Introducción

En la actualidad, destacan dos aspectos clave del consumo: la creciente frecuencia de transacciones comerciales en línea y el mayor enfoque en la salud de las personas. Esta tendencia ha impulsado la aparición de nuevos productores y compradores de productos de limpieza en plataformas digitales (^{Wathanakom, 2023}; ^{Bermúdez Sosa & Duque-Oliva, 2022}); (^{Kędzierska-Szczepaniak & Minga, 2022}); (^{Zhang et al., 2022}).

El comercio electrónico se ha consolidado como una herramienta esencial para el crecimiento de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) en países en desarrollo. Su expansión ha sido posible gracias al acceso a infraestructuras digitales, el desarrollo de mercados en línea y el aumento de la alfabetización digital en el ámbito empresarial (^{Paun et al., 2024}). A medida que las PYMES adoptan tecnologías de comercio electrónico, logran superar barreras geográficas, ampliar su base de clientes y optimizar la eficiencia operativa (^{Türkeș, 2024}; ^{Veiga et al., 2024}).

El auge de las tecnologías digitales y la relevancia de los canales en línea han permitido a las empresas reducir costos operativos y de transacción, mejorar la experiencia del cliente y fortalecer su competitividad frente a corporaciones más grandes (^{Campos-Dávila et al., 2024}; ^{Paun et al., 2024}). Este crecimiento ha impactado positivamente en las ventas de las PYMES y ha impulsado la innovación en estrategias de marketing (^{Türkeș, 2024}; ^{Veiga et al., 2024}).

Las empresas han reorientado sus estrategias de marketing para responder a las nuevas necesidades y preocupaciones de los consumidores (^{Onofrei et al., 2022}); (^{Triani & Siregar, 2022}); (^{Kotler et al., 2017}). Este cambio ha dado lugar a enfoques innovadores como el inbound marketing (IM), que se centra en atraer, involucrar y deleitar a los clientes mediante contenido valioso y experiencias personalizadas (^{Kannan & Li, 2017}); (^{Roy et al., 2017}). Sin embargo, muchas pequeñas empresas carecen de la experiencia necesaria para gestionar estas estrategias de manera efectiva (^{Bermúdez & Duque-Oliva, 2022}); (^{Nekmahmud et al., 2022}).

El inbound marketing se configura como una estrategia diseñada para atraer visitantes mediante técnicas como el marketing de contenidos, las redes sociales y la optimización en motores de búsqueda, con el fin de transformarlos en clientes leales y promotores de la marca (^{Chandra, 2019}).

En este marco, la teoría del comportamiento del consumidor establece que tanto factores internos -como necesidades, deseos y motivaciones- como externos -incluidas influencias culturales y sociales- moldean las decisiones de compra (^{Schiffman et al., 2010}). Estos últimos se alinean con la Teoría de la Persuasión, la cual subraya el impacto de estímulos como la publicidad, la autoridad y la escasez en el deseo de adquisición (^{Raza & Zaman, 2021}).

Así, el inbound marketing prioriza la atracción de clientes potenciales a través de contenido de calidad e interacciones multicanales, superando los enfoques tradicionales (^{Halligan & Shah, 2010}). Además, funciona como un catalizador de factores externos durante la fase de "Atracción". Con el surgimiento de la inteligencia artificial (IA), se potencia la generación de contenido relevante y experiencias personalizadas (^{Bilal et al., 2024}); (^{Bashynska et al., 2019}). En las etapas de "Involucrar" y "Deleitar", esta estrategia se fundamenta en la teoría del marketing relacional, que prioriza la construcción de relaciones duraderas para generar valor sostenible (^{Baytar et al., 2020}); (^{Schiffman et al., 2010}).

A todo esto, es oportuno hablar de la intención de compra (PI), ésta se define como la probabilidad o disposición favorable de un consumidor para adquirir un producto o servicio específico (^{Schiffman et al., 2010}). Según la teoría del comportamiento planeado, este concepto se estructura en dos dimensiones clave: actitud hacia el comportamiento (ATB) y normas subjetivas (SN) (^{Ajzen & Fishbein, 1970}).

