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Objetivo: determinar los factores asociados al uso de canales digitales para la adquisición de bienes agrícolas frescos.
Diseño/metodología: se realizó un modelo de ecuaciones estructurales a partir de un análisis factorial confirmatorio que permitió evaluar los siete constructos de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología 2 - UTAUT2- (expectativa de desempeño, expectativa de esfuerzo, influencia social, condiciones facilitadoras, motivación hedónica, valor del precio y hábito) en una muestra de 175 consumidores de productos agrícolas.
Resultados: se halló que todas las variables, excepto las condiciones facilitadoras, influyen significativamente en la intención de los consumidores de usar canales digitales para adquirir productos agrícolas frescos. Además, el hábito y la intención conductual se identificaron como antecedentes clave del comportamiento de uso.
Conclusiones: la investigación concluye que la experiencia, el género y la edad tienen un impacto positivo en la intención de utilizar canales digitales para la compra de bienes agrícolas frescos. Se sugiere que las estrategias de marketing digital en el sector agropecuario deben considerar estos factores para optimizar la adopción de canales digitales.
Originalidad: este estudio es el primero en aplicar el modelo UTAUT2 a la compra digital de productos agrícolas frescos, llenando un vacío en la investigación al incorporar variables de consumo y enfocarse en un nicho poco explorado.
Palabras clave: comercio electrónico, gestión de la tecnología, industria agroalimentaria, plataformas digitales. Clasificación JEL: L81, O13, Q11, P13.
Purpose: This study aimed to determine the factors influencing the use of digital channels for purchasing fresh agricultural products.
Design/Methodology: A structural equation model was developed, employing confirmatory factor analysis to evaluate the seven constructs of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, and habit). This assessment was conducted on a sample of 175 consumers of agricultural products.
Findings: All variables, except for facilitating conditions, were found to significantly influence consumers’ intention to use digital channels for purchasing fresh agricultural products. Additionally, habit and behavioral intention were identified as key determinants of use behavior.
Conclusions: The research concludes that prior experience, gender, and age have a positive impact on consumers’ intention to use digital channels for purchasing fresh agricultural products. It is recommended that digital marketing strategies in the agricultural sector take these factors into account to enhance the adoption of digital channels.
Originality: This study is the first to apply the UTAUT2 model to investigate consumers’ online purchase of fresh agricultural products. Notably, it addresses a research gap by incorporating consumer variables and focusing on an underexplored niche.
Keywords: agri-food industry, digital platforms, e-commerce, technology management.
JEL classification: L81, O13, Q11, P13.
El uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la gestión organizacional ha generado importantes cambios en el entorno empresarial (
El uso del e-commerce se ha acelerado en años recientes. Se predice que para el año 2026, la incursión del comercio electrónico en el mundo aumente en un 25% (
A pesar del rápido crecimiento del e-commerce en el país, su adopción en el sector agrario enfrenta diversos retos, debido, entre otras cosas, a la ausencia de infraestructura tecnológica rural, las condiciones demográficas del productor (avanzada edad y analfabetismo), la forma tradicional de los mercados agrarios y la falta de confianza en las transacciones virtuales (
Si bien es cierto que se han llevado a cabo estrategias de promoción del comercio electrónico de bienes agrarios (
El objetivo de este estudio fue investigar los factores que influyen en la intención conductual y el comportamiento de los consumidores en el uso de canales digitales para la adquisición de productos agrícolas frescos en la ciudad de Bogotá, Colombia, por medio de la aplicación de la teoría unificada de aceptación y uso de tecnología 2 (UTAUT2). Los resultados brindan una base teórica para el desarrollo y mejoramiento de las tecnologías utilizadas en la adquisición de bienes agrarios; aspecto que contribuirá con el acortamiento de los circuitos de comercialización y generará beneficios tanto para el comprador como para el vendedor. Se reconocen algunas limitaciones al estudio, como la exclusión de bienes agrícolas que no se comercializan en fresco y otros productos de origen pecuario, acuícola o forestal, y la aplicación virtual del instrumento para la recolección de información, que deja por fuera las perspectivas de aquellos consumidores que no utilizan el Internet.
Marco Teórico
La aceptación tecnológica por parte de los usuarios se ha investigado en diferentes estudios. En 1985,
Para 1995, Shirley Taylor y Peter Todd desarrollaron dos teorías; la primera, la teoría del comportamiento planeado (TPB), que integra la actitud, las normas subjetivas y el control conductual percibido como mediadores de la intención conductual y, esta a su vez, como mediadora del comportamiento de uso (
Posterior a estas investigaciones,
En el año 2012, Venkatesh, Thong y Xu ampliaron la teoría UTAUT con el fin de estudiar la aceptación y el uso de la tecnología desde el consumidor, agregando variables como la motivación hedónica, el valor de precio y los hábitos, en lo que se llamó el modelo UTAUT2 (
Estado del arte
La adopción del comercio electrónico por parte del consumidor se ha abordado desde diferentes perspectivas.
