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INTRODUCCIÓN
La creciente sobrepoblación ha causado una sobreproducción y exceso de desperdicios, contribuyendo al deterioro ambiental (García-Salirrosas & Rondon-Eusebio, 2022). Debido a estos efectos, los productos sostenibles se han posicionado como la opción preferida de los consumidores (Junarsin et al., 2022). Como resultado a esto, surgió el marketing verde, creado en los años 70, entendido como el conjunto de actividades que buscan desarrollar y promocionar productos de manera sostenible (Bashir et al., 2022), de este modo, esta perspectiva integró la responsabilidad ambiental como estrategia comercial, aportando valor al producto y mejorando la imagen de la empresa frente a consumidores preocupados por el impacto ambiental (Salguero et al., 2024). Además, busca educar al consumidor y generar hábitos de compra más responsables y conscientes (Szabo y Webster, 2021). Aunque este tema ya ha sido ampliamente estudiado, aún vemos vacíos que no cubren el panorama total, considerando que el comportamiento cambia a través de los años. Entre las principales brechas se encuentran las limitaciones en el alcance, tamaño y características demográficas de las muestras obtenidas para la obtención de resultados (Astuti et al., 2024; Dovaliene y Salciute, 2024; Putra et al., 2024; Siuda y Grębosz-Krawczyk, 2025; Su et al., 2025; Yu et al., 2024), la escasa investigación en países latinoamericanos (Latip et al., 2023; Pandey y Yadav, 2023) y falta de seguimiento que dificulta la validación de los datos obtenidos (Ahmed et al., 2024; Islam y Ali Khan, 2024).
Pese a estos vacíos, se identificaron factores que inciden en la intención de compra del consumidor, como la conciencia ambiental, innovación ecológica, valor percibido verde e imagen de marca verde (Bashir et al., 2022). La conciencia ambiental, aunque no afecta directamente la intención de compra, fortalece la confianza y preferencia por marcas sostenibles (Junarsin et al., 2022). La conciencia ambiental se considera un factor relevante en la compra verde (Carrión-Bósquez et al., 2024). La innovación ecológica refleja el compromiso empresarial con la sostenibilidad a través de estrategias que mejoran su impacto ambiental (Aftab et al., 2023). El valor percibido verde es la evaluación total que hace el consumidor sobre los beneficios ambientales que recibe al adquirir un producto o servicio sostenible (Román-Augusto et al., 2022). La imagen de marca verde incrementa en la confianza del consumidor al comprar, en especial de productos verdes, promueve la lealtad y refuerza su identidad ecológica, siendo una ventaja competitiva desde los años noventa (Bashir et al., 2022).
Con estos conocimientos se plantean las siguientes hipótesis: En el modelo estructural se plantean las siguientes hipótesis: H1 establece que la conciencia ambiental influye positivamente en la imagen de marca verde; H2, que la conciencia ambiental influye positivamente en la intención de compra; y H3, que la conciencia ambiental influye positivamente en el valor percibido verde. Asimismo, H4 propone que la imagen de marca verde influye positivamente en la intención de compra. Por su parte, H5 señala que la innovación ecológica influye positivamente en la imagen de marca verde; H6, que influye positivamente en la intención de compra; y H7, que influye positivamente en el valor percibido verde. Finalmente, H8 establece que el valor percibido verde influye positivamente en la intención de compra.
Estas relaciones permiten examinar de manera integral la incidencia del marketing verde en la intención de compra. En este marco, el estudio analiza los factores que motivan la compra en línea en los segmentos centennial y millennial, así como la influencia del marketing verde, con el propósito de aportar evidencia que oriente estrategias empresariales y promueva un consumo sostenible en mercados emergentes.