La actitud hacia el comportamiento corresponde a la evaluación subjetiva que el consumidor realiza sobre un producto, asociándolo con percepciones positivas o negativas durante el proceso de compra. Esta actitud se mide mediante factores como: atracción percibida del producto (^{Baek & Kim, 2022}), precios percibidos (^{Bermúdez & Duque-Oliva, 2022}); (^{Büyükdağ et al., 2020}), beneficios percibidos (^{Baek & Kim, 2022}), eficiencia percibida (^{Wathanakom, 2023}) y confianza en el producto (^{Widayat et al., 2023}); (^{Vo Minh et al., 2022}).

Por su parte, las normas subjetivas representan la influencia externa que ejercen terceros en las decisiones del consumidor (^{Schiffman et al., 2010}); (^{Ajzen & Fishbein, 1970}). Estas normas se manifiestan a través de opiniones y recomendaciones de familiares, amigos, expertos, líderes de opinión y tendencias sociales (^{An Ngo et al., 2023}); (^{Garzon et al., 2021}). Este fenómeno actúa como un apoyo emocional e informativo que fortalece la confianza del consumidor e incide directamente en su intención de compra, incluso mediante comentarios sobre la utilidad percibida del producto (^{Makmor et al., 2023}); (^{Zhang et al., 2022}).

En relación con el inbound marketing y su impacto en la intención de compra en línea (PI), el estado del arte demuestra que el IM opera como un estímulo externo mediante la creación de contenido relevante en redes sociales, lo que genera experiencias positivas en los clientes (^{Moslehpour et al., 2021}). Estudios confirman que el IM puede modificar la intención de compra al mejorar la perspectiva del consumidor (^{Vasquez-Reyes et al., 2023}); (^{Garzon et al., 2021}). Por ejemplo, la investigación de (^{Chandra 2019}) evidencia que el IM fortalece la percepción de calidad del producto, incrementando la PI. Un caso concreto en Perú reveló que el IM aplicado a negocios de comida rápida generó interacciones significativas: el 61,39% de los clientes reconoció que el contenido en redes sociales influyó en sus expectativas, el 47,5% interactuó mediante reacciones y comentarios, y el 63,4% compartió y recomendó el contenido de las empresas (^{Vasquez-Reyes et al., 2023}).

Con base en lo anterior, se formula la siguiente hipótesis: H1. El inbound marketing tiene un efecto significativo en la intención de compra en línea de los clientes de PYMES dedicadas a la producción y comercialización de productos de limpieza.

Volviendo a la dimensión “actitud hacia el comportamiento” (ATB), esta depende críticamente de factores como las percepciones del consumidor y la variedad de productos o servicios, elementos que generan valor percibido y ejercen una influencia directa en la intención de compra (^{Baek & Kim, 2022}). A esta ecuación se añade el factor de conciencia sobre la salud y riesgos vitales, cuyos efectos positivos en la PI han sido respaldados empíricamente en investigaciones recientes (^{Wathanakom, 2023}).

Asimismo, aspectos como la calidad intrínseca del producto, la confianza del consumidor, el reconocimiento e imagen de marca, e incluso el país de fabricación, actúan como catalizadores de cambios en la actitud del consumidor, potenciando su PI (^{Pratama et al., 2023}); (^{Widayat et al., 2023}). En este sentido, investigaciones como la de (^{Baytar et al. 2020}) evidencian que los consumidores muestran mayor preferencia por productos genuinos frente a aquellos presentados mediante realidad aumentada, lo que sugiere que esta herramienta no necesariamente incrementa la PI.

Un factor adicional que incide en la PI son las percepciones sobre modelos de descuento y promociones, especialmente aquellas que incluyen obsequios o añadidos al producto, las cuales generan efectos incrementales en la disposición de compra (^{Bermúdez Sosa & Duque-Oliva, 2022}); (^{Büyükdağ et al., 2020}). Sobre esta base, se formula la siguiente hipótesis: H2. El inbound marketing tiene un efecto significativo sobre la dimensión actitud hacia el comportamiento de la intención de compra en línea en clientes de PYMES dedicadas a la producción y comercialización de productos de limpieza.

