etapas: 1) la evaluación del modelo de medida y 2) la evaluación del modelo estructural.
Evaluación del modelo de medida
Con la finalidad de constatar la fiabilidad y la validez de los constructos se realizó la evaluación de las tres variables latentes: Innovación en marketing, Valor percibido y Engagament del consumidor y se valoraron todas las cargas de los ítems, se retuvieron aquellas que cumplieron con el valor mínimo requerido de 0.70 (Sarstedt, Ringle, Smith, Reams & Hair, 2014), mientras que las diecisiete que no cumplieron con la carga fueron eliminadas (IMT1, IMT7, IMT8, IMG2, IMIm2, IMMk4, IMMk6, IMMk7, IMMk8, VPF1, VPF2, VPF3, VPF6, VPS1, ECVC1, ECVA5, ECDE4). Además, la fiabilidad de consistencia interna se probó a través del Alpha de Cronbach y la Fiabilidad Compuesta (FC). Respecto al Alpha de Cronbach, los tres constructos superaron el valor mínimo aceptable (α > 0.708) (Henseler, Ringle & Sinkovics, 2009): IM (0.932), VP (0.931) y EC (0.934), y lo mismo sucedió con cada una de las dimensiones de los constructos evaluador (Tabla 2). En cuanto a la Fiabilidad compuesta (FC), todos los constructos presentaron altos niveles de fiabilidad (entre 0.854 y 0.956) dentro de los valores aceptables [0.7 y 0.9] (Hair, Ringle & Sarstedt, 2011): IM (0.940), VP (0.939) y EC (0.943), lo mismo para sus respectivas dimensiones (Tabla 2).
Tabla 2 Fiabilidad de consistencia interna
| Constructo | Alpha de Cronbach α | Fiabilidad compuesta (FC) |
|---|---|---|
|
|
0.846 | 0.891 |
|
|
0.745 | 0.854 |
|
|
0.816 | 0.891 |
|
|
0.848 | 0.892 |
|
|
0.777 | 0.857 |
|
|
0.905 | 0.922 |
|
|
0.880 | 0.913 |
|
|
0.945 | 0.956 |
|
|
0.767 | 0.866 |
|
|
0.857 | 0.898 |
|
|
0.884 | 0.920 |
Nota: elaboración propia con base en los resultados del estudio obtenidos de PLS 3.3.
También se evaluó la validez de constructo, la cual se realizó por medio de la validez convergente y la validez discriminante. La validez convergente se muestra en las cargas externas y como puede verificarse en la Tabla 3 todas son mayores que 0.708, por lo tanto, se cumple con el criterio (Sarstedt, Ringle, Smith, Reams & Hair, 2014). Asimismo, la fiabilidad compuesta de cada constructo es mayor a 0.75 y los valores de la varianza extraída media de todos los constructos se encuentran por encima de 0.50 (Sarstedt et al., 2014).
Tabla 3 Cargas externas, fiabilidad compuesta y varianza extraída media
| Constructo | Ítems | Cargas externas | Fiabilidad compuesta | Varianza extraída media (AVE) |
|---|---|---|---|---|
|
|
IMT2 | 0.747 | 0.891 | 0.620 |
| IMT3 | 0.841 | |||
| IMT4 | 0.793 | |||
| IMT5 | 0.761 | |||
| IMT6 | 0.793 | |||
|
|
IMG3 | 0.837 | 0.854 | 0.662 |
| IMG4 | 0.777 | |||
| IMG5 | 0.824 | |||
|
|
IMIm3 | 0.829 | 0.891 | 0.731 |
| IMIm4 | 0.877 | |||
| IMIm5 | 0.858 | |||
|
|
IMC1 | 0.745 | 0.892 | 0.623 |
| IMC2 | 0.766 | |||
| IMC3 | 0.824 | |||
| IMC4 | 0.826 | |||
| IMC5 | 0.781 | |||
|
|
IMMk1 | 0.806 | 0.857 | 0.600 |
| IMMk2 | 0.764 | |||
| IMMk3 | 0.786 | |||
| IMMk5 | 0.741 | |||
|
|
VPF4 | 0.764 | 0.922 | 0.569 |
| VPF5 | 0.752 | |||
| VPF7 | 0.786 | |||
| VPF8 | 0.714 | |||
| VPF9 | 0.771 | |||
| VPF10 | 0.745 | |||
| VPF11 | 0.735 | |||
| VPF12 | 0.800 | |||
| VPF13 | 0.714 | |||
|
|
VPE1 | 0.857 | 0.913 | 0.678 |
| VPE2 | 0.714 | |||
| VPE3 | 0.840 | |||
| VPE4 | 0.846 | |||
| VPE5 | 0.850 | |||
|
|
VPS2 | 0.857 | 0.956 | 0.783 |
| VPS3 | 0.872 | |||
| VPS4 | 0.906 | |||
| VPS5 | 0.872 | |||
| VPS6 | 0.906 | |||
| VPS7 | 0.896 | |||
|
|
ECVC2 | 0.782 | 0.866 | 0.683 |
| ECVC3 | 0.833 | |||
| ECVC4 | 0.862 | |||
|
|
ECAC1 | 0.825 | 0.898 | 0.638 |
| ECAC2 | 0.842 | |||
| ECAC3 | 0.781 | |||
| ECAC4 | 0.742 | |||
| ECAC5 | 0.799 | |||
|
|
ECDE1 | 0.865 | 0.920 | 0.742 |
| ECDE2 | 0.866 | |||
| ECDE3 | 0.846 | |||
| ECDE5 | 0.868 |
Fuente: Elaboración propia.
