Artículo de investigación

DOI: https://doi.org/10.18046/j.estger.2022.164.5241

 

Efectos de las consultas boca a boca en redes sociales en la compra de cosméticos en Ecuador

 

Effects of word-of-mouth consultations in social networks on the purchase of cosmetics in Ecuador

 

Efeitos das consultas boca a boca nas redes sociais na compra de cosméticos no Equador

 

Madelyn Mendoza-Moreira * ORCID

Beatriz Moliner-Velázquez ** ORCID


* Doctoranda, Programa de Doctorado en Marketing, Universidad de Valencia, Valencia, España. mamenmo2@alumni.uv.es, https://orcid.org/0000-0002-3058-0793 * Autor para dirigir correspondencia.

** Profesora Titular, Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados, Universidad de Valencia, Valencia, España. beatriz.moliner@uv.es, https://orcid.org/0000-0003-0357-749X

 

Recibido: 23-11-2021 - Aceptado: 21-04-2022 - Publicado: 01-09-2022

Como citar: Mendoza-Moreira, M. y Moliner-Velázquez, B. (2022). Efectos de las consultas boca a boca en redes sociales en la compra de cosméticos. Estudios Gerenciales, 38(164), 358-369. https://doi.org/10.18046/j.estger.2022.164.5241

Resumen

Las redes sociales han reestructurado el paradigma de la comunicación en el marketing. Investigaciones recientes demuestran que la conducta de consultar reseñas está adquiriendo un rol fundamental en la decisión de compra de los consumidores. En este contexto, el presente estudio desarrolló un marco de investigación para determinar la cadena de relación entre influencia social, credibilidad percibida del boca a boca, adopción del boca a boca e intención de compra aplicada a la industria cosmética del Ecuador. A través de una muestra de 406 consumidores y la aplicación del método de análisis de ecuaciones estructurales, los resultados evidencian el vínculo existente entre las variables planteadas. Se presentan importantes implicaciones para la gestión de la comunicación del sector analizado.

Clasificación JEL: M31.

Palabras clave: eWOM en redes sociales; influencia social; credibilidad percibida del eWOM; adopción del eWOM; intención de compra.


Abstract

Social networks have restructured the marketing communication paradigm. Recent research shows that the behavior of consulting reviews is acquiring a fundamental role in the purchase decision of consumers. In this context, the present study developed a research framework to determine the relationship among the variables social influence, word-of-mouth perceived credibility, wordof- mouth adoption, and purchase intention applied to the cosmetics industry in Ecuador. Through a sample of 406 customers and the application of the structural equation analysis method, the results evidence the connection between the variables proposed. Significant implications are presented for the communication management of the companies of the analyzed sector.

Keywords: social networks eWOM; social influence; eWOM perceived credibility; eWOM adoption; purchase intention.


Resumo

As redes sociais reestruturaram o paradigma da comunicação no marketing. Pesquisas recentes mostram que o comportamento de revisão está assumindo um papel crítico nas decisões de compra dos consumidores. Nesse contexto, o presente estudo desenvolveu uma estrutura de pesquisa para determinar a cadeia de relacionamento entre influência social, credibilidade boca a boca percebida, adoção boca a boca e intenção de compra aplicada à indústria de cosméticos equatoriana. Através de uma amostra de 406 consumidores e da aplicação do método de análise de equações estruturais, os resultados mostram a relação entre as variáveis levantadas. Apresentamse importantes implicações para a gestão da comunicação do setor analisado.

Palavras chave: WOM nas redes sociais; influência social; credibilidade percebida do eWOM; adoção do eWOM; intenção de compra.


 

1. Introducción

La era digital ha supuesto un cambio en los canales de comunicación usados por los consumidores para informarse y por las empresas para difundir y promocionar sus productos o servicios. Actualmente, de toda la población mundial, más del 59,5% tiene acceso a internet y el 53% son usuarios activos en redes sociales, con un promedio de crecimiento del 13,2% al año (HotSuite, 2021).

En América Latina, a pesar de que el proceso ha sido más lento en comparación con Estados Unidos y Europa, los datos reflejan cambios importantes. Solo en el periodo 2003-2015, el número de usuarios de internet se duplicó hasta alcanzar el 54,8% de la población (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2016); en el año 2020, el 60% de la población de Latinoamérica registró uso de internet y el 55,3% fueron usuarios activos en redes sociales (CEPAL, 2021).

Bajo este contexto, las plataformas digitales se presentan como un medio de comunicación potente (Santoso et al., 2020). Específicamente, en redes sociales se observa que la comunicación entre consumidores logra mayor alcance y permanencia en comparación con décadas pasadas (Lopez y Sicilia, 2013). Además, otorgan al consumidor la capacidad de escribir y acceder a reseñas sobre productos desde sus propias cuentas (Erkan y Evans, 2016), lo que ha abierto un nuevo paradigma de estudio del boca a boca electrónico (en adelante eWOM).

El eWOM en redes sociales ha sido analizado tanto desde la perspectiva del receptor, abordando la evaluación del mensaje y su efecto en la decisión de compra, como desde la perspectiva del emisor, estudiando sobre todo las motivaciones que tiene el consumidor para escribir comentarios en línea (Aguirre et al., 2021). En los estudios sobre el enfoque del receptor, se plantea que la usabilidad y la credibilidad percibida del eWOM adquieren gran peso en las decisiones del consumidor a la hora de recibir mensajes (Tien et al., 2019). También la influencia social ha destacado como un importante antecedente para consultar eWOM (Kim et al., 2011). Por otro lado, desde el enfoque del emisor, la literatura sobre motivaciones para difundir eWOM expone que la creación del mensaje se puede dar por causas positivas o negativas (Whiting et al., 2019).

El enfoque del receptor está despertando un interés creciente en la literatura; sin embargo, existe escasez de estudios que analicen todo el proceso de adopción de eWOM y que contemplen tanto los antecedentes sociales que influyen en el consumidor como los efectos que las consultas tienen en la intención de compra (Rani y Shivaprasad, 2018). Los estudios sobre el tema se han realizado sobre todo en el ámbito de servicios de la industria hotelera (Book y Tanford, 2020), la moda y la cosmética en países asiáticos (Tien et al., 2019), por lo que se detecta la necesidad de investigar las consultas de eWOM en el contexto de América Latina (Rodríguez et al., 2020). En este sentido, Ecuador se presenta como un escenario idóneo para el estudio del eWOM. Según datos de Internet World State (2018), el evidente crecimiento de los usuarios de internet lo ha llevado a ocupar el quinto lugar de países con mayor uso de la red en América del Sur y ha supuesto tanto un ascenso de usuarios en redes sociales como un aumento de consumidores en línea.

La contribución de este trabajo al vacío detectado se centra en la primera línea de investigación, es decir, en el estudio de la evaluación del mensaje del eWOM a partir de sus antecedentes y sus efectos en la intención de compra. El objetivo fue analizar la cadena de relaciones “influencia social - credibilidad percibida del eWOM - adopción del eWOM - intención de compra”. El estudio se aplica en la industria de la cosmética del Ecuador, la cual ha mostrado un crecimiento promedio del 6,5% desde 2017 (Beauty market america, 2017), debido a las políticas internas del país que han tenido como objetivo potenciar la industria y manufactura local (Muñoz-Valera, 2020) y fomentar la inversión extranjera. Por tanto, este trabajo contribuye en el avance de la investigación del fenómeno del eWOM en América Latina y aporta más evidencias a los estudios publicados sobre este tema en el contexto de esta región. De la misma manera, los resultados permiten conocer la contribución que tiene el componente social en la decisión de compra a través de las consultas de eWOM que el consumidor hace previamente.

