Factores que influyen en la continuidad de uso de plataformas SaaS por parte de MYPES, Chiclayo 2024

Abstract

Actualmente no sólo basta con conocer los motivos de adopción de un sistema de información, también es importante conocer cuáles son los motivos que influyen para decidir continuar usando la tecnología. Esta investigación tuvo como objetivo principal identificar los factores que influyen en la continuidad de uso de plataformas SaaS por parte de MYPEs en la ciudad de Chiclayo 2024, tomando como base el modelo propuesto por Zain y Hussin en el año 2019, y validado por los mimos autores en el año 2021. La investigación tuvo un enfoque cuantitativo explicativo y diseño no experimental, con una muestra no probabilística y muestreo por conveniencia. Para la recolección de información se utilizó una encuesta conformada por 38 items y fue tomada a 300 usuarios de un total de 150 MYPEs. Se realizó el análisis con ecuaciones estructurales utilizando la técnica PLS-SEM, dando como resultado que 8 de 12 relaciones fueron estadísticamente significativas, por lo que este modelo puede decirse que es un modelo robusto y apropiado para el contexto de esta investigación. Los factores más influyentes fueron la confirmación de expectativas y la satisfacción del usuario, también dieron como resultado estadísticamente influyente la utilidad percibida y la percepción de ajuste entre tarea y tecnología. En el caso de la utilización, se encontró relación estadística con relación a la satisfacción del usuario, pero no se encontró influencia con relación a la continuidad de uso. Los factores como autoeficacia, apoyo percibo y experiencia previa no resultaron estadísticamente significativas.

Currently it is not only necessary to understand the reasons for adopting an information system, but also to identify the factors influencing the decision to continue using the technology. This study aimed to identify the factors affecting the continuance use of SaaS platforms by MSEs in Chiclayo 2024, based on the model proposed by Zain and Hussin in 2019 and validated by the same authors in 2021. The research employed an explanatory quantitative approach with a non-experimental design, using a non-probabilistic sample and convenience sampling. Data was collected through a 38-item survey administered to 300 users from 150 MSEs. Analysis using structural equation modeling (PLS-SEM) revealed that 8 of 12 relationships were statistically significant, indicating the model's robustness and appropriateness for this research context. The most influential factors were expectation confirmation and user satisfaction, while perceived usefulness and task-technology fit perception also showed statistically significant influence. For utilization, a statistical relationship with user satisfaction was found, but no significant impact on continuance use was observed. Factors such as self-efficacy, perceived support, and prior experience were not statistically significant.