Por otro lado, el análisis de la validez discriminante (Tabla 4) se realizó por medio del criterio Fornell-Larcker y se corroboró que cada variable comparte más varianza con sus indicadores que con otras de las variables (Hair et al., 2011).
Tabla 4 Validez discriminante a través del criterio Fornell-Larcker
| ECAC | IMC | VPE | ECDE | VPF | IMG | IMIm | IMMk | VPS | IMT | ECVC | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ECAC | 0.799 | ||||||||||
| IMC | 0.483 | 0.789 | |||||||||
| VPE | 0.492 | 0.551 | 0.823 | ||||||||
| ECDE | 0.813 | 0.529 | 0.499 | 0.861 | |||||||
| VPF | 0.446 | 0.562 | 0.800 | 0.444 | 0.754 | ||||||
| IMG | 0.482 | 0.653 | 0.464 | 0.489 | 0.500 | 0.813 | |||||
| IMIm | 0.501 | 0.745 | 0.644 | 0.525 | 0.622 | 0.683 | 0.855 | ||||
| IMMk | 0.494 | 0.671 | 0.583 | 0.488 | 0.622 | 0.573 | 0.650 | 0.775 | |||
| VPS | 0.656 | 0.470 | 0.343 | 0.689 | 0.313 | 0.393 | 0.405 | 0.442 | 0.885 | ||
| IMT | 0.455 | 0.498 | 0.527 | 0.405 | 0.543 | 0.537 | 0.548 | 0.565 | 0.337 | 0.787 | |
| ECVC | 0.712 | 0.530 | 0.488 | 0.769 | 0.453 | 0.442 | 0.472 | 0.534 | 0.682 | 0.403 | 0.826 |
Nota: elaboración propia con base en los resultados del estudio obtenidos de PLS 3.3.
Modelo estructural
Una vez verificada la validez del modelo, entonces se procedió a correr el modelo estructural, el cual permitió evaluar la posible existencia de los efectos a probar y la explicación entre los constructos, por medio de evaluación de colinealidad, coeficientes path (β), validación del modelo por medio del Bootstrapping, coeficiente de determinación R2, tamaño del efecto f2 y el coeficiente Stone-Geisser (Q2). En cuanto a la colinealidad, el FIV fue de 1 para los tres constructos (IM, VP y EC), ya que estos resultados son menores a 3.3, puede afirmarse que no existe presencia de multicolinealidad entre las variables (Hair et al., 2011). Para la evaluación de las hipótesis y su signo algebraico, significación estadística y magnitud, se analizaron los coeficientes de trayectoria (β), la prueba t y los valores p.
El valor estandarizado de un path (β) puede asumir valores entre +1 y -1, los resultados del análisis fueron: βH1= 0.764, βH2=0.219 y βH3=0.535 y todos significativos (Tabla 5), por lo que se comprobaron cada una de las hipótesis formuladas. Además, Respecto con las variables de control, que midieron el efecto de la COVID-19 sobre el Engagement del consumidor los resultados no fueron significativos: PC1 (β=0.032, t=0.786) y PC2 (β=-0.052, t=1.329), lo que muestra que no existe un efecto de las variables control sobre el Engagement del consumidor.
Tabla 5 Evaluación de hipótesis
| Hipótesis |
|
|
|
|---|---|---|---|
| H1. Innovación en Marketing (IM) -> Valor percibido (VP) | 0.764 | 32.722 | 0.000 |
| H2. Innovación en Marketing (IM) -> Engagement del consumidor (EC) | 0.219 | 3.453 | 0.001 |
| H3. Valor en percibido (VP) -> Engagement del consumidor (EC) | 0.535 | 8.528 | 0.000 |
Nota: Elaboración propia, realizado con un algoritmo Boostrapping de 5000 muestras.