Luego de esta introducción, se presentan apartados con información sobre la revisión teórica de las variables objeto de estudio, el planteamiento del modelo e hipótesis, la metodología de investigación desarrollada, los resultados y, por último, las limitaciones del trabajo y las futuras líneas de investigación.

 

2. Marco teórico

2.1 Antecedentes del eWOM

El concepto word of mouth (WOM) apareció en el ámbito del marketing en la década del cincuenta de la mano de Katz y Lazarsfeld (1955) , quienes publicaron el estudio Personal influence. The part played by people in the flow of mass communication para describir cómo las opiniones influyen en el comportamiento de las personas (Romero, 2012). Luego, en la década del sesenta, Johan Arndt (1967) realizó el primer acercamiento empírico al concepto a través de una investigación sobre la influencia de las conversaciones en las ventas a corto plazo, en la que demostró que los comentarios positivos fomentan la aceptación del producto en el consumidor.

El marketing define la conducta de WOM como “una conversación cara a cara entre consumidores sobre la experiencia con un producto o servicio” (Sen y Lerman, 2007, p. 77 ), la cual se genera sin interés comercial y carece de relación entre el emisor del mensaje y la empresa (Arndt, 1967). Las conversaciones generadas logran tener un impacto directo en la captación de nuevos clientes, y estas influyen, de manera positiva o negativa, en la percepción de los receptores hacia la marca (Lopez y Sicilia, 2013). En la conducta de WOM, los principales emisores del mensaje suelen conformar el círculo primario del receptor, amigos, familiares o conocidos, lo que incide en que el alcance del mensaje sea limitado en términos de tiempo y espacio.

A partir de los años noventa y la primera década del 2000, el desarrollo de las nuevas tecnologías y la consolidación de los medios digitales repercutieron en el proceso de comunicación y, por ende, en la evolución del concepto de WOM a eWOM. Hennig-Thurau y Gwinner (2004) definen al eWOM como “cualquier opinión positiva o negativa realizada por consumidores actuales, potencia-les o pasados sobre un producto o una empresa, que es accesible a una multitud de personas y organizaciones a través de Internet” (p. 39). Se diferencia del WOM en cuatro aspectos fundamentales: 1) la forma y simultaneidad del encuentro, 2) la inexistencia de barreras geográficas para producirse la comunicación entre consumidores, 3) la relación bidireccional y participativa de la comunicación y 4) la relación incierta del emisor del mensaje con la empresa (Lopez y Sicilia, 2013).

Andreasen (1968) , en su estudio sobre actitudes y comportamiento del consumidor, establece cuatro tipologías de fuentes de recomendación/información: 1) defensor impersonal, 2) defensor independiente impersonal, 3) defensor personal y 4) defensor independiente personal. Esta última es la que hace referencia a las conversaciones WOM. Con estos cimientos, Senecal y Nantel (2004) extrapolaron las categorías a entornos digitales determinando que las fuentes de información que se encuentran en el eWOM son la fuente personal que proporciona información personalizada (por ejemplo, un amigo al que se sigue en redes sociales que envía un mensaje directo contando una experiencia sobre un producto o etiquetando en alguna experiencia a la marca), la fuente personal que proporciona información no personalizada (por ejemplo, un amigo al que se sigue en redes sociales y que comparte su experiencia sobre algún producto en su perfil), la fuente impersonal que proporciona información personalizada (por ejemplo, la marca contesta preguntas específicas al consumidor) y la fuente impersonal que proporciona información no personalizada (por ejemplo, influencer).

2.2 eWOM en redes sociales

La literatura sobre la conducta de eWOM en redes sociales se centra en dos corrientes de análisis: motivaciones para la creación de eWOM (enfoque del emisor) (Hennig-Thurau y Gwinner, 2004) y evaluación del mensaje del eWOM consultado (enfoque del receptor) (Tien et al., 2019). Estudios centrados en la primera corriente de análisis determinan que en la etapa de poscompra los consumidores comparten información por causas positivas, como pueden ser altruismo, implicación con el producto, autoestima, entre otras (Amed et al., 2019), o por causas negativas, como reducción de ansiedad, venganza o expresar sentimientos negativos (Moliner-Velázquez et al., 2021). No obstante, Aguirre et al. (2021) clasifican las motivaciones de los consumidores a compartir sus experiencias con base en dos criterios: motivaciones por beneficios y veracidad de la experiencia de compra.

Desde esta clasificación se determina que la información compartida no solo corresponde a emisores que han experimentado la compra del producto, sino también a mensajes patrocinados o creados por la propia empresa que se presentan como eWOM (Zhou et al. 2020). Con ello, en redes sociales aparece la figura de “vocero de marca” bajo el nombre del influencer. Si bien investigaciones sobre el eWOM en la primera década del 2000 determinaron que la participación de la marca en la creación de contenido en medios digitales, sumada al desconocimiento de la fuente emisora del mensaje, podía mermar la credibilidad del mensaje, actualmente el atractivo, la credibilidad y la experiencia que transmite la figura del influencer en redes sociales hace que la información se perciba fiable y real, y que tenga efectos importantes en el comportamiento del consumidor (Zhou et al., 2020).

Por otro lado, los análisis realizados en torno a los antecedentes de evaluación y adopción del mensaje en redes sociales consideran que los consumidores buscan información con el fin de reducir esfuerzos (Kim et al., 2011) y disminuir costes vinculados a sus compras (incluyendo costes asociados a la búsqueda de información); además, buscan la valoración de alternativas (Vila López et al., 2013) y la influencia del grupo (Hsieh y Tseng, 2018).

2.3 Influencia social del eWOM

La influencia social se presenta como uno de los precedentes a la búsqueda de información eWOM en plataformas digitales. El término influencia social hace referencia al proceso psicológico mediante el cual las actitudes de los individuos, conductuales, cognitivas y afectivas, se ven reguladas por las demandas del entorno social (Kwahk y Kim, 2017).

Tanto las teorías desarrolladas desde la perspectiva de la comunicación como las teorías del comportamiento del consumidor permiten entender cómo adopta el individuo determinados mensajes. Durante el proceso de compra, el consumidor pasa por una etapa de evaluación, en la que no solo analiza atributos de la información recibida, como la credibilidad y la experiencia, sino que también contempla los beneficios sociales o económicos que conlleva aceptar un mensaje u otro (Lim y Chung, 2011).

En el ámbito del comportamiento del consumidor, el estudio de la influencia social ha dado lugar a varias teorías y corrientes de estudio. Algunas de las más conocidas y aplicadas a las investigaciones del eWOM en redes sociales son la teoría de la conducta social (Akerlof, 1980), la teoría del sentido de comunidad (McMillan y Chavis, 1986) y la teoría de los impactos sociales dinámicos (Latané, 1996). No obstante, todas ellas tienen sus cimientos en los aportes de Gerard y Deutsch (1955) sobre el proceso dual que plantea dos dimensiones en la influencia social: la normativa y la informativa. Estas dimensiones explican cómo los individuos son capaces de amoldar sus comportamientos para adaptarse a las expectativas de los demás o para interiorizar como real la información obtenida a través de otros (Rook, 2006).

La influencia normativa, también llamada con-formidad basada en la aprobación (Hsieh y Tseng, 2018), expone que el ser humano se comporta de acuerdo a las normas y expectativas del grupo social (Hsu et al., 2016), con el fin de obtener un estatus de aprobación (Hsieh y Tseng, 2018). Un ejemplo de este tipo de influencia es la propensión de los consumidores a adquirir determinados productos o servicios por ser considerados tendencia o moda en el círculo social (Kim y Srivastava, 2007). Por su lado, la influencia informativa explica cómo los individuos aceptan la información obtenida por otros como evidencia de la realidad (Kwahk y Kim, 2017) y fuente de información para su toma de decisiones (Book y Tanford, 2020).

Desde el ámbito del marketing, en la década del cincuenta Leibenstein (1950) ya exponía que las decisiones de los individuos en la compra de producto se veían afectadas por el comportamiento de otros (Corneo y Jeanne, 1997) y enfatizaba que esta actitud estaba ligada al concepto de “comportamiento de rebaño o efecto arrastre”. Estas conjeturas demuestran que las decisiones grupales y el comportamiento del círculo social en el cual se desarrolla el individuo inciden directamente en la opinión y la actitud que este tomará ante ciertos escenarios, entre ellos, el escenario de compra (Romero, 2012). Otro ejemplo de este fenómeno es cómo la adquisición de determinadas mercancías genera un sentimiento de hedonismo y de pertenencia a un grupo social (Bahri-Ammar, 2020); en el momento de la compra prevalece el valor intrínseco del producto.

2.4 Credibilidad percibida del eWOM

La percepción sobre la credibilidad del eWOM es otro factor determinante de la adopción del eWOM (Hsu et al., 2016). La credibilidad hace referencia a la apreciación que el mensaje genera en los receptores y conlleva aceptar como verdaderas las afirmaciones recibidas (Verma y Dewani, 2021). En el ámbito del eWOM, la credibilidad se define como el grado en que el consumidor percibe las recomendaciones de otros como creíbles, verdaderas o factuales (Levy y Gvili, 2015). La literatura comparte que los factores que influyen en el proceso de comunicación son el mensaje, el emisor, el canal y el receptor; bajo esta línea, los estudios sobre credibilidad del eWOM con-sideran que el mensaje y la fuente son las principales dimensiones de análisis del concepto (Le-Hoang, 2020).

Debido a las particularidades de la comunicación eWOM, el mensaje se torna uno de los principales elementos que construyen la credibilidad por parte del consumidor (Verma y Dewani, 2021). El estudio de Tien et al. (2019) propone dos atributos del mensaje: la información, que hace referencia a la calidad de la comunicación, y la persuasión, que se enfoca en la fuerza del mensaje. En complemento, la escala propuesta por Verma y Dewani (2021) plantea el marco de la recomendación o valencia, la lateralidad de la recomendación, la valoración de la recomendación, la información visual, la calidad del argumento, la cantidad de críticas y la atribución de la revisión como los principales constructos de la credibilidad del mensaje.

En cuanto a la fuente, se contemplan dos factores: la experiencia y la fiabilidad (Hsu et al., 2016). En las redes sociales, los consumidores buscan reducir la incertidumbre con respecto al emisor del eWOM y para ello se basan en aspectos como la foto de perfil, el número de seguidores, el género y los comentarios adicionales (Verma y Dewani, 2021) como indicadores de experiencia y fiabilidad. Estudios realizados en este ámbito corroboran la relación existente entre la fuente y la percepción de credibilidad. Por ejemplo, con las investigaciones de Nabi y Hendriks (2003) se demostró que los mensajes generados por emisores confiables lograban decisiones de compra más eficaces. Por su parte, el estudio de Luo et al. (2014) ratificó que la credibilidad de la fuente tiene un efecto positivo en la percepción de la credibilidad del eWOM (Hsu et al., 2016).

2.5 Adopción del eWOM y sus antecedentes

La adopción del eWOM se basa en el concepto adopción de información (Moliner-Velázquez et al., 2021) y hace referencia a cómo la internalización y aceptación de un mensaje provoca acciones en los individuos (Rah-man y Mannan, 2018). A comienzos de la década del 2000, Sussman y Siegal (2003) desarrollaron el modelo de adopción de información centrado en los efectos de las comunicaciones en línea. Este modelo plantea que la calidad del mensaje y la credibilidad de la fuente son los atributos que determinan la adopción de un mensaje. Sin embargo, estudios posteriores demostraron que el comportamiento del receptor también afecta la adopción del eWOM (Ngarmwongnoi et al., 2020). En esta línea, Erkan y Evans (2016) también desarrollaron un modelo de aceptación de información que contempla la necesidad de información y la actitud del consumidor hacia ella como un tercer antecedente que influye en la adopción del eWOM.

En redes sociales, la adopción del eWOM, positivo o negativo, afecta las acciones que el usuario realizará en torno a la marca (Aguirre et al., 2021). Cuando un consumidor adopta el eWOM que recibe o consulta, aumenta la probabilidad de realizar una transacción en línea (Tien et al., 2019). Bajo esta perspectiva, las reseñas que se muestran en la fanpage de los productos aumentan las probabilidades de que se realice una acción relacionada con estos productos (See-To y Ho, 2015) y los mensajes visualizados en redes sociales incrementan la intención de compra (Gunawan y Huarng, 2015).

 

3. Modelo propuesto y formulación de hipótesis

3.1 Efecto de la influencia social en la credibilidad percibida del eWOM

En redes sociales se visibiliza la formación de comunidades virtuales con personas que comparten niveles de conexión basadas en símbolos e intereses (Hsu et al., 2016). Por otro lado, los grupos de referencia se tornan amplios (Kim et al., 2011), debido a que los usuarios pueden acceder a información sin limitaciones geográficas o temporales. Es así como varios autores han demostrado que las dos dimensiones de la influencia social, normativa e informativa, juegan un papel fundamental en la construcción de juicios sobre la marca y en las decisiones de compra en entornos en línea (Kwahk y Kim, 2017).

Li y Sakamoto (2014) , a través de su estudio sobre impactos sociales en los medios de comunicación social, expusieron que las opiniones colectivas en redes sociales se aceptan como norma y tienen efectos en el comportamiento del consumidor. Estos postulados extrapolan al mundo digital los fundamentos de Gerard y Deutsch (1955) sobre la influencia social normativa, que expone cómo el individuo se comporta de acuerdo con las normas existentes dentro de su grupo social, con el fin de precautelar su nivel reputacional.

Teniendo en cuenta que algunos estudios han demostrado que el consumidor dará más peso a la información que se ajuste a las expectativas de los demás y que el comportamiento del individuo en redes sociales está condicionado por la influencia social del entorno (Tien et al., 2019), se plantea la siguiente hipótesis (figura 1):

  • • H1a. La influencia normativa afecta positivamente la credibilidad percibida del eWOM.

Por otro lado, Rosario et al. (2016) evidenciaron que los efectos de la información en el consumidor serán proporcionales al grado de similitud que el receptor comparta con el emisor y que los consumidores tomarán sus decisiones con base en la información que generan los demás (Hsu et al., 2016). Considerando que la influencia informativa se orienta a aceptar la evidencia generada por otros individuos (Kwahk y Kim, 2017), se plantea la siguiente hipótesis (figura 1):

  • • H1b. La influencia informativa afecta positivamente la credibilidad percibida del eWOM.

3.2 Efecto de la credibilidad percibida del eWOM en la adopción del eWOM

La literatura comparte que la aceptación del mensaje eWOM se determina por la capacidad de persuasión (Duhan et al., 1997), la utilidad (Cheung et al., 2009) y la credibilidad percibida sobre él (Hsu et al., 2016). Específicamente, la percepción de credibilidad se construye por la autenticidad y practicidad del mensaje junto con la credibilidad de la fuente (Hsu et al., 2016; Book y Tanford, 2020). La experiencia de la fuente juega un rol fundamental en la percepción de credibilidad hacia ella (Tien et al., 2019). Investigaciones realizadas en entornos digitales, como Google reseñas, Booking o Trip Advisor, determinan que los receptores son propensos a adoptar mensajes en los cuales la fuente demuestra altos niveles de experiencia (Fang, 2014). Por tanto, se espera que la credibilidad percibida favorezca la adopción del eWOM. Se formula entonces la siguiente hipótesis (figura 1):

  • • H2. La credibilidad percibida del eWOM afecta positivamente la adopción del eWOM.

3.3 Efecto de la adopción del eWOM en la intención de compra

También se ha demostrado que la adopción de la información influye en el comportamiento del individuo (Hsu et al., 2016). En redes sociales, la adopción del eWOM tendrá efectos positivos o negativos en el consumidor (Erkan y Evans, 2016) y repercutirá, por tanto, en su comportamiento. Dabholkar y Sheng (2012) demostraron que la intención de compra es proporcional a la confianza generada por el emisor del mensaje en comunidades virtuales. Por otro lado, el estudio de Hsu (2021) aplicado a la industria cosmética de Asia reveló que las reseñas en línea influyen positivamente en las compras también en línea. Según estos resultados, se supone que la adopción de los mensajes de eWOM influyen de forma notable en la intención de compra. Se plantea así la última hipótesis de investigación (figura 1):

  • • H3: La adopción del eWOM afecta positivamente la intención de compra.

 

Fuente: elaboración propia.


Figura 1 Modelo propuesto.

 

 

4. Metodología

Para contrastar las hipótesis, se llevó a cabo una investigación cuantitativa aplicada a la industria cosmética de Ecuador. Se recopilaron los datos mediante un cuestionario estructurado de preguntas cerradas con escalas tipo Likert utilizando siete valores (desde 1 = nada probable, hasta 7 = muy probable). Las escalas de los constructos del modelo propuesto se tomaron de estudios realizados en el ámbito de eWOM para la industria de servicios hoteleros, moda y cosméticos, y se adaptaron para este campo de estudio (tabla 1).

 

Tabla 1 Escalas de medida.

Escala Autor Ítems
Influencia social Influencia normativa Bearden et al. (1989) - Es importante que a otros también les guste el producto y las marcas que compro - Al comprar productos, prefiero comprar aquellas marcas que creo que otros aprobarán si es posible - ¿A menudo elijo la marca que mis amigos esperan que compre - Me gusta saber qué marcas y productos causan buena impresión en los demás - Logro un sentido de pertenencia comprando los mismos productos y marcas que otros compran - Si quiero ser como alguien, a menudo trato de comprar las mismas marcas que ellos compran
Influencia informativa - Para asegurarme de que compro el producto o la marca adecuada, a menudo observo lo que otros compran y utilizan - Si tengo poca experiencia con un producto, suelo preguntar a mis amigos sobre el producto - Suelo buscar información de otras personas que me ayuden a elegir la mejor alternativa disponible de una clase de producto - Suelo recabar información de amigos o familiares sobre un producto antes de comprarlo
Credibilidad percibida del eWOM Cheung et al. (2009) Creo que la reseña compartida en redes sociales sobre algún producto cosmético es: - Fiel a los hechos - Se ajusta a la realidad - Fiable
Park et al. (2011) - Creo en la reseña sobre cosméticos que se ha leído mucho - Creo en la reseña sobre cosméticos que ha sido aprobada por otro - Creo que la reseña sobre cosméticos aporta información importante y creíble - Creo que la reseña sobre cosméticos está escrita con responsabilidad
Adopción del eWOM Fang (2014) - Las reseñas en redes sociales contribuyen a mi conocimiento sobre productos cosméticos - La reseña en redes sociales sobre cosméticos facilita mi decisión de compra - La reseña en redes sociales sobre cosméticos aumenta mi eficacia a la hora de tomar mi decisión de compra - La reseña en redes sociales sobre cosméticos me motiva a realizar una compra
Yan et al. (2017) - Estoy de acuerdo con el contenido de la reseña en redes sociales sobre cosméticos - Seguiré las sugerencias de la información de la reseña en redes sociales sobre cosméticos
Filieri y McLeay (2013) - He seguido las sugerencias de la reseña de redes sociales y compraré el cosmético recomendado
Intención de compra Prendergast et al. (2010) - Es muy probable que compre algún producto cosmético de la marca sobre la cual leí la reseña - Compraré un producto cosmético de la marca la próxima vez que lo necesite - Probaré algún producto de la marca con toda seguridad - Supongamos que un amigo llamó anoche para pedirle consejo en su búsqueda sobre una marca de productos cosméticos. Con qué probabilidad usted le recomendaría la marca sobre la cual ha leído en redes sociales

Fuente: elaboración propia.

 

La población objeto de estudio corresponde a hombres y mujeres de 16 a 65 años consumidores de productos cosméticos residentes de Ecuador y usuarios activos en redes sociales. Con el fin de garantizar que la muestra cumpliera las características planteadas, se aplicaron dos preguntas previas como filtro. La recogida de datos de la encuesta se realizó a través de un muestreo no probabilístico por bola de nieve. El trabajo de campo se realizó en el mes de julio de 2021 a través de un cuestionario autoadministrado en línea que se difundió en redes sociales; se obtuvo un total de 406 encuestas válidas. En la tabla 2 se muestra el perfil sociodemográfico de la muestra y sus características en cuanto a hábitos digitales y de compra de cosméticos.

 

Tabla 2 Perfil de la muestra

Género Nivel de estudios Situación laboral
Hombre 35,2% Sin estudios 0,2% Por cuenta ajena 22,4%
Mujer 64,5% Estudios básicos 2,5% Por cuenta propia 17,0%
Otro 0,2% Estudios secundarios 27,3% Tareas del hogar 5,2%
Edad Universitarios 59,4% Estudiante 52,2%
16-20 años 23,2% Máster o doctorado 10,6% Desempleado/a 3,2%
21-25 años 36,9% Cuentas en RRSS RRSS más utilizada
26-30 años 16,5% Facebook 95,3% Facebook 76%
31-35 años 6,2% Instagram 70,7% Instagram 50%
36-40 años 3,7% LinkedIn 14,3% LinkedIn 1%
41-45 años 3,4% Twitter 28,3% Twitter 3%
46-50 años 3,7% TikTok 36% TikTok 7%
51-55 años 3,0% YouTube 50% Frecuencia de consulta reseñas
56-60 años 2,7% Frecuencia de compra cosméticos
61-65 años 0,7% < frecuencia que otros 46,1% Nunca o casi nunca 25,9%
Igual que otros 41,1% Esporádicamente 26,6%
> frecuencia que otros 9,6% De vez en cuando 35,0%
Con bastante frecuencia 10,6%

Fuente: elaboración propia.

 

 

5. Análisis y discusión de resultados

Se implementó un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) basado en el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) a través del software SmartPLS. El análisis PLS-SEM es una técnica estadística no paramétrica que no requiere que los datos presenten una distribución normal. Algunos de los criterios para seleccionar este procedimiento son el objetivo del estudio, el planteamiento del modelo estructural y el tamaño de la muestra (Hair et al. 2016). En este caso, se seleccionó PLS-SEM ya que el objetivo del presente análisis fue establecer la cadena de relación entre las variables planteadas; además, el modelo planteado presenta constructos con varios indicadores y el tamaño de la muestra cumple con el mínimo de 100 observaciones para las cinco variables que conforman el modelo (N = 406).

5.1 Dimensionalidad, fiabilidad y validez de las escalas de medida

Se evaluó la fiabilidad de las escalas a través de la fiabilidad de la consistencia. Se observa que todos los valores de α-Cronbach son superiores a 0,80 y oscilan entre 0,851 y 0,915; por tanto, se demuestra la consistencia interna de los ítems para cada variable. De igual forma, la fiabilidad compuesta (FC) presenta valores superiores a 0,8 y los valores de varianza promedio extraída (AVE) son superiores a 0,50, con lo cual se valida el constructo de los instrumentos de estudio. Los valores de FC oscilan entre 0,90 y 0,95 y los de AVE entre 0,66 y 0,80 (tabla 3).

 

Tabla 3 Estadísticos descriptivos, índices de fiabilidad y correlaciones de las escalas.

Escalas Media DR α FC AVE
1. Influencia informativa 4,573 1,627 0,851 0,900 0,693
2. Influencia normativa 3,565 1,702 0,897 0,921 0,663
3. Credibilidad percibida del eWOM 4,178 1,492 0,946 0,956 0,757
4. Adopción del eWOM 4,450 1,602 0,916 0,941 0,800
5. Intención de compra 4,525 1,488 0,915 0,937 0,750

α = alfa de Cronbach; FC = fiabilidad compuesta (> 0,7); AVE = varianza promedio extraída (> 0,5).

La diagonal principal muestra la raíz cuadrada del AVE de la escala.

Fuente: elaboración propia.

 

Por otro lado, según la validez discriminante, el valor de un constructo debe estar altamente correlacionado con sus propios ítems y menos correlacionado con los ítems de otros constructos (Fornell y Larcker, 1981). Los resultados de la validez discriminante son satisfactorios para algunas combinaciones de resultados; sin embargo, en otras, como la credibilidad percibida del eWOM con respecto a la intención de compra (,789), la credibilidad percibida del eWOM con respecto a la adopción del eWOM (,819) y la intención de compra con respecto a la adopción del eWOM (,872), los valores son bastante altos (tabla 3).

5.2 Prueba de hipótesis y modelo de ecuaciones estructurales

Al observar los índices de ajuste global del modelo en la tabla 4, se evidencia que el valor del residuo estandarizado cuadrático medio (SRMR) es igual a 0,06. Para este estadístico, se considera un buen ajuste cuando los valores son inferiores a 0,08 (Hu y Bentler, 1999), con lo cual se confirma que el modelo presenta un valor adecuado. Por su parte, para el índice de ajuste normado (NFI), se recomiendan valores superiores a 0,90 (Lohmöller, 1989). Aunque el estadístico del modelo presenta un valor de 0,870, no está demasiado lejano al mínimo aceptable. Por último, se observa que la discrepancia de mínimos cuadrados no ponderada (dULS) presenta un valor menor que el 95% del cuartil de bootstrap (HI95 de dULS) y la discrepancia geodésica (dG), un valor menor que el 95% del cuartil de bootstrap (HI95 de dG).

A pesar de que el valor de NFI está por debajo de 0,90, Dijkstra y Henseler (2015) recomiendan centrarse en las pruebas de ajuste basados en el bootstrap (SRMR, dULS y dG) para avalar el modelo. En la tabla 4 se corrobora que los valores de estos estadísticos son satisfactorios, por lo tanto, el modelo presenta un ajuste adecuado (Henseler et al., 2016).

En la tabla 5 se observan los coeficientes de trayectoria y en la figura 2 los resultados del modelo planteado. Para los constructos correspondientes a la influencia social, los coeficientes de trayectoria muestran que la influencia informativa tiene una influencia positiva significativa en la credibilidad percibida del eWOM (valor del coeficiente beta = 0,413; valor t = 8,102 > 1,96; valor p = 0,000 < 0,05) (tabla 5). El coeficiente beta muestra que un cambio de una unidad en la influencia informativa supone un cambio de 0,413 unidades en la credibilidad percibida. Con lo cual se confirma la H1a.

 

Tabla 4 Prueba de ajuste del modelo global.

Valor HI95
dULS 1,251 1,732
dG 0,540 0,566
SRMR 0,06 0,070
NFI 0,87

Fuente: elaboración propia.

 

 

Tabla 5 Coeficientes de trayectoria.

Ruta Coeficientes Estadístico T Valor P
Influencia informativa -> Credibilidad percibida del eWOM 0,413 8,102 0,000
Influencia normativa -> Credibilidad percibida del eWOM 0,359 7,290 0,000
Credibilidad percibida del eWOM -> Adopción del eWOM 0,819 39,449 0,000
Adopción del eWOM -> Intención de compra 0,872 52,021 0,000

Fuente: elaboración propia.

 

La influencia normativa también tiene un efecto positivo significativo en la credibilidad percibida del eWOM (valor del coeficiente beta = 0,359; valor t = 7,290 > 1,96; valor p = 0,000 < 0,05) (tabla 5). El coeficiente beta muestra que un cambio de una unidad en la influencia normativa supone un cambio de 0,359 unidades en la credibilidad percibida; así, se ratifica la H1b.

El resultado correspondiente a la comprobación de las hipótesis H1a y H1b está en la línea de los estudios de Hsu et al., (2016) , quienes evidencian que tanto la influencia informativa como la influencia normativa tienen efectos en la percepción de credibilidad del eWOM en los miembros de una comunidad virtual; además, provoca cambios en las opiniones de los individuos y en los juicios de credibilidad de los lectores del eWOM (Cheung et al., 2009).

Por su parte, la credibilidad percibida del eWOM tiene una influencia positiva significativa en la adopción del eWOM (valor del coeficiente beta = 0,819; valor t = 39,44 > 1,96; valor p = 0,000 < 0,05) (tabla 4). El coeficiente beta muestra que un cambio de una unidad en la credibilidad percibida supone un cambio de 0,819 unidades en la adopción del eWOM, con ello se confirma la H2. En esta línea, estudios anteriores han demostrado que la credibilidad del eWOM conformada por la credibilidad de la fuente y confianza de la información repercuten en la adopción del eWOM (Cheung, 2014). Asimismo, el estudio de Fang (2014) , centrado en el modelo estímulo-organismo-respuesta, expone cómo la credibilidad percibida del eWOM constituye la base cognitiva que conduce a una respuesta, en este caso, la adopción del eWOM.

Por último, se observa que la adopción del eWOM tiene una influencia positiva significativa en la intención de compra (valor del coeficiente beta = 0,872; valor t = 52,021 > 1,96; valor p = 0,000 < 0,05) (tabla 5). El coeficiente beta muestra que un cambio de una unidad en la adopción del eWOM supone un cambio de 0,872 unidades en la intención de compra, lo que verifica la H3. Este resultado se encuentra en la línea de otros estudios que abordan los efectos de la adopción del eWOM en entornos digitales. La investigación de Tien et al. (2019) evidenció una estrecha relación entre la adopción del eWOM y la intención de compra, lo que determina así que la comercialización de productos desde redes sociales tiene como antecedentes mensajes viralizados desde estos espacios y que son adoptados por el consumidor.

 

Fuente: elaboración propia.


Figura 2 Modelo de ecuaciones estructurales.

 

 

6. Conclusiones e implicaciones

El objetivo del estudio fue conocer los antecedentes y las consecuencias de la adopción del eWOM en redes sociales y evidenciar la relación existente entre las variables de la secuencia “influencia social - credibilidad percibida del eWOM - adopción del eWOM - intención de compra”. Los resultados obtenidos respaldan todas las hipótesis planteadas. En este sentido, los consumidores de cosméticos en el Ecuador perciben como creíbles los mensajes eWOM de redes sociales basados en la información que comparten otros consumidores u observando el comportamiento de otros usuarios en línea (influencia informativa) (Wang et al., 2012). De la misma forma, los consumidores perciben más creíbles los mensajes de eWOM que responden a las expectativas sociales de los miembros de su comunidad en redes sociales (influencia normativa) (Wang et al., 2012). Por ejemplo, si la comunidad está involucrada en temas ambientales, la percepción de credibilidad hacia los mensajes que aborden esta temática será mayor. En consecuencia, los consumidores se muestran más propensos a adoptar los mensajes de eWOM que hayan sido percibidos como creíbles y esta adopción repercute en la intención de compra de los productos cosméticos sobre los cuales se ha leído el eWOM.

Los resultados de este trabajo permiten profundizar en el estudio del eWOM en Latinoamérica. En particular, contribuyen a avanzar en el análisis del efecto del componente social y la credibilidad de los mensajes en las consultas de eWOM e intención de compra mediante un modelo que contempla los factores que anteceden a la adopción y sus efectos en la decisión del consumidor.

Desde el punto de vista práctico, la evidencia de la relación entre estas variables puede ayudar a los responsables de marketing de las empresas de cosméticos a mejorar las estrategias de comunicación entre sus consumidores, potenciar la exposición del eWOM para las consultas precompra y fomentar la creación de mensajes eWOM en la etapa de poscompra. Por ejemplo, en la fase de fidelización, las empresas pueden incentivar a los consumidores a compartir sus experiencias de compra otorgando beneficios como cupones de descuentos, puntos de fidelidad, entre otros. En complemento a esta acción, en la estrategia de contenido de redes sociales se puede contemplar el eWOM como un tema pilar de la parrilla (Sordo, 2021), lo que favorece la difusión de las experiencias de los consumidores a través del uso de las herramientas disponibles en las plataformas, como etiquetas, reposts, uso de hashtags, etc. De esta forma, se puede generar simbiosis entre la marca y el consumidor.

Asimismo, como parte de la estrategia de marketing, se pueden incluir técnicas como el social listening para hacer seguimiento y analizar específicamente los comentarios de los usuarios en torno a su marca o producto (The Manifest, 2018). Esto contribuye al monitoreo del eWOM, tanto negativo como positivo, con lo cual la empresa podrá responder oportunamente con acciones para mitigar o potenciar su impacto en otros consumidores. Del mismo modo, es especialmente importante la estrategia de marketing basada en influencers, que apela a un eWOM patrocinado. Al aplicar este tipo de estrategias, es clave que la empresa asegure que la comunidad del “vocero de marca” responda al buyer persona al cual se quiere llegar y siempre utilice etiquetas o enlaces correctos para generar tráfico a las páginas de la marca (Kurtzer-Meyers, 2021).

Esta investigación presenta algunas limitaciones que suponen retos importantes para seguir avanzando en esta línea de estudio. En primer lugar, al enfocarse en la industria cosmética de Ecuador, los datos obtenidos responden a los consumidores de este tipo de productos que, en ciertos casos, presentan características psicosociales concretas que los diferencian de consumidores de otros productos. Por tanto, los resultados pueden respaldar únicamente a la industria cosmética de países que presenten un contexto similar a Ecuador. En futuras investigaciones se podría analizar el mismo modelo aplicado a otros contextos para determinar si la relación causal de las variables planteadas cambia dependiendo del perfil sociodemográfico del consumidor. Por ejemplo, se puede replicar el estudio en el sector de la moda o el deporte, tanto en el contexto de la compra de productos como de servicios.

En segundo lugar, el estudio contempla el análisis del eWOM en redes sociales de forma general sin especificar o comparar entre plataformas específicas. Dado que en el perfil de la muestra se evidencia que las redes sociales más utilizadas son Facebook e Instagram, 76% y 50% respectivamente (tabla 2), se podría aplicar el mismo modelo propuesto en ambos medios digitales para conocer el efecto moderador que tienen las redes sociales en las relaciones entre las variables. En esta cuestión, también sería interesante centrar el modelo en una plataforma específica, por ejemplo, TikTok, ya que en 2020 tuvo una tasa de crecimiento del 98,4% respecto al 2019 y cuenta con un 64% de usuarios activos correspondientes a la generación Z y los millennials (Sensor Tower, 2020).

Por último, el estudio hace referencia al mensaje de eWOM sin considerar la valencia, es decir, sin diferenciar el eWOM negativo y el positivo. Teniendo en cuenta esta limitación, se propone avanzar en este estudio aplicando técnicas de análisis de carácter cualitativo para profundizar en los mensajes de eWOM y mejorar la comprensión del proceso de adopción por parte del consumidor y su influencia en la compra.

 

Agradecimientos

Esta publicación se ha desarrollado en el marco del proyecto PID2020-112660RB-I00/AEI/10.13039/5011 00011033, financiado por el programa estatal de Gene-ración de Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del sistema de I+D+i orientada a los Retos de la sociedad (Agencia Estatal de Investigación. Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno de España) y del grupo de investigación consolidado AICO/2021/144 financiado por la Conselleria d’Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital de la Generalitat Valenciana

 

Referencias

Aguirre, C., Ruiz, S., Palazón, M. y Rodríguez, A. (2021). El rol del eWOM en la comunicación de RSC en redes sociales. Anagramas Rumbos y Sentidos de la Comunicación, 19(38). https://doi.org/10.22395/angr.v19n38a2

Akerlof, A. (1980). Theory of Social Custom, of which Unemployment may be One Consequence. The Quarterly Journal of Economics, 94(4), 749-775. https://doi.org/10.2307/1885667

Amed, S., Srabanti, M., Das, P. y Datta, B. (2019). Triggers of positive eWOM: Exploration with web analytics. Marketing Intelligence & Planning, 37(4), 433-450. https://doi.org/10.1108/MIP-05-2018-0136

Andreasen, A. R. (1968). Attitudes and customer behavior: a decision model. En Kassarjian, H. H. y Robertson, T. S. (Eds.), Perspectives in Consumer Behavior, Scott, Foresman and Company, Glenview, IL, pp. 498-510.

Angell, R., Gorton, M., Sauer, J., Bottomley, P. y White, J. (2016). Don't distract me when i'm media multitasking: Toward a theory for raising advertising recall and recognition. Journal of Advertising, 45(2), 198-210. https://doi.org/10.21855.70.294

Arndt, J. (1967). Role of product-related con-versations in the diffusion of a new product. Journal of Marketing Research, 4(3), 291-295. https://doi.org/10.1177/002224376700400308

Babić Rosario, A., de Valck, K. y Sotgiu, F. (2019). Conceptualizing the electronic word-of-mouth process: What we know and need to know about eWOM creation, exposure, and evaluation. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 422-448. https://doi.org/10.21855.70.294

Bahri-Ammar, N. (2020). The bandwagon luxury consumption in Tunisian case: The roles of independent and interdependent self concept. Journal of Retailing and Consumer Services, 52(5), 6969-6989. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101903

Bearden, W. O., Netemeyer, R. G. y Teel, J. E. (1989). Measurement of consumer susceptibility to interpersonal influence. Journal of Consumer Research, 15(4), 473-481. https://doi.org/10.1086/209186

Beauty market america (2017). La industria de la cosmética y la belleza en Ecuador prevé un crecimiento del 6% en 2017. Recuperado el 10 de febrero de 2022 de https://www.beautymarketamerica.com/la-industria-de-la-cosmetica-y-la-belleza-en-ecuador-preve-un-crecimiento-del-en--13785.php

Book, L. y Tanford, S. (2020). Measuring social influence from online traveler reviews. Journal of Hospitality and Tourism, 3(1), 54-72. D. https://doi.org/10.1108/JHTI-06-2019-0080

Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2016). La matriz de la desigualdad social en América Latina. Informe: Reunión de la Mesa Directiva de la Conferencia Regional sobre Desarrollo Social de América Latina y el Caribe. Santo Domingo: CEPAL. https://www.cepal.org/sites/default/files/events/files/matriz_de_la_desigualdad.pdf

Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2021). Universalizar el acceso a las tecnologías digitales para enfrentar los efectos del COVID-19. Informe especial COVID. Santiago. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/45938/4/S2000550_es.pdf

Cheung, R. (2014). The influence of electronic word-of-mouth on information adoption in online customer communities. Global Economic Review, 43(1), 42-57. https://doi.org/10.1080/1226508X.2014.884048

Cheung, M., Luo, C., Sia, C. y Chen, H. (2009). Credibility of electronic Word-of-Mouth: Informational and normative determinants of on-line consumer recommendations. International Journal of Electronic Commerce, 13(4), 9-38. https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415130402

Corneo, G. y Jeanne, O. (1997). Snobs, bandwagons, and the origin of social customs in consumer behavior. Journal of Economic Behavior y Organization, 32(3), 333-347. https://doi.org/10.1016/S0167-2681(96)00024-8

Cueto, J. (2009). Las redes sociales. Boletín electrónico de la Unidad de Virtualización Académica - UVA. Lima: Universidad de San Martín de Porres.

Dabholkar, P. y Sheng, X. (2012). Consumer participation in using online recommendation agents: Effects on satisfaction, trust, and purchase intentions. Service Industries Journal, 32(9), 1433-1449. https://doi.org/10.1080/02642069.2011.624596

Duhan, D., Johnson, S., Wilcox, J. y Harrell, G. (1997). Influences on consumer use of word-of-mouth recommendation sources. Journal of the Academy of Marketing Science, 25(4), 283-285. https://doi.org/10.21855.70.294

Erkan, I. y Evans, C. (2016). The influence of eWOM in social media on consumers’ purchase intentions: An extended approach to information adoption. Computers in Human Behavior, 61, 47-55. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.003

Fang, Y. H. (2014). Beyond the credibility of electronic word of mouth: Exploring eWOM adoption on social networking sites from affective and curiosity perspectives. International Journal of Electronic Commerce, 18(3), 67-102. https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415180303

Filieri R. y McLeay F. (2013). E-WOM and Accommodation: An Analysis of the Factors That Influence Travelers’ Adoption of Information from Online Reviews. Journal of Travel Research, 53(1), 44-57. https://doi.org/10.1177/0047287513481274

Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312

Furner, C., Zinko, R. y Zhu, Z. (2016). Electronic word-of-mouth and information overload in an experiential service industry. Journal of Service Theory and Practice, 26(6), 4-21. https://doi.org/10.21855.70.294

Gerard, H. y Deutsch, M. (1955). A study of normative and informational social influence upon individual judgment. Journal of Abnormal and Social Psychology, 51(3), 629-636. https://doi.org/10.1037/h0046408

Gunawan, D. y Huarng, K.-H. (2015). Viral effects of social network and media on consumers’ purchase intention. Journal of Business Research, 68(11), 2237-2241. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.06.004

Hair Jr., J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2016). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications.

Hennig-Thurau, T. y Gwinner, K. (2004). Electronic wordof-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate. Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52. https://doi.org/10.1002/dir.10073

Dijkstra, T. K. y Henseler, J. (2015). Consistent partial least squares path modeling. MIS Quarterly, 39, 297-316. https://doi.org/10.25300/MISQ/2015/39.2.02

Henseler, J., Hubona, G. y Ray, P. A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: Updated guidelines. Industrial management & data systems, 116(1), 2-20. https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2015-0382

HotSuite (2021). Digital Arround the world. Informe Global Sobre el Entorno Digital 2021. https://www.hootsuite.com/es/recursos/tendencias-digitales-2021

Hsieh, J.-K. y Tseng, C.-Y. (2018). Exploring social influence on hedonic buying of digital goods - Online games’ virtual items. Journal of Electronic Commerce Research, 19(2), 164-185. http://www.jecr.org/sites/default/files/2018vol19no2_Paper4.pdf

Hsu, L.-C. (2021). Effect of eWOM review on beauty enterprise: A new interpretation of the attitude contagion theory and information adoption model. Journal of Enterprise Information Management, 34(4), 1741-0398. https://doi.org/10.1108/JEIM-07-2020-0261

Hsu, L.-C., Chih, W.-H. y Liou, D.-K. (2016). Investigating community members’ eWOM effects in Facebook fan page. Industrial Management y Data Systems, 116(5), 978-1004. https://doi.org/10.1108/IMDS-07-2015-0313

Internet World State (2018). Internet Usage Statistics for all the Americas. Recuperado el 09 de noviembre del 2021 de https://www.internetworldstats.com/stats2.htm

Katz, E. y Lazarsfeld, P. (1955). Personal influence. The part played by people in the flow of mass communication. Free Press.

Kim, Y. y Srivastava, J. (2007). Impact of social influence in e-commerce decision making. Conference on Electronic Commerce: The Wireless World of Electronic Commerce, (pp. 19-22). https://doi.org/10.21855.70.294

Kim, E., Mattila, A. y Baloglu, S. (2011). Effects of gender and expertise on consumers’ motivation to read online hotel reviews. Cornell Hospitality Quarterly, 52(4), 399-406. https://doi.org/0.1177/1938965510394357

Kurtzer-Meyers, G. (2021). How to use influencer marketing to grow your brand. https://medium.com/swlh/how-to-use-influencer-marketing-to-grow-your-brand-7a68b1364050

Kwahk, K.-Y. y Kim, B. (2017). Effects of social media on consumers’ purchase decisions: Evidence from Taobao. Service Business, 11(4), 803-829. https://doi.org/10.1007/s11628-016-0331-4

Latané, B. (1996). Dynamic social impact: The creation of culture by communication. Journal of Communication, 46(4), 13-25. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1996.tb01501.x

Le-Hoang, P. (2020). The effects of electronic word of mouth (eWOM) on the adoption of consumer eWOM information. Independent journal of management y production, 11(6), 1749-1766. https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i6.1152

Leibenstein, H. (1950). Bandwagon, Snob and Veblen Effects in the Theory of Consumers´Demand. The Quarterly Journal of Economics, 64 (2), 183-207.

Levy, S. y Gvili, Y. (2015). How credible is e-word of mouth across digital-marketing channels?: The roles of social capital, information richness, and interactivity. Journal of Advertising Research, 55(1), 95-109. https://doi.org/10.2501/JAR-55-1-095-109

Li, H. y Sakamoto, Y. (2014). Social impacts in social media: An examination of perceived truthfulness and sharing of information. Computers in Human Behavior, 41, 278-287. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.08.009

Lim, B. y Chung, C. (2011). The impact of word-of-mouth communication on attribute assessent. Journal of Business Research, 64(1), 18-23. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2009.09.014

Hu, L. y Bentler, P. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Lohmöller, J.-B. (1989). Latent variable path modeling with partial least squares. Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-52512-4

Lopez, M. y Sicilia, M. (2013). Boca a boca tradicional vs electrónico. Revista Española de Investigación en Marketing, 17(1), 7-38. https://doi.org/10.1016/S1138-1442(14)60017-6

Luo, C., Wu, J., Shi, Y. y Xu, Y. (2014). The effects of individualism-collectivism cultural orientation on eWOM information. Inter-national Journal of Information Management, 446-456. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.04.001

McMillan, D. y Chavis, D. (1986). Sense of community: A definition and theory. Journal of Community Psychology, 14(1), 6-23. https://doi.org/10.1002/1520-6629(198601)14:1<6::AID-JCOP2290140103>3.0.CO;2-I

Moliner-Velázquez, B., Fuentes-Blasco, M. y Gil-Saura, I. (2021). Antecedents of online word-of-mouth reviews on hotels. Journal of Hospitality and Tourism, preprint. https://doi.org/10.1108/JHTI-10-2020-0184

Muñoz-Valera, S. (2020). La ecologización de la industria de la moda: actores y procesos. Revista Andaluza de Ciencias Sociales, 19, 199-219. https://doi.org/10.12795/anduli.2020.i19.09

Nabi, R. L. y Hendriks, A. (2003). The persuasive effect of host and audience reaction shots in television talk shows. Journal of Communication, 53(3), 527-543. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2003.tb02606.x

Ngarmwongnoi, C., Oliveira, J., AbedRabbo, M. y Mousavi, S. (2020). The implications of eWOM adoption on the customer journey. Journal of Consumer Marketing, 37(7), 749-759. https://doi.org/10.1108/JCM-10-2019-3450

Park, C., Wang, Y., Yao, Y. y Kang, Y. (2011). Factors influencing eWOM effects: Using experience, credibility, and susceptibility. International Journal of Social Science and Humanities, 1(1), 74-79. https://doi.org/10.7763/IJSSH.2011.V1.13

Prendergast, G., Ko, D. y Siu Yin, V. (2010). Online word of mouth and consumer purchase intentions. International Journal of Advertising , 29(5), 687-708. https://doi.org/10.7763/IJSSH.2011.V1.13

Rahman, M. y Mannan, M. (2018). Consumer online purchase behavior of local fashion clothing brands. Journal of Fashion Marketing and Management, 22(3), 404-419. https://doi.org/10.1108/JFMM-11-2017-0118.

Rani, A. y Shivaprasad, H. N. (2018). Determinants of Electronic Word of Mouth Persuasiveness a Conceptual Model and Research Propositions. Contemporary Management Research, 12(1), 1-16. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29002.82887

Rodríguez Orejuela, A., Osorio Andrade, C. F. y Peláez Muñoz, J. (2020). Dos décadas de investigación en electronic word-of-mouth: un análisis bibliométrico. Revista científica Pensamiento y Gestión, 48. https://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/view/12510

Romero, C. (2012). De propaganda y democracia: la maleabilidad de las masas. En Universidad de Palermo, Ensayos Contemporáneos (p. 85-87). Universidad de Palermo.

Rook, L. (2007). Un enfoque económico psicológico del comportamiento de rebaño. Journal of Economic Issues, 10(1), 204-2031.

Santoso, I., Wright, M., Trinh, G. y Avis, M. (2020). Is digital advertising effective under conditions of low attention? Journal of Marketing Management, 36, 1707-1730. https://doi.org/10.1080/0267257X.2020.1801801

See-To, E. y Ho, K. (2015). Value co-creation and purchase intention in social network sites: The role of electronic Word-of-Mouth and trust - a theoretical analysis. Computers in Human Behavior, 31(1), 182-189. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.10.013

Sen, S. y Lerman, D. (2007). Why are you telling me this? An examination into negative consumers reviews on the web. Journal of Interactive Marketing, 11(4), 76-94. https://doi.org/10.1002/dir.20090

Senecal, S. y Nantel, J. (2004). The influence of online product recommendations on consumers’ online choices. Journal of Retailing, 80(2), 159-169. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2004.04.001

Sensor Tower (2020). TikTok Crosses 2 Billion Downloads After Best Quarter For Any App Ever. Recuperado el 02 de febrero del 2021, de https://sensortower.com/blog/tiktok-downloads-2-billion

Sordo, A. I. (2021). Marketing de contenidos: qué es y cómo implementarlo en tu empresa. https://blog.hubspot.es/marketing/guia-marketing-contenidos

Sussman, S. y Siegal, W. (2003). Informational influence in organizations: An integrated approach to knowledge adoption. Information Systems Research, 14(1), 47-65. https://doi.org/10.1287/isre.14.1.47.14767

The Manifest (2018). Social listening tools and strategies to improve your brand. Recuperado el 12 de enero del 2022 de https://medium.com/@the_manifest/social-listening-tools-and-strategies-to-improve-your-brand-1d110469d770

Tien, D., Amaya-Rivas, A. y Liao, Y.-K. (2019). Examining the influence of customer-to-customer electronic word-of-mouth on purchase intention in social networking sites. Asia Pacific Management Review 24(3), 238-249. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2018.06.003

Verma, D. y Dewani, P. (2021). eWOM credibility: A comprehensive framework and literature review. Online Information Review, 45(3), 481-500. https://doi.org/10.1080/13527266.2014.969756

Vila-López, N., Küster-Boluda, I. y Bigné, E. (2013). Credibilidad corporativa en cadenas televisas: efectos y consecuencias. Revista Española de Investigación de Marketing ESIC, 17(1), 61-82. https://doi.org/10.1016/S1138-1442(14)60019-X

Wang, X., Yu, C. y Wei, Y. (2012). Social media peer communication and impacts on purchase intentions: A consumer socialization framework. Journal of Interactive Marketing, 16(12), 198-208. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2011.11.004

Whiting, A., Williams, D. L. y Hair, J. (2019). Praise or revenge: why do consumers post about organizations on social media. Qualitative Market Research, 22(2), 133-160. https://doi.org/10.1108/QMR-06-2017-0101

Yan, Q., Wu, S., Wang, L., Wu, P., Chen, H. y Wei, G. (2016). E-WOM from e-commerce websites and social media: Which will consumers adopt? Electronic Commerce Research and Applications, 17, 62-73. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016.03.004

Zhou, S., Barnes, L., McCormick, H. y Blazquez-Cano, M. (2020). Social media influencers’ narrative strategies to create eWOM: A theoretical contribution. International Journal of Information Management, 59, 3-17. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102293


Conflicto de intereses Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.