Resumen de Intensidad exportadora e interacción entre fortalezas del marketing mix: un análisis basado en redes neuronales artificiales

Belén Gutiérrez Villar, María José Montero Simó, Rafael A. Araque Padilla, Pilar Castro González

• español

  Entre los factores determinantes de la actuación exportadora de las em- presas, numerosos estudios han subrayado la relevancia del mix de marke- ting. Generalmente, la mayoría de los estudios abordan el análisis de las variables centrado en estrategias específicas, en particular fenómenos de es- tandarización-adaptación. El presente estudio analiza si existe un efecto interactivo de fortalezas generadas en las diferentes variables del mix de marketing que pueda asociarse a diferentes perfiles exportadores.

  Para ello, se ha empleado el algoritmo Extreme Learning Machine (ELM) dentro de los procedimientos Perceptrón Multicapa (MLP) de Redes Neu- ronales Artficiales (RNA). Asimismo, el an_alisis se combina con un novedoso procedimiento de análisis de sensibilidad desarrollado ad hoc para este es- tudio, el cual permite conocer los efectos individuales e interactivos de las variables predictoras sobre la variable dependiente en problemas clasificato- rios de naturaleza dicotómica.

  Los resultados obtenidos nos permiten corroborar la existencia de los efectos interactivos postulados, poniendo al mismo tiempo de manifiesto la utilidad de las RNA y del análisis de sensibilidad propuesto para la inves- tigaci_on en el _área de marketing y, específicamente, para los estudios de internacionalización de empresas.

  Palabras clave: internacionalización; marketing mix; redes neuronales ar- tficiales; Extreme Learning Machine; análisis de sensibilidad

• English

  Among the determining factors in export activity, many studies have high- lighted the relevance of the marketing mix. Generally, the majority of them use a variables analysis to focus on speci c strategies, in particular, standardized-adaptations. This paper analyzes if there is an interactive ef- fect of strength generated in di erent variables of the marketing mix that can be associated with di erent export pro les.

  The Extreme Learning Machine (ELM) algorithm has been used within the Multilayer Perceptron (MLP) of Arti cial Neural Networks (ANN). In addition, the analyses combine a novel approach for sensitivity analysis de- veloped ad hoc for this paper to determine the individual and interactive e ects of predictable variables on the dependent variable in classi cation problems of a dichotomous nature.

  The results obtained allow us to con rm the existence of the postulated interactive e ects, simultaneously revealing the usefulness of ANN and of the sensitivity analysis proposed for research in the