La Figura 1 muestra el modelo estructural con los valores resultantes.
Además de la evaluación de las hipótesis, se revisó la capacidad de predicción del modelo a través de tres indicadores: el coeficiente de determinación (R2), el tamaño del efecto (f2) y, el coeficiente Stone-Geisser (Q2). En cuanto a R2, ocho variables presentaron valor sustancial con valores entre 0.67 y 0.75 (Chin, 1998; Hair et al., 2017) y cinco mostraron un valor moderado, con valores entre 0.33 y 0.50 (Chin, 1998; Hair et al., 2017), ninguna presentó un valor débil, por lo tanto, las variables latentes del modelo evidenciaron un poder de predicción satisfactorio (Chin 1998): la Innovación en marketing (IM) explicó un 58.4% el Valor percibido (VP) y 51.9% el Engagement del consumidor (EC), a partir de estos resultados se identificó que ambos constructos presentaron una calidad de predicción satisfactoria (Tabla 6).
Tabla 6 Coeficiente de determinación R2
| Constructo / Dimensión | R2 | Valor |
|---|---|---|
| Cognición | 0.871 | sustancial |
| Competitividad | 0.767 | sustancial |
| Emocional | 0.769 | sustancial |
| Emoción | 0.893 | sustancial |
| Engagement del consumidor | 0.519 | moderado |
| Funcional | 0.809 | sustancial |
| Gerencial | 0.652 | moderado |
| Investigación e inteligencia de mercados | 0.753 | sustancial |
| Mezcla de marketing | 0.693 | sustancial |
| Social | 0.422 | moderado |
| Tecnológica | 0.584 | moderado |
| Valor percibido | 0.584 | moderado |
| Vigor | 0.758 | sustancial |
Fuente: Elaboración propia.
Respecto al tamaño del efecto f2 (Tabla 7) se retomaron los criterios de Cohen (1998) encontrándose que la Innovación en marketing tuvo un efecto grande sobre el Valor percibido (1.403), aunque un efecto pequeño sobre el Engagement del consumidor (0.041). Además, el Valor percibido mostró un efecto de tamaño medio sobre el Engagement del consumidor (0.245). En cuanto a la relevancia predictiva (Q2) del modelo estructural (Tablas 8 y 9), se utilizó la referencia de Chin (1998) encontrándose que la Q2 del modelo tuvo una relevancia predictiva de 0.25 de Innovación en marketing sobre el Valor percibido y de 0.296 sobre Engagement del consumidor, por lo que puede afirmarse que el modelo cuenta con buena calidad predictiva.
Tabla 7 Efecto f2
| Constructos endógenos | ||||
|---|---|---|---|---|
| Valor percibido (VM) | Engagement del consumidor (EC) | |||
| Constructo exógeno | Coeficientes Path (β) | Efectos f2 | Coeficientes Path (β) | Efectos f2 |
| Innovación en marketing (IM) | 0.764 | 1.403 | 0.219 | 0.041 |
| Valor percibido (VP) | SV | SV | 0.535 | 0.245 |
Nota: SV=Sin valor
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 8 Valores Q2
| Variables | Q² (=1-SSE/SSO) |
|---|---|
| Cognición | 0.549 |
| Competitividad | 0.470 |
| Emocional | 0.517 |
| Emoción | 0.658 |
| Engagement del consumidor | 0.296 |
| Funcional | 0.454 |
| Gerencial | 0.424 |
| Investigación e inteligencia de mercados | 0.546 |
| Mezcla de marketing | 0.411 |
| Social | 0.325 |
| Tecnológica | 0.356 |
| Valor percibido | 0.251 |
| Vigor | 0.512 |
Fuente: Elaboración propia.
Discusión
Este trabajo buscó explicar los efectos de la percepción de la Innovación en marketing sobre el Valor percibido y el Engagement del consumidor. La hipótesis 1, afirma que la Innovación en marketing (IM) afecta positiva y significativamente al Valor percibido (VP), y como se muestra en los resultados, tal hipótesis se comprobó, esto significa que cuando el consumidor percibe que existe una Innovación en marketing en tecnología, aspectos de gerencia, investigación e inteligencia de mercados, competitividad y en la mezcla de marketing, entonces mejora el Valor percibido respecto a diversos atributos, como el precio y la calidad del producto, así como cuestiones internas del consumidor, y aspectos sociales y emocionales. Este resultado coincide con otras investigaciones que han identificado que la Innovación crea y genera valor (Herskovits, 2015; Widjojo et al., 2020) tanto co-creado como compartido (Kanagal, 2015). Trabajos como los de Mohr (1969) y Vargo y Lusch (2004, 2008) también han sustentado este efecto, argumentando que deben medirse desde la demanda, ya que para que un invento se transforme en innovación y tenga efecto sobre el valor deben ser adquiridos en el mercado.
