Factores psicológicos en las intenciones del consumidor hacia los relojes inteligentes: Un estudio sobre la adopción...

Sus antecedentes:

• Las intenciones del consumidor hacia los relojes inteligentes son complejas y están influenciadas por varios factores psicológicos.
• Comprender estos impulsores es crucial para la adopción de tecnología y las estrategias de marketing.
• La investigación existente a menudo pasa por alto la interacción entre los aspectos psicológicos y tecnológicos de los dispositivos portátiles.

Objetivo del estudio:

• Identificar los factores psicológicos clave que predicen las intenciones de compra de los consumidores de relojes inteligentes.
• Analizar el papel de la motivación, la afinidad tecnológica, la influencia social, el valor percibido y la influencia de la marca.
• Aplicar el aprendizaje automático para descubrir los impulsores psicológicos significativos en la adopción de tecnología portátil.

Principales métodos:

• Datos de encuestas recopilados de consumidores sobre sus intenciones de compra de relojes inteligentes.
• Aplicación de modelos de aprendizaje automático que incluyen CatBoost, Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost.
• Evaluación del rendimiento de los modelos basada en métricas de precisión y AUC-ROC.

Principales resultados:

• El clasificador CatBoost demostró un rendimiento superior con un 86% de precisión y un AUC-ROC de 0.90.
• Los algoritmos de aprendizaje automático basados en ensambles identificaron de manera efectiva los determinantes psicológicos y conductuales de la intención de compra.
• Los predictores clave incluyeron la motivación de salud, la afinidad tecnológica, la influencia social, el valor percibido y la influencia de la marca.

Conclusiones:

• Los factores tecnológicos y psicosociales interactúan para dar forma al comportamiento del consumidor en el mercado de dispositivos portátiles.
• Una perspectiva psicológica holística es esencial para comprender y predecir la adopción de tecnología.
• El aprendizaje automático ofrece herramientas poderosas para diseccionar los complejos procesos de toma de decisiones del consumidor en el contexto de los dispositivos inteligentes.