La investigación se llevó a cabo en la ciudad de Bogotá, Colombia, e incluyó una muestra de 175 personas mayores de dieciocho años que hubiesen usado al menos una vez canales digitales en la compra de productos agrícolas. La información se recolectó de forma virtual mediante un formulario de Google Forms entre abril y mayo de 2022. El instrumento de medida estuvo compuesto por dos secciones; la primera, evaluó la adopción y uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas por medio de un modelo de ecuaciones estructurales basado en la teoría UTAUT2 (
El modelo se evaluó por medio de la consistencia interna, la bondad de ajuste y la validez convergente y discriminante. La consistencia interna se comprobó a partir del alfa de Cronbach con valores superiores a 0,7, lo que indica fiabilidad de cada constructo (
Variable latente | Nombre variable | Variables observables |
Expectativa de desempeño | DESEM1 | Encuentro que la compra de productos agrícolas frescos por canales digitales es muy útil para mi vida diaria |
DESEM2 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos aumenta mis posibilidades de lograr cosas que son importantes para mí | |
DESEM3 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos me ayuda a lograr cosas más rápidamente | |
DESEM4 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos aumenta mi productividad | |
Expectativa de esfuerzo | ESFUR1 | Aprender a utilizar canales digitales para compra de productos agrícolas frescos es fácil para mí |
ESFUR2 | Mi interacción con canales digitales para compra de productos agrícolas frescos es clara y comprensible | |
ESFUR3 | Encuentro que los canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos son fáciles de usar | |
ESFUR4 | Es fácil para mí desarrollar la habilidad de comprar productos agrícolas frescos por canales digitales | |
Influencia social | INFLU1 | Las personas que son importantes para mí piensan que debería usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos |
INFLU2 | Las personas que influyen en mi comportamiento piensan que debería usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
INFLU3 | Las personas cuyas opiniones valoro prefieren que utilice canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
Condiciones facilitadoras | FACI1 | Cuento con los recursos necesarios para utilizar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos |
FACI2 | Tengo los conocimientos necesarios para utilizar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
FACI3 | Los canales digitales en la compra de productos agrícolas frescos son compatibles con otras tecnologías que utilizo | |
FACI4 | Puedo obtener ayuda de otras personas cuando tengo dificultades para usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
Motivación hedónica | HEDO1 | Usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos es divertido |
HEDO2 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos es agradable | |
HEDO3 | Usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos es muy entretenido | |
Valor del precio | VALO1 | Los productos agrícolas frescos ofertados por canales digitales tienen un precio razonable |
VALO2 | Los productos agrícolas frescos ofertados por canales digitales ofrecen una buena relación calidad-precio | |
VALO3 | El precio actual de los productos agrícolas frescos disponibles en canales digitales ofrece valor agregado | |
Hábito | HABI1 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos se ha convertido en un hábito para mí |
HABI2 | Soy fanático al uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
HABI3 | Debo usar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
HABI4 | El uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos se ha convertido en algo natural para mí | |
Intención conductual | INTE1 | Tengo la intención de seguir utilizando canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos en el futuro |
INTE2 | Intentaré utilizar canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos en mi vida diaria | |
INTE3 | Pienso usar frecuentemente canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
Comportamiento de uso | COMPOR1 | Los canales digitales son mi primera opción cuando necesito comprar productos agrícolas frescos |
COMPOR2 | Seguiré utilizando canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos | |
COMPOR3 | Recomendaré a mis amigos que utilicen canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos |
El tamaño de la muestra mínima (mm) requerido se verificó a partir de la propuesta de
La edad promedio de los participantes fue de veintiocho años, con un mínimo de dieciocho y un máximo de sesenta años, de los cuales el 66% fueron hombres y el 34% mujeres (Figura 2). Los encuestados presentaban una experiencia promedio de nueve meses en el uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos. Es importante considerar que el formulario para la recolección de datos fue enviado por correo electrónico, situación que implica que todas las personas que completaron el cuestionario tenían acceso a Internet y usaban activamente el correo electrónico, aspecto que podría tener implicaciones en la representatividad de la muestra.
La mayoría de los usuarios utilizaba los canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos una vez al mes, seguido por aquellos que realizaban compras digitales para estos productos cada quince días (Figura 3). Las frecuencias diaria y semanal incluyeron una menor proporción de los usuarios. Estos resultados indican que el uso de los canales digitales para adquirir productos agrícolas frescos se da con mayor frecuencia en intervalos más largos, hecho que debiera contemplarse en el diseño de estrategias de promoción y logística de entrega de los productos.