METODOLOGÍA
El presente estudio empleó un enfoque cuantitativo, de diseño no experimental, transversal y de alcance correlacional causal. El objetivo metodológico fue analizar el green marketing y la intención de compra en centennials y millennials que realizan compras virtuales. Se utilizó un cuestionario conformado por 12 preguntas para medir el Green Marketing y sus respectivas dimensiones y 3 preguntas para medir la intención de compra, las cuales fueron medidas mediante la escala de Likert, lo que permitió captar la percepción de los encuestados con mayor precisión. Se consideró como población de este estudio a personas entre 18 a 44 años, centennials y millennials, que residen en Lima y que compran en línea. Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (2025) la población en Lima Metropolitana es de 10 millones 432 mil 133 habitantes, de los cuales 4 058 101 habitantes pertenecen entre las edades de 18 a 44 años. Asimismo, un estudio de Statista (2024) indica que a nivel nacional hay 16,8 millones de personas son compradores en línea. Por lo tanto, para el presente estudio se determinó una muestra de 200 personas residentes en Lima Metropolitana, con el propósito de analizar la incidencia del marketing verde en la intención de compra de los segmentos centennial y millennial que realizan compras virtuales. Para este estudio, se obtuvo respuestas validas de 180 participantes permite trabajar con un nivel de confianza del 95% y un margen de error estimado de ±7.3%, asumiendo un nivel máximo de heterogeneidad (p = 0.5), lo que resulta apropiado para investigaciones de naturaleza social.
La identificación de los encuestados se realizó por medio de difusión digital mediante correo electrónico y redes sociales, complementada con la aplicación presencial de encuestas autoadministradas a personas y asegurándonos que tengan la representatividad de la población de estudio. Para asegurar que los participantes cumplieran con los criterios de inclusión se aplicaron los siguientes filtros: que realizo compra de productos verdes en el último año, que sean mayores de 18 años, que sean residentes de Lima Metropolitana y que sean personas que están dispuestas a participar en el estudio. Con respeto al criterio de exclusión se aplicaron los siguientes filtros: Personas que no han comprado productos verdes en el último año, menores de 18 años no participan, personas que no residen en Lima Metropolitana y personas que no están dispuestas a participar en el estudio. La recolección de datos se llevó a cabo durante el mes de mayo a junio de 2025, utilizando un cuestionario estructurado aplicado en línea a través de Google Forms. En la Tabla 1, se presenta el instrumento de medición, conformado por 12 ítems distribuidos en cuatro variables: conciencia ambiental, innovación ecológica, valor percibido verde e imagen de marca verde, adaptados de Yu et al. (2024). Asimismo, la variable intención de compra se evaluó mediante un cuestionario de tres ítems, adaptados de Liao et al. (2022). Las respuestas se registraron en una escala tipo Likert de cinco puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 5 = totalmente de acuerdo).
El análisis de los datos mediante el uso del software SmartPLS 4, empleando modelización de ecuaciones estructurales para evaluar la fiabilidad, validez convergente, discriminante y la capacidad explicativa del modelo estructural propuesto. En términos éticos, se garantizó la participación voluntaria, anónima y confidencial de todo los encuestados, en cumplimiento de los principios éticos de la investigación científica. Al iniciar el formulario se incluyó el consentimiento informado, mediante el cual se comunicaron los objetivos de estudio, la naturaleza confidencial de los datos y la libertad de los participantes para desistir en cualquier momento, sin que implicara perjuicio alguno. Los datos recolectados fueron empleados únicamente para fines académicos, preservando en todo momento la integridad, privacidad y transparencia del proceso de investigación y se compartirán con los participantes del estudio.
Tabla 1. Cuestionario de dimensiones
| Variable | Dimensión | Ítems | Autores |
|---|---|---|---|
| Green Marketing | Conciencia Ambiental | 1. Estoy preocupado sobre la actual situación ambiental en mi país. | Yu et al. (2024) |
| 2. Creo que como individuos tenemos la responsabilidad de proteger el medio ambiente. | |||
| 3. Considero importante adoptar hábitos sostenibles en mi vida diaria para contribuir a la protección del medio ambiente. | |||
| Innovación ecológica | 4. Creo que los productos verdes son más fáciles de reciclar que los productos tradicionales. | ||
| 5. Creo que los productos verdes reducen el daño causado por los desechos en comparación con los productos tradicionales. | |||
| 6. Creo que los productos verdes utilizan menos materiales que los productos tradicionales. | |||
| Valor Percibido Verde | 7. Creo que los productos verdes son más valiosos para el ambiente que los productos tradicionales. | ||
| 8. Considero que un producto verde es más valioso comparado con los productos convencionales. | |||
| 9. Espero que la producción de productos verdes pueda mejorar el rendimiento ambiental. | |||
| Imagen de marca verde | 10. Creo que implementar prácticas verdes podrá volver exitosos a los productos verdes. | ||
| 11. Los productos verdes tendrían mejor reputación si se implementaran prácticas sostenibles. | |||
| 12. Me siento más atraído a los productos verdes con una buena marca de confianza. | |||
| Intención de compra | 13. Considero comprar productos verdes que sean menos contaminantes. | Liao et al. (2022) | |
| 14. Tengo la intención de comprar productos verdes que sean menos contaminantes. | |||
| 15. Considero cambiar de marca por razones ambientales. |
RESULTADOS
Validez y fiabilidad del modelo
El análisis realizado tenía como propósito evaluar la calidad del modelo de medición, enfocándose en la fiabilidad de los ítems y en la validez, tanto convergente como discriminante. Para ello, se examinó las correlaciones entre los constructos exógenos y endógenos utilizando indicadores reflectivos. Con el objetivo de garantizar la solidez del modelo, seguimos criterios metodológicos que son ampliamente aceptados en el análisis mediante ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM).
