Bienestar, riesgo percibido y calidad percibida en relación con la intención de compra en los productos de cuidado de la piel

Abstract

El trabajo de investigación pretende determinar la influencia del bienestar de los consumidores, el riesgo y la calidad percibida en relación con la intención de compra de productos de cuidado de la piel. La investigación de tipo transversal tendrá enfoque cuantitativo con alcance correlacional. La población está conformada por hombres y mujeres entre 18 a 35 años residentes de Lima Metropolitana que hayan comprado productos de cuidado de la piel en los últimos 6 meses. Se realizará un muestreo no probabilístico, bola de nieve para obtener una muestra de 400 personas; la técnica para la recolección de la información será encuestas vía online. El instrumento que se utilizará será un cuestionario estructurado y elaborado a partir de indicadores adaptados de estudios previos para cada una de las variables. Para la medición de los indicadores se utilizará una escala de cinco puntos de Likert. La técnica estadística para el análisis de los datos será el modelamiento de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), mediante el software SmartPLS.

The purpose of this research work is to determine the influence of consumer well-being, risk and perceived quality in relation to the intention to purchase skin care products. The cross-sectional research will have a quantitative approach with a correlational scope. The population is made up of men and women between the ages of 18 and 35, residents of Metropolitan Lima who have purchased skin care products in the last 6 months. A non-probabilistic, snowball sampling will be carried out to obtain a sample of 400 people; The technique for collecting information will be online surveys. The instrument to be used will be a structured questionnaire prepared from indicators adapted from previous studies for each of the variables. To measure the indicators, a five-point Likert scale will be used. The statistical technique for the analysis of the data will be the modeling of structural equations of partial least squares (PLS-SEM), using the SmartPLS software.