Key factors that influence purchase intention in consumers from metropolitan Lima who are eighteen years and older to acquire funerary products for the future
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación tuvo como objetivo analizar los factores claves del comportamiento del consumidor de Lima metropolitana mayor de edad, que influyen en la intención de compra de productos funerarios a futuro en parques cementerio. Esta investigación se realizó con el fin de brindar un sustento valido a la industria funeraria para alinear las necesidades de los consumidores con la oferta de valor de los parques cementerios realizando una investigación mixta. La investigación cualitativa se aplicó a través de entrevistas semi-estructuradas a expertos en la industria. Posteriormente se aplicó la investigación cuantitativa, donde se encuestó a una muestra representativa de la población. El primer paso para la investigación fue la búsqueda y análisis de las principales teorías que explican el tema. Seguidamente se aplicó la investigación cuantitativa y tras su análisis, se concluyó que la hipótesis general es aceptada. Se concluyó que los factores que influyen en el comportamiento del consumidor y la intención de compra en orden de relevancia son: 1. Personales, 2. Sociales, 3. Psicológicos y 4. Culturales. Esto permite definir a los participantes del mercado estrategias y decisiones más relevantes con respecto a los consumidores. Secundariamente se concluyó que los cuatro factores son relevantes para el comportamiento del consumidor. Además, se descubrió que a diferencia de lo que indica la teoría, no es el factor cultural el más relevante, sino los factores personales. Finalmente, se recomienda el uso de la herramienta de investigación cuantitativa y el marco teórico para futuros análisis de la industria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».