Cabe mencionar que, se realizaron evaluaciones sobre las cargas factoriales de los ítems, las que deben ser mayores a 0,708 para considerarlas como satisfactorias (Hair et al., 2022). Como se observa en la Tabla 2, todas las cargas cumplen con el requisito, lo que indica una adecuada correlación entre cada ítem y el factor respectivo al que pertenece. De igual forma, se examinó multicolinealidades, los cuales se verifican a través del factor de inflación de varianza (VIF), además de que se deben presentar valores menores a 3.3 para no presentar mayores problemas de colinealidad (Hair et al., 2022). Todos los aspectos indicaron tener valores VIF del modelo están dentro de los rangos aceptados.
La confiabilidad compuesta (CC) y el alpha de Cronbach estaban entre 0,70 y 0,90, que es un rango óptimo en cuanto a confiabilidad interna en los constructos (Dijkstra y Henseler, 2015; Hair et al., 2022). En cuanto a la validez, la varianza media extraída (AVE) de todos los constructos fue superior a 0,50, que es el umbral mínimo aceptable, con el criterio de Fornell y Larcker (1981) siendo aceptado. Como se evidencia los resultados obtenidos que figuran en la Tabla 2 respaldan la fiabilidad de los indicadores y la robustez del modelo de medición propuesto. Estos resultados obtenidos permiten avanzar con el análisis del modelo estructural dentro del enfoque PLS-SEM.
Tabla 2. Fiabilidad del indicador y fiabilidad compuesta
| Variables | Indicador | Cargas factoriales | VIF | AVE | CR | Alpha Cronbach |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Conciencia ambiental | 0,858 | 0,923 | 0,834 | |||
| CONAM1 | 0,779 | 1,257 | ||||
| CONAM2 | 0,924 | 2,048 | ||||
| CONAM3 | 0,928 | 2,048 | ||||
| Imagen de Marca Verde | 0,675 | 0,862 | 0,758 | |||
| IMVE1 | 0,869 | 1,867 | ||||
| IMVE2 | 0,816 | 1,586 | ||||
| IMVE3 | 0,778 | 1,417 | ||||
| Intención de Compra | 0,666 | 0,888 | 0,828 | |||
| INDC1 | 0,87 | 2,746 | ||||
| INDC2 | 0,877 | 2,621 | ||||
| INDC3 | 0,826 | 2,075 | ||||
| Innovación Ecológica | 0,732 | 0,891 | 0,817 | |||
| INECO1 | 0,856 | 1,728 | ||||
| INECO2 | 0,859 | 1,885 | ||||
| INECO3 | 0,852 | 1,844 | ||||
| Valor Percibido Verde | 0,708 | 0,879 | 0,794 | |||
| VPER1 | 0,836 | 1,68 | ||||
| VPER2 | 0,845 | 1,67 | ||||
| VPER3 | 0,843 | 1,68 |
La validez discriminante mide cuánto se diferencia un concepto de otros. Esto garantiza que cada uno evalúe una idea única y no se confunda con otros conceptos. Esto significa que los ítems asociados a un constructo no reflejan otras variables del modelo (Hair et al., 2022). Esta validación es muy importante para asegurar que las relaciones estructurales en el modelo representen conceptos que están claramente definidos. Una de las maneras más comunes de verificar si un constructo es realmente diferente de otros es el criterio de Fornell-Larcker. Este criterio indica que la raíz cuadrada de la varianza media extraída (AVE) de cada constructo debe ser más alta que sus correlaciones con los otros constructos (Fornell y Larcker, 1981; Henseler et al., 2015).
