ISSN: 0186-1042 ISSN-e: 2448-8410
Digital marketing model innovation and Generation Z as consumer decision-making style. Making predictions with an artificial neural network, in Mexico
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Palabras clave

Digital Marketing Model Innovation
Generation Z
Consumer Decision-Making Style
Artificial Neural Network
Binary Logistic Regression
Mexico

Cómo citar

Mejía Trejo, J. (2021). Digital marketing model innovation and Generation Z as consumer decision-making style. Making predictions with an artificial neural network, in Mexico. Contaduría Y Administración, 66(4), e279. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.3258

Resumen

This research aims to assess the predictive capabilities between the Digital Marketing Model Innovation (DMMI), based on the Oslo Manual 4th ed., and the Consumer Decision-Making Style (CDMS) model. The methodology involved an artificial neural network based on SPSS software to analyze data collected from 400 young Mexican students (Generation Z) belonging to ten local Guadalajara city universities from January to June 2019. The above mentioned are essential for several organizations interested in recognizing how to collect and measure innovation data of DMMI related to different CDMS internet behavior to increase competitiveness. The results suggest improvements on each one of the strategic relationships at the DMMI-CDMS model. Such improvements involving a high prediction level based on Multilayer Perceptron (MLP) as a predictive neural network on different variables compared with a Binary Logistic Regression (BLR) to assess and explain the scope of such predictions of the DMMI-CDMS model.

https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.3258
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