Digital marketing model innovation and Generation Z as consumer decision-making style. Making predictions with an artificial neural network, in Mexico

Juan Mejía Trejo

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.


Palabras clave


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

Texto completo:

PDF (English)


DOI: http://dx.doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.3258

Métricas de artículo

Cargando métricas ...

Metrics powered by PLOS ALM

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Licencia de Creative Commons
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional.

CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN, año 64, No.64-1, enero-marzo de 2019, es una publicación trimestral editada por la Universidad Nacional Autónoma de México, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Ciudad de México, a través de la División de Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración - UNAM, Circuito Exterior, s/n, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Ciudad de México., Tel. (55) 56 22 84 57 y (55) 56 22 84 58 Ext. 144, http://www.cya.unam.mx, correo electrónico: revista_cya@fca.unam.mx, Editor responsable: Dr. Francisco López Herrera, Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2016-071316434900-203, otorgada por el Instituto Nacional del Derecho de Autor, ISSN 2448-8410, Responsable de la última actualización de este Número, División de Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración-UNAM, Dr. Francisco López Herrera, Circuito Exterior, s/n, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Cd., Mx., fecha de última modificación, 7 de enero de 2019.

Las opiniones expresadas por los autores no necesariamente reflejan la postura del editor de la publicación. Se autoriza la reproducción total o parcial de los textos aquí publicados siempre y cuando se cite la fuente completa y la dirección electrónica de la publicación.

Contaduría y Administración by División de Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración is licensed under a Creative Commons Reconocimiento- 4.0 Internacional.
Creado a partir de la obra en http://www.cya.unam.mx.

Correo electrónico: revista_cya@fca.unam.mx               

ISSN: 0186-1042 (Print) 2448-8410 (Online)