En la Tabla 3, estos valores están en la diagonal señalando que los valores horizontales superiores y los valores verticales extremos derechos deben superiores a sus subyacentes y adyacentes. De acuerdo con lo mencionado, la validez discriminante presenta valores adecuados al rigor del análisis PLS-SEM.
Tabla 3. Validez discriminante (criterio de Fornell-Larcker)
| Constructos latentes | CONAM | IMVE | INDC | INECO | VPER |
|---|---|---|---|---|---|
| CONAM | -0,926 | ||||
| IMVE | 0,471 | -0,822 | |||
| INDC | 0,659 | 0,701 | -0,816 | ||
| INECO | 0,518 | 0,628 | 0,674 | -0,855 | |
| VPER | 0,57 | 0,664 | 0,715 | 0,678 | -0,841 |
La evaluación de la validez discriminante es un paso esencial en los modelos de ecuaciones estructurales, ya que permite verificar que los constructos medidos reflejan conceptos verdaderamente distintos. Uno de los métodos más confiables y recomendados en la actualidad para esta evaluación es el índice Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT), el cual ha ganado aceptación como una alternativa más rigurosa frente al tradicional criterio de Fornell-Larcker (Henseler et al., 2015).
Según las directrices metodológicas más recientes, los valores de HTMT deben situarse por debajo de los umbrales de 0,85 o 0,90, dependiendo del nivel de conservadurismo adoptado. Sin embargo, para asegurar una diferenciación más estricta entre los constructos, se recomienda trabajar con un umbral más conservador de HTMT < 0,85 (Hair et al., 2022). De esta forma, se reduce la probabilidad de que los constructos estén solapando contenidos conceptuales.
En este estudio, todos los valores HTMT reportados en la Tabla 4 se encuentran por debajo del límite crítico de 0,90 e incluso en su mayoría bajo el umbral de 0,85, lo cual indica una adecuada validez discriminante. Este hallazgo fortalece la confianza en que los constructos del modelo representan dimensiones distintas y no redundantes, contribuyendo así a la validez general del modelo de medida dentro del marco de análisis PLS-SEM (Voorhees et al., 2016; Hair et al., 2022).
Valoración del modelo estructural
De acuerdo con los lineamientos propuestos por Hair et al. (2022), la evaluación del modelo estructural en PLS-SEM implica el análisis de la significancia estadística de los coeficientes de trayectoria, así como de la capacidad explicativa (R²) del modelo. En la Figura 1 se observa un modelo estructural conformado por cinco variables latentes: Imagen de marca verde, Valor percibido verde, Conciencia ambiental, Innovación ecológica e Intención de compra. Estas variables son medidas a través de indicadores reflectivos, los cuales presentan cargas factoriales superiores a 0,7, lo que confirma una adecuada validez convergente.
El análisis de los coeficientes de determinación (R²) revela que la variable Intención de compra alcanza un valor de R² = 0,687, lo cual se considera un nivel sustancial de capacidad explicativa, conforme a los criterios establecidos por Chin (1998). Este resultado indica que el modelo explica un 68,7% de la varianza en la intención de compra, lo que evidencia una fuerte influencia de las variables predictoras.
Asimismo, Valor percibido verde presenta un R² = 0,526 e Imagen de marca verde un R² = 0,423, ambos clasificados como niveles de explicación moderada. Por su parte, la variable Innovación ecológica muestra un R² = 0,336, lo que también se considera un nivel moderado de capacidad explicativa, en línea con lo indicado por Chin (1998). Estos valores superan el umbral mínimo de R² > 0,2 sugerido por Falk y Miller (1992) como criterio de aceptabilidad en modelos predictivos.