El modelo de ecuaciones estructurales presentó indicadores satisfactorios. El alfa de Cronbach presentó valores superiores a 0,7 en todas las variables latentes (Tabla 2), aspecto que demuestra consistencia interna de la escala de medida y homogeneidad entre los ítems (
Variable latente | Alpha de Cronbach | AVE | GFO |
Expectativa de desempeño | 0.84 | 0.68 | 0.55 |
Expectativa de esfuerzo | 0.86 | 0.70 |
|
Influencia social | 0.92 | 0.85 |
|
Condiciones facilitadoras | 0.76 | 0.65 |
|
Motivación hedónica | 0.89 | 0.81 |
|
Valor del precio | 0.80 | 0.71 |
|
Hábito | 0.86 | 0.71 |
|
Intención conductual | 0.83 | 0.74 |
|
Comportamiento de uso | 0.84 | 0.75 |
La Tabla 3 muestra valores de la raíz cuadrada de la AVE superiores a las varianzas compartidas entre las variables latentes, lo que evidencia que existe validez discriminante entre estas variables (
Variable latente | √AVE | Expectativa de desempeño | Expectativa de esfuerzo | Influencia social | Condiciones facilitadoras | Motivación hedónica | Valor del precio | Hábito | Intención conductual | Comportamiento de uso |
Expectativa de desempeño | 0.83 | 0.82 | 0.59 | 0.54 | 0.44 | 0.39 | 0.19 | 0.42 | 0.44 | 0.47 |
Expectativa de esfuerzo | 0.84 | 0.6 | 0.83 | 0.35 | 0.6 | 0.48 | 0.36 | 0.37 | 0.49 | 0.48 |
Influencia social | 0.92 | 0.59 | 0.38 | 0.91 | 0.34 | 0.36 | 0.33 | 0.47 | 0.37 | 0.42 |
Condiciones facilitadoras | 0.74 | 0.36 | 0.50 | 0.27 | 0.70 | 0.40 | 0.30 | 0.25 | 0.33 | 0.33 |
Motivación hedónica | 0.90 | 0.43 | 0.52 | 0.36 | 0.50 | 0.89 | 0.64 | 0.51 | 0.56 | 0.60 |
Valor del precio | 0.84 | 0.19 | 0.36 | 0.31 | 0.34 | 0.60 | 0.82 | 0.44 | 0.38 | 0.49 |
Hábito | 0.84 | 0.43 | 0.38 | 0.44 | 0.31 | 0.48 | 0.44 | 0.82 | 0.60 | 0.64 |
Intención conductual | 0.86 | 0.46 | 0.50 | 0.36 | 0.41 | 0.52 | 0.39 | 0.60 | 0.84 | 0.69 |
Comportamiento de uso | 0.87 | 0.49 | 0.50 | 0.41 | 0.40 | 0.57 | 0.51 | 0.67 | 0.70 | 0.85 |
En la Tabla 4 se presentan los resultados de las pruebas de significación de los coeficientes del modelo estructural UTAUT2 para la compra en línea de productos agrícolas frescos, basadas en las hipótesis nulas derivadas del modelo UTAUT2 propuesto por
Hipótesis | p-Valor | Resultado |
|
H1: | Expectativa de desempeño → Intención conductual | 0.000 *** | No rechazo |
H2: | Expectativa de esfuerzo → Intención conductual | 0.002 ** | No rechazo |
H3: | Influencia social → Intención conductual | 0.050 * | No rechazo |
H4: | Condiciones facilitadoras → Intención conductual | 0.308 | Rechazar |
H5: | Motivación hedónica → Intención conductual | 0.040 * | No rechazo |
H6: | Valor del precio → Intención conductual | 0.041 * | No rechazo |
H7: | Hábito → Intención conductual | 0.000 *** | No rechazo |
H8: | Valor del precio → Comportamiento de uso | 0.071 | Rechazar |
H9: | Hábito → Comportamiento de uso | 0.000 *** | No rechazo |
H10: | Intención conductual → Comportamiento de uso | 0.000 *** | No rechazo |
Los resultados mostraron que los usuarios con mayor experiencia en el uso de canales digitales tienen un impacto positivo en la intención conductual y el comportamiento de uso. Las tecnologías digitales contribuyeron a la formación de nuevos hábitos de consumo entre los usuarios. En cuanto al género, se observó que influye en variables como las condiciones facilitadoras, la motivación hedónica, el valor del precio y el hábito. Las diferencias de género afectan la percepción y el uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos. En relación con la edad, los usuarios más jóvenes mostraron mayor propensión a adoptar tecnologías digitales, mientras que los usuarios mayores prefirieron canales más tradicionales y mostraron resistencia a la adopción de tecnologías digitales.
