¿Está su Directorio al día con las últimas técnicas de marketing? Descubra el poder de PLS-SEM

Recientemente fui invitado a una reunión del directorio en la que se discutieron los planes de marketing y cómo podrían ayudar a alcanzar objetivos estratégicos para garantizar la sostenibilidad del negocio. Durante la reunión, planteé la siguiente pregunta: ¿Alguno de ustedes ha escuchado sobre el modelamiento de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM)? Para mi sorpresa, solo uno de los 11 directores había oído hablar de esta técnica gracias a su hermano, quien es docente en una de las mejores escuelas de negocios del Perú. En este artículo, presentaré algunas razones por las que un director en el área de marketing debería conocer PLS-SEM. Esta técnica estadística puede proporcionar valiosa información sobre el comportamiento del consumidor, el desempeño empresarial y el valor de la marca, lo que puede ayudar a los especialistas en marketing a tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias más efectivas.

El método estadístico PLS-SEM (Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales) se utiliza en el marketing estratégico para analizar las relaciones entre múltiples constructos y descubrir los principales impulsores del rendimiento empresarial (Sarstedt et al., 2014). Es especialmente útil en situaciones en las que las relaciones entre las variables son complejas y poco conocidas (Hair et al., 2019). Uno de los usos más importantes de PLS-SEM en el marketing estratégico es la identificación de los factores que influyen en el comportamiento del consumidor, como la intención de compra, la lealtad a la marca y la satisfacción del cliente (Ahmad & Akbar, 2021). Al analizar las relaciones entre estos constructos, los especialistas en marketing pueden obtener información valiosa sobre los impulsores del comportamiento del consumidor y crear estrategias para aumentar el compromiso y la lealtad del cliente (Jamshidi & Hussin, 2018).

PLS-SEM es una técnica estadística que se puede utilizar para identificar los factores que influyen en el rendimiento empresarial, como la calidad del producto, la estrategia de precios y los canales de distribución (Hair et al., 2011). Al analizar las relaciones entre estos factores, los especialistas en marketing pueden crear estrategias para optimizar su mezcla de marketing y mejorar los resultados comerciales (Aboelmaged, 2018). PLS-SEM es una técnica estadística que también se utiliza en el marketing estratégico para identificar los factores que contribuyen al valor de la marca, como el conocimiento de marca, las asociaciones de marca y la percepción de calidad. Al comprender las relaciones entre estos factores, los especialistas en marketing pueden desarrollar planes para fortalecer su marca y mejorar su propuesta de valor (Sharma et al., 2021).

Además, PLS-SEM puede ser utilizado para examinar los elementos que influyen en la aceptación de nuevos bienes o servicios por parte del consumidor al desarrollar nuevos productos (Guenther et al., 2023). Por ejemplo, una empresa puede utilizar PLS-SEM para identificar los elementos críticos que afectan la aceptación de los consumidores de nuevas innovaciones o tecnologías, lo que les permitirá desarrollar planes de marketing más eficientes. En conclusión, PLS-SEM es una herramienta valiosa que permite a los especialistas en marketing identificar factores clave y desarrollar estrategias más efectivas para mejorar el rendimiento empresarial.

En resumen, PLS-SEM puede ayudar al directorio de marketing a comprender mejor las interacciones entre las variables de marketing, lo que permite identificar los factores clave que tienen un impacto significativo en el comportamiento del cliente, el desempeño de la empresa y el valor de la marca. Con este conocimiento, los directores junto con la C-Suit pueden tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias de marketing más efectivas para mejorar los resultados comerciales.

Referencias

Aboelmaged, M. (2018). The drivers of sustainable manufacturing practices in Egyptian SMEs and their impact on competitive capabilities: A PLS-SEM model. Journal of Cleaner Production, 175, 207-221. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.053
Ahmad, B., & Akbar, M. I. U. D. (2021). Validating a multidimensional perspective of relationship marketing on brand attachment, customer loyalty and purchase intentions: a serial mediation model. Journal of Strategic Marketing, 1-24. https://doi.org/10.1080/0965254X.2021.1969422
Guenther, P., Guenther, M., Ringle, C. M., Zaefarian, G., & Cartwright, S. (2023). Improving PLS-SEM use for business marketing research. Industrial Marketing Management, 111, 127-142.https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.03.010
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European business review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Jamshidi, D., & Hussin, N. (2018). An integrated adoption model for Islamic credit card: PLS-SEM based approach. Journal of Islamic Accounting and Business Research. https://doi.org/10.1108/JIABR-07-2015-0032
Sarstedt, M., Ringle, C. M., Smith, D., Reams, R., & Hair Jr, J. F. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): A useful tool for family business researchers. Journal of family business strategy, 5(1), 105-115. https://doi.org/10.1016/j.jfbs.2014.01.002
Sharma, A., Dwivedi, Y. K., Arya, V., & Siddiqui, M. Q. (2021). Does SMS advertising still have relevance to increase consumer purchase intention? A hybrid PLS-SEM-neural network modelling approach. Computers in Human Behavior, 124, 106919. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106919