En cuanto a la significancia de los coeficientes de trayectoria, todos los valores son estadísticamente significativos (p < 0,05), lo que valida las relaciones postuladas en el modelo. Destaca la influencia del Valor percibido verde tanto en la Intención de compra (β = 0,525, p = 0,000) como en la Innovación ecológica (β = 0,524, p = 0,000), posicionándolo como una variable clave en la estructura del modelo. Igualmente, la Conciencia ambiental influye de manera significativa en la Intención de compra (β = 0,297, p = 0,000) y en la Imagen de marca verde (β = 0,199, p = 0,014), aunque con una magnitud menor.
En resumen, el modelo estructural evidencia una solidez teórica y empírica, con relaciones significativas entre las variables y niveles adecuados de capacidad explicativa. Estos hallazgos respaldan la pertinencia del modelo propuesto para analizar los factores que influyen en la intención de compra en contextos relacionados con la sostenibilidad y el consumo responsable.
El análisis del modelo estructural tiene como objetivo examinar la fuerza, dirección y significancia estadística de las relaciones planteadas entre los constructos, así como la relevancia de los coeficientes estimados. Este análisis se basa en la técnica de remuestreo mediante bootstrap, que permite estimar la significancia de los errores estándar y, a partir de ellos, calcular los valores t o construir intervalos de confianza para evaluar la solidez de los coeficientes de trayectoria (Hair et al., 2022). La evaluación del modelo estructural permite analizar las relaciones causales entre los constructos latentes planteados en el modelo, validando así la pertinencia de las hipótesis teóricas desde una perspectiva empírica. Este análisis se realizó mediante el método de resampling bootstrap con 5,000 submuestras, lo cual asegura la estimación robusta de los errores estándar y, por tanto, una interpretación confiable de los coeficientes de trayectoria (Hair et al., 2022; Sarstedt et al., 2022). Los resultados presentados en la Tabla 5 muestran que todas las hipótesis formuladas fueron estadísticamente significativas al nivel de confianza del 95%, con valores p inferiores a 0,05 y sin que los intervalos de confianza incluyeran el valor cero, lo cual respalda la solidez de las relaciones propuestas en el modelo estructural.
La conciencia ambiental (CONAM) influye positivamente sobre la imagen de marca verde (IMVE) (β = 0,199, p = 0,014), lo cual sugiere que los consumidores más conscientes del impacto ambiental son más propensos a valorar favorablemente a las marcas que promueven prácticas sostenibles. Este hallazgo coincide con lo señalado que destacan que la conciencia ecológica es un predictor clave en la construcción de percepciones de marca verde. Asimismo, CONAM se relaciona significativamente con la intención de compra verde (INDC) (β = 0,297, p < 0,001) y con el valor percibido verde (VPER) (β = 0,299, p < 0,001), lo que refuerza la idea de que una mayor sensibilidad ambiental conduce a decisiones de consumo más responsables y basadas en valores sostenibles.
La imagen de marca verde (IMVE) también influye en la intención de compra (INDC) (β = 0,299, p < 0,001), evidenciando que cuando los consumidores perciben que una marca es genuinamente comprometida con el medio ambiente, aumenta su disposición a adquirir sus productos.
En lo que respecta a la innovación ecológica (INECO), sus efectos son particularmente relevantes. Se observa un fuerte impacto tanto en IMVE (β = 0,525, p < 0,001) como en VPER (β = 0,524, p < 0,001), lo que pone de manifiesto el rol clave de la innovación como estrategia para fortalecer el posicionamiento verde y mejorar la percepción de valor de las soluciones sostenibles ofrecidas por las marcas (Chan, 2025). Además, INECO también impacta de forma positiva en INDC (β = 0,179, p = 0,003), aunque con una intensidad moderada, lo que indica que la innovación ambiental contribuye directamente a incentivar la intención de compra, aunque su efecto es más indirecto a través del valor percibido y la imagen de marca.
Finalmente, el valor percibido verde (VPER) tiene un efecto significativo sobre la intención de compra (INDC) (β = 0,225, p = 0,003). Esto confirma que cuando los consumidores identifican beneficios claros, tanto funcionales como ambientales, en un producto, se incrementa su intención de adquirirlo.
En conjunto, estos resultados respaldan empíricamente el modelo propuesto, donde la conciencia ambiental, la innovación ecológica y la percepción de marca convergen en influir de manera significativa sobre las decisiones de compra sostenibles. La significancia de las relaciones confirma que el modelo no solo tiene validez teórica, sino también utilidad práctica para la gestión de marcas sostenibles y el diseño de estrategias de marketing verde.
