Resumen

MEJIA TREJO, Juan. Modelo de innovación de mercadotecnia digital y la Generación Z como estilo de toma de decisiones de consumidor. Haciendo predicciones con una red neural artificial en México. Contad. Adm [online]. 2021, vol.66, n.4, e3258.  Epub 02-Sep-2024. ISSN 0186-1042.  https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.3258.

El presente trabajo se orienta a evaluar las capacidades de predicción entre el Modelo de Innovación de Mercadotecnia Digital (DMMI), basado en el Manual de Oslo 4ª.ed. y el Modelo de Estilos para Toma de Decisiones del Consumidor (CDMS). La metodología implicó una red neural basada en el sofware SPSS para analizar los datos recolectados de 400 jóvenes estudiantes mexicanos (Generación Z) pertenecientes a diez universidades locales de la ciudad de Guadalajara, Jalisco, de Enero a Junio de 2019. Esto es muy importante para varias organizaciones interesadas en reconocer las condiciones de cómo colectar y medir los datos de innovación del DMMI relacionados con diferentes CDMS bajo el comportamiento de internet, para ser más competitivos. Los resultados sugieren mejoras en cada una de las relaciones estratégicas del modelo DMMI-CDMS con alto nivel de predicción en un Perceptrón Multicapa (MLP) como red neural predictiva sobre diferentes variables comparada con una regresión Binaria Logística (BLR) para evaluar y explicar el alcance de tales predicciones del modelo DMMI-CDMS.

Palabras llave : Modelo de innovación de mercadotecnia digital; Generación Z; Estilos de toma de decisiones del consumidor; Red neural artificial; Regresión binaria logística; México.

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