Factores que influyen en la intención de uso del M-commerce de consumidores de mypes de abarrotes en Chota, 2025

Abstract

Este estudio tuvo como objetivo principal determinar los factores que influyen en la intención de uso del comercio móvil (M-commerce) en los consumidores de mypes de abarrotes en Chota en el año 2025. Para ello se aplicó una metodología cuantitativa, de diseño no experimental y explicativo, utilizando un cuestionario estructurado basado en el modelo UTAUT, el cual fue aplicado a una muestra representativa de 371 consumidores seleccionados mediante un muestreo no probabilístico. Los datos fueron analizados a través de PLSpredict, donde los resultados indicaron que la expectativa de rendimiento (β=.180; p<.001), la influencia social (β=.280; p <.001) y las condiciones facilitadoras (β=.201; p<.001) influyeron significativamente en la intención de uso del M-commerce. La varianza explicada de la intención fue R²=.265 y la validación cruzada evidenció capacidad predictiva moderado-alta frente a un modelo lineal (mejor MAE en INT1–INT5 y mejor RMSE en 4/5 ítems; Q²>0). Se concluyó que los factores funcionales y sociales son determinantes clave en la adopción de esta tecnología en contextos locales. Se recomienda a los actores implicados priorizar estrategias centradas en los beneficios percibidos, activar redes de influencia social y fortalecer la infraestructura tecnológica. Asimismo, no se recomienda invertir en aspectos hedónicos en esta etapa de adopción, dando prioridad en su lugar a elementos que faciliten su uso práctico y eficiente del canal móvil.The main objective of this study was to determine the factors that influence the intention to use mobile commerce (M-commerce) among consumers of small grocery stores in Chota in 2025. To this end, a quantitative, non-experimental, and explanatory methodology was applied, using a structured questionnaire based on the UTAUT model, which was administered to a representative sample of 371 consumers selected through non-probabilistic sampling. The data were analyzed using PLSpredict, and the results indicated that performance expectancy (β=.180; p<.001), social influence (β=.280; p <.001), and facilitating conditions (β=.201; p<.001) significantly influenced the intention to use M-commerce. The explained variance of intention was R²=.265, and cross-validation showed moderatehigh predictive power compared to a linear model (better MAE in INT1–INT5 and better RMSE in 4/5 items; Q²>0). It was concluded that functional and social factors are key determinants in the adoption of this technology in local contexts. It is recommended that the actors involved prioritize strategies focused on perceived benefits, activate social influence networks, and strengthen technological infrastructure. Likewise, it is not recommended to invest in hedonic aspects at this stage of adoption, giving priority instead to elements that facilitate the practical and efficient use of the mobile channel.