Tabla 5. Análisis del modelo estructural (prueba de hipótesis)
| Hipótesis | Correlación | t Student | Valores p | IC (0,05-0,97) | Resultados |
|---|---|---|---|---|---|
| CONAM→IMVE | 0,199 | 2,464 | 0,014 | (0,026-0,351) | Aceptado |
| CONAM→INDC | 0,297 | 5,085 | 0,000 | (0,179-0,404) | Aceptado |
| CONAM→VPER | 0,299 | 3,763 | 0,000 | (0,155-0,464) | Aceptado |
| IMVE→INDC | 0,299 | 4,816 | 0,000 | (0,177-0,423) | Aceptado |
| INECO→IMVE | 0,525 | 6,405 | 0,000 | (0,331-0,653) | Aceptado |
| INECO→INDC | 0,179 | 2,933 | 0,003 | (0,064-0,305) | Aceptado |
| INECO→VPER | 0,524 | 6,369 | 0,000 | (0,334-0,656) | Aceptado |
| VPER→INDC | 0,225 | 2,956 | 0,003 | (0,072-0,373) | Aceptado |
DISCUSIÓN
Los hallazgos de este estudio se pueden evidenciar que existe una fuerte relación entre el green marketing y la intención de compra lo que confirma con el estudio realizado por Bashir et al. (2022), en donde se analizó con las dimensiones de valor percibido verde, innovación ecológica, imagen de marca verde y conciencia ambiental. Además, se evidencia que el modelo teórico muestra cómo las dimensiones previas se entrelazan dándonos a ver que estos incentivan a la compra de productos verdes en el entorno digital y generacional, los centennials y millenials.
En los resultados obtenidos podemos confirmar que el marketing verde influye significativamente en la intención de compra, en donde el valor percibido se puede ver que tiene más fuerza (β = 0,525), lo que nos indica que los centennials y millennials valoran los beneficios ambientales de los productos, que coincide con lo que plantea Román-Augusto et al. (2022), lo cual evidencia que es una necesidad el comunicar con mayor intensidad el impacto positivo de los productos verdes. Además, se notó que la conciencia ambiental tiene relaciones significativas con la intención de compra (β = 0,297) y con la percepción de marca (β = 0,199), lo cual es respaldado por Carrión-Bósquez et al. (2024), en donde se evidencia que aquellos quienes tengan una mayor conciencia ambiental fomentarán más sus elecciones para tener un consumo más responsable. Así mismo, la innovación tecnológica es la dimensión que tiene un menor efecto directo en la intención de compra (β = 0,179), pero si tiene un efecto directo con el valor percibido verde (β = 0,524) y la imagen de marca (β = 0,525), lo cual evidencia que la innovación tecnológica puede funcionar como estrategia para mejorar la valoración del consumidor (Aftab et al., 2023). Por último, la imagen de marca verde (β = 0,299) también se posicionó como dimensión relevante, esto acorde con Bashir et al. (2022), el cual destaca que una marca la cuál es vista como genuinamente sostenible, esta llegará a generar una mayor confianza y lealtad de parte del comprador.
Estos hallazgos evidencian la relevancia de integrar la conciencia ambiental, la innovación ecológica, el valor percibido verde y la imagen de marca verde en el diseño de estrategias orientadas a captar a los segmentos centennial y millennial. Esta pertinencia resulta especialmente significativa en un mercado emergente como el peruano, donde aún persisten barreras asociadas al precio y la accesibilidad (Latip et al., 2023; Pandey y Yadav, 2023).
En esta línea, se recomienda que futuras investigaciones adopten diseños longitudinales que permitan examinar la evolución de la intención de compra a lo largo del tiempo. Asimismo, sería pertinente incorporar variables generacionales, comportamentales y de intención de recompra, a fin de profundizar en la comprensión del comportamiento del consumidor en contextos emergentes.
En conclusión, el estudio confirma que el marketing verde constituye un determinante significativo de la intención de compra en consumidores jóvenes que realizan compras en línea, evidenciando que la incorporación de atributos sostenibles no solo fortalece la percepción de valor, sino que también incide favorablemente en la predisposición de compra en mercados emergentes.