La Figura 4 presenta el modelo de ecuaciones estructurales desarrollado para analizar la compra en línea de productos agrícolas frescos utilizando la UTAUT2. Este modelo se ha construido con el propósito de explicar los factores determinantes de la adopción de canales digitales en la compra de productos agrícolas frescos. La Figura 4 ilustra las relaciones entre las variables latentes del modelo UTAUT2 y proporciona una representación visual de cómo se interrelacionan los constructos teóricos en este contexto específico. A través del análisis de este modelo se busca mayor comprensión de los determinantes clave que impactan la intención y el comportamiento de los usuarios en la compra en línea de productos agrícolas frescos.
En línea con las investigaciones de
El hecho de que los usuarios encuestados tuvieran un tiempo de experiencia en el uso de canales digitales inferior a un año, permite pensar que el futuro tendrá mayor habilidad para hacer transacciones de este tipo, toda vez que una mayor experiencia se traduce en una mayor productividad en el uso de la tecnología y en la reducción de errores en el proceso de compra (
El encontrar una alta frecuencia de compra de productos agrícolas frescos a través de canales digitales, promueve la compra activa por parte del consumidor e incrementa la probabilidad de que realice compras virtuales en el futuro. Este planteamiento está en línea con los hallazgos de
Con relación a la variable latente de expectativa de desempeño, se encontró que los consumidores perciben una mayor utilidad al adquirir productos agrícolas frescos a través de canales digitales; lo cual es consistente con la investigación de
Una mayor comprensión de cómo influyen los factores de expectativa de desempeño, expectativa de esfuerzo y motivación hedónica en la intención y el comportamiento de uso de los canales digitales en la industria agrícola, servirá como información de base para que los responsables de la implementación de estrategias digitales en empresas productoras y comercializadoras de bienes agrícolas, implementen mejoras en la experiencia del consumidor y la promoción de una mayor adopción de los canales digitales en la agricultura.
La experiencia adquirida por los internautas en el uso constante de canales digitales para la adquisición de productos agrícolas frescos ha demostrado tener un impacto positivo, resultado acorde a lo enunciado por
Por otro lado,
El hábito tuvo un efecto directo e indirecto en la intención y el comportamiento de uso de los canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos. Este aspecto fue descrito por
En cuento a la expectativa de desempeño, los hallazgos de esta investigación corroboran los estudiado por
La adopción del comercio electrónico está asociada a la intención del consumidor en el uso de la tecnología, en la que, según hallazgos de
Este estudio proporciona nuevos conocimientos para entender el fenómeno de la adopción y el uso de canales digitales para la adquisición de bienes agrícolas frescos por medio de la aplicación del modelo UTAUT2, que plantea la perspectiva de adopción y comportamiento de uso de la tecnología desde la demanda. La expectativa de desempeño, la expectativa de esfuerzo, la influencia social, la motivación hedónica, el valor del precio y el hábito están relacionadas con la intención de compra en línea de productos agrícolas frescos, en la que se evidencia que los consumidores perciben las plataformas digitales como útiles, productivas, fáciles de usar, con información clara y comprensible, agradables y entretenidas, y que los usuarios cuentan con los recursos, las habilidades y los conocimientos requeridos para adoptar y usar la tecnología.
La experiencia es un factor determinante en la adopción y el uso de canales digitales para la compra de productos agrícolas frescos. Este hallazgo contribuye tanto al conocimiento teórico sobre el comportamiento de los consumidores en entornos digitales, como a las aplicaciones prácticas, al resaltar la importancia de brindar experiencias satisfactorias y un buen desempeño en dichos canales. Se confirma que la intención del consumidor de adquirir bienes agrícolas a través de canales digitales influye significativamente en la aceptación y utilización de estas tecnologías.
Para futuras investigaciones se sugiere ampliar la base geográfica a ciudades distintas a Bogotá, ampliar la muestra a consumidores que no necesariamente hagan uso habitual del Internet y el correo electrónico, incluir bienes de otros renglones del sector, como los productos pecuarios, e involucrar otras variables de interés creciente como lo es el uso de redes sociales. Se sugiere también el estudio de la comercialización online de bienes agrarios a lo largo de la cadena de abastecimiento, en la que se incluya desde la opinión del oferente hasta la percepción del consumidor.
Los autores declaran que no presentan conflictos de interés financiero, profesional o personal que pueda influir de forma inapropiada en los resultados obtenidos o las interpretaciones propuestas.
Para el desarrollo de este proyecto todos los autores han realizado una contribución significativa especificada a continuación:
Diego Romero-Sánchez: conceptualización, diseño y desarrollo de la investigación, redacción del manuscrito.
Dursun Barrios: conceptualización, diseño y desarrollo de la investigación, revisión de la versión final del manuscrito.
Los autores agradecen a la Facultad de Ciencias Agrarias y al Grupo de Investigación Biogénesis de la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá, por el soporte brindado para el desarrollo de esta investigación.