En cuanto a la dimensión "norma subjetiva" (SN), elementos como las reacciones positivas en redes sociales (ej. "Me gusta"), comentarios, y sugerencias de terceros influyen notablemente en la actitud hacia la marca, la confianza, la búsqueda de información y la intención de compra en línea (^{Vasquez-Reyes et al., 2023}); Garzón et al., 2021). A esto se añade el impacto de influencers digitales, la calidad de la información, las recomendaciones de clientes y las transmisiones en vivo, cuyos efectos positivos en la PI han sido ampliamente documentados (^{An Ngo et al., 2023}); (^{Onofrei et al., 2022}). No obstante, autores como (^{Park et al. 2021}) advierten que las reseñas en línea pueden ejercer una influencia significativa, aunque no siempre predecible, en la PI. Con base en lo anterior, se establece la hipótesis: H3. El inbound marketing tiene un efecto significativo sobre la dimensión norma subjetiva de la intención de compra en línea en clientes de PYMES del sector de productos de limpieza.

Finalmente, tomando en cuenta todo lo planteado, la presente investigación analiza el efecto de las estrategias de inbound marketing en la intención de compra en línea de clientes de empresas peruanas dedicadas a la fabricación y comercialización de productos de limpieza. Las empresas participantes tienen presencia tanto en canales tradicionales como digitales, aunque con mayor énfasis en el marketing presencial.

Metodología

Este estudio adoptó un diseño no experimental, deductivo y transversal, en el que los datos se recolectaron en un único momento temporal para analizar el impacto de las estrategias de inbound marketing sobre la intención de compra en línea de los clientes. Este enfoque permitió evaluar las relaciones entre variables en un contexto real, reforzando la validez externa de los hallazgos.

La recolección de datos se realizó en cinco empresas representativas del sector estudiado, con la participación de 675 clientes. Para garantizar la diversidad de la muestra, el cuestionario se administró mediante múltiples modalidades: encuestas presenciales, formularios en línea (Google Forms), correos electrónicos y entrevistas telefónicas. Estas estrategias facilitaron la inclusión de un amplio rango de edades y perfiles socioeconómicos, asegurando una muestra heterogénea y representativa de la población objetivo. El muestreo, de tipo no probabilístico e intencional, priorizó la representatividad demográfica y socioeconómica.

El instrumento se diseñó basado en literatura previa y se adaptó al contexto del estudio, evaluando específicamente el inbound marketing, la intención de compra, y las dimensiones de actitud hacia el comportamiento y normas subjetivas. La validez del cuestionario se confirmó mediante la evaluación de cinco expertos en inbound marketing y comercio electrónico, logrando un coeficiente V de Aiken de 1.0. Para asegurar su confiabilidad, se implementó una prueba piloto con 65 participantes, obteniéndose un Alpha de Cronbach de 0.944, lo que indica una elevada consistencia interna de las escalas utilizadas.

El análisis de datos se llevó a cabo mediante Modelado de Ecuaciones Estructurales con Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM). La validez del modelo se verificó a través de cargas factoriales, fiabilidad compuesta y varianza media extraída (AVE), garantizando la validez convergente y discriminante. Los coeficientes de ruta se examinaron para identificar efectos directos e indirectos, utilizando técnicas de remuestreo bootstrap para determinar la significancia estadística. Todo el procesamiento se realizó con el software SmartPLS (versión de prueba empresarial).

El estudio se desarrolló en Perú, con datos recolectados de clientes en diversas regiones y sectores económicos vinculados al mercado de productos de limpieza de consumo masivo. Este enfoque geográfico proporcionó una perspectiva representativa de las dinámicas de consumo en el contexto peruano, asegurando que los resultados sean aplicables al diseño de estrategias de marketing en el sector.

Vale señalar que, todos los participantes proporcionaron consentimiento informado antes de la recolección, garantizando anonimato y la posibilidad de retirarse en cualquier momento. El cuestionario y los datos en bruto están disponibles previa solicitud al primer autor, en cumplimiento con los estándares éticos para investigaciones con sujetos humanos.

Resultados y discusión

El estudio analizó los datos de 675 clientes pertenecientes a cinco empresas peruanas, con una distribución por género de 218 hombres (32.3%) y 457 mujeres (67.7%). Los resultados proporcionan evidencia clave sobre la influencia de las estrategias de inbound marketing en la intención de compra, con un análisis segmentado por género, grupo etario, ocupación y sector económico. Esta segmentación permitió identificar patrones diferenciados en la respuesta de los consumidores, lo cual enriquece la comprensión de las dinámicas de mercado en el contexto estudiado.