Respecto a la hipótesis 2, se confirmó que la Innovación en marketing tiene un efecto positivo y significativo sobre el Engagement del consumidor. Este resultado concuerda con lo postulado por Drucker (1954) y lo encontrado por Mollen y Wilson (2010) respecto a que las actividades de innovación y marketing conducen al engagement. Por ello, cuando el consumidor percibe algún tipo de Innovación en marketing, ya sea en tecnología, en aspectos gerenciales, inteligencia de marketing, competitividad o mezcla de marketing puede producirse Engagement del consumidor hacia la empresa, desde el punto de vista físico, cognitivo y/o emocional.
Esta investigación comprobó que el Valor percibido afecta positivamente al Engagement del consumidor, por lo tanto, se acepta la hipótesis 3. Esto concuerda con las aportaciones de Alexander y Jaakkola (2022), ya que sostienen que el Valor percibido afecta el rol del Engagement del consumidor. Asimismo, otros trabajos han identificado que el Valor percibido afecta positivamente el Engagement del consumidor (Xie, Guan, He & Huan, 2021). En los restaurantes de la operadora estudiada, los consumidores desarrollan Engagement de manera física, cognitiva y emocional sobre el restaurante al percibir su valor; en otros términos, al percibir valor en precio y calidad, valor emocional y valor social.
Entonces, el Engagement del consumidor es influido tanto por la Innovación en marketing como por el Valor percibido; no obstante, el Valor percibido tiene un efecto mayor sobre el engagement, pues tanto el valor percibido como el engagement son aspectos internos del consumidor (Dovaliene et al., 2015; Karababa y Kjeldgaard, 2014; Payne, Storbacka & Frow, 2007; Storbacka, 2019). Cada situación de compra es única en la experiencia de consumo, pues depende de la percepción (Hidayati y Novani, 2015; Vargo y Lusch, 2004), además, el valor se forma de experiencias sociales (Grönroos y Voima, 2011) y el valor que otorga el consumidor para entablar relaciones (engagement) va más allá de la empresa (Sweeney, Danaher y McColl, 2015), pues influyen aspectos sociales como la familia y los amigos, además de aspectos cognitivos y emocionales (Payne et al., 2007) y dichos aspectos hacen que el consumidor perciba al valor desde adentro de él mismo (Karababa y Kjeldgaard, 2014) y se asocie con el engagement (Dovaliene et al., 2015); caso distinto a la innovación, que ocurre de la empresa hacia el consumidor.
Conclusiones
Esta investigación responde a dos objetivos, ya que buscó explicar los efectos que tiene la percepción de los consumidores sobre la Innovación en marketing tanto sobre el Valor percibido como en el Engagement del consumidor, y evaluar el efecto del Valor percibido del consumidor sobre el Engagement en restaurantes manejados por una de las grandes operadoras de este sector en la Ciudad de México. A través de la investigación empírica se comprobó que la percepción sobre las Innovaciones en marketing en los restaurantes afecta positivamente al Valor percibido y al Engagement del consumidor. Además, el Valor percibido por parte de los consumidores influye positivamente en el desarrollo del Engagement con el restaurante.
Estos hallazgos son relevantes para la industria restaurantera, ya que la inversión para generar innovación en las dimensiones tecnológica, gerencial, investigación de mercados e inteligencia de marketing, así como en competitividad y en los elementos de la mezcla de marketing pueden ser herramientas poderosas para generar valor percibido y engagement, lo que se probablemente se traducirá en rentabilidad y posibilitaría una ventaja competitiva sostenible. Al igual que otros trabajos, este también presenta algunas limitaciones, ya que se aplicó un muestreo por conveniencia, lo que limita la posibilidad de generalización del estudio al sector restaurantero. Asimismo, se realizó el levantamiento de datos durante el semáforo rojo en epidemia de coronavirus-19, y solamente se consideraron siete marcas de doce en total, pertenecientes a una sola operadora de restaurantes en Ciudad de México, por lo que se recomienda que estudios futuros repliquen la investigación en un momento postpandemia y en restaurantes de otros estados de la República Mexicana o de otros países. Finalmente, se recomienda que el avance de la línea de investigación asociada a la innovación en marketing en el sector también sea estudiado en restaurantes pequeños y medianos (PyME).
