Especificaciones t\u00e9cnicas<\/p>\n
- \n
- El estudio de caso debe tener al menos 1.000 palabras, lo que incluye su cuerpo de texto y preguntas de discusi\u00f3n. La longitud m\u00ednima de la palabra excluye t\u00edtulos\/t\u00edtulos, referencias y ap\u00e9ndices.<\/li>\n
- Es preferible que uses 12 veces romano Times New Roman con m\u00e1rgenes de 1. El espacio depende de ti.<\/li>\n
- Usar encabezados y subt\u00edtulos de forma reflexiva y apropiada<\/li>\n
- Env\u00ede un documento de Word (.doc, .docx) o documento PDF (.pdf).<\/li>\n
- La gran mayor\u00eda de la escritura debe ser original. Cada presentaci\u00f3n se ejecutar\u00e1 a trav\u00e9s del software SafeAssign de Blackboard para detectar el plagio. Este software busca el texto de los documentos enviados a todos los sitios web y muchos recursos publicados, incluidos libros de texto y art\u00edculos de noticias. Por lo tanto, aseg\u00farese de que cualquier texto “tomado prestado” se cite claramente entre comillas y se cite su fuente. Por favor, consulte las partes de \u201cIntegridad acad\u00e9mica\u201d y \u201cC\u00f3digo de \u00c9tica\u201d del plan de estudios para obtener informaci\u00f3n relacionada.<\/li>\n
- Cada env\u00edo debe contener una secci\u00f3n de referencias formateada y completa. El estilo de formato espec\u00edfico es su elecci\u00f3n, pero cada fuente debe incluir un autor, t\u00edtulo de publicaci\u00f3n, fecha de publicaci\u00f3n y cualquier otra informaci\u00f3n relevante (por ejemplo, sitio web, editor, etc.).<\/li>\n
- La presentaci\u00f3n debe contener una p\u00e1gina de t\u00edtulo con todos los nombres de los miembros del equipo contribuyentes. El nombre de cualquier estudiante que no est\u00e9 contenido en la presentaci\u00f3n no recibir\u00e1 cr\u00e9dito por esta tarea.<\/li>\n
- El informe y la presentaci\u00f3n deben ser profesionales en apariencia y contenido, incluido el contenido de ortograf\u00eda, gramatical y otros criterios de redacci\u00f3n t\u00e9cnicas.<\/li>\n<\/ul>\n
Un enfoque en los clientes de los j\u00f3venes Amazonas<\/h2>\n
Amazon.com es un vendedor que se esfuerza por ofrecer cualquier cosa que los clientes quieran comprar en l\u00ednea (“Acerca de Amazon”, n.d.). Les ofrece precios bajos, comodidad y una amplia selecci\u00f3n de mercanc\u00edas (Chaffey, 2014). Por lo tanto, los ancianos son un segmento del mercado que es de inter\u00e9s para esta empresa. Amazon.com se centra en la experiencia del cliente. Adem\u00e1s, este vendedor lo llama obsesi\u00f3n por el cliente. En particular, los clientes de Amazon tienen que gastar m\u00e1s de una cierta cantidad para recibir ofertas de env\u00edo gratis (Chaffey, 2014). El proveedor tambi\u00e9n utiliza recomendaciones como una herramienta de marketing dirigida en muchas campa\u00f1as de correo electr\u00f3nico y en la mayor\u00eda de las p\u00e1ginas de sus sitios web. Adem\u00e1s, existe un enlace donde sus clientes pueden aplicar un filtro bastante sofisticado a sus recomendaciones, averiguar por qu\u00e9 se recomiendan los art\u00edculos y calificar sus compras anteriores, as\u00ed como los productos recomendados (Linden et al., 2003, p. 78). Los j\u00f3venes son muy susceptibles a estos trucos debido a su falta de experiencia. Por lo tanto, la juventud es otro segmento de mercado que es de inter\u00e9s para Amazon. Una gran cantidad de vendedores en l\u00ednea utilizan el enfoque de filtrado colaborativo en sus sistemas de recomendaci\u00f3n (Leimstoll & Stormer, N. D., p. 1). En este enfoque, se generan recomendaciones para un cliente en base a datos sobre compras anteriores