De acuerdo con los datos demográficos presentados en la Tabla 1, la muestra incluyó 675 encuestados con una distribución diversa, donde las mujeres representaron el 67,7%, lo que evidencia su rol predominante en las decisiones de compra de productos de limpieza. En cuanto a la distribución etaria, el 41,2% de los participantes se ubicaron en el rango de 25 a 34 años, un grupo demográfico clave para estrategias de inbound marketing debido a su poder adquisitivo consolidado y alta participación en canales digitales.

En el ámbito ocupacional, los empleados constituyeron el grupo mayoritario (60,7%), seguidos por los estudiantes (26,7%), mientras que los emprendedores y otros perfiles registraron proporciones menores. Respecto al sector de actividad, los participantes del sector retail (37,0%) y manufactura (26,7%) predominaron, lo que refuerza la relevancia de estos sectores en la configuración de la intención de compra dentro del mercado de productos de limpieza.

De acuerdo con los resultados presentados en la Tabla 2, todas las variables exhiben valores AVE superiores a 0.5: inbound marketing (IM) con 0.702, actitud hacia el comportamiento (ATB) con 0.715, normas subjetivas (SN) con 0.731 e intención de compra (PI) con 0.727. Estos datos confirman que una proporción significativa de la varianza de las variables observadas es explicada por sus respectivas variables latentes, validando la validez convergente del modelo.

El valor AVE más alto correspondió a las normas subjetivas (SN), lo que sugiere que este constructo desempeña un rol determinante en la configuración de la intención de compra. Este hallazgo adquiere mayor relevancia al considerar que el 68% de la muestra estuvo compuesto por mujeres, un segmento que, según estudios previos, suele verse más influenciado por factores sociales y percepciones colectivas en sus decisiones de consumo.

Según la Tabla 3, se evaluó la validez discriminante usando el criterio de Fornell-Larcker, cuyos resultados se muestran en la Tabla 4. Los valores en la diagonal (que representan la raíz cuadrada del AVE) fueron siempre mayores que las correlaciones entre los constructos. Por ejemplo: inbound marketing (IM), su raíz cuadrada del AVE (0.838) fue mayor que sus correlaciones con: actitud hacia el comportamiento (ATB): 0.752, normas subjetivas (SN): 0.709 e intención de compra (PI): 0.732. Esto confirma que cada constructo es único y mide aspectos distintos en el modelo, validando que el inbound marketing y la intención de compra son conceptos claramente diferenciados.

La Tabla 4 evidencia que todos los valores HTMT se encuentran por debajo del umbral de 0.9, confirmando la validez discriminante del modelo. En particular, el HTMT entre actitud hacia el comportamiento (ATB) y normas subjetivas (SN) registró un valor de 0.853, lo que sugiere una relación fuerte pero conceptualmente diferenciada entre ambos constructos. Estos resultados validan que las variables mantienen identidades conceptuales distintas, a pesar de presentar interrelaciones significativas dentro del marco teórico propuesto.

La Tabla 5 muestra una alta consistencia interna en las variables analizadas, ya que todos los valores de fiabilidad compuesta superan el umbral de 0.7. Específicamente: inbound marketing (IM): 0.923, intención de compra (PI): 0.905, actitud hacia el comportamiento (ATB): 0.930 y normas subjetivas (SN): 0.916.

Estos resultados confirman que las variables miden con precisión los aspectos centrales del inbound marketing y su relación con la intención de compra. Además, la elevada fiabilidad compuesta indica que los constructos mantienen estabilidad incluso al aplicarse a diferentes segmentos de la muestra, lo que refuerza la confiabilidad del modelo.

Los resultados de la tabla 6 confirman que el inbound marketing (IM) tiene un impacto significativo en la intención de compra (PI). El coeficiente de la ruta IM → PI es de 0.680 con un valor p < 0.001, lo que indica una relación positiva fuerte. El coeficiente para IM → ATB (0.690) es más alto que para IM → SN (0.472), lo que sugiere que la actitud hacia el comportamiento cumple un papel mediador más dominante. Además, los valores del estadístico t refuerzan la significancia estadística de estas relaciones.

En este contexto, se analiza el efecto significativo del inbound marketing (IM) en la intención de compra en línea (PI) de clientes de PYMES del sector de productos de limpieza, resultados que coinciden con las investigaciones de (^{Moslehpour et al. 2021}) y (^{Vásquez-Reyes et al. 2023}), quienes destacaron su eficacia en diversas industrias. Estos estudios revelaron que generar contenido valioso en redes sociales no solo mejora la percepción del consumidor, sino que también fortalece su intención de compra, hallazgos que se alinean con (^{Kannan & Li 2017}) y(^{Roy et al. 2017}) respecto al impacto positivo del IM en la interacción y el compromiso del consumidor.

