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INTRODUCCIÓN
En los últimos años, el marketing digital ha pasado de basarse en sitios web centrados en textos con productos tradicionales a transformarse gracias al crecimiento exponencial de Internet y los avances tecnológicos (Busca et al., 2020), impulsando el marketing en plataformas de redes sociales (Chou et al., 2020). Actualmente, este tipo de marketing se entiende como la consecución de objetivos mediante invenciones digitales (León-Castro et al., 2021; Vrontis et al., 2021), lo que ha generado opciones innovadoras para optimizar negocios digitales (León-Castro et al., 2021; Manzoor et al., 2020).
En este contexto, plataformas como Instagram, YouTube, Facebook, Twitter y TikTok han transformado la vida cotidiana de los usuarios (Khomenko et al., 2021), especialmente de turistas de la generación Z nacidos entre 1995 y 2009 (Anjaria, 2022) y marcados por la digitalización (Deb et al., 2020). A través de estas herramientas digitales se permite el acceso a información turística para interactuar y difundir ideas (Deb et al., 2020), lo cual influye en su vida diaria (Olanrewaju et al., 2020) y en el conocimiento del consumidor y su comportamiento de compra. De esta manera, los turistas planifican viajes con flexibilidad y acceso a información amplia (Wong et al., 2020).
Este impacto es clave para industrias como el turismo, que contribuye significativamente a la economía de muchos destinos. Por tal motivo, entender y aprovechar tecnologías de marketing digital es esencial para el éxito de negocios turísticos (Magano y Cunha, 2020), además de ayudar a reducir costos de marketing (Angeloni y Rossi, 2020).
En esta línea, Martínez (2023) define el marketing digital como acciones a través de medios digitales (redes sociales, correo electrónico o móvil) para crear relaciones, generar leads y aumentar ventas. Asimismo, las 4Fs del marketing digital —flujo, funcionalidad, feedback y fidelización— son factores clave para un comercio electrónico exitoso (Landero et al., 2024). En este sentido, el flujo se refiere a la interactividad agradable del sitio web, la funcionalidad a la facilidad para acceder a información, el feedback al diálogo con el usuario y la fidelización a la creación de comunidades y contenidos actualizados (Landero et al., 2024).
Por otro lado, el comportamiento de compra estudia cómo los individuos deciden adquirir productos para satisfacer necesidades (Iyer et al., 2019). En este marco, Antonides y Hovestadt (2021) proponen dimensiones como caracterización del consumidor, valoración de atributos y descripción de la situación de compra.
De igual forma, la información en redes sociales, medios y marketing digital influye en decisiones de viaje (Lee et al., 2021), particularmente en la generación Z, donde el 82% está familiarizado con tecnologías digitales y redes sociales (Roller, 2023). Cabe destacar que esta generación impulsa tendencias iniciadas por los millennials, como la participación en redes (Curtis et al., 2019).
Finalmente, las empresas con estrategias digitales exitosas influyen en las decisiones de compra del turista peruano de la generación Z. Bajo este enfoque, se plantean las siguientes hipótesis:
H1: El marketing digital impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la generación Z.
H2: El flujo impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la generación Z.
H3: La funcionalidad impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la generación Z.
H4: El feedback impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la generación Z.
H5: La fidelización impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la generación Z.
METODOLOGÍA
La metodología para este estudio tiene un enfoque cuantitativo, el cual trata de interpretar a la luz las predicciones iniciales (hipótesis) y de estudios previos (teoría), con el fin de permitir mediciones precisas y la obtención de datos empíricos a través de la utilización de un instrumento específico (Creswell, 2013). En relación con la contribución, esta será de tipo aplicada, ya que concentra su atención en identificar necesidades, problemas u oportunidades del contexto para, posteriormente, aplicar conocimientos y dar respuesta a estos requerimientos desde la aplicación del método científico (Sabino, 1996). Asimismo, en cuanto a la lógica se ha utilizado el método deductivo, el cual se basa en teorías que explican los hechos de estudio (Bernal, 2016). Por último, el alcance será de tipo explicativo, puesto que se busca una explicación del fenómeno que se está investigando.
Por otro lado, el diseño es de tipo no experimental, donde Hernández et al. (2010) indican que la investigación no experimental es sistemática y empírica en la que las variables independientes no se manipulan debido a que ya han sucedido. Además, este diseño es de corte transversal, lo cual implica que se suelen incluir individuos con y sin la condición en un momento determinado y en este tipo de diseño, el investigador no realiza ningún tipo de intervención (Rothman, 2012).
En cuanto a la recolección de datos se realizó mediante un muestreo por conveniencia, el cual se basa en seleccionar a los participantes más accesibles y disponibles (Creswell, 2013). El equipo de investigación realizó el estudio de campo en Perú durante enero y febrero del año 2025, enviando las encuestas online. Los participantes fueron informados de que los datos serían tratados de forma confidencial y utilizados exclusivamente con fines científicos.
Se consideraron como criterios de inclusión: los residentes en Perú, pertenecer a la generación Z, es decir, haber nacido entre 1995 y 2009 (Sakdiyakorn et al., 2021), haber realizado al menos un viaje dentro del territorio peruano en los últimos 12 meses y haber utilizado plataformas digitales para planificar o reservar dicho viaje. Se aplicaron como criterios de exclusión: personas fuera del rango de edad establecido, individuos que no hubieran viajado en el último año, que no utilizaran medios digitales para la planificación turística y encuestas con respuestas incompletas o inconsistentes.
Para la medición, se empleó la técnica de la encuesta con escala tipo Likert (Anjaria, 2022), la cual es fácil de medir y comprender (Subedi, 2016). La escala empleada fue de cinco puntos, donde 1 indica "Totalmente en desacuerdo" y 5 "Totalmente de acuerdo". El cuestionario incluyó 26 ítems. Tras el proceso de depuración de datos, se obtuvieron 300 encuestas válidas. Este tamaño muestral es adecuado para estudios cuantitativos transversales, ya que la literatura recomienda un mínimo entre 200 y 300 participantes para garantizar confiabilidad en análisis multivariados (Hair et al., 2021). El procesamiento y análisis de datos se ejecutó con el programa SPSS. Se realizó una prueba de consistencia interna mediante el coeficiente alfa de Cronbach, el cual arrojó 0,949 para la variable "marketing digital" y 0,940 para la variable "comportamiento de compra", siendo ambos valores aceptables, ya que un alfa de Cronbach es >0,7 (Adamson y Prion, 2013).
RESULTADOS
Para poder determinar qué prueba se empleará para medir la correlación entre variables, se llevó a cabo una prueba de normalidad empleando los estadísticos de Kolmogorov-Smirnov (Tabla 1), con el objetivo de determinar si el conjunto de datos se ajusta a una distribución normal.
Según los resultados obtenidos, la distribución del conjunto de datos difiere significativamente de la normal. En consecuencia, se utilizó la prueba no paramétrica de correlación Rho de Spearman, el cual es utilizado para medir la asociación entre atributos en una escala ordinal (Sarabia y Pascual, 2005). El coeficiente de correlación de rangos de Spearman varía entre -1.0 y +1.0: valores cercanos a +1.0 indican una fuerte asociación positiva; valores cercanos a -1.0 reflejan una fuerte asociación negativa. Un valor de 0.0 denota la ausencia de correlación (Anderson et al., 2016).
En la Tabla 2, se observa que el 50% de los turistas encuestados manifestaron estar de acuerdo con el marketing digital empleado en las plataformas de viaje, seguido de un 26% totalmente de acuerdo. Para la variable comportamiento de compra, el 47% está de acuerdo y el 36,3% totalmente de acuerdo.
Según la Tabla 3, el 52,3% de los encuestados está de acuerdo con la dimensión de flujo, el 46,70% totalmente de acuerdo con la funcionalidad, el 43% de acuerdo con el feedback y el 43,30% con la fidelización implementada en las plataformas de viaje.
Tabla 3. Frecuencias y porcentajes de las dimensiones de la variable 1
Nota. Datos procesados SPSS 27 (2025)
Según la Tabla 4, el mayor porcentaje fue de un 45,3%, correspondiente a los encuestados que manifestaron estar de acuerdo con la descripción de la situación de compra, el 45% estuvo totalmente de acuerdo con la valoración de atributos, y el 43,3% de acuerdo con la caracterización del consumidor.
Tabla 4. Frecuencias y porcentajes de las dimensiones de la variable 2
Nota. Datos procesados SPSS 27 (2025)
Contrastación de hipótesis
En la Tabla 5 se observa que el coeficiente de correlación de Spearman es de 0,865**, lo que indica una correlación positiva alta y muy significativa. Con un 99% de confianza se puede afirmar que existe una correlación directa y positiva alta entre las variables "Marketing Digital" y "Comportamiento de compra", dado que el valor de Sig (bilateral) es de 0,001, por debajo de 0,01. En consecuencia, se acepta la hipótesis 1, evidenciando que el marketing digital impacta en el comportamiento de compra del turista peruano de la Generación Z.
Tabla 5. Correlación de Spearman de la variable marketing digital y el comportamiento de compra
Nota. Datos procesados SPSS 27 (2025)
En la Tabla 6, para la segunda hipótesis, la dimensión "Flujo" presenta una correlación de 0,808** con el comportamiento de compra; la tercera hipótesis muestra una correlación de 0,740** para "Funcionalidad"; la cuarta hipótesis una correlación de 0,808** para "Feedback"; y la quinta hipótesis una correlación de 0,796** para "Fidelización". Todas las correlaciones son estadísticamente significativas (Sig < 0,001), aceptándose las hipótesis H2, H3, H4 y H5.
DISCUSIÓN
Los resultados del estudio confirman que el marketing digital influye de manera significativa y positiva en el comportamiento de compra del turista peruano perteneciente a la Generación Z. Esta relación se evidencia en el coeficiente de correlación de Spearman Rho (ρ = 0,865), que valida la hipótesis general y coincide con lo planteado por Pencarelli (2019), quien resalta que las estrategias digitales modifican las actitudes del consumidor turístico en las etapas previas a la compra.
El flujo y la funcionalidad de las plataformas fueron identificados como factores determinantes, lo cual coincide con Park et al. (2023), quienes sostienen que una navegación fluida y un diseño bien estructurado incrementan la satisfacción del usuario e influyen positivamente en la intención de compra. Asimismo, el feedback y las estrategias de fidelización fueron valorados como elementos clave que fortalecen la confianza y la lealtad hacia las marcas. Estos hallazgos refuerzan también lo expuesto por Wei et al. (2025), al indicar que la interacción digital, la claridad de la información y la atención posterior a la compra son factores esenciales en la decisión del turista. A su vez, se respaldan las observaciones de Possebon et al. (2019), quienes destacan que la percepción de calidad, las promociones y la imagen de las plataformas influyen directamente en la elección del consumidor.
A pesar de los aportes obtenidos, es necesario reconocer las limitaciones que pueden influir en el alcance de los resultados. El uso de un muestreo no probabilístico por conveniencia limita la posibilidad de generalizar los hallazgos. La investigación se enfocó únicamente en jóvenes que viajaron durante los últimos doce meses, lo que excluye a personas que no viajaron recientemente. El diseño transversal también constituye una limitación, pues no permite observar cambios en el comportamiento digital del consumidor a lo largo del tiempo ni establecer relaciones causales.
Se recomienda ampliar este estudio a otras generaciones o regiones geográficas para explorar diferencias culturales y tecnológicas en los hábitos de compra digital. Asimismo, futuras investigaciones podrían incluir nuevas dimensiones del marketing digital, como la personalización mediante inteligencia artificial o el uso de herramientas inmersivas. También sería valioso implementar estudios longitudinales que permitan observar la evolución del comportamiento digital del consumidor a lo largo del tiempo.
Los hallazgos del estudio tienen importantes implicancias prácticas para las empresas de turismo y las áreas de marketing digital. La fuerte influencia del flujo y la funcionalidad indica que las empresas deben priorizar el desarrollo de sitios web y aplicaciones optimizadas. La evidencia muestra que los usuarios valoran respuestas rápidas, contenido auténtico y una comunicación bidireccional en redes sociales. Asimismo, se sugiere potenciar el uso de herramientas de personalización, especialmente aquellas basadas en inteligencia artificial, para ofrecer recomendaciones de destinos, promociones o itinerarios adaptados al historial y preferencia del usuario.