que ha realizado este cliente (Linden et al, 2003, p. 76). Sin embargo, tales sistemas son una seria amenaza para la privacidad individual (Canny, N. D., p. 1). Aunque la mayor\u00eda de los proveedores en l\u00ednea hacen todo lo posible para mantener la informaci\u00f3n privada sobre sus clientes, se vende de forma rutinaria despu\u00e9s de que las empresas se declaran en bancarrota (Canny, N. D., p. 1). Por lo tanto, ambos segmentos mencionados anteriormente est\u00e1n desatendidos. En cuanto a Amazon.com, tambi\u00e9n utiliza tal sistema de recomendaci\u00f3n (Linden et al, 2003, p. 78). Los ingresos por visitante son una de las medidas clave para cualquier sitio web comercial (Chaffey, 2014). De la figura 1, se deduce que Amazon.com funciona muy bien. Adem\u00e1s, esta empresa tiene m\u00e1s de 76 millones de cuentas de clientes (Chaffey, 2014).<\/p>\n
![\"Ingresos](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Revenue-per-unique-user-for-tech-companies.png\")
Figure 1. Revenue per unique user for tech companies (Chaffey, 2014).<\/figcaption><\/figure>\n Por lo tanto, Amazon puede adquirir datos de preferencia para muchos usuarios en un dominio de producto y tiene una ventaja considerable sobre los peque\u00f1os proveedores en l\u00ednea al ingresar otro gracias a las correlaciones entre las opciones de compra de los clientes en todos los dominios del producto (Canny, N. D., p. 1). Por lo tanto, es lo suficientemente fuerte como para atraer a ambos segmentos mencionados anteriormente. En el documento se identifica el desaf\u00edo de la comunicaci\u00f3n con la juventud como p\u00fablico objetivo. Tambi\u00e9n se le ocurren las brechas que contiene la imagen de Amazon actual en este segmento. Adem\u00e1s, se examina la confiabilidad de la conclusi\u00f3n sobre el desaf\u00edo de la comunicaci\u00f3n, se discute la importancia de las consideraciones al elegir la brecha que debe cerrarse y se explican las razones por las que las empresas tienen que clasificar a sus clientes.<\/p>\n
La encuesta de la investigaci\u00f3n<\/h2>\n
Las siguientes dos escalas se pueden usar para obtener informaci\u00f3n sobre la naturaleza del desaf\u00edo de la comunicaci\u00f3n (Kotler, 1997, p. 608).<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Familiarity-scale.png\")
Figure 2. Familiarity scale (Kotler, 1997, p. 607).<\/figcaption><\/figure>
\n![\"Escala](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/Favorability-scale.png\")
Figure 3. Favorability scale (Kotler, 1997, p. 608).<\/figcaption><\/figure><\/p>\n La primera es la escala de familiaridad (ver Figura 2). La segunda escala es la de la favorabilidad (ver Figura 3). Si el porcentaje de encuestados que “nunca se enter\u00f3” o “solo hablar de” en la primera escala supera el 50%, entonces el vendedor tiene que trabajar para crear una mayor conciencia (Kotler, 1997, p. 607). A aquellos que marcaron una de las otras opciones se les puede preguntar c\u00f3mo se sienten hacia los servicios que proporciona Amazon.com (Kotler, 1997, p. 608). Si el porcentaje de esos clientes j\u00f3venes que marcan “muy desfavorable” o “algo desfavorable” supera el 50%, entonces el vendedor tiene que trabajar para mejorar su imagen (Kotler, 1997, p. 608). Durante el estudio, se entrevist\u00f3 a 60 j\u00f3venes elegidos al azar y solo 25 de ellos eligieron “nunca se enter\u00f3” o “solo escuchado”. Por lo tanto, el nivel de familiaridad es satisfactorio. Para tener en cuenta el error de muestreo, se descubri\u00f3 que 11 de los primeros 30 encuestados marcaron las dos primeras categor\u00edas de la escala representada en la Figura 2.<\/p>\n
Para identificar las brechas de la imagen de Amazon entre sus clientes j\u00f3venes se utiliz\u00f3 la herramienta diferencial sem\u00e1ntica. Este proveedor logr\u00f3 la lealtad de todos sus clientes y sus compras repetidas al trabajar en una funcionalidad f\u00e1cil de usar, cumplimiento r\u00e1pido y confiable, servicio al cliente oportuno, contenido rico en funciones y un entorno de transacciones confiable (Chaffey, 2014). Por lo tanto, se eligi\u00f3 el siguiente conjunto de dimensiones: funcionalidad, velocidad de cumplimiento, su fiabilidad, puntualidad de servicio al cliente, contenido y entorno de transacci\u00f3n. La percepci\u00f3n promedio de los encuestados sobre el vendedor se muestra en la Figura 4. Por lo tanto, los clientes j\u00f3venes consideran que Amazon.com es el vendedor que ofrece una funcionalidad f\u00e1cil de usar, es confiable en el cumplimiento de pedidos, tiene un servicio al cliente oportuno y proporciona un entorno de transacciones de confianza.<\/p>\n
![\"Percepci\u00f3n](\"https:\/\/writology.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/The-respondents-averaged-perception-of-the-seller.png\")
Figure 4. The respondents\u2019 averaged perception of the seller.<\/figcaption><\/figure>\n Las desviaciones est\u00e1ndar (SDS) de los valores de las dimensiones para Amazon se encuentran en el rango de 0,7 a 1,8 incrementos de la escala. Por lo tanto, la imagen de Amazon est\u00e1 difundida. Sugiere que la muestra de los encuestados que participan en este estudio es representativa. Dado que las SDS de la velocidad de cumplimiento y el contenido son 0,8 y 0,7 respectivamente, existen brechas de imagen para estas dos dimensiones. En cuanto a las otras dimensiones, los valores relativamente altos de sus SD hacen que las respectivas brechas de imagen sean estad\u00edsticamente insignificantes.<\/p>\n
La conclusi\u00f3n anterior mencionada sobre el desaf\u00edo de la comunicaci\u00f3n podr\u00eda ser enga\u00f1osa porque el cambio de imagen est\u00e1 muy por detr\u00e1s de la de la empresa respectiva. Por ejemplo, el p\u00fablico podr\u00eda elogiar a un vendedor deficiente porque solo la informaci\u00f3n altamente desacreditada puede cuestionar una imagen establecida de algo en duda. La siguiente informaci\u00f3n sobre Thom McAn, el productor de zapatos bien conocidos hace varias d\u00e9cadas, ilustra este punto. Disfrut\u00f3 de altos vol\u00famenes de ventas de sus zapatos en los EE. UU. durante cuatro d\u00e9cadas consecutivas a partir del cuarto del siglo pasado (Kotler, 1997, p. 609). En ese momento, sus zapatos eran bastante baratos y de buena calidad. Sin embargo, en los noventa del siglo pasado esta marca comenz\u00f3 a ser considerada obsoleta y experiment\u00f3 una disminuci\u00f3n del 37,5% en las ventas durante la novena d\u00e9cada del siglo pasado. Para impulsar sus ventas, la empresa comenz\u00f3 a trabajar para mejorar su imagen. Su truco consist\u00eda en hacer bromas sobre lo anticuado que est\u00e1 su imagen (Kotler, 1997, p. 609). Por ejemplo, la compa\u00f1\u00eda utiliz\u00f3 anuncios que afirmaban que “los zapatos atractivos segu\u00edan siendo entregados a un Thomas McAn en 221 E. 6th<\/sup> St.” (Kanner, 1994).<\/p>\n
Al elegir la brecha para cerrar primero, la gerencia tiene que perseguir el objetivo de ser claramente mejor en aquello que sus valores de mercado objetivo. Espec\u00edficamente, debe estimar la contribuci\u00f3n a la imagen favorable general de la organizaci\u00f3n que se har\u00eda cerrando la brecha que se considera como el candidato. Adem\u00e1s, vale la pena idear la estrategia (combinaci\u00f3n de cambios reales y cambios de comunicaci\u00f3n) que pueden ayudar a cerrar la brecha. Adem\u00e1s, la gerencia tiene que estimar cu\u00e1nto tardar\u00e1 en cerrar la brecha y el costo de cerrar el uno (Kotler, 1997, p. 609).<\/p>\n
Una empresa tiene que clasificar a sus clientes porque existe evidencia experimental de que las empresas que se especializan en satisfacer las necesidades de un grupo de consumidores sobre otro tienden a ser m\u00e1s rentables (Perner, n. d.).<\/p>\n
Por lo tanto, en esta investigaci\u00f3n la encuesta en la que se pidi\u00f3 a los j\u00f3venes encuestados que indicaran qu\u00e9 tan bien saben que se realiz\u00f3 Amazon.com. Adem\u00e1s, en este proceso, se les pidi\u00f3 al menos un poco a aquellos que conocen a este vendedor que indiquen qu\u00e9 tan bueno es este vendedor. A partir de los resultados de esta encuesta, se puede concluir que Amazon.com tiene que trabajar para mantener su buena reputaci\u00f3n entre los j\u00f3venes y la alta conciencia del segmento respectivo. Sin embargo, este argumento podr\u00eda ser enga\u00f1oso porque los clientes pueden responder al deterioro de la calidad de los servicios que ofrece Amazon de manera oportuna solo despu\u00e9s de que suceda algo extraordinario. Adem\u00e1s, en esta investigaci\u00f3n se realiz\u00f3 la encuesta en la que se pidi\u00f3 a los encuestados que comunicaran su percepci\u00f3n de Amazon.com mediante la colocaci\u00f3n de marcas en las escalas representadas en la Figura 4. A partir de sus resultados, se puede concluir que existen las lagunas de imagen para la velocidad media de cumplimiento de pedidos en esta empresa y el contenido que ofrece este proveedor. Para determinar cu\u00e1l debe cerrarse primero, la gerencia debe comparar los valores que el mercado asigna para eliminar cada una de estas brechas. Clasificar a los clientes es importante para cualquier negocio porque dicha informaci\u00f3n puede generar un beneficio para la empresa.<\/p>\n
Referencias<\/strong><\/p>\n
Amazon.com. (n.d.). Sobre Amazon<\/em>. Obtenido de http:\/\/www.amazon.com\/careers-homepage\/b?ie=utf8&node=239364011<\/p>\n
Canny, J. (n. d.). Filtrado colaborativo con privacidad<\/em>. Obtenido de http:\/\/www.cs.berkeley.edu\/~jfc\/%27mender\/ieeesp02.pdf<\/p>\n
Chaffey, D. (2014, 30 de junio). Estudio de caso de Amazon.com<\/em>. Obtenido de http:\/\/www.smartinsights.com\/digital-marketing-strategy\/online-business-revenue-models\/amazon-case-study\/<\/p>\n
Leimstoll, U., & Stormer, H. (N. D.). Sistemas de recomendaci\u00f3n colaborativa para tiendas online<\/em>. Obtenido de http:\/\/ciseerx.ist.psu.edu\/viewdoc\/download?doi=10.1.1.87.8558&rep=rep1&type=pdf<\/p>\n
Linden, G., Smith, B., & York, J. (2003, enero-febrero). Recomendaciones de Amazon.com: Filtrado colaborativo de art\u00edculo a art\u00edculo. Computaci\u00f3n en Internet de IEEE, 7<\/em>(1), 76\u201380.<\/p>\n
Kanner, B. (1994, 2 de diciembre). Thom McAn cree que la confesi\u00f3n tiene que ser buena para el \u00fanico. The Buffalo News (Buffalo, NY)<\/em>. Obtenido de: http:\/\/www.highbeam.com\/doc\/1p2-22659003.html<\/p>\n
Kotler, Ph. (1997). Gesti\u00f3n de marketing: an\u00e1lisis, planificaci\u00f3n, implementaci\u00f3n y control <\/em>(9th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.<\/p>\n
Perner, L. (n. d.). Segmentaci\u00f3n, segmentaci\u00f3n y posicionamiento. Obtenido de http:\/\/www.consumerpsic\u00f3logo.com\/cb_segmentation.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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