Por otro lado, el análisis factorial confirmó la validez de las dimensiones evaluadas, evidenciando una fuerte influencia del IM sobre la PI (coeficiente de 0.680, p < 0.001). Estos datos refuerzan investigaciones recientes en marketing digital, como las de (^{Türkeș 2024}). Cabe destacar que, en países como Rumanía, los efectos de la pandemia y pospandemia, sumados a un aumento del 80% en la penetración de internet, aceleraron excepcionalmente el comercio electrónico. Este escenario subraya la importancia de realizar investigaciones de mercado para identificar factores que impulsen el rendimiento empresarial en entornos digitales.

Respecto a la dimensión "actitud hacia el comportamiento", se confirma que percepciones sobre la calidad del producto, confianza en la marca y beneficios percibidos son determinantes clave de la PI en línea. Estos resultados son consistentes con (^{Pratama et al. 2023}), (^{Widayat et al. 2023}) y (^{Baek & Kim 2022}), quienes identificaron que atributos específicos del producto influyen directamente en la intención de compra. Adicionalmente, (^{Bermúdez Sosa & Duque-Oliva 2022}) y (^{Büyükdağ et al. (2020}) demostraron que promociones y descuentos impactan positivamente en la PI, validando que los consumidores prefieren incentivos como paquetes promocionales u ofertas con valor agregado.

En cuanto a la dimensión "norma subjetiva", se observa que la influencia de terceros (familiares, amigos e interacciones en redes sociales) afecta significativamente la PI, en línea con (^{Schiffman et al. 2010}) y (^{Ajzen & Fishbein 1970}), quienes enfatizan el rol de la socialización en las decisiones de compra. Específicamente, los resultados se alinean con (^{Garzón et al. 2021}), quienes comprobaron que interacciones como "Me gusta" y comentarios aumentan la confianza en la marca. Asimismo, ^{An Ngo et al. (2023}), (^{Onofrei et al. 2022}) y ^{Park et al. (2021}) corroboraron que la participación de influencers y la calidad del contenido son clave para generar credibilidad. No obstante, también se identificó que reseñas negativas pueden afectar la PI, lo que refuerza la necesidad de una gestión activa de la reputación digital.

Conclusiones

Este estudio demuestra que el inbound marketing (IM) ejerce un efecto significativo en la intención de compra en línea (PI) de los consumidores de PYMES peruanas del sector de productos de limpieza, validando la importancia de contenido relevante y segmentación en redes sociales como mecanismos para fortalecer la percepción del consumidor y motivar decisiones de compra. Estos hallazgos se alinean con investigaciones previas que destacan la capacidad del IM para generar confianza y compromiso mediante estrategias centradas en el usuario.

Por un lado, se confirma que la actitud hacia el comportamiento -definida por la percepción de calidad del producto, confianza en la marca y beneficios percibidos- influye más en la PI que las normas subjetivas, como la presión social de familiares, amigos o redes. Sin embargo, estas últimas también resultan determinantes cuando intervienen factores como interacciones digitales o la participación de influenciadores, lo que subraya la necesidad de gestionar estratégicamente la reputación digital.

Desde una perspectiva práctica, se recomienda que las PYMES del sector orienten sus esfuerzos hacia estrategias de IM basadas en el conocimiento del público objetivo, priorizando contenido personalizado y automatización de procesos. La presencia de un segmento mayoritario de mujeres (67,7%) y jóvenes de 25 a 34 años (41,2%) -grupos con alta actividad en entornos digitales- exige campañas diseñadas para aprovechar sus hábitos de consumo y preferencias de comunicación.

Además, el uso de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (SEM-PLS) valida el modelo teórico propuesto, integrando dimensiones actitudinales y sociales para comprender el comportamiento del consumidor en línea. Este aporte es relevante tanto para el ámbito académico, al enriquecer marcos conceptuales existentes, como para el sector empresarial, al ofrecer herramientas para desarrollar ecosistemas de comercio electrónico más dinámicos y atractivos

CONTRIBUCIÓN DE